CDA数据分析师 出品

各位同学大家好，我目前就职于某头部房产平台，是新房业务这一块的数据负责人。

今天我给大家分享一下我每天的工作日常是怎样的，另外再给大家介绍一些相关工作案例。

我的日常工作内容

首先我的日常工作主要可以分成以下五个部分，大概跟大家说一下。

第一块就是，业务体或者后台职能临时的数据需求。

临时需要你拉取一些数据，这个难度就在于，你要在规定的时间内给予反馈，我们要用到SQL和 Excel。产出就是取数的报表，这方面专业能力要过硬，因为时间非常紧。

第二块是，模块化的数据需求。

就是我们每天要产出的数据。对外就是给到客户的power BI；对内直接用SQL的语句直接来搭简易的看板，如果一些数据量比较大的话，上不了看板的话，直接用Excel的报表，这个也是需要你专业能力过硬的。

第三块是做一些测算。

这个测算是什么？比如说外投部门，我们要投放广告，放在哪个楼盘？哪个商圈？投多少？占比多少？投给多少人？大概的回报是多少？针对这些问题做测算。或者说要监管经纪人，有多少的商机？要产出多少的业绩？这个值多少才算合格？合格线是多少？要怎么定？这都是我们需要进行严格测算的，这一块的产出就是分析报告。

第四个部分就是会议。

这也是大家比较头疼的地方，会议大家会觉得比较无聊，但是作为后台数据分析的话，会议是能够让我们系统性接受业务知识的程序。如果部门间有些临时起意的需求，那两个部门针对某个点产生争论，该支持哪一方？这是我们需要顺着议题讨论下去，需要临时拉数据给到他们。

第五部分是述职。

大家可能觉得述职跟工作没有关系吧？述职说白了就是工作总结，既然是工作总结，当然是要归到工作内容里面去的。

这个述职包含了两个方面：

一个是我们自己要做的。

我们每天的产出是什么？是数据。述职是说给谁听？是给领导、运营总监、事业部总以及人资。特别是人资这一块，你的转正、升迁、工资都是和人资直接相关的。他们每天对接的是人，我们的产出是数，你怎么把你的工作成果让他听得懂，并理解和接受，同时认为你在公司的存在是有价值的。这是非常考验你的一些话术，或者说PPT制作能力的。

第二部分的述职是我们要给别人做的述职报告。

比如说运营总监、事业部总，他们可能比较忙，而且在 PPT制作上技巧没有那么好。所以需要我们直接把述职的报告做成PPT给到他们。其实述职这一块就是你展现自己价值的关键时候，要让别人看到，你存在于这个公司是给他们有帮助的。

这个是我们直接承接的业务方需求，属于是业务体或一些后台职能。除了这个业务体的需求之外，我们还要从报表里的产出抽取出有代表性的数据，以及一些有参考意义的参数。这些东西要给到数据中心，这时我又是作为数据中心的成员来进行集体的作业。

这个集体作业的产出是两个大的方向：一个是泛化的模型，就需要跑Python或者是Java。比如说近似楼盘，客户看了一个楼盘，我肯定要跟他接着推相似的楼盘，而这些相似楼盘就是从算法里面得到。还比如说我们一个月有30万的商机，这30万的商机要怎么去分配，都需要一些泛化的模型来完成。

其次我们要作为数据支持方给到市场调研部门一些支持，让他们出具一些市场调研报告。这两个工作的产出又是直接作为公司资产交付到集团的。

看整个业务链路的话，从公司这边产生数据需求，然后从需求里面得到产出，从产出里面抽取数据，然后回到数据中心做一些泛化的东西，再给到公司，其实是一个闭环。大家以后参加工作的话会发现，流程可能不太一样，但是工作的内容其实大体相当。

在实际工作中，我们要注意些什么

通过我这段时间的工作，想跟大家分享下以下几点。我们在工作中需要注意的一些事项是什么？

01、仔细

第一个，肯定是要仔细。

我们做数据，首要的就是仔细、认真。

这里有一个分析报告，是我们今年出的关于经纪人的分析。

场景是什么？就是说在今年年初的时候，由于疫情的原因，有很多经纪人离职了。这些离职的经纪人里面可能有过往能力比较强的，也有过往能力比较差的，我们就要看这些离职的经纪人，他的离开给我们带来的影响严不严重？如果有大量的工作能力强的经纪人，他的离开对我们的影响肯定是很深远的，所以我们就做了这样的分析。

这个分析中的列是离职的时间。比如说1月份离职的经纪人，2月份离职的经纪人等。行是作业时间，就是1月份的工作成果，2月份的工作成果等。从这个数据分析的报告中，大家有没有发现什么问题？其实很容易的发现，就是真实的业务场景和表是完全不匹配的。

我们看第一行的第一列：1月份离职的经纪人在1月份的工作结果，这个是说得过去的。第一行第二列是2月份离职的经纪人在1月份的工作成果，这也是可以的。

但是第二行第一列代表什么？是1月份离职的经纪人在2月份的工作结果。第三行第一列是1月份离职的经纪人在3月份的工作结果，所以这一块内容是严重不符合实际的。经纪人都已经走了，怎么会有数据的产出？

所以报表我们都不用看这些数据是不是对的，整个架构就已经错了，所以问题出在哪儿？就是因为在编写代码的时候，可能有些逻辑没有理顺，导致了这样的结果，就还好这个报告没有发出去，不然真的是笑掉大牙。

所以仔细这一块要做的两个方向，一个是事前的；一个是事后的。

事前就是在做写代码或者编报告的时候，一定要把这个事情的逻辑闭环给搞清楚。我第一步要做什么，第二步要做什么？是左联还是右联？我的聚合方式是什么？要有大概方向上的指导，在数据产出之后也要有检查的动作。

检查什么？一个是数据的本身，比如说我的最大值是100%的话，你得出数据是120%，那你的数据本身就错了，这个是数据本身的问题。

第二个是要符合业务场景。比如我们刚才所说的，离职时间和作业时间完全不匹配的业务场景。所以业务场景也是需要我们注意的。

有些同学可能会说我刚入职到这个公司，我还不太了解他的业务是怎样的。没关系，你会有一段时间去适应它，大概是一个月到两个月的时间。你要去理清它的业务的链路它的逻辑，然后整个数据库的搭建是怎样的，你有充足的时间去适应它。

这段新手保护期过了，你就再也不能说你不熟悉业务了。因为我觉得新手保护期过后，这还作为理由的话，我觉得这个不是一个合格的员工了。

怎么熟悉业务场景？

其实有两个方向，第一个就是我刚才所所说的会议。我们直接和业务体去进行沟通，得到他们的业务常识、业务场景、作业内容是怎样的。

02、留意

第二块的话就是，我们要留意自己所做的数据。

留意做的数据什么好处？能提升我们的专业性，你够专业就会让别人对你产生好感。这个好感度是你转正或者说你升职加薪的一个必要因素。

比如说在刚作为一个新手进去，编撰报告时我们发现：比如说7月份的商机量大概有20万，8月份的有21万，9月份有22万，这样看的话，10月份大概就是在20万上下的浮动，这是我们起码的一个认知。

如果说我们出具的报告直接出来是10万，你跑出来的数据确实是10万，你直接把它给出去了你觉得够专业吗？肯定是不专业的，因为你的数据和之前的情况严重不符。

这时你要检查自己的数据，如果你的逻辑确实没问题，你就要去了解下是不是业务场景变了。可能业务的情况确实是变了，导致这个月的商机量只有10万。这个是第一点，我们要去核实数据是不是符合我们的常识。

第二个点我们的专业性表现在哪？

比如说在公司饮水机打水时遇到运营总监，他可能跟你聊天，问你10月份以来，我们的商机量是多少啊？你想怎么回答？回答我不知道，我不清楚吗？你等我查一查再告诉你。你觉得他对你的好感度是多少？如果他在问你之后，你能马上反应过来，你说，这个月大概目前为止是15万的商机量，具体的数据我待会儿核实一下，再报告给您。他对你的好感度又有多少？

他可能还会继续问你，我们按现在的态势发展的话，我们这个月的商机量会不会超过9月份的商机量？你需要给他一个判断，他可能还会问你这个月我们的营销额是多少？我们卖出去多少新房？这些东西在你平常的工作中一定要留意，起码有一个简单的印象。你把这些问题回答好了，别人就会对你有种好感，就是你的专业性，你就是数据的权威。这些东西在你日后的工作中会给你带来极大的便利。这是第二点，就是要留意我们所产出的一个数据，去细心的去汲取我们的一个业务知识。

03、思维转换

第三个就是思维转换。

我们每天的工作量是很杂的，刚才看到我们的产出有这么多东西。这些东西不会给你安排固定的时间，比如9点到10点做什么？10点到12点做什么？它是穿插的，你可能正在做一个Power BI，可能正在写一份分析报告，这个时候业务体需要你出一个Excel的报表。在你出excel报表的时候，运营总又来了，他说我要述职，你帮我写一份PPT吧。

这些东西都是穿插过来的，所以你一定要能够灵活的去转换自己的思维。他们需要的是什么？你的产出是什么？怎样来归纳自己的时间来理清自己的思路？不同的需求我们要用到的数据不一样，因此要灵活的去转换自己的思维。

04、认知

第四方面是认知。

可以说是对自己能力的认知。就是你有多大的能力，你就揽多大的活。

这个是有血的教训的，这是我们之前一个同事犯下的错。跟大家分享一下这个场景是怎样的。

我们之前做的一个分析，针对每个月入职的经纪人，他的作业能力有多强做一个分析。然后我们可能会做一些资源的倾斜，给到这些作业能力强的人。

我们具体的分析结果是什么？就是说我们4月份的很强，可能就印证了金三银四的这样的说法、就4月份入职的招聘进来的这些人，他们的作业能力是很强的。反观1月份的他们的作业能力是很差的。问题已经摆在这了，就是1月份的经纪人的作业能力是较差，大家可以大概想一下原因是什么？

其实按道理来讲，说是去年11月到12月这段时间内裁员裁下来的人，然后在1月份入职。为什么会裁员？是因为他作业能力差，然后被裁了，然后1月份来入职，但是他的能力还是过关的，所以展现出来的结果就是说1月份的整体经纪人的表现是很差的，这个是原因。

那么是1月份的招聘问题了。招聘的问题找谁解决？找hr。那么问题也找到了，谁来负责这个事情也找到了，再要怎么做就要去沟通了。要跟hr沟通了，我们这个项目的负责人就要分析报告的产出人去跟hr沟通，这方面就有些复杂了。所以整个问题你的分析确实是对的，你的分析方向是对的，你想改变这也是一个好事，但是你的能力不够，你没办法去把控它。

我知道很多刚入职的新人，特别是刚刚毕业的应届生的话，可能会很想崭露头角，马上把自己的所学用到工作中，然后做出一些成绩，让大家认可你这个心情其实可以理解。我也是这么过来的，心情可以理解，但是当你的能力不够的时候，千万不要去做这些你能力达不到的事情，你hold不住的。

05、心态

第五个就是心态的问题。

因为数据分析是一个强逻辑的工作，你可能有每天有很长的时间是处于一种自闭的状态。就是三四个小时在那理逻辑、理代码，这个时候需要我们坐得住，就要有很强的耐性需要磨练自己的耐性。

包括有的时候你已经写了400多行代码了，但它就是运行不出来。你这个时候你指望别人帮你去找问题吗？别人最多只能给你方向性的指引，你可能是哪的逻辑错了，但具体最后还是要自己来做。特别是在代码报错的时候，一定要耐耐得住性子坐得住，慢慢的去理逻辑，慢慢的去写代码，这个是自己锻炼自己的一个结果。

然后对加班这一块。我现在6点准时下班，平常是不加班的，但是周末的话，因为房产销售在周末是他们的销售高峰。那么我们周末的话也肯定需要出数据的。这确实影响到了你的休息时间了。怎么办？没办法，因为这是你选择的工作，这是你选择的一条路，你要去积极的调整自己的心态。

06、沟通

第六点沟通。

因为我们是承接的别人的需求，我们的产出是数据。别人可能不太能够理解我们的数据，特别是在跨部门沟通的时候。这里要注意一点，数据是逻辑的产出，但沟通是人的交互。

我们每天是和数在打交道，数据是死的，你可以随意的去拿捏它，但是沟通是和人在沟通，人是活的，我们不可能去拿捏别人，我们不可能去主宰别人的想法，所以在和别人沟通的时候一定要有一种共情的能力。

我相信各位在学习完课程，或者在经历试用期的一段磨练之后，你们的业务能力不论是写代码，还是这个数据分析能力，我相信你们都是能够做到很好的，但是共情的能力，我说实话现在很多刚入职的人都是做的非常差的。

我给大家举一个例子，比如说现在有一个需求方跟你说这个数据怎么样。小年轻火气比较旺，你可能当时就毛了，因为你觉得别人在质疑你在质疑你的数据，你觉得别人认为你的数据产出是有问题的，你的专业能力是不过关的，然后你就会很生气，然后跟别人去谈逻辑。但别人听不懂你的逻辑，别人只想讲感情。你去跟人家讲逻辑，这个时候你们牛头不对马嘴之后就会吵起来。

所以为什么很多时候我们的数据的需求方和数据的供给方最后都是不欢而散，我们缺乏这样的一种沟通能力，也就是说这种共情的能力不够。

有一个很简单的例子，也是前几天发生的，据说我们在商机的定义上，先讲一个考核的问题，我们跟经纪人考核什么？就是说它的成交量比上商机量，每500个商机可能要有一个产出，就是要卖出去一套房，这是我们的一个考核指标。在前段时间我们的商机定义是发生了一些改变的，导致我们的一个商机有虚增。是什么意思？

别原来我们有500的商机，那就是实打实的500个客户，现在的500个商机，550条商机里面可能只有500个真实的客户，还有50条商机只是说在数据上显得好看一点，都是僵尸客户，就是数据的商机的虚增。商机的虚增，大家其实很简单就能看出来它对我们的经纪人有什么影响。

就说我的成交量从哪来？从500个真实的商机里面来，商机量现在取的是550，分母变大了，我的考核的指标就降低了，他的业绩就变差了，他的钱就变少了。

这个时候就有经纪人来问了，为什么商机量增多了？如果你的共情能力不够的话，你可能第一时间回答他，我的数据是没问题的。我的数据是怎么取出来的，逻辑是怎样的，最后我的结论就是我的数据没问题，这些都是你自己的问题，与我无关。这个时候你觉得经纪人是生气了，还是慢慢的跟你讲逻辑？他的钱都变少了，他还跟你讲了，我起码不可能的。所以这个时候你要知道他在问你什么，他其实是在问你，我的业绩变差了怎么办？你们有考虑到这回事吗？

你只需要去解释你的数据对他的影响是什么，就结束了。我们应该怎么去回答，我们可以回答：

第一个就是说这是集团的决定，所有的经纪人都会面临这样的一个情况，不只是你对吧没有例外，这个是我们需要接受的一个既定事实。

第二个简单的去说一下我们的数据是没有问题的，我们也不需要给他去讲逻辑，我们只需要认定数据是没问题的就行了。

第三个对他的影响是什么？我们可能会说我们的政策也会发生改变。我们的商机量虚增了，但是我们的考核指标，考核及格线也会有所下降，并且我们也会积极的去接收我们经纪人的一些意见，把政策往好的方向去调整等等。从这几个方面来回答他，我觉得这样去回答他比你直接说我的数据没问题，这件事情你别找我，更能让人去接受对不对？

所以这是我们做数据的共情能力，不要每天去跟数打交道，最后结果把自己的脑子堵死了。

07、学习

第七点就是持续性的学习。

学习的话一个是业务，那就是要留意我们的数据产出和业务的相关，比如说经纪人、事业部总，我们要积极的去沟通获取一些业务上的这些知识。

然后是技能方面的，大家学过课程，在SQL、Excel、Power BI还有Python，这4个大家应该是都过关的，但是这些东西够吗？

其实我们会发现随着你的业务场景越来越复杂，其实是不够的，我目前在做的一个项目其实就包含 Java，我之前也没接触过，现在正在学习当中。用Java做编一个程序，我们把线下的数据导入到线上的时候，直接用Java进行数据清洗，就不用Python进行手动的清洗了，这个是我现在在跟他们学的。所以随着你的分析越来越深入，你需要的工具是越来越多的。这些技能需要去不断的掌握，不断的去学习。

不要以为就是找到了一份稳定的工作，或者说我的技能已经足够的炉火纯青了，然后就去拒绝技能的更新换代，这是很要命的。要认清自己的认清自己的能力。

以上就是我今天的分享，希望能给大家一些帮助。