“能不能说点有前瞻性的？”

很多数据分析新手都会遇到这样的抱怨，这是因为他们只会跑数，不会分析。太肤浅的分析，其实业务人员在前线就能够感受到，如果咱们不能提出让人眼前一亮的结论，那分析很可能沦为一次无价值的自嗨。

相信很多数据分析师都有过对自己的灵魂三问： 我的分析怎样才能被人重视呢？怎样才能得到真正的认可呢？怎样才能真正的落地呢？

本文提供5个方法，和大家聊聊如何让我们的数据分析“超出预期”！

1、从问题出发

数据本身并无意义，放在具体的业务场景中才有意义，所以做数据分析时，要围绕着分析目的进行。罗列数据是很简单的，拿数据来做对比分析、关联分析也不难，但这样的分析没有逻辑，没有回答业务的问题，也没有引导业务进行思考。

所以一开始做分析时就要从具体问题出发，通常把问题解决了就达到了预期，在此基础上做更深入的思考就能让业务觉得“超出预期”。比如分析业绩下滑，往更深了想可以联系到行业周期、竞品情报分析等。

2、结合业务实际

数据分析的结论最终要应用于业务实际，很多人在做最后的结论和建议时，只是把分析的结果简单重复了一遍，或者只是对行业趋势做了简单的判断，没有对业务有什么实质的建议，最终得出一些“正确的废话”，没有参考价值。

很多人会觉得自己是IT人员，不懂业务是正常的，给出分析结果让业务人员再分析不就得了。这样的想法并不妥当，数据分析师的最大价值是作为数据专家对业务给出独到的见解，大多数的业务人员及决策层并没有足够的数据专业素养，如果让他们进行二次分析，可能分析结果还和一开始想的一样，这样数据分析师的价值体现在哪里呢？

有经验的数据分析师，一定是熟知公司业务的，在分析时会结合业务实际，通过严谨的推理得出来有针对性的决策建议。那分析师怎么熟悉公司业务呢？我的建议是多去一线，观摩业务全流程，并在和业务人员对接需求时多交流，多问为什么。

3、结论可落地

再正确的结论和建议，不能落地就是空谈。做分析报告时除了要结合业务实际，也要思考是否给出了可落地的建议。比如，咱们通过分析得出本月app活跃率降低了，这时候如果简单得出需要提高活跃率的结论，说明还是个新手。

通常，有经验的分析师，在发现问题后会深入分析。比如上面这个例子，就要先分析是有规律的还是突发的，是否在计划内，波动幅度是否在可接受范围内，是外部原因还是内部原因，关联指标项的数据变化是怎样的。

明确了这些问题，就可以给问题定性，然后就可以提出针对性的建议了。

4、大胆指出问题

俗话说，当局者迷。业务人员长期身处一线，有时会放大业务中遇到的小问题而忽视大趋势上的背离，有时也会因为“屁股决定脑袋”得出错误的结论，这时候就需要数据分析师从客观的角度提出意见。

数据分析师的优势之一，就是不用对业绩负责，所以对业务的判断更加客观，更能从全局的角度发现深层原因，最终得出的结论可能会和业务人员的结论完全相反，甚至可能将问题矛头指向业务人员，但这也是数据分析师的价值所在。

比如，对一次拉新活动做数据分析，尽管业务对环节做了很多优化，看到的结果是拉新人数和留存率不断新高，但分析发现整场活动的获客成本也在增长，而且相比于之前活动，本次活动的增长率已经疲软，整体来看投入产出比是不划算的。这时候就应该提出建议暂停或进行调整或者下次策划新的方案。

5、报告令人信服

要想分析结论能真正落地，就要学会“说服”的艺术。除了在分析过程中保证逻辑清晰让人挑不出毛病，在汇报过程中还应该让受众更容易接受分析结论。

数据可视化是非常好的一种办法，用图表代替大量的数字，有利于更直观传递信息，很多分析师都会用，但如果想做出“超出预期”的汇报，那就需要专业的数据分析工具出场了。

拿我常用的 FineBI 来说，不仅内置大量丰富的图表样式满足各种分析场景，多个图表之间还能实现联动分析。比如我们点到某关键数据，就可以看到关联图表的变化，这样就可以随时对关键数据进行具体分析。

再比如地图向下钻取，点击地图中的某个区域，右侧会显示出该区域详细的表格和图表数据，不需要在多个PPT中来回切换。

我们甚至可以用FineBI制作一张“驾驶舱”大屏，让受众快速get到分析结论，还能根据需要进行自助分析，直观生动，这样的汇报谁不爱呢？

在FineBI中，这样的一张让人眼前一亮的大屏只需用鼠标拖拽就能完成制作。

最后我想说，做数据分析就是个积累经验升级打怪的过程，没有能直达终点的方法。面对每一次碎片化的需求，如果能多多思考和积累经验，拿出有诚意的分析成果，何愁不得到他人的认可呢？

分析工具和数据分享

最后，分享一下分析工具， 回个“数据分析”就能获得数据分析工具！