1/1《成為數據分析師》讀后感

當我們面對數據的時候，真正有效的溝通是“我說了，你懂了”。如何將復雜的數據通過簡單的描述進行傳達，這就十分考驗功力了;相較入門級的數據分析小白而言，好的分析思路和框架會幫我們贏在起跑線上!而這也是讀完《成為數據分析師》之后，最大的感受之一。

基本分析指標、軟件使用以及分析角度是可以通過刻意練習，在短期內達成的;對業務的理解能力和數據解讀能力則是能否產出有用洞察的關鍵，而這需要長期的積累。短期內，如何形成數據分析思維?《成為數據分析師》給出了很好的“套路”和方法。

舉個例子，醫生常常說合理膳食、管住嘴邁開腿才能健康生活;很多人都記在這句話，但沒有具體的概念;但如果醫生說的是具體數字信息，比如：明天食物種類不少于八種，其中肉類不超過200G，米飯等精糧不超過200G;運動或步行時間超過30分鐘、3公里;并通過數據研究告訴大家，這樣做的效果是什么。這樣是不是能很快明白你該怎么做?

托馬斯.達文波特和金鎮浩這本《成為數據分析師》，看上去好像很專業，其實非常入門級別。書籍并不是告訴你如何具體分析具體數據，而是告訴你怎么辨別數據，如何去思考數據并解決問題。書中提到的三階段分析方法，構建問題、解決問題并傳達結果采取行動。而如何構建問題?或者說數據分析中最重要的一個概念就是相關性和因果關系區分，都在書中做了詳細的描述。

今天看到一個新聞，關于電影院開放后又關閉的新聞，開放之后每場放映平均只有一個人，電影院運營成本過高后再次關閉;仔細想想電影院并不是剛性需求，且大家進電影院的意愿目前并不強烈，因此完全沒有必要現階段就開始恢復營業;如果院線運營者之前做好了數據分析和研究，就不會盲目恢復營業了。

同理，商超這類生活必需品提供場所而言，隨著疫情逐漸的被控制，大家也陸續出門購物，自然恢復營業的主觀和客觀需求都存在。根據官方數據顯示，截止上周五，超過九成的商超都已恢復營業;即使很多消費者短期內還是會維持網上購買生活必需品和生鮮的習慣，然后頻次會提升而單次購買金額會下降，也就是不再大宗囤貨，選擇新鮮。品牌方遇到這樣的情況，應該怎么面對呢?運用書中的結構，我們可以采用定性和定量相結合的研究方法，對目標人群進行系統的實證研究;簡單說，定性分析就是選擇特殊消費者或者有代表性的消費者進行研究，比如深度訪談(視頻、電話等)，獲取消費者購買意愿以及考慮因素的態度和認知描述;之后定量分析，從大量數據中去進行建模分析，發現數據之前的相關性，然后基于已有的關聯去預測未來一些問題出現的可能性。

這里階段一的構建問題就相當重要，相當于識別問題。就好像去醫院就診，應該掛哪個科室;這里不僅尤其要注意不同利益相關者，即同一問題，對不同人角度不同、結果也會不一樣。確認問題之后，要先看看之前已經做過什么，有哪些發現;不要每次都從零開始，浪費“巨人的肩膀”。

之后是階段二解決問題。這里就需要前面提及的數據科學家或者分析師加入，有假設才能請技術人員進行建模分析，然而分析結果依舊需要自己把握并驗證其可靠性。

最后階段三是傳達結果并采取行動。是騾子是馬，拉出來溜溜。好的分析結果，如果沒有應用，那就是白費;因此如何說服相關人員接受結果并采取行動，也是數據分析的一個重要環節。要不然茶壺里煮餃子，有貨倒