让我们一起携手打造数据驱动的未来
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-02-08
为了从您的协作中获得的价值，您需要帮助他们理解对您和您的团队重要的问题以及为什么需要回答这些问题。任何分析都内置了许多假设，因此数据团队对您正在寻找的内容了解得越多，他们在探索数据以进行分析时所获得的知识就越多。以下是从数据团队成员提出更有效率的请求的四个技巧。
开放的态度来处理数据
重要的是将数据请求过程视为开放式调查，而不是寻找证明观点的方法。在此过程中，可以找到很多意想不到的见解。使您的目标成为问题，并让您的数据团队搜索答案。这种方法将使您获得的见解，即未知的类型，可能会更好地改变您的决定。如果对查询数据设置了限制，终将对可以从查询中获得的见解进行限制。
要真正深入探讨这一点，请考虑如何科学地回答问题
科学家们将任何偏见视为洞察力受到损害的机会。例如，假设您要提高客户对产品的满意度。要求获得分和的客户列表将为您提供幸福或沮丧的人员列表，但这不会让您知道如何提高客户满意度。此请求将过多的注意力放在客户群中的异常值上，而不是找出关键的痛点。那是图片的一部分，但不是全部。如果您试图创建一个针对目标的程序，请让您的数据团队了解目标，为他们提供一些可选的起点，然后再看一下目标。
从对话开始，而不是清单
业务线专业人员在请求数据时可能犯的的错误是，向数据专家提供KPI列表，并告诉数据团队填补空白。这种方法错过了数据团队可以提供的太多价值。现代数据团队拥有的技术和能力使他们不仅可以计算数字而走得更远。他们可以通过灵活，功能强大的工具指导分析探索，以确保您从数据中获得有价值的见解。
除了考虑指标列表之外，还可以考虑将数据请求作为会议开始
您可以提供所需的业务环境以及要回答的问题列表。您甚至可以提出一些初始假设，以了解这些数字的外观以及为什么它们会沿一个方向或另一个方向移动。这是开始与数据对方进行对话的好方法。从那里，您可以从他们的数据经验中受益，从而开始从他们的初始查询中产生新的，更明智的问题。数据团队的工作是为您提供信息，以帮助您更好地了解情况，因此请给他们尽可能多的上下文，并让他们作为解决问题的人来查找数据驱动的建议。
数据应该建议采取行动，而不仅仅是建立KPI报告
许多标准业务KPI衡量公司努力的结果：收入，潜在客户转化率，用户数等。这些都是要衡量的重要统计数据，但是跟踪这些数据的人应该非常清楚，这些数字可以跟踪公司的运作方式，而不是为什么它会那样移动。为了使这些数据点可行，您需要进一步进行分析。如果您不会通知客户团队要采取的下一步措施，那么知道是上升还是下降是没有用的，一个好的数据团队将重要的KPI映射到其他数据，并找到联系，他们将梳理信息，找出对那些重要KPI产生影响的杠杆，然后就如何实现目标提出建议，当您获得杠杆清单时，请确保了解建议背后的假设，然后采取正确的措施。您始终可以返回到这些KPI报告以测试杠杆是否达到了预期的效果。
数据请求是迭代的，给数据人反馈
将数据传递给您后，有关数据的通信不应结束。深入分析并了解您可以学到的东西很重要。与其报告该数据或立即采取措施，不如与您的仪表板创建者核对，以确保他或她可以验证您是否正确读取了所有数据，并且清除了下一步，有很多方法会误解数据，防止错误的一种好方法是继续交流。
即使您从数据中获得了正确的收获，还是与仪表板创建者进行协商并仔细阅读信息的解释，以便他们知道如何读取数据。您可能需要召开后续会议，以重新开始要回答的总体问题，然后查看需要收集哪些其他数据或需要进行哪些修改才能使报告或仪表板适合您的预期用例。