在初创的企业做数据分析是一件非常让人头疼的事情，大家请看图片就能说明这个岗位的繁忙程度，负责数据分析的这个人基本什么都得干。

图3：首位数据分析人员的繁忙程度

　　更重要的是，他会碰到很多很多的问题：

初创企业没有标准的数据，也没有足够多的数据；

业务与业务之间的数据逻辑关系需要大量时间梳理；

没有足够的技术人员帮忙写代码；

不熟悉业务的情况下很难用简短的语言概括分析结果。

　　这时候公司可能会考虑选择去招一个大公司背景的专业的数据分析师，但是实际情况是，在发展已经成熟的公司里，一个数据分析师背后是有成千上百人的数据产品和数据技术团队支撑的，成熟的分析师在商业分析上更擅长，但在整合数据的生产流程上未必非常清楚。所以我觉得，初创型的公司除了招聘一名成熟的数据分析师，还有更高效率的解决方案。

　　我们途家网的解决方案是，让一个熟悉业务的老员工转岗去做数据分析；或者说让一个熟悉技术，又懂业务的人去转岗，避免沟通上的低效。同时使用成熟的数据分析工具，避免在数据质量、以及重复性工作上浪费大量的时间精力。

　　通过这样的方式，这个人会很快地把整个数据分析的框架搭建起来。最后你会发现，在公司成立四年到五年之后，这个人就是整个公司通过数据去驱动业务增长的灵魂。

　　案例2，业务和财务的互动

　　一个企业无法脱离的目标是盈利。现在国内的市场竞争日趋激烈，大家都在拼命去抢市场，但是在这个过程中可能会阶段性忽略盈利这个指标。途家网一直非常注重财务结合业务的分析，我们的业务分析人员和财务分析人员，每周都会固定地去看一下，业务上的动作在财务报表上的表现。这对管理层来说是一件非常让人放心的事，因为能非常清楚地知道资金和人的精力花在了什么地方，有什么样的效果。

图4：财务和业务人员的合作

　　为什么要做这件事情？因为通常来讲，从业务前端到最后财务数字的整个链条里，业务分析人员很难掌握财务收入的确认规则，财务人员又需要更多时间去学习掌握不停变化的业务逻辑。通过财务分析人员和业务分析人员深度的互补和互动，能够做到驱动一个企业尽快地盈利。至少这个过程会让我们知道，盈利的来源是什么，哪怕目前是亏损，你也能知道为什么是亏的，以及怎么能做到止损。

　　案例3，大胆假设，小心求证的分析思维

　　以上两个案例是比较宏观一些的商业分析人员需要解决的问题，以下这个案例则是日常工作中经常发生的：当业务人员来找分析师要一个数据的时候，负责任的数据分析师需要帮业务人员梳理分析的逻辑。

图5：业务人员要的数据

　　比如业务人员问你要一个APP订单变化的数据，但其实他想看的东西，或者应该看的东西，远不止这些。

图6：业务人员真正想要的情况

　　这时候再回过头去问他，你到底要干什么？这个时候你会发现，有可能是老板发现昨天的订单比前天的订单突然增长了50%，超出了他的预期，但是他又不知道为什么发生了这些增长。业务人员在做分析的时候，经常提出来的是一个点。但是对于一个数据分析师来说，你需要帮业务人员具体理这些分析的框架，最终找到数据变化的原因。

　　不管是你在初创型的公司还是中型公司，在做数据分析的时候一定不要忘记这三个步骤。

　　1、定义问题

　　首先你想清楚，你在数据分析的时候你到底要分析什么题目？

　　2、大胆假设

　　思考出现这个数据变化所有可能的原因。

　　3、小心求证

　　在小心求证完之后，才能得到比较客观的结论。