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數據分析、數據挖掘和數據運營到底有什么區別？本文作者把從醫護人員職責出發，形象地對這三者關系進行了梳理說明，一起來看看~

大家都知道，要當醫生需要讀一車的書，至少博士以上學歷還得實習nnn年。然而這些學富五車的學霸們，面對的病人可能是千奇百怪。

病人們說著聽不懂的方言，看不懂各種醫學術語，哼哼唧唧講不清楚病情，卻對著繳費清單斤斤計較：不就是肚子疼一下嗎為啥要做這么多檢查？？？醫院就是想騙錢吧！

o(╥﹏╥)o

所以一開始我就說：成為醫生前，醫學是個技術工種，真正成為醫生了，醫學就徹底變成了業務工種了?？床〗^對是一種業務能力，真想治好病，就得：

1. 摸清現狀，從哼哼唧唧的描述里定位真正的問題。
2. 正確歸因，利用化驗+臨床經驗找到原因。
3. 設計方案，結合病人的經濟能力設計可以讓人接受的治療方案。

這一切都不是靠看白細胞多了就打消炎針看紅細胞低了就吃復合多糖搞掂的；更不是病人進門說：“我肚子疼”就給他開治肚子的藥；更不是從懷里掏出XX營養果汁然后說這個東西包治百病，如果沒治好就是你的用量不夠，要加大用量喝——只有搞傳銷的騙子才會這么干。

醫生要做的，是溝通、設計方案、驗證假設、分析問題、考慮病人財力/情緒，綜合性的設計解決方案。

當然，醫生也有運氣好的時候，比如碰上我們這種病人。醫生問哪里不舒服，從來不會哼哼唧唧，而是能準確回答出來：“昨天早上9點開始頭暈，有嘔吐傾向，到現在沒有看到好轉，過往因為頸椎不好有類似病史”。不過好病人可遇不可求，還是得打鐵靠自身硬。

這一切處理問題的方法像極了數據分析師。雖然作為數據分析師懂的是數據、統計學、編程、業務等知識，可真正面對的業務問題錯綜復雜。當企業面臨經營問題的時候，誰都沒把握一定說XX指標不好就是因為沒做促銷，就是因為沒上新產品。需要系統的診斷才行。

更何況，還有各種不懂數據分析的業務部門來搞事情。指望你從褲襠里掏出“阿爾法狗神器”只要寫200行代碼就能洞察一些問題的；平時不做基礎數據建設，不做好埋點，不規范流程，遇到問題就來問題“為什么別人能大數據分析，我們不能？？”的；一口咬死業績不行都是別人的鍋，跟自己一點關系沒有，你們不要胡亂分析的——各種丑態，和那些無知的醫鬧有啥區別？所以真的想做好數據分析工作，理論是必備的，實際處理各種業務問題的能力也同樣非常重要。

相比之下，血液化驗、放射檢查等等化驗科的工作就單純很多。因為肚子疼可能是由多種復雜因素共同影響的，具體原因非常不確定。但檢驗具體某個問題，某個指標是否異常，卻是非常確定的，只有：是/否兩種可能。因此我們看到化驗科都有各自精密的儀器設備，并且檢查標準也非常清晰，不需要人工判斷。

這像極了數據挖掘，或者算法的工作。其實目前算法最成功的商業應用也正是在圖像識別領域。比如醫生拍片檢查關節情況，也是要通過計算各種角度，位置關系來判斷，用算法做圖像識別和計算，能大大提升準確度，也能減輕醫生的負擔。類似的，我們看到算法發展較快的領域，往往都是這種清晰目標下模型訓練，比如圖像識別應用于安防、醫療，聲音識別應用于文字輸入等等。由人工梳理復雜問題，設定清晰的目標，標注結果，再交由算法訓練穩定的模型，是沉淀經驗，積累分析成果的重要過程。

至于護士們，就像極了數據運營，或者需要看數據的運營。護士做的是護理工作，也需要關注指標，但是她們完全不需要懂背后的原理，只要知道XX指標是用來看XX的，XX指標下降了要做應對，XX指標跌破紅線了叫醫生就好了。護理工作核心就是執行，護理好了不出事就行。

于是陳老師便看到搞笑一幕：手術完了，病人掛了監護器。監護器做了很好看的可視化，還標準了心肺等圖形，還有波浪線，還有數值。當指標數值低于或高于某些值，監護器還會一閃一閃嘟嘟嘟的響。真是個好數據產品！然而每次監護器報警，陳老師急匆匆的去找護士，護士都淡定的說：

• 沒事，響了拍滅了它。
• 沒事，響了拍滅了它。
• 沒事，響了拍滅了它。
• 真沒事，那個數不重要
• 真沒事，那個數不是危險值
• 真沒事，你隨手一拍它就安靜了。
• ……

o(╯□╰)o

陳老師不禁感慨：果然，在哪里都是做數據產品的自己糾結做的好不好，自己YY一堆使用場景，業務部門卻自有一套看數據的方法?。。?！

所以總結一下：對看病來說，化驗、治療、護理三者缺一不可。對企業而言，分析、算法、數據運營也缺一不可。數據分析適合解決復雜的業務問題，算法適合對特定問題訓練模型提升效率，數據運營當然是數據說話的干臟活累活，大家都在為經營做貢獻。

可有些同學會好奇：那陳老師，為啥我看到的是數據分析都在迷茫自己要做什么，人人都想21天0基礎學算法年薪百萬，運營三天就寫一篇分析心得卻事到臨頭老是來要數要結果呢？？為啥我看到的企業都這么亂？？

答：還是對比醫院，你看人家分工多清晰?；灐⑨t生、護士各司其職。你看人家的醫生，每個科室有各自職責，科室內有一個專家級學術帶頭人，一個資深科室主任，每天查房的時候專家親自帶著一大票人，現場指導小弟。雖然小弟們都是博士起步，但是還需要經過大量磨煉才能成為那個主任。

• 你有人帶嗎？
• 你有人指導嗎？
• 除了跑數還能干啥？
• 見識過不同行業案例嗎？

╮(╯▽╰)╭

更何況：

• 那些平時不積累數據亂糟糟的企業
• 那些指望人工智能擺平一切的企業
• 那些不認真做分析只拍腦袋的企業
• 那些屁股決定腦袋只會甩鍋的企業

和不遵醫囑，自己作死，只抱怨繳費太多，還指望醫生包治百病，出了事還來醫院鬧的醫鬧有什么區別？？

(╯‵□′)╯︵┻━┻

所以，做數據不容易，且行且珍惜。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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