編輯導語：數據分析是指用适當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，這一過程也是質量管理體系的支持過程。我們常常做數據分析時找不到靈感，來看看這篇文章吧，希望能夠給你啟發。

很多同學抱怨：“做數據分析時沒思路！” 實際上，有很多原因都會導緻這個結果。今天系統盤點一下。

有些情況，是數據分析師自身的問題，常見的有以下三種：

數學、統計學、運籌學是有很多方法的，而看書本身能讓人感到充實。于是，就有一些看書入迷的同學，開始拿着錘子找釘。比如今天看到統計學正态分布，好爽，于是看誰都像個正态。明天看到回歸分析一章，看誰都想回歸一下……

這麼幹會惹麻煩的。比如就有同學算活動效益，非把活動經費和總業績做回歸，然後看着R平方值說活動沒有效果。結果自然被業務噴得體無完膚。

而且，這麼幹也沒有真正讀懂書，真要是讀懂了，起碼區分下：

• 是抽樣統計還是整體統計
• 是預測問題還是分類問題
• 是已有标注但是沒有标注
• 手頭數據有沒有内在邏輯

深入業務場景，才知道适合書上的哪種方法。而各種書本方法，是有固定應用場景的。

這個是上一類問題的兄弟，都是書呆子行為，不過書從《統計學》換成了《管理學》：

因為書上有4P，所以先畫四個P的框框

因為書上有PEST，所以先畫四個框框

因為書上有RFM，所以先算個RFM

然後呢？……然後就頭暈了，不知道咋整，然後被評為：“你這做的都是啥……”

解決方案和上個問題同樣，先理解業務場景，找到真正的問題，再組織方法。而不是先拿個套子，見啥都套一下。數據分析是為業務服務的，業務到底對問題了解多少，是分析的起點（如下圖）。

這個也很常見，就是不管問題是啥，先拉一堆交叉表。

比如分析DAU，就把DAU和性别、年齡等維度一通交叉

比如分析GMV，就把GMV和性别、年齡等維度一通交叉

還美其名曰：數據分析的靈魂就是對比，核心就是拆解

結果是：在缺少邏輯，缺少假設的前提下，對比越多，思路越亂。經常幹出來蘋果和犀牛對比的囧事。而且這種漫無目的的交叉，經常把業務思路帶歪。業務部門會抓着你，讓你一句句解釋：為啥這裡差異5%，那裡差異3%，最後思路越搞越亂……

所以對比可以做，但是先列清假設，打好标簽，做到蘋果比蘋果，才能有發現。

有些情況，不見得是數據的問題，數據隻是背鍋的，常見的有以下四種：

比如：

做指标監控，指标考核要求是啥？不知道

做活動分析，活動要提升啥指标？不知道

做産品分析，産品改版目的是啥？不知道

然後就不知道該咋分析了……

這種情況下，确實不知道咋分析呀。就像射箭，要先有個靶子，才知道射得準不準。連靶子都沒有，閉着眼睛“走你！”亂射一通，然後讓分析這通亂射是不是有改天換日的效果，啊呸！分析個屁。

當然，這個問題大部分是業務搞出來的。但是提醒做分析的同學們，一定要先問清目标。并且主動提示業務部門：目标都不清晰，分析自然不清晰。不然這裡是很容易被甩鍋的。很多業務部門，自己不設目标，然後逼着數據分析師寫：“這通亂射極大提升公司業績！”然後被老闆責問的時候，就推說“這都是數據分析寫的呀，我是清白的”……

定目标的方法有一大堆，不要說不知道咋定哦（如下圖）。

這個問題，是“沒有目标”的反面，就是業務部門幹了一點點活，結果吹得驚天動地。比如他們投放了一張10元優惠券，然後開始吹：這張10元券，上能拉升GMV，下能喚醒老用戶，中間能促成新用戶。反正功效大大的有，然後要求數據分析分析出來每一個效果到底有多少，還得給出可落地的建議……

很多同學腦子被攪糊塗了，這都是啥玩意！我到底要咋分析！不知道咋做就對了，因為這本身就是在胡攪蠻纏。每一類業務做法，有固定的形式。沒有那麼多“一招鮮吃遍天下”的搞法。所以想形成思路，我們自己得了解業務常見套路和固定形式，這樣面對這種胡攪蠻纏才能分清情況。

最常見的就是：用戶畫像、流失預測、商品推薦這些項目，數據做了一大堆，業務沒啥招數。

你辛辛苦苦預測了不同用戶的流失概率，結果呢？業務那邊就全量發個短信召回……短信yeah，全量發響應率也不到1%，這做不做模型有啥區别。然後到頭來，業務還吐槽：“你這分析得沒啥用呀”

商品推薦也是，很多公司丫都拿不出幾款強力的商品。為了推薦而推薦，整幾個毫無競争力的垃圾商品，然後跑過來責問：“為啥分析得沒啥用。”

這種責問，會讓做數據的同學陷入深深地自我懷疑“我是不是思路錯了”。然而不需要懷疑，這不是思路有問題，而是業務手段貧乏導緻無法落地問題。

想破這個局：得做好基礎分析，對商品、用戶、業務手段有基礎了解，知道目前公司的能力有幾斤幾兩，這樣才好識别：到底是我思路不對，還是這幫哥們就這兩下子？

好的數據分析模型，是叠代出來的，不是天下掉下來的。明确一個目标，進行多輪測試，摸清每一種業務手段的能力上限、下限，這樣才能看清哪種方法有用，才能發現内在邏輯，才能積累分析經驗，這是正道。

可有的企業就是喜歡走歪門邪道，比如：

1. 做業務方案“既要XX，又要XX，還要XX，協同XX，合力XX”目标一大堆，到底要測哪個方向不清楚
2. 天天讓分析、分析、再分析，就是不要做測試
3. 天天讓分析、分析、再分析，分析完了，業務用了一套完全不同的思路去測試
4. 達不到目标，就改目标，粉飾太平。

這樣做，就像沒頭蒼蠅。完全不用形成有效的經驗積累，最後自然顆粒無收。然而深陷其中的同學，隻是感覺到自己腦子嗡嗡的，喜歡懷疑：是不是我思路不清楚……這個真不是，這個是标準的亂自上作。

數據分析要緊密結合業務，分析思路也是如此：

• 結合具體業務場景
• 有清晰的問題和目标
• 有邏輯的進行論證
• 通過測試檢驗結果
• 通過多輪測試積累經驗

這是讓自己分析思路越來越清晰的正途。

當然，有些公司環境就是不好，導緻同學們在工作中總是被PUA“你思路不清楚呀”。這時候，大家隻要做好自己本職工作，多積累具體問題點上的實操經驗，就有機會跳槽離開這種腦殘公司，找到更合适自己的工作。所以細節讨論是很重要的，不考慮細節，流于理論或者流于表面，就會像本文開頭一樣出洋相了。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，接地氣學堂，人人都是産品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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