數據分析師的年終述職報告不知道怎麼寫？沒關係，本文集合了年終述職報告的多個版本，哪裡不會抄哪裡，so easy!
12月，又到了一年一度的年終總結+述職報告環節。有很多同學表示：有沒有模板可以抄抄，今天它來了。
考慮到每位同學做述職的性情不太一樣，有的想出人頭地，有的只想交差了事，有的早就對公司不滿恨不得馬上離職。因此，我們今天會給幾個個性化版本，大家參照自己的需求來寫。
版本一：負分滾粗型
使用場景
想被領導罵的時候
範文
我一年都好忙啊，都在寫代碼，寫的啥我也不知道…
寫作要點
很多做數據分析的同學，其實沒有什麼項目經驗，也沒有正兒八經建模，每天都在做人肉sql機，跑一堆數。這時候會覺得似乎天天在忙，卻不知道忙什麼。於是容易一著急就胡亂寫幾句。
明明自己是做數據分析的，寫的報告連個數字都沒有。通篇只有「忙」「累」「多」「好多」「真他媽多」這種形容詞。這種報告最容易被領導批鬥，除了挨罵沒啥好處，大家引以為戒。
版本二：交差了事型
使用場景
無欲無求，交作業了事的同學
範文
臨時取數：完成取數需求150份；專題報告：完成專題報告；報表：新建報表100份，更新報表300份；模型：建立外呼模型1個；總結：我完成了所有工作，感性聆聽。
寫作要點
如果只是想交差的話，記住這個句式：我+完成了+XX任務。搞掂！這樣可以直觀清晰的向老闆表達：交代的工作我做完了。為了克服版本一的問題，我們得把「到底這些代碼是為了啥？」這個問題交代清楚。因此需要分門別類。
數據分析最常見的五種產出就是：臨時取數，報表，專題報告，模型，數據產品。可以分開五部分來寫。每一項工作，又有新建，更新，優化，迭代（刪除/合併）四個狀態，也可以分開寫。這樣看似混亂的日常工作，就能進行清晰的分類了。
有些同學會抱怨，說：我做了分類，發現我的工作90%都是更新報表，按照固定的格式輸出報表day by day by day by了365個day……這實在沒啥價值啊，寫不出手啊！是滴，如果真的工作只有固定更新，那真的沒啥價值。今年的績效考評就放棄吧，明年多問問自己，為啥平時如此安於現狀，也不想著折騰點出成績的東西。
版本三：錦上添花型
使用場景
想在領導面前留個好印象
範文
2019年內，本人完成工作如下：
報表：新建報表100份，支撐五個項目開展；專題報告：完成專題報告5份，發現了5處問題模型：建立外呼模型1個，提升外呼質量400%總結：我有效助力業務，感性聆聽。
寫作要點
想錦上添花，就不能光乾巴巴說：我做了什麼工作。而是得說：我創造了什麼價值。同樣是幹活，領導從來更關心的是：誰的產出更大。但數據分析師和銷售、運營、產品經理不太一樣，有獨特寫法。
數據分析工作與銷售的最大區別，在於數據分析是個輔助崗，打BUFF的。所以不能像銷售那樣直接吹：我為公司掙了1000萬！數據分析工作與運營的最大區別，在於數據分析是個支撐崗位，不像運營那樣拋頭露面，能大吹：我們的活動吸引1億次點擊，拉動DAU增長30%。
作為一個輔助+支撐性崗位，你要是大喊：我為公司掙了1000萬，銷售和運營會一起跳起來說：沒有我們你掙個屁。你要是大喊：我寫了10萬行代碼，大家會一起罵：「你不寫，誰寫？不寫滾蛋」。
因此，數據分析師想要體現成績，關鍵是取得外部門的認可。因此，可以從如何助力、如何賦能、如何輔助的角度來說，比如：
支撐類：為重大活動提供數據產品，為銷售配備數據助手避險類：發現了異常問題，及時提醒業務解決增強類：提供模型/標籤/產品，提升營銷/銷售/運營效果建議類：針對具體業務問題，提供解決建議請注意，這四點是有先後順序的，順序是：支撐≥避險≥增強≥建議。因為支撐類是最剛性的，無人可以扯皮的助力。比如雙十一領導想看即時交易額，那就得做數據大屏，不做沒得看。這個功勞獨一份是數據的。
避險和增強都能反映到業績上，但避險的認可度是高於增強的。這就好比，把一個60分的學生教到90分很難，但指出來「就是那個傻逼考0分，拖全班後腿！」很容易。指出業務沒發現的問題，砍掉兩個傻逼項目，ROI立馬提升。
實際上，這也是財務、審計等部門在領導面前邀功的常用手段（有意思的是，他們也是基於數據分析得出：「要控XX費用」的結論的）。
增強類本身難做，並且需要業務配合，比如精準營銷，比如產品推薦，比如需求測試，雖然看起來是數據做了很多分析工作，但脫離運營的優惠券，其實效果沒那麼大。所以很容易扯皮。
至於建議類，鬼知道你寫的建議人家聽沒有。即使聽了，從一個建議到最終業務產出之間，還隔著十萬八千裡呢。費用、落地計劃、系統開發、頁面設計、商品選擇、分工合作、客服對接，哪個環節都比一個建議要重要。所以除非是有業務部門主動提出的：「這個建議很好」，一般情況下數據分析師不會主動炫耀所謂建議。
看到這又有同學說了：老師，我平時都從來不問數據有什麼用，跑完數交了就完事了，到這我也不知道該怎麼寫。額，如果是這樣的話，今年的考核就放棄吧，記得明年不要這麼幹了。
平時陳老師總是喋喋不休的，每個分析單元都會講「這裡可以這樣結合業務，那裡可以那樣輸出價值」就是備著這一天，以後看分析方法，不要光糾結數字怎麼算，多看看落地場景哦。
還有同學說：老師，既然是要別的部門認可，人家不認咋辦？
本質上，解決問題的辦法是正式立項，通過項目來解決問題。除了立項，還有個操作細節，就是多拍照，多發郵件。比如業務領導郵件回復了：分析的很好！good，截圖為證。比如雙十一慶功會，大老闆們在數據大屏前合影，good，拍照為證。比如在部門例會上做數據分享，good，拍照為證！總之平時多留證據，防止大家事後忘了提起褲子不認人。
版本四：綿裡藏針型
使用場景
求職or在大老闆前露個臉
範文
我是大屏小能手，您看到的雙十一大屏是我做的我是運營小助手，運營90%的需求都是我跑的我是活動小幫手，上次。。。
寫作要點
這裡和版本三隻有一個區別，就是自己給自己貼了個標籤。並且這個標籤是直觀能理解的。有同學會好奇：這麼一點點動作，能有大作用。有！當然有！上一個給自己貼大屏小能手的同學，才24歲月薪已經破3萬了，哈哈哈。
因為述職匯報很有可能是向上上級匯報（比如面對大部門總監或者CTO，COO）這裡就有一個問題：如何最快速的讓外行理解內行，這是數據分析師從低級往高級發展必須解決的核心問題。
因為在外人眼中你就是個弄個數字，不懂行的人，是很難理解做hadoop與打算盤有什麼區別，因此很難與你感情共鳴，也就很難認可價值了。況且這是面對老闆，老闆們下屬很多，老闆們的時間都很少，所以必須在最短時間內把自己價值展現出來，和老闆建立感情聯繫，標籤就是最好用的工具。
打標籤的辦法，就是從一個和老闆最貼近的事入手，比如報表、大屏，報告。先打一個生活化標籤，讓老闆回憶起來，然後再列數字。這樣就能快速建立印象，又有數據支持，顯得腳踏實地，效果非常好。
這一招在面試時也非常好用。面試的時候一般要面HR、用人部門直屬領導，用人部門上上級領導，大老闆，這幾關。大部分情況下，只有直屬領導才懂具體業務，其他的人根本不懂，也不怎麼care（特別是hr，這些文科生就是在招聘需求裡把spss和python寫在一起的人）。因此用幾個標籤，快速建立印象，就很容易脫穎而出。
最後
以上就是年終述職的連環套路。看完大家會發現，述職只是一紙文書。真正證明自己的，是平時的大量工作積累+認真總結分析。
我們說，既要低頭走路，又要抬頭看天，即是如此。出來打工就是為了掙點錢，要多做讓別人快樂的工作，才能更好地體現價值。想要自己快樂，還是去消費的好。
很多同學看完可能很洩氣，覺得今年平時沒做好工作，積累的太少了。沒事，至少大家現在看到努力方向，明年我們繼續一起努力。加油！
十年資歷的數據分析師，擁有多個行業的CRM經驗。
本文由 @接地氣的陳老師 原創發布於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
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