編輯導語：想成為一個有地位的數控據分析師，單靠技術和理論是不夠的；職場中溝通能力也是必須需要掌握的一個關鍵技能。本文作者從溝通對象、溝通目標和溝通方式三個方面出發，對數據分析師如何掌握溝通能力進行了分析梳理，與大家分享。

“那誰誰給個數！”是數據分析師最討厭聽到的話。如果有更討厭的，就是在你快下班的時候，突然一個電話打過來“那誰誰快給個數，我們總監馬上要看，如果有問題讓你老板親自給我們總監解釋?。?！”——聽完砍人的心都有了。

于是很多小哥小姐姐掛著“數據分析師”的title，實際上干著人肉跑數機的活，日寫sql兩千行。結果一年下來，我分析了啥？連個像樣的分析項目經驗都沒有。還經常被人嫌棄：“不就是個數嗎，搞那么慢，人家外邊都人工智能大數據分析了呢！一定是我們的分析師能力不行”。

想擺脫這種尷尬狀況，單純靠跳槽和買彩票差不多。鬼知道下一家企業是不是也是這德行。除了換坑碰運氣以外，還得苦練內功。數據分析的地位都是自己爭取來的，想要別人看的起，就得會溝通，會爭取，做出更多有意義的工作讓人刮目相看。這里的第一步要從溝通做起。數據分析師要理解業務，要確認需求，要推動項目，都靠溝通。

一、溝通對象

那種數據分析說什么就是什么的理想企業，只存在于公眾號軟文里。在真實的企業中，不是所有部門都那么好說話的。要看清自己所在的企業的風格，看清各個業務部門的地位和處事方式。選擇那些尊重數據、認可數據的人合作。這樣才能減少碰壁，少背黑鍋，多出成績。這里有個2維度的簡單標準，供大家參考。

新兵銳將是最理想的，但這些人可遇不可求。所以其他三類也可以試著溝通。遇到驕兵悍將時優先考慮自己不背鍋，因此盡量走正式溝通，留書面確認文件，小心伺候。針對疲兵倦將，如果沒有找到解決痛點的辦法可以先不搭理他們，免得被懟。蝦兵蟹將里，找一些有積極性的人，就很容易促成合作，至于破罐子破摔的死蝦，就由他去吧。

二、溝通目標

我們想得到的信息如下：

• 業務部門的近期動作
• 業務部門的工作目標
• 業務部門的工作流程
• 業務部門的評價標準

有了這些，我們才知道到底最近發生了什么；在解讀數據的時候才能有貼近業務的思路；在接收業務部門需求的時候，才能判斷輕重緩急，幫他們設計更好的方法。這些東西都寫在業務部門的方案里，但是他們懶得講、不會講、不想講。但凡做過業務的都知道，業務部門最討厭的就是各種匯報審批流程，平時都是能省則省。所以在溝通方式上要想些辦法，硬邦邦的去問，肯定被人硬邦邦的懟回來。

我們想輸出的成果如下：

• 統一數據口徑
• 統一評價標準
• 統一分析格式
• 建立匯報機制
• 爭取獨立項目
• 開發數據產品

雖然我們常說：數據驅動業務。但是一口是吃不成胖子，要一步步來，逐漸掌握主動權。首要做的是把“標準”拿到自己手里。業務部門也會自己做分析，甚至有些部門自己招了寫sql的人，單純提數、寫分析報告甚至建模是個人都能干。數據真正的核心價值，除了建立數倉以外，就是客觀中立的地位。老板們最討厭的就是業務部門自說自話，口徑混亂，邀功請賞，推諉托詞。

所以我們可以從這一步做起，先幫忙梳理，統一口徑和標準，在老板那里慢慢建立信任。之后再推動有一個固定的匯報溝通機制，為自己爭取一個合法席位。最后才是做獨立項目和建立數據產品。

三、溝通方式

具體的溝通方法、話術有很多，這里特別強調三個比較容易被忽視的細節：

1. 巧妙利用非正式溝通

多利用午餐、打農藥、聊八卦、談球賽、交流娃娃的奶粉尿布等機會，和業務部門混到一起。先建立感情再談工作。這樣大家心煩的時候會跟你吐槽，也就自然能拿到更多細節問題。了解業務部門具體痛處，就可以啟動一個正式話題。一個好的數據分析師，在企業人緣也差不到哪里去。

2. 從解決具體痛點入手

開始正式話題后，從解決業務部門痛點角度切入。所有人都憎恨匯報和審批，所有人都喜歡有人幫忙，所以聊如何幫助別人解決痛點會更受歡迎，引發業務的重視。在業務部門工作流程中，需要用到數據的地方有很多，痛點也很多，舉例如下，大家自己慢慢體會

PS：上邊列了這么多痛點，同學們平時感受到多少？如果從來沒聽業務抱怨過，那就說明人家沒把你當自己人。當然你會拿不到全面的信息，也做不出業務認可的結果了。熟悉陳老師的同學都知道，陳老師吐槽功力深厚，每次都吐到很細節很具體的點上，這正是平時長期跟業務打交道的結果。企業不是學校，沒有標準教科書。正是因為知道很多業務細節里的小九九，在分析的時候才能切中要害。

3. 隨和開始，正式結束

啟動話題可以很隨和，但結束話題一定要正式。確認完工作目標，內容，輸出時間，就正式發郵件，CC雙方領導確認工作內容。這樣日積月累，項目成果越來越多，獲得業務的信任也越多。到年終總結的時候，可以說的東西才多。而不僅僅是我去年跑了個表……

有了第一步，第二步是定義問題。業務部門問數據分析問題，往往不是問一些很基礎、很體力的問題，就是直接跳到一個很玄幻、很無解的問題。本質上這些都是外行咨詢內行的結果。因為不了解數據分析工作方式，所以總是平時不關注，出了事就指望阿爾法噴火大恐龍一口搞掂。這就需要數據分析師來主動定義問題，選擇合適的分析方法。以后我們來分享。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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