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?本文作者將從數(shù)據(jù)工具、統(tǒng)計(jì)分析、計(jì)算和估計(jì)以及結(jié)果檢驗(yàn)四方面來(lái)為你解析：那些行業(yè)數(shù)據(jù)是怎么求出來(lái)的？一起來(lái)看看~

思考一下類似于這樣的問題：北京的機(jī)動(dòng)車數(shù)量有多少？深圳市有多少家咖啡廳？這些問題的提出，通常與我們的工作息息相關(guān)。面對(duì)熟悉有陌生的市場(chǎng)，我們經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)收集的需求。無(wú)論是對(duì)運(yùn)營(yíng)還是產(chǎn)品，怎么樣對(duì)市場(chǎng)有一個(gè)清晰合理的認(rèn)識(shí)，可能關(guān)系到一款產(chǎn)品的市場(chǎng)大小，和需求的強(qiáng)弱。

我在兩次上線項(xiàng)目過程中，都需要過類似的數(shù)據(jù)需求問題。而通過對(duì)數(shù)據(jù)的推測(cè)和分析，我?guī)椭a(chǎn)品實(shí)施了準(zhǔn)確的市場(chǎng)策略。希望與大家分享數(shù)據(jù)推測(cè)的一點(diǎn)心得。

一. 數(shù)據(jù)工具

其實(shí)，在宏觀上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行敏銳的統(tǒng)計(jì)，我們只有兩種方法可以選擇：第一種，直接從數(shù)據(jù)結(jié)果維度考慮，考慮一步拿到結(jié)果。比如“中國(guó)人口和世界人口數(shù)”這樣的數(shù)據(jù)，完全是可以通過簡(jiǎn)單搜索就能完成的，權(quán)威部門已經(jīng)發(fā)布過了這樣的數(shù)據(jù)結(jié)果；第二種，是在不能獲取到直接的結(jié)果數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，想辦法透析數(shù)據(jù)結(jié)果的影響變量有哪些，通過分化目標(biāo)，去獲取哪些影響變量的數(shù)值，就有機(jī)會(huì)推導(dǎo)計(jì)算出我們需要的結(jié)果。

但是，無(wú)論是哪一種方法，都需要了解一些常規(guī)的數(shù)據(jù)工具。數(shù)據(jù)工具是用來(lái)了解已公布已公開的信息的最好途徑，通過數(shù)據(jù)工具中已有的數(shù)據(jù)，我們能解決一部分問題。比如，百度指數(shù)，好搜指數(shù)、微博指數(shù)、谷歌趨勢(shì)、友盟指數(shù)、Alexa等工具，提供了我們需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和趨勢(shì)對(duì)比，能夠幫助我們建立基本的認(rèn)識(shí)判斷。

這里以“成都市有多少快遞員”為例，來(lái)看如何通過分析和推測(cè)得出我們需要的結(jié)果。

我們先通過多款搜索引擎直接搜索相關(guān)問題，看不能直接一步得到數(shù)據(jù)結(jié)果。過程不在這里贅述，通過搜索，我們應(yīng)該都能比較容易的找到這樣的結(jié)論：2012年開始，我國(guó)快遞行業(yè)從業(yè)人員數(shù)量就不再公布。這意味著我們需要尋求第二種解決辦法，分析需要的結(jié)果變量。

二. 統(tǒng)計(jì)分析

在第一步里，我們通過行業(yè)官網(wǎng)這個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)工具找到了一些基礎(chǔ)的參考點(diǎn)，這些東西幫助我們能很迅速的將這個(gè)問題分解為“全國(guó)快遞人數(shù)有多少”等類似的問題。

這是因?yàn)樵诓荒塬@得直接結(jié)果時(shí)，我們可以這樣考慮這個(gè)問題：第一，成都市的快遞員工數(shù)量不好獲知，全國(guó)的快遞員工數(shù)量應(yīng)該是比較容易的；第二，快遞員工的數(shù)量是和業(yè)務(wù)量成強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系的，我們可以通過獲悉全國(guó)業(yè)務(wù)量的多少，再想辦法找到省市區(qū)域業(yè)務(wù)量的占比，就能大概估計(jì)出快遞員工的人數(shù)。

有了這個(gè)分析之后，我們很快就可以通過權(quán)威的行業(yè)網(wǎng)站，找到官方發(fā)布的快遞員工往年人數(shù)和年增長(zhǎng)比率。實(shí)際上，通過搜索，我們也能發(fā)現(xiàn)，中國(guó)行業(yè)信息網(wǎng)這樣的行業(yè)站點(diǎn)，也是按此思路，給出了2013年到2016年，快遞員工人數(shù)年增長(zhǎng)水平，也即每年增加10萬(wàn)-20萬(wàn)人，據(jù)此，我們可以很快從往年已公布數(shù)據(jù)，推測(cè)出2016年的快遞員工數(shù)量——150萬(wàn)，到160萬(wàn)之間。

那么，如果要區(qū)分開自營(yíng)物流和傳統(tǒng)配送企業(yè)的員工怎么辦呢，通過搜索，我們也可以得到，四通一達(dá)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，注意，這個(gè)數(shù)據(jù)并不能夠直接幫助我們獲得最終答案，但是能讓我們的統(tǒng)計(jì)變得更嚴(yán)謹(jǐn)和準(zhǔn)確。

三. 計(jì)算和估計(jì)

在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們就能知道說(shuō)，四通一達(dá)和百事匯通的員工總數(shù)為82萬(wàn)，在全行業(yè)占比50%左右。那么，現(xiàn)在我們知道了快遞員工的全國(guó)人數(shù)，要推導(dǎo)出成都的人數(shù)，就需要用到計(jì)算了。

按前面已經(jīng)說(shuō)過的邏輯，我們現(xiàn)在變?yōu)椴樵兯拇ㄊ≌既珖?guó)業(yè)務(wù)量百分比，以及成都占全省業(yè)務(wù)量的百分比。通過百分比關(guān)系，我們把快遞人數(shù)和業(yè)務(wù)量按比例關(guān)系對(duì)應(yīng)了起來(lái)。通過搜索，我們能找到相關(guān)的新聞報(bào)道，由于帶有官方的統(tǒng)計(jì)屬性，結(jié)果還是比較可信的。通過查詢，我們知道四川省占全國(guó)業(yè)務(wù)量百分比為2.36%，成都占全省業(yè)務(wù)量百分比為78%。這就是我們需要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

通過簡(jiǎn)單相乘計(jì)算，我們就能得到想要的估計(jì)數(shù)據(jù)了，用2.36%乘上全國(guó)快遞人數(shù)或不含自營(yíng)快遞的全國(guó)快遞人數(shù)，就得到了四川省的快遞人員數(shù)字，再通過成都業(yè)務(wù)量與全省業(yè)務(wù)量的占比數(shù)字78%，進(jìn)一步相乘，得到成都的快遞人員數(shù)。

這里需要注意，如果有時(shí)間的話，可以多想一步，思考一下誤差的可能來(lái)源，在這里，誤差來(lái)源主要是時(shí)間上的，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不是一個(gè)時(shí)間維度，由于發(fā)展速度影響，可能會(huì)導(dǎo)致最終的比率有小范圍的波動(dòng)。當(dāng)然，這個(gè)波動(dòng)并不大，不會(huì)對(duì)整體結(jié)果有大幅度的影響。實(shí)際上，即便我們能準(zhǔn)確獲知統(tǒng)計(jì)數(shù)字，也存在誤差，因?yàn)槿藛T變動(dòng)是每天都在發(fā)生的，這是系統(tǒng)誤差的一部分。

四. 結(jié)果檢驗(yàn)

得到了想要的結(jié)果就是這么容易。我們只是需要注意數(shù)據(jù)的來(lái)源地是否可信就行了。在這個(gè)案例中我把來(lái)源地址都進(jìn)行了標(biāo)注，方便后續(xù)我對(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)的了解。

得到結(jié)果后，我們?nèi)绻梢缘脑?，可以?duì)結(jié)果進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的檢測(cè)。檢測(cè)的意義是看我們得到的結(jié)果可信度如何。比如，我如果得出的數(shù)據(jù)是100萬(wàn)，你直觀邏輯判斷就會(huì)認(rèn)為這是錯(cuò)的，這也是一種檢驗(yàn)，所不同的是，這是常理檢驗(yàn)，而不是數(shù)據(jù)檢驗(yàn)罷了。

我們得到的結(jié)果看上去可信，但究竟數(shù)據(jù)可信度如何，我們可以通過側(cè)面估計(jì)法再來(lái)檢驗(yàn)。在這個(gè)案例中，我們同樣根據(jù)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)的下圖數(shù)據(jù)，獲知四川省每平方公里快遞網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量在0.02左右，而四川省區(qū)域面積是很好得到的，是48.6萬(wàn)平方千米，換算可得，四川省綜合快遞網(wǎng)點(diǎn)約有9720個(gè)。

根據(jù)前文得到的業(yè)務(wù)量占比情況，我們能夠得到成都快遞網(wǎng)點(diǎn)數(shù)，計(jì)算下來(lái)大概是7581個(gè)。假設(shè)我們的結(jié)果是正確的情況下，七千多個(gè)網(wǎng)點(diǎn)和一萬(wàn)五到三萬(wàn)的快遞人數(shù)，推測(cè)出每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)平均有3名左右的配送員?？紤]到四川是非江浙地區(qū)，這個(gè)數(shù)字和常理認(rèn)知是相符的。所以檢驗(yàn)通過。

五. 總結(jié)

通過這個(gè)案例，我們分析了如何對(duì)一個(gè)不能直接獲知結(jié)果的問題，進(jìn)行解剖分析。我們就能通過多項(xiàng)數(shù)據(jù)估測(cè)得出想要的結(jié)果。快遞人員和什么有關(guān)呢？直觀感受是快遞網(wǎng)點(diǎn)數(shù)和快遞業(yè)務(wù)量，所以我們可以查找這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)。然后盡可能去新聞媒體中找到相關(guān)的官方指標(biāo)，側(cè)面求解想要的答案。

這個(gè)案例只是很多問題中的一個(gè)簡(jiǎn)單應(yīng)用。實(shí)際上，如果我們對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)比較敏感的話，甚至能從其它方面來(lái)估計(jì)結(jié)果，直接心算出答案。掌握了這個(gè)方法和思路，我們就能去推導(dǎo)這些稍復(fù)雜的問題：廣州有多少面包師、中國(guó)有多少自行車工廠、甘肅每天外賣下單數(shù)有多少……

總之，將求解問題分解和轉(zhuǎn)換，對(duì)于答案的求得尤為重要。

作者：奉政坊，開發(fā)工程師轉(zhuǎn)行運(yùn)營(yíng)，策劃運(yùn)營(yíng)過多起上線項(xiàng)目，鈦媒體作者

本文由 @奉政坊 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。