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數據分析這詞匯時(shí)髦的不得了，然而就像這些年所炒的各種概念一樣，當冷靜下來(lái)，請很多人解釋數據分析到底是什么時(shí)，恐怕要有一個(gè)不錯的答案很難。

比較常見(jiàn)的答案是：數據分析就是分析數據。那么怎么分析，分析什么呢?顯然這個(gè)答案沒(méi)有回答實(shí)際的問(wèn)題。然而，正是這種含糊其詞的狀況，籠罩在業(yè)內，尤其是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數據分析領(lǐng)域。似乎數據分析的訴求不斷的提升，但究竟分析什么，用什么分析，分析的結果如何應用，不要說(shuō)想清楚，恐怕連想都沒(méi)想過(guò)。

在我看來(lái)，數據分析不是一項工作，尤其不是從后臺取個(gè)數據，做個(gè)圖表的工作，而是一個(gè)產(chǎn)品，能夠滿(mǎn)足某種實(shí)際工作需要的產(chǎn)品。比如數據指數系統，用來(lái)指導運營(yíng)工作，讓運營(yíng)的同仁能夠基于指數來(lái)評估自身工作的增益或者不足，進(jìn)一步通過(guò)數據鉆取來(lái)了解指數增加或減少的原因。好吧，這還是有點(diǎn)拗口。舉個(gè)第三方的例 子：電視是一個(gè)讓用戶(hù)休閑的產(chǎn)品，把數據分析想象成電視吧。

數據分析中，竊以為最重要的事情，就是明確數據分析的目的是什么，就像上面電視 的例子一樣，要明確電視用來(lái)干什么，別詫異，玩游戲，看電影，看球賽，看肥皂劇，唱KTV等等的用法都會(huì )使電視有所不同。因此，數據分析的目的決定了不同 的方式方法，出發(fā)點(diǎn)永遠是如何指導工作，無(wú)論是最基礎的了解現狀及趨勢，還是機器自動(dòng)學(xué)習的算法改進(jìn)，永遠如此。

說(shuō)到這，數據分析這個(gè)“產(chǎn)品”會(huì )有什么用處呢?太多了，多到讓人太容易迷 失，數據會(huì )讓人的野心暴漲，看到了指標A，會(huì )想著(zhù)指標B，了解了這些，又希望鉆取，這滿(mǎn)滿(mǎn)無(wú)期，雖然也有價(jià)值，但是投入產(chǎn)出非常不合理。因此，數據分析這 個(gè)產(chǎn)品，給用戶(hù)的應該是“知識”，在沒(méi)有轉換成知識之前，所有的數據都是無(wú)價(jià)值的。我突然告訴你今天華氏105度，你覺(jué)得有價(jià)值么?

說(shuō)到知識，最好的轉換方式無(wú)非是6個(gè)字：圖形、對比、鉆取。一圖勝千言，指標增長(cháng)還是減少，與自己對比，與控制組對比。當發(fā)現這些變化時(shí)，進(jìn)入維度中觀(guān)看不同的水平，是哪種水平導致了這些變化。其實(shí)非常簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)單到比培訓什么同比、環(huán)比、均值、眾數、方差、高斯分布、ANOVA、非參數統計、因子扭矩還帶個(gè)旋 轉、貝葉斯分布等等等等簡(jiǎn)單的多。

一定要目標導向，而不是工具導向。后者很可怕，我曾經(jīng)遇到過(guò)一位同學(xué)，他很happy的告訴我他要用 SAS，我問(wèn)為啥，答案是可以編程。我說(shuō)好吧，心想真有米，要多么復雜的模型啊，實(shí)際上這復雜的模型就是描述統計量的計算。忘記工具、忘記模型，用目標來(lái)指引工作，假設要轉化的知識是給的哪些用戶(hù)，他們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景假設是什么，是需要看數據來(lái)評估績(jì)效，還是需要數據來(lái)改進(jìn)工作等等。然后把知識告訴他，這就完 了。如果說(shuō)真要讓我推薦個(gè)什么工具，我說(shuō)SQLpythonRSPSSExcel隨便挑一個(gè)都行，如果不行，隨時(shí)來(lái)找我。

這么來(lái)總結吧：數據分析，就是將數據轉化成知識的產(chǎn)品。所以，不應該有數據分析師這個(gè)角色，而是產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)角色。

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