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“提需求的”与“拉SQL的”如何有效沟通

2019-12-03 11:52:13
[摘要]需求群体是“30天没有登录口袋的顾客”。例如,如果统计数据中列出的客户群是“资产为零的客户”和“资产超过500万的客户”,则统计结论必须不一致,除非需要了解它们有多不一致。需求的目的是了解一些指标。统

作者一次又一次地改变了话题,最后觉得写这篇文章更易读。毕竟,一篇文章原本是为了可读的。现阶段,科技发展和数据编辑已成为各公司不可或缺的职位,科技与业务之间的沟通日益频繁。~于是,一对相爱并互相残杀的法官相遇了~

作为一名工作了几年的非高级程序员,在他的工作中最常听到的可能是需求的交流。企业有了新的计划。技术合作已经开始。原本完美的伴侣很难交流,因为他们有不同的知识储备。

在撰写本文之前,作者还与一些小伙伴进行了交流,并讨论了交流中遇到的问题。结果,话题一打开,苦涩就随之而来。作者做了一些简单的总结:

这是一位从事技术工作多年的程序员弟弟所说的话:

从程序员的角度来看,这似乎充满了真理,但在企业的眼里,这是另一个世界,让我们听听企业的声音:

双方意见不一,于是沟通成本出现了,简单的需要沟通半天,最后反复调整的命运是不可避免的。

作者认为,如果把商业和技术的角色结合起来,也许有一两件事可以理解。

对于经营和营销来说,最重要的是如何改善每月的生活。如果我获利了呢?至于如何证明每月的生活?如何证明利润?但这不是首要任务。

对于技术来说,最重要的是如何实现这个功能。如何提高性能?至于实现了哪些功能?重要的是需求。

~在交流开始的时候,似乎不同的语言在交流,两个人很困惑~

一位不愿透露姓名的资深人士表示,沟通问题要么是缺乏功能,要么是缺乏能力。专注于这两个方面,差距也就形成了。

针对这个问题,笔者咨询了一些能够在技术和业务之间顺畅沟通的人,总结了一些需求沟通的小技巧,只提出了一些数据需求的思考方法,这些方法可能并不能涵盖所有场景供参考,希望能有所帮助。

对于数据需求,需求背景的描述非常重要。一方面,它可以帮助您理清数字的思路,另一方面,它还可以使“SQL-pull”快速理解哪些字段可以匹配当前的需求。

在这里,我想描述一个程序员在收到需求时的心理反应,这可能不准确。我认为向砖头扔砖头是个好主意,欢迎每个人在提出和接受需求时分享他们的心理逻辑:

满足需求,程序员的心理往往是:

所以,请原谅我遇到了一个反应迟钝的程序员,毕竟,他想了很多~

让我们用一个案例来分析需求的背景:

“前两周,我们为30天没有登录口袋的顾客开展了促销活动。我们想知道在这两周内增加了多少新用户。”

在作者看来,这应该是一个更全面的需求,让我们具体分析一下:

(1)需求背景为“前两周开展了促销活动”。

时间索引和统计的功能范围被锁定。这个背景描述可以帮助程序员理解这个需求的全貌。只有在此基础上,一些深思熟虑的程序员才能提出一些建设性的建议,帮助他们了解这次推广活动的全貌。

(2)需求群体是“30天没有登录口袋的顾客”。

客户群是数据统计和数据分析过程中非常重要的一个方面。对于同一指标,不同的客户群可能有很大差异。例如,如果统计数据中列出的客户群是“资产为零的客户”和“资产超过500万的客户”,则统计结论必须不一致,除非需要了解它们有多不一致。

(3)统计指标为“两周内新增用户数”。

需求的目的是了解一些指标。然后,当提高需求时,最重要的事情当然是清楚地说明这些指标是什么。统计时间为“两周”,统计指标为“新用户”。基本上,可以判断uv是计算出来的。至于计算uv的字段,据估计程序员会非常积极地进行交流。

总而言之,一个更合理的需求通常需要用一句话来解决:什么时候,为谁,我们做了什么,我们需要知道什么指标?

当然,在处理需求时,我们可能不像上述那样简单。本文还想为每个人提供一些想法,以便每个人在分析需求时都有一个明确的目标,并欢迎每个人进行交流。

需要每个人注意的另一点是逻辑。作者在接受需求时,往往会用复杂的逻辑来满足一些需求。

例如:“我想为能看到顶部xx按钮的客户计算财富管理和转账等多个常规选项卡的点击和浏览次数,然后为过去两周点击过的客户计算财富管理和转账等多个常规选项卡的日访问量pv和uv,最后根据每个选项卡分组显示。”需求表达也可以相应调整:

“统计人口:客户数量偶数的人口。

统计指标:

这个表达怎么样?

这是一个相对复杂的要求。他不仅多次描绘人群,还多次计算并改变了计算场景(一是计算每日点击情况,二是计算不同时间段的点击值并进行比较)。

如果是一些相对简单的要求,上面的描述几乎可以说是完美的。一个是面向业务的,描述需求逻辑,另一个是面向技术的,也描述数据逻辑,这足以显示“面向需求”的人的基本技能。但是如果这是更复杂的需求呢?

让我们想象一下,如果程序员在通信过程中只被告知上面的一句话,程序员可能会“根据这句话”+“他自己对这个要求的目的的理解”整理出sql语句,这样检索到的数据的准确性很难保证。

俗话说,“拉sql”的人在看到数据表之前不知道如何正确地写语句,更不用说那些不常接触数据表的人了。

我们可以调整上述要求:

统计背景:

我们正在做一个对比实验。拥有偶数客户的人可以看到最上面的xx按钮,而拥有奇数客户的人不能。主页顶部显示常见选项卡,如客户转移和财务管理,可以看到最上面的xx按钮。我们想知道xx按钮对顾客行为的影响。

统计思维:

“背景”+“目的”+“统计思维”

一个更清晰的数据计划将会在“面向需求”和“面向sql”的人的头脑中形成。只有这样,中间的一些细节才能顺利沟通。程序员也可以发挥他们的主观能动性,提出一些想法,而不是简单地做一个拿数据的人。

需求的背景和目的的重要性在纸上变得显而易见

此外,还有另一个需要注意的小细节,即需求落在纸上。我认为很难想象通过电话或聊天就能清楚地理解上述要求。

纸上需求下降的两个好处主要是:

以上两个想法基本上可以解决大部分需求,但许多读者可能会想:“老大哥,散打在上面吗?有套餐吗,这也便于我们系统地理解提高需求的想法?”

事实上,有很多方法可以系统地提高需求,其中大部分都是从工作中真正老板之间的交流中获得的经验和教训。以下是两个常见的例子:

这种模式可以帮助寻求帮助的人在整理他们的需求时找到想法。提出的需求可以有一个完整的思维逻辑,而不是把鲜花撒满天空。当然,许多人可能会看到这个模型在原地瞬间爆炸。“我只是要求一个要求。在这个模型中有这么多的元素,难道不会很麻烦并增加工作成本吗?”事实上,我想说的是两点:

大多数被提炼成单词的解决方案不是一步一步的。研究模型并找到合适的部分来集成到您自己的需求中。也许,程序员可以理解你提出的每个单词。

让我们详细介绍一下:

粒度是针对统计字段的,主要检查统计字段的口径是否一致,是否会有错位。我相信这个问题已经困扰了几乎一半渴望这种能力的“需求提升”和“sql拉动”的人。

作者介绍了一种常用的方法——“流程图分层”。如果你从上到下把不同层次的字段串起来,你的想法会更清晰吗?

我们可以先看一个案例:新活动的在线数据统计;

统计口径是:

统计背景是对500万资产客户开展员工推广活动,以推广新的活跃客户。

统计的目的是检查员工的每次推动是否达到预期值。

我们可以对上述需求进行一些分解,并按照需求中从粗到细的粒度对流程图进行排序:

(1)员工推动活动的过程:

这个过程可以计算出旅行者向顾客推销了多少活动。从推级定位的角度来看,旅行者与活动之间存在着多对多的关系,即每个旅行者向客户推送多个活动,每个活动也将被多个旅行者推送。

(2)客户接收活动信息的流程:

这个过程可以显示有多少客户已经访问和转发了活动,从访问级别来看是多对多的关系,直接访问,即直接从银行职员那里获得的活动信息,间接访问,即从客户重新打印中获得的访问信息。这两个访问是分开计算的,整个逻辑仍然很复杂。

(3)由活动触发的订单流程:

Aum是一个相对困难的过程。首先,aum订单基于活动级别,分析了整个共享活动带来的所有aum订单。其次,aum余额是基于客户级别的,分析了客户的最新aum余额。原则上,这是一种多对多和一对一的关系。

在程序员看来,只有“空值”和“乱码”可以被认为是错误数据,这基本上是技术错误。从企业的角度来看,不同范围的数据结合自己的业务逻辑显然也是错误的。

例如,统计百分比为1.01,当整理年龄字段时,发现有200岁。这些都是明显的错误,程序员可能会发现。那么,更小心点怎么样?

例如,推广pv值为100000、uv值为1000的活动;登录银行设备的客户平均为100人。这很明显吗?

我不这么认为,所以最好的方法是在测试阶段在“面向需求”和“面向sql”之间传递测试标准:“面向需求”告诉“面向sql”是什么删除了技术上错误的字段?“拉式sql”告诉“需求”在什么数据范围内是合理的?

经过反复沟通,可以获得相对合理的数据分析结果。

上面说了这么多,让我们总结一下~爱对方杀的小朋友,我们开始画关键:

通过流程图整理想法可以帮助每个人在交流需求时确保口径的准确性和一致性,通过视觉手段解决逻辑交流问题,减少提出需求和使用sql的人的交流障碍。毕竟,流动是每个人都熟悉的。

文章到此结束。它主要总结了一些常见的需求沟通问题,这些问题可能不适合所有的需求,但可以涵盖部分沟通。作者将继续总结,希望找到一种更简单的交流方式,并在“面向需求”和“面向sql”之间架起一座桥梁。同一句话:欢迎交流~

作者:livandata;个人公开号码:livandata,欢迎关注交流~

这篇文章最初是由@livandata发表的。每个人都是产品经理。未经作者许可,禁止重印。

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