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编程问答

又到了年终总结的时候了,数据分析的年度工作计划,你知道该怎么写吗?

發布時間:2025/4/5 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 又到了年终总结的时候了,数据分析的年度工作计划,你知道该怎么写吗? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

2020年已經結束了,一年的工作總結和下一年的工作計劃該怎么寫。作為數據分析師,如何制定自己下一年的工作計劃,到底數據分析工作計劃該咋寫?

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?1 、工作計劃常見坑點

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如果讓其他部門寫工作計劃,大概率是以下畫風:

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銷售:全年為公司創造20億收入,計劃每月目標為XXX

運營:全年組織10次活動,雙十一銷售額沖擊5個億!

供應:保障20億收入的貨源供應,損耗率降低到

開發:保障10個活動上線,系統穩定運行超過300天

那么數據分析該咋寫呢?

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寫法1:每天寫sql 2000行全年250個工作日完成50萬行

寫法2:建立20個預測模型,實現預測精度99.99999%

寫法3:建立10個數據系統,推動公司數字化轉型走向深入

寫法4:提供10個活動報表,提供數據準確度100%

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問:上邊四個寫法,哪一個是OK的?

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事關2021年績效,請大家務必停留,思考一分鐘

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答:

銷售、運營寫的,和公司的效益、融資進度想關,直接關系大家的錢包!

供應、開發雖然不直接掙錢,但沒有他們一分錢都掙不到,屬于剛性支持。

唯獨數據分析干的事,既不剛性,也不掙錢,可有可無

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以上四個寫法里,1、2、3是嚴重不及格的。因為1、2、3都是數據分析自己的事,即跟業績、收入沒有關系,雖然嘴上喊:數據驅動,數字化轉型。可到底驅動了誰,驅動了多少,有驅沒驅怎么衡量,一句都沒講清楚,業務部門認不認賬也不知道,就是空談。

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只有寫法4是勉強過關的。

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1、至少把自己擺在支撐部門的位置上,清晰定位。

2、至少把自己的工作捆綁到公司重大項目上,不是可有可無。

3、至少工作的結果是可量化的(輸出10次),并且重大項目上線,還非看數據不可。

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這樣雖然還是很難衡量業績,但起碼把自己和開發拉到一個檔次上了。

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這個是數據分析工作計劃的破局起點

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?2?、工作計劃的基本寫法

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數據分析工作計劃三大鐵律

  • 捆綁公司其他部門工作。

  • 輸出內容,新建》優化》保障。

  • 以其他部門可感受的方式進行量化。

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舉例:

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經過這樣的優化,能很大程度上體現數據的價值,比悶著頭自己寫:我干了XXX要好用。要知道:大部分其他部門的人(包括大部分部門的老板)都不咋懂數據原理,有數/沒數,幫你賺錢/省成本,穩定不出錯,才是大部分人更好理解的工作成果。

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在做計劃的時候,就鎖定了任務目標,后續做績效考評就輕松了。從而從根本上,避免:“你做的這個有啥用!!!”的質疑。

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當然,這只是基礎寫法,深入考察數據分析的本質,還有更好的做法。

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?3?、工作計劃的進階做法

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從本質上看,一個數據從產生到使用有四步。

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這四步,對應著數據分析的三項重要工作(如小圖)

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以下部分是重點:

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基礎建設,是無論如何都不會體現為功勞的

干的好是你該干的,干不好你滾蛋。這才是基礎建設的真實地位。所以,如果接了基礎建設的活,比如要做埋點、要設計/維護業務部門用的大寬表,要建指標、核對口徑這些。請務必和公司的關鍵項目,重大政策,多部門聯動等等大事捆綁在一起!這樣執行的時候阻力小,論功的時候才容易算賬。

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比如:加強埋點質量,要寫成:

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l?公司2021年重點增長項目子項目

l?填補原微信裂變渠道數據不足的空白

l?總監控渠道從15個增加到20個

l?總用戶標簽從100個增加到120個

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這樣才好量化,才好讓大家感受到工作量,考評的時候才好說事。

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如果不熟悉這種寫法,就看幾天新聞聯播里是怎么播鐵路通車的:

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l?國家十三五重點項目……

l?總通車里程達1500公里

l?原5小時行車時間縮短到2小時

l?填補了從XX地區到XX地區無高鐵的空白

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數據生產,核心是工具化三個字。

不做工具化,到底人家看了沒看,看了多少,都不知道,根本無法量化產出。而在所有的工具化里,新建永遠比優化更容易體現功績,所以要先列新建的目標。

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工作輸出物,越顯眼越好:

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l?數據大屏比數據看板顯眼

l?數據看板比數據報表顯眼

l?數據報表比Excel報表顯眼

l?Excel比郵件發幾個數顯眼

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所以在做工作計劃的時候,多跟業務部門溝通,今年有啥重大活動,有啥重大項目,先收集清楚。然后盡量推顯眼的數據產品出去,其他龐雜的需求該推就推,該招人填坑就招人填。這樣才更容易體現成績。

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數據使用,核心是場景。

越具體的場景,才越有可能用。給銷售開個報表,估計看的 1%都不到,直接在企業微信下發任務提醒,不點擊的也得點,閱讀率就直線上去了,想考核效果也好考;

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給供應鏈做預測模型,如果非得預測100%準,神仙都搞不掂。如果場景具體到:減少錯誤選款的代價,估計有機會把明顯撲街的選款挑出來;

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給運營做用戶畫像,如果非得窮盡用戶特征,估計干到死也沒啥用。但是如果具體到篩選高潛力用戶,剔除羊毛黨,可能幾個特征就搞掂;

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所以想讓數據有用,場景得談的非常細才行。越細的場景越好。最好是一套數據四五個應用場景,這樣才能實現效益最大化。計劃做的細,評績效的時候才有一堆東西可以寫。

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?4 、數據分析做計劃的核心難點

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數據分析計劃難,考核難的核心在哪里?

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所有人,都是口頭上說:

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l?數字化轉型真重要

l?數據分析好有用

l?要數據驅動業務

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可真到評定績效的時候,就會問:

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l?公司雙十一5個億,有幾塊錢是你這么模型做出來的,幾塊是其他人做出來的?

l?你寫sql,開發小哥也能寫啊,運營也能寫啊,你有啥特殊貢獻?

l?銷售看你這個報表和不看你這個報表,能多掙多少錢?

l?數字化的事多了去了,你出個數就數字化了?

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這才是數據分析所有難點的根源!所以在做計劃的時候,就得認真梳理場景,選好方向,才能在考評的時候一帆風順,不然方向都選出了,計劃定成流水賬。自然沒有好結果。估計童鞋們看完,會覺得難點還是在:數據使用上,到底咋樣鎖定場景,才能真正讓業務部門用起來,并且承認這是數據分析的功勞。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的又到了年终总结的时候了,数据分析的年度工作计划,你知道该怎么写吗?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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