双十一|都说自己是数据分析师，80%分析结果都是失败的，小心被裁了双十一

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这几年数据分析被炒热过了头，但冷静想下大家费那么大劲学的、做的数据分析，真的有用吗？从找我咨询的人的分享来看：数据小白正忙着收藏各路数据分析入门知识；有点基础的就转战上各种培训班的3-7天数据分析速成课；已经入职当数据分析师的，则上班8h ， 5h取数洗数， 2h吐槽业务，剩下1h导入、拟合数据，套用分析报告，最后给出一些“正确但无用的废话” 。
明白大家都不容易，小白不知如何入门，有点基础的需要项目练习，数据分析师给业务建议难，所以也没说这是错的，况且入一个行业本身就是需要各种尝试，收藏干货有用，上培训课也有用，取数洗数写报告也有用，但有用的程度到哪？？
我没法给准确数字，只能说个残酷的现实，这80%都是“仅对自己有用” ，不过是感动/证明自己劳动的产物罢了
那为什么我说80%数据分析过后的结果都是失败的？首先，先来看下在企业内做数据分析时，最常出现的5种场景：

第一种场景比较少见，除非是有重大错误，否则在分析过程中就能看出端倪了，而最后一种属于数据分析师的标杆，如何成为这种标杆我之后会再出一篇详细讲，这里就不详谈。
而中间的3种场景，是我们做数据分析时极其经常会碰到的，就展开讲下，拿前几天刚结束的双11来举例说明。

1、分析结果是对的，但没用，产生不了价值

双11活动结束后，业务找到老李：“老李啊，活动做完了，看不到数据，你做个分析我看看活动效果咋样？”
老李接到任务，火急火燎收集处理数据、做模型、画报表。
最终出来结论：“活动期间，环比上周末uv增长130% ，订单量增长120% ，销售额增长了100% 。其中浙江省订单占比最高，达到了27%！”
业务：“so ，你想表达什么？这数字价值在哪？听了跟没听一样”
此时，老王只能拿着手里的一堆“正确”数据，不知道从何说起....

2、能给到业务数据分析结果和建议，但建议很难落地，可行性低

还是懵逼老李。隔壁业务部门：“老李，感觉公司今年双11转化率低于平均水平啊，你做个分析看看什么问题”
老李这次决定一定要说人话给出合理建议！于是立即结合大量用户、订单数据，采用聚类分析算法、RFM模型，终于发现年龄段在40岁以上的男性群体，整体转化率最高，平均达到42%！所以建议业务，搞好拉新策略，提高这一用户群体的访问量，这样整体的转化率就可以上来了。
业务：“但这群人，平时很少上网啊，怎么让他们访问？”
老李再次懵逼，你说的也是....

3、给了正确的结果和可执行的方案，诶~但业务就是不听你的，不按你说的做

懵了两次的老李，决定不能再继续懵X了，于是他熬了好几个夜....给出了一套可落地说人话的方案。
老李：“我做了个用户流失预警模型，发现有a类行为特征的用户在注册后7天左右流失概率最大，有b类行为特征的用户在30天左右流失概率最大，有c类行为特征的用户在40天左右流失概率最大。那么我们做个针对不同行为特征的用户的强提醒模型，在不同的时间点，推送广告、或者发代金券，就能够有效降低流失率了” 。