数据主管述职报告(大数据 述职报告)

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作者：接地气的陈老师

又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有模板可以抄抄，今天它来了。

考虑到每位同学做述职的性情不太一样，有的想出人头地，有的只想交差了事，有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此，我们今天会给几个个性化版本，大家参照自己的需求来写。

01、版本一：负分粗俗型

使用场景：想被领导骂的时候

范文：

我一年都好忙啊，都在写代码，写的啥我也不知道

写作要点：很多做数据分析的同学，其实没有什么项目经验，也没有正儿八经建模，每天都在做人肉sql机，跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙，却不知道忙什么。于是容易一着急就胡乱写几句。

明明自己是做数据分析的，写的报告连个数字都没有。通篇只有“忙”“累”“多”“好多”“真他妈多”这种形容词。这种报告最容易被领导批斗，除了挨骂没啥好处，大家引以为戒。

02、版本二：交差了事型

使用场景：无欲无求，交作业了事的同学

范文：

临时取数：完成取数需求150份；

专题报告：完成专题报告；

报表：新建报表100份，更新报表300份；

模型：建立外呼模型1个；

写作要点：如果只是想交差的话，记住这个句式：我+完成了+XX任务。搞掂！这样可以直观清晰的向老板表达：交代的工作我做完了。为了克服版本一的问题，我们得把“到底这些代码是为了啥？”这个问题交代清楚。因此需要分门别类。

数据分析最常见的五种产出就是：临时取数，报表，专题报告，模型，数据产品。可以分开五部分来写。每一项工作，又有新建，更新，优化，迭代（删除/合并）四个状态，也可以分开写。这样看似混乱的日常工作，就能进行清晰的分类了。

有些同学会抱怨，说：我做了分类，发现我的工作90%都是更新报表，按照固定的格式输出报表day by day by day by了365个day……这实在没啥价值啊，写不出手啊！是的，如果真的工作只有固定更新，那真的没啥价值。今年的绩效考评就放弃吧，明年多问问自己，为啥平时如此安于现状，也不想着折腾点出成绩的东西。

03、版本三：锦上添花型

使用场景：想在领导面前留个好印象

范文：

2020年内，本人完成工作如下：

报表：新建报表100份，支撑五个项目开展；

专题报告：完成专题报告5份，发现了5处问题

模型：建立外呼模型1个，提升外呼质量400%

写作要点：想锦上添花，就不能光干巴巴说：我做了什么工作。而是得说：我创造了什么价值。同样是干活，领导从来更关心的是：谁的产出更大。但数据分析师和销售、运营、产品经理不太一样，有独特写法。

数据分析工作与销售的最大区别，在于数据分析是个辅助岗，打BUFF的。所以不能像销售那样直接吹：我为公司挣了1000万！数据分析工作与运营的最大区别，在于数据分析是个支撑岗位，不像运营那样抛头露面，能大吹：我们的活动吸引1亿次点击，拉动DAU增长30%。

作为一个辅助+支撑性岗位，你要是大喊：我为公司挣了1000万，销售和运营会一起跳起来说：没有我们你挣个屁。你要是大喊：我写了10万行代码，大家会一起骂：“你不写，谁写？不写滚蛋”。

因此，数据分析师想要体现成绩，关键是取得外部门的认可。因此，可以从如何助力、如何赋能、如何辅助的角度来说，比如：

支撑类：为重大活动提供数据产品，为销售配备数据助手

避险类：发现了异常问题，及时提醒业务解决

增强类：提供模型/标签/产品，提升营销/销售/运营效果

建议类：针对具体业务问题，提供解决建议

请注意，这四点是有先后顺序的，顺序是：支撑≥避险≥增强≥建议。因为支撑类是最刚性的，无人可以扯皮的助力。比如双十一领导想看即时交易额，那就得做数据大屏，不做没得看。这个功劳独一份是数据的。

避险和增强都能反映到业绩上，但避险的认可度是高于增强的。这就好比，把一个60分的学生教到90分很难，但指出来“就是那个人考0分，拖全班后腿！”很容易。指出业务没发现的问题，砍掉两个项目，ROI立马提升。实际上，这也是财务、审计等部门在领导面前邀功的常用手段（有意思的是，他们也是基于数据分析得出：“要控XX费用”的结论的）。

增强类本身难做，并且需要业务配合，比如精准营销，比如产品推荐，比如需求测试，虽然看起来是数据做了很多分析工作，但脱离运营的优惠券，其实效果没那么大。所以很容易扯皮。

至于建议类，鬼知道你写的建议人家听没有。即使听了，从一个建议到最终业务产出之间，还隔着十万八千里呢。费用、落地计划、系统开发、页面设计、商品选择、分工合作、客服对接，哪个环节都比一个建议要重要。所以除非是有业务部门主动提出的：“这个建议很好”，一般情况下数据分析师不会主动炫耀所谓建议。

看到这又有同学说了：老师，我平时都从来不问数据有什么用，跑完数交了就完事了，到这我也不知道该怎么写。额，如果是这样的话，今年的考核就放弃吧。记得明年不要这么干了。

平时陈老师总是喋喋不休的，每个分析单元都会讲“这里可以这样结合业务，那里可以那样输出价值”就是备着这一天，以后看分析方法，不要光纠结数字怎么算，多看看落地场景哦。

还有同学说：老师，既然是要别的部门认可，人家不认咋办？本质上，解决问题的办法是正式立项，通过项目来解决问题。除了立项，还有个操作细节，就是多拍照，多发邮件。比如业务领导邮件回复了：分析的很好！good，截图为证。

比如双十一庆功会，大老板们在数据大屏前合影，good，拍照为证。比如在部门例会上做数据分享，good，拍照为证！总之平时多留证据，防止大家事后忘了提起裤子不认人。

04、版本四：绵里藏针型

使用场景：求职or在大老板前露个脸

范文：

我是大屏小能手，您看到的双十一大屏是我做的

我是运营小助手，运营90%的需求都是我跑的

我是活动小帮手，上次。。。

写作要点：这里和版本三只有一个区别，就是自己给自己贴了个标签。并且这个标签是直观能理解的。有同学会好奇：这么一点点动作，能有大作用。有！当然有！上一个给自己贴大屏小能手的同学，才24岁月薪已经破3万了，哈哈哈。

因为述职汇报很有可能是向上上级汇报（比如面对大部门总监或者CTO，COO）这里就有一个问题：如何最快速的让外行理解内行。这是数据分析师从低级往高级发展必须解决的核心问题。

因为在外人眼中你就是个弄个数字，不懂行的人，是很难理解做hadoop与打算盘有什么区别，因此很难与你感情共鸣，也就很难认可价值了。况且这是面对老板，老板们下属很多，老板们的时间都很少，所以必须在最短时间内把自己价值展现出来，和老板建立感情联系，标签就是最好用的工具。

打标签的办法，就是从一个和老板最贴近的事入手，比如报表、大屏，报告。先打一个生活化标签，让老板回忆起来，然后再列数字。这样就能快速建立印象，又有数据支持，显得脚踏实地，效果非常好。

这一招在面试时也非常好用。面试的时候一般要面HR、用人部门直属领导，用人部门上上级领导，大老板，这几关。大部分情况下，只有直属领导才懂具体业务，其他的人根本不懂，也不怎么care（特别是hr，这些文科生就是在招聘需求里把spss和python写在一起的人）。因此用几个标签，快速建立印象，就很容易脱颖而出。