CDA數據分析師 出品

各位同學大家好，我目前就職于某頭部房產平臺，是新房業務這一塊的數據負責人。

今天我給大家分享一下我每天的工作日常是怎樣的，另外再給大家介紹一些相關工作案例。

我的日常工作內容

首先我的日常工作主要可以分成以下五個部分，大概跟大家說一下。

第一塊就是，業務體或者后臺職能臨時的數據需求。

臨時需要你拉取一些數據，這個難度就在于，你要在規定的時間內給予反饋，我們要用到SQL和 Excel。產出就是取數的報表，這方面專業能力要過硬，因為時間非常緊。

第二塊是，模塊化的數據需求。

就是我們每天要產出的數據。對外就是給到客戶的power BI；對內直接用SQL的語句直接來搭簡易的看板，如果一些數據量比較大的話，上不了看板的話，直接用Excel的報表，這個也是需要你專業能力過硬的。

第三塊是做一些測算。

這個測算是什么？比如說外投部門，我們要投放廣告，放在哪個樓盤？哪個商圈？投多少？占比多少？投給多少人？大概的回報是多少？針對這些問題做測算?；蛘哒f要監管經紀人，有多少的商機？要產出多少的業績？這個值多少才算合格？合格線是多少？要怎么定？這都是我們需要進行嚴格測算的，這一塊的產出就是分析報告。

第四個部分就是會議。

這也是大家比較頭疼的地方，會議大家會覺得比較無聊，但是作為后臺數據分析的話，會議是能夠讓我們系統性接受業務知識的程序。如果部門間有些臨時起意的需求，那兩個部門針對某個點產生爭論，該支持哪一方？這是我們需要順著議題討論下去，需要臨時拉數據給到他們。

第五部分是述職。

大家可能覺得述職跟工作沒有關系吧？述職說白了就是工作總結，既然是工作總結，當然是要歸到工作內容里面去的。

這個述職包含了兩個方面：

一個是我們自己要做的。

我們每天的產出是什么？是數據。述職是說給誰聽？是給領導、運營總監、事業部總以及人資。特別是人資這一塊，你的轉正、升遷、工資都是和人資直接相關的。他們每天對接的是人，我們的產出是數，你怎么把你的工作成果讓他聽得懂，并理解和接受，同時認為你在公司的存在是有價值的。這是非?？简災愕囊恍┰捫g，或者說PPT制作能力的。

第二部分的述職是我們要給別人做的述職報告。

比如說運營總監、事業部總，他們可能比較忙，而且在 PPT制作上技巧沒有那么好。所以需要我們直接把述職的報告做成PPT給到他們。其實述職這一塊就是你展現自己價值的關鍵時候，要讓別人看到，你存在于這個公司是給他們有幫助的。

這個是我們直接承接的業務方需求，屬于是業務體或一些后臺職能。除了這個業務體的需求之外，我們還要從報表里的產出抽取出有代表性的數據，以及一些有參考意義的參數。這些東西要給到數據中心，這時我又是作為數據中心的成員來進行集體的作業。

這個集體作業的產出是兩個大的方向：一個是泛化的模型，就需要跑Python或者是Java。比如說近似樓盤，客戶看了一個樓盤，我肯定要跟他接著推相似的樓盤，而這些相似樓盤就是從算法里面得到。還比如說我們一個月有30萬的商機，這30萬的商機要怎么去分配，都需要一些泛化的模型來完成。

其次我們要作為數據支持方給到市場調研部門一些支持，讓他們出具一些市場調研報告。這兩個工作的產出又是直接作為公司資產交付到集團的。

看整個業務鏈路的話，從公司這邊產生數據需求，然后從需求里面得到產出，從產出里面抽取數據，然后回到數據中心做一些泛化的東西，再給到公司，其實是一個閉環。大家以后參加工作的話會發現，流程可能不太一樣，但是工作的內容其實大體相當。

在實際工作中，我們要注意些什么

通過我這段時間的工作，想跟大家分享下以下幾點。我們在工作中需要注意的一些事項是什么？

01、仔細

第一個，肯定是要仔細。

我們做數據，首要的就是仔細、認真。

這里有一個分析報告，是我們今年出的關于經紀人的分析。

場景是什么？就是說在今年年初的時候，由于疫情的原因，有很多經紀人離職了。這些離職的經紀人里面可能有過往能力比較強的，也有過往能力比較差的，我們就要看這些離職的經紀人，他的離開給我們帶來的影響嚴不嚴重？如果有大量的工作能力強的經紀人，他的離開對我們的影響肯定是很深遠的，所以我們就做了這樣的分析。

這個分析中的列是離職的時間。比如說1月份離職的經紀人，2月份離職的經紀人等。行是作業時間，就是1月份的工作成果，2月份的工作成果等。從這個數據分析的報告中，大家有沒有發現什么問題？其實很容易的發現，就是真實的業務場景和表是完全不匹配的。

我們看第一行的第一列：1月份離職的經紀人在1月份的工作結果，這個是說得過去的。第一行第二列是2月份離職的經紀人在1月份的工作成果，這也是可以的。

但是第二行第一列代表什么？是1月份離職的經紀人在2月份的工作結果。第三行第一列是1月份離職的經紀人在3月份的工作結果，所以這一塊內容是嚴重不符合實際的。經紀人都已經走了，怎么會有數據的產出？

所以報表我們都不用看這些數據是不是對的，整個架構就已經錯了，所以問題出在哪兒？就是因為在編寫代碼的時候，可能有些邏輯沒有理順，導致了這樣的結果，就還好這個報告沒有發出去，不然真的是笑掉大牙。

所以仔細這一塊要做的兩個方向，一個是事前的；一個是事后的。

事前就是在做寫代碼或者編報告的時候，一定要把這個事情的邏輯閉環給搞清楚。我第一步要做什么，第二步要做什么？是左聯還是右聯？我的聚合方式是什么？要有大概方向上的指導，在數據產出之后也要有檢查的動作。

檢查什么？一個是數據的本身，比如說我的最大值是100%的話，你得出數據是120%，那你的數據本身就錯了，這個是數據本身的問題。

第二個是要符合業務場景。比如我們剛才所說的，離職時間和作業時間完全不匹配的業務場景。所以業務場景也是需要我們注意的。

有些同學可能會說我剛入職到這個公司，我還不太了解他的業務是怎樣的。沒關系，你會有一段時間去適應它，大概是一個月到兩個月的時間。你要去理清它的業務的鏈路它的邏輯，然后整個數據庫的搭建是怎樣的，你有充足的時間去適應它。

這段新手保護期過了，你就再也不能說你不熟悉業務了。因為我覺得新手保護期過后，這還作為理由的話，我覺得這個不是一個合格的員工了。

怎么熟悉業務場景？

其實有兩個方向，第一個就是我剛才所所說的會議。我們直接和業務體去進行溝通，得到他們的業務常識、業務場景、作業內容是怎樣的。

02、留意

第二塊的話就是，我們要留意自己所做的數據。

留意做的數據什么好處？能提升我們的專業性，你夠專業就會讓別人對你產生好感。這個好感度是你轉正或者說你升職加薪的一個必要因素。

比如說在剛作為一個新手進去，編撰報告時我們發現：比如說7月份的商機量大概有20萬，8月份的有21萬，9月份有22萬，這樣看的話，10月份大概就是在20萬上下的浮動，這是我們起碼的一個認知。

如果說我們出具的報告直接出來是10萬，你跑出來的數據確實是10萬，你直接把它給出去了你覺得夠專業嗎？肯定是不專業的，因為你的數據和之前的情況嚴重不符。

這時你要檢查自己的數據，如果你的邏輯確實沒問題，你就要去了解下是不是業務場景變了?？赡軜I務的情況確實是變了，導致這個月的商機量只有10萬。這個是第一點，我們要去核實數據是不是符合我們的常識。

第二個點我們的專業性表現在哪？

比如說在公司飲水機打水時遇到運營總監，他可能跟你聊天，問你10月份以來，我們的商機量是多少??？你想怎么回答？回答我不知道，我不清楚嗎？你等我查一查再告訴你。你覺得他對你的好感度是多少？如果他在問你之后，你能馬上反應過來，你說，這個月大概目前為止是15萬的商機量，具體的數據我待會兒核實一下，再報告給您。他對你的好感度又有多少？

他可能還會繼續問你，我們按現在的態勢發展的話，我們這個月的商機量會不會超過9月份的商機量？你需要給他一個判斷，他可能還會問你這個月我們的營銷額是多少？我們賣出去多少新房？這些東西在你平常的工作中一定要留意，起碼有一個簡單的印象。你把這些問題回答好了，別人就會對你有種好感，就是你的專業性，你就是數據的權威。這些東西在你日后的工作中會給你帶來極大的便利。這是第二點，就是要留意我們所產出的一個數據，去細心的去汲取我們的一個業務知識。

03、思維轉換

第三個就是思維轉換。

我們每天的工作量是很雜的，剛才看到我們的產出有這么多東西。這些東西不會給你安排固定的時間，比如9點到10點做什么？10點到12點做什么？它是穿插的，你可能正在做一個Power BI，可能正在寫一份分析報告，這個時候業務體需要你出一個Excel的報表。在你出excel報表的時候，運營總又來了，他說我要述職，你幫我寫一份PPT吧。

這些東西都是穿插過來的，所以你一定要能夠靈活的去轉換自己的思維。他們需要的是什么？你的產出是什么？怎樣來歸納自己的時間來理清自己的思路？不同的需求我們要用到的數據不一樣，因此要靈活的去轉換自己的思維。

04、認知

第四方面是認知。

可以說是對自己能力的認知。就是你有多大的能力，你就攬多大的活。

這個是有血的教訓的，這是我們之前一個同事犯下的錯。跟大家分享一下這個場景是怎樣的。

我們之前做的一個分析，針對每個月入職的經紀人，他的作業能力有多強做一個分析。然后我們可能會做一些資源的傾斜，給到這些作業能力強的人。

我們具體的分析結果是什么？就是說我們4月份的很強，可能就印證了金三銀四的這樣的說法、就4月份入職的招聘進來的這些人，他們的作業能力是很強的。反觀1月份的他們的作業能力是很差的。問題已經擺在這了，就是1月份的經紀人的作業能力是較差，大家可以大概想一下原因是什么？

其實按道理來講，說是去年11月到12月這段時間內裁員裁下來的人，然后在1月份入職。為什么會裁員？是因為他作業能力差，然后被裁了，然后1月份來入職，但是他的能力還是過關的，所以展現出來的結果就是說1月份的整體經紀人的表現是很差的，這個是原因。

那么是1月份的招聘問題了。招聘的問題找誰解決？找hr。那么問題也找到了，誰來負責這個事情也找到了，再要怎么做就要去溝通了。要跟hr溝通了，我們這個項目的負責人就要分析報告的產出人去跟hr溝通，這方面就有些復雜了。所以整個問題你的分析確實是對的，你的分析方向是對的，你想改變這也是一個好事，但是你的能力不夠，你沒辦法去把控它。

我知道很多剛入職的新人，特別是剛剛畢業的應屆生的話，可能會很想嶄露頭角，馬上把自己的所學用到工作中，然后做出一些成績，讓大家認可你這個心情其實可以理解。我也是這么過來的，心情可以理解，但是當你的能力不夠的時候，千萬不要去做這些你能力達不到的事情，你hold不住的。

05、心態

第五個就是心態的問題。

因為數據分析是一個強邏輯的工作，你可能有每天有很長的時間是處于一種自閉的狀態。就是三四個小時在那理邏輯、理代碼，這個時候需要我們坐得住，就要有很強的耐性需要磨練自己的耐性。

包括有的時候你已經寫了400多行代碼了，但它就是運行不出來。你這個時候你指望別人幫你去找問題嗎？別人最多只能給你方向性的指引，你可能是哪的邏輯錯了，但具體最后還是要自己來做。特別是在代碼報錯的時候，一定要耐耐得住性子坐得住，慢慢的去理邏輯，慢慢的去寫代碼，這個是自己鍛煉自己的一個結果。

然后對加班這一塊。我現在6點準時下班，平常是不加班的，但是周末的話，因為房產銷售在周末是他們的銷售高峰。那么我們周末的話也肯定需要出數據的。這確實影響到了你的休息時間了。怎么辦？沒辦法，因為這是你選擇的工作，這是你選擇的一條路，你要去積極的調整自己的心態。

06、溝通

第六點溝通。

因為我們是承接的別人的需求，我們的產出是數據。別人可能不太能夠理解我們的數據，特別是在跨部門溝通的時候。這里要注意一點，數據是邏輯的產出，但溝通是人的交互。

我們每天是和數在打交道，數據是死的，你可以隨意的去拿捏它，但是溝通是和人在溝通，人是活的，我們不可能去拿捏別人，我們不可能去主宰別人的想法，所以在和別人溝通的時候一定要有一種共情的能力。

我相信各位在學習完課程，或者在經歷試用期的一段磨練之后，你們的業務能力不論是寫代碼，還是這個數據分析能力，我相信你們都是能夠做到很好的，但是共情的能力，我說實話現在很多剛入職的人都是做的非常差的。

我給大家舉一個例子，比如說現在有一個需求方跟你說這個數據怎么樣。小年輕火氣比較旺，你可能當時就毛了，因為你覺得別人在質疑你在質疑你的數據，你覺得別人認為你的數據產出是有問題的，你的專業能力是不過關的，然后你就會很生氣，然后跟別人去談邏輯。但別人聽不懂你的邏輯，別人只想講感情。你去跟人家講邏輯，這個時候你們牛頭不對馬嘴之后就會吵起來。

所以為什么很多時候我們的數據的需求方和數據的供給方最后都是不歡而散，我們缺乏這樣的一種溝通能力，也就是說這種共情的能力不夠。

有一個很簡單的例子，也是前幾天發生的，據說我們在商機的定義上，先講一個考核的問題，我們跟經紀人考核什么？就是說它的成交量比上商機量，每500個商機可能要有一個產出，就是要賣出去一套房，這是我們的一個考核指標。在前段時間我們的商機定義是發生了一些改變的，導致我們的一個商機有虛增。是什么意思？

別原來我們有500的商機，那就是實打實的500個客戶，現在的500個商機，550條商機里面可能只有500個真實的客戶，還有50條商機只是說在數據上顯得好看一點，都是僵尸客戶，就是數據的商機的虛增。商機的虛增，大家其實很簡單就能看出來它對我們的經紀人有什么影響。

就說我的成交量從哪來？從500個真實的商機里面來，商機量現在取的是550，分母變大了，我的考核的指標就降低了，他的業績就變差了，他的錢就變少了。

這個時候就有經紀人來問了，為什么商機量增多了？如果你的共情能力不夠的話，你可能第一時間回答他，我的數據是沒問題的。我的數據是怎么取出來的，邏輯是怎樣的，最后我的結論就是我的數據沒問題，這些都是你自己的問題，與我無關。這個時候你覺得經紀人是生氣了，還是慢慢的跟你講邏輯？他的錢都變少了，他還跟你講了，我起碼不可能的。所以這個時候你要知道他在問你什么，他其實是在問你，我的業績變差了怎么辦？你們有考慮到這回事嗎？

你只需要去解釋你的數據對他的影響是什么，就結束了。我們應該怎么去回答，我們可以回答：

第一個就是說這是集團的決定，所有的經紀人都會面臨這樣的一個情況，不只是你對吧沒有例外，這個是我們需要接受的一個既定事實。

第二個簡單的去說一下我們的數據是沒有問題的，我們也不需要給他去講邏輯，我們只需要認定數據是沒問題的就行了。

第三個對他的影響是什么？我們可能會說我們的政策也會發生改變。我們的商機量虛增了，但是我們的考核指標，考核及格線也會有所下降，并且我們也會積極的去接收我們經紀人的一些意見，把政策往好的方向去調整等等。從這幾個方面來回答他，我覺得這樣去回答他比你直接說我的數據沒問題，這件事情你別找我，更能讓人去接受對不對？

所以這是我們做數據的共情能力，不要每天去跟數打交道，最后結果把自己的腦子堵死了。

07、學習

第七點就是持續性的學習。

學習的話一個是業務，那就是要留意我們的數據產出和業務的相關，比如說經紀人、事業部總，我們要積極的去溝通獲取一些業務上的這些知識。

然后是技能方面的，大家學過課程，在SQL、Excel、Power BI還有Python，這4個大家應該是都過關的，但是這些東西夠嗎？

其實我們會發現隨著你的業務場景越來越復雜，其實是不夠的，我目前在做的一個項目其實就包含 Java，我之前也沒接觸過，現在正在學習當中。用Java做編一個程序，我們把線下的數據導入到線上的時候，直接用Java進行數據清洗，就不用Python進行手動的清洗了，這個是我現在在跟他們學的。所以隨著你的分析越來越深入，你需要的工具是越來越多的。這些技能需要去不斷的掌握，不斷的去學習。

不要以為就是找到了一份穩定的工作，或者說我的技能已經足夠的爐火純青了，然后就去拒絕技能的更新換代，這是很要命的。要認清自己的認清自己的能力。

以上就是我今天的分享，希望能給大家一些幫助。