你给的不是结论，只是数据罗列。

这句话有点熟悉，上次听到约在一年前，主人公是我。那时刚入职不久，手里头接了几个小的业务分析，借别人的report来抄，格式倒是抄的七七八八，内容却差了一大截。由于自己对业务不熟悉，数据敏感度也不够，就学人家列列指标变化，说几句客套话，殊不知都是些没用的废话。

那个时候我老大就跟我说了这句话，结论不是简单的数据罗列，你得有自己的想法、思考，根据分析目的，结合数据表现给出相应结论，最好是有建议（提议），真正做到结论有效，且能辅助决策。

从那之后，对待业务分析，我便不再是简单的数据求取、展示、表述，而是绞尽脑汁地想结论，结合业务提想法。

也是从那之后，我竟慢慢从一些数据背后发现许多有意思的事儿，更加理解了数据分析的价值（意义）。

以下是本人的一些拙见。

什么是数据分析？数据分析应该拆成两部分看，有数据，有分析。数据包括数据获取、整合、处理，准备好数据后就是分析，分析要有目的性，针对目的、结合数据再给出相应结论。

这么一说，又不应该叫数据分析，该叫分析数据。分析在前，数据在后。明确了分析目的，才能针对目的进行数据准备，才能再谈分析结论。

忘了之前从哪里看过这么一句话，说从一位数据分析师在电脑前的行为就能判定他处于数据分析的哪个步骤。鼠标点点点，一般表示他在疯狂地展示其excel能力，抱头沉思，一般表示他在想结论。可见结论确实不是那么好想的。

数据分析的意义是什么？

数据分析的意义应该在于通过数据的整合、处理以及有效信息的提取，我们能得到相应结论，能更好地、更清楚地认知事物，为决策提供帮助，辅助决策，使决策更明智。

因此，数据分析应该根据结论提出观点，辅助决策，而不是简单的数据处理、汇总、展示。即使你的数据汇总、提取、展示能力很棒，但所呈现的数据本身如果没有给出观点，那很难说这些数据有什么用（指导意义）。

如果只有数据罗列，没有个人结论，看法。首先由于每个人对业务的理解及数据的敏感程度不一，通过数据能看到的东西也就不同，得出的结论及想法也就不同；其次有些时候经过提炼的数据还是没有那么简单，可读性一般，此时若没有成型的结论，看数据的人可能很难发现你的重点和你想表达的东西（特别是你在向上汇报时）。

我在做业务分析总结的时候一般是这样。

按分析在前，数据在后策略，总结的时候结论先行，数据（图表）依次附在后面，有时候想表述地更清晰，会在各条结论后添加【见表1】、【见图1】等字样，方便看总结的人在看结论时能更快地找到其对应的数据支持。

当然这个只是我自己的做法，可能受限于我所在的公司、部门、我的学习对象以及我自己的能力。大家有更好的作业，希望能借我抄！

又想起自己刚开始工作的时候，手头排的大都是些业务分析。简单的业务分析其实只能算是帮忙取数据，不需给结论；真正的业务分析需要给结论的时候，发现自己给不好。后来就开始了不断地学习和经验总结。

比如学着先明确分析目的，根据目的出结论，避免无目的地各种数据都收集、处理，到头来不知道自己需要什么数据，也不知道这些数据能给出什么结论。

比如对于临时取数的需求，会多退一步，问问为什么要看这个数据？目的是什么？衡量一下他们想要的数据是否能满足他们的目的，可以避免进行一些重复、无效的工作（关键时候，还能装B），不让自己变成一个单纯的取数机。

再比如业务方提一个需要多次看同一数据的需求，这时候可以尝试直接将逻辑给到业务方，而不是每次自己取，如果他们没权限，可以考虑逻辑固化，自动化成底表或报表，避免自己重复工作。

也学会了不甘做一个茶树菇。有些时候可能会觉得自己做的都是一些数据处理、展示的工作，真正的数据分析很少。但实际上，其一确实只是临时需求，不懂目的不出结论地取数，也只负责取数；其二可能是自己过于表面，能力不够，没有很好的了解业务也不具备足够的数据敏感度，发现不了数据背后的故事，做不到辅助决策。具体属于哪一种需要反思、总结，需要自己去学习、进步。（对于实习期只接触到临时需求的同学，可以看看是自己能力不够还是部门、公司问题，多跟leader交流，表达自己的想法。）

之后也学会了主动给自己提需求（可能是产品优化方案，也可能是专项、专题分析），而不是只等着业务方扔过来需求，让自己多一些大展身手的机会，当然可以多跟业务方交流、讨论，深入了解业务，按规划进行一些方案的分析、探索，此时数据就派上了用场，真正做到数据驱动。

说到数据驱动，又不免遭到嘲讽。是挺难的，不太容易。那不如先从了解业务，熟悉业务指标开始。你可能不及产品更了解业务，但你绝对要做到比产品更熟悉业务数据。比如作为电商平台，GMV是？订单量是？用户量级是？笔单客单如何？转化如何？只有将业务数据熟记在心，才能察觉异动，比产品更清楚数据背后的意义，给予建设性地指导而不是空口白话。作为一个BI，如果你不熟悉数据，那可真的是尴尬他妈给尴尬开门，尴尬到家了。

好了，就想到了这些。今天借机聊了聊自己工作中的一些看法、感悟和总结，不一定对，不对的欢迎指正。

在回顾这一年多的工作、梳理工作时，突然发现之前在工作或工作之余学到的一些数分知识和技能竟然潜移默化地影响着我，我在一些纸面证据里找到了当时学习的影子。

所以啊，还是要多沉淀，多总结，作为一名数据分析师也更应该多思考，多去探究，真正实现数据分析的价值。

那就一起努力向上吧！

推荐阅读：

数据分析岗位跳槽面试需要做什么准备

万字吐血好文，一线分析师的4大总结。

对比Excel，学习pandas数据透视表