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一直以來許多人都認為數據分析師要有點對業務了解，才能更好地分析。但是并沒有具體標準告訴人們什么才真正的算懂。本文將為您解析，一起看看吧！

我一直覺得數據分析師要有點對業務有了解，這樣才能更好地分析。但是，有一個問題是，我們到底要對業務了解到什么程度才算是了解呢。

最近我想了一下，我覺得如果只是對業務知識有點了解的話，可能會產生反效果。只有對業務知識非常熟悉，才能達到可用的程度。

為什么這么說呢？下面舉幾個例子。

一、案例一

假設你在分析一個商品不同SKU（不同規格）的轉化情況時。如果你完全不理解業務，那么你可能就會簡單地報告三個不同規格的轉化率和最終轉化結果數字。雖然這種分析沒有深入探討，但完成了你的本職工作。

如果你對業務有一些初級的理解，你會知道太多的選項對用戶來說會造成困擾，同時也會增加管理成本。因此，當你發現某個SKU的購買用戶比例不到總體的5%時，你會建議精簡SKU，去掉這個比例非常低的SKU。這樣做不僅可以降低管理成本，還能讓用戶更容易做決策。

然而，這種初步的業務理解并不一定是正確的。有一個營銷心理學現象叫做誘餌效應。

意思是當人們在比較兩個相似的選項時，如果引入了第三個選項，會使其中一個選項變得更有吸引力。

舉個例子，帽子售價59元，帽子+大衣的組合售價是299元。這時，如果我增加一個單獨購買大衣也是299元的選項，購買帽子+大衣的人就會增加。雖然幾乎沒有人會單獨購買大衣，但是這個選項讓更多的人選擇了售價為299元的帽子+大衣組合，從而提高了銷售收入。

因此，如果精簡了SKU，雖然用戶的決策變得更簡單了，但也會損失銷售收入。

二、案例二

再舉一個例子。

學數據分析的人一定都聽說過啤酒尿布的案例。雖然這個案例是虛構的，但對于商品的組合分析是有效的。

如果你略懂啤酒尿布的原理，那么你可以通過購物籃分析找出商品之間的關聯。將相關的產品放在更靠近的位置，提高它們的捆綁銷售概率，從而提高銷售金額。

但這樣的做法一定對嗎？兩種商品關聯購買的概率更高，那么就一定要放在一起嗎？你肯定沒有思考過這個問題，因為案例里面就是放在一起的，你只需要照搬案例就行了。但實際上不一定如此，因為這個案例發生在超市里面。超市是快消場景，用戶停留的時間很短。其他行業未必是這樣。

如果是在宜家這樣的家居商場，當他發現商品A和商品B之間的關聯性很高時，最佳的策略不一定是把它們放在一起，

而是盡量把它們放得遠一些。因為在逛宜家這個場景下，用戶停留的時間很長。你把商品A和商品B放得足夠遠之后，用戶就需要經過更多的展位，從而讓更多的商品得到曝光，提高轉化率。

所以在這個案例中，如果你只是知道啤酒尿布的案例，那么你可能會生搬硬套。這未必能夠幫助業務達到真正高效的經營結果。

怎么辦

那怎么辦呢？

雖然略懂業務沒什么用，但是還是得懂業務。學習業務是一個方向，不會改變。沒有量化就沒有質變。

最重要的是不要套用模型，而是要思考你這次分析的目標是什么？

案例中的錯誤很大一部分原因是在分析時缺乏目標性。經常有人學了購物籃分析后，就去做購物籃分析。這種分析不一定是錯的，但可能與當時業務需要解決的問題不吻合。所以最好的情況是等待具體的問題需要解決時再進行分析。

舉個例子，比如宜家的業務想要分析如何提高用戶在店內的停留時間或讓他們看到更多的商品。

對于這個問題，有一個很明顯的假設，就是把相關商品擺放得足夠遠。然后購物籃分析作為解決這個問題的工具出現了。通過購物籃分析來分析關聯性的商品，然后采取與啤酒尿布完全相反的行為。但在這個分析過程中，你不會覺得有什么突兀的地方，因為你的邏輯像下面這樣是一脈相承的。

• 要讓顧客經過更多地方
• 找出相關商品
• 把商品擺放得更遠

原來的啤酒尿布案例實際上是為了說明數據能找出很多隱藏信息，具體的使用還是要看分析的目的。

三、小結

數據分析所謂的懂業務，有點像是汽車的智能駕駛。

他沒有好和不好的差別，只有能用和不能用的差別。

只有當你的理解和分析能力達到一個臨界點之后，你才能夠說你真的懂業務。否則，在這之前你所謂的一星半點的業務知識，可能反而會帶來負效果。否則就好像你開著輔助駕駛反而時刻要人盯著，結果人更累了一樣。

一些思考，希望能夠給你一些啟發。