从前面文章如何入门数据分析中的数据分析学习框架中可以看到，数据分析的整个流程是要先后经过四个层次，需求层--数据层-分析层-输出层，而这四个层次中，需求层是最重要的。为什么呢？原因很简单，它是数据分析的开始，当然也是你要分析的目标方向。因此，了解如何进行需求判定就显得非常重要了！
进行需求判定，需要解决两个问题。1 如何判断需求的真伪。2 如何确定需求的具体内容。
先说第一个。判断需求的真伪，很多人可能觉得很疑惑，能够说出来的需求，就是需求，干就完了，难不成还能出现幻觉，出现假需求？小编在这里举个实际的例子，你就知道有没有所谓的伪需求了。公司需要上线一个大额现金贷产品，作为数据风控部门，这块的风险就要好好做起来。那么评分卡模型、额度模型、反欺诈策略、信用评估策略、还款能力策略迅速做起来呗。于是，便开始了很专业的各种风控建模以及策略制定中。好了，没日没夜、加班加点的做了2个月，终于出成果了。结果领导层说我们的大额现金贷，会有一个面签的环节。面签意味着什么？意味着欺诈、还款能力评估基本上不需要太多策略和模型去防控了，线下的面对面对接，解决了大部分的风险问题。结果就是很多的策略、模型都白做了，用不上。至少在目前阶段是用不上的。这就是一个从一开始就不存在的需求，名副其实的伪需求。而产生伪需求的原因就是接到需求，往往只关注how，怎么去做，而不过问why，为什么要有这样一个需求？结果就是浪费了大量的时间和精力，做了一个完全没用的需求。套用产品经理最常说的一句话“我走过最长的路，就是需求的套路”。因此，判断需求的真伪是必要的。这样才能避免走很多弯路。如何判断真伪，自然也很简单，问how之前，多问个why即可。
再说第二个。确定需求的具体内容，这个就是需求双方沟通的问题了。这里面主要有两个认知误解的阐明。误解一、分析师不仅仅是被动的接受需求去处理需求的角色。我们知道，数据分析师的需求往往来源渠道主要有三个 1 自己部门数据体系、数据监控等的自有需求；2 来自于产品、运营的业务分析需求 3 公司战略层的战略分析或者短期目标实现的决策支撑需求。这三个主要来源除了第一个外，另外两个，分析师往往对自己的定位仅仅只是个接受方。单一的去接受对方的需求，到最后由于需求提的不当，又反过来吐槽产品、运营、管理层不会提需求。其实被动的接受给自己带来的诸多不便可以通过你的经验、你的专业技能、你的沟通技能去引导，让需求从一开始就是双方都能认可的。误解二、不要轻易相信你所听到的，也不要轻易的相信自己所理解的。别人说出来的需求，可能并没有准确表达自己的真实需求，而你所理解到的需求可能跟对方所讲的需求并不是一回事。因此需要反复推敲慎重理解和接受。无限的去逼近真实，是慎重的目标。
下图是基于上面的内容的一个总结。一个需求判定的漏斗图，大家可以参考这个去做，问题就会变得很简单：
简单解释下上图：原始需求，即最开始得到的需求；认为的需求，即想让你了解的需求，但是往往可能并不是最真实的需求；表述的需求，需求方表述是否准确无误，需要质疑；理解的需求，即分析师理解到的需求，是否能够客观准确的理解对方的需求，也需要质疑一下 。确定的需求，即分析师通过跟需求方再三确认，最后敲定的需求。
总结：作为分析师，要想准确的拿到真实需求去分析，就需要拒绝臆想、拒绝闭门造车，拒绝自以为是，构建有效的需求分析场景，才是入门数据分析的关键。理论偏多，有些枯燥，感谢读者阅读到此，嘿嘿！