你被套路了嗎？預防分析失誤的必看指南

2017年2月19日是平常的一天，然而韓美眉過的非常鬱悶。

一大早，她就買房子的事情和老公吵架了。

韓美眉幽怨的說：「15年價低的時候不買，現在好了吧，本來還能付個首付的，又買不起了，虧你還是個計算機系高材生，這點趨勢都看不出來？現在房價又平著走幾個月了，咱就向爸媽借點錢買了又咋樣！」

韓老公委屈的回應：「可是，可是，可是，可是，當時不是想著房價還會降嗎，你看中央又出新政策了，宏觀經濟又不行，昨天新聞還在說，70個城市大部分都在降，肯定是還沒到我們這，我們再抗抗說不定就降了呢，再說了，爸媽的錢也是有個長遠打算的……」

韓美眉憤怒了：「06年不買房，08年也不買，那錢存了10年得貶值貶成什麼樣子啊！現在我們有能力還貸了還不買，嗚嗚嗚，當年就是看你有才，誰知道現在連個房子都沒有，咋生寶寶啊，算了算了我去找我爸媽商量一下，你愛咋咋樣吧」

然而韓美眉去了自己大半年沒有回的父母家，更鬱悶了，聊了一個小時就跑了。

韓美眉生氣的自言自語「哼，不肯借錢給我買房，跑去買幾萬塊的保健品！」「保健品有什麼效果，有正規生產文號嗎，有通過藥效測試嗎，也不算算這筆帳，要是老人家肯把買保健品的錢拿來買些好吃好喝的，身體不比什麼都好，居然還說我懂個屁」

韓美眉越想越生氣「我不懂什麼，就是那個賣保健品的大媽嘴比較甜，天天來陪他們嘮嗑，逢年過節送個雞蛋米啊油啊什麼的，都不算算這些保健品的錢買米買油都能把門口小賣鋪買空了！」「對了，說到小賣鋪，我新買的衣服到貨了，去收個快遞」想到新衣服，韓美眉的心情一下好了很多，有點小憧憬呢。o(^o^)o

然而收到快遞她又氣不打一處來了。她老公新買的書也到了。

「書！書！書！又是書！他到底要買多少書！什麼 《21天精通hadoop》 《21天精通Spark》 《21天精通R語言》 《21天精通python》他到底有多少個21天要看書，話說從他買 《21天精通Java》 到現在過去多少個21天了，除了拿來墊顯示器屏幕還拿來幹啥了， 他有精通一樣嗎，沒看你買《21天精通王者榮耀》你倒是耍的賊溜啊，還看什麼《數據分析從入門到精通》還不如多跟我學學呢，買東西算個小票都算不過來，哼，天天交智商稅！」

不過，這煩躁的一天，最後在拆開包裹的那一刻煙消雲散了

「不愧是我家女神推薦的款式，真好看！」韓美眉換上新買的網紅店衣服，一邊照鏡子一邊暗暗滿足著，還掏出手機看看網紅姐搭配了什麼款式的手鏈和包包「恩恩，好像差個包包就是差一份味道，對了這個風格的口紅色號是什麼？」

正在玩王者榮耀的韓老公弱弱的插了句：「別信網紅店了，其實沒有你買的牌子貨好看，東西都是貼牌的還貴呢，我上次看了網紅店分析報告，人家說……」

「你懂個屁」韓美眉高傲的扭過頭，心中充滿了不屑。

—全文當然還沒有完—

這是四種典型的數據失效的場景，雖然數據分析師們高喊著：「數據驅動決策」，然而我們經常連自己的生活都驅動不了。上升到公司層面，我們的數據不被重視，結果不被採納也就很好理解了。畢竟大部分時候我們是連自己都分析不好的人。就像橋下的算命大師，大師你可以算生算死，能算到自己今天晚上吃啥飯不？？？

問題場景1：決策邏輯主觀臆斷

韓老公心裡希望房價降，所以手裡攥著錢等著房價降，眼睛裡腦子裡耳朵里進來的都是房價要降的證據，以至於房價一路飆升的事實完全視而不見，原本一套房的錢眼看只能買一堵牆。沒辦法啊，人們做決策的時候，從來都是先有判斷後尋求數據，所以數據往往淪為自我證明的工具，而不是輔助決策的手段。最後的結果當然是數據變成了可有可無的東西，變成了心誠則靈的幸運簽。

想要擺脫這一點，就得提升自己的決策能力。提升自己的業務邏輯能力。數據是客觀中立的，是思路，邏輯，方法論讓數據變得有價值。所以想要從本質上驅動業務，就得停止「理科生的傲慢」認真學習商業邏輯；就得停止拖四個框框寫上SWOT就以為自己做了環境分析；就得認真跟著行業大牛們學戰術，眼光得看到代碼層之上的案例；就得多走市場，在系統以外多接地氣，從活生生的生活中捕捉思路和靈感。

問題場景2：抓不住真實的需求

韓媽媽為什麼會花5萬塊買保健品，她要的不是健康，而是一個能替代大半年不回家一回家一個小時就走的女兒來關心自己的人，這一點在保健品行業屢見不鮮。在這種情況下，再多的數據，分析，道理，科學實驗都沒有用，因為她需要的是一份常駐身邊的關心。（有意思的是，養條狗都比講道理更能防止老年人沉迷保健品）

很多時候數據分析師們面臨的業務方需求是淺層次的，沒有表達完全的，甚至很多人面臨的是一個要求：「請給我XXX數據」。這種情況下當然再多的數據也不能驅動業務，因為我們沒有抓住業務部門真正痛的地方。所以想要分析不出錯，只要做好需求單就行了，但想要分析出成績，真實需求一定要抓住。

問題場景3：缺少清晰的指引

書單從來都是拿來墊電腦的，21天精通不了任何東西，這是基本常識。然而為什麼大家仍然樂此不疲的追逐書單，就是因為書單是經過整理的，明確的，有指向性的東西。大部分人照書單買書，其實是有三層需求：

• 學這個東西有沒有前途？
• 我要具體學什麼？
• 我要學到什麼程度才算有前途？

想獲得這些信息太複雜了，你要去統計招聘網站上崗位名稱與收入，你要努力上網認識大V，你要不怕被拒勇敢和行業前輩交流。但是你也可以不那麼複雜，看個書單就好了。看完了我應該有前途吧，你看這裡有600頁，看了500頁應該就差不多算會了吧，你看大家都在看呢！雖然效果未知，但是看起來明確，就容易讓人照著做。

那些支配業務部門的習慣，經驗，規矩也是一份書單。有可能沒鳥用，有可能已過時，有可能不合理，但是明確，讓人安心，讓人照著做。數據分析師們想要讓我們的分析戰勝世俗偏見，就得多問為什麼，把那些看似神秘的的規矩，條例，經驗系統化，具體化。用數據去檢驗真偽，用分析代替教條。一條條的用數據揭示規律背後的秘密，才能最終結束業務部門的神秘主義，讓數據發揮該有的決策效果。

問題場景3：缺少有吸引的表達

網紅經濟之所以有市場，就是因為體驗好。去實體店買個衣服，不但路途遙遠，而且到店以後環境簡陋，一面鏡子草草2分鐘怎麼能看出來美不美嗎，女孩子穿衣服是要看場合看搭配的好吧。網紅則完美滿足了這個需求，美眉們可以找一個和自己身高體型差不多的網紅，看著人家在什麼地方化什麼妝，穿什麼衣服，比看那些假大空的電視廣告具體多了！這時候你再講網紅怎麼怎麼不好，也沒人會信，衣服能穿上身，料子能摸在手，有什麼體驗比這更好的？你勸女朋友不要買網紅店，有本事你穿的比網紅好看啊，女朋友也信你的。

大部分數據分析報告不是沒有料，而是缺網紅，缺一個能夠一把抓住讀者眼球的網紅。特別是認真做數據的夥計，形成的習慣就是先解釋統計口徑，再解釋分析思路，然後是數據源，基礎整理，描述性統計，建模過程。這個效果，就像美眉們買個衣服要先學習滌綸纖維的化學方程式一樣，估計剛開口大家就睡著了。所以雖然我們的技術是專業的，但我們的表達也要可愛一點，網紅一點，讓大家喜歡，畢竟數據驅動業務，還是要業務部門上戰場的。

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本作者： 陳文

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