1978年，正在北大西洋航行的“慕尼黑”号在平安夜遭遇了一场猛烈的风暴。虽然“慕尼黑”号无法避开风浪，但船长预测风浪对船的威胁不大。然而，现实极其悲惨。在遭遇风暴仅三个小时后，这艘巨轮竟然消失得无影无踪。一次大规模搜救行动失败，最终搜救人员只找到一艘受损的救生艇。
这场悲剧的罪魁祸首是疯狗波。
疯狂波的形成源于物理学中的相长干涉，即两个波的波峰相互重叠，形成波的联合体。当一个波不平坦时，另一个波又开始了，会短暂地产生一个比这两个波大一倍的合成波，所产生的动力就会被破坏。
20世纪以来，随着科技的发展，很多行业都出现了“疯狗浪”般的高速增长。
如今，无论是风光无限的大厂，还是时刻精耕细作的小作坊，业务、市场、运营部门都必须面对新环境带来的生存挑战，在新的现实下勤奋探索，小心前行。
但是，即使大家都意识到大环境的变化，很多公司在应对外部脆弱性时，还是习惯用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰。于是，各品牌竞争激烈，业绩和渠道趋同，“体量”越来越窄。但与此同时，一些“小而美”的企业对产品和市场的深耕细作，通过不断的精细化运营，找到了最适合自己的渠道，触达其特定的客户群体。精细化运营的真正奥秘在于:不断从数据中挖掘增长点和好的商业洞察。
所以环境变化越快，市场越复杂。要在变幻莫测的混沌中稳住方向，就越需要做好数据分析。
但是，任何一个从事过数据分析或营销工作的人都会同意，通过数据驱动增长和商业洞察很容易，但要实现太难了。这是因为数据和分析之间的基础设施和实施技能存在巨大差距。
01
实践中的问题
笔者长期咨询各行业的数据人，经常会收到一些非常实际的问题:
●我在一家化妆品公司推广了一支口红。公司在直播平台上囤货已经有一段时间了，效果不错。目前需要做一个详细的用户画像，看看哪个客户群体需要继续发力。
●公司在Tik Tok、Aauto Quicker、知乎、小红书平台都有广告，但有的效果令人满意，有的则不然。我们收集了数据，但是想知道数字背后的具体原因。只有这样，我们才能确定进一步改进的渠道。
●我们是有10多年历史的线下店。客户忠诚度一直很高，然而，在最近一年左右的时间里，突然出现了明显的客户流失现象。我们很想做一些客户留存相关的数据分析，但是缺乏相关的专业人士，不知道怎么做。
那么，面对上述“有数据，不知如何是好”的情况，我们该如何破局呢？
02
想想你有什么数据。
在给出具体的解决方案之前，我们先来看看你或者你的公司可能已经有哪些数据。
内部数据:公司在正常交易过程中收集的信息，如销售价值和金额、客户联系信息或产品日志。它们是有意收集信息过程的结果，也是公司可以利用的最简单，有时是唯一的信息来源。
外部结构化数据:来自外部数据库的信息，包括政府统计数据、客户报告或市场研究等。这些外部结构增加了公司可用的数据量。
内部非结构化数据:这些数据通常通过电子邮件、聊天室、论坛或维基等非正式工具传播。有些甚至可能没有任何数字形式，因此并非所有内部信息都可以随时使用。合并非结构化数据源是一项复杂的任务。
外部非结构化数据:包括来自社交媒体、社区博客和公司与客户或利益相关者互动的其他在线论坛的信息。
在这些类型的数据中，其实更值得你关注的是如何利用外部的非结构化数据，尤其是社交媒体和博客、论坛中的数据。鉴于这些自媒体数据的分享量和速度，将其纳入决策过程是一个非常艰巨的挑战。但一旦成功，将大大提高商业决策的效率和质量。
03
业务数据分析的类型
接下来，让我们看看使用这些业务数据的几种方法。
描述性分析——发生了什么:允许公司确定前期发生了什么。它可以帮助经理衡量绩效和关键指标，通常被转化为报告和仪表板。它关注过去的表现，并在检测到偏差时触发反应。
解释性分析——与什么相关:研究变量之间的相关性，关注原因。所以是从描述性分析到解释性分析的飞跃。在这个过程中，商业洞察力显著增加。然而，它仍然只提供了一个回顾性的愿景。它有助于我们理解为什么有些事情会发生，有些事情不会发生。好的解释模型可能会成为好的预测模型，只是两者的出发点不同。
探索性分析——为什么会发生:使组织能够探索检测到的事件并解释事件背后的原因。它意味着对模式、趋势、异常值、意外结果的广泛了解，并使用定量和可视化方法的组合来理解数据想要讲述的故事。因果性比相关性更进一步，知道原因是预测未来的前提。
预测分析-将会发生什么:推断可能发生什么，估计影响和预测未来。预测分析需要对业务场景的深入理解和对数据的高度控制。需要统计学、机器学习和商业知识来做——从这一步开始，机器学习算法将开始发挥作用。
决策分析-应该做什么:收集到的深度知识和形成的预测为组织提供了实现特定目标的方法和业务洞察力。基本回答了“为了达到什么目标应该做什么”的问题。在这个阶段，可以最大限度地减少人工干预，可以将决策委托给机器来实现业务目标。
以一家金融服务公司的营销部门为例:
●通过描述性分析提供最近一个月参加特定活动的信息；
●通过解释性分析研究参与度与营销支出的关系；
●通过探索性分析研究受众群体，发现可能的趋势；
●通过预测分析某次促销能带来多少新客户；
●通过决策分析告知管理层如何选择最佳活动以达到预期目标。
上图中，数据分析的成熟度逐渐上升，商业洞察也相应形成。但是，说实话，作为一个数据分析或者营销的新手，你可能会问:以上看似很有道理，但其实每一步都不简单。经验不多，还真的无法进行有价值的商业分析。这怎么解决？
事实上，通往分析成熟的道路更多地在于提出正确的问题，如何利用不同的数据源，以及如何进行过程评估。而每一步都需要大量的经验和案例实践的积累作为基础。这是一个先有鸡还是先有蛋的问题:我没有足够的经验，怎么才能做好？不知道怎么做好，怎么会有成功的实践经验？
04
促进运营从思维到实践的成长。
好消息是作者最近出了一本很有特色的新书，通过6大思维方法和10个实际商业案例，可以“一站式”解决你在数据分析和运营成长领域的所有问题，从思考到实践。
这本书是《数据分析从思考到实践促进运营成长的十个字》，是我零基础机器学习豆瓣评分高达9.1的又一力作。本书延续了其幽默朴实的风格，立足工作实际，以案例的形式介绍了从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。该书围绕“数据分析”和“运营成长”两大关键要素，系统介绍了数据分析思维、数据分析方法、数据收集技巧、数据清洗技巧等基础知识，同时以问题为导向，解读运营成长的关键业务内容，在客户获取、激活、留存、变现、自传播周期等核心运营环节进行实际数据分析。
▲新书助力跑步成长。
这本书的文笔令人耳目一新，实用性让数据分析师拍手称快。很多数据分析专家看完之后评论:
“看这本书的时候有一种‘抄作业’的感觉，读起来真的很舒服。”
“如果早一点看黄老师的这本书，会减少一开始摸索学习的痛苦。”
这本书还具有以下特点:
1.基于现实
本书基于数据分析项目的实战。书的内容结构是从全局到具体情况安排的，让你知道每一步该怎么走。基础、宏观掌握数据分析技能模块；深入实践，从头到尾感受整个业务流程。
2.有趣且信息丰富
本书的设定以问题为导向，用案例带你携手解决实际业务。
3.培养数据思维
这本书不仅包含实际的商业案例，还包括数据分析的重要方法，逻辑思维模型，以及AARRR框架。全书围绕AARRR这一作战框架中的实战环节展开。
▲ AARRR模型
本书以AARRR模型为框架，以卡哥和小雪为主角，给出了10个用数据指导运营实践的清晰案例。
4.代码硬核，活泼。
这本书不仅侧重于理论、思想、实战过程和方法，而且相关的配套代码也是完整的、高质量的。
这样即使没有基础也不难学。难怪很多人觉得这是“抄作业”。从问题引入，到数据分析，再到代码实现，为读者提供一站式服务。
为了让读者真正理解数据分析，做实际操作，作者黄嘉下了很大功夫。黄佳老师的上一本书《零基础机器学习》也是以卡哥为主角。出版一年多来广受读者喜爱，已重印七次，豆瓣评分9.1。作为入门书，真的很优秀。
▲豆瓣9.1的高分大作
《数据分析的十个字》这本书沿袭了幽默轻松的风格，通过上一层楼梯的方式写进去，将数据分析技术融入到故事和实践中，使得两者的结合更加巧妙。
这本优秀的数据分析和实际操作的书，目前正在打折出售，值得入手。
我相信你会从这本书里受益匪浅。
▲从数据入手解决运营问题。
