为方便广大从业人员了解数据委各会员的行业经验与深度思考，并从会员的分享中汲取推动行业发展的智慧养分，我委一直致力于推进会员专访系列栏目。
此次，我们邀请到了在运营平台搭建、产品相关业务流程梳理等领域深耕的陈远琼老师，她将分享作为一位流程运营专家在所从事领域的思考与见解。
数据委：请问您当初是如何结识CPDA的？
陈：2024年6月公司组织CPDA数据分析师培训及认证， 因工作所需及个人擅长且兴趣的驱动下，参与了公司首届CPDA训练营，三个月集训加上每天几乎所有业余时间的预习和复习，作为一名文科生，我没有数理专业学科背景，只能比别人花更多时间来学习，自行拓展课件不懂的专业知识点，去理解那些生疏公式、专业词汇背后的逻辑点，从而领悟数据分析方法底层的规律。于是后来，2024年9月我通过了CPDA资格认证，对于我来说是一个非常重要的自身突破，验证了老子一句名言，“有术无道止于术, 有道无术尚可求”。
在学习过程中，接触到CPDA的平台工具Datahoop、学习课件、教师和数据委都非常专业，于是决定在2025年1月加入数据委会员，以此能延续数据分析领域的进一步提升。
数据委：能谈谈从事数据分析相关业务时难忘的项目经历吗？
陈：在日常工作中，因为个人结构化思考的习惯，基于所我接到的任务，我往往会做更深层次、更高维度的思考，比如思考任务背后更复杂且相关联的需求，以及我要解决这项任务，或搭建的模式，将会有什么拓展的可能性，然后基于更高层次的分析需求，搭建出方便他人使用且更容易理解的模型。我相信，基于利他角度去搭建的模型，能更容易促进项目的推进，如果业务中每一环相扣的切面都可以这样，那么公司整体效率便能提高很多。
比如我在处理公司一个汇总项目信息的任务中，项目过程的数据、节点、业务模式、流程都有很大差别，公司内的项目业务流也都很复杂，信息同步效果不佳，提供给决策层的信息面分析不全，也影响了整体项目业务推进的效率。于是我思考后，搭建的数据模型，不只是收集项目清单，跟催项目经理收作业形式的信息采集模式，而是从几个关键需求层的视角来思考：
1）项目经理角度，日常工作琐碎，整理的各种报表本就很多，有些问题推进效果不佳，各项目之间的经验互不相通，看待问题角度不同，重复性问题经常发生；这时候再多一份“收作业”形式的信息采集，就很难避免收上来的“作业”只是形式性交差，形成不了高质量信息；
2）管理层角度，收到的信息来自不同角度、基于不同纬度的思考，质量参差不齐，较难衡量与推进决策。
基于以上，只有将客观的数据流和分析结果呈现，才能汇聚认可度与信息结论，进而提供给决策层全面的判断依据与清晰的改善目标。所以后来我搭建的数据模型，是一个小平台，从项目经理日常的工作表中“多表整合”汇集数据，在平台搭建分析模型，项目经理日常管理过程，无需额外填表交作业，平台便可依据实时数据及进行收集转换（转换的公式、数据模型需要预算预设好），形成定期的多维度分析和改善意见，提供给决策层。
最重要的是，平台属于轻量化平台，可以根据业务的不断变化而不断调整分析模型。
数据委：咱们目前日常办公都会用到哪些分析工具？以及随着各类AI工具的上线与普及，您认为对咱们行业会带来哪些影响？
陈：我现在的岗位是数据分析+流程运营，搭建业务各场景所需的业务流。掌握数据分析后，尤其是在CPDA学习过程接触的思考模式和分析模式，以及协会Datahoop平台的便利，在我现有业务都产生了积极影响：
1）工作中梳理业务流程时，用分类模型归集问题，将复杂问题分类化，在我搭建的业务平台中梳理业务流程，将运作模式设置得更清晰明了，也更好推进实际工作中规范化的业务流模式；
2）用回归模型搭建预测小模型，体现在我正在搭建的销售数据分析业务流中，目前还在做第一阶段实践——诊断性数据分析，以及数据业务流程的梳理，在规范化业务流数据以及积累更多的数据后，下一阶段便用回归模型和时间序列法搭建销售预测小流程；
3）未来业务流的实践计划，将涉及产品领域的定义分析辅助，和销售、市场运营模式的辅助规划，即用数据分析中的聚类模型，结合实际业务场景来搭建业务流。
同时我认为AI工具的推出与普及，对数据分析领域有着积极正向的影响，使得业务流搭建更高效，以下是我实际工作中AI 工具的运用方式：
1）在业务流梳理过程，尤其是搭建0-1的业务模型时，基于公司的业务创新性，可参考的传统方法不多，我有时候会借助deepseek提供的结构性专业知识点，来思考契合公司业务模式所需的模型框架，再通过工作业务沟通，补充细化业务流，从而提升业务工作的搭建效率。
2）我在搭建的业务流中，利用豆包生成更易理解的图片或视频，缩减很多寻找素材的过程。
数据委：您认为整个行业未来发展的趋势是什么样的？同时加入数据委会员后您都取得了哪些收获？
陈：我认为AI的迅速发展，能够加快数据分析各行业基层数据框架的搭建，而数据分析领域，可以从直接的数据分析，扩展到与业务运作模式搭建相结合，如同企业间的合作效应，可产生更广的更积极的效果。
同时我很荣幸能在数据委这样一个专业的平台上持续学习与进步，成为会员后，在汇聚各行业的沟通群中，学到各行业的数据分析案例和经验，拓展了知识面，而且数据委还时不时发送进阶的学习课程，对工作和自我提升都非常有帮助，也希望我们协会未来可以为广大从业人员提供更多的案例拆解与课程分享！
从陈远琼老师围绕自身成长经历以及过往经手项目的实践中可以看出，只有将客观的数据流和分析结果呈现，才能汇聚认可度与信息结论，进而提供给决策层全面的判断依据与清晰的改善目标。
后续我委将持续组织此类会员专访活动，挖掘更多优秀会员的宝贵经验，为广大企业的数字化转型提供行业经验参考与助力、持续推动行业的进步与发展。
