渠道|浅谈在探索数分之路上“数据思维”应用_

编辑导读：企业具备了数据思维，就可以深刻洞察业务线存在问题以及原因，厘清业务，并找到有效的方法提高业务数据指标，驱动增长。个人可以让决策更加理智，具有更强的核心竞争力。那么，数据思维如何应用呢？本文作者对此进行了分析，与你分享。

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我们上篇内容，从业务层面的视角梳理了关于数据分析各个环节中可能存在的引发误导的一些陷阱，大家在以日后的数据分析的工作中会时刻注意这些“陷阱”。（详情请看：警惕！数据分析的陷阱？）在随着大数据和5G在各个行业领域应用的不断深入，数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，精准的数据能够为公司或者业务人员来指导决策，驱动业务发展，提升企业管理水平、效率、可持续发展等。然而当我们在看到业务线上产生的各类庞杂数据时，很多人却无从下手，甚至连数据代表什么都不清楚，别说分析数据了。
此时，若企业具备正确的数据思维，做好数据挖掘、数据处理、数据分析等工作，就可以深刻洞察业务线存在问题以及原因，厘清业务，并找到有效的方法提高业务数据指标，驱动增长。若我们个人而言具备正确的数据思维，就可以让你的决策更理性、更理智，在进行沟通时更高效，注重整体的理解和判断，可以在未来职场上具备一定的核心竞争力等。
我们在《浅谈在探索数分之路上的“数据思维”论述》文章中梳理了何为数据思维，就是让数据传达出真正的信息，且呈现出画面感，而不是一堆堆冰冷的数据指标，即能站在多方角度，用数据来精确描述现状，分析问题，解决问题的一种思维方式。
那么，数据思维应该如何应用呢？本文将从广泛的意义上出发，简单的聊聊数据思维在工作上基本应用范围以及如何应用数据思维，不同行业有不同的情况或者属性，且数据思维也可以说是一种底层的思维模式，说白了就是如何让数据创造价值的思考方式。因此，其目的主要给大家梳理一下数据思维应用基本的思路和相对立体的认识。
一、数据思维应用基本思路数据思维能够让工作更加客观、更加结构化和更具延展性，其存在价值就是了解需求，然后通过各种方法收集数据，再提取有价值的信息去优化业务线，从而改进决策，不断迭代，降本提效，驱动增长，最终创造价值。概括起来，数据思维应用大致思路是：

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▼[明确目标]
首先，数据波动，数据来源是哪里，目标是谁？比如活跃用户数波动，付费转化用户数据如何？
▼[理解数据]
其次，你得知道数据来源以及意义，数据是怎么产生的？比如数据提升或者下降代表什么？
▼[确认目的]
再次，要明确分析的目的？比如活跃用户数同比、环比波动较大，是什么原因呢？
▼[预期效果]
想通过分析达到什么效果？比如通过分析会员付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入？
▼[需要什么]
想做出分析，需要什么维度的数据？如会员付费总额、付费企业数、客单价、会员付费次数、会员各等级占比？
▼[拆解指标]
我们需要找到核心数据指标进行拆解，为后续明确收集哪些数据，这里可以采用结构化分解的方法“MECE法则”，即“相互独立、完全穷尽”，也就是“不重叠，不遗漏”。
▼[数据采集]
拆解指标后，我们对数据进行采集，是直接数据库调取或者提前让技术埋点等。
▼[数据整理]
数据出来，如何整理用户数据、各个渠道新增报表等？