很多同學(xué)最怕聽“建模型”仨字。尤其是建立“業(yè)務(wù)分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被業(yè)務(wù)方狂噴：你這都是啥東西！脫離業(yè)務(wù)！不切實(shí)際！所以到底什么是“業(yè)務(wù)模型”，又改怎么建？我們今天系統(tǒng)講解一下

 1 業(yè)務(wù)分析模型是什么

首先，一個(gè)正兒八經(jīng)的分析模型得包含三個(gè)條件：

1. 有合理的邏輯
2. 有明確的目標(biāo)
3. 有數(shù)據(jù)的支持

所以，首先得把SWOT，PEST，4P之流的垃圾掃出“模型”隊(duì)伍。因?yàn)檫@些玩意有邏輯、有目標(biāo)，但很難用數(shù)據(jù)進(jìn)行論證。不信你看那些什么SWOT，PEST的報(bào)告，四個(gè)框框里都沒幾個(gè)數(shù)字，即使有數(shù)字也很難論證：到底90后比80后減少5000萬會(huì)對我們業(yè)績產(chǎn)生幾百萬影響。無法量化計(jì)算的，不算分析模型。它們只是拿來美化ppt的。

業(yè)務(wù)分析模型的重點(diǎn)，在“業(yè)務(wù)”兩個(gè)字。得讓業(yè)務(wù)參與得進(jìn)來，看得懂，能應(yīng)用的，才叫業(yè)務(wù)分析模型。顯然，我們不能指望產(chǎn)品經(jīng)理、銷售、運(yùn)營、售后、物流的人去學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》《數(shù)學(xué)建?！贰督y(tǒng)計(jì)學(xué)》《python編程》所以數(shù)據(jù)分析師們經(jīng)常打交道的算法模型就不要在這里用了——業(yè)務(wù)看不懂，參與不進(jìn)來，問題解決不了，當(dāng)然會(huì)噴沒有用。

有的同學(xué)會(huì)疑惑：可我的領(lǐng)導(dǎo)只會(huì)提“建個(gè)模型”，說不出是業(yè)務(wù)模型還是算法模型，我怎么區(qū)別呢？有個(gè)最簡單的原則是：非技術(shù)出身的領(lǐng)導(dǎo)，90%以上講的是業(yè)務(wù)模型（剩下10%是他在朋友圈看了個(gè)協(xié)同過濾、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的名字，然后臨時(shí)起意想搞一下）。當(dāng)然，想更準(zhǔn)確判斷，你可以仔細(xì)問：

• 是有監(jiān)督問題還是無監(jiān)督問題
• 用什么算法你有心選沒有
• 需不需要業(yè)務(wù)參與進(jìn)來判斷
• 我用對業(yè)務(wù)而言純黑箱的做法行不行

既然要聚焦業(yè)務(wù)，自然下一步得詳細(xì)了解：

1. 到底針對哪個(gè)業(yè)務(wù)部門？
2. 業(yè)務(wù)流程是什么樣子？
3. 有哪些數(shù)據(jù)采集？
4. 當(dāng)前問題狀態(tài)如何？

有了這些，我們可以具體討論，該如何建模。

 2 現(xiàn)狀描述模型

當(dāng)單個(gè)指標(biāo)不能全面描述現(xiàn)狀的時(shí)候，就得一系列指標(biāo)有邏輯地呈現(xiàn)，以全面描述現(xiàn)狀、發(fā)現(xiàn)問題，這是所謂：現(xiàn)狀描述模型。業(yè)務(wù)常見邏輯有2種：串聯(lián)式、并聯(lián)式。串聯(lián)式模型用于描述一個(gè)前后分n個(gè)階段的流程，需要完成一步再到下一步。從流程起點(diǎn)開始，到終點(diǎn)結(jié)束；并聯(lián)式模型描述一個(gè)任務(wù)分開同時(shí)由各個(gè)線獨(dú)立完成。從總目標(biāo)開始，到執(zhí)行任務(wù)的最小單位結(jié)束（如下圖）。

 因此梳理業(yè)務(wù)流程的時(shí)候，需要關(guān)注業(yè)務(wù)上下游部門、兄弟部門是如何協(xié)同的，從而構(gòu)建出來。實(shí)際業(yè)務(wù)流程，可能既有串聯(lián)，又有并聯(lián)，比如我們常說的杜邦分析法，就是如此（如下圖）：

  現(xiàn)狀描述型模型的最大作用是：清晰責(zé)任，暴露問題。因?yàn)橐话愀鱾€(gè)子部門，上下游部門各有自己的KPI，因此監(jiān)控進(jìn)度、復(fù)盤成果的時(shí)候，哪個(gè)環(huán)節(jié)掉鏈子一清二楚。所以在銷售管理、運(yùn)營管理中用的特別多。但注意：現(xiàn)狀=/=問題，現(xiàn)狀+標(biāo)準(zhǔn)=問題。因此只有標(biāo)準(zhǔn)單一且明確的時(shí)候才能直接看出問題來。如果標(biāo)準(zhǔn)本身很復(fù)雜，則需要更進(jìn)一步的手段。

 3 問題分類模型

如果判斷一個(gè)指標(biāo)好壞的標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)，比如成本、利潤，這時(shí)候是不需要模型的。大家都知道成本越低越好，利潤越高越好，業(yè)務(wù)完全可以直接給判斷標(biāo)準(zhǔn)。如果判斷業(yè)務(wù)好壞需要2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，且這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)度低，這時(shí)候可以用矩陣模型來進(jìn)行分類。常見的重要緊急矩陣，波士頓矩陣，質(zhì)量/數(shù)量矩陣，都是這個(gè)原理（如下圖）。

 如果判斷標(biāo)準(zhǔn)增加到3個(gè)以上，判斷標(biāo)準(zhǔn)相互交叉情況太多太多，再用肉眼觀察就很難判斷誰好誰壞，這時(shí)候可以用DEA方法或者AHP來判斷，相比之純機(jī)器學(xué)習(xí)方法，DEA方法含義更簡單直接，AHP方法有專家參與，都更容易被業(yè)務(wù)接受。

 4 工作計(jì)劃模型

在給定業(yè)務(wù)限制條件的情況下，經(jīng)常出現(xiàn)最優(yōu)化問題。比如給定了各個(gè)部門工時(shí)成本，求一個(gè)最優(yōu)任務(wù)分配。這時(shí)候就是工作計(jì)劃模型。最常見的就是解線性規(guī)劃，在工作調(diào)配的時(shí)候用的非常多（如下圖）。

 5 未來預(yù)測模型

所有預(yù)測的基本假設(shè)，都是：未來發(fā)生的規(guī)律和過去一樣，過去的場景會(huì)在未來重現(xiàn)。所以業(yè)務(wù)做預(yù)測的時(shí)候，常常會(huì)假設(shè)一些業(yè)務(wù)參數(shù)是固定的，然后推測未來情況。常見的做法，比如：

1、假設(shè)生命周期走勢是不變的，推測未來情況

2、假設(shè)轉(zhuǎn)化率/留存率是不變的，推測未來情況

3、假設(shè)投入產(chǎn)出比是不變的，推測未來情況

在一些發(fā)展穩(wěn)定的行業(yè)里，這些假設(shè)常常很準(zhǔn)。但注意，有三種情況下假設(shè)可能失效。

1、新業(yè)務(wù)、新場景導(dǎo)致無歷史數(shù)據(jù)可參照。

2、突發(fā)且情況不明，導(dǎo)致所有轉(zhuǎn)化率都異常。

3、業(yè)務(wù)運(yùn)作出現(xiàn)明顯問題，已無法按正常走勢反推。

這時(shí)候要么更換預(yù)測方法，要么做足預(yù)案，提前準(zhǔn)備后路。單純指望預(yù)測100準(zhǔn)，不論是業(yè)務(wù)模型還是算法模型，都會(huì)出問題。

 6 什么時(shí)候用算法模型

看完以上，有同學(xué)會(huì)好奇：看起來業(yè)務(wù)模型能做很多事啊，那什么時(shí)候用算法模型呢？注意：算法模型本身的強(qiáng)項(xiàng)，就不是解決經(jīng)營問題。算法模型的強(qiáng)項(xiàng)是圖像識別、語義識別、復(fù)雜場景下動(dòng)態(tài)規(guī)劃。這些才是算法該發(fā)揮用處的地方。

就拿推薦算法舉例：

1、商品有固定的搭配，比如治療感冒就是VC+銀翹，這叫：固定業(yè)務(wù)邏輯，這時(shí)候是不需要算法來推薦的，直接按業(yè)務(wù)邏輯走就好了。

2、商品無固定搭配，但業(yè)務(wù)方想推。比如保健品利潤高，無論如何業(yè)務(wù)方都想推保健品，這叫：強(qiáng)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)。這時(shí)候也不需要算法來推薦，而是業(yè)務(wù)方得創(chuàng)造話術(shù)、廣告、賣點(diǎn)、銷售技巧，千方百計(jì)的去洗腦，特別是針對大爺大媽洗腦。

3、商品無固定搭配，且業(yè)務(wù)方無明確目標(biāo)。比如天貓?zhí)詫毝兑暨@種，SKU數(shù)以億計(jì)，這時(shí)候業(yè)務(wù)邏輯完全理不清，就可以上推薦算法，而且推薦算法目標(biāo)常常是GMV最大，用戶活躍時(shí)長最長一類。

類似的，找算法模型的應(yīng)用場景。得主動(dòng)回避開固定業(yè)務(wù)邏輯、強(qiáng)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)——找那些業(yè)務(wù)不知道、不清楚情況、無力加以控制的場景。比如：

1、全新業(yè)務(wù)上線，誰都說不準(zhǔn)，沒經(jīng)驗(yàn)參考

2、預(yù)測整體走勢，不考慮細(xì)節(jié)，先看基本面

3、業(yè)務(wù)無計(jì)可施，怎么做響應(yīng)率就是上不去

4、考慮變量太多，用肉眼人手難以分類清楚

這時(shí)候可以大膽讓業(yè)務(wù)邏輯退居二線，嘗試用算法解決問題?？梢悦皂樀母鷺I(yè)務(wù)說：這就是個(gè)黑箱。我們觀察結(jié)果就好了——反正他們也沒更好的辦法，如果能做出成績來，就是大功一件。