很多同學抱怨：“做數據分析時沒思路！” 實際上，有很多原因都會導致這個結果。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，開始拿著錘子找釘。比如今天看到統計學正態分布，好爽，于是看誰都像個正態。明天看到回歸分析一章，看誰都想回歸一下……
這么干會惹麻煩的。比如就有同學算活動效益，非把活動經費和總業績做回歸，然后看著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，這么干也沒有真正讀懂書，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 是已有標注但是沒有標注 手頭數據有沒有內在邏輯深入業務場景，才知道適合書上的哪種方法。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
然后呢？……然后就頭暈了，不知道咋整，然后被評為：“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和性別、年齡等維度一通交叉
比如分析GMV，就把GMV和性別、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。經常干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。業務部門會抓著你，讓你一句句解釋：為啥這里差異5%，那里差異3%，最后思路越搞越亂……
所以對比可以做，但是先列清假設，打好標簽，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，數據只是背鍋的，常見的有以下四種：
比如：
做指標監控，指標考核要求是啥？不知道
做活動分析，活動要提升啥指標？不知道
做產品分析，產品改版目的是啥？不知道
然后就不知道該咋分析了……
這種情況下，確實不知道咋分析呀。就像射箭，要先有個靶子，才知道射得準不準。連靶子都沒有，閉著眼睛“走你！”亂射一通，然后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，一定要先問清目標。并且主動提示業務部門：目標都不清晰，分析自然不清晰。不然這里是很容易被甩鍋的。很多業務部門，自己不設目標，然后逼著數據分析師寫：“這通亂射極大提升公司業績！”然后被老板責問的時候，就推說“這都是數據分析寫的呀，我是清白的”……
定目標的方法有一大堆，不要說不知道咋定哦（如下圖）。
這個問題，是“沒有目標”的反面，就是業務部門干了一點點活，結果吹得驚天動地。比如他們投放了一張10元優惠券，然后開始吹：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，然后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涂了，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。沒有那么多“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別。然后到頭來，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，整幾個毫無競爭力的垃圾商品，然后跑過來責問：“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致無法落地問題。
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，這樣才好識別：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，是迭代出來的，不是天下掉下來的。明確一個目標，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，才能發現內在邏輯，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”目標一大堆，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、達不到目標，就改目標，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，最后自然顆粒無收。然而深陷其中的同學，只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，這個是標準的亂自上作。
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 有清晰的問題和目標 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，導致同學們在工作中總是被PUA“你思路不清楚呀”。這時候，大家只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，找到更合適自己的工作。所以細節討論是很重要的，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。
