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為什么你做數據分析沒思路?

大數據 數據分析
數學、統計學、運籌學是有很多方法的,而看書本身能讓人感到充實。于是,就有一些看書入迷的同學,開始拿著錘子找釘。比如今天看到統計學正態分布,好爽,于是看誰都像個正態。明天看到回歸分析一章,看誰都想回歸一下……

很多同學抱怨:“做數據分析時沒思路!” 實際上,有很多原因都會導致這個結果。今天系統盤點一下。

有些情況,是數據分析師自身的問題,常見的有以下三種:

問題1 :拿著錘子找釘

數學、統計學、運籌學是有很多方法的,而看書本身能讓人感到充實。于是,就有一些看書入迷的同學,開始拿著錘子找釘。比如今天看到統計學正態分布,好爽,于是看誰都像個正態。明天看到回歸分析一章,看誰都想回歸一下……

這么干會惹麻煩的。比如就有同學算活動效益,非把活動經費和總業績做回歸,然后看著R平方值說活動沒有效果。結果自然被業務噴得體無完膚。

而且,這么干也沒有真正讀懂書,真要是讀懂了,起碼區分下:

  • 是抽樣統計還是整體統計
  • 是預測問題還是分類問題
  • 是已有標注但是沒有標注
  • 手頭數據有沒有內在邏輯

深入業務場景,才知道適合書上的哪種方法。而各種書本方法,是有固定應用場景的。

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問題2 :拿著鞋子套腳

這個是上一類問題的兄弟,都是書呆子行為,不過書從《統計學》換成了《管理學》:

*因為書上有4P,所以先畫四個P的框框

*因為書上有PEST,所以先畫四個框框

*因為書上有RFM,所以先算個RFM

然后呢?……然后就頭暈了,不知道咋整,然后被評為:“你這做的都是啥……”

解決方案和上個問題同樣,先理解業務場景,找到真正的問題,再組織方法。而不是先拿個套子,見啥都套一下。數據分析是為業務服務的,業務到底對問題了解多少,是分析的起點(如下圖)。

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問題3:拆解everything

這個也很常見,就是不管問題是啥,先拉一堆交叉表。

*比如分析DAU,就把DAU和性別、年齡等維度一通交叉

*比如分析GMV,就把GMV和性別、年齡等維度一通交叉

還美其名曰:數據分析的靈魂就是對比,核心就是拆解

結果是:在缺少邏輯,缺少假設的前提下,對比越多,思路越亂。經常干出來蘋果和犀牛對比的囧事。而且這種漫無目的的交叉,經常把業務思路帶歪。業務部門會抓著你,讓你一句句解釋:為啥這里差異5%,那里差異3%,最后思路越搞越亂……

所以對比可以做,但是先列清假設,打好標簽,做到蘋果比蘋果,才能有發現。

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有些情況,不見得是數據的問題,數據只是背鍋的,常見的有以下四種:

問題4:沒有業務目標

比如:

*做指標監控,指標考核要求是啥?不知道

*做活動分析,活動要提升啥指標?不知道

*做產品分析,產品改版目的是啥?不知道

然后就不知道該咋分析了……

這種情況下,確實不知道咋分析呀。就像射箭,要先有個靶子,才知道射得準不準。連靶子都沒有,閉著眼睛“走你!”亂射一通,然后讓分析這通亂射是不是有改天換日的效果,啊呸!分析個屁。

當然,這個問題大部分是業務搞出來的。但是提醒做分析的同學們,一定要先問清目標。并且主動提示業務部門:目標都不清晰,分析自然不清晰。不然這里是很容易被甩鍋的。很多業務部門,自己不設目標,然后逼著數據分析師寫:“這通亂射極大提升公司業績!”然后被老板責問的時候,就推說“這都是數據分析寫的呀,我是清白的”……

定目標的方法有一大堆,不要說不知道咋定哦(如下圖)。

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問題5:目標混雜,自欺欺人

這個問題,是“沒有目標”的反面,就是業務部門干了一點點活,結果吹得驚天動地。比如他們投放了一張10元優惠券,然后開始吹:這張10元券,上能拉升GMV,下能喚醒老用戶,中間能促成新用戶。反正功效大大的有,然后要求數據分析分析出來每一個效果到底有多少,還得給出可落地的建議……

很多同學腦子被攪糊涂了,這都是啥玩意!我到底要咋分析!不知道咋做就對了,因為這本身就是在胡攪蠻纏。每一類業務做法,有固定的形式。沒有那么多“一招鮮吃遍天下”的搞法。所以想形成思路,我們自己得了解業務常見套路和固定形式,這樣面對這種胡攪蠻纏才能分清情況。

問題6:業務手段貧瘠

最常見的就是:用戶畫像、流失預測、商品推薦這些項目,數據做了一大堆,業務沒啥招數。

你辛辛苦苦預測了不同用戶的流失概率,結果呢?業務那邊就全量發個短信召回……短信yeah,全量發響應率也不到1%,這做不做模型有啥區別。然后到頭來,業務還吐槽:“你這分析得沒啥用呀”

商品推薦也是,很多公司丫都拿不出幾款強力的商品。為了推薦而推薦,整幾個毫無競爭力的垃圾商品,然后跑過來責問:“為啥分析得沒啥用。”

這種責問,會讓做數據的同學陷入深深地自我懷疑“我是不是思路錯了”。然而不需要懷疑,這不是思路有問題,而是業務手段貧乏導致無法落地問題。

想破這個局:得做好基礎分析,對商品、用戶、業務手段有基礎了解,知道目前公司的能力有幾斤幾兩,這樣才好識別:到底是我思路不對,還是這幫哥們就這兩下子?

問題7:缺少迭代,沒有積累

好的數據分析模型,是迭代出來的,不是天下掉下來的。明確一個目標,進行多輪測試,摸清每一種業務手段的能力上限、下限,這樣才能看清哪種方法有用,才能發現內在邏輯,才能積累分析經驗,這是正道。

圖片圖片

可有的企業就是喜歡走歪門邪道,比如:

1、做業務方案“既要XX,又要XX,還要XX,協同XX,合力XX”目標一大堆,到底要測哪個方向不清楚

2、天天讓分析、分析、再分析,就是不要做測試

3、天天讓分析、分析、再分析,分析完了,業務用了一套完全不同的思路去測試

4、達不到目標,就改目標,粉飾太平。

這樣做,就像沒頭蒼蠅。完全不用形成有效的經驗積累,最后自然顆粒無收。然而深陷其中的同學,只是感覺到自己腦子嗡嗡的,喜歡懷疑:是不是我思路不清楚……這個真不是,這個是標準的亂自上作。

小結

數據分析要緊密結合業務,分析思路也是如此

結合業務具體場景

有清晰的問題和目標

有邏輯地進行論證

通過測試檢驗結果

通過多輪測試積累經驗

這是讓自己分析思路越來越清晰的正途。

當然,有些公司環境就是不好,導致同學們在工作中總是被PUA“你思路不清楚呀”。這時候,大家只要做好自己本職工作,多積累具體問題點上的實操經驗,就有機會跳槽離開這種腦殘公司,找到更合適自己的工作。所以細節討論是很重要的,不考慮細節,流于理論或者流于表面,就會像本文開頭一樣出洋相了。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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