现在几乎每个互联网岗位，都要求数据分析。
HR想看人员稳定性，投手想知道优化是否有效，运营想知道操作是否激活到了用户。但据我观察，身边人在做数据分析的时候，常常第一步就迈错了。
数据分析的目的，非常不清晰。
常常拿了一份网上的文档，或者前辈的文档，同行的文档来炒一下，这都没问题。但致命的是，你做的业务跟网上，前辈，同行做的业务是不一样的啊，客户不一样，用户特质不一样，产品的归因不同，环境场景都不一样，这个抄的价值有多大呢？
因而常常我们看到很多人的数据分析展示了很多，听众常常一头雾水。业务领导再深问一点，答不上了。我也犯过同样的问题。
做一件事之前，得先明确清晰做事的目的。有人对目标和目的两个概念傻傻分不清。
目标是可被量化的，可以是很具体的。例如APP冲榜要冲到前10，这个产品要冲到10个亿。这些都可以参考smart法则去制定。
目的很难被量化。例如，目的要战胜竞争对手A，这个广告要起量，这个产品要打爆。如何定义战胜，如何定义起量，如何定义打爆，是没有规范和标准的。
为什么要明确好目的？
像是金字塔的顶端，河流的源点。目的不明确，那么目标就无法精确地制定，就算制定了，也会偏离航道，偏离实际。
很多人以为的数据分析，就是用excel溜得不行，sql牛逼得不行，展示内容炫酷吊炸天才算会数据分析。这是对数据分析的误解了。
数据分析要拆开来看，数据跟分析。
重要的是分析，分析的目的是什么？是发现业务规律和解决问题。其次才是数据，为什么是数据？因为相对客观。数据量越大，反映的事实更贴合实际本身。数据是工具，本质是分析。数据分析的目的就是，通过较为客观准确的数据，去发现业务规律和解决问题。
例如，现在有个广告爆红了。那么要找一堆数据，然后问自己：
爆红的原因是啥？为什么？有规律不？与其他业务的关系是？可以复用不？能提升多少？用在其他场景中可以吗？
发现爆的原因，发现所需要的要素，并尝试复刻，去提升业务量。
以为数据分析目标清晰后就够了吗？实操中还容易犯另一个常见的问题: 一叶障目。
现在毕业季，某应届生想进互联网行业，去网上搜索“应届生入行互联网的薪资水平如何？”一搜平均工资9K。冲冲冲！！去**的公务员。结果面试拿到的offer都是5000+，懊恼不已，骂骂咧咧干了一年后，回老家考公务员了。
他目的明确，做了数据分析，没错啊，但为啥还是得不到想要的工作？
这里犯了一个统计学角度的数据定义问题：行业的平均值，是否反应个体客观的薪资情况？
2020年中国的人均GDP突破1W美元大关，那么，是不是中国所有人都有这个收入？平均值是反应一个宏观体量的对比。例如中国人均GDP，对标的是美国、日本的人均GDP；应届生入行互联网的薪资水平，对标的是，入行房地产、金融行业、通讯行业的薪资水平。
那怎么样才算真实反映个体的客观薪资呢？
前阵子有个新闻，67%的大学生认为毕业10年内能达到年薪百万。我突然想起跟兄弟毕业时候在大学城嗦粉，打了个赌，啥时候我年薪百万了，就回来大学城COCO商城前一起嗦粉还愿，现在几年过去了，没有年薪百万，混了个行业平均水平，而且那家粉店早就倒了。
大部分人，都逃不过正太分布以及帕累托法则（二八定律），大部分企业5年以上存活率不足5%。要知道，概率这东西，是很准的。月薪9K，年薪就是10W以上，在国内是什么水平呢？仅有5.3%的人是超过这个标准。
有心的人就可以去查一下，这些人大部分工作了几年，从事怎样的行业，担任怎样的岗位，来自哪些城市，哪些学校，再对标自己，怎样选择才能最大概率获得高薪。
缺少对数据含义的理解，仅从一个维度去做看，自然也就对数据产生了误判。用错了数据，误解了定义，也曲解了用户。
对一个错误的数据指标去做拆解，得出的结论往往是大相径庭的。清晰明确哪些多维度指标是你所应当关注的，这非常重要。
能做好以上两点，方向基本都确定，怎么分析具体就要看业务内容了。但要更深一点的话，还需要关注另外一件事：提问，有效得提问，锻炼数据敏感度。
如果稍微用点好奇心，在百度到平均薪资是9K的时候，先想一想，为啥是9K？这个数据是怎么得出来的？抱着这个疑问，去找源数据的时候，发现了数据上的异常，这个异常是什么导致的？
要梳理这些事情跟数据，是变得复杂起来，需要学更多知识，需要去提问更多的信息，去甄别，去判断，去搜索。但，一旦解开这条数据链后，相信我，一切都是值得的。
日常中我们会看到一些大神，报表一看，就知道问题在哪里。这又是怎么练成的呢？我有偷问过，得到的回答：无他，多问，多看。
数据分析有三板斧：对比，细分，溯源。当这样的过程，反复多次提问，分析。数据的敏感度，也就炼出来了。一份数据摆在面前，一份财报摆在面前，也懂得怎样看才更贴近现实。例如，这个数据增长了，哪里增长了，较日常增幅多少？为什么？做了哪些操作导致的？每个操作影响的比例有多少？为什么？要做到这样的敏感度，前期是要做大量的基础工作。
阅读大量的运营数据，拉历史数据来看，去细分维度，细分颗粒度，就像一根树从树干不断延伸到树上的每条分支，每片叶子。耐心去看，去理解，去提问。理解每一种玩法，直到这颗树，在脑海里已经有了一个完整清晰地印象了，一旦树梢上有动静，你就很清楚知道，位置在哪，是风动还是鸟来了，风力多大，鸟有多重，会不会吹倒树，会不会吃掉果实。
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这个选题，想写很久了。一来是不知道怎么写，一来是怕被吐槽干货太少。
直到我又带了个新人，重新去撰写新的新人培训教案，我深刻理解到一点：人与人之间的差别是很大，非常大。
我花过3天，半年，带出了几个新人。今年我的却感到怎么都带不起，我想过很多问题，是不是我教案太干？是不是我切入点不够生活？是不是我的表达不够清晰？我也有资讯过大佬跟朋友。
最后发现，想要用一套固定的模板，去解决不同人的需求是不可能的。没有捷径，没有捷径，没有捷径，捷径只会通往危险的陷阱。
3天上手的，是美团大厂实习生；半年上手的，来自传统行业；怎么都带不起来的，悄不声息的离开了。不同人的接受能力和需求就是不一样，这是无法规避的。而我能做的，其实就是对我的内容划分等级，来满足不同人的需求罢了。
那刻我理解，对于大部分看到我这篇文章的人，从事的行业都千奇百怪，在我看来不够干货的理念，却可能是启发他们的灵感来源。
能做到科普、简单了解，从生活的案例中理解我想传达的概念，就足够了。这也是我写这篇文章的初衷。
以前看Caoz文章的时候提到，很多人在分享的时候，习惯性恨不得把毕生所学都传授出来，但其实听得懂的人却少之又少，讲的人辛苦，听的人难受。一步步来，一口口吃，一个关键的知识点能讲透，讲清晰，就已经很了不起了。
我一开始并不觉得，后来经历的事实也确实验证了这句话，真的，能讲清楚一个概念，需要花的功夫真的很多。
希望看完本文，对你有所启发。
朴树的歌镇底