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到底什么才是數(shù)據(jù)分析思維?
2021-04-20 18:16:23


咱接著昨天的內容繼續(xù)聊。還是從宋世君大佬分享內容中獲得的靈感。有個同學是這么問的:

世君老師好,我想提問:作為數(shù)據(jù)分析師如何檢驗自己的水平或者能力?因為數(shù)據(jù)分析師個人認為最重要的是思維,但是思維又是一個很虛的內容,不像研發(fā)崗位,有非常確定的知識體系。

這個問題很有意思,宋世君大佬是從數(shù)據(jù)能力層面上解釋的,我就不狗尾續(xù)貂了。我們今天來聚焦一下“數(shù)據(jù)分析思維”。歡迎大家加我微信:shirenpengwh ,一起探討大數(shù)據(jù)相關技術。每天一篇原創(chuàng),分享給大家,我們一起學習,共同進步。

數(shù)據(jù)分析思維不是什么

但凡要是問一個數(shù)據(jù)分析師,他肯定可以給你扯出來一堆的內容。比如:一定要看數(shù)據(jù)!要數(shù)據(jù)指導運營!要數(shù)據(jù)化管理!要科學決策!

抱歉哈,這叫口號。而且這些口號除了咱數(shù)據(jù)分析師之外,別人都不會真正放在心上的。

有算法的同學深思熟慮了一下,說:數(shù)據(jù)分析思維就是信息、情報思維,獲取更多信息,知道更多的細節(jié),然后作出合理的推斷。

這個回答好像很贊哦!不過,這些不是數(shù)據(jù)分析思維本身,而是它的目標。如果把目標當做思維,每個八卦er都是數(shù)據(jù)分析師,那些狗仔隊簡直可以成為數(shù)據(jù)分析大神了!甚至娛樂界還有“謠言”=“真相”的說法。

也有數(shù)分的同學會給出比較干的內容:數(shù)據(jù)分析思維就是細分、對比、結構化、遞進、相關性,是AARRR、是漏斗模型等等。這個就比較接地氣了??刹皇敲矗课覀冏鰯?shù)據(jù)分析其實說來說去也就這些手段。

這對嗎?也不對。這些都是實現(xiàn)的手段、方法論,是屬于“術”的層面。

技術同學站出來了,那就是做各種數(shù)據(jù)產品,什么固定報表、多維分析、即席查詢、大屏展示一應俱全,做到數(shù)據(jù)即是服務,這總該對了吧?

這也只是數(shù)據(jù)分析的工具而已,是“器”的層面。數(shù)據(jù)產品做好了,肯定是能提升數(shù)據(jù)分析的效率、增強數(shù)據(jù)分析的能力。

數(shù)據(jù)分析思維是什么

以上的口號、目標、手段和工具,都不是數(shù)據(jù)思維,而是數(shù)據(jù)分析的一個個的側面。

我們繼續(xù)思考:這一切的本質到底是什么呢?前面好像沒路了。

好在我們有萬能的哲學。我們得借用一下哲學的研究方法:

抽象是哲學的根本特點。一切具體的存在和發(fā)展都必須遵循抽象的規(guī)律;一切具體的應用學科都應該遵守抽象的哲學原理,但這必須以哲學原理的正確性為前提。

好,就用抽象這個工具繼續(xù)思考,我們先總結、歸納,然后再抽象,這是自下而上的歸納法。然后抽象出來之后,再自上而下的往下演繹,驗證一下我們思考的結論是否正確。

因為是歸納法,那這些東西要多少有多少,窮舉當然是一個好辦法,但是篇幅有限,我們選擇最優(yōu)代表性的就行了。

  • 我們先把各種AARRR、RFM、帕累托、四象限等抽象一層,就得到了業(yè)務分析模型,是用一個個固化的結構來解釋數(shù)據(jù)表現(xiàn);

  • 我們把聚類、分類、預測等抽象一層,就得到了算法模型,是用一個個數(shù)學公式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的演化;

  • 把對比、細分、結構、遞進抽象一層,就是數(shù)據(jù)分析方法,是用一個個技巧發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)表達的內在含義;

  • 把數(shù)據(jù)地圖、固定報表、多維分析報告、大屏、A/B Test抽象一層,就是數(shù)據(jù)分析工具,是用一個個系統(tǒng)提升我們分析的效率。

我們把業(yè)務分析模型、算法模型、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析工具等再抽象一層,是什么?

有同學瞬間就通透了:哇,這不就是數(shù)據(jù)分析思維嗎?抱歉,我們不需要名字。抽象一層之后叫啥其實無所謂,叫數(shù)據(jù)分析思維、叫數(shù)據(jù)思維、叫干飯思維都無所謂。我們真正在意的是再抽象一層之后,這一層的核心意義是什么?

我思考的結果是:不管是用業(yè)務模型來解釋數(shù)據(jù)表現(xiàn)、還是用數(shù)據(jù)公式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的演化、還是用技巧發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)表達的含義、抑或是用工具提升我們數(shù)據(jù)分析的效率,本質上都是在做同一件事:一刀劈開是非對錯。

建模

很多數(shù)據(jù)分析高手都曾說:數(shù)據(jù)分析其實就是把定性的事情轉變?yōu)槎?,這樣我們就能夠更具象化、標準化,能橫縱對比,能細化放大,能把復雜的事情簡單化。

這很對,也是數(shù)據(jù)分析的核心價值所在。

但是!我們量化分析之后呢?做什么?還是得回到我們最終用戶身上,告訴他,這樣好,那樣不好,為什么。這么對,那么不對,為什么。

很多數(shù)據(jù)分析師還總結一個原則:只描述事實,不做判斷。其實我認為不太恰當。在量化階段的確需要這樣做,但是在往下落的時候你還是只描述事實,不做判斷,這樣是沒信服力的,價值也有限。另外還有一個惡果,就是描述事實誰都會,業(yè)務/運營就會說:你把數(shù)據(jù)給我就好了,我自己看。

所以我們必須要有這驚天一刀,劈開混沌,分清是非對錯、好壞善惡。數(shù)據(jù)領域本來就有這個詞,這就是“建?!?。

本來想舉幾個例子,可是自己公司的例子不能舉,別人公司的例子又拿不到,非常惱火。不過有個非常好的角度可以給大家剖析一下舉例子一定要真實的嗎?未必!我們既然是想證明“一個模型如何說服別人”,那么反面的例子也是OK的,對不?

比如最典型的沃爾瑪“啤酒+尿布”的虛假案例(注1),到現(xiàn)在仍然是大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)商機的典型案例。他們就是通過“啤酒+尿布”這個奇特的建模角度告訴大家這樣的商品組合很好。你看,用戶很買賬!沒有人在乎這是一個虛假的例子!但是如果你給一張表格,然后讀數(shù),用戶大概率會開始低頭玩手機的。

這一點我們確認之后,再往下演繹試一下。既然數(shù)據(jù)分析思維的核心是一刀劈開是非對錯、好壞善惡,套用一個詞就是“建?!薄D菙?shù)據(jù)分析思維往下細化應該有哪些呢?

其實我們想來想去無非還是那些,方法論、資源、流程、工具、原則等等。那再往下拆解呢?當然也能拆解出來很多內容了,比如:

總結

OK,回到最開始那位同學提到的那個判斷:“數(shù)據(jù)分析思維又是一個很虛的東西...”

數(shù)據(jù)分析思維很虛嗎?在我看來,非常的實!無比的扎實。數(shù)據(jù)分析通過量化,把大眾認知中的定性思維轉變?yōu)槎克季S,從而讓我們更容易理解數(shù)據(jù)、看懂數(shù)據(jù)、比較數(shù)據(jù)。但是我們千萬不能站在量化的高臺上俯瞰用戶,這樣用戶會離你原來越遠。

我們還需要加一步,對數(shù)據(jù)和業(yè)務進行建模,一刀劈開是非對錯,好壞善惡,回歸到用戶的二元認知中。告訴他們這個好,那個不好,為什么。這樣用戶才會信服你,認可你,接納你。我認為這才是數(shù)據(jù)分析思維的核心奧義。

注1:Daniel J. Power:What is the "true story" about using data mining to identify a relation between sales of beer and diapers?

 (http://www.dssresources.com/newsletters/66.php)

-END-

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    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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