打好基础再炫技，不然面试过不去。分析师需重视数据来源
从一场面试事故看基本功重要性
本周，陈老师把一个面试者问崩溃了。
事由是，隔壁组的领导想找一个有较强分析能力的高级策划。
对我说：“老陈，这个第一眼看还行，分析能力这块你把把关”
我就随便问了问，他就崩了 ╮(╯_╰)╭
我看他带了分析报告，就让他讲一下思路
他涛涛不绝的讲完，我把手指向第二页：
“就这里，这个数据，男女比例，这个数哪里来的？”
他愣了一下，回答：“这个是360大数据啊，我标注了的”
陈老师说：“360大数据是吧……”
“360平台是怎么收集这个大数据的？”
“360用户覆盖率是多少？”
“没有覆盖到的是否会影响结果？”
“360如何知道用户就是男的？他有审核流程吗？”
“拿到外部数据以后，你是否有内部数据进行验证？”
“OK，你口头说进行了，那你们内部数据是怎么收集的？”
“内部收集完男女后是否有验证？”
“没有验证这个指标的准确度有多少？”
“没有准确度为什么敢用在用户画里并且作为决策重要依据？”
……
KO！
事后隔壁组领导总结道：“恩，看来这个人是见过一些高大上的报告，但是没有自己实操过。”
“恩恩，这是您自己说的哈，我只是单纯和他探讨一下为什么报告要放这个数”——陈老师无辜的说
菜鸟谈模型，老手谈质量
在部队有句话，叫：新兵怕炮弹，老兵怕机枪。
新兵们见到个大的，动静大的家伙就害怕。
只有老兵知道，上了战场要你命的是那些小到看不见的子弹。
数据分析领域也是这样：
吃瓜群众知道的是啤酒尿布，麦肯锡方法，波士顿矩阵，好高深，好有深度；
刚入门的爱好者最爱争论大数据的定义，问工作中用什么模型，收藏一堆深度学习的文章；
老鸟们交流经验，第一句都是：你们的数据在什么地方采集的？
因为老鸟们知道：长袖善舞，多钱善贾，数据质量越好，能做的分析越多。
如果连数据质量都保证不了，就别谈什么建模分析类的
完善的系统 + 清晰的流程 = 好数据
以银行信用卡业务为例：
事前有目标：比如车主卡要求驾驶证，白领要求工牌照，企业主要求营业执照。
事后有审查：不但会审核资料，而且会进行电话复查。
流程有考核：业务员提供的申请表如连续出现数据问题，数据不规范，直接扣工资！
系统有支撑：所有数据在后台集中保存集中管理。
在这套流程支持下，客户信息，特别是白金卡以上高端客户的信息有着相当的准确度，特别是陈老师待过的XX银行，这种很重视信用卡业务的行，要求格外严格，使得数据质量格外好，能做的分析，能建的模型相当多。
差的数据吗，想想你的毕业论文
特别是本科毕业论文，谁做谁知道O(∩_∩)O
是不是很多人都从统计年鉴随便捞点什么数回归，相关一下：
是不是很多人出过这种问卷：“您对公共行业服务的满意程度如何，1-10分，10分是满分”
是不是很多人把问卷发到问卷星然后各个群转发求填写
转发的群包括但不限于：LOL战队群，单身狗交流群，小初高同学们，……
最后出来的数据一塌糊涂自己都搞不懂
胆大的直接做个百分比画个饼图条图贴上去，管他合不合理
胆小但有节操的做加权，做平滑，做归一，合理的改数据
胆小但没节操的直接手动改数据，有能耐的改原始问卷，没能耐的改输出模型的参数
反正只要指导老师不戳破就没关系，都是这么想的，是吧o(>﹏<)o
前线的销售也是这么想的！
门店的营业员也是这么想的！
APP的终端用户也是这么想的！
只要企业没人主动戳破就关系，哈哈
因此缺少流程的管理，缺少好的APP设计，太过功利的或者生硬的收集数据的时候
就会出现一系列的问题，比如：
业务员图省事，客户基本资料不填，瞎填，故意填错（客户是我的，不是公司的，哼）
门店为了套取优惠，自己办几张会员卡，促销来了全部刷到这几张卡里
APP用户反复注册，套取新手补贴，七姑八姨手机全部来一下
APP，微信数据没有打通，明明一个用户，在微信和App有两套数据
……
所以啊，在讨论数据的时候一定要了解数据来源与流程，知道潜在问题。
想要面试不被问倒，至少要清晰最基础数据来源
来源1：
业务员/门店/经销商/客服/服务中心/用户手动填写
来源场景：
一般会员注册的资料都是这么来的，线下渠道的是业务员填，网站/APP的是用户自己填
典型问题：
没有严格的管理，没有事后审核，随意填，瞎填，空白
注意事项：
l 这是数据最容易出问题的地方。
l 最好亲自走一趟流程，以一个真实用户的身份体验一下，看看是否存在漏洞，看看自己愿意填什么不愿填什么。
l 自己走过流程以后，就知道报告上能不能放：男女比例这种看似简单实则大坑的东西。
来源2：
POS机/网站/APP的交易记录
来源场景：
用户购买交易
典型问题：
l 买单没有要求出示会员卡，导致交易记录不能匹配用户
l 促销活动影响，导致拆单，拼单，大量新用户涌出……
l 数据没打通，不同平台记录混乱
注意事项：
l 交易数据是所有数据里相对真实的，毕竟涉及到钱
l 但是会受政策的影响比较大，被人为改变形态
l 第一要了解企业的交易流程（最好自己亲自买一遍）看看数据收集了哪些
l 第二要经常收集企业的信息，了解市场上可能对交易影响较大的事件
来源3：
网站/APP的互动行为
来源场景：
用户在自己APP/网站/服务号互动行为，第三方平台发布的数据
典型问题：
压根没收集，常见于刚开始电商化的传统企业
数据采集不全，只有整体统计，不能具体到用户
数据本身有偏，没有一个第三方平台能包打天下，因此数据总是有偏的
注意事项：
l 互动数据与运营紧密挂钩，使用互动数据需结合运营场景（拉新/促活/保留）。
l 第三方平台的数据要和内部对应的数据做对比和匹配，不能乱用，不能全信。
来源4：
街头访问/定点访问/网络访问/电话访问的调研问卷
来源场景：
各种报告，公开的，企业内部的
典型问题：
一大堆o(╯□╰)o
抽样，投放渠道，受访对象，问卷结构，问法，是否有测试，是否有复审……
注意事项：
l 调研问卷是获得数据最简单廉价的方式，在网上出几个选项勾一下不是啥难事。
l 因为来的太廉价所以会有各种问题，数都数不完
l 因此，网上的来路不明的调研报告不要随便信，不要随便用
l 引用调研报告一定要讲清楚这个调研是什么目的，在什么范围内做的
l 调研是一种传统但不是很适合大量样本的方法，范围越小，目的越聚焦，成果越好
l 调研的问题越聚焦，越容易量化，成果越好
l 所以那些“你幸福吗”的调研结果大家乐乐也就过去了。^_^
以上，请大家参照自己企业情况，自行了解。
回归到主题，在面试的时候，第一顺位要展示的是自己是一个靠谱的干活的人。
因此不要急着炫耀自己的技能多牛，打好基础，不要光顾着吹吹漏了都不知道。
然而你还是需要一些硬技能打动面试官的，戳这里：
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这是给认真看完全文的同学的福利：面试问题，转行难题，业务问题可邮件咨询陈老师ccxxmmin@163.com
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陈文，天善智能社区特邀专家，在金融，零售领域8年经验数据分析师，资深业务顾问，特别擅长梳理业务需求，推动数据分析项目成果转化。
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