分析数据你可能需要点商业感觉

数据分析不仅仅是技术操作和战术应用，还涉及到更深层次的方法论和思维方式。当我们遇到自己的问题时，解决不了还是解决不了。这时，看书、练习和与他人交流成为了解决问题的途径，这个过程就是将战术转化为方法论。在个人看来，数据分析不仅仅是算法和技术的应用，更重要的是理解商业背景。商业分析涉及到人、场景、问题、解决方案和反馈等多个方面。

数据分析的核心在于用数据解决实际问题，因此，首要任务是准确地分解和明确问题。通常情况下，当我们收到一个需求时，问题的定位和需求的梳理往往并不明确。问题的提出者可能难以清晰描述自己的痛点或需要解决的问题，这种情况在实际工作中非常常见。有时候问题的描述可能很简单，有时候又可能过于局限。

作为数据分析的专家或团队，你需要像撰写产品需求文档（PRD）一样，细致地明确问题。具体来说，你需要从大范围的问题开始，逐步缩小范围，直到问题的定位和提出者的诉求达成一致。如果在开始阶段无法与问题提出者达成对问题理解的一致性，那么后续的工作也无法顺利进行。一般来说，问题提出时要么非常具体，要么非常模糊。数据分析的目标是通过目标管理来量化问题的解决效果。

因此，你需要花时间不断询问、定位问题和痛点。如果问题提出者不够清晰，你需要从业务交付的角度出发，帮助其理顺和明确关键信息，为后续的工作打下基础。同时，这也是与问题提出者达成一致的重要过程。

在这个过程中，有一个很有用的工具叫做OGSM，它可以帮助你更好地定义目标和策略。

在解决商业问题时，数据分析的首要步骤是准确描述问题的目的和预期效果。这意味着在一开始，你需要清晰地定义商业问题，并确定期望达到的效果。之后，作为数据专家，你需要设计相应的指标或数据来进行目标管理和确认，因为问题的解决效果最终会体现在目标数据上。

接下来，你需要制定具体的执行方法，这一过程通常涉及利用你的专业知识来解决商业问题。最后，你还需要设计一个监测和量化的标准体系，以便对目标数据进行反馈和评估。

OGSM（目标、目标、策略、措施）框架虽然看似简单，但它是一套有效的商业数据分析机制。当你开始解决一个新问题时，你需要有一封邮件或一张纸，快速形成对项目或问题的准备。在此基础上，你可以依托制定的方针开始执行。

在制定数据策略时，首先需要从商业场景出发，明确框架。在定义清晰的问题和目标之后，接下来的步骤是提出一套解决问题的框架。这个思维框架不仅仅涉及算法和模型的选择，还需要考虑如何结合实际应用场景，分阶段推进解决方案。关键是要将问题与商业应用结合起来，而不是单纯追求技术上的精确度。

很多人可能因为缺乏商业应用的感知，容易陷入线性思维，关注目标结果的准确性，而忽略了结果是否真正符合业务需求。

举个例子，结果准确度提高0.1%可能在业务上没有显著提升。这种对准确度的追求如果没有解决实际的业务问题，可能并没有带来真正的改进。

处理商业问题时，数据分析往往需要通过循环迭代和测试来进行妥协。生硬的结果可能并不能有效提升应用能力和效果。策略的制定应从全局问题考虑，而不仅仅是局部最优。局部的优化可能对全局问题的解决帮助有限。所以，理解和掌握商业的实际需求非常重要。

再举个例子，你能100%准确地预测一个人的行为，和你能80%准确地预测100个人的行为，在实际业务中会有截然不同的反馈。数据分析应以最大化效益为目标，服务于商业需求，避免过度追求技术上的完美，而忽略了业务实际的需求和效果。

做数据请考虑人的因素。数据工作本身就是一个和人打交道的工作，商业感觉的一个重要方面时，你的问题解决方案在过程是要保持和问题提出者的互动和通俗的讲解远理和效果。而不是隔离开纯粹的捣鼓一个准确率。脱离了问题提出者的过程建议，也许最终结果即使满足了你的需求，但问题提出者不一定买单。这是在商业环境很现实的情况。要避免过程问题提出者在应用成果时是单纯的吐槽好坏，而没有建设性的建议，包括仅就单次结果进行评论。数据的工作把本身就是在不断优化和提升，接受好的效果，也能接受不好的效果，总之这都是效果。

案例：小游戏加载速度优化

一家游戏研发发现用户反馈称进入游戏加载速度慢，经过了一次调整，技术用工具测量了页面加载时间，并发现加载时间从3秒提升到2.5秒。

• 问题：技术只关注了技术上的加载时间改进，没有与业务部门讨论这些改进是否解决了实际的用户体验问题。

• 反馈：业务部门表示，尽管加载时间有所改善，但用户体验依然不够理想，用户仍感到慢。

• 结论：仅提高技术指标（加载时间）不够，还需要与业务部门沟通，确保改进措施真正解决用户体验问题。比如，是否是交互问题导致了加载变慢，单机化，去除热更功能模块能进一步压缩加载时间等。

如果分析人员没有理解商业问题本身诉求，只是纯粹抱怨业务人员的反馈，其实接下来什么也做不了。沟通和协商是必须有的。

数据不是万能的，商业问题有其本源特征。数据的价值在于经过人的处理和解读才能发挥作用。数据本身不会主动提供答案，且数据多数情况下是经过选择性采集和加工的，具有一定的商业目的和偏见。因此，在分析数据时，需要结合商业场景和实际需求。数据能提供大量信息，但这些信息是经过筛选的。我们需要从中提取有用的见解，同时认识到数据的局限性。

要突破这些局限，需要通过不断的循环迭代和数据优化，反向解决商业问题。这意味着从商业需求出发，反馈到数据源头，帮助不断丰富数据，基于商业考虑挖掘更多的数据，从而完善和解决商业问题。