个人介绍：22年毕业从事数分工作，校招最高拿到55w总包offer(BAT SSP)。工作后经历2段大厂工作，跳过槽，拿过最高绩效，工作之余总结个人经验，为求职朋友们了解数分的工作内容、实际应用和价值体现。

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1.收益评估的目的是什么？

• 收益评估是数据分析中绕不开的一环，最常见的需求类型包括：“我们想开发xxx功能，但不知道是不是有收益，能否帮忙评估下空间”，“假如我们像开发新的一款产品，能看下空间有多大吗”等等
• 面对收益评估类需求，不管什么收益评估，其本质都是2个目的：
• 减少人力资源浪费：如通过分析提前判断xx项目无收益，则不需要安排研发人力投入
• 提供更多论据从而调动人力：很多项目在kickoff过程中需要跨团队沟通，产品经理想让研发、算法大力支持，就需要有solid的数据证明收益空间，空间大，研发和算法才会积极投入

2.如何判断哪些收益评估需求该做

• 当数据分析师面对收益评估需求时，需要有一定的思考判断值不值得做。代入到DAY2的讲解，面对需求的绩效公式：好绩效 = 数分贡献价值大 * 拿到直观的结果 * 项目难度。

数分贡献大：

• “减少人力资源浪费”的功能，要判断的是“分析人力 是否 > 开发人力”
• 比如某项目开发成本只有1天，但数据分析成本要3天，那么不如跳过分析直接开发，用AB实验看结果
• 但如果某项目开发成本要一周，但分析只需要1天，那么分析就很有意义面对
• “提供更多论据从而调动人力”，可以拿第一印象参考。
• 不管是开发、算法还是数分，面对某个需求时都会有第一印象判断收益，数据则是对这个第一判断的补充
• 第一印象肯定有用，数分做的是锦上添花的事情，给更多论据加强同事的信心，也有意义但不大
• 第一印象也许有用，但说不清楚，那么数分通过分析给大家明确的结果，科学验证的事情的收益，就要较大的意义
• 第一印象肯定没用，那么很难出现“经验判断无用，数据论证非常有收益”的情况，而且后面要提供足够的论据推翻第一印象也非常困难，建议数分可以低优先级投入人力

拿到直观结果：

• 收益评估类的结果比较好评估，一般都是某项目直接推动落地，xx指标提升多少，不用多关心

项目难度：

当接到收益评估需求时，可以先自我评估，然后分为3类

• 能给出明确收益评估的：即看收益的指标可以直接计算出来举例：如广告主多回传我们1些人群包，这些人群包能给我们的可投放人群提升多少，这个能评估吗？ -> 只要直接计算新增人群 VS 原人群的提升幅度即可。这种需求难度低，但绝对是可做的
• 不能明确给出收益结果&能给出辅助论证：无法直接计算收益要看的指标&但可以用中间指标大致判断举例：我们想在模型里新加入一批特征，能评估下样本加入后线上效果（cvr,ctr）能提升多少吗？ -> 谁都讲不清cvr和ctr能提高多少，但我们可以通过特征的覆盖度，以及特征与cvr，ctr的相关度，科学评估是否对建模有用，从而大致判断能否提高ctr，cvr
• 完全没办法给出收益论证的：无法直接计算收益要看的指标&中间指标也无法判断举例：【例子 比较少，举个极端的】我们想把用户点击购买的按钮从灰色改成红色，这样更醒目，能评估下这样修改后cvr能提升多少吗？-> 完全没办法论证，建议直接开发+AB实验

3.如何做收益评估需求

基于项目难度的分类：（1）能给出明确收益评估的 （2）不能明确给出收益结果&能给出辅助论证

• 能给出明确收益评估的：原则是不纠结，直接给明确指标举例：如广告主多回传我们1些人群包，这些人群包能给我们的可投放人群提升多少，这个能评估吗？ 答案：直接计算可投放人群提升多少，给个幅度就可，不需要管其他指标
• 不能明确给出收益结果&能给出辅助论证：原则是step1：看覆盖 -> step2：定中间指标 -> step3：判断收益