数据分析的年度工作计划，这样制定才合理！( 二 )

比如：加强埋点质量，要写成：
l 公司2021年重点增长项目子项目
l 填补原微信裂变渠道数据不足的空白
l 总监控渠道从15个增加到20个
l 总用户标签从100个增加到120个
这样才好量化，才好让大家感受到工作量，考评的时候才好说事。
如果不熟悉这种写法，就看几天新闻联播里是怎么播铁路通车的：
l 国家十三五重点项目……
l 总通车里程达1500公里
l 原5小时行车时间缩短到2小时
l 填补了从XX地区到XX地区无高铁的空白
就是这个味！
数据生产，核心是工具化三个字。
不做工具化，到底人家看了没看，看了多少，都不知道，根本无法量化产出。而在所有的工具化里，新建永远比优化更容易体现功绩，所以要先列新建的目标。
工作输出物，越显眼越好：
l 数据大屏比数据看板显眼
l 数据看板比数据报表显眼
l 数据报表比Excel报表显眼
l Excel比邮件发几个数显眼
所以在做工作计划的时候，多跟业务部门沟通，今年有啥重大活动，有啥重大项目，先收集清楚。然后尽量推显眼的数据产品出去，其他庞杂的需求该推就推，该招人填坑就招人填。这样才更容易体现成绩。
数据使用，核心是场景。
越具体的场景，才越有可能用。给销售开个报表，估计看的 1%都不到，直接在企业微信下发任务醒，不点击的也得点，阅读率就直线上去了，想考核效果也好考；
给供应链做预测模型，如果非得预测100%准，神仙都搞不掂。如果场景具体到：减少错误选款的代价，估计有机会把明显扑街的选款挑出来；
给运营做用户画像，如果非得穷尽用户特征，估计干到死也没啥用。但是如果具体到筛选高潜力用户，剔除羊毛党，可能几个特征就搞掂；
所以想让数据有用，场景得谈的非常细才行。越细的场景越好。最好是一数据四五个应用场景，这样才能实现效益最大化。计划做的细，评绩效的时候才有一堆东西可以写。

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四、数据分析做计划的核心难点数据分析计划难，考核难的核心在哪里？
所有人，都是口头上说：
l 数字化转型真重要
l 数据分析好有用
l 要数据驱动业务
可真到评定绩效的时候，就会问：
l 公司双十一5个亿，有几块钱是你这么模型做出来的，几块是其他人做出来的？
l 你写sql，开发小哥也能写啊，运营也能写啊，你有啥特殊贡献？
l 销售看你这个报表和不看你这个报表，能多挣多少钱？
l 数字化的事多了去了，你出个数就数字化了？
这才是数据分析所有难点的根源！所以在做计划的时候，就得认真梳理场景，选好方向，才能在考评的时候一帆风顺，不然方向都选出了，计划定成流水账。自然没有好结果。
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