这两周很多小伙伴陆续突破千难万险返程复工，没复工的也在远程办公。在家憋了整个春节很多同学都表示：我的大刀已饥渴难耐了！恨不得马上拿起键盘狂敲代码。
在此特别提醒，新年复工一定要注意“需求梳理”四个大字。不然冒着被感染的风险，盯着口罩辛苦敲的代码可能全部白费。
有同学会说：啥？需求还要梳理？我们业务给的需求很清晰啊！“那谁谁，下班前给我个用户量的数！”你看多清晰。而且他们还特别喜欢6点下班，5点55分来电话呢，你看我多重要，不给我打个电话他们都不舍得走。
正是这种玩意搞得太多，很多同学在年底写总结的时候才会遭遇如下尴尬场面，最后升职加薪与自己没关系。当然没关系呀，因为别说推动业务了。你只是全年从头到尾被业务推着跑数，跑完了还被嫌弃跑得慢，仅此而已。
想摆脱这个窘境，当然得从梳理需求开始。
数据分析可以输出的成果有五类：
- 临时取数：给我跑一个XX数据
- 固定报表：日报、周报、月报、季报、年报
- 数据产品：移动端数据小助手、PC端仪表盘
- 算法模型：推荐模型、分类模型、预测模型
- 专题报告：针对产品、运营、销售的XX问题的分析
以上五类，除了临时取数，其他四个都可以独立成项目，并且和具体的业务挂钩。因此我们的目标就很清晰了：
- 临时取数不要口交，留下字据统计工作量
- 能做报表、产品、报告的，就不临时取数
- 有清晰、具体业务问题的，直接上模型，不做表
第一要点：临时取数的规范
临时取数一定要立字据，最好走专门的申请单（如下图）
申请单有几大好处：
- 填起来麻烦，所以没事不要申请！看报表去
- 有明确的需求归属，方便统计工作量
- 有清晰的取数标准，取数出错率低
- 有明确的发送时间，不要总喊急急急，着急就早点安排
- 有明确的申请权限，别总拿老板来吓人，让老板签字
总之——
有了取数表，生活少烦恼。
没有取数表，数据随意找。
下班没得跑，一改三四稿。
绩效全是零，辛苦不落好。
第二要点：从临时取数到报表
有取数表的第二好处，就是能升级需求
这是个涉及数据分析本质的问题：
- 为什么不是每个数都临时跑？
- 为什么要做固定报表？
- 为什么报表还要做成产品？
答案是统一的：好用啊！
一个业务对应的数据逻辑就那么多，不做在一起，整成个表体系化的看，不嫌累吗！过多的临时取数本身就意味着做业务的脑子混乱，缺少规划。所以能整合成报表的，全部整合成报表。整合的思路是：
这是个涉及数据分析本质的问题：
- 同一业务，2次以上的临时取数指标，纳入报表指标
- 2次以上的临时取数，按发生频率，纳入周、月、季度更新报表
- 仅一次临时取数，区分是创新项目还是传统项目
- 创新项目不搞临时取数，需要创新可以拉上数据分析师讨论思路
- 传统项目把临时取数纳入专题分析的指标，跟专题一起做了
这样能最大限度发挥现有报表的作用，把报表的使用率提高上来；也能把零碎的思路、数据做成体系化的指标体系，提高分析积累。业务用的也顺心。
第三要点：模型对应的业务问题
这个问题非常容易被忽视，却是致命的：算法模型/数据中台/用户画像等，听起来牛逼，实际上不知道是哈东西的，没有和业务问题挂钩。导致数据分析师自己累得夯吃夯吃，苦在其中，做完了被人一句“你这有啥业务意义？？！！”呛死。
这种场景非常多，比如：
问题出在哪里？问题出在很多企业做算法模型/数据中台/用户画像根本没有具体应用场景。都是看朋友圈里好多人转发，脑子一热就上了。这样工作过程复杂但输出成果不明确的玩意，做的越多，死的越快。
还有种场景是：有需求，但不明确。比如：
- 做个模型提升下GMV
- 来个数据中台赋能业务
- 搞个用户画像精准营销
听起来是个需求，实则不是：
- 不上商品，靠写代码就提升GMV了？
- 上了商品，谁来区分代码功劳多大？
- 提升GMV是从多少提升到多少？
- 提升到多少才算满意？
完全不清楚。
这种朦胧的需求，比“做个模型吧”更有危害。就是如果业绩做得好，业务部门会说是他们劳苦功高，如果做得不好，业务部门就把责任推给“我们的精准大数据用户画像模型迟迟不能发挥作用”。不但没有功，还得背锅。
本身在建模的时候，业务场景越明确，数据作用才越大，才越好找强特征。所以在做模型的时候千万不要止步于几句简单的话。更不能沉迷于：“人人都要建中台呀，我先建了再想有什么用”。而是一边看天一边走路，至少一个季度输出几个业务改善点。这样才能保持项目常吃常有，不至于憋到最后憋死了。
以上，请同学们参阅。工作是公司的，工资才是自己的。要为自己的福利做点努力，才对的起自己的付出。有的同学会说：我们公司环境很差，从来都是把跑数的呼来喝去，咋办？
混职场从来都是：忍、狠、滚。大家参考自己的情况做决定。但是做专业的需求梳理，把需求从初级向高级升级的方法，是值得人人都掌握的。毕竟工作是公司的，学的本事是自己的。如果真的有能力在混乱中建立秩序，树立数据部门的专业性与权威性，那就是一个合格的数据部门领导了。