连数据都读不懂，你凭什么说会数据分析？
在大部分企业里，数据分析师忙于各种爬取报表取数，应付各种常规报表。我经常收到一些留言，这些活儿让一个熟练的实习生都能干，那我们作为数据分析师的价值体现在哪呢？
没错，如果每天都在这样机械地做事，无异于温水煮青蛙，我认为数据分析师要想实现自我增值，想跳槽能拿到更高的待遇，就要提高自己的分析能力。具体来说，数据加工是能力基础，但更重要的，是对数据的主动解读能力。今天要介绍的这四招，就是读懂数据的四大法宝！
01 熟悉业务打基础
数据本身没有意义，放在业务环境下才有价值。所以我们解读数据，绝对不能就数论数。举个简单的例子，比如下面这张图是某公司一周的销量数据。
如果解读成，周六周日销量较周一到周五有明显的下滑，所以要重点关注周六周日的销量。那这个解读显然没有结合业务周期来看，工作日销量高、休息日销量少，这个公司很可能是做B2B生意的，也可能是CBD的餐厅。
所以，如果没有对业务有足够的理解，做出的分析可能就是没有意义甚至是不利的。那我们该如何理解业务呢？
首先是要理解每一项数据指标背后的业务含义，分析师和业务人员对同一个指标不能有歧义。
比如上图中的“销售额”，如果发生在电商，指的是下单金额还是减去优惠后的支付金额呢？是按支付后计算还是按收货计算呢？有没有考虑退款呢？
其次我们需要了解数据的评判标准。比如前面的例子中，评判业绩好坏，我们也不能光看销售额，还要对比公司给定的业绩目标，还要对比同行业同体量公司的同期销售额，还要考虑数据大小的现实区别，假设上例中商品的单价是30万，每天成交1-3单，那么尽管在折线图中表现的趋势非常明显，但偶然性偏多，那这个折线图参考意义就不大。
最后还要了解业务的周期性。周期性又分为自然周期性和生命周期性。自然周期就比如空调、旅游等有淡旺季之分，不同季节分析策略应有所不同；生命周期比如一款app会经历上图的四个时期，不同时期的对各项指标的追求是不同的，可能成长期追求拉新，成熟期追求利润，所以不同时期分析的侧重点也是不同的。
对数据分析师来说，以上三条对业务的理解越深入越好，这就需要我们多和业务人员沟通，在对接需求的时候多想多问。
02 结合环境更深入
在熟悉业务后，我们通常还需要重视那些异常的、突发的波动，这会让我们的分析更加全面，通常还能带来意外的收获。
还是一开始的例子，周六周日销售额骤降，我们还需要考虑环境因素的影响，有可能交易系统恰好在周六周日两天频频卡顿，许多订单没有成功，也有可能促销活动恰好到周六周日结束，分析出结论后还能得出优化的意见。
再比如，疫情初发期间，远程办公App活跃用户和活跃时长激增，我们做数据解读和前瞻性展望时，也需要结合国内外疫情控制情况进行分析。
03 善用工具有奇效
大数据时代，专业的数据分析工具，早已成为大厂的标配。就拿我在用的FineBI来说，可以让数据解读效率max！
FineBI有一套自助分析的流程。比如在数据清洗这一阶段，FineBI不会上来就展示这些密密麻麻的数据，而是会先让咱们明确目标，然后点击选择对应操作，只需鼠标操作就能一步一步靠近目标。
在FineBI的帮助下，整个数据处理和制作图表的过程变得简单有效，而且还内置了非常多的图表样式，傻瓜式生成，满足各种分析场景，省去了大量的繁杂工作，让我们完全可以把精力聚焦在数据解读上。
把多张图表放一块联动，还可以做成一个可视化大屏，直观又简单，帮助我们在做分析报告时更清楚地讲解。
04 过度解读不可取
当然，解读数据也是要有限度的，过度解读可能会得出违背事实的结论。怎么避免过度解读呢？
一方面是避免放大数据波动的后果。比如一段时期内销量的波动都在10%以内，是在可接受范围内的，那如果非要分析个二三四结论出来，就容易把细微甚至毫不相关的影响因素当成优化建议的重头戏，这是舍本逐末，我们更应该关注整体趋势的变化。
另一方面要忽视中介变量的影响，比如有人分析发现雪糕的销量越高，下海溺亡的小孩子数量越多，因此建议出台减少销售雪糕的政策。这其实是因为夏天到了，雪糕销量上涨了，去海里游泳的孩子也多了，溺亡和雪糕之间没有因果关系。
具体该怎么做呢？首先就是抓主要矛盾，将主要精力放在找对结果影响最大的因素上，其次要运用批判性思维，核对逻辑链条的严谨性。
总之呢，读懂数据是个硬技能，既需要保持对数据变化的敏感，也需要长期的观察和积累，既需要和业务人员深入沟通，也需要自己加深对行业的认识。
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