Google數據分析師：從數據到洞見，如何構建你的商業藍圖【UXRen譯#143】

作者：Daniel Waisberg（Analytics Advocate, Google） | 翻譯：釋磊，校審： 芒果芒果芒

很多商業事務用數據來支持決策，而不是用數據來驅動行為。為什麼呢？

總的來說，當你能將數據轉化為可落地的見解，數據才是有價值的。要獲得這些有預見性的見解，首先要明白自己想從數據中得到什麼——也就是確定數據的價值。這篇文章將談一些關於數據的背景，需求，視野和結果的問題。我們將提供一個很有用的框架來把數據轉化成有意義的故事和商業的成功。

1990年，蘇格蘭的作家和詩人Andrew Lang說：

過了這麼多年，很多近代商業依然還停留在用數據統計來做決策支撐而不是決策驅動。

為什麼呢？畢竟數據只有在幫助公司更好地決策時才是有用的。想像一下，加入你的公司擁有世界上最龐大的數據，但是這麼多數據也是沒用的，除非你能將它轉化為能驅動商業的決策。

考慮到這一點，你可以採取下面這些重要的步驟來將你的數據「塑造」成可以落地的見解。

一、定義數據

獲得成功的見解意味著要明白你想從數據中得到什麼——也就是數據有什麼價值。

想想你要利用具體的數據做些什麼，在《Thinking with Data》這本書里，Max Shron提供了一種有用的框架來縮小一個項目（比如一個數據分析的項目）的範圍（譯者註：可參見The Path to Better Measurement: Analytics and Attribution這篇文章）。就像一個故事一樣，一個項目總會包括陳述階段（背景），一些衝突（需求），解決階段（構想），皆大歡喜的大結局（結果）。

回答這些問題會幫助你弄清楚使用數據的最佳計劃。

1. 背景：你打算得到什麼？誰會為這個項目結果投資？有其他更大的目標或者最優化項目的最後期限嗎？
2. 需求：通過巧妙地利用數據能解決什麼特殊的需求？這個項目將完成之前不能解決的什麼事情？
3. 構想：用數據來滿足需求將會是什麼樣的？是否有可能模擬最終的結果？解決方案背後的邏輯是什麼？
4. 結果：如何讓最終的成果落地？成果對誰有用？如何完美地整合到公司的業務里？如何界定項目的成功？

二、建立框架

我之前寫過一篇文章《用數據講有意義的故事》（《Tell a Meaningful Story With Data》），但是你如何找到正確的故事呢？建築師具有很好的靈感來源。他們需要將抽象的設計需求轉化成可落地的方案，市場營銷人員也是這樣，他們要將數據轉化成可落地的見解。

理解數據和使數據可視化就類似於建築師在概念階段畫草圖。創建多個圖表，曲線圖和表格就像和數據在對話一樣；它可以幫助我們熟悉這些數字並發現有趣的見解。

《紐約時報》有一篇很棒的文章，作者是普林斯頓大學的建築學榮譽教授Michael Graves，他在文中反駁了現代技術導致建築學的「繪圖之死」的觀點。他還繼續討論了繪畫是一個最終的產品同時也是一個實現的過程，計算機有一定的地位，人文/情感因素也同樣有。他將建築繪畫拆解成三種類型：參考示意圖，前期研究，最終定稿。有趣的是，他對這些類型的觀點都與市場人員成功處理數據的方法有關。

以下是我將Graves關於建築繪畫的思想應用到數據落地的過程。

從概念化的角度展開與元數據的對話，用筆和紙開始畫出草圖。粗略記下你想要的結果的設計概念或者整體的思路。比如，在畫之前的文章里的一系列圖表的同時，我還畫了以下的草圖，這些圖驅動了最終成功的設計和架構。

這一步可以用筆和紙開始，但是因為數據挖掘的需要，很有可能會用到分析和可視化的軟體。利用以下的準則來頭腦風暴出一個你如何處理數據的想法：

• 過濾：排除干擾，聚焦在最感興趣的話題。
• 分類：按重要性排列數據。
• 分組和分段：總結數據並分成不同的組。
• 可視化：將數據用最直觀的視覺表達出來。

和建築的前期研究階段類似，在二維繪圖和三維之間忙來忙去，儘管二繪圖可能是正確並且有效的，但是它最終是要實現在真實的土地上的。在數據的虛擬世界裡，數字處理的時候也一樣。有時會非常不精確，或者格式錯誤，或者有缺失值。這就是為什麼說用真實數據不斷驗證你的「作業」很重要。

可視化可以幫你將數據從無形狀態轉變到可落地的信息。數學家John Tukey說：「數量值聚焦在預料中的數，圖表總結出出乎意料的價值。」他表示，可視化真正的力量在於它可以以一種清晰並且易於理解的方式來展示意想不到的發現。為了給數據帶來生命，可以用一些數據分析和可視化的工具，比如Google Analytics。

以下的原則可以指導你實現能夠推到出令人信服且令人深刻的見解的可視化：

• 審美上要留意：

  人們很自然地被美麗的東西所吸引，那麼為什麼不把圖做的儘可能美呢？美觀的東西同樣可以讓圖變更利於理解——準確描述出將會導致的行為。更多關於這種美學重要性的見解可以閱讀Stephen Few的《 Now You See It, Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis》。

• 聚焦趨勢，而不是數據點：
  最好的見解光是看單個數據是看不出來的，通過看趨勢，特別是當趨勢轉變方向的時候才能看出來。
• 對比各個時間維度：
  檢查不同的時間維度，比如：不同的周之間，不同的月之間，不同的季度之間。但是注意要用具有可比性的維度，比如對比三月和二月時，由於天數不同也許會造成一些問題。
• 尋找強關聯：
  通常，在數據分析中，最強大和最深刻的發現是變數之間的關係，或者對於統計人員來說的相關和獨立關係。
• 試著多角度看待：
  由於一個人不可能發現所有的事情，可以邀請其他人來一起探究數據。大家一起尋找可落地的洞見是很重要的。
• 有懷疑的精神：
  至少要從兩個角度去分析數據。比如，用不同類型的圖去描述相同的數據。數據會有誤導性，所以要確保數據描述的精確性。

在數據中淘金只能起一點作用，但是它能提供一種有用的

可視化信息。由於以上只是一些可視化技術的例子，還遠遠不夠全面。你需要花點時間來找到適合自己的最佳組合。

三、從數據到行動

我希望這裡討論的框架和準則將幫你洞察數據，產生靈感去構建數據中最有用的發現，以驅使你的商業。沒有哪一個準則可以適用於所有情況，所以需要你自己去定位最佳技術以構建你的數據分析。

將數據轉化成可落地的見解可能是一個非結構化的過程。幸運的是，有很多技術可以很專業地幫你從數據需求轉化到可落地見解。市場人員需要建立一些準則，就像建築藍圖一樣，能有效地處理數據，但是，這些準則要能夠被創造性地使用。

作者：Daniel Waisberg（Analytics Advocate, Google）

譯者：釋磊 審校：芒果芒果芒

原文鏈接：https://www.thinkwithgoogle.com/articles/data-to-insights-blueprint-for-your-business.html

原文標題：FROM DATA TO INSIGHTS: The Blueprint for Your Business

發布日期：September.2014

頭圖素材來源：https://think.storage.googleapis.com

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