你被套路了吗？预防分析失误的必看指南

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作者：陈老师
个人公众号：接地气学堂

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2017年2月19日是平常的一天，然而韩美眉过的非常郁闷。

        一大早，她就买房子的事情和老公吵架了。

        韩美眉幽怨的说：“15年价低的时候不买，现在好了吧，本来还能付个首付的，又买不起了，亏你还是个计算机系高材生，这点趋势都看不出来？现在房价又平着走几个月了，咱就向爸妈借点钱买了又咋样！”

       韩老公委屈的回应：“可是，可是，可是，可是，当时不是想着房价还会降吗，你看中央又出新政策了，宏观经济又不行，昨天新闻还在说，70个城市大部分都在降，肯定是还没到我们这，我们再抗抗说不定就降了呢，再说了，爸妈的钱也是有个长远打算的……”

       韩美眉愤怒了：“06年不买房，08年也不买，那钱存了10年得贬值贬成什么样子啊！现在我们有能力还贷了还不买，呜呜呜，当年就是看你有才，谁知道现在连个房子都没有，咋生宝宝啊，算了算了我去找我爸妈商量一下，你爱咋咋样吧”

       然而韩美眉去了自己大半年没有回的父母家，更郁闷了，聊了一个小时就跑了。

       韩美眉生气的自言自语“哼，不肯借钱给我买房，跑去买几万块的保健品！”“保健品有什么效果，有正规生产文号吗，有通过药效测试吗，也不算算这笔帐，要是老人家肯把买保健品的钱拿来买些好吃好喝的，身体不比什么都好，居然还说我懂个屁”

       韩美眉越想越生气“我不懂什么，就是那个卖保健品的大妈嘴比较甜，天天来陪他们唠嗑，逢年过节送个鸡蛋米啊油啊什么的，都不算算这些保健品的钱买米买油都能把门口小卖铺买空了！”“对了，说到小卖铺，我新买的衣服到货了，去收个快递”想到新衣服，韩美眉的心情一下好了很多，有点小憧憬呢。o(^o^)o

       然而收到快递她又气不打一处来了。她老公新买的书也到了。

    “书！书！书！又是书！他到底要买多少书！什么 《21天精通hadoop》 《21天精通Spark》 《21天精通R语言》 《21天精通python》他到底有多少个21天要看书，话说从他买 《21天精通Java》 到现在过去多少个21天了，除了拿来垫显示器屏幕还拿来干啥了， 他有精通一样吗，没看你买《21天精通王者荣耀》你倒是耍的贼溜啊，还看什么《数据分析从入门到精通》还不如多跟我学学呢，买东西算个小票都算不过来，哼，天天交智商税！”

       不过，这烦躁的一天，最后在拆开包裹的那一刻烟消云散了

     “不愧是我家女神推荐的款式，真好看！”韩美眉换上新买的网红店衣服，一边照镜子一边暗暗满足着，还掏出手机看看网红姐搭配了什么款式的手链和包包“恩恩，好像差个包包就是差一份味道，对了这个风格的口红色号是什么？”

       正在玩王者荣耀的韩老公弱弱的插了句：“别信网红店了，其实没有你买的牌子货好看，东西都是贴牌的还贵呢，我上次看了网红店分析报告，人家说……”

    “你懂个屁”韩美眉高傲的扭过头，心中充满了不屑。

—全文当然还没有完—

       这是四种典型的数据失效的场景，虽然数据分析师们高喊着：“数据驱动决策”，然而我们经常连自己的生活都驱动不了。上升到公司层面，我们的数据不被重视，结果不被采纳也就很好理解了。毕竟大部分时候我们是连自己都分析不好的人。就像桥下的算命大师，大师你可以算生算死，能算到自己今天晚上吃啥饭不？？？

问题场景1：决策逻辑主观臆断

       韩老公心里希望房价降，所以手里攥着钱等着房价降，眼睛里脑子里耳朵里进来的都是房价要降的证据，以至于房价一路飙升的事实完全视而不见，原本一套房的钱眼看只能买一堵墙。没办法啊，人们做决策的时候，从来都是先有判断后寻求数据，所以数据往往沦为自我证明的工具，而不是辅助决策的手段。最后的结果当然是数据变成了可有可无的东西，变成了心诚则灵的幸运签。

       想要摆脱这一点，就得提升自己的决策能力。提升自己的业务逻辑能力。数据是客观中立的，是思路，逻辑，方法论让数据变得有价值。所以想要从本质上驱动业务，就得停止“理科生的傲慢”认真学习商业逻辑；就得停止拖四个框框写上SWOT就以为自己做了环境分析；就得认真跟着行业大牛们学战术，眼光得看到代码层之上的案例；就得多走市场，在系统以外多接地气，从活生生的生活中捕捉思路和灵感。

问题场景2：抓不住真实的需求

       韩妈妈为什么会花5万块买保健品，她要的不是健康，而是一个能替代大半年不回家一回家一个小时就走的女儿来关心自己的人，这一点在保健品行业屡见不鲜。在这种情况下，再多的数据，分析，道理，科学实验都没有用，因为她需要的是一份常驻身边的关心。（有意思的是，养条狗都比讲道理更能防止老年人沉迷保健品）

       很多时候数据分析师们面临的业务方需求是浅层次的，没有表达完全的，甚至很多人面临的是一个要求：“请给我XXX数据”。这种情况下当然再多的数据也不能驱动业务，因为我们没有抓住业务部门真正痛的地方。所以想要分析不出错，只要做好需求单就行了，但想要分析出成绩，真实需求一定要抓住。

问题场景3：缺少清晰的指引

       书单从来都是拿来垫电脑的，21天精通不了任何东西，这是基本常识。然而为什么大家仍然乐此不疲的追逐书单，就是因为书单是经过整理的，明确的，有指向性的东西。大部分人照书单买书，其实是有三层需求：

• 学这个东西有没有前途？

• 我要具体学什么？

• 我要学到什么程度才算有前途？

       想获得这些信息太复杂了，你要去统计招聘网站上岗位名称与收入，你要努力上网认识大V，你要不怕被拒勇敢和行业前辈交流。但是你也可以不那么复杂，看个书单就好了。看完了我应该有前途吧，你看这里有600页，看了500页应该就差不多算会了吧，你看大家都在看呢！虽然效果未知，但是看起来明确，就容易让人照着做。

       那些支配业务部门的习惯，经验，规矩也是一份书单。有可能没鸟用，有可能已过时，有可能不合理，但是明确，让人安心，让人照着做。数据分析师们想要让我们的分析战胜世俗偏见，就得多问为什么，把那些看似神秘的的规矩，条例，经验系统化，具体化。用数据去检验真伪，用分析代替教条。一条条的用数据揭示规律背后的秘密，才能最终结束业务部门的神秘主义，让数据发挥该有的决策效果。

问题场景4：缺少有吸引的表达

       网红经济之所以有市场，就是因为体验好。去实体店买个衣服，不但路途遥远，而且到店以后环境简陋，一面镜子草草2分钟怎么能看出来美不美吗，女孩子穿衣服是要看场合看搭配的好吧。网红则完美满足了这个需求，美眉们可以找一个和自己身高体型差不多的网红，看着人家在什么地方化什么妆，穿什么衣服，比看那些假大空的电视广告具体多了！这时候你再讲网红怎么怎么不好，也没人会信，衣服能穿上身，料子能摸在手，有什么体验比这更好的？你劝女朋友不要买网红店，有本事你穿的比网红好看啊，女朋友也信你的。

       大部分数据分析报告不是没有料，而是缺网红，缺一个能够一把抓住读者眼球的网红。特别是认真做数据的伙计，形成的习惯就是先解释统计口径，再解释分析思路，然后是数据源，基础整理，描述性统计，建模过程。这个效果，就像美眉们买个衣服要先学习涤纶纤维的化学方程式一样，估计刚开口大家就睡着了。所以虽然我们的技术是专业的，但我们的表达也要可爱一点，网红一点，让大家喜欢，毕竟数据驱动业务，还是要业务部门上战场的。

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讲师：陈老师，在咨询行业打拼了9年，在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战，天善智能特邀专家。

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