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必备的8个主要流程 数据分析的流程包括哪些

生活百科需求方


1. 新的需求
数据分析工作流程的第 1 个状态，就是忠实地记录新的需求，纯粹地站在需求方的角度，不加任何评判地收集原始的需求 。
这个状态借鉴了 ORID 焦点讨论法的第 1 步，也就是真实地记录客观的事实 。
【必备的8个主要流程 数据分析的流程包括哪些】关于 ORID 焦点讨论法，我从网上查了一些相关资料，看到下面这个例子，感觉比较恰当 。假设昨天晚上在下班的路上，我遇到一条狗（O 事实），当时我很害怕（R 感受），心想应该怎么办（I 思考），为了避免被狗咬，我最终决定绕路走（D 决定） 。
2. 需求确认
需求确认是分析任务成败的关键，针对不同的情况，应该采取不同的对策 。
第 1 种情况：需求方无法清楚描述问题 。
刘思喆老师说，这类需求方的专业技能不合格，会祸害上下游，「fire」掉就可以了，绝对不可以手软 。
关于「fire」这个英文单词，有「开除」的意思，不过我理解刘思喆老师在这里表达的应该是「拒绝」 。
对于一般的数据分析师而言，需求方可能就是自己的老板，恐怕没有「开除」的勇气 。遇到这种情况，我个人建议加强沟通交流，主动多问一问具体情况，搞清楚需求方的真正意图 。
第 2 种情况：需求方将很多问题混杂在一起 。
这种情况非常普遍，数据分析师需要应用 MECE 原则，帮助需求方梳理业务，变成相互独立、完全穷尽的问题，并了解其中的主要矛盾和次要矛盾 。
第 3 种情况：需求方无法和数据进行映射 。
这种情况也相对比较普遍，一般企业是通过「角色前置」来缓解这个问题，比如设置「产品经理」的岗位角色 。不过有的时候，前置的角色可能不合格，这就需要数据分析师在「数据确认」环节给予专业的建议 。
第 4 种情况：需求方提出了错误的数据需求 。
想象一下，数据需求本身就不对，你作为数据分析师，居然漂亮地执行完成了……结果需求方不满意，又提了一遍，后面可能还有第三遍……最终需求方可能很不满意，数据分析师吃哑巴亏 。
当出现这种情况时，建议数据分析师在执行之前，先进行合理的沟通，指出数据需求本身的不当之处 。
第 5 种情况：需求方无法预判可能的分析结果 。
这种情况很正常，毕竟很难碰到非常完美的需求方 。我认为此时数据分析师应该多一些包容和理解，多站在对方的角度看问题，自己先学会预判，然后再帮助对方学会预判，为对方排忧解难 。
假如遇到需求方不仅掌握业务和数据之间的关系，而且懂得利用数据分析的结果，来指导下一步的行动，那么数据分析师应该好好珍惜 。

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