作者 | 數(shù)據(jù)海洋

來源 | haiyangxinyong

很多從事數(shù)據(jù)分析的同事都以為數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該是通過數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)決策、公司管理層的決策進(jìn)行“指點(diǎn)江山”。在實(shí)際工作內(nèi)容應(yīng)該是做數(shù)據(jù)分析報(bào)告；構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型；打造數(shù)據(jù)產(chǎn)品，做的都是非常有“技術(shù)含量”的活。

舉個場景，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)要做一場促銷。數(shù)據(jù)分析師理想狀態(tài)應(yīng)該這樣：

• 進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析，告訴業(yè)務(wù)小伙伴，根據(jù)你的目的，你應(yīng)該設(shè)計(jì)什么樣的活動，投入什么樣的資源，針對什么樣的用戶群。
• 收集數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)活動效果很好，一定是平時活動效果的N倍。然后繼續(xù)下一次迭代。

這是很多數(shù)據(jù)分析師認(rèn)為應(yīng)該的工作狀況，當(dāng)然這也是大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師的夢想狀態(tài)，因?yàn)橄窈芏啻蠊局械臄?shù)據(jù)分析師的確是在實(shí)踐著這個“夢想”。而不是活動前、后都只是叫數(shù)據(jù)分析師提個數(shù)據(jù)，做個報(bào)表。

經(jīng)驗(yàn)小提示：

上述案例場景通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)機(jī)會點(diǎn)指導(dǎo)業(yè)務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，的確應(yīng)該是數(shù)據(jù)分析師價值最重要體現(xiàn)之一，但要實(shí)現(xiàn)這個場景，需要企業(yè)數(shù)據(jù)文化、公司的數(shù)據(jù)質(zhì)量、公司的業(yè)務(wù)規(guī)模、公司的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)能力……

數(shù)據(jù)分析師價值體現(xiàn)

“理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感！”很多數(shù)據(jù)分析師在實(shí)際從事數(shù)據(jù)分析師工作卻發(fā)現(xiàn)，自己都只是在從事著數(shù)據(jù)需求和數(shù)據(jù)報(bào)表這二塊內(nèi)容。這是很多數(shù)據(jù)分析師從事“數(shù)據(jù)分析師”一段時間后都會面臨的困惑，感覺自己就是一個取數(shù)工具，一個是提報(bào)表需求的人，對這個職業(yè)失去了信心。

但反過來想想，如果這二個基礎(chǔ)做不好，后續(xù)“高大上”“有技術(shù)含量”的事情也是做不好的。我個人認(rèn)為：如果這二塊基礎(chǔ)做不好，可能你也沒有時間深入理解業(yè)務(wù)，即便理解可能是比較粗與淺，是很難做出一份高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析報(bào)告的。

很多朋友寫的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，往往都在羅列數(shù)據(jù)，感覺PPT做的很多圖表，很多數(shù)據(jù)，但是你問問他你這份報(bào)告的結(jié)論是什么，支持結(jié)論的數(shù)據(jù)是什么，這份數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該針對誰？可能就……

經(jīng)驗(yàn)小分享：

數(shù)據(jù)分析師的工作根據(jù)公司規(guī)模，公司所處階段、數(shù)據(jù)分析師工作經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)與定位，數(shù)據(jù)分析師工作內(nèi)容會有不同的側(cè)重點(diǎn)。

在前面的一篇文章中，我放了一個下面的一張圖，把數(shù)據(jù)分析師工作內(nèi)容可以分成以下幾塊：

數(shù)據(jù)分析師工作如果從“價值體現(xiàn)”來看，我劃分成二個階段，這個價值體現(xiàn)請各位同學(xué)記錄，一定沒有高低之分，只是公司在不同階段和具體場景需要的數(shù)據(jù)價值去匹配，只有適應(yīng)與不適應(yīng)之分：

1）看事實(shí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題

通過準(zhǔn)確、及時、完整的、相對客觀的數(shù)據(jù)指標(biāo)與數(shù)據(jù)體系來：監(jiān)控業(yè)務(wù)狀況，定位業(yè)務(wù)問題點(diǎn)。我隨時隨地知道我業(yè)務(wù)進(jìn)度，業(yè)務(wù)是否有異常，根據(jù)我需要的常用維度進(jìn)行拆解。

銷售額，我知道KPI完成進(jìn)度VS時間進(jìn)度，一個維度：按品類拆分的進(jìn)度；知道誰好誰壞；一個維度：按客流、客單拆分，知道是哪個因素導(dǎo)致；一個維度：可能按門店拆分，看哪個門店、哪個區(qū)域有問題。請牢牢見一個原則，如果你的拆分維度后的數(shù)據(jù)指標(biāo)沒有人為這個負(fù)責(zé)，找不到責(zé)任人那還是不用這個維度。能達(dá)到這樣的數(shù)據(jù)狀態(tài)企業(yè)非常非常少。真的，真的，真的。特別是傳統(tǒng)的企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)類型的可能好點(diǎn)。

2）挖掘數(shù)據(jù)價值找到問題答案

這個階段更多是“洞察”，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析，“數(shù)據(jù)分析商業(yè)洞察”，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，從而支持各種商業(yè)決策。在實(shí)際工作中，根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景可能會需要不同的數(shù)據(jù)分析方法，例如：做用戶的分類，可能會做一個“顧客聚類”模型，對用戶流失可能會做一個用戶流失預(yù)測模型。但千萬記住，核心是“解決問題”，核心不是“技術(shù)含量，技術(shù)復(fù)雜度，用什么工具”。

價值體現(xiàn)應(yīng)用場景

準(zhǔn)備從事數(shù)據(jù)分析師及剛從事數(shù)據(jù)分析師的同學(xué)一定要記住。最怕那種不懂裝懂，上來說問你處理過多大數(shù)據(jù)量，你做過多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型，你做過多少個數(shù)據(jù)產(chǎn)品！沒有做過這些內(nèi)容，好像數(shù)據(jù)分析就沒有任何價值。

我們舉個場景來說明這二種價值的體現(xiàn)。某個企業(yè)，某周業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)本周銷售額發(fā)現(xiàn)沒有達(dá)到之前設(shè)置的目標(biāo)，假設(shè)是月累計(jì)完成率。我們假設(shè)有二種數(shù)據(jù)分析場景：

1）通過數(shù)據(jù)拆解定位是某個區(qū)域的銷售遠(yuǎn)低于目標(biāo)

那數(shù)據(jù)分析師如果對業(yè)務(wù)很理解，可以會假設(shè)各種原因。例如：是否缺貨，是否競爭對手搞活動，是否取消與第三方的合作，是否定價過高，是否服務(wù)質(zhì)量下降，是否促銷效果不好，是否商品品質(zhì)不好、是否客流下降、是否客單下降……. 會形成各種商業(yè)場景問題的原因假設(shè)，基于各種假設(shè)來利用進(jìn)行驗(yàn)證分析。

當(dāng)然如果對業(yè)務(wù)不熟悉，也可以通過對各種數(shù)據(jù)相關(guān)指標(biāo)來進(jìn)行對比，找到可能影響的關(guān)鍵因素。例如：如果客流下降，是否某個價格帶的商品太少，或者缺少引流品牌，是否缺少足夠多的引流商品。一般是通過把當(dāng)前的數(shù)據(jù)與這個區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)縱向?qū)Ρ确治?；與其它區(qū)域的橫向?qū)Ρ冗M(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)。

2）如果是所有區(qū)域都下降，而且下降幅度相差不會太大

可能就是公司整體商品策略、價格策略、促銷策略，或者整體的社會環(huán)境導(dǎo)致用戶的購買力下降。形成相關(guān)假設(shè)后，一樣用數(shù)據(jù)去驗(yàn)證這個假設(shè)。假設(shè)銷售的下降，是由于某類型顧客流失率在持續(xù)上升導(dǎo)致。那業(yè)務(wù)需要針對這類企業(yè)進(jìn)行針對性營銷動作以做挽回。這個時間可能需要“機(jī)器學(xué)習(xí)”這種有“技術(shù)含量”來支持：

①構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型

這個時候可能構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，為每位顧客的流失概率打上標(biāo)簽，根據(jù)流失概率來提前做預(yù)測。

小提示：一個顧客如果已經(jīng)流失了，挽回的可能性一般是很小的，或者要挽回的代價很高。對于用戶購買相對高頻商品的公司來說，一般都會對流失用戶提前預(yù)測。

當(dāng)然，也可以通過數(shù)據(jù)分析，尋找找到幾個關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)來劃分，這時候針對是一類型的顧客，而不是一個顧客。也一樣可以提升營銷的效率。

二種都是解決問題的方法與工具；都是能解決問題，在精細(xì)度上有一定區(qū)別，但前面一種“成本”也比較高，我們數(shù)據(jù)分析師也一定要商業(yè)最重要一個指標(biāo)的衡量：ROI。所以根據(jù)實(shí)際情況和資源來決定用什么方法。

②構(gòu)建智能營銷數(shù)據(jù)產(chǎn)品

對每個用戶有各種根據(jù)數(shù)據(jù)分析生成的標(biāo)簽，例如：價格帶偏好、品牌偏好、購物時間偏好、購買金額偏好，高價值標(biāo)簽，活躍度標(biāo)簽等；也會有各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的標(biāo)簽，例如：通過不同的場景的聚類，打上相應(yīng)的標(biāo)簽，像生命周期標(biāo)簽；對用戶的流失概率建模，打上流失概率標(biāo)簽等。

利用數(shù)據(jù)內(nèi)容，業(yè)務(wù)可以設(shè)置一個規(guī)則，系統(tǒng)可以每天定時計(jì)算，也可以用戶產(chǎn)生新數(shù)據(jù)后實(shí)時計(jì)算，從而更新用戶的標(biāo)簽或者各種概率值。當(dāng)用戶滿足某個值的時候，自動促銷哪種類型的營銷手段，以哪些觸達(dá)方式促銷用戶。

會員或者活動運(yùn)營的同學(xué)可以及時看到各種報(bào)表統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看營銷效果：數(shù)據(jù)分析師可以不斷的迭代機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用新的數(shù)據(jù)不斷持續(xù)優(yōu)化模型，提升預(yù)測準(zhǔn)確度。

業(yè)務(wù)同學(xué)可以營銷效果結(jié)合相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，不斷的迭代與優(yōu)化對應(yīng)的營銷方式。數(shù)據(jù)分析師，從職業(yè)發(fā)展來看，隨時發(fā)展可以走技術(shù)路線：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品方向；或商業(yè)分析方向！

小經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：

數(shù)據(jù)分析核心還是要懂業(yè)務(wù)，懂商業(yè)邏輯。用“假設(shè)檢驗(yàn)”的思維去做數(shù)據(jù)分析，往往是一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師的最重要的“特長”。個人觀點(diǎn)：這個特長可能是書上學(xué)不來了，他還真的靠自己不斷的實(shí)踐，不斷的問為什么形成的。包括我寫的文章，只能幫助大家更好的理解，打個認(rèn)知。同時有一些小經(jīng)驗(yàn)分享，少轉(zhuǎn)一點(diǎn)點(diǎn)彎路。

理解“數(shù)據(jù)事實(shí)”

把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)工作做好往往是深入理解商業(yè)邏輯中重要的方式，基礎(chǔ)做好的，才能做數(shù)據(jù)分析這種相對高大上的內(nèi)容真正做好。

看事實(shí)數(shù)據(jù)，是基礎(chǔ)，是核心，也是關(guān)鍵：

我把數(shù)據(jù)臨時需求、數(shù)據(jù)報(bào)表這二個部分的價值更多在于“看事實(shí)數(shù)據(jù)”。這二個內(nèi)容提供好后，對業(yè)務(wù)價值是：看數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)直觀、清晰了解業(yè)務(wù)實(shí)際情況，是否有異常，如果有異常，業(yè)務(wù)異常發(fā)生在哪，從而可以快速做出相應(yīng)的商業(yè)動作。

為什么叫“事實(shí)數(shù)據(jù)”還事實(shí)包括二個含義：

一個是數(shù)據(jù)是正確統(tǒng)計(jì)。

是指在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程中，“數(shù)據(jù)代碼的開發(fā)與實(shí)現(xiàn)”是正確的，沒有統(tǒng)計(jì)錯。例如：銷售金額，不會統(tǒng)計(jì)成銷售數(shù)量，因?yàn)閿?shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)字段用錯，寫SQL代碼邏輯寫錯；這種更多是避免“技術(shù)”上的錯誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。

一個是是指數(shù)據(jù)指標(biāo)定義是符合要分析場景，沒有被“人為修飾”過。

數(shù)據(jù)的加工是根據(jù)特定場景，按實(shí)際需要進(jìn)行定義的。數(shù)據(jù)反應(yīng)真實(shí)的業(yè)務(wù)狀況，業(yè)務(wù)表現(xiàn)。通過一個例子來說明一下：轉(zhuǎn)化率=訂單量/UV；還是會員數(shù)/UV；

1）應(yīng)該是用訂單量還是會員數(shù)，應(yīng)該用什么狀態(tài)的數(shù)據(jù)：創(chuàng)建產(chǎn)生的訂單/會員，支付產(chǎn)生的訂單/會員，還是支付成功的訂單/會員；

2）UV是指訪客，訪客是按cookie統(tǒng)計(jì)，還是按用戶的設(shè)備號統(tǒng)計(jì)。數(shù)據(jù)指標(biāo)定義實(shí)現(xiàn)沒有所謂的“百分之百”的準(zhǔn)確，在特定場景下根據(jù)數(shù)據(jù)要反饋或者分析的特定問題，我們應(yīng)該使用更真實(shí)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。就我們上面的轉(zhuǎn)化率，如果匯報(bào)的同學(xué)想表達(dá)“特定”觀點(diǎn)，可以會針對性定義某應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。而不是根據(jù)相對“客觀”真實(shí)反饋數(shù)據(jù)的話，可能呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)會出現(xiàn)截然不同的二個結(jié)論。

有時候會聽到說，“數(shù)據(jù)會撒謊”，數(shù)據(jù)本不會撒謊，但是就看用的或者加工數(shù)據(jù)的人怎么處理了；數(shù)據(jù)是用來反映問題，幫助解決問題，不應(yīng)該讓數(shù)據(jù)成為掩飾問題的手段。

經(jīng)驗(yàn)小分享：

一、應(yīng)該讓業(yè)務(wù)看到真實(shí)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)一致，各個出口看到的數(shù)據(jù)指標(biāo)不打架，至少應(yīng)該是關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)像KPI不打架。這種關(guān)鍵指標(biāo)應(yīng)該是定義好，不允許更改，如果要更改也必須是管理層來確定。

二、在實(shí)際很多企業(yè)中，能做好數(shù)據(jù)臨時需求、數(shù)據(jù)報(bào)表構(gòu)建好，已經(jīng)能解決企業(yè)很大的問題，對任何業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的來說，可以準(zhǔn)確、及時、完整的看到數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)可以很好的看清楚業(yè)務(wù)狀況，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。

“通過數(shù)據(jù)，可以很直觀反饋業(yè)務(wù)是否健康，是否有異常，利用數(shù)據(jù)可以快速的監(jiān)控、定位業(yè)務(wù)的健康狀況?！薄皫椭鷺I(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)做決定，最重要搞清楚問題是什么，什么是最為重要的。如果問題都還沒有搞清楚，定義清楚，憑感覺就簡單的做出各種決策。這是“拍腦袋行為”，在目前競爭環(huán)境下，已經(jīng)不再適應(yīng)！”

當(dāng)前面這些基礎(chǔ)做好后，才有可能去談，如何做數(shù)據(jù)分析。因?yàn)樽鰯?shù)據(jù)分析最大的前提是要清楚定義問題；下篇文章我們再來談?wù)剶?shù)據(jù)分析。期待與大家進(jìn)一步探討。