一纵一横，搭建完整数据分析体系本文转自：36氪新年伊始

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新年伊始，很多公司都在制定年度计划，有同学会问：数据分析的计划该怎么定呢？今天给大家一个最全面的数据分析体系，涵盖了公司级全部场景。大家可以对着参照，看自己的发力点在哪里。
整个体系可以概括为：一纵一横。话不多说，上干货！
一纵：从效果角度看工作
问一个简单而关键的问题：数据分析，到底有啥用？
答：站在业务的角度，数据分析有6大用处
1、目标制定：确定量化目标，分解下发目标
2、趋势预测：预测正常走势，提供决策参考
3、过程监控：监控业务发展，发现过程问题
4、结果复盘：复盘绩效表现，总结成果经验
5、原因分析：分析问题原因，探索解决方法
6、方法测试：测试优化方法，选择更优做法
（以上部分，建议熟读并背诵）
这六个场景，贯穿业务工作全过程，最能体现数据分析的价值。因此，当我们思考数据分析可以做什么的时候，可以先思考这六个场景，目前的工作满足了多少需求？还有哪些是可以做的（如下图）？

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注意：数据并非不可替代！这6步即使没有数据，业务方也能做。
比如，经典的场景是：
1、目标制定，是老板授意财务整出来的。
2、趋势预测，是领导们拍脑袋拍出来的。
3、结果复盘，业务自己往自个脸上贴金。
4、方法测试，压根就不存在（老夫说是，丫就是！）
最有可能，只有过程监控，与发现问题以后的原因分析，是甩给数据分析做的。但这样的话，工作就太被动了。不清楚目标，不清楚业务基础走势，不清楚方法背后业务逻辑，光看一个数字是很难分析出原因的。因此相当多数据部门退化成只能监控个数据。甚至只能提个数。
这种被动局面，是在年初定规划的时候要尽力避免的。此时不争，更待何时！
此时可以：
1、向大老板开展游说，灌输“全流程数据管理”的理念，增加工作场景。
2、结合行业内成功的数字化案例，向所有人安利数据价值，扩大工作。
3、观察每个部门的工作风格，看哪些部门容易谈，能找到合作机会。
这样做，就得认真研究企业内各部门分工情况，这就涉及到“一横”概念。
一横：从部门角度看机会
问一个简单的问题：是否各个部门对数据重视程度一样？
答：当然不一样！
从部门职责上看，部门可以分为四大类：1、管理型。
典型如：总裁办、战略发展部、财务部。这些部门直接与公司最高层沟通，很多重大的发展计划，年度KPI目标，经营任务，都是这些部门参与制定的。这些部门很重视数据！
因为所有的目标、任务、计划都得量化。他们常见的问题是：知其然，不知其所以然，以财务部尤甚。算账算得很精明，可对于业务细节不甚了解。
此时，想要和这些部门交好，可以从提供基础数据突破。在提供数据的同时，主动帮他们梳理关键业务流程，清晰常规的业务基线，补齐他们在业务理解上的短板。这样能有更多机会合作。（如下图）。

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2、收入型。
典型如：销售、投放、增长部门。这些部门负担主要的收入任务，是业绩、利润的主要来源。但是，这些部门一般都不重视数据。能看到任务目标、完成率就差不多了。他们更喜欢看案例拆解，看操作指南，看具体做法。总之，手里用得上的才是好东西。