給數(shù)據(jù)分析師的5點(diǎn)建議

數(shù)據(jù)分析師在做數(shù)據(jù)分析，應(yīng)理性的看待數(shù)據(jù)。但是，很多數(shù)據(jù)分析師在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，是以主觀的思想去看，而非客觀的去分析。下面給數(shù)據(jù)分析師提出5點(diǎn)建議

1.數(shù)據(jù)是有立場(chǎng)的，立場(chǎng)決定解讀

數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)來(lái)講既是KPI的衡量標(biāo)桿，又是業(yè)務(wù)的行動(dòng)指南。有立場(chǎng)的數(shù)據(jù)直接影響數(shù)據(jù)解讀，影響著業(yè)務(wù)的行動(dòng)趨勢(shì)。

舉例：假如某次活動(dòng)時(shí)網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率是1.2%，要對(duì)此指標(biāo)做數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的第一步是定性結(jié)果，1.2%的轉(zhuǎn)化率是好還是壞？有比較才能區(qū)分好壞，如何比較呢？常用的比較分析方法有環(huán)比、占比、定基比、橫向比、縱向比等，每一種對(duì)比方法又可以選擇不同的時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，如昨日、上周今日、上月今日等。不同的比較方法、不同時(shí)間的對(duì)比結(jié)果可能存在差異甚至是截然相反。如何在符合統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的基本前提下做結(jié)果定性呢？

假設(shè)第一步定性工作完成，該活動(dòng)轉(zhuǎn)化率是好的結(jié)果。下一步需要分析為什么好？到底是誰(shuí)的“功勞”？電商網(wǎng)站做大型促銷活動(dòng)時(shí)存在一個(gè)普遍規(guī)律：只要價(jià)格足夠低，無(wú)論用戶體驗(yàn)多差、網(wǎng)站UI多爛、送貨速度多慢、客服態(tài)度多差，這些都不會(huì)影響轉(zhuǎn)化率。這意味著，無(wú)論企業(yè)營(yíng)銷、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)工作效果如何，只要能保證頁(yè)面正常工作，所有節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化率結(jié)果都會(huì)特別好。此時(shí)，各個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)對(duì)轉(zhuǎn)化率的影響各占多少權(quán)重？

假設(shè)數(shù)據(jù)分析師排除萬(wàn)難，通過(guò)復(fù)雜的模型算法計(jì)算出各個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)，作為數(shù)據(jù)分析師，如何跟領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)并解讀各業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)的真實(shí)貢獻(xiàn)，是實(shí)話實(shí)說(shuō)還是含糊其辭，甚至是顛倒是非？

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量永遠(yuǎn)是數(shù)據(jù)分析立項(xiàng)后首先要考慮的

做過(guò)大型或?qū)ｍ?xiàng)分析的分析師都有這樣的經(jīng)歷：在經(jīng)過(guò)預(yù)處理、模型建設(shè)、算法調(diào)優(yōu)和分析報(bào)告之后，最后指出報(bào)告中的“亮點(diǎn)”——某個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)效果特別好，數(shù)據(jù)分析師可以考慮加大對(duì)其資源的投入。但業(yè)務(wù)方可能只需要一句話就能讓數(shù)據(jù)分析師瞬間“石化”甚至消除存在感——那是我們和技術(shù)部門所做的測(cè)試數(shù)據(jù)。

導(dǎo)致上述問(wèn)題出現(xiàn)的原因是數(shù)據(jù)分析師在得到數(shù)據(jù)后缺少一個(gè)重要步驟——數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證。什么是數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證？

理解數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和收集邏輯，以及數(shù)據(jù)入庫(kù)處理邏輯；

理解數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存放的細(xì)節(jié)，包括字段類型、小數(shù)點(diǎn)位數(shù)、取值范圍、規(guī)則約束等；

明確數(shù)據(jù)的取數(shù)邏輯，尤其是在過(guò)程中是否對(duì)數(shù)據(jù)有轉(zhuǎn)換或重新定義；

第一時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)審查，包括數(shù)據(jù)有效性驗(yàn)證、取值范圍、空值和異常值驗(yàn)證，確定其是否與原始數(shù)據(jù)原則一致等。

完成這些工作之后才是數(shù)據(jù)分析。但可惜的是大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師都不關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，甚至對(duì)數(shù)據(jù)的理解僅限于看到數(shù)據(jù)的字面意義。

3.缺乏落地的數(shù)據(jù)是沒(méi)有價(jià)值的

無(wú)論數(shù)據(jù)分析的服務(wù)對(duì)象是具有決策權(quán)的領(lǐng)導(dǎo)層還是執(zhí)行權(quán)的業(yè)務(wù)層，數(shù)據(jù)的價(jià)值永遠(yuǎn)都存在于輔助決策甚至是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)中。但部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)報(bào)告卻讓業(yè)務(wù)方覺(jué)得沒(méi)有價(jià)值：

分析過(guò)程明顯不符合業(yè)務(wù)操作的實(shí)際情況；

結(jié)論明顯是錯(cuò)的；

建議方向性很對(duì)，但其實(shí)是人人都知道的大道理，具體執(zhí)行缺乏落地點(diǎn)；

建議方向性很明確，也有具體的執(zhí)行建議，但是業(yè)務(wù)不能執(zhí)行。

在以上問(wèn)題中，前兩條問(wèn)題的原因是數(shù)據(jù)分析的基本數(shù)據(jù)能力和業(yè)務(wù)基本常識(shí)不足，這是一定要避免的問(wèn)題；而后兩條問(wèn)題更多是因信息不對(duì)稱而引起的。從數(shù)據(jù)分析師的主觀問(wèn)題分析，根源可能有以下幾方面的內(nèi)容：

數(shù)據(jù)分析師不懂業(yè)務(wù)操作流程，憑自己的理解去猜測(cè)業(yè)務(wù)流程；

數(shù)據(jù)分析師不了解目前業(yè)務(wù)的困難點(diǎn)和緊迫點(diǎn)，想要驅(qū)動(dòng)的是業(yè)務(wù)的“次要”關(guān)注點(diǎn)；

數(shù)據(jù)分析師不了解業(yè)務(wù)的實(shí)際能力與權(quán)限，尤其是公司大環(huán)境下的實(shí)施制約因素。

4.業(yè)務(wù)應(yīng)用能力和工具應(yīng)用能力都重要，不要迷信算法和模型

受制于教科書的普遍理論，以及企業(yè)對(duì)技術(shù)類崗位的普遍重視，很多數(shù)據(jù)分析師會(huì)過(guò)度關(guān)注算法和模型在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的作用。但其實(shí)在面向業(yè)務(wù)類的實(shí)際工作中，業(yè)務(wù)要的不是多少種算法或模型，而是要面對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題的解決方案。

舉例：假如我們通過(guò)關(guān)聯(lián)模型分析出不同商品間的交叉購(gòu)買數(shù)據(jù)，分析師該如何解釋結(jié)果？

如果分析師這樣解釋：A商品和B商品關(guān)聯(lián)程度較高，從支持度、置信度和提升度來(lái)講效果顯著。由于對(duì)業(yè)務(wù)不理解也不愿意過(guò)多地理解復(fù)雜的算法、模型和指標(biāo)的意義，因此可以預(yù)想到這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果很難落地，數(shù)據(jù)結(jié)果意義很小。

如果分析師這樣解釋：A商品和B商品關(guān)聯(lián)程度較高，意味著用戶通常會(huì)一起購(gòu)買這兩件商品?；谟脩暨@種行為是否可以考慮這樣應(yīng)用，把這兩件商品打包促銷，當(dāng)用戶把A商品加入購(gòu)物車時(shí)推薦B商品？在進(jìn)行活動(dòng)頁(yè)面設(shè)計(jì)時(shí)是否可以將A/B品類、品牌做臨近設(shè)計(jì)以激發(fā)用戶關(guān)聯(lián)購(gòu)買的欲望？這才是業(yè)務(wù)想要的數(shù)據(jù)價(jià)值，無(wú)法與業(yè)務(wù)結(jié)合的數(shù)據(jù)模型只是一堆數(shù)字而已。

5.業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)分析的起點(diǎn)，但之前需要培養(yǎng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)意識(shí)

業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)分析的起點(diǎn)，很多時(shí)候數(shù)據(jù)分析師在“等”業(yè)務(wù)方提出需求，然后通過(guò)數(shù)據(jù)支撐業(yè)務(wù)方更好地開(kāi)展工作。但實(shí)際情況卻是業(yè)務(wù)方不需要數(shù)據(jù)，這種現(xiàn)象既可能是傳統(tǒng)習(xí)慣造成的，也可能是公司文化影響的，甚至可能是個(gè)人因素導(dǎo)致的：

沒(méi)有數(shù)據(jù)決策的意識(shí)。無(wú)論承認(rèn)與否，大多數(shù)業(yè)務(wù)的第一行動(dòng)引導(dǎo)因素還是業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，無(wú)論是基于事實(shí)的經(jīng)驗(yàn)還是拍腦袋進(jìn)行決策，數(shù)據(jù)不是行動(dòng)前必須參考的因素，這是習(xí)慣使然。

不知道數(shù)據(jù)有什么用途。大多數(shù)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)尤其是線下企業(yè)，不了解數(shù)據(jù)能帶來(lái)哪些價(jià)值；甚至很多時(shí)候?qū)?shù)據(jù)的認(rèn)知缺乏明確的引導(dǎo)和告知，甚至很多時(shí)候數(shù)據(jù)的價(jià)值會(huì)被業(yè)務(wù)方認(rèn)為是證明或驗(yàn)證自身設(shè)想正確與否的途徑。

不相信數(shù)據(jù)。當(dāng)面臨數(shù)據(jù)結(jié)果與業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)相沖突時(shí)，業(yè)務(wù)方的第一反應(yīng)很可能是懷疑數(shù)據(jù)的正確性，他們更愿意相信自己的經(jīng)驗(yàn)而非數(shù)據(jù)結(jié)論。

數(shù)據(jù)分析師不能要求業(yè)務(wù)方必須懂?dāng)?shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)，但是需要告訴業(yè)務(wù)方數(shù)據(jù)能解決什么問(wèn)題、帶來(lái)哪些改進(jìn)與提升，如何幫助他們解決實(shí)際問(wèn)題等數(shù)據(jù)價(jià)值告知業(yè)務(wù)，如何能用數(shù)據(jù)證明其提升價(jià)值會(huì)更有說(shuō)服力。這樣業(yè)務(wù)方才會(huì)相信數(shù)據(jù)的有效性、真實(shí)性、準(zhǔn)確性。在業(yè)務(wù)方還沒(méi)有具備數(shù)據(jù)意識(shí)之前，如何培養(yǎng)其數(shù)據(jù)意識(shí)呢？

持續(xù)溝通。每周至少1次、每次至少半個(gè)小時(shí)的專項(xiàng)溝通，一段時(shí)間之后業(yè)務(wù)方會(huì)形成一定的數(shù)據(jù)潛意識(shí)，在某些時(shí)候會(huì)想到數(shù)據(jù)可能會(huì)幫助他們解決一些問(wèn)題。

價(jià)值導(dǎo)向。在與業(yè)務(wù)方溝通的過(guò)程中，強(qiáng)調(diào)和關(guān)注的重點(diǎn)不是數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)能給業(yè)務(wù)方帶來(lái)哪些實(shí)際利益、實(shí)現(xiàn)哪些突破，尤其是幫助業(yè)務(wù)方解決最核心的關(guān)注點(diǎn)。

關(guān)注整體。數(shù)據(jù)不僅能在業(yè)務(wù)動(dòng)作后進(jìn)行效果評(píng)估，還能在業(yè)務(wù)執(zhí)行前進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)與計(jì)劃、在業(yè)務(wù)執(zhí)行過(guò)程中進(jìn)行及時(shí)預(yù)警與數(shù)據(jù)監(jiān)控，數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的場(chǎng)景是完整的，防微杜漸比亡羊補(bǔ)牢更有效。