3. 如何設定分析目標

03-31

從我的經歷看，數據分析的目標主要來自兩方：一方是業務，一方是數據部門自身。對於一個具體的數據分析項目來說，可能以上兩方的因素都會存在，只是佔比多少而已。以下詳細說明這兩種方式的場景、前提及「坑」。

分析目標主要來自業務方：這種場景通常存在於業務方對業務發展有疑問，希望通過數據分析提升業務。業務設定的目標要麼是對過去的業務發展做總結和診斷，希望從中發現問題；要麼是基於業務的歷史預測未來的發展趨勢。這裡經常存在的問題是，業務方提出目標往往是模糊不清的，並且通常用業務術語而非數據口徑來定義。因此，這種情況下，分析師要花較多的精力做需求分析。而要做好需求分析，分析師需要具備一定的產品和業務思維，要從業務視角出發，充分理解業務的處境，才能從最根本上理解業務的需求。同時，需要對數據產生的流程和指標計算的口徑對業務人員進行充分的說明。如此不斷地迭代溝通，往往分析到最後，卻發現已經不是原來的需求了。還有一種情況，業務對數據了解較多，會在需求中說明需要的數據口徑，這種需求會被單純地看做一個數據提取需求。即使是這樣，如果希望讓這部分數據更有價值，分析師也需要就其業務背景有深入的討論，然後可以修正該需求。
分析目標主要來自數據部門自身：這種場景下，數據部門在組織上是獨立於業務部門的。但是獨立不意味著可以不考慮數據分析對業務的價值（參見第一章）。如果說實現業務價值是分析的根本原因，那麼重要數據指標的變化則是數據分析的直接原因。也就是說，如果數據部門要能夠獨立提出分析目標，首先要有相對完善的指標監控體系。而指標體系可以分層，並且建立起各指標之間的關聯關係。因此，數據部門提出分析目標可以更全面、更客觀，而不局限於一隅。但是，這個分析目標的設定對數據部門要求更高：不僅要具備完善的指標監控體系，更要了解業務。經常出現的情況是，數據部門自己費了挺大的勁做出的分析報告，業務部門卻無動於衷，其中沒有涉及到業務痛點可能是一個重要原因。

總結一下，分析目標的設定是數據分析最初也是最重要的一步。一個合理的分析目標應該具備以下特徵：

要有業務視角，能折射出業務痛點
要有數據支持
要量化：「為什麼產量下降了」和「為什麼產量從1萬下降到5千」，顯然後者的目標更清晰
要能體現在某個或某幾個指標上：還是上面的例子，產量只是一個概念而非指標，一個可能的產量指標是：全廠2018年第一季度中產品型號X的生產數量。總之，要做到明確而沒有歧義。