需求没做对，一年全白费！新年开工，从做好需求梳理开始。根据数据分析输出的成果反推需求梳理，需要注意3个要点：临时取数的规范、注意取数报表和取数模型。

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：

1. 临时取数：给我跑一个XX数据
2. 固定报表：日报、周报、月报、季报、年报
3. 数据产品：移动端数据小助手、PC端仪表盘
4. 算法模型：推荐模型、分类模型、预测模型
5. 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：

1. 临时取数不要口交，留下字据统计工作量
2. 能做报表、产品、报告的，就不临时取数
3. 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：

1. 填起来麻烦，所以没事不要申请！看报表去
2. 有明确的需求归属，方便统计工作量
3. 有清晰的取数标准，取数出错率低
4. 有明确的发送时间，不要总喊急急急，着急就早点安排
5. 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：

1. 同一业务，2次以上的临时取数指标，纳入报表指标
2. 2次以上的临时取数，按发生频率，纳入周、月、季度更新报表
3. 仅一次临时取数，区分是创新项目还是传统项目
4. 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
5. 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：

1. 做个模型提升下GMV
2. 来个数据中台赋能业务
3. 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。

祝大家新年开工大吉，我们一起继续努力。

#专栏作家#

接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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