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數字化時代,如何提高數據洞察力?

大數據 數據分析
換個行業,換個公司,換個產品,換個發展階段,具體場景都會變化。所以企圖追求“萬古不變的數據分析真理”,只會讓自己在玄學道路上越走越遠。想提升洞察力,就多多積累具體場景碎片,提升具體分析能力。具體問題,具體分析,這句話永遠不過時。?

很多同學抱怨:每天對著大堆數字,卻看不出個名堂。反而有些做業務的人,看幾個數字就能馬上做出準確判斷。咋回事!看著數據沒有感覺,是缺少數據洞察力的表現。數據洞察力和操作工具沒有關系,完全是一種思維習慣。

建立起來以后,不單單對工作有幫助,在生活中用處也很大,今天我們系統講解下。

01、感受下啥叫洞察力

數字本身沒有啥含義,數字+業務場景,才有了具體業務含義(如下圖):

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注意,上圖的小帥哥會暴走,并不是因為姑娘180身高,而是因為姑娘180把他比得太矮了(且因此受過嘲諷)。“比”才是問題的關鍵。所以數據本身不形成判斷,數據+標準才能形成判斷。想讀懂數據的含義,一定得看具體業務場景下,業務判斷的標準是什么(如下圖)。

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n 有了數據、業務場景、判斷標準,我們才能形成基本的數據洞察。這三者缺一不可。

n 少了數據,就會陷入:“我看到一個黑蘋果,所以全天下蘋果都是黑色的”這種窘境。

n 少了業務場景,就會出現:“一個女人十個月生娃,十個女人一個月就能生出來吧”這種糗事。

n 少了判斷標準,就會雞同鴨講,大家扯了半天,發現說的“好/壞”根本不是一類。

02、培養洞察力的基本思路

既然洞察力來自數據、業務場景、判斷標準的組合,培養洞察力,也是從這三個方向出發,包括:

1、遇事找數據

2、細致了解業務場景

3、清晰判斷標準

4、積累特定場景下,數據判斷的結論

5、在新場景中使用結論,檢驗效果

6、持續積累正確結論,修正錯誤結論

這一段話看起來很官方,可實際操作起來非常簡單,并且我們每個人、每天都在實踐。就比如找對象,懵懂的小男生都是挑剔熱巴太胖、冪冪頭禿,幻想自己找個仙女下凡。可真自己約會相親追過幾個女生,就發現“哦,原來現實中找個美女那么難呀!”

然后真找個“美女”相處一段時間,就發現比起長相,性格、愛好、生活能力、工作能力哪個都更重要。半夜,小哥一個人獨自抽著煙,對著月亮,思考:“為毛我要花錢花力氣請個姑奶奶回來伺候,我欠抽嗎!”的時候,他的洞察力就有了質的飛躍。即使以后再看到漂亮小姑娘,他也會立即明白:這不是我的菜!

在現實生活中,制約洞察力的關鍵,往往是數據。因為生活中信息不對稱問題嚴重,收集數據的難度太高,還要付出時間、金錢甚至前途、未來這種高額成本。

所以在生活中,我們常采用的是有限理性的策略。在可行范圍內,盡量用少的數據做決策。或者干脆采用跟隨策略,跟著那些比我們優秀的人混。但在企業里,則是完全不同的另一幅場景。

03、培養數據洞察力的難點

在企業工作中,培養數據洞察力最大的難點,是數據、業務場景、標準三者是相互分離的。

n 做數據分析的同學們不了解業務場景,只能對著數據瞎猜;

n 業務部門的人自己稀里糊涂,或者各懷鬼胎,故意扭曲判斷標準;

n 對數據重視度不夠,基礎數據采集不全,遇到事都喜歡講個案,不看數據全貌;

這些糟糕狀況,都會導致做數據分析的同學們很難積累經驗。

于是我們常常發現,企業里最有洞察力的人往往是老板。因為在老板那里這三者是透明的,所以即使不操作基礎數據,他老人家也能明察秋毫。

但這對數據分析師可不是件好事。因為老板還等著我們給意見呢,事事都讓老板跑在我們前邊,會引發不滿的。所以做數據的同學們還是得自己鍛煉下洞察力。

04、培養數據洞察力的步驟

很多同學一說要提升洞察力,最喜歡干這三件事:

n 找《XX行業2020-2025全景洞察報告(重磅深度!)》

n 找XX行業數據指標體系思維導圖,挑個最密密麻麻的保存在D盤-干貨文件夾

n 加各種數據分析群,問:“有沒有牛X的數據分析報告看看,有洞察那種,發來看看”

這三種方法完全沒用。這就像一個想談戀愛的小伙,每天在網上看美女圖片一樣,自己不動手練,不具體思考,是不可能提升洞察力的。永遠不動,永遠不會。得想辦法自己動手才行。而且往往這些東西內容太多,最后保存在D盤的玩意,你也永遠不會看。所以最好從一個具體小點出發。

▌第一步:從一個場景一個指標開始

做數據的同學,優勢在于手上有數據,可以隨時查。劣勢在于不了解業務場景。因此把數據結合到業務場景中,是破題的關鍵。最好找一個自己熟悉的業務,有好朋友的部門入手。從理解結果指標開始(如下圖)。

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▌第二步:從極值到中間值

理解了指標業務含義,想要形成判斷,可以從白犀牛開始——先看指標極大、極小值的時候。這些情況是什么場景,發生什么問題,有什么應對。

有了對極值的了解,就行掌握基礎的判斷標準,也能積累分析假設和分析邏輯。當遇到沒有那么極端的情況時,可以順著已經積累的分析邏輯去理解。實在解讀不了,也可以選擇再觀察觀察,看看數據往哪個極端方向發展(如下圖)。

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▌第三步:從靜態到動態

當我們對靜態場景積累的足夠的洞察的時候,就能解讀動態場景。本質上,動態場景只是一系列靜態場景的合集。要額外提醒的是:一個業務變化往往有規律性。一個連續的規律,本身是具有業務含義的。積累周期形態的規律,可以從點到線,提升洞察能力。

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▌第四步:從單指標到多指標

對單指標有了洞察積累,可以往多指標擴展,掌握了結果指標的判斷,可以聯系過程指標一起看。注意:多指標不是單指標的堆積,拼在一起的時候,也不是每個指標越多越好的。多指標組合時,在特定業務場景下會形成特定的形態,基于形態的解讀能做出更準確的判斷(如下圖)。

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掌握了基礎形態,后續還能持續觀察形態變化,積累更多經驗,這樣就慢慢能由簡入繁,越來越多積累經驗,積累多了自然能舉一反三了。

要注意的是,換個行業,換個公司,換個產品,換個發展階段,具體場景都會變化。所以企圖追求“萬古不變的數據分析真理”,只會讓自己在玄學道路上越走越遠。想提升洞察力,就多多積累具體場景碎片,提升具體分析能力。具體問題,具體分析,這句話永遠不過時。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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