從數據概念興起至今，毫無疑問數據已成為全世界最重要的資源。著名咨詢公司麥肯錫曾對全球多家知名且快速增長的企業進行分析，發現這些公司的一個重要共同點就是數據能力很強，且能夠充分發揮數據的價值，賦能企業增長。那么數據的價值究竟是什么？

數據的價值對公司來說是核心，對人來說也是極其重要的，具體從兩個方面來看：

• 數據是關鍵性決策的基礎依據
• 數據是效果復盤的唯一可衡量性依據

數據對于職場人員來說，就像是在海洋中迷失方向的指南針一樣，能夠精準的為后續工作指明方向。但是對于沒有接觸過數據的新人，別說應用數據，他們甚至不具備數據思維。

只有我們具備了明確的數據思維，掌握了數據獲取和分析數據的方法論，才能解決工作中的問題。

01、到底何為【數據思維】？

數據分析技能大同小異，而思維決定高度。數據分析包括數據運營，為了推動業務增長或其他分析目的需要去發現挖掘更多與結果相關的數據維度。所以數據分析不只是數據處理分析過程，還有前面未知的探索。

簡單來說，所謂的數據思維終極目標是讓數據呈現出畫面感，而不是一堆堆冰冷的數據指標。

假設我們現在需要投放廣告，廣告投放的目的無非就是吸引更多的用戶，最終實現營銷轉化，但同時也要注意其他的信息。比如：

• 廣告是否按時投放？
• 廣告的投入與產出是否成正比？
• 媒體/廣告公司承諾的量是否達到？
• 媒體/廣告公司出示的數據是真實的嗎？

廣告效果指標分很多，每一種監測指標反映不同的數據效果。比如：到達率反應廣告效果有沒有達到廣告公司的承諾；廣告受眾、地域分布反應投放的區域受眾人群是否正確等。

同時投放的維度不同監測的指標也不同。比如以推廣品牌為目的重點關注曝光量 ；以引入流量為目的重點關注到達量、關注量；以引導用戶參與活動為目的重點關注轉化量。

如果你做活動或者廣告投放，但是缺乏數據思維的話，可能最后的效果會很差。如果你懂得去深思數據背后的故事，那么數據所呈現出來的畫面感會讓你重新認識數據，從而去運用數據，做出準確的判斷。

由此可見，擁有清晰的數據思維才能夠深挖問題的本質，而不是我們只看到的表象。我們想要培養數據思維，需要具備以下幾點：

• 掌握業務常識和數據邏輯判斷能力；
• 培養數據敏感度和數據解讀能力；
• 構建數據分析法和問題分解能力；
• 加強數據處理能力和模型算法知識能力。

02、業務視角下的數據思維？

業務分析的流程一般是這樣的：

• 吃透業務的分析需求，系統性地引導業務分析
• 建立分析體系，不完整的地方，有業務幫忙補充
• 了解業務邏輯和模式，補充業務知識
• 分析結論和成果要有明確的業務指向

1、吃透業務分析需求

所謂吃透分析需求，就是對業務的需求進行深入理解，一方面是看需求是否合理，另一方面是對需求的全面思考。

先想清楚，業務的需求真的需要解決嗎？真的重要嗎？真的能實現嗎？真的有價值嗎？要對業務提出的需求進行深度挖掘，直到這個需求真的對其有價值。

其次，業務的需求往往是某個具體問題，零散而片面，所以我們要進行系統化的、全面的需求分析，從全局的角度引導業務分析需求。

2、建立分析體系

確定分析指標：首先是指標先行，梳理出你需要的指標，建立起指標庫，原則是要確定核心指標、剔除虛榮指標、盡可能簡化指標；

生成需求指標：很多指標可能并不是直接就有的，比如重度訪問用戶的占比，就需要組合訪問時長和UV這兩個指標，形成一個新指標。

建立分析框架：原則是要從指標的角度出發、從業務的角度出發、從流程的角度出發。

3、了解業務邏輯

把分析體系搭建起來后，與業務部門一碰撞，發現還是不能完全滿足需求。這種問題，本質上業務邏輯卻是，由三部分構成：

• 假設：業務方對問題的猜想。
• 證據：能支撐猜想的論據，包括數據、事實、邏輯推理等。
• 結論：基于假設+證據，論證產生的業務結論。

當明確了分析什么樣的指標、滿足業務什么樣的需求后，我們就要考慮整個業務的模式和邏輯，要關注用戶角色、運營角色、信息、渠道等，以及他們之間的流轉關系，以求用最高效的方式滿足戶需求。

4、分析結論和成果要有明確的業務指向

業務人員看你的分析結論，是要能夠馬上采取對應行動的，這才是數據分析的根本目的。因此你的分析結論切勿羅列數據結果，一定要有明確的指向性。

就拿報表需求來說，你的報表分析沒有任何的邏輯，沒有回答業務的疑問，沒有加入業務的思考，就完全是一張廢紙而已，業務想要的其實只有一句話：“我該怎么辦？”

所以，做數據分析，要從具體問題出發，到一個指向業務的行動結束。想要超出業務期望，當然得了解具體業務期望是什么，解答他們的問題，幫他們發現更深層的問題。

（本段內容轉載自知乎：李啟方）

對于沒有業務思維指導的數據分析只能是一張廢紙，這一點對于剛剛入門數據分析的新手來說，尤其要注重積累和培養。

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