数据调研小项目可以通过以下步骤进行：

1. **明确目标**：首先，你需要明确你的调研项目目标，例如你想要了解某个市场趋势，消费者偏好，产品性能等。这将帮助你确定需要收集哪些数据。

2. **设计调研问卷或问题**：根据你的目标，设计调研问卷或问题。这些问题应该能直接回答你的研究问题，且尽可能简洁明了。

3. **选择研究方法**：根据你的目标和数据类型，选择合适的研究方法。这可能包括在线调查、电话访问、面对面访谈、焦点小组讨论、社交媒体分析等。

4. **获取数据**：执行你的调研方法。这可能涉及到创建并分发调研问卷，或者使用数据分析工具来抓取和解析公开数据。

5. **数据收集**：收集你所需的原始数据。这可能需要你手动输入数据，也可能需要使用数据分析工具自动抓取。

6. **数据清洗与整理**：对收集到的数据进行清洗，去掉无效或错误的数据，然后整理成可供分析的格式。

7. **数据分析**：使用统计软件或编程语言（如Python或R）对数据进行分析，寻找模式，趋势或相关性。

8. **解读和解读结果**：根据分析结果，撰写报告或解读，清晰地表达你的发现和结论。

9. **提出建议**：基于你的研究，提出改进策略、市场策略或其他相关建议。

10. **报告撰写**：整理你的研究结果和发现，形成一份详细的报告，包括研究方法、数据、分析和结论。

在整个过程中，确保你的研究符合伦理标准，尊重参与者的隐私，同时，关注数据隐私和安全问题。

大量的业务不是科学问题，而是实操问题。O2O平台如何管理商户，新媒体平台如何发展本地客户，直播电商怎么选款等等问题，都得把数据知识和实际工作结合才能输出结论。

纵观整个过程，我们能看到，做好项目的过程，就是把数据方法应用于企业实践的过程。数据本身有统计学、数学、编程、数据库等专业知识，但其中相当部分（比如数仓、ETL）是为保障数据本身的正常运行；相当部分（比如语义判断、图像识别）是用于工业应用，不用考虑业务理解和配合；相当部分（比如统计学）适用于科学实验、农林牧鱼研究。

特别特别是用到算法的项目，往往一听到算法业务部门都以为是神兵下凡，所到之处必然望风披靡。所以，算法项目死于业务期望值过高的例子，特别特别多。过程中，具体的算法过程不用向业务汇报，但是遭遇的困难和期望输出的结论，要经常保持沟通，适当控制业务期望，避免最后一刻才发现货不对板，最后身败名裂。

做完需求，后续就是正式工作。具体内容和分析议题有关，这里不展开讲。如果前期梳理清楚，中间过程自然顺利。这里只强调一点：数据分析工作切记憋大招。憋得越久，人们对你期望值就越高，最后失望就越严重。

数据调研小项目怎么做

所以，靠谱的做法，是一步步梳理需求回农村创业的注意事项，引导到数据分析可以解决的问题上，正本清源，客观解决问题（如下图）。具体引导方法有很多细节可以讲，稍后我们结合具体案例，详细地说。

这里要还要注意工作方式。确认需求，不是让你直接问业务：“你们想分析点啥”。这种问法太被动，又回到叼飞盘老路上。而且往往业务会回答的你摸不着脑袋。

业务从不了解情况到了解，从没有办法到有办法，从不知道怎么选到知道怎么选，从没有准备到一二三级预案，这才是产出。所以不要脱离问题就数论数。从数字里推出结论。

并且，了解清楚状况，对于下一步把握战机非常重要。如果凡事都等着业务找上门来才干，那就跟叼飞盘的汪汪没啥区别了（业务提一个假设，数据验证一个假设，宛如一只叼飞盘的汪汪）。自己对形势有判断，才好主动发现机会。

以上种种复杂场景，不是大喊一句“我是互联网AARRR思维”就能搞掂的。指望套模板结局就是死翘翘。况且经过这几年的历练，很多运营、产品经理、策划都学会了基础数据分析概念，这时候还抱着充满“SOWT、PEST、5w2h”一类空洞口号ppt模板，数据分析师就等着下岗吧。具体问题、具体分析，怎么强调都不为过。

理清具体问题非常重要。过去我们常说传统企业如何如何，互联网企业如何如何，在渠道融合发展的今天，实际上二者之间边界越来越模糊。如果不具体分析，往往会闹出很多笑话。

具体问题具体分析，是数据分析的最基础要求，也是做好项目的第一步。因为这五大要素和它们的具体形态，决定了我们的数据分析可以做到什么程度，应该做成什么样子，做成什么样才能满足需求。具体的关系，如下图所示：

往往没入行的小白，满脑子都是“模板、模型、公式”。以为只要对着模板copy一份就算是完成工作了。刚入行的菜鸟们喜欢笼统地说：业务。可业务并不是一个孤零零的、独立的个人。业务两个字背后，是非常具体的、复杂的含义（如下图所示）。

首先大家要明白，并不是所有的项目，都需要找一个万人大会堂，拉着横幅，董事长总经理轮流上台鸣锣开道的。只要满足“在特定时间、特定条件下有具体产出的”都是项目。

这些都是同样的基础建设。这些东西不做，遇到最终转化率低，运营来质疑：到底是渠道本身不行、还是文案不行、还是产品不行、还是促销力度不够、还是外界因素？

有同学可能会说：销售过程本身数字化难度大，如果是线上交易就容易了，每一步都有数据记录呀。是滴，线上交易是有数据记录，是能画出转化漏斗，可真遇到最后转化率不高，咋分析？

当销售部门来质疑“到底是销售本身不行、还是话术不行、还是产品不行、还是促销力度不够、还是外界因素？”的时候，一个问题都答不上来。最后只会颤颤巍巍地：“我们找几个销售调研下？？？”

做业务的同学，忽视流程对数据的影响，不重视流程规范与数据采集；以为数据是天上掉下来的，对数据建设漫不经心，却指望一个“来着头腾阿公司的大神”一炮搞掂。

做数据的同学，过于指望统计学、算法本身，缺少基础业务标签建设，缺少受业务认可的标准结果，不会推动业务去改善流程，多收集数据。

注意：这套体系搭建完了，可以起个很好听的名字，比如CST模型（Customer Success Test），配合架构图听起来也是很唬人的。

如果孤立地看怎么找一个好的话术，似乎在地表建筑阶段，就已经做得很完美了；可实际上，如果脱离了下层大量的地基建设，再华丽的地表建筑也盖不起来。

没有这些记录和标签，整个销售过程处于失控状态，一不知道干了什么，二关联不到工作结果，根本无法深入分析。总之，一有记录，二有标签，这样分析起来才得心应手。

如果有SCRM系统，那么交易流程可以系统化实现，可以一定程度补足数据，比如展示了哪些案例（产品介绍环节）调用了哪些资料（问答环节）查询了哪些优惠（促单环节）。

每一种方法都有各自的工作办法，这里先不一一展开。只是为了让大家感受到：为了获取一个准确的分类，需要劳民伤财的大量工作，不然你就只能做最简单的，充满bug的模型。

现在简化问题，假设就考察签约金额。签约金额高的就是好销售，那么问题又来了：考察多长时间内的表现？一加入时间维度，新的纠结又开始了：

问题3：未考虑话术实际影响大小；有可能有的客户就是说啥都行，有的客户不管说啥都没用，只看价格；因此要做交叉测试，找到能受话术影响的客群（如下图）。

问题2：未考虑客户的影响；有可能特定客户就是容易成交，因此需要区分客户等级，比如VIP1，VIP2，VIP3，分别看效果。

问题1：未考虑销售本身的影响；有可能销售本身能力强，所以才卖得好；因此，需要针对不同层级的销售，比如S级、A级、B级、C级，单独分析话术效果。

问题场景：某互联网大厂TOB业务线，可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务，但苦于销售水平不高，沟通话术质量不佳，转化率不足；现计划做话术培训，提升客户转化率。

编辑导语：在我们的日常工作中经常会用到数据分析的方法，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动，提高工作效率；并且不论是什么岗位或者行业，数据分析都可以是一项基本的技能；本文作者分享了关于优秀的数据分析应该怎么做，我们一起来学习一下。

然而有些同学会说：老师，这个场景是业务有痛点，来找我们解决。可还有一个场景是：业务自己也不知道想要什么？然后问我们“你们要解读出来一些我们不知道，且很重要的东西”这时候模模糊糊、混混沌沌，我该怎么办？

所谓：猛将必发于卒伍，宰相必起于州郡。好的数据分析师，不是一上来就搬弄模型，而是能从数据细节里，读出企业的问题；能基于哪怕最简单的数据基础，设计出可行方法帮助业务从低端向高端升级。这才是好的数据分析师真正起到的作用。

况且很多自学者都不是自己跑这张数据表，代码都是抄网上现成的。除了打字能力（和读英文单词能力）以外，没有任何沟通、需求分析、方案制定、结果测试、迭代升级过程。虽然这些网红项目都会冠以“人工智能”“21天转行年薪百万”之类名字，但丫就是自娱自乐而已。

这就是为啥网上“泰坦尼克”“波士顿房价”“美国某信用卡”“猫眼电影评论”一类的玩意不算项目的原因。这些所谓的网红项目，就是跑一张数据表而已。

想避免这些大坑，核心就是：拒绝闭门造车，结合业务需求，从低到高进化。在这个过程中，需要大量的需求洞察，沟通协作，这样才能让业务测试分析结果，最后去伪存真，推动业务进化。

因此从易到难，排序是B≥C≥D≥A。举这个例子，只是为了提示大家：不要因为我们是做技术的，就沉迷技术。很多技术工具需要配套制度，以保证数据不被污染。这时候要和业务通力合作，考虑技术的可用性，便捷性。有些小哥太沉迷搞数据，会把业务流程搞得巨复杂，数据表搞得太多字段，结果销售们随便应付，到头来坑的还是自己。

有多少程序员小哥是把A排在第一位的？请举手，哈哈。请注意，虽然ABCD选项都需要系统，但数据本身的获取难度、需要业务支持程度、有用性是不一样的：

而且，也不是所有数据都不能获得。比如我们真的选出标杆，他的话术、联系客户时间，跟进次数就是可以记录和补充的。基于这些分析结果，我们可以进一步推动系统升级改造。有了更好的系统，业务既能提高效率，数据也能有更多分析素材，大家都有获益。

从解题步骤来看，只要目标设定合理，一步步做，还是可以产生很多有用结论的。哪怕最后发现，销售就是很随机的，那对于业务也是很大支持，至少以后就可劲招人好了，搞人海战术。如果能总结出一套标杆话术，当然是更理想的结果了。

很多同学看完一脸懵逼：“卧槽这分析啥啊，啥都没有。”可他真真就是很多公司现状。挂个“互联网企业”的名号，实际管理比传统企业还落后。

比如这个例子，我们可以从一个月表现里先选出准标杆，再看他们的稳定情况。从而解读出更丰富业务含义，建立下一步分析假设。有了分析假设，就可以继续深入，做更深的分析。

做数据分析，有独特效果：能指导业务部门创造现在不存在的情况。比如业务觉得，能月入7500的骨干至少占比20%城市姑娘到农村创业全集，团队才稳定，那现有的薪酬制度、操作系统、招聘流程都能改，这就打破了现状。因此做数据分析，往往更看重对业务的指导意义，找标准，要找符合业务需求的标准。此题选B。

这是数据分析与数据挖掘的一个核心区别。我们建数据模型，为的是大概率模拟现实情况，所以可以处理掉一些数据，虚拟填充一批数据，反正为的是整体效果。

数据分析的作用是：分析具体案例，区分可复制部分和不可复制部分。把可复制部分沉淀为经验，把不可复制的特征提取出来，以后找更多类似特征。比如我们发现本地靓女做销售成交高，那就让每个城市在本地招聘高颜值闺女就好了；如果是某个特殊时间，特殊动作要做，那就让其他人复制这个操作。数据分析擅长的不是卖货，而是总结经验，寻找特征。这个题选B

在谈及“如何做”这个问题时，数据分析的作用不是算出最佳的方案。因为每一个成功的个案，一定有不可复制的独特优势，比如销售，有些人就是天生巧舌如簧，天生形象好让人喜欢，你不能回避这些。

这是很多做分析的同学常犯的问题*2：指望数据直接算出一个最佳方案。带着这种想法的同学往往会被人用：“你成交过几单？”“你行你上啊”打趴下。

现在确认一级目标：提升销售成功率；二级目标：找成功销售经验。马上有人跳出来说：“你都没做过销售，你怎么分析！！！”问：怎么办？

这是很多做分析的同学常范的问题：把终极目标当眼前目标。或者压根不知道业务目标是什么。只是凭感觉说：“我们是电商，所以要提GMV”“我们做增长，所以要做DAU”……

如果业务自己意识不到痛，只是数据分析师作为外人blablabla，根本没人理。所以不要干这种出力不讨好的事。退一步讲，即使你干了，人家听了你的建议效率提高了，也是业务独揽大功，关你分析屁事，你怎么证明他们听了呢？人家会说：“我早想到了”“你不说我也知道”。

上一篇【如何做出优秀的数据分析项目（现场测试版）】，经过同学们努力成功攒够在看，召唤出本篇：如何做出优秀数据分析项目（实操版）。今天我们拿一个具体场景来解析下，怎么做才能让项目出彩。