到底什么才是数据阐发思维？

到底什么才是数据阐发思维？ 编辑导语：数据阐发一直长短常重要的一个能力，数据阐发的目的在于驱动决议，但这不仅仅只是说说罢了，一个优秀的数据阐发师要有数据阐发思维，通过收集数据举行更好的更新迭代；本文作者分享了关于数据阐发思维的解释，我们一起来看一下。编辑导语：数据阐发一直长短常重要的一个能力，数据阐发的目的在于驱动决议，但这不仅仅只是说说罢了，一个优秀的数据阐发师要有数据阐发思维，通过收集数据举行更好的更新迭代；本文作者分享了关于数据阐发思维的解释，我们一起来看一下。咱接着昨天的内容继续聊，《就光会拉个数，要你数据阐发师有什么用？》，还是从宋世君大佬分享内容中得到的灵感，有个同学是这么问的： 老师好，我想提问：作为数据阐发师如何检讨本身的程度或者能力？因为数据阐发师小我私家认为最重要的是思维，可是思维又是一个很虚的内容，不像研发岗亭，有很是确定的常识体系。

这个问题很有意思，宋世君大佬是从数据能力层面上解释的，我就不狗尾续貂了，我们今天来聚焦一下“数据阐发思维”。一、数据阐发思维不是什么 但凡要是问一个数据阐发师，他必定可以给你扯出来一堆的内容，好比：必然要看数据！要数据指导运营！要数据化办理！要科学决议！ 歉仄哈，这叫标语；并且这些标语除了咱数据阐发师之外，别人都不会真正放在心上的。

有算法的同学深思熟虑了一下，说：数据阐发思维就是信息、情报思维，获取更多信息，知道更多的细节，然后作出合理的揣度。这个回覆仿佛很赞哦！不外，这些不是数据阐发思维自己，而是它的方针。

假如把方针当做思维，每个八卦er都是数据阐发师，那些狗仔队的确可以成为数据阐发大神了！甚至娱乐界另有“谣言”=“真相”的说法。也有数分的同学会给出比力干的内容：数据阐发思维就是细分、对比、布局化、递进、相关性，是AARRR、是漏斗模型等等，这个就比力接地气了。可不是么？我们做数据阐发其实说来说去也就这些手段。

展开全文 这对吗？也差池。这些都是实现的手段、方法论，是属于“术”的层面。技能同学站出来了，那就是做各类数据产物，什么固定报表、多维阐发、即席查询、大屏展示一应俱全，做到数据等于办事，这总该对了吧？ 这也只是数据阐发的东西罢了，是“器”的层面。数据产物做好了，必定是能晋升数据阐发的效率、加强数据阐发的能力。

二、数据阐发思维是什么 以上的标语、方针、手段和东西，都不是数据思维，而是数据阐发的一个个的侧面。我们继续思考：这一切的本质到底是什么呢？前面仿佛没路了。幸亏我们有万能的哲学。我们得借用一下哲学的研究方法： 抽象是哲学的底子特点，一切详细的存在和成长都必需遵循抽象的纪律；一切详细的应用学科都应该遵守抽象的哲学道理，但这必需以哲学道理的正确性为前提。

抽象是哲学的底子特点，一切详细的存在和成长都必需遵循抽象的纪律；一切详细的应用学科都应该遵守抽象的哲学道理，但这必需以哲学道理的正确性为前提。好，就用抽象这个东西继续思考，我们先总结、归纳，然后再抽象，这是自下而上的归纳法。然后抽象出来之后，再自上而下的往下演绎，验证一下我们思考的结论是否正确。

因为是归纳法，那这些工具要几多有几多，穷举固然是一个好措施，可是篇幅有限，我们选择最优代表性的就行了。我们先把各类AARRR、RFM、帕累托、四象限等抽象一层，就获得了业务阐发模型，是用一个个固化的布局来解释数据体现； 我们把聚类、分类、预测等抽象一层，就获得了算法模型，是用一个个数学公式来实现数据的演化； 把对比、细分、布局、递进抽象一层，就是数据阐发方法，是用一个个技巧发明数据表达的内涵寄义； 把数据舆图、固定报表、多维阐发陈诉、大屏、A/B Test抽象一层，就是数据阐发东西，是用一个个系统晋升我们阐发的效率。

我们把业务阐发模型、算法模型、数据阐发方法、数据阐发东西等再抽象一层，是什么？ 有同学瞬间就通透了：哇，这不就是数据阐发思维吗？歉仄，我们不需要名字，抽象一层之后叫啥其实无所谓，叫数据阐发思维、叫数据思维、叫干饭思维都无所谓；我们真正在意的是再抽象一层之后，这一层的焦点意义是什么？ 我思考的成果是：不管是用业务模型来解释数据体现、还是用数据公式实现数据的演化、还是用技巧发明数据表达的寄义、抑或是用东西晋升我们数据阐发的效率，本质上都是在做同一件事：一刀劈开长短对错。三、数据阐发不是故弄玄虚，而是贴适用户认知的建模 许多数据阐发妙手都曾说：数据阐发其实就是把定性的工作转变为定量，这样我们就可以或许更具象化、尺度化，能横纵对比，能细化放大，能把庞大的工作简朴化。这很对，也是数据阐发的焦点价值地点。

可是！我们量化阐发之后呢？做什么？还是得回到我们最终用户身上，告诉他，这样好，那样欠好，为什么；这么对，那么差池，为什么。许多数据阐发师还总结一个原则：只描述事实，不做判断。其实我认为不太得当。在量化阶段简直需要这样做，可是在往下落的时候你还是只描述事实，不做判断，这样是没信服力的，价值也有限。

另外另有一个恶果，就是描述事实谁城市，业务/运营就会说：你把数据给我就好了，我本身看。所以我们必需要有这惊天一刀，劈开混沌，分清长短对错、优劣善恶；数据范畴原来就有这个词，这就是“建模”。

原来想举几个例子，但是本身公司的例子不能举，别人公司的例子又拿不到，很是恼火，不外有个很是好的角度可以给大家分解一下举例子必然要真实的吗？未必！我们既然是想证明“一个模型如何说服别人”，那么背面的例子也是OK的，对不？ 好比最典型的沃尔玛“啤酒+尿布”的虚假案例（感乐趣自行查找），到此刻仍然是大数据发明商机的典型案例；他们就是通过“啤酒+尿布”这个独特的建模角度告诉大家这样的商品组合很好。你看，用户很买账！没有人在乎这是一个虚假的例子！可是假如你给一张表格，然后读数，用户或许率会开始垂头玩手机的。这一点我们确认之后，再往下演绎试一下；既然数据阐发思维的焦点是一刀劈开长短对错、优劣善恶，套用一个词就是“建模”。

那数据阐发思维往下细化应该有哪些呢？ 其实我们想来想去无非还是那些，方法论、资源、流程、东西、原则等等。那再往下拆解呢？固然也能拆解出来许多内容了，好比： 四、总结 OK，回到最开始那位同学提到的谁人判断：“数据阐发思维又是一个很虚的工具…” 数据阐发思维很虚吗？在我看来，很是的实！无比的扎实——数据阐发通过量化，把公共认知中的定性思维转变为定量思维，从而让我们更容易理解数据、看懂数据、比力数据。可是我们千万不能站在量化的高台上俯瞰用户，这样用户会离你本来越远。

我们还需要加一步，对数据和业务举行建模，一刀劈开长短对错，优劣善恶，回归到用户的二元认知中；告诉他们这个好，谁人欠好，为什么，这样用户才会信服你，承认你，采用你——我认为这才是数据阐发思维的焦点奥义。作者：大数据架构师，公家号：大数据架构师，国药国华大数据总监，擅长BI、数仓、数据中台产物规划范畴 本文由 @大数据架构师 原创公布于人人都是产物司理。

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