没有数据分析思路，该怎么办？

编辑导读：对很多产品经理而言，做数据分析好像就是数据采集然后进行分析这么简单。实际上，数据分析是一个严格的工作流程，不是简单的手机-分析就完事的。这篇文章，作者以一个风趣幽默的案例，告诉你数据分析怎么做。

很多同学苦于没有数据分析思路，工作中要么是对着数据发呆，要么不知道怎么用数据来论证业务问题。上网查文章，看到的都是：什么结构思维、对比思维、底层思维这种似懂非懂的词。今天我们通俗讲解一下，该怎么形成思路，保证人人都听的懂。

一、基础的分析思路，这么建

最近天气多暴雨，某天你走在街上，被突然袭来的暴雨淋了个落汤鸡。猛跑回家，感觉身上很冷、发抖、打喷嚏。你会怎么想？

——生活的常识告诉你：可能感冒了！

这时候你可能会选择不理它，扛过去就好了；也可能吃点感冒药——因为你假设自己感冒了。

过了几天，没有发冷、发抖、打喷嚏的症状了。

你觉得感冒好了，就不会再吃药。但是如果你发现自己还是没好，甚至觉得头好烫——妈呀，赶紧找个体温计测测。

一看38度，心中顿觉紧张，于是跑去看医生。

这就是一个完整的数据分析思路的例子。

很多同学可能会纳闷——啥！这就数据分析了？底层逻辑、裂变思维、CNN模型呢？

除去各种玄幻的名词，除去巨复杂的统计学、数学方法，分析的本质就是这么简单：

观察现象（冷、发抖、打喷嚏）

结合原理（感冒的症状）

做出推论（我感冒了）

采取行动（吃药/扛过去）

验证假设（吃药3天/扛了3天）

进一步分析（症状消失/症状加剧）

进一步行动（不理它/看医生）

分析思路跟具体工具关系并不大，没有数据的年代，还有定性分析方法；有数据的年代，还有基于调查问卷数据的调查分析，有基于交易数据的经营分析，有基于用户APP/网站行为的“大”数据分析。

数据来源越丰富，数据越准确，可用的分析方法越多，结果也越精确，但基本思路是一样的。

二、进一步的提升思路，这么做

那既然分析思路是这么简单的东西，为啥总感觉很难找到呢？

注意：上边的例子看似简单，可背后有一些基本前提：

观察到位：我们观察到了冷、发抖

了解原理：我们知道感冒有这些症状

可以采取行动：我们能决定吃不吃药

可以观察到行动结果：我们能观察到吃药效果

这些前提在真实工作中，常常不存在。

数据分析师不了解销售/运营/产品/售后到底在干啥

数据分析师只懂跑数，对销售/运营/产品原理一窍不通

业务行动计划不知会数据。到底有没有整改问题，啥时候改，改成啥样，都不知道

以上都不知道，自然没法把分析逻辑和业务结果联系起来，经验也没法积累。

这就好比一个人，既没有淋过雨，也没有医学常识，每天坐在空调房里敲键盘。你去问他淋雨了不舒服会怎样，肯定是问不出个所以然的。

想这一步困境，懂医学常识是必然的——就像医生诊病，不见得医生非要把所有病都得一遍，但是懂医学理论，就能有条理的诊断病情。

当然最好的状态，是建立起：设定数据指标→数据监控过程→数据预警问题→分析问题→探索对策→进行测试→验证假设→总结经验→循环监控的流程。

很多同学羡慕的所谓“大厂经验”，其实只是这套流程运转的比较顺利而已：

三、更复杂的思路，这样想

然而只懂医学理论，还成不了真正的医生。

因为现实中能一见到医生，能清晰的说出：“自己从27号开始发烧，已经持续到今天，期间体温没下过38度，27号淋了雨，没有其他症状，没有喉咙痛”——这样理性、清晰的病人少之又少。

真实的病人总是一进门只会哼哼：诶呦，诶呦，诶呦，医生啊，我浑身难受啊，快救救我啊！

医生问：到底哪难受？

病人：全身难受……

(╯‵□′)╯︵┻━┻

这时候咋办？

医生只能从0开始沟通：

问家属：“到底他哪里不舒服？”

查病历：“之前有什么病史？”

做检测：“测个体温/验个血/拍个片看看？”

问行为：“吃了什么？去了哪里？”

做测试：“我按你这里，会不会更疼？”

一步步逼近真相。

这里不全是医学知识，更多是沟通的技巧和推理逻辑。