数据分析师成长记(三)：数据需求与数据报表是数据价值的基石——AIU人工智能学院-经管之家官网！

数据需求处理

所谓有数据需求，就是业务团队根据业务需要。向你提出的希望分析师能从数据库中提取的数据内容。例如：本月做了一个促销活动，想知道促销活动带来了多少新客、顾客，同时想看一下，老客户从过去某段时间内累计消费的频次分布。业务基于得到的数据进行活动总结，来分析这次活动是否达到预期。

在一些业务快速发展的企业，数据需求处理往往占据了数据分析师非常大的工作量。对于初级数据分析师来说，可能占据了他们80%左右的工作时间。

很多数据分析师发现，特别是初级数据分析师在工作一段时间后。天天都是拉数据，处理为完的数据需求；公司的大数据平台或者数据仓库建设不是那么完善，数据提取效率比较低。

有时候因为数据底层的问题，导致提取数据的时候，可能用的表不一样，导致数据取错误的数据。数据仓库底层往往表非常多，1千多张是很正常的。很多公司的数据开发/治理不是那么好，导致表的生命周期管理不是很好。经常对不常用的表可能会使用错误。

往往抱怨，数据分析师好像非常没有“技术”含量。但在我个人认为，这往往是最有“技术”含量的，数据需求往往是帮助一个数据分析师，去理解业务，理解业务痛点，和业务建立紧密关系的最重要的场景。

当我还是一个初级数据分析师的时候：

在处理前：

在收到业务数据需求的时候，我往往都会去思考，给自己提几个问题：

为什么要提这个需求？

业务中是谁真正会用这个数据？

要解决的问题是什么？

用这些数据能不能真正解决业务的问题？

在处理后：

当我给出数据需求的时候，一般我会把每个数据的口径说明清楚，对自己给出的数据做出检查。很多时候我会根据我的理解，再对这个需求提供多一些数据内容，帮助他可能要做进一步的数据分析。

对应数据需求的代码，我们做一下归档。往往很多时候，很多业务的数据需求都是会重复的或者相差不大，用写的代代码修改提取数据，速度要快很多。

在处理数据需求过程中，会和业务沟通确定一下数据口径，也一起问一下为什么会需要这个需求，如果态度比较好，一般业务同学都很愿意和你分享。通过与数据需求建立联系后，有空可以和业务一起吃吃饭，交流交流，会让你更清楚业务情况，这样你也更好的知道应该如何提供数据服务，谁需要用相关数据来干什么。“数据需求是理解业务问题与痛点，与业务伙伴建立沟通的桥梁”

经验分享：

在业务比较理解，数据比较熟悉后，我处理数据需求的时候，往往我会在理解完数据需求的基础，主动和业务做一次沟通，一般是说我们一起确定数据口径。然后对数据需求中的数据口径，时间范围作一个讨论，通过确定数据需求。也顺便了解一下业务。

https://p1.pstatp.com/large/pgc-image/be0c0f003f274c5a8b61aff74303b4f9

很多同行会说，有时候很忙，没有时候确定。其实，如果你自己有理解清楚需求再加上沟通数据需求，对你后续数据需求处理效率，以及避免需求处理反工有很大帮助。

小观点viewpoint 如果你所有公司有非常多的各种临时需求，一方面：一般说明公司业务还在发展或者变化中，很需要数据来支持和帮助。另一方面：如果你不能很好的响应与处理需求，对你来说是个坏事，你会天天认为自己的工作就是在处理需求，天天都在写SQL代码，没有什么价值。

数据分析师在处理数据需求的同时，必然都是各种数据报表的需求。各个开发或者设计过报表开发的数据分析师，有没有思考过这些问题：

• 为什么需要数据报表？
• 数据报表定位是什么？
• 数据报表要解决谁的问题？
• 数据报表应该怎么设计？
• 如何评估一张报表的好坏？
• 如何对报表进行生命周期管理？
• ……
  

经验分享：

一个好的数据分析师，往往都有一颗“好奇心”。往往对任何事情都会有很多为什么？对一个数据背后，数据分析师和普通人的思维可能会不一样。同样看到某个报道上，某个城市人均月收入破8千，你的感觉是什么？好奇的数据分析师可以会问以下问题：

• 这个数据是谁统计的？
• 这个数据的收入是怎么定义的？
• 数据有没有误差，有一定可信度下误差可能的范围多大？
• 收入的分布是什么？例如：1-3千，3-5千，……，100万以上
• ……
  

基于这些进一步的数据后，才能对这些数据背后的东西做判断。所以在设计报表的时候就要基于业务场景，来思考要用什么样的数据来帮助业务做出更正的判断。

2

数据报表设计

在设计报表的时候经验总结来看，可以不断问以几个问题，从而可以帮助更好的把数据报表设计好：

• 报表的使用对象是谁？使用对象分二类，一类是直接使用对象，一类是间接使用对象；例如：把报表数据导出进行个性化加工，发给部门负责人。
• 报表解决什么问题。数据的使用对象，想用这个报表来解决什么问题。比较建议一张报表应该解决一个场景的问题。例如：用于制作
• 报表的使用时间。一般报表什么时候用，这涉及到数据报表的数据更新时间。不同企业数据底层架构的稳定性，数据质量可能不一样。所以在明确报表使用对象基础上，报表什么时候用决定了报表数据更新。
• 报表需要的内容。就是报表具体可以取的数据指标和数据维度，以及数据报表的时间范围。
  

什么时候应该开发数据报表提供给业务团队使用。当业务提出要开发数据报表的时候，数据分析师应该有基于业务知识的基础上进行判断。正常应该在二种情况下比较适合开发数据报表：

• 业务发展稳定。当一个新业务开始的时候，并不着急开发相关的数据报表。当一个业务刚开始，更适合通过数据需求的方式去处理。因为新业务刚开始的时候经常会发生变化，可能报表刚做好业务又发生变化，同时业务逻辑不稳定，很容易造成报表中的内容指标发生变化。
• 数据需求频率。站在业务角度来说，希望所有的需求都可以开发成报表。方便后续需要数据可以随时去取。但很多需求可能是偶尔性，或者周期性【周期比较长，例如：半月，一月】。从开发、维护成本角度来说，投入产出比不高。数据分析师可以定期手工提取或者自动邮件发送的形式来满足，并不需要做成报表。
  

https://p9.pstatp.com/large/pgc-image/7e453c74fd9b446c90fa4905b09e4019

经验分享：收到报表需求后，数据分析师应该先有判断。并不应该是收到数据需求后，立即就为开发数据报表做准备，多分析这个数据报表需求，从业务稳定性、数据需求频率等角度考虑。如果不开发成数据报表，可以提供其它方式满足业务。

3

小结

一个数据分析师，如果可以把数据报表设计好，数据需求处理好，对于业务来说，满足了业务基础的数据服务，为业务基于数据对业务异常的定位、监控。

当发现业务KPI数据指标不好，我们定位好问题在哪发生？接下来应该要回答的，解决怎么问题，怎么办？就需要我们开始针对具体的业务问题，和业务场景进行专项的数据分析。下一篇我们一起来探讨，如何开展一个数据分析。

https://p3.pstatp.com/large/pgc-image/dd070281c0564b4b990133f0155dea63

如果您是以下几种情况之一：

• 1、想了解更多有关大数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能领域内容的好学者；
• 2、职业遭遇瓶颈，想提升自己在数据分析或人工智能领域的硬件技能的在职人士；
• 3、寻求新出路、新突破，有意向转行到数据分析行业或人工智能领域的求职人士；
• 4、对未来摇摆不定，有兴趣想Python、数据分析、人工智能方向发展的在校大学生。
  

关注“AIU人工智能实验室”，回复“录播”获取更多人工智能精选直播视频！

完 谢谢观看

「经管之家」APP：经管人学习、答疑、交友，就上经管之家！
免流量费下载资料----在经管之家app可以下载论坛上的所有资源，并且不额外收取下载高峰期的论坛币。
涵盖所有经管领域的优秀内容----覆盖经济、管理、金融投资、计量统计、数据分析、国贸、财会等专业的学习宝库，各类资料应有尽有。
来自五湖四海的经管达人----已经有上千万的经管人来到这里，你可以找到任何学科方向、有共同话题的朋友。
经管之家（原人大经济论坛），跨越高校的围墙，带你走进经管知识的新世界。
扫描下方二维码下载并注册APP