这是2019年的回答，数据时代发展很快。

先简单说下自己看法。

题主目前从第三方数据公司到第一方互联网业务公司，相比之前离业务近了，更能把数据分析结论在业务中实践。只是，可能遇到了，一些很多数分同学的困惑，无间断接需求，连自己都开始怀疑价值到底是个啥。

自己也遇到过，以前在一家小公司（200来人)，一个人几乎承担公司所有数据需求，还要做专题，5个月大小需求200多个，大概20位运营妹子和产品帅哥车轮战方式的提需求。开始真是有点扛不住，后来把流程做了一些优化后，感觉就好很多了，起码可以按套路出牌了。。。

第一, 先定规矩

数据需求要按自己规定的模板来，否则不承接。好处是，减少需求沟通的时间成本。

比如:

需求目的？(自己知道为什么干的，也方便评估必要性和优先级)

需求指标？(很多同学需求是表达不清楚的，只知道要数，需要来回几次确认，很捉急，这种同学需要多"教育"，帮助他们尽可能一次性表达清楚自己想要的)

需求时间？(有些同学催数催的很急，你火急火燎给她，她反而过了2周都没看，伤..档了不)

第二, 定优先级

优先级原则，除了按紧急和重要，再加一个处理快慢，自己适当安排。

可以借助工具，比如: 自己当时借助，teambition工具来管理需求， 好处是需求方可以看到当前自己手里的需求。这样，她们以"死缠烂打"方式"逼"数，你直接把teambition需求池链接甩给她... 恩, 一下子安静下来了

第三, 善于say no

不按事先约定流程来，需求不明确，say no

数据没埋点，数据库或日志里没有数据，say no

数据目的是D，而数据a，b，c对达到D几乎没有价值, say no

(一般需求方对数据不会太了解，也不知道有什么数据，甚至一股脑啥全要过来)

当天提需求，当天给结果，say no

...

上面，如果能释放出一点自己，这些时间可以好好用于业务数据探索。相信，只要花些时间思考，肯定会找到一些隐藏的数据价值。除非业务过于简单纯粹，比如只有几个用户？只有一种行为？yy的。

描述统计，确实能解决一般性数据需求。甚至80%业务的存在问题都能发现。不过，当数据量和维度大到一定程度的时候，往往可以再描述统计洞察整体之后，自己再尝试新的算法探索下？从来不盲目膜拜算法，不过也不排斥，一样要结合业务背景，需要"喂"数据才"出"结果的工具或方法。

如果努力后，现状改变不了，这时候千万不要责怪自己，谁说"错"一定都会在自己？

也许本身就上错船，奔错方向，本来要去互联网天堂的帝都，结果去了金融邻里的魔都？

如果自己还年轻，还追求价值， 追求提升， 哪怕追求￥￥，那就换个环境？

如果借用薪水量化个人价值的话，那么有几个因子对人生价值影响会很大。

薪水 = 城市势能* 行业势能 * 公司势能 * 岗位势能 * 个人能力

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