數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生産因素。在商業發展迅速的今天，數據分析滲透到了各行各業。然而，很多數據崗位從業者，常常戲稱自己是SQL Boy/Girl、表哥/表姐、提數機器、報表maker、無腦調包俠等等，價值感的缺失和迷茫，意味着沒有方向和期待。

那麼，好的數據分析應該怎麼做？你真的會了麼？

别陷入技術至上的誤區。追求技術的進步和發展本身沒有錯，但不能一味強調高級方法。過分追求所謂的尖端的、高級的、前沿的分析技術或工具，是一種要不得的執念。更何況，企業的數據倉庫怎麼建設是一個綜合的考量，也會有很多曆史遺留原因。隻要能解決問題，就是好方案，千萬别一味強調高級方法。

寬廣的業務視野。誰都知道數據分析需要懂業務，可都是隻聞其名，不得精髓，以至于很多人在一開始就迷失了。業務雖然很複雜，但從數據分析的角度看，仍然是有迹可循的。首先是商業模式，即向誰提供什麼樣的商品或服務；其次是交易是如何在人-貨-場的不同維度形成閉環的；最後是企業各個部門在交易閉環中分别承擔的職責，以及周期性的工作重點是什麼。隻有這樣儲備下做出的數據分析才不會和業務脫節。

數據未動，思路先行。隻要把分析思路梳理清楚了，數據分析已經完成了一大半，而且整個分析邏輯也會清晰和順暢很多。分析思路主要有兩個方面，一是和業務方充分溝通需求，明确分析目的，究竟是要解決什麼問題，切忌想當然。隻有對分析目的有清晰的認識，分析的過程和結果才會有價值。二是分析框架的搭建，業務是靈活多變的，用數據抽象業務需要大膽假設，小心求證，切忌拿到需求就立馬着手分析。

科學的分析方法。目的明确了，思路也清晰了，但是在具體分析的過程中，分析方法不當也難以得出準确的結論。列舉幾個常見的缺失：缺乏數據源驗證：特别是涉及到B端的業務，談生意，需要大量的線下溝通，且溝通過程基本都靠銷售自己完成，可能會導緻數據失真，進而影響分析結果；沒有全流程意識：隻關注單一環節，忽略了業務鍊條的上下遊，單一環節出現問題，上下遊環節都需要做相應的調整；不做關聯分析：隻看單一指标，隻做簡單歸因，忽略了很多問題并非隻有單個因素，且多個因素和問題之間并非是因果關系；

結合業務動作給解決方案。發現異常指标，沒有結合數據分析去采取有效措施；複盤羅列數據，沒有總結出有助于業務發展的結論。這些都是＂形式主義＂式的數據分析，看似沒有問題，實際沒有任何指導意義。數據分析應該是：從業務中發現問題，用對業務的理解和邏輯思維分析問題，找到問題的症結所在或者發展态勢，給出可行性的方案，然後協調各方的資源推動落地。

從業務中來，回到業務中去。數據分析不僅僅是用來發現問題，或者僅僅隻是用于報表展示，而是可以持續指導業務增長！

獨角獸互聯網公司商業化總監

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