数据分析中遇到的“圆”的讲解

作者:课课家更新于： 2015-11-03 13:30:56

恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧

与十年前不同，当今令数据分析师迷茫的，可能不再是数据很少，而是数据很多;今天不是不知道玩好数据的重要性，而是不知道玩错数据的危害性，即所谓甜蜜的烦恼。一个数据分析师，如果能体会到，当下数据存在的核心问题，并且能清楚解决办法，就可以精益求精了。
这次想跟大家讲的是一个由受、想、行、识四个部份所组成生生不息的圈（Feedback Loop），彼此互相推进。
听起来有些玄乎，不过结合例子说就可能有意思了。

一、受
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“想”，即是对事物的认识与辨别

数据害死人，这是部分电商的看法。最直接的原因就是他们的数据虽然是对的，但客观的数据受到主观太多的影响，而导致实际造成中数据失灵，反而给电商指错了方向。比如没有去掉数据中的噪音，比如来源就不对，或者是主观上就想找不客观的数据，比如做产品经理的人，正在开发一款收费较高的新产品，这个产品经理会不断说服自己，拼命在数据中找一些你认为价值高的用户，最后越来越偏离客观实际情况。当分析人员遭遇“主观”的问题，错误的判断也就在所难免了。
明白了这一点，也就可以理解同样的数据在不同的人眼中为什么会呈现出截然不同的图像，因此看数据，需要大家从多个角色进行思考，而在这时，又会遇到“离”的问题营销实战：
大家说的数据不是统一标准，就那转化率来说，每个部分的分子和分母都不一样，市场部门说一个渠道转化率，网站运营说一个页面转化率，交流起来大家都不知道彼此说的转化率是什么，自然是离题万里。更有甚者，数据人员和管理人员对数据口径的定义南辕北辙，管理人员拿到的数据与他本意相差甚远，而他却用此数据去进行决策，可以想见效果如何。由此可见，如果一个公司的数据标准是模糊的，可以料见数据运营是多么的难以实现，说不定会被数据弄得晕头转向。
三、行

“识”，即是对事物根本的归纳，对事物认识的沉淀
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受、想、行、识的最后一环是识，这里开始涉及到了数据分析的一大问题：“遗”，分析的成果和方法如何不能及时的被归纳和沉淀，电商就只能随分析师一起，不停追逐、探究新的分析视角，却可能对实际的运营决策并无益处。就今天的趋势来说，分析师的资源越来越宝贵，电商需要思考合适的机制和工具，可以把成功分析的结果、经验进行积累，应用于公司的日常管理中，及时将知识转变为“money”。
从数据中积累和沉定知识，最好是要用建立系统。也许许多电商认为建立系统非常麻烦，但实际上操作并不繁琐，只是要构建思路难想清楚。十几个人三个月的时间，可以把公司运营的核心数据放在系统里面，把数据分析的理念放在系统里面，让公司所有人都能看懂并运用。这其中有三个关键点：一是做好数据安全，让不同职位的人看到不同的数据；二是说清楚不同部门的数据标准，比如市场部的转化率用的是指下单的客户数量除以客户进来的总数量，财务部门的转化率是指下单成功的客户数量除以客户进来的总数量；三是让不同部门的数据可以关联起来看（如果电商有团队可以这么做的话），这样可以把数据运用扩散至数据部门之外。
这里只是我个人的一点小体会，从受、想、行、识四个部分组成的圆来帮助我理清数据分析中的四个环节，并且数据分析经常需要反复跑数据，每一次反复利用，得到的收获更多。如果要说得深，还要分别说下去。这个过程，我也是处在摸索中，欢迎大家分享出自己的方法和思考。
作者：车品觉
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