2022年即将结束，2023年即将到来。在这个时候，我们需要进行年度总结和计划，这就需要我们编写数据表。作为一名数据分析师，掌握数据表的写作技巧是必不可少的。下面，让我们一起来学习一下吧。

随着数据分析行业的不断发展，2023年的工作计划需要更加具体和有针对性。以下是一份可能的数据分析师2023年工作计划：

1. 提高数据质量：通过优化数据收集和清洗流程，确保数据的准确性和完整性，提高数据分析的可信度和价值。

2. 深入业务领域：了解公司业务的核心流程和关键指标，与业务团队密切合作，为业务决策提供更有针对性的数据分析支持。

3. 探索新技术：关注数据分析领域的新技术和趋势，学习和应用新的工具和方法，提高数据分析的效率和精度。

4. 提高沟通能力：加强与业务团队和其他部门的沟通和协作，将数据分析结果转化为易于理解和应用的建议和方案。

5. 参与项目管理：参与公司重要项目的规划和实施，为项目决策提供数据支持和建议，提高项目的成功率和效益。

通过以上工作计划，数据分析师可以体现自己的专业能力和贡献，同时也为自己留下了足够的发展空间和挑战。

一、常规工作计划写法

GSA计划法是一种高效的时间管理方法，适用于大部分常规工作。它包括三个步骤：G（目标），S（具体步骤）和A（行动）。首先，明确工作的目标和优先级，然后制定具体的步骤和时间表，最后按照计划行动。这种方法可以帮助人们更好地管理时间和提高工作效率。

• Goal 目标：今年要达成XXX量化指标
• Strategy 策略：通过XXX方法完成目标
• Action 行动：分XX步，在XX时间完成

以销售部门为例，假设该部门的主要职责是推销公司的产品或服务。为了实现这个目标，销售人员需要积极寻找潜在客户，并与他们建立联系。在与客户交流的过程中，销售人员需要了解客户的需求和偏好，并向他们介绍适合的产品或服务。如果客户对产品或服务感兴趣，销售人员需要协助他们完成购买流程，并提供售后服务。因此，销售部门的工作需要具备良好的沟通能力、销售技巧和客户服务意识。

G：实现1个亿小目标

S：老市场业绩稳定在8000万，新市场取得了2000万的业绩。

A：老市场每月定期拜访客户，新市场每季度需要完成500万的销售任务。

虽然大多数业务部门的工作计划都可以采用类似的格式，但是在G和S方面可能会有所不同。然而，数据部门的工作计划则需要更加复杂，因为其工作性质与其他部门不同。

二、数据分析的特殊性

数据部门的特殊性在于，它是一个备受期望的支撑部门。领导们普遍认为数据分析应该为决策提供支持、为业务赋能、推动增长等高级作用。然而，数据分析的日常工作却主要集中在临时取数上，每天都忙得不可开交，很难有时间去实现这些高级作用。

数据分析部门常常陷入两难境地。如果只写“满足业务取数需求”，领导们会不满意；但如果写“提升业绩500万”，又不知道如何实现。此外，像数据清洗、埋点管理和口径统一等工作，虽然辛苦却常常被人忽视。

其他一些支撑部门也存在类似问题，但没有像数据部门那样严重。例如售后部门，虽然也是支撑部门，但大家对其的期望不是很高。因此，售后部门只需要根据业务增长速度，计算相应的服务需求，然后安排足够的劳动力即可。

除了按照业务需求制定开发计划，IT部门还可以通过不断提升服务体验和发现二次销售机会来为企业创造更多的价值。例如，IT部门可以主动向业务部门提供技术咨询和支持，帮助业务部门更好地利用现有的技术资源，提高工作效率和质量。此外，IT部门还可以通过分析客户的使用数据，发现客户的需求和痛点，提供更加个性化的服务和解决方案，从而创造更多的二次销售机会。

作为数据部门，我们可以采取以下措施来破局：

1. 加强数据质量管理：建立完善的数据采集、清洗、存储和分析流程，确保数据的准确性、完整性和一致性。

2. 提高数据分析能力：培养数据分析师的能力，掌握各种数据分析工具和技术，能够快速、准确地分析数据，为业务决策提供支持。

3. 推动数据驱动的决策：将数据分析结果与业务决策紧密结合，推动数据驱动的决策，提高业务效率和决策质量。

4. 加强数据安全保护：建立完善的数据安全管理制度，保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。

5. 加强数据共享和协作：建立数据共享和协作机制，促进不同部门之间的数据共享和协作，提高数据利用效率和价值。

三、从目标选择开始

综合考虑，数据部门需要承担以下三项主要任务：

1. 让高层看到数据部门在干活！！！
2. 对业务有一定的促进作用。
3. 完成大量基础、常规数据工作。

在工作中，我们经常会遇到各种需求，其中日常需求是最常见的。虽然这些需求看似简单，但是如果不能高效率地解决它们，就会占用我们大量的时间和精力，影响我们做一些更有价值的项目。因此，我们需要找到解决日常需求的方法，以便将更多的精力投入到有价值的项目中。

当我们完成了一些有价值的项目后，我们需要及时向高层汇报我们的工作。这样，高层就能够了解我们的工作情况。但是，我们需要让高层相信我们的工作发挥了“助力决策”、“赋能业务”、“推动增长”等作用。为了实现这一点，我们需要将这些概念具体化，通过具体的项目来展示我们的工作成果。只有这样，高层才能够真正地认识到我们的价值，给予我们更多的支持和认可。因此，第二条是破局关键。

这三条中，第二条是最具挑战性的。因为它涉及到业务部门的配合度，而这对于模型、报表、报告和看板的实际应用非常重要。如果业务部门不愿意配合，那么你所做的一切努力都可能会白费。因此，下一步就是要明确与哪些人合作更好。

四、确认合作方式

首先需要明确业务部门的四种类型（如下图），最好的合作对象是精兵锐将，这样才能取得最好的成果。其次是虾兵蟹将，虽然不是最好的选择，但也不会带来太多麻烦。与其他两类部门合作时，需要谨慎分析结果和提出建议，否则很容易被批评。

了解需求是非常重要的，因为只有了解需求，才能更好地满足客户的需求。有些人可能会认为，技术上越复杂，就越厉害。但是，在业务眼中，给他们不知道的东西，才是最有价值的。如果早在他们预料之中，哪怕你是用很复杂的模型计算的结果，他们也会说“我早知道了！”因此，在了解需求时，最好摸清每个部门的底细，了解他们知道多少，以及他们想要了解什么。这样，才能更好地满足他们的需求。

常见的，比如：

业务部门的新任务通常包括新产品上线、推广和活动策划等。这些任务需要进行数据采集、监控和报表制作，以及数据复盘和报告撰写等一系列工作。

经典的业务难题是企业在运营过程中常遇到的问题，例如如何选择适合的款式以获得成功，如何衡量营销活动的效果，如何提高广告投放的效益等。如果企业想要合作，这些问题都需要进行深入的专题分析，并结合AB测试来观察结果。

业务领导希望能够更全面地呈现数据，而不是零散的表格。他们希望能够通过一张表格来全面了解所有的数据。这时，使用基于BI的数据看板是非常适合的。通过数据看板，业务领导可以更直观地了解数据的情况，而不需要查看多个表格。

为了更快地响应数据需求，业务领导希望能够每天获取进度更新，而不是每周下发周报。销售部门对此需求尤为迫切。为了满足这一需求，可以考虑使用BI工具制作数据看板，并将其下发到每个小组。这样，每个小组都可以随时查看最新的数据，并及时做出相应的决策。

“你需要预测什么？”这样才能更好地理解业务需求，避免误解和浪费时间。

• 如果业务说：“我不清楚外部环境如何，预测一下”，这是个数据采集问题
• 如果业务说：“预测下要怎么做才能提高收入”，这是个业务优化问题
• 如果业务说：“预测下销量我好控制库存”，这也是个优化问题
• 如果业务说：“预测下哪个产品能成功”，这是个测试问题

重要的是，不要盲目地跟随预测结果去应对问题。应该将业务问题拆分成不同的部分，对于需要采集数据的问题，进行数据采集；对于需要诊断业务流程的问题，进行业务流程诊断；对于需要进行测试的问题，进行测试。从对业务有用的角度出发，输出成果，而不是听到一个名词就开始行动。

最终完成各部门需求的整理（如下图），可以根据优先级将其纳入年度计划，从而实现目标。

五、明确落地细节

数据部门的未来在于“产品化”，这一点在落地时需要特别注意。虽然数据可以用BI、Excel或口头报告，但最好还是采用系统实现。只有源源不断地推出产品，才能保证数据部门不断吸引人才，提醒大家数据的价值，并直接展示数字化建设的成效。因此，我们必须记住这一点。

因此，在明确实施细节的时候，首先考虑BI开发需求。所有数据监控、数据评估、数据复盘需求，如果能够明确实施方案，就应该优先考虑开发，制作成数据看板。

将所有模型和用户画像分析结果，以及产品分级结果，全部导入数据仓库并进入CDP系统，制作成固定更新的标签。对于临时性和测试性活动，可以采用固定格式，通过自动化报表来实现。这样可以尽量减少临时取数的情况，从而节省更多的时间和精力，以便更好地完成更多的项目性工作。

确保每个项目都有明确的交付时间节点是非常重要的。通常情况下，一年分为四个季度，每个季度都应该有相应的成果交付。在年底的时候，业务部门通常都在追求业绩，因此数据输出成果也应该以“助力业务”、“支持大促”等方面的数据报表和分析报告为主。

因此，年初时可以着手进行数据整合和梳理，以及开发固定报表等基础工作。而到了年中，则可以配合业务进行试点，进行复杂的测试和专题分析，得出一些分析结论，从而体现数据分析的“降本增效”和“推动增长”的作用。

整个安排可以如下图：

尽管每个公司的组织架构不同，数据部门的规模和分工也有所不同，但以上内容仍然适用。具体情况可能会有所不同。

专栏作家

陈老师是一位非常接地气的人，他在微信公众号“接地气学堂”上担任人人都是产品经理专栏作家。此外，他还是一位资深的咨询顾问，拥有丰富的数据相关经验。他曾在互联网、金融、快消、零售、耐用、美容等15个行业工作过。

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