每年到年底，都有同学苦恼，连一个拿手的数据分析项目都拿不出来。作为数据分析师怎么能没有一个高质量的数据分析项目呢？那么如何才能做出一个拿得出手的项目？这篇文章提供了 7 个步骤，希望对你有所帮助。

一、怎样算高质量

想回答这个问题，得先明确：啥叫 " 高质量 " 项目。从本质上看，数据分析是个支撑型岗位，工作质量高不高，主要由被服务的部门决定。如果是在企业里工作的话，主要看管理层 / 业务部门的评价意见。如果在面试时，则主要由面试 HR/ 用人领导评价。摸清对方的需求，击中对方的痛点才是关键。

经常有同学在这里犯迷糊，觉得：用了线性回归模型的（复杂的模型不会）/ 图表 blingbling 闪光的 / 查一个数 sql 写了 2000 行的，才算是 " 高质量 "，忽视了这些玩意对业务到底有没有用，结果自然是闹笑话了。

前几天还有个同学急匆匆来问，说他们建了流失用户预测模型，结果运营表示：" 你们搞着干啥？预测了我也不知道咋用！" 然后项目就黄掉了……这就是典型的闭门造车结果。

那要怎么弄，才能中业务痛点呢？

二、找准核心需求

数据分析对业务，是个 " 随风潜入夜，润物细无声 " 的事，往往有数据看得时候大家不觉得很厉害，但是没数据看了，就有人会着急。所以想找到业务的痛点，最好不要强行推销：" 我有一个人工智能阿尔法大狗子模型，百测百准，客官您要不要试试！" 而是先看，对方部门最关注什么问题，最缺什么数据。

常见的缺数据的情况有四种：

基础数据都没有，迫切想看到数

有数据但不知道怎么解读，干着急

有数据，有解读，想进一步验证想法

有数据，有解读，想进一步做预测

接业务方需求的时候，一定要清晰真实需求。比如 " 用户画像 "，可能上项目时就是嘴上一说，到底是业务不清楚用户现状，还是想基于画像做啥动作，一定要了解清楚。项目开始时不清晰，中间过程也要逐步清晰，不然夯吃夯吃打了一堆标签再被人质疑 " 你这有啥用！" 那就是哑巴吃黄连了……

三、报表型项目的要点

报表型项目数量最多，但最容易被数据分析师们忽视，很多新人总嫌弃它技术上不复杂。但实际上，报表型项目是最容易出成绩的，关键在于：做领导们关心的，领导们看得见的。接需求的时候，区分报表使用人，优先把领导们需求做可视化，让领导们直观感受到数据。

并且，通过报表型项目，可以有效鉴别业务方合作态度。如果业务方态度好，那么可以深入合作。既然已经有了业务监控报表，那么下一步就可以做业务走势异常分析。先记录非业务主动行为产生的异常点，之后再深入分析：

多大幅度变化算异常

是什么因素导致的异常

如何通过数据提前发现异常

有了这些积累，就可以进一步做自动化异常提醒 + 问题诊断，让单纯的数据展示更上一层楼，同时能为后续深入分析打好基础。

在很多人原始印象里，数据分析就应该是拿到一堆数字，然后般若妈咪哄一通分析，告诉业务三句话，让业务多赚 18 万！

因此往往人们对分析型项目期望甚高。但实际上分析型项目特别容易踩雷。对业务不够了解，缺少监控数据，缺少异常分析的经验，都会让问题分析流于表面。做项目时 " 雷声大、雨点小 " 是常态。

因此，分析型项目在报表型项目基础上孵化出来，成功率比较高。如果发现业务方对问题本身监控不足、认识不清，可以退回到报表型项目做起。有了一定积累后，想见效，最好的办法是先共识业务假设，搞清楚业务方到底对啥没信心，对啥有信心。证伪比证真容易，直接验假设更容易出结果。

如果问题涉及太多难以量化的疑难杂症，还有个解决思路，就是把问题转化成测试型项目。直接看业务方手头有什么解决问题的办法，然后测试那种办法管用。这样也能输出解决问题的方案。