前两天，我一个前同事很恼火，她说现在已经找不到工作的价值感了。一天到晚就是查数、查数、查数！简直就是个查数姑！

我说你去努力啊，给他们多输出一些有价值的东西呀，慢慢的用数据推动他们运营呀。

她说，我努力过了！根本没用。我抽空、加班，专门为了这次活动一个分析报告，运营也不爱看看了又说只有分析没有结论给了结论又说结论不对我根据他的意思调整了方向，又说没有行动策略，给了行动策略又说没啥效果。我就纳闷了，你都没做，怎么知道没效果？

最后还是根据运营自己的意思去搞活动。而且，那个报告也不是我想说的，也不是我的观点，是被阉割的结果。

这是运营在拿我的数据印证他想说的话而已。他们认可的，就拿走，不认可的，就说我们分析的不对。

所以，他们只是把我们当做提取数据的机器而已。我的努力全部化为泡影，然后继续沦落到“查数姑”的地步。

迷惑

唉，听完她的唠叨，我也比较郁闷。

的确是，现在的数据产品越来越智能，SQL的门槛越来越低，上升通道也感觉不是那么通畅。

后来她还说，现在想换工作，往上走一走，可是找不到合适的，到哪都是这个Level。数据分析好像跟她当时选择这个行业的时候想的完全不一样。

她当时以为数据分析可以去发现数据背后隐含的一些秘密，然后指导其他部门改善流程、做很多有价值的事情。

可是完全不是这个样子，她已经快没信心了。

我仔细思考了一下，的确，是我草率了。

作为一名数据从业者，我已经干了16年，这种问题其实我也一直在面临着，而且有些时候会更糟糕。收到客户质疑的事情时而有之。

甚至有些人跟我说数据分析没啥用。甚至有：“乔布斯从来不做市场调研，张小龙从不看数据”的说法。

上面那句话我没考证过，但是他俩的确都说过类似的话，就是有无数人给他们反馈，告诉他俩该怎么做产品。

如果他去相信这些用户的反馈，去设计产品，结果会怎样？

我估计，乔布斯会陷入无止境的需求调整，而张小龙则要面对海量的优化/调整的功能需求中，我估计这样做，应该没谁回去买一个古怪的苹果，和打开一个奇怪的微信吧。

而且，这帮人提的意见，真的就对吗？很多人反对，很多人就对了吗？

所以，貌似我朋友遇到的问题是一个真问题啊！那数据分析到底有没有用？

深入

管理大师彼得德鲁克说过：“如果你不能衡量他，就不能管理他”。

乔布斯也经常用数据抓住用户，在他的PPT中经常能看到类似的画面：

张小龙也是，微信的各个按钮都布满了埋点，看各种数据是微信产品经理重要的工作之一。

这就奇怪了，为啥还会冲突呢？

其实不管是乔布斯也好，还是张小龙也罢。他们说的话、做的事，都是基于一个深刻的洞察，就是：

数据，只是理解这个世界的方式之一，对，仅仅是之一。

我们理解这个现实世界，是通过什么方式？我儿子小时候，看见啥都要去舔一口我媳妇到现在还有在黑夜中准确找到一件衣服的特异功能，她靠的是触觉。

我们绝大多数人，是通过眼睛看，通过手去摸，通过舌头去品尝，通过耳朵去听，这些手段来认识这个现实世界的。这样可以感知到这个物理世界。

对于一些看不见摸不着的东西，我们通过思考来探索各种奥秘，用抽象来解析规律，用反思去体察自身的弱点、用同理心去感知人性。

看见没有？有很多东西是数据没法衡量出来的，即便是衡量出来的，感觉也不一样。最典型的一个例子，北京的零下5度和广州的零下5度，你比一比，那个更冷？

数字告诉你是一样冷的，但是现实会把你冻成狗。

所以完全靠数据，那是傻子。

你说，这个例子太生活化了，不能一概而论。哈哈，这种例子到处都是。我就不说互联网的了，那个太乱了，每家公司玩法都不一样。

说个最简单的例子。假如说你在路边开了个饭馆，你会怎么做？嗯，买一个收银系统，开通美团，然后就能看到后台数据了。有啥数据呢？有外卖单量、客单价、退单、评分、评论、投诉等指标，可以按日期、时段、菜品等维度区分。

是挺丰富的，然后呢？是不是有了这些数据的人，开店就不会倒闭了？没有这些数据的店，生意就不好？

并不是。

很多饭店老板根本不看数据，但是店里所有的情况其实都已经刻画在他的脑子里边了。

不信？你放开胆子想指标，看你能想到多少个！今天来了多少个客人？门口的人流量有多少？进来的多少个，消费了多少个，营业额是多少？客单价是多少？还有吗？你还能提出其他的指标吗？

可以。我相信你可以的。但是都是量化的指标。请注意，这是很容易量化的指标。

还有有一些非常难以做到的一些量化量化指标，比如满意度。

好，现在满意度等不是那么容易量化的指标也给你处理好了。然后呢？是不是就可以大干一场，挣钱去了？

缘由

当你拿着这些数据去开店的时候，你就会疯掉了。你会发现，满意度调查的结果压根就不准，现场的顾客直接发飙。美团上的打分和点评也不太准，因为主厨今天病了，是小工炒的菜。

今天的进店客人还是很不错的，但是亏本了，因为你上个月搞了一个活动，送了很多优惠券，导致现在客人们吃饭的时候，没有优惠就不吃了。

怎么会这样？

我不得不说一个事实，数据分析不是超级跑车，而是一根拐杖。数据分析并不能帮助你获得超能力，仅仅能在你赶路的时候比别人更快一些、更省力一些而已。

这恰恰也能说明为什么很多老板根本没数据，却能做好生意，而有些年轻老板信息化做足，却依旧赔本的现象。

而且这还是基于数据能真实反馈现实世界的前提下推断出来的。

你是不是很惊讶？数据不是最真实的么？怎么还不能真实反馈现实世界呢？

答案是因为有人的因素在里面。

比如打电话之后的满意度评分，1非常满意，2很满意，3满意，4比较满意，5不满意。很多人等不到后面的不满意，就直接选择满意了。

更搞笑的是，有一次我收到满意度调查短信，上面只有非常满意、很满意和满意三个选项。

为啥？因为满意度是客服中心的KPI。数据太难看，谁的面子都下不来。

除了人的因素之外，还有一些数学小陷阱，比如辛普森悖论。这个解释起来比较费劲，有空可以单独写一篇。简单来说，就是部分的平均结果，与总体平均的结果不一致。

究其原因，这是数据分析本身的问题导致的。一方面，可量化的数据只是整个现实世界的一部分而已另一方面，在数据量化时，还会受到人的因素、数据分析本身的一些限制。

而那些生意做的好的老板，除了运气好之外，他们早已经用自己的方法获取了更多的信息。客人是满意而归？还是吃完抹抹嘴就走了？是临时有事？还是永远不来？是门前修路？还是隔壁做活动了？这些都不是你那个点单系统能给的数据，你如果远远的坐在总部，看着数据就下命令，多半是要遭殃的。

而这些，小店老板是都能知道的。

所以总结一下，数据只能还原部分现实世界，而且还会受到数据分析方法、人为因素的噪音影响。所以并不是特别好用，就像是一个毛玻璃一样。

正视

那数据分析是不是真的没啥用啊？当然不是了。毛玻璃也比一堵墙要好啊！

而且，你不是用这个能力挣着钱了么？都能挣着钱，肯定是有用的。只不过，我们的期望和实际用途上，有一些错配了而已。

数据分析不是超级跑车，谁上去都能一脚油门踩到200迈，而是远行的拐杖，你的体力弱，探的路就短你的身体好、能力强，就能走得远。

它只有在你手上才能发挥作用，在你知道的领域，能触及的领域才有最大的效果。

如果你掌握了数据，你可以比别人稍微快一点，比别人更安全一点，比别人更稳一点，仅此而已。你如果战略方向错误，你拿着这根拐杖往前走，你会越走越偏，越走越远，走进死胡同里面出不来，他就是这样。

但是我们也不必因为数据分析的局限性而摒弃它。比如，前面虽然说北京的零下5度和广州的零下5度不一样，但是你在北京的零下5度和石家庄的零下5度体感是一样的啊。

完全只看数据是傻子，完全不看数据，那也是二傻子。

很多运营的同学就是把数据分析当跑车，一脚油门踩下去，发现根本不是那么回事。然后就说数据分析没用。

但是咱数据分析师也要清醒的认识到，数据分析真的没有那么厉害。往往工作就是这么朴实无华，看数据的表现，作出合理的假设，设计实验，做测试，优化环节，不断精进。就跟科研是一样的。

案例

我们可以用数据分析来干什么？或者说擅长做什么？其实就是上面说的那些内容。

在我们已知的范围内，用数据真实的反馈到现实：今天的表现怎样？我们做了哪些动作，产出了什么结果？有没有直接的因果关系？有没有其他的因素影响？哪些环节卡壳了？

一切正常？我们就多从几个维度看看，不行再往下细分看看，然后在前后对比一下，横纵对比一下。

我们还可以多种策略同时并行，看看哪一种策略更优秀。这种在流程上优化的场景，才是数据分析擅长的、直观的。

就譬如说在女装店里，重要的是客群和服装匹配。这个基调定了，再去设计服装的摆放。比如在进店的地方摆上5个不同款式的服装，测试这5个款式的吸引力。客人进来看那件衣服比较多？

如果发现进店的人群中，大多是小姑娘，那我们就在这里多摆一些时尚的、小姑娘喜欢的衣服。如果是年轻妈妈多，那我们也可以配上一些儿童服装，但是不要太多，不要喧宾夺主，对吧？

这样，我们的产品和我们的人群就比较匹配了，就能很好的支撑我们的生意了。

然后我们再去观察衣服的销售情况，是否跟我们预期的一致，如果一致，就继续放大，如果不一致，就再尝试。

如果说刚才的例子是靠经验丰富的店员，拥有微观体感，不断的去试，那么其实也有拿数据分析的案例。

譬如说，“茵曼”，他们在每件衣服上面都装了一个RFID芯片。当这些衣服被选中，拿到试衣间里面去试的时候，系统就会记录下来。

这个就意味着什么？我们就可以把用户从进店到购买的整个的链条给串起来。这样我们就可以把用户决策的过程可视化下来，发现其中的问题。

有些衣服根本连试都没人试，大概率是风格问题，直接淘汰。有些衣服经常试，但就是不成交，大概率是版型不对，优化版型。有些衣服热卖，苗头刚起，那边生产订单自动就下好了。这边刚卖完，那边新货就续上了。

他说你告你要告诉我，我今天卖什么东西能发财，我卖哪个进哪个款会很好，数据分析告诉不了你，那那不是数据分析的擅长的事情，那是时尚达人擅长的事情那是服装买手擅长的事情。

他们去解决人的问题，数据解决流程、连接的问题。如果把人性、审美、环境等无法量化或者很难量化的东西都一股脑儿扔给数据分析，那肯定完蛋。

结语

我们现在再次回头看看前面说的那句话，数据分析不是超级跑车，而是你身边的拐杖。他并不能让您飞速到达目的地，但是能帮助你扫平前方的障碍，是你远行途中必不可少的工具。

我们不能过分的强调它的作用，也没必要尽力贬低它的效果。

指明方向，向毛主席学习，深刻理解战略、把控局势、洞察人性制定计划，用项目管理方法，绘制甘特图，匹配任务、时间、资源重在执行，观察过程，监督结果，复盘全局。

数据分析在哪儿？在每个过程中都有它的身影，默默的充当那根拐杖，陪你远行的拐杖。

-END-