数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。在商业发展迅速的今天，数据分析渗透到了各行各业。然而，很多数据岗位从业者，常常戏称自己是SQL Boy/Girl、表哥/表姐、提数机器、报表maker、无脑调包侠等等，价值感的缺失和迷茫，意味着没有方向和期待。
那么，好的数据分析应该怎么做？你真的会了么？
别陷入技术至上的误区。追求技术的进步和发展本身没有错，但不能一味强调高级方法。过分追求所谓的尖端的、高级的、前沿的分析技术或工具，是一种要不得的执念。更何况，企业的数据仓库怎么建设是一个综合的考量，也会有很多历史遗留原因。只要能解决问题，就是好方案，千万别一味强调高级方法。
宽广的业务视野。谁都知道数据分析需要懂业务，可都是只闻其名，不得精髓，以至于很多人在一开始就迷失了。业务虽然很复杂，但从数据分析的角度看，仍然是有迹可循的。首先是商业模式，即向谁提供什么样的商品或服务；其次是交易是如何在人-货-场的不同维度形成闭环的；最后是企业各个部门在交易闭环中分别承担的职责，以及周期性的工作重点是什么。只有这样储备下做出的数据分析才不会和业务脱节。
数据未动，思路先行。只要把分析思路梳理清楚了，数据分析已经完成了一大半，而且整个分析逻辑也会清晰和顺畅很多。分析思路主要有两个方面，一是和业务方充分沟通需求，明确分析目的，究竟是要解决什么问题，切忌想当然。只有对分析目的有清晰的认识，分析的过程和结果才会有价值。二是分析框架的搭建，业务是灵活多变的，用数据抽象业务需要大胆假设，小心求证，切忌拿到需求就立马着手分析。
科学的分析方法。目的明确了，思路也清晰了，但是在具体分析的过程中，分析方法不当也难以得出准确的结论。列举几个常见的缺失：缺乏数据源验证：特别是涉及到B端的业务，谈生意，需要大量的线下沟通，且沟通过程基本都靠销售自己完成，可能会导致数据失真，进而影响分析结果；没有全流程意识：只关注单一环节，忽略了业务链条的上下游，单一环节出现问题，上下游环节都需要做相应的调整；不做关联分析：只看单一指标，只做简单归因，忽略了很多问题并非只有单个因素，且多个因素和问题之间并非是因果关系；
结合业务动作给解决方案。发现异常指标，没有结合数据分析去采取有效措施；复盘罗列数据，没有总结出有助于业务发展的结论。这些都是＂形式主义＂式的数据分析，看似没有问题，实际没有任何指导意义。数据分析应该是：从业务中发现问题，用对业务的理解和逻辑思维分析问题，找到问题的症结所在或者发展态势，给出可行性的方案，然后协调各方的资源推动落地。
从业务中来，回到业务中去。数据分析不仅仅是用来发现问题，或者仅仅只是用于报表展示，而是可以持续指导业务增长！
独角兽互联网公司商业化总监
每天分享人生感悟、职场心得、专业知识
有感兴趣的内容可在评论区留言
,
