“領導期望高，數(shù)據(jù)難題擾?！?在數(shù)據(jù)驅動業(yè)務的時代，數(shù)據(jù)分析師常常陷入困境。領導對數(shù)據(jù)寄予厚望，可現(xiàn)實卻往往不盡人意。如何應對這一挑戰(zhàn)？本文將深入剖析，為數(shù)據(jù)從業(yè)者提供破局之道，幫助他們在領導的高期望下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。

做數(shù)據(jù)的同學們，最怕被人噴：“你做的沒有用！”

十個“你做的沒有用”，至少七個和期望值過高有關

特別是越不懂數(shù)據(jù)原理的人，對數(shù)據(jù)的期望值越高

悲劇就是這么來的。怎么破？

問題場景：

某零售企業(yè)開始互聯(lián)網(wǎng)轉型，已上線微商城，并配套建設CDP，對微信端用戶信息有一點采集（僅限于用戶ID+購物行為+七零八落的互動行為）。

現(xiàn)在負責微商城的領導找到數(shù)據(jù)分析師，表示：我們啥都有了，就差一個高深莫測的分析了，希望你能做出有價值的用戶畫像模型來提升業(yè)務。

問題1：聽了以下五位領導的發(fā)言，你覺得他們“不懂數(shù)據(jù)”的程度排序是……A：我們啥都有了，就差一個高級建模了

B：你要做人工智能大數(shù)據(jù)分析下用戶畫像模型

C：我們日常的商城報表來來回回就那幾個數(shù)，也看不出來啥

D：微商城的留存效果不好，用戶復購低，得分析下問題

E：比如，買過護膚品的用戶，可以看她多久能復購一次

思考一分鐘

什么算不懂數(shù)據(jù)

拜各路網(wǎng)絡文章、網(wǎng)絡課程所賜，現(xiàn)在一提起數(shù)據(jù)，新人們滿腦子都是：excel，sql，python，tableau，hadoop，spark，sklearn，tensorflow，那么既然這五位領導一行代碼都不會寫，那么答案就應該是：A=B=C=D=E=0咯，只有我才是精通數(shù)據(jù)的大神……

或者還有些新人認為：模型最牛逼，那肯定提模型的領導最牛逼了。所以是B≥A≥D≥C≥E，領導都說了要大數(shù)據(jù)人工智能用戶畫像模型了，看我不模他個天翻地覆……

大錯特錯

生產(chǎn)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)部門的事，但應用數(shù)據(jù)是每個部門的事，甚至很多資深的業(yè)務人員，要比每天跑數(shù)的表哥更懂數(shù)據(jù)的含義和用處。所以從一開始，就不能拿技術能力去要求業(yè)務部門，而是得看這些人懂不懂如何用數(shù)據(jù)。

應用數(shù)據(jù)最大的瓶頸，當然不是建模，而是采集數(shù)據(jù)。沒有好的數(shù)據(jù)質量，一切分析建模都是扯淡。而數(shù)據(jù)質量又和業(yè)務流程、建設時間、投入力度息息相關。如果業(yè)務方總急著上馬新功能，不認真做埋點，不認真清理數(shù)據(jù)，那數(shù)據(jù)就是一坨屎。

一大坨屎也很大，但是它還是屎，變不成米飯，這是基礎常識。沒有數(shù)據(jù)，無法分析，這也是常識。因此不要聽業(yè)務方吹什么“我的數(shù)據(jù)很大，都在那了”，他如果不了解到底手頭有什么數(shù)據(jù)，說的分析思路基本都是屁話。

所以真正能考察業(yè)務方到底懂多少數(shù)據(jù)的，是看他對已采集的字段了解多少，他對數(shù)據(jù)指標關注多少，對數(shù)據(jù)指標背后的問題思考多少。

了解字段的≥了解指標的

了解指標的≥了解數(shù)據(jù)問題的

了解數(shù)據(jù)問題的≥了解業(yè)務問題的

了解業(yè)務問題的≥“就差一個用戶畫像模型了”

所以這一題的真在答案是：E≥D≥C≥B≥A

如果你面對的領導/客戶/同事，對自己的系統(tǒng)到底有什么字段，什么指標毫不清楚，卻很希望你建立用戶畫像，精準預測模型，那可得小心了！這跟指望你煉救命仙丹沒啥區(qū)別。

就比如本場景里，雖然名義上是微商城，可真實采集到的數(shù)據(jù)只有用戶ID+交易行為，這跟線下門店的數(shù)據(jù)沒啥區(qū)別，稍微復雜一點的模型都建不了，用戶特征更是無從談起。這時候反而E領導提的，基于某些交易行為做預測，還有一定可行性，面對其他幾位，降低期望值才是正道。

問題一答完了，來問題二

問題2：聽了以下五位領導的發(fā)言，你覺得他們“期望太高”的程度排序是……A：要是數(shù)據(jù)分析做得好，肯定業(yè)績蹭蹭蹭

B：有了用戶畫像模型就能精準營銷，極大提高用戶購買率

C：至少得分析出來一些，我不知道，但是很重要的問題

D：用戶復購原因，得分析得很深入，搞清楚

E：先把復購周期算出來看看

思考一分鐘

估計不思考，也能看出來E的期望值是最低的，那么問題是，ABCD四位的要求算不算高？數(shù)據(jù)驅動業(yè)務，數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力不是人們都掛在嘴邊上的嗎？

什么算期望太高

首先，數(shù)據(jù)驅動業(yè)務，這句話本身沒有錯。

但是主語是：老板用數(shù)據(jù)驅動業(yè)務。作為一個用戶，你永遠不可能為了某個公司的某個程序員敲出來的代碼買單，你只會在一個具體的時間、一個具體的地點，以一個具體的價格，買一個具體的商品，滿足一種具體的需求。

因此數(shù)據(jù)想要發(fā)揮作用，就得結合宣傳渠道，產(chǎn)品配置，價格定位，推廣方式，這些需要一個系統(tǒng)化運作，而不是一個程序員敲幾行代碼。所以，所有指望敲幾行代碼就能業(yè)績飛漲的行為，都算期望值高，而且是不切實際的高。

其次，沒有數(shù)據(jù)能不能分析問題。

答：能，絕對能。實際上數(shù)據(jù)是分析問題最緩慢的手段，你還得采集數(shù)據(jù)，得清理，得存儲，得計算。春江水暖鴨先知，在業(yè)務一線的人始終能更快速、更細致的感受到問題，并且依據(jù)經(jīng)驗、洞察力、測試等手段找到一些答案。

所以，指望數(shù)據(jù)分析，分析出來業(yè)務完全不知道且重要的問題，是非常不現(xiàn)實的。如果真是這樣，只能說明公司的業(yè)務都是蠢豬，那這些蠢豬采集回來的數(shù)據(jù)自然也不能信咯。

再次，數(shù)據(jù)能分析出多少原因？

答：主觀類原因都幾乎分析不出來。本身人的行為和內心想法就不太一致，經(jīng)常有口是心非或者欲揚先抑一類做法，目前數(shù)據(jù)無法記錄人內心，只通過行為反推很有缺陷。

其次，用戶行為經(jīng)常分散在各個平臺，單一平臺記錄數(shù)據(jù)不全，因此除了投訴、退貨、參與團購、登記缺貨、付款預約這種指向性明顯行為外，其他行為也很難指向某個內心想法。所以在分析原因的時候，很有可能只能落到某個事件、某個行為上，真正的原因很難得出來。

所以綜上，本體答案是A≥B≥C≥D≥E。同學們可以簡單記住如下難度順序：

直接提升業(yè)績≥提能提升業(yè)績的建議

提能提升業(yè)績的建議≥精準預測走勢

精準預測走勢≥深入分析問題原因

深入分析問題原因≥評估問題狀況

評估問題狀況≥了解現(xiàn)狀

業(yè)務方提的難度越大，越需要沉住氣一步步做，特別是爭取到業(yè)務部門的參與和支持，把數(shù)據(jù)融入到業(yè)務過程里，才能看到作用。