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    高級的數據分析,長啥樣?

    2022-10-31 17:36分類:數據分析 閱讀:

      有的同學做了很多數據分析,但卻依舊不知道高級的數據分析長什么樣,該怎么做?本文系統地分享一篇高級的數據分析究竟長什么樣子,以便給大家一些對照,一起來看看。

     

     

    “你有沒有做過高級的數據分析?”

    這個問題一出,又問劈了很多同學。

    媽耶,平時都在跑取數單,啥是高級的數據分析見都沒見過,咋整?今天系統分享一下。

    一、通俗解釋,什么算高級

    問一個簡單的問題:汽車上如果沒導航,能不能開車?答:絕對可以。實際上導航普及也沒幾年時間。但沒有導航,開車會異常麻煩:找不到路;錯過路口兜一大圈;傻乎乎堵在路上不會繞……總之開車效率低了很多。

    這時候,只有各種路況牢記于心的老司機才能又快又準的抵達終點——這是人們通常心目中的“高級司機”。如果你去采訪他,他一定有很多“高級開車方法”可以分享。

    但是有了導航以后,開車學習成本極大降低,以前菜鳥連路都找不到,現在按著導航走,也能大差不差地到達終點。雖然高級的司機肯定還是會略快一點,但是高級程度已經大大下降了——因為結果上的差距拉近了很多。

    雖然老司機們口頭上還是會有很多復雜的,難以學習的技巧,但是結果的差距相近,讓人們不再那么迷信他們。反而開始吐槽他們的各種惡習:加塞、壓實線、變道不打燈……

    所以我們看到,所謂的高級有兩種理解:

    1. 業務上的高級:被少數高人掌握,結果上又快又準,口頭炫酷復雜。
    2. 技術上的高級:能幫助大量菜鳥,結果上提升效率,操作簡單輕松。

    那么問題來了:數據分析,算是技術呢?還是業務呢?

    二、高級的數據分析,需要什么

    之所以舉導航的例子,是因為數據分析和導航非常類似:

     

    所以理論上,最高級的數據分析成果,就應該類似導航:

     

    真正高級的數據分析,是體系化作戰,以業務流程為保障,以數據采集為基礎,以報表為骨干,以數據產品為賣點,兼有業務經驗沉淀與模型輔助,是一套簡單易用的工具體系(如下圖所示)。

     

    但是,如果在面試或者對外交流的時候,經常有些不懂行的人出來嘀咕:你這個做得不夠高級呀。為啥呢???

    三、為啥不識貨的人那么多

    越高級的數據分析,在菜鳥眼中越簡單!

    因為其中太多腳踏實地干活的部分,完全不夠炫酷、玄幻、高大上嘛!

    他們會不停嚷嚷:

    • 數據本來就很大呀!
    • 不就是做個報表嗎!
    • 不就是做個提醒嗎!
    • 你這預測也太簡單了!
    • 能不能我嘴上不說,你自動預測我心里想什么!

    你要是試圖給他們解釋:這個只是看起來簡單,需要打通n個系統,做n多埋點,采集n多數據,進行n次反復實驗。就像你要跟他解釋導航軟件需要搞衛星遙感,街道實拍,預計算路徑一樣——他既聽不懂,也不覺得很高級。

    他們會繼續嚷嚷:導航不是很多人都能做嗎,不就是輸入一個地址嗎,有啥難的??傊?,對他們而言,操作簡單就是方法簡單,只要聽懂名字就等于理解過程。他們渴望的是過程聽不懂且效果出人意料地牛逼的玩意。

    是滴,菜鳥們需要的不是個數據分析師,而是個巫師。帶著尖尖帽子,拿著魔杖,穿著灰色長袍,口中念著:阿瓦達克拉夫拉!然后變出一堆鈔票來。你不張嘴,他掐指一算,便知施主今日星座運勢——這看起來多高級!

    當然,行業里還是有識貨的人,但是萬一遇上這種菜雞,還偏愛跟你較真:“你有沒有啥高級的方法”,該咋對付呢?

    四、如何提升數據分析的高級感

    我們拿看似最簡單的銷售分析舉個例子。注意,以下方法只適用于面對不懂行且豪橫的壞人。本質上,這種質疑來自對數據分析工作的不理解,和對自身能力的過度自負。所以想要懟回去,剎掉對方的銳氣,可以這么干:

    第一步:反客為主

    把他想抨擊你的話,主動說了。走他的路,讓他無路可走。

     

    第二步:展示神跡

    注意:評價數據分析方法是否高級,本質看效果。所以想說一個高級的東西,先講,這么干有什么好處。(如下圖)

     

    第三步:引經據典

    本質上菜鳥們喜歡:模型、思維、范式這種巨牛逼的名字,所以起個牛逼名字。比如:“我用數據分析發現了與銷售業績關聯度高的5個維度”,直接叫“構建銷售五力模型”。是不是逼格一下上來了。類似的:“我按照5個維度對銷售進行了聚類分析,劃分為5個群體”直接叫“構建分層精準運營體系”……絕對好使!

     

    第四步:繁花似錦

    不要解釋太多操作細節,解釋多了,他聽懂了,還嫌棄你不夠“高級”。類似:“我按照XXX規則提取銷售名單交給業務部進行跟進,經過1個月檢驗發現65%預測正確,30%出現誤差”就太腳踏實地了。直接叫:“建立賦能系統,進行5輪迭代,持續優化模型效能”直接把人看趴下。

     

    差不多幾步下來,對方或是噴人銳氣喪盡,或是被吹得心滿意足。如果有誠意合作的就直接往下聊了。如果是故意找茬的人,也無從下口——因為他自己也沒有高明到哪里去。

    那些天天吹高大上方法的人,一碰上數據采集,一碰上數據清洗,一碰上落地流程,基本都化成灰了。想反抗都反抗不了。

    陳老師每次去見類似的好高騖遠的客戶,都喜歡直接下載他們的APP,或者去他們的門店逛一圈。核心就關注他們的數據采集流程,以及活動規則設定。

    當我切換到微信小號一遍又一遍薅新人羊毛,讓我在銷售/導購那里聽到:“先生您隨便填一下這個就好”,我都會截圖、錄音記錄。之后再遇到跟我扯各種高級、智能、神奇方法的時候,就把這些基礎數據質量問題甩出來給大家看,然后話題基本都轉成:糞坑之上能不能蓋摩天大樓,哈哈哈。效果群拔。

    當然,作為從業者,我們還是希望業內浮躁盲目的氣氛少一點,大家多認真干活,這也是陳老師努力科普的原因。并且這里有些工作,比如預測業績,比如預測響應率,還是需要用到一定算法,比直接跑報表有技術含量。

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