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人脈情報(bào)可以成為數(shù)據(jù)解讀重要的信息來(lái)源，但是絕不能替代數(shù)據(jù)分析

2014-09-03

在大數(shù)據(jù)火熱的時(shí)代，人脈情報(bào)可以成為數(shù)據(jù)解讀重要的信息來(lái)源，但是絕不能替代數(shù)據(jù)分析。從微博段子說(shuō)起，微博上關(guān)于數(shù)據(jù)分析有兩個(gè)段子，我經(jīng)常當(dāng)作案例講，第一個(gè)段子，說(shuō)某投資商對(duì)某企業(yè)所屬行業(yè)有興趣，要做背景調(diào)查，甲是技術(shù)流，一周分析各種網(wǎng)上數(shù)據(jù)，四處尋找行業(yè)材料，天天熬夜，終于寫(xiě)出一份報(bào)告;乙是人脈流，和對(duì)方高管喝了次酒，請(qǐng)對(duì)方核心人員吃了頓飯，所有內(nèi)幕數(shù)據(jù)全搞定，問(wèn)誰(shuí)的方法是對(duì)的;第二個(gè)段子，某電商發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手淘寶店，周收入突然下降了30%，但是隔周后又自然恢復(fù)，中間毫無(wú)其他異常現(xiàn)象，于是老板讓分析師分析，苦逼的分析師辛苦數(shù)日，做各種數(shù)學(xué)模型，總算找到勉強(qiáng)的理由自圓其說(shuō)，老板讀畢，雖說(shuō)不能讓人信服，卻也沒(méi)有更合理的解釋，某日，見(jiàn)對(duì)手老板，閑聊此事，“你們某段時(shí)間怎么突然收入下降?”“嗨，別提了，丈母娘去世了，回家奔喪，公司放羊了?！崩习寤腥淮笪?。

兩個(gè)段子，第一個(gè)段子，微博上一邊倒的說(shuō)，苦逼分析沒(méi)有人脈有用;第二個(gè)段子類似，一邊倒的認(rèn)為，人脈的消息比苦逼分析管用多了。但是我想說(shuō)的是，這個(gè)解讀絕對(duì)是錯(cuò)的!

      先說(shuō)第一個(gè)段子，其實(shí)網(wǎng)絡(luò)不乏這種“人脈達(dá)人”，特別是媒體圈，一些所謂的“IT名記”或者“著名評(píng)論家、分析師”和各種互聯(lián)網(wǎng)大佬稱兄道弟，天天秘聞不斷，但是呢?他們從不研究產(chǎn)品，不分析用戶，所以，他們知道了數(shù)據(jù)，卻不懂?dāng)?shù)據(jù)背后是什么，更不知道什么是重要的，什么是次要的，我有時(shí)會(huì)批評(píng)身邊這樣的朋友，別天天覺(jué)得自己知道幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大佬的花邊新聞，就當(dāng)自己是資深業(yè)內(nèi)人士了，正因?yàn)檎莆者@些東西又覺(jué)得炫耀，才反而忽視了真正有價(jià)值的信息和有價(jià)值的數(shù)據(jù)。這就是為什么混網(wǎng)絡(luò)媒體的，見(jiàn)過(guò)市面的各種達(dá)人，在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)浪潮里，幾乎沒(méi)有成功幾率的真實(shí)原因，自以為人脈廣泛，無(wú)所不知，其實(shí)正因?yàn)槿狈ψ罨镜臄?shù)據(jù)背景分析，所以才是看上去什么都懂，細(xì)究下其實(shí)什么都不懂。請(qǐng)記住一點(diǎn)，除非你是富二代，官二代，銜著金鑰匙出生，那不在我的討論范圍里，否則，沒(méi)有苦逼的經(jīng)歷，就沒(méi)有牛逼的成就。

      我常訂閱一些著名分析師的微博，他們透露的數(shù)據(jù)往往是很有價(jià)值的(這是我訂閱的原因)，但是他們的解讀通常是慘不忍睹的，這就是只看表象的惡果，而且隨便翻看一下他們的數(shù)據(jù)解讀，可以說(shuō)他們的數(shù)據(jù)感和數(shù)據(jù)認(rèn)知貧乏到可笑，甚至缺乏最基本的數(shù)據(jù)校核和考證的能力，他們拿到了某公司核心數(shù)據(jù)又怎樣?沒(méi)經(jīng)歷過(guò)苦逼的分析，他們其實(shí)什么都看不到。

      第二個(gè)段子同理，如果不是持續(xù)有效的數(shù)據(jù)跟蹤，怎么能得出下降30%的結(jié)論，這一數(shù)據(jù)結(jié)論與人脈得到的消息相互驗(yàn)證，才會(huì)得到完整真實(shí)的結(jié)果，否則僅僅是閑聊，你怎能知道對(duì)方企業(yè)管理對(duì)業(yè)績(jī)影響的范疇，苦逼的分析也許一時(shí)沒(méi)有人脈的消息管用，但是你所得到的對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知和積累，是人脈永遠(yuǎn)不會(huì)給你的。

      所以，再次強(qiáng)調(diào)，基本的數(shù)據(jù)跟蹤和日常的數(shù)據(jù)感養(yǎng)成，絕不是可以忽略和無(wú)視的。人脈情報(bào)可以成為數(shù)據(jù)解讀重要的信息來(lái)源，但是絕不能喧賓奪主，替代基本的數(shù)據(jù)分析工作。

     下面說(shuō)一下數(shù)據(jù)感，什么是數(shù)據(jù)感?就是別人說(shuō)一個(gè)數(shù)據(jù)出來(lái)，你會(huì)琢磨一下這個(gè)是否符合常理，與你日常的數(shù)據(jù)觀測(cè)經(jīng)驗(yàn)是否一致，如果不一致，那么可能的理由是哪些? 比如12306號(hào)稱一天幾十億次點(diǎn)擊，如果你有數(shù)據(jù)感，第一眼就會(huì)質(zhì)疑這個(gè)“點(diǎn)擊”定義的合理性;比如曾經(jīng)有人說(shuō)某國(guó)內(nèi)圖片分享網(wǎng)站一天多少億訪問(wèn)量，第一眼就知道這個(gè)“訪問(wèn)量”定義是有歧義的，(事后官方解釋是圖片加載量，這個(gè)和訪問(wèn)量差異幾十倍。) 數(shù)據(jù)感需要不斷的培養(yǎng)，和基本的邏輯(比如你應(yīng)該知道中國(guó)有多少網(wǎng)民，每天有多少人上網(wǎng)，一個(gè)大概什么類型，什么排名的網(wǎng)站會(huì)覆蓋網(wǎng)民的比例是多少)，以及善于利用各種工具，我以前在巨頭公司，得益于公司巨大的數(shù)據(jù)資源，可以看到很多互聯(lián)網(wǎng)的核心數(shù)據(jù);但是離開(kāi)后，才發(fā)現(xiàn)，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)上公開(kāi)可獲取的數(shù)據(jù)途徑是非常多的，而且善于利用的話非常有效。每天去查詢一些感興趣的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間積累，想沒(méi)有數(shù)據(jù)感都難。

      作為公司或團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，怎么培養(yǎng)員工的數(shù)據(jù)感，我其實(shí)也有一個(gè)建議，平時(shí)可以搞一些小的競(jìng)猜，比如團(tuán)隊(duì)集體競(jìng)猜新產(chǎn)品或產(chǎn)品改版上線后的日活躍用戶，或者pv數(shù)字，或者收入數(shù)據(jù)，等等;然后看誰(shuí)的最準(zhǔn)，一種是懲罰制，最不準(zhǔn)的請(qǐng)最準(zhǔn)的喝奶茶，吃冰淇淋;另一種不懲罰，最準(zhǔn)的累計(jì)積分后公司可以發(fā)一些獎(jiǎng)品鼓勵(lì)，這樣下去大家的數(shù)據(jù)感就會(huì)在日常培養(yǎng)起來(lái)，而且對(duì)團(tuán)隊(duì)的氣氛培養(yǎng)也有幫助。

       數(shù)據(jù)感之后，談數(shù)據(jù)分析的方法，我的建議是，不炫技，不苛求技術(shù)復(fù)雜度，最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)，所包含的信息往往是最有價(jià)值的，而很多人恰恰這一步都沒(méi)做好，就總想著弄一堆挖掘算法;數(shù)據(jù)的價(jià)值在于正確的解讀，而不是處理算法的復(fù)雜度，切不可喧賓奪主。大公司的kpi制度，往往會(huì)產(chǎn)生偏差，比如技術(shù)工程師的評(píng)定，要講究“技術(shù)復(fù)雜度”、“技術(shù)領(lǐng)先性”，直接導(dǎo)致簡(jiǎn)單的事情沒(méi)人肯做，最基本的工作不認(rèn)真做!所以往往是大公司的分析工程師，為了評(píng)高級(jí)工程師，非要簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜化，四則運(yùn)算就搞定的事情一定要弄一套詭異的算法，最終非但浪費(fèi)了資源，消耗了時(shí)間，而且往往由于工程師對(duì)業(yè)務(wù)理解的漠視，對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品人員又對(duì)算法的陌生，導(dǎo)致了嚴(yán)重的理解歧義，從而出現(xiàn)各種誤讀。

      下面說(shuō)關(guān)鍵，數(shù)據(jù)解讀，正確的數(shù)據(jù)解讀，是所有數(shù)據(jù)分析工作最關(guān)鍵的一步，這一步錯(cuò)了，前面的所有努力都是白搭，然后，往往很多人簡(jiǎn)單的以為“數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話”，他們認(rèn)為把數(shù)據(jù)處理完一擺就ok了，所以我看到很多知名分析師拿著正確的數(shù)據(jù)信口胡謅;而更有甚者，顯然是故意的行為，一個(gè)非常非常著名的、口碑極佳的跨國(guó)企業(yè)，曾經(jīng)就同一份很酷的數(shù)據(jù)，在不同的場(chǎng)合下，為了市場(chǎng)公關(guān)的需求，做出不同的解讀;這簡(jiǎn)直就是道德問(wèn)題了。

      數(shù)據(jù)解讀，不能是為了迎合誰(shuí)，要遵循數(shù)據(jù)的本質(zhì)，要遵循科學(xué)的邏輯，要有想象力(配合求證)，可能有時(shí)候也需要依賴人脈關(guān)系所獲得的情報(bào)，(這個(gè)也有很多典型范例)，這個(gè)具體再怎么說(shuō)可能我也說(shuō)不清楚，說(shuō)幾個(gè)反面例子也許更容易理解。

1、因果關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤，或忽略關(guān)鍵因素，A和B的數(shù)據(jù)高度相關(guān)，有人就片面認(rèn)為A影響了B，或者B影響了A;但是，有時(shí)候真實(shí)原因是C同時(shí)影響了A和B，有時(shí)候C被忽略掉了。

2、忽略沉默的大多數(shù)，特別是網(wǎng)上投票，調(diào)查，極易產(chǎn)生這種偏差，參與者往往有一定的共同訴求，而未參與者往往才是主流用戶。

3、數(shù)據(jù)定義錯(cuò)誤，或理解歧義，在技術(shù)與市場(chǎng)、產(chǎn)品人員溝通中產(chǎn)生信息歧義，直接導(dǎo)致所處理的數(shù)據(jù)和所需求的數(shù)據(jù)有偏差，結(jié)果顯著不正確。

4、強(qiáng)行匹配;不同公司，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)定義可能不一致，在同一個(gè)公司內(nèi)或領(lǐng)域內(nèi)做對(duì)比，往往沒(méi)有問(wèn)題，大家對(duì)此都很習(xí)慣，卻有評(píng)論家不懂裝懂，強(qiáng)行將不同定義的數(shù)據(jù)放在一起對(duì)比做結(jié)論，顯著失真;海外著名金融機(jī)構(gòu)在分析中國(guó)頁(yè)游和端游市場(chǎng)就連續(xù)犯這類錯(cuò)誤。

5、忽略前提;有些數(shù)據(jù)結(jié)論是基于某種前提，符合某種特定場(chǎng)景下得出的，但是解讀者有意或無(wú)意忽略前提，將結(jié)論擴(kuò)大化，顯著誤讀。

6、忽略交互;在商業(yè)模式改造和產(chǎn)品改進(jìn)，往往都會(huì)出這類問(wèn)題，最簡(jiǎn)單說(shuō)，你游戲中的道具降價(jià)，對(duì)收入的影響是增還是減?如果忽略交互，僅僅依賴于數(shù)據(jù)推算，當(dāng)然是減，但是實(shí)際呢?做運(yùn)營(yíng)的都知道。

7、缺乏常識(shí);如果對(duì)一些重要的紀(jì)念日，節(jié)日，或者網(wǎng)購(gòu)節(jié)不了解，那去處理有關(guān)數(shù)據(jù)顯然就不知所云了。做行業(yè)報(bào)告更是如此，很難想像對(duì)行業(yè)不了解的人能做出怎樣的報(bào)告。

8、無(wú)視樣本偏差;我們通常做數(shù)據(jù)調(diào)研，是基于樣本數(shù)據(jù)，而采樣過(guò)程本身很難做到完全的公平和分散，樣本偏差要控制在合理范疇內(nèi)，即便無(wú)法控制，在結(jié)論中也需要標(biāo)注;這才是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)解讀，對(duì)樣本偏差視而不見(jiàn)，甚至為了某種宣傳目的刻意尋找偏差的樣本，都不可能做出好的數(shù)據(jù)結(jié)論。

      那么，數(shù)據(jù)處理也多說(shuō)一點(diǎn)，雖說(shuō)是個(gè)技術(shù)活，但是有些不那么技術(shù)的事情，也必須做到位才行;很多時(shí)候，我看到一個(gè)數(shù)據(jù)，不符合我的預(yù)期，我第一反應(yīng)，是了解數(shù)據(jù)來(lái)源和處理邏輯，我們通常面對(duì)的數(shù)據(jù)，包括大量的干擾，噪音數(shù)據(jù)，以及一些識(shí)別上容易產(chǎn)生歧義甚至誤判的數(shù)據(jù)，這都是需要處理的，很多時(shí)候工程師只關(guān)心算法層面、效率層面，不愿意也不關(guān)心這些東西，所得出的數(shù)據(jù)結(jié)論失真度就非常高，越是大公司，這種情況越普遍;在我效力的巨頭公司時(shí)，這樣的范例非常多，處理方法其實(shí)很簡(jiǎn)單，多看看源數(shù)據(jù)，對(duì)中間的噪音和干擾數(shù)據(jù)正確識(shí)別標(biāo)注，對(duì)容易誤判的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次判定，全是苦力活，沒(méi)啥技術(shù)含量，但是這是必須的。

      最后，很多人想知道我怎么看數(shù)據(jù)，或者想問(wèn)我，他們每天看很多數(shù)據(jù)，不知道怎么去看，我其實(shí)有很簡(jiǎn)單的三板斧，一學(xué)就會(huì)，一用就靈，對(duì)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)場(chǎng)景，可解決絕大部分日常需求。簡(jiǎn)單說(shuō)就是“對(duì)比，細(xì)分，溯源” 六字真言，沒(méi)了。

      對(duì)比，數(shù)據(jù)放在那里，是沒(méi)意義的，你說(shuō)你游戲周流失率80%，啥情況?不知道，你問(wèn)我我也不知道。對(duì)比起來(lái)才知道。

      一是橫比，你拿出50款游戲來(lái)比，別人平均流失率90%，你80%，你游戲還不錯(cuò)勒，別人要平均流失65%，你80%，這就有問(wèn)題了。

      二是縱比，和自己時(shí)間軸比，你兩個(gè)月前1.0版本流失率90%，你現(xiàn)在80%，有進(jìn)步么，你要是兩個(gè)月前是50%，現(xiàn)在80%，好好反思嘍。

      所以，我特別強(qiáng)調(diào)，在通常企業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)控，顯示一大屏數(shù)據(jù)的界面上，對(duì)比特征要最大體現(xiàn)，比如所有同比下降超過(guò)多少比例的一概紅色體現(xiàn)，所有上升多少比例的一概綠色體現(xiàn)，公司運(yùn)營(yíng)狀況一目了然。

      細(xì)分，數(shù)據(jù)出現(xiàn)對(duì)比異常，你當(dāng)然想知道原因，那就需要細(xì)分了。

      細(xì)分先分維度，再分粒度，什么是維度?你按照時(shí)間去分，就是時(shí)間維度，按照地區(qū)去分，就是地區(qū)維度，按照來(lái)路去分，就是來(lái)路維度，按照受訪去分，就是受訪維度;你說(shuō)今天網(wǎng)站訪問(wèn)量漲了5%，咋回事不知道，你細(xì)分一看，大部分網(wǎng)頁(yè)都沒(méi)漲，某個(gè)頻道某個(gè)活動(dòng)頁(yè)漲了300%，這就清楚了，這就是細(xì)分最簡(jiǎn)單的范例，其實(shí)很多領(lǐng)域都通用。粒度是什么，你時(shí)間維度，是按照天，還是按照小時(shí)?這就是粒度差異，你來(lái)路維度，是來(lái)路的網(wǎng)站，還是來(lái)路的url，這就是粒度的差異;這樣可以將對(duì)比的差異值逐級(jí)鎖定，尋找原因。

      溯源，有時(shí)候我對(duì)比，細(xì)分鎖定到具體維度，具體粒度了，依然沒(méi)有結(jié)論，怎么辦，溯源，依據(jù)鎖定的這個(gè)維度和粒度作為搜索條件，查詢所涉及的源日志，源記錄，然后基于此分析和反思用戶的行為，往往會(huì)有驚人的發(fā)現(xiàn)，我們正是基于這一邏輯發(fā)現(xiàn)過(guò)產(chǎn)品的一些缺陷，而且你不斷通過(guò)這個(gè)方式分析數(shù)據(jù)，對(duì)用戶行為的理解也會(huì)逐步加深。

其實(shí)，這個(gè)話題還有很多延伸，比如，如何看一個(gè)年輕人有沒(méi)有數(shù)據(jù)分析潛質(zhì);以及如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)品分析人才，等等，不過(guò)，就這樣吧。今天說(shuō)的不少了，我水平有限，吃飯的就這幾招，而且又老又笨，大家都會(huì)了我離下崗也不遠(yuǎn)了，您就湊活看吧。