【探讨】为什么数据分析师要用产品思维?

数据分析这词汇时髦的不得了,然而就像这些年所炒的各种概念一样,当冷静下来,请很多人解释数据分析到底是什么时,恐怕要有一个不错的答案很难。

  比较常见的答案是:数据分析就是分析数据。那么怎么分析,分析什么呢?显然这个答案没有回答实际的问题。然而,正是这种含糊其词的状况,笼罩在业内,尤其是互联网行业的数据分析领域。似乎数据分析的诉求不断的提升,但究竟分析什么,用什么分析,分析的结果如何应用,不要说想清楚,恐怕连想都没想过。

  在我看来,数据分析不是一项工作,尤其不是从后台取个数据,做个图表的工作,而是一个产品,能够满足某种实际工作需要的产品。比如数据指数系统,用来指导运营工作,让运营的同仁能够基于指数来评估自身工作的增益或者不足,进一步通过数据钻取来了解指数增加或减少的原因。好吧,这还是有点拗口。举个第三方的例 子:电视是一个让用户休闲的产品,把数据分析想象成电视吧。

  数据分析中,窃以为最重要的事情,就是明确数据分析的目的是什么,就像上面电视 的例子一样,要明确电视用来干什么,别诧异,玩游戏,看电影,看球赛,看肥皂剧,唱KTV等等的用法都会使电视有所不同。因此,数据分析的目的决定了不同 的方式方法,出发点永远是如何指导工作,无论是最基础的了解现状及趋势,还是机器自动学习的算法改进,永远如此。

  说到这,数据分析这个“产品”会有什么用处呢?太多了,多到让人太容易迷 失,数据会让人的野心暴涨,看到了指标A,会想着指标B,了解了这些,又希望钻取,这满满无期,虽然也有价值,但是投入产出非常不合理。因此,数据分析这 个产品,给用户的应该是“知识”,在没有转换成知识之前,所有的数据都是无价值的。我突然告诉你今天华氏105度,你觉得有价值么?

  说到知识,最好的转换方式无非是6个字:图形、对比、钻取。一图胜千言,指标增长还是减少,与自己对比,与控制组对比。当发现这些变化时,进入维度中观看不同的水平,是哪种水平导致了这些变化。其实非常简单,简单到比培训什么同比、环比、均值、众数、方差、高斯分布、ANOVA、非参数统计、因子扭矩还带个旋 转、贝叶斯分布等等等等简单的多。

  一定要目标导向,而不是工具导向。后者很可怕,我曾经遇到过一位同学,他很happy的告诉我他要用 SAS,我问为啥,答案是可以编程。我说好吧,心想真有米,要多么复杂的模型啊,实际上这复杂的模型就是描述统计量的计算。忘记工具、忘记模型,用目标来指引工作,假设要转化的知识是给的哪些用户,他们的业务场景假设是什么,是需要看数据来评估绩效,还是需要数据来改进工作等等。然后把知识告诉他,这就完 了。如果说真要让我推荐个什么工具,我说SQL\python\R\SPSS\Excel随便挑一个都行,如果不行,随时来找我。

  这么来总结吧:数据分析,就是将数据转化成知识的产品。所以,不应该有数据分析师这个角色,而是产品经理这个角色

点评:对数据分析有一定的认识,但是认识不深。最终其实可以用一句话概况:数据分析师如果要想让你的数据分析结果有价值,能“落地”,必须有产品经理这种思维,就是:用户的痛点是什么(对应数据分析师:业务方碰到什么问题)?设计什么样的产品(请记住不是功能)来解决(对应数据分析师:你给出什么样的观点或者方案)?怎么让用户接受这个产品(怎么让你观点或者方案落地执行)?

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2015-06-12

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