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對于決策者來說，如何做出科學(xué)，合理的決策一直是一大難題。如果能夠利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過對過往事件和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就能對現(xiàn)在做出決策起到很好的支撐作用。跟隨作者，我們看看具體如何操作吧。

“數(shù)據(jù)分析要支持管理層做出科學(xué)的，準(zhǔn)確的決策”

——這是很多企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的要求。然而問題來了：到底咋個支持法？！為啥辛辛苦苦碼了一大堆數(shù)據(jù)，還是被說：沒啥用？

一、剝?nèi)Q策的神秘面紗

很多同學(xué)一聽到“決策”倆字就慫了。對“決策”的第一印象，就是各種聽不懂的高大上詞語，什么“把握機(jī)遇”“苦練內(nèi)功”“真抓實干”……這些東西咋個和數(shù)據(jù)扯上關(guān)系？

如果只看這些玄幻詞語，確實和數(shù)據(jù)沒啥關(guān)系！所以想要數(shù)據(jù)支持決策，第一步，就是剝?nèi)Q策的神秘面紗，用最簡單直白的數(shù)據(jù)模型來描述決策這件事，這樣才能做到可量化，可分析。

舉個最直白的例子，一個小伙好不容易盼到周末，終于可以跟女朋友約會了！那么他該怎么辦呢？這就是一個典型的決策問題。

二、決策的三大要素

要素一：決策目標(biāo)。

提高女朋友滿意度。

要素二：決策層級。

最高級決策：要不要出去玩（要/不要）

次一級決策：要去哪里玩？（已決定：要玩，再考慮：近郊/遠(yuǎn)郊、室內(nèi)/室外）

次二級決策：要去哪個具體場所玩？（已決定：遠(yuǎn)郊，室外，再考慮：公園/游樂場/景點……）

次三級決策：要怎么去？在哪里吃飯？怎么回？（已決定去郊區(qū)著名景點，決定行程細(xì)節(jié)）

要素三：評價因素。

比如基于以下因素，決定出去找個地方玩：

• 現(xiàn)在是秋天，天氣好
• 女朋友喜歡出去玩
• 附近有個幾個景點口碑還不錯
• 附近這幾個景點還沒去過

這些就是支撐：“出去玩”的評價因素。評價因素是用來判斷決策是否科學(xué)的重要依據(jù)。

因為很有可能決策人在謀劃階段思考的因素，在現(xiàn)實中不成立，比如：

• 現(xiàn)在是秋天，天氣好——這兩天突然很陰沉想下雨
• 女朋友喜歡出去玩——但是這兩天沒心情
• 附近有個幾個景點口碑還不錯——但是女朋友聽閨蜜說這都不好玩

因此，根據(jù)實際情況作出評價，修正決策，就變得非常重要。

三、決策的四大原則

在做決策時候，有幾個基本原則：

原則一：清晰決策目標(biāo)。

如果目標(biāo)是“我得盡快甩了她”，那后邊就想著怎么冷暴力好了。

原則二：決策層級圍繞決策目標(biāo)構(gòu)建。

如果目標(biāo)是“討好女朋友”，那后邊就不要想著周末自己憋家打一天游戲，然后扣個可樂拉環(huán)當(dāng)戒指糊弄過去。

原則三：每一級決策受上一級制約。

如果已經(jīng)選了去遠(yuǎn)郊，出行方式就只能考慮：租車/打車，最好公交都不考慮。

原則四：每一級決策有自己的評價因素。

決策人根據(jù)實際情況，修正評價因素。

了解了這四大原則，我們可以進(jìn)一步看：數(shù)據(jù)在決策中的作用。

四、數(shù)據(jù)如何支持決策

注意：決策是個業(yè)務(wù)能力，理論上跟數(shù)據(jù)沒啥關(guān)系！就像小伙子去約會，如果他高大英俊，氣質(zhì)不凡，腰纏萬貫。那即使他啥都不做，都有大把女生撲上門來，滿意度還賊高。

BUT！小伙們自己照照鏡子，每日三省吾身：高否？富否？帥否？絕大部分小伙既沒有傾國傾城的相貌，又沒有億萬身家，這時候就得認(rèn)真思考該怎么和女孩子相處。這時候，又會冒出來更多問題。

問題一：壓根不知道干什么。很多鋼鐵直男除了傻憨憨地問好，就不知道干啥了。有幾個餐廳，幾個公園，幾個游樂場，有啥電影可以看，全不知道。這咋進(jìn)一步?jīng)Q策嘛。

問題二：知道有可以做的事，但不會評估。知道上海有迪士尼，廣州有長隆，就憨憨地拖著女朋友去，天氣咋樣，有沒有心情，一概不考慮，結(jié)果無辜被噴。

問題三：評估層級不夠細(xì)，越往細(xì)節(jié)問題越多。女朋友想去長隆，于是興沖沖定了票，至于交通咋走，去了咋吃，準(zhǔn)備多少錢，全沒安排，結(jié)果一路搞得小姑娘又餓又累，花錢不討好。

當(dāng)遇到不知道，不明確，算錯數(shù)的情況，就是數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的時候了！

這時候數(shù)據(jù)可以：

• 澄清現(xiàn)狀
• 梳理邏輯
• 計算過程

從而支持決策。

決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，也可以一定程度上通過數(shù)據(jù)保證。

所謂的決策不科學(xué)性：原本可以出去玩，結(jié)果非宅家惹女朋友不開心?；蛘弑緛砜梢匀ゾ包c，結(jié)果因為不知道，所以沒去。通過數(shù)據(jù)澄清現(xiàn)狀，梳理邏輯，可以避免這些問題。

所謂的決策不準(zhǔn)確：原本該打車，結(jié)果算錯了時間和距離，做了公交，把女朋友累得半死大發(fā)脾氣……

雖然數(shù)據(jù)不能直接告訴你科學(xué)、準(zhǔn)確的決策是啥。但是是否當(dāng)前的決策不科學(xué)、不準(zhǔn)確，有多大概率是科學(xué)、準(zhǔn)確的，是可以評估的。

故事到這就講完了，估計很多小伙仰天長嘆：誒呀嗎，你看我都沒有女朋友?？梢姏Q策是個多么難的事呀！實際上，在企業(yè)里做決策，比追女朋友容易得多。

五、企業(yè)經(jīng)營決策與數(shù)據(jù)分析

之所以在企業(yè)里做決策比自己追女朋友容易，是因為但凡有點規(guī)模的企業(yè)，都有組織架構(gòu)和人員分工，但凡是個正規(guī)企業(yè)，都有清晰的經(jīng)營范圍。因此只要能了解企業(yè)的業(yè)務(wù)特點，部門分工，就能按圖索驥弄清楚決策特點。這可比猜女生的心思容易太多了。

站在數(shù)據(jù)角度，企業(yè)決策的內(nèi)核并不復(fù)雜，其核心，就是：

• ABC指標(biāo)，做哪個？
• 從多少，做到多少？
• 多長時間內(nèi)做完？

這三個問題答完即可，剩下的是具體執(zhí)行問題。不同部門、不同等級的領(lǐng)導(dǎo)，關(guān)心的指標(biāo)肯定不同。

部門間的區(qū)別：

• 戰(zhàn)略發(fā)展部：全公司經(jīng)營性指標(biāo)
• 銷售部：銷售金額、銷售數(shù)量、銷售回款……
• 運營部：總用戶數(shù)、新增用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)……
• 供應(yīng)鏈：生產(chǎn)訂單數(shù)、產(chǎn)品供應(yīng)數(shù)、物料使用數(shù)……

領(lǐng)導(dǎo)等級也有區(qū)別：

• 公司級高管：戰(zhàn)略性問題，如發(fā)展路線，考核標(biāo)準(zhǔn)，職責(zé)劃分
• 部門級領(lǐng)導(dǎo)：戰(zhàn)術(shù)性問題，比如具體做哪些產(chǎn)品線，哪些客群，任務(wù)分配
• 小組及領(lǐng)導(dǎo)：戰(zhàn)斗性問題，比如是早上干還是晚上干，顏色紅色藍(lán)色，按鈕左邊右邊

并且，很多決策是有固定套路的，比如對于單產(chǎn)品，有三種典型策略（如下圖）。

對于多產(chǎn)品線/業(yè)務(wù)線，也有三種典型策略（如下圖）。

所以對各種業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)形態(tài)有積累以后，就能很容易照葫蘆畫瓢，幫領(lǐng)導(dǎo)理清決策邏輯（如下圖）。

六、數(shù)據(jù)支持決策的難點

• 實際工作中，數(shù)據(jù)支持決策之所以難，主要難在：
• 不懂業(yè)務(wù)，部門、層級、分工、目標(biāo)完全弄不清
• 沒有分清決策層級，不是做的太淺，就是一下扎的太細(xì)
• 沒有列羅每一級的評估因素，評估不夠充分，不能說服人當(dāng)然，更糟糕的做法，是試圖建立一個神威無敵大將軍超牛模型，一模解千愁，把各種各樣的問題都分析清楚。真要有這么厲害的玩意，強(qiáng)烈建議不要打工了，直接去炒股，一摸一個準(zhǔn)，下個世界首富就是你，歐耶！梳理問題邏輯，層層遞進(jìn)，多種方法組合，才是支持決策的正道。

然鵝，總有那種很作的女朋友：

• 你問她想去哪玩，她說隨便
• 你建議去室內(nèi)的，她說無聊
• 你建議去郊外，她說太累
• 你說咱們討論討論，她說你直男！沒腦子！
• 你怎么就不能讀懂女孩子心呢

就是得我嘴上啥都不說，你一下精準(zhǔn)猜出我的想法真要是談戀愛遇到這種姑奶奶，強(qiáng)烈建議直接踹了省事，咱伺候不起。

BUT！

工作中真有這種作精領(lǐng)導(dǎo)，非把算法工程師當(dāng)算命工程師用，非得指望著“他什么都不說，你一下猜中決定企業(yè)生死且他100%不知道的事”，那么，除了離職，還有沒有更優(yōu)雅的方法搞掂呢？