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無論是線上還是線下技術交流，我經常被問的一個問題是“你所處在的職位能夠給公司帶來什么？”這邊梳理了一些看法，希望給大家帶來一些思路，也可以用來滿足日后的數據分析的面試之需。

先拋出結論：

數據分析帶給我們什么？

1. 提供給公司或者雇主更多的利潤
2. 提供給用戶更優秀更便捷的體驗
3. 拓寬了行業更多可能性

1. 沒有人可以拒絕如流水一般的利潤

如果你是電商商家，你一定想讓更多的人來你店鋪消費，增長你的消費業績，獲取更多的利潤。

如果你是新創業公司，你一定想讓更多想買你公司出售的東西的人知道你新成立的公司，擴大知名度。

如何尋找到合適的用戶推薦給合適的商家呢？

你需要數據，你需要知道最近誰瀏覽了什么，誰收藏了什么，誰購買了什么？你還需要一個團隊，這個團隊告訴收藏三次以上，沒有購買過的用戶七天之內90%的可能性會下單，需要有人代替你做這些事情。

所以就有了比如：視頻廣告中的Ctr預演，美團的首頁商家推薦，蘇寧用戶聚寶盆，小區潛力，阿里的用戶數據魔方，滴滴出行的首屏精準營銷。反過來問一句，你知道它們的利潤是多少么？你知道它們的成本是多少么？

以手機為例子，不同種的方式的效益2對比：方法轉化率單均收入隨機抽樣1%2000簡單的邏輯（瀏覽搜索收藏）篩選2-3%2000-3000協調推薦+交叉銷售3%-5%3000監督學習9%-10%3000-5000數據處理過，但是數據相對比例真實可信。

以上一次活動，以10000人去算，商家收入由1%*10000*2000增至10%*10000*4500，商家利潤按10%計算，平臺抽成利潤的20%，那就是沒有任何物質成本（電費除外），商家額外盈利56000，平臺額外盈利14000，這種事情誰不愿意。

利潤聊完了，再看看成本。在任何物資都不要的情況下，你只需要支付一個數據分析挖掘團隊的薪水及基礎數據系統搭建，而且這種成本沒有”有效期”，況且這些還是都是”可見的”、”可持續的”、”空手套白狼式”的盈利，背后往往有你不知道的利潤。

所以價值首當其沖就是，提供給公司或者雇主更多的利潤，就是高到無法想象的ROI，而且不止賺一天一陣子。

2、讓你的用戶離不開你

如果在”X程”、”飛X”、”X牛”、”同X”上訂票，讓我們回憶一下流程，其中最為關鍵的一個部分就是選票。

讓我們看一下某公司的上海飛往北京的機票網站展示：

這里有若干張機票，如果沒有任何邏輯，常規初始排序要么按時間，要么按價格。

• 程序員同學說，我覺得還是按時間好，這樣我就不用做排序了，數據庫抽過來直接展示就行，方便！
• 運營同學上去一巴掌，說，不行，我覺得這個老王每次都買高價格的機票，我要給他每次把高價格的機票放在上面，這樣我的kpi就達到了！
• 產品同學聽了皺了眉，這哪里可以！這個老王每次都晚上走，我要把晚上的機票放在上面，用戶體驗才是產品的靈魂。

其實這樣做都有道理，在當前互聯網中，幾乎每家公司都有其中任意一種的展示結果。但是如何做出一個更好的決策，或者說如何針對不同的用戶，呈現出更合適的呈現方式，又沒有這種可能呢？

數據分析及挖掘有能力告訴我們，每個用戶的真實想法和意圖，數據已經代替了用戶在app端前的聲音。

我們可以通過數據分析得知用戶的屬性判斷他是不是因為是商旅用戶才買高價機票，這樣五一這種假期，我們就不用優先呈現高價機票而應該優先呈現中等價格同時9點附近的優質出行機票；我們也可以通過數據研究用戶是不是每次出行時間固定，看看是不是因為周五上班晚上回家，所以才每次這樣選擇如此固定的行為模式，下次周五有促銷優惠票的時候，優先推送給固定用戶，還可以寫點”一路平安，辛苦了”軟文。這樣的用戶體驗場景的發現，聚類分析、特征分析、用戶分群完成了你一切的幻想。

在提供更優秀更便捷的體驗，同時還讓你的用戶愿意持續為此買單。

3. 從未體驗過的不代表不存在

14年以前，租車都是線下的實體的，老老實實的開門店的，交著水電費，交著房租，還要額外的人力開支，用戶上門取車各種不方便，需要身份證、信用卡、還要簽一堆合同。

為什么要做這么累的事情？

有一部分，只是說有一部分原因是因為風控。如果用戶在網上可以下單，拿著車走了，誰來保障車輛的安全？一輛車少說也要10萬左右吧，這樣的風險當時沒有任何一家企業可以承受的起的。

說一個行業數據，2‰，這就是傳統開著門店的租車行業的車輛丟失率。按某傳統租車公司披露的日均訂單量5000單算，按70%的老用戶+30%的新用戶計算，老用戶極限安全的情況下，每日存在5000*30%的車輛是首次出租，在按照2‰的丟車來算，每天存在的風險車輛是2輛左右，20萬的潛在風險。

現在行業中滴滴出行也在做租車，從2016年7月至今，1輛車都沒有丟失，用的就是滴滴平臺大量的出行數據信息+第三方征信數據，至于怎么做，行業里有很多很成熟的方法：打分卡模型，FICO、AHP等等，任何一種，都可以讓原本很捉襟見肘的問題得到一定程度上的解決，而公司所付出的就是一些Hc。

除此之外的，ofo&摩拜單車的車輛投放策略，美團&大眾點評的最佳路徑推薦等等。這些公司無形中改變了我們的生活，最基礎的支撐就是其背后的強大機器學習算法及業務數據分析。

正是有了數據分析挖掘的全力支持，才有了如今的科技生活，所以價值昭然若揭。

最后，謝謝大家閱讀。

作者：沙韜偉，知乎id：Slade Sal，蘇寧易購高級算法工程師，蘇寧易購全產業算法研究負責人，4年數據挖掘數據分析經驗，前惠普中國算法研究員、滴滴租車用戶征信負責人、分布式R開發研究員貢獻者

本文由 @沙韜偉 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。