数据分析指导思想之我见

wangzheng3056

互联网的发展，给我们带来了大量的数据。随之产生的还有数据挖掘工程师、数据仓库工程师等相关的职业也日渐火爆。各家公司搜集的数据越来越多，随之而来又产生了新的问题：这些数据该怎么用？于是数据分析师华丽的登场了——当然在一些互联网公司所招聘的数据分析师往往都要求熟悉数据挖掘或者数据仓库知识等等，但是本质上，承担的工作都是一样的，就是将数据应用到业务中。

不论是数据仓库、数据挖掘还是数据分析，本质上想要达到的目的就是搜集、整理业务运行过程中产生的海量数据。然后运用适当的方法，分析这些数据背后隐藏的信息，达到指导业务运行的目的。实际上对互联网公司来说，开展数据业务的难度并不在收集数据上，而在刚才我提到的“运用适当的方法，分析这些数据背后隐藏的信息”。很多公司目前就处在这么一个尴尬的位置上，手握金矿，却不知道如何去开发。

为了解决这个问题，许多开展数据业务研究的同行们总结了各种各样的经验。比如在微博上经常可以看到这样的运营指标：

全文参考：http://ww1.sinaimg.cn/large/9cb8f46bgw1dt04s2perqj.jpg

也有商业智能大牛写博客指导大家的数据分析思维，比如车品觉老师的博文：《不懂商业就别谈数据》。

这些前辈的总结当然是非常好的，特别是对新入行的同学们来说，是不可多得的参考资料。但是上面提到的资料都有局限性。比如一张电商指标图，看似考虑到电商运营中的所有环节，但是却没告诉我们为什么我们要取到这些指标，这些指标又怎么去指导我们的业务。车老师的文章告诉了我们大的方向，但是在懂得商业的情况下，我们又该如何去搜集数据对具体的业务做指导呢？

也就是说，从数据分析理解商业的大前提到细节指标这个过程中，我们还缺少一个战术性的指导思想，这个指导思想在理解商业目标的大前提下，为整个公司的数据分析业务提供一个可以具体执行的框架。在这个框架下，我们可以在不同的业务阶段，不同的业务需求下，把各式各样的指标放进去，具体的将数据应用到我们的业务。下面我要谈的，就是我理解的这个框架。

我理想中的框架其实很简单，整个框架分为三个系统：监控系统、评价系统和预测系统。

监控系统：监控系统的目的在于监控公司业务（或者行业）的发展状况，旨在及时的发现业务运作中所出现的各种异常，以便相关人员及时的跟进。通常监控任务由数据分析系统来完成，对于没有条件自己开发自己的数据分析系统的公司，可以搜集关键运营指标，制作日报进行监控。
按照我上一段的描述，监控系统是个很简单的东西。我相信大部分的公司都有这种机制——网上不是流传着京东老板每天要看三个数据的段子吗？（笑）。是的，对某几项关键数据的监控是非常容易的，但是如果是要监控用户群体的行为变化呢？这里有个很典型的例子，就是腾讯的用户群体的迁移。我们都知道腾讯公司的QQ空间使用人群的年龄层是偏低。那这些用户成长以后，行为会发生什么变化呢？我们又需要用什么数据去监控这种变化，以便及时的开发出新的产品或者服务去适应用户的行为变化呢？（这个可能会跟我后面说的预测系统类似，在这里需要指明的是，知道未来用户会怎么干是一批数据，知道用户什么时候会这么干，是另外一一批数据。）

评价系统：评价系统的作用在于对公司过去的一些业务进行评价，这个业务做得是好还是坏，好到什么程度，又坏到什么程度。此外还可以对公司某一段时间内的表现进行评价。以周报、月报、专题报告等形式呈现。
我相信绝大部分的公司都做过我说的这个事情。评价某项业务做得好还是坏相对来说还是比较容易的，但是在这里主要的目的不是看出业务好还是坏，放完马后炮之后，我们还需要找出背后的原因。对于好的地方，我们要想想怎么样才能发扬光大，对于坏的地方，我们要想的是以后如何避免。比如之前我对公司网站的首页一个部分做了一个测试，发现侧边栏切换的方式可以增加用户在页面的交互次数，如下图：

于是，在第二次板块改版的时候，产品方将这个设计应用到更多的地方去了，比如下图：

预测系统：预测系统是根据已有的数据，结合行业现状以及其他参考因素，对公司的发展做一些前瞻性预测。指导公司业务的下一步发展方向。
这个系统思路很简单，也是我们很多人想要去做的，但是苦于没有方法。人人都想知道未来，但是没有人能预测未来，当然我也不能。但是我们可以从数据中看出一些未来的端倪。
最简单的预测就是根据数据的周期性变化，来预测特定时期的用户行为，比如周末的新闻阅读行为，寒暑假的游戏群体行为，情人节的玫瑰销售周期等等。这是纯粹依靠数据进行预测。
但是我认为预测系统的关键在人，就是做分析的人。目前，只有人才能够掌握各方数据，建立预测模型，进行一些预测。

总的来说，我今天在这里说的，并不是要说怎么去监控，怎么去评价，怎么去预测。而是要告诉大家，来了一个业务，我们该如何去构建整个的分析思路，而这个思路就是：先监控关键数据，再评价之前的业务，最后去预测未来的市场走势。至于用什么指标去监控，用什么指标去评价，用什么指标综合到一起去预测，则需要每一个数据分析人员在对自己公司商业目的的理解下，对各项数据指标进行提取、分析。

题外说一句，个人认为，数据分析系统的建设也应该集合这三个部分去搜集、处理、分析数据。