数据驱动决策的13种思维方式.doc

数据驱动决策的13种思维方式2017-01-13 胡晨川 36大数据“数据驱动决策”,为了不让这句话成为空话,请先装备以下13种思想武器,将来你一定能用上!~文/胡晨川第一、信度与效度思维这部分也许是全文最难理解的部分,但我觉得也最为重要。没有这个思维,决策者很有可能在数据中迷失。信度与效度信度与效度的概念最早来源于调查分析,但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。所谓信度,是指一个数据或指标自身的可靠程度,包括准确性和稳定性取数逻辑是否正确?有没有计算错误?这属于准确性;每次计算的算法是否稳定?口径是否一致?以相同的方法计算不同的对象时,准确性是否有波动?这是稳定性。做到了以上两个方面,就是一个好的数据或指标了?其实还不够,还有一个更重要的因素,就是效度!所谓效度,是指一个数据或指标的生成,需贴合它所要衡量的事物,即指标的变化能够代表该事物的变化。只有在信度和效度上都达标,才是一个有价值的数据指标。举个例子:要衡量我身体的肥胖情况,我选择了穿衣的号码作为指标,一方面,相同的衣服尺码对应的实际衣服大小是不同的,会有美版韩版等因素,使得准确性很差;同时,一会儿穿这个牌子的衣服,一会儿穿那个牌子的衣服,使得该衡量方式形成的结果很不稳定;所以,衣服尺码这个指标的信度不够。另一方面,衡量身体肥胖情况用衣服的尺码大小?你一定觉得荒唐,尺码大小并不能反映肥胖情况,是吧?因此效度也不足。体脂率,才是信度和效度都比较达标的肥胖衡量指标。在我们的现实工作中,许多人会想当然地拿了指标就用,这是非常值得警惕的。你要切骨头却拿了把手术刀,是不是很可悲?信度和效度的本质,其实就是数据质量的问题,这是一切分析的基石,再怎么重视都不过分!!第二、平衡思维平衡说到天平大家都不陌生,平衡的思维相信各位也都能很快理解。简单来说,在数据分析的过程中,我们需要经常去寻找事情间的平衡关系,且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题,如市场的供需关系,薪资与效率关系,工作时长与错误率的关系等等。平衡思维的关键点,在于寻找能展示出平衡状态的指标!也就是如图中红框,我们要去寻找这个准确的量化指标,来观察天平的倾斜程度。怎么找这个指标呢?以我的经验,一般先找双向型的问题,即高也不是低也不是的问题,然后量化为指标,最后计算成某个比率,长期跟踪后,观察它的信度和效度。第三、分类思维分类客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价...许多事情都需要有分类的思维。主管拍脑袋也可以分类,通过机器学习算法也可以分类,那么许多人就模糊了,到底分类思维怎么应用呢?关键点在于,分类后的事物,需要在核心关键指标上能拉开距离!也就是说分类后的结果,必须是显著的。如图,横轴和纵轴往往是你运营当中关注的核心指标(当然不限于二维),而分类后的对象,你能看到他们的分布不是随机的,而是有显著的集群的倾向。举个例子,假设该图反映了某个消费者分群的结果,横轴代表购买频率,纵轴代表客单价,那么绿色的这群人,就是明显的“人傻钱多”的“剁手金牌客户”。第四、矩阵思维矩阵化矩阵思维是分类思维的发展,它不再局限于用量化指标来进行分类。许多时候,我们没有数据做为支持,只能通过经验做主管的推断时,是可以把某些重要因素组合成矩阵,大致定义出好坏的方向,然后进行分析。大家可以百度经典的管理分析方法“波士顿矩阵”模型。第五、管道/漏斗思维管道/漏斗这种思维方式