数据分析思路知识笔记

基础的分析思路，这么建

最近天气多暴雨，某天你走在街上，被突然袭来的暴雨淋了个落汤鸡。猛跑回家，感觉身上很冷、 发抖、打喷嚏。你会怎么想？——生活的常识告诉你：可能感冒了！这时候你可能会选择不理它， 扛过去就好了。也可能吃点感冒药，因为你假设自己感冒了。

过了几天，没有发冷、发抖、打喷嚏的症状了。你觉得感冒好了，就不会再吃药。但是如果你发现 自己还是没好，甚至觉得头好烫。妈呀，赶紧找个体温计测测，一看38度，心中顿觉紧张，于是跑 去看医生。

这就是一个完整的数据分析思路的例子。可能会纳闷。啥！这就数据分析了？底层逻辑、 裂变思维、CNN模型呢？除去各种玄幻的名词，除去巨复杂的统计学、数学方法。分析的本质就是 这么简单：

1. 观察现象（冷、发抖、打喷嚏）

2. 结合原理（感冒的症状）

3. 做出推论（我感冒了）

4. 采取行动（吃药/扛过去）

5. 验证假设（吃药3天/扛了3天）

6. 进一步分析（症状消失/症状加剧）

7. 进一步行动（不理它/看医生）

进一步的提升思路，这么做

上边的例子看似简单，可背后 有一些基本前提：

1. 观察到位：我们观察到了冷、发抖

2. 了解原理：我们知道感冒有这些症状

3. 可以采取行动：我们能决定吃不吃药

4. 可以观察到行动结果：我们能观察到吃药效果

这些前提在真实工作中，常常不存在。

1. 数据分析师不了解销售/运营/产品/售后到底在干啥
2. 数据分析师只懂跑数，对销售/运营/产品原理一窍不通
3. 业务行动计划不知会数据。到底有没有整改问题，啥时候改，改成啥样，都不知道

以上都不知道，自然没法把分析逻辑和业务结果联系起来，经验也没法积累。

这就好比一个人，既没有淋过雨，也没有医学常识，每天坐在空调房里敲键盘。你去问他淋雨了不 舒服会怎样，肯定是问不出个所以然的。想这一步困境，懂医学常识是必然的。就像医生诊病，不 见得医生非要把所有病都得一遍，但是懂医学理论，就能有条理的诊断病情。

当然最好的状态，是建立起：设定数据指标→数据监控过程→数据预警问题→分析问题→探索对策 →进行测试→验证假设→总结经验→循环监控的流程。很多羡慕的所谓“大厂经验”，其实只是这套流程运转的比较顺利而已。

更复杂的思路，这样想

然而只懂医学理论，还成不了真正的医生。因为现实中能一见到医生，能清晰的说出：“自己从27 号开始发烧，已经持续到今天，期间体温没下过38度，27号淋了雨，没有其他症状，没有喉咙痛” ——这样理性、清晰的病人少之又少。

真实的病人总是一进门只会哼哼：诶呦，诶呦，诶呦，医生啊，我浑身难受啊，快救救我啊！

医生问：到底哪难受？

病人：全身难受……

这时候咋办？医生只能从0开始沟通：

问家属：“到底他哪里不舒服？”

查病历：“之前有什么病史？”

做检测：“测个体温/验个血/拍个片看看？”

问行为：“吃了什么？去了哪里？”

做测试：“我按你这里，会不会更疼？”

这里不全是医学知识，更多是沟通的技巧和推理逻辑。数据分析工作和这种情况非常类似。因为业务部门自己是那个在雨里狂奔的人，啥时候淋湿的，淋 湿了啥感觉，他们比数据分析师更早感受的到。就像得了感冒很多人选择自己扛过去一样，很多业 务部门也喜欢选择：自己扛过去。所以最后到数据分析师这里的问题，往往是“诶呦，痛痛痛，我 也说不清楚”——因为说得清楚的早自己处理了。

这就意味着，数据分析师也要像医生一样，不但会加减乘除，更得会望闻问切，才能切中问题要 害。好的问题梳理，是成功的四分之三。问题能理的清楚，后续的推进就能非常省心省力。

更深层的问题

当然，只会喊：疼疼疼的病人还不是最讨厌的，起码他有治病的意愿，还能沟通。以下这几类都更 加讨厌，而且很凶险：

1. 经验主义：医生请直接给我感冒药！我有十八年感冒经验，你诊断的和我经验不符
2. 拒绝面对：我人来的时候还好好地，怎么到你这就病毒感染了呢！
3. 拒绝投入：你必须不花我一分钱，不验血不拍片还能诊断对咯！不然你就是骗子！
4. 篡改数据：自己偷偷吃个退烧药，然后测体温的时候36.7度，蒙混过关……

数据分析师同样会遇到这样的问题：

1. 经验主义：老夫从业20年，不符合我的感觉的都是错的
2. 拒绝面对：谁说我做的不好！我不做业绩更差/全行业都不好
3. 拒绝投入：项目上线要快，所以埋点就省了吧/数据治理太麻烦，业务要快！不搞了
4. 篡改数据：人为刷流量、刷阅读/活动规则留薅羊毛的空间/改目标、参照组

注意：这已经不是分析思路的问题了。现在的问题是，这些人胡搅蛮缠，试图甩锅。用理性、正常 的逻辑和他们无法沟通。这时候需要的是对付敌人的手段。具体来说，是如何推进项目的战术。所 以真遇到这些人，请不要怀疑自己的思路出问题，而是看怎么趋利避害，争取一个好结果，至少不 白白背锅。

小结

建立分析思路的基本流程是：

1、观察现象（市场口碑、业务反馈、指标变化）

2、结合原理（业务逻辑+分析逻辑）

3、做出推论（建立假设）

4、采取行动（基于假设，采取业务动作）

5、验证假设（检验结果，积累经验）

6、进一步分析（持续监控）

建立分析思路，需要的辅助是：

1、有良好的数据采集、数仓建设、数据治理基础

2、有良好的业务沟通机制

3、对业务逻辑有基础了解

4、能观察到业务行动的结果

5、区分非技术问题，区分恶人/善人

最后

以上就是感性汉堡为你收集整理的数据分析思路知识笔记的全部内容，希望文章能够帮你解决数据分析思路知识笔记所遇到的程序开发问题。

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