幸好你是数据分析师，你要是医生，这么做分析，早就被砍了！
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看着数据下结论的就是庸医！
有些医生就是找砍，不赖其他人。上周陈老师带BB去看皮肤科，就遇到一个庸医，其水平之低劣，态度之差，服务体验真的好想让人对着他秃脑袋一记：竜が我が敌を喰らう！！！拙劣表现，总结为三：
1.事前不沟通：陈老师作为一名数据分析师，陈太太作为一名优秀的项目经理，平时有积极监测宝宝指标。从宝宝刚出疹子开始就有记录，包括每天出疹部位、发展情况、体温、是否有痒痒感等等。还记录了宝宝出疹前后是否疫苗，食谱，……然而！这厮看不都看，听也不听，看了一眼就打发去验血去了！留下一脸蒙○的陈老师和陈太太！
2.事中无解释：OK，去验血，等了一个半小时排队，缴费，抽血，出化验单。这厮看了一眼就说了句：嗯，有些病毒性，然后就开药了。
接下来是全场最佳时刻：
陈太太：“医生，什么叫病毒性？”
庸医：“跟你解释不清楚！”
陈太太：“那什么因素会导致病毒性？”
庸医：“不知道！”
陈太太：“那除了吃药后续怎么护理？”
庸医：“你看着办！”
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陈老师下意识地往外看了看，确认下这确实是广州市妇女儿童医疗中心，这哥们title确实是副主任医生。然而内心已经抑制不住咆哮了：“亲，你做的是血常规检查，大把地方可以查到检查指标怎么看。所谓病毒性不就是在说白细胞计数的九个指标中有两项偏高吗，随手百度一下网上也有正常值，参照值和偏差潜在原因。一个专业医生和百度知道的区别，不就是能解释这0.0几，百分之几的差别有什么前因后果吗！如果都是看着指标下结论要你何用！”
3.事后无跟进：当然看到医生开的药更气不打一处来。宝宝那么小就敢开扑尔敏，明明开场就说了没有瘙痒症状还开了止痒药。不仅如此，临走时还完美补刀收人头：
陈太太问：“用药以后多久需要复查？”
庸医：“你看着办！”
陈太太问：“那么要注意什么护理事项呢？”
庸医：“好好带就是了！”
陈太太很淡定的出门，说：“老公别生气，那些医闹砍得就是这种人！”是啊，你开的药又不是救命仙丹，一口下去万事ok。副作用这么大的药，总得交代一下注意事项吧，总需要家里人其他护理吧。
老油条医生觉得，自己说的少就可以少被抓把柄。这看起来很聪明，然而多少医患矛盾，就是因为这种信息不对称造成的。医生不愿意负责，懒得跟病人沟通；病人家属不愿意负责，想让医院承包患者的一切。最后医院拒收，病人家属闹事，两败俱伤。
然而更让陈老师感慨的是：做数据分析的同学中，有类似问题的更多。
数据和结论之间，差了一整个业务逻辑
有相当多数据菜鸟们是这么下结论的：做出一排数据再加个平均值，比平均值高的就是表现好，比平均值低就是差。做三根柱子，哪个高就是优势，哪个低就是劣势；高的就要保持，低的就要改善。写一份报告：我们一要夯实基础，二要提高数量，三要提高质量，四要增加收入。小伙新闻联播学的挺溜啊！
最集中的体现，就是“五棍流”运营方式，照搬AARRR模型，五根棍一摆就下结论了。有诗为证：
运营就是一句话
AARRR够啦
开场做出五根棍
哪根短了就补他
新人少了捞新人
留存差了活动拉
活跃不足搞签到
付费低下把券发
总之像打地鼠一样，五根棍哪里短了敲一下就好了。反正互联网公司不差钱，大转盘摇起来，券送起来，签到抽奖发起来，走你！。更搞笑的是，这种人你让他跟老板沟通一下，他不是沟通老板思考的问题，而是直接把五根棍丢给老板：“老板你说搞哪根我就搞哪根！”老板让他多思考考，他就开始抱怨老板水平不行，不会下决定了。
亲，你这么做，和一生病就打抗生素的庸医有什么区别？领导有眼睛，即使不做柱形图他也看得到哪个指标高，哪个指标低。领导们纠结的问题，更多是深层次的问题：是否有没看到的潜在因素？是否问题会进一步恶化？是否会影响到其他地方？看着指标就往下戳，戳出其他问题怎么办？
幸好你是数据分析师，你不会被领导砍，只会错过更多升职机会。经常见到一个公司数据部门明明有几位3年以上经验的数据分析师，可还是经常放出职位，要求招：“高级”数据分析师。大多都是因为在领导眼中，自己的数据分析师都是只会摆数据，不会下结论的庸医。
一个靠谱的分析，至少要做到以下三点
事前做功课
如果是被安排任务，需要主动沟通以下几个方面：提出问题的背景，领导判断问题轻重程度的标准？是有已经有初步的问题来源假设？是否有怀疑对象？是否有期望的解决形式？期望在多长时间内解决？如果是自己发现了一个点，觉得可以汇报，那么更要主动思考领导会怎么反问，做好准备，一个最简单的例子：我们发现新用户数量少了，想呈报结果，那么先自己问问：
是个什么问题：总数少了多少人？少的是哪些类型？
是多大的问题：所有渠道 Or 个别渠道，关键渠道占比？一次性问题 Or 连续性问题，是否越来越差了？持续多久？从什么时候开始的？
业务方做了什么：是投放力度减了（声量差了）还是文案换了（卖点不突出）还是撤了活动（吸引力下降）？
对手做了什么：整体市场环境是否有大改变？关键竞争对手是否有大动作？
这里相当多的东西不是具体数据可以衡量，却和数据结果息息相关，因此需要了解清楚，否则草率提议，肯定被各种这样那样的理由顶回来。
事中理逻辑：
常规的动作背后其实都有对应的业务逻辑，比如发券就能吸引新人，潜在的逻辑就是：“用户喜欢我们的产品但是嫌贵”。然而实际上，可能问题的背后有更多的逻辑，还拿新人数量少为例：
可能是用户嫌贵，对应可以考虑发券，打折，甚至免费体验。也能是单纯的用户没有看到我们的广告，投放力度不足，渠道有局限。也可能是我们卖点宣传有误，没有抓住用户需求。也可能是用户对我们缺乏信任，只有特定方式（比如好友推荐）获取的客户才更忠诚。
这里重要的不是我们自己想象的逻辑，而是领导的思考逻辑到底是什么？摸清领导的思考方式，我们就可以针对性把事前功课的数据组织起来，检验思考逻辑是否有误，减少领导对各种潜在问题的担心，也使得我们的提议更容易通过。
事后带检验：
分析建议带执行条件，带检验标准是靠谱的表现。比如我们发现是价格问题导致用户远离我们平台，决定投放优惠券的话，那么意味着我们已经初步了解了用户参照物，可以制定一个合理的优惠力度；意味着基于优惠力度和响应率，我们可以测算总经费成本；意味着活动投放后，新用户会注册并且领取使用优惠券，新用户领/用券比例有明显提高。
如果分析还没有深入到这个地步，只是停留在筛查原因阶段。那么就不要草率下结论。即使我们不主动做这些工作，老板也会反问这些问题。当然具体测算方法可以简单可以复杂，视我们有多少数据与分析经验积累，但是这个动作一定要做。这是要建立在对业务动作有一定程度了解的基础上的。，如果缺少积累，就先拿着数据和业务部门先沟通，获得认可，了解业务思路以后再深入分析。
不然的话就会显得分析在放空炮！一句开展优惠活动，废话，是人都会说！要你有何用？
请大家牢记：数据分析师，分析是大于数据的。数据只是分析的一个工具，是用来说明当前情况，验证假设的手段。我们需要输出的是结论，不是一个个孤零零的数字。为了更好地提供结论，需要充分的沟通问题，需要了解常见的业务思考逻辑，需要提出假设，验证逻辑是否成立，这样才能做领导的良医，祛病解疑。
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