会工具和技巧,但数据分析还是做不好?教你掌握数据分析思维

会工具和技巧,但数据分析还是做不好?教你掌握数据分析思维

【前言】

一名合格的数据分析师需要掌握的技能包括哪些?

很多数据分析教学都会这样:教你excelPython,MySQL,机器学习,还有一些方法比如逻辑树分析、管道分析、留存分析等等分析方法。

然而,依然存在这样一个现象,掌握了这么多工具和技能却做不好数据分析。面对企业具体的业务问题,我们还是会容易两眼一抹黑的。

就好像我们大部分人在学习英语的时候,往往是先学习单词、语法、音标等等,以为很熟练了,但是一开口就凉凉了。

而英语母语的人就算讲不清具体语法,却自如表达,这就是因为他们是拥有“英语思维”的。

类比到数据分析里,就算你的工具和技能再熟练还是不够的,还必须拥有数据分析思维。

数据分析思维决定了你如何思考问题,如何搭配这些分析方法,如何得出结论,如何确定问题。

那么究竟什么才是分析思维呢?

小九这里整理了有以下5个方面

01学会只说事实,不说观点

在数据分析工作中,数据必须呈现的是事实而不能是观点,这样才能保证每个人接收到的信息是相同的。因此,数据分析师第一个要训练的思维方式便是:只说事实,不说观点。

事实和观点这两个名词看起来相差甚远,其实实际生活中我们经常会将两者混淆。

举个例子:当你的同事告诉你“最近的留存率大幅下降了。”

你觉得这句话是事实还是观点呢?

很显然这句话是观点。因为每个人对下降程度的定义是不同的,究竟下降多少算大幅下降?也许你认为的大幅下降在我看来变化并不算大。

那么如果改成说:留存率下降了。

这句话是事实还是观点呢?

简洁明了的六个字,看起来已经非常像事实了,其实它依然属于观点的语句。

原因是存在这样一种情况,留存率在短期内它看起来是下降的,但是你站在宏观的层面上,以月为单位甚至以年为单位,它是上涨的,那么你究竟说他是上涨还是下降呢?

那么到底什么是事实?

周一至周三的留存率持续下降,周三相比周一已经下跌了5%。

这句话就是事实,这句话不会出现歧义,不同的人都能理解。

只有分清楚观点和事实才有继续分析的可能性。

因为观点的沟通会出现误差,而事实则不会。如果我们用观点进行沟通,自然会存在出现误解的情况。如果连事实背景都没有理解清楚,后续的分析也就无从谈起了。

02用客观标准去判断

如果只有一堆数据,对我们的业务问题分析是没有帮助的,重要的是这个数据怎么转化成业务信息,如果用主观判断数据的好坏是不能解决问题的。

拿上面的那句话举例子:

那么周三相比周一的留存率,下跌了5%,这个数据到底表现出来的是什么呢?

首先,我们要定义一个标准。

那标准应该怎么找?

1.可以是老板定的标准,看数据是否符合老板心中的标准,老板毕竟是老板嘛。

2.可以看行业或者其他公司相同产品的平均标准,看看这个数据下降是否是该行业存在的普遍现象。

  1. 可以把自己的过去作为标准,在过去的数据中找到类似数据情况,进行对比。

然后我们通过数据和这些标准进行对比,得出一个观点。

比如我们可以分析每周的情况,看是否存在这一历史相同趋势,如果以往每周三都会出现下跌,平均下跌6%,那么我们就可以认为目前数据是正常现象,不存在什么问题。

有了客观标准,那么得出的结论也都是客观的,如果我们不定义好标准,而用主观想法去判断数据的好坏,那么不同部门的人理解会不同,是没办法沟通的。

03学习不预设立场

在数据分析的场景下,我们需要尽可能地找出真实原因。此时如果有预设立场的决断方式,就会造成许多错误,因为现有经验和知识在应对未知事物时是不足的,是有偏差的。

举个例子,三国时代诸葛亮以焚香弹琴的从容悠情,用一座空城巧退司马懿,恰是因为“诸葛一生唯谨慎”的论断使司马懿以管窥天,最后痛失战机。这就是先入为主的预设,想当然使之了。

而且不同的岗位,往往决定了在岗位的人思考的角度和范围,出现“屁股决定脑袋”的现象。

当业务出现了问题,相关的业务人员往往会预设一个立场:这事没有看起来那么糟,或者这事和我没关系。

比如当留存率下降了,业务人员的反应往往会出现这样的想法:自己的运营活动举办得很成功呀,为什么会下降,一定是行业因素导致的,或者这一批的用户存在质量问题等等。于是为了证明这一观点,业务人员会顺着这个预设的前提,去寻找一些相关的证据来解释留存率下降的现实。

实际上,想要证明一个观点,只要你肯去找,不管观点多么荒谬,总能找到支持你的理由。统计上著名的辛普森悖论(Simpson’s Paradox)就可以得出完全相反的结论。

举个比较荒诞的例子:

我想要证明一种物质是有害的,我列举出以下论点:

1.它是酸雨的主要成分;

2.会导致泥土流失;

3.过多的摄取可能导致各种不适;

4.皮肤与其固体形式长时间的接触会导致严重的组织损伤;

5.吸入该物质容易引发窒息;

6.处在气体状态时,它能引起严重灼伤;

7.在不可救治的癌症病人肿瘤中已经发现该物质;

怎么样,你会不会觉得这是一种非常危险的物质,实际上,上面描述的是“水”。

因此,预设立场再去找证据是一件相当不靠谱的事。

数据分析部门为了保证分析具有独立性,是会独立于业务部门之外,这样可以确保数据分析师没有业绩压力。

而正是由于数据分析的独立性,所以最终问题究竟是在产品上、运营上或者市场上,数据分析师都不会有明显的偏向,只认客观数据。

同样是留存率下降了,数据分析师的职责就是找出下降的真实原因。他们要梳理出和转化相关联的各个环节,获取数据,根据数据推演出合理的结论。

有些资深的数据分析师有一定的业务敏感度,他们会提出一些可能性很大的假设。比如他们猜测可能是哪里出现了问题,那么就需要找到一些数据来验证这个假设。

要注意,假设验证与预设立场是不同的。

预设立场,是要找到证据来证明猜想,一个数据不行,那就换另一个数据。直到能证明这个观点为止。

验证假设,是事先规划验证这个假设需要的数据。如果数据最终不符合假设,那么就抛弃这个假设。

一个好的数据分析师,能够根据客观数据,随时抛弃旧的假设,并建立新的假设。抛弃固有的思维定式,这是非常不容易的,人的思维都存在思维定势,这也是为什么说数据分析需要锻炼分析思维的原因。

04更多地使用演绎推理

归纳与演绎是逻辑思维的两种方式。人们认识活动,总是先接触到个别事物,而后推及一般,又从一般推及个别,如此循环往复,使认识不断深化。归纳就是从个别到一般,演绎则是从一般到个别。

绝大多数人思考问题的时候,会下意识使用归纳法。举个例子:亚洲的天鹅是白色的,欧洲的天鹅是白色,美洲的天鹅是白色的,所以,所有的天鹅都是白色的。

在职场上,遇到这样的现象,第一个月到第三个月的成交金额连续上升,初级数据分析师往往会说:成交金额呈现上升的趋势。这句话的潜台词含有这样一层意思:预计交易金额在第四个月也会上升。

这是典型的归纳法思维,这种结论就跟没分析差不多,就算把数据丢给业务人员,他们也能看出目前是呈现上涨趋势的。

因此,如果想要做好数据分析,就不能单纯使用归纳法。要善于使用演绎法,从原因找结果。

我们现在想要去预测第四个月的成交金额会如何变化,首先需要分析出前三个月的成交金额为什么会上涨?使得上涨的原因或者条件有哪些?是否存在特定节日背景影响?这些因素在第四个月是否依然在?

只有当维持成交金额上涨的因素不变,我们才能说第四个月会继续延续上涨的势头。

经过演绎法推理的结论不会存在bug,更加合理,并且通过深挖找出了上涨的因素,这才是业务人员想要知道的。数据分析的价值就体现在这里。

05寻找信息背后的逻辑

哲学上有个词叫做“透过现象看本质”。一个问题展现在我们眼前时,往往附带了很多附加成分。数据分析师的工作是需要经常和业务人员沟通的,帮助他们解决实际的业务问题。

然而,很多业务人员没有考虑清楚就跑来沟通,他们的需求可能充满了逻辑问题,这时我们就需要帮对方理清思路,找出对方表述背后的逻辑。

当数据分析师听到业务人员这样问:本周的留存率相比上周已经下降了5%,怎么办?

作为数据分析师应该怎么回答呢?

这句话听起来感觉没什么问题,实际上逻辑并不是特别严谨。首先,这句话的前半部分表达了事实,这很好,不需要再去通过观点找事实了,但这句话的后半句有一个潜台词:

本周留存率相比上周下降了5%,这是个不好的情况,需要解决。

这里我们分析出这句话出现的两个衍生问题。

首先,留存率下降5%是否真的是不好的情况呢?

这就涉及到了上面提到的客观标准了,通过标准解决出数据的业务含义。那么我们首先要协助业务人员找到一个标准。

其次,如果数据表现真的不好,这是现在急需解决的问题吗?

这个问题的答案也是不一定。

在商业领域,各个环节都需要维系,在同一时间段,各个环节都会存在着需要解决的问题,而一个企业的资源往往是有限的,处理问题是有轻重缓急之别的。为什么要先解决留存率的问题,而不是解决引流的问题、转化的问题、活跃度的问题?

数据分析师必须了解到企业当前的战略方向和重心,把有限的资源投入到更重要的环节上去,如果不想清楚这些,就开始上手分析怎么办,那么这样的数据分析师在工作中常常会费力不讨好。

【总结】

现在有很多人想要速成数据分析,认为只要学好工具,就能做好数据分析了。分析工具、分析方法等技能确实可以速成,但是数据分析师的分析思维能力不是那么容易获得的。

想要做一个好的数据分析师,必须拥有数据分析思维,这是需要花时间去训练的思维技能。上面提到的5点希望大家都能够在工作中充分掌握并运用。

事实上,不仅仅是数据分析师,在很多岗位上,拥有良好的分析思维都是非常必要的,会让你在工作和生活上思路更清楚。

培养具有出色分析思维的商业数据分析师,而不是谁都可以代替的工具人。

分析思维就是为了帮助大家去提升和锻炼分析思维的,以一个5分钟左右的短视频形式,包含一个现象或者故事,可以在了解有趣故事的同时学会分析思维的用法,寓教于乐。这样的学习方式,不会枯燥,也不会占用太多时间,能够更有效地坚持学习。毕竟锻炼分析思维最重要的就是坚持!

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