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數據分析是商業決策中的關鍵環節，但如何準確使用數據做出判斷卻是一項挑戰。本文深入探討了數據診斷過程中的常見難題，并提出了一套系統的解決方案。通過場景還原法，我們可以從業務場景中提煉出數據標準，更準確地進行數據分析和判斷。

你會用數據下判斷嗎？你怎么確定你的判斷是準確的？現在業務說你判斷錯了，你怎么應對？

用數據下判斷，是看似簡單，實則極大影響數據分析結果的一個問題。同樣是本月銷售業績1000萬，如果判斷是：業績很好。那么下一步的分析就是總結成功經驗。如果判斷是：業績很差。那么下一步的分析就是發現問題，尋找方案。

一、數據診斷問題，為啥那么難

這一點看似簡單，可網上90%的文章教的是錯的。

網文的邏輯，一般是：

• 環比下跌了，所以不好，要搞高
• 同比下跌了，所以不好，要搞高
• 你去問問業務，業務說好就是好

誰規定的跌就是不好？如果是自然波動呢，如果是計劃內的調整呢，如果是營銷之后調整期呢？如果是生命周期末尾呢？如果下跌但是KPI仍然達標呢？太多情況了。然后一堆網文還在一本正經的《指標下跌六大分析方法》連啥指標，啥場景都不細講。

問業務同樣有問題。因為你擋不住業務渾水摸魚。丫今天說好，明天說不好，后天說：請數據分析深入分析到底好不好，大后天再說：你這分析不符合業務直覺。甚至明明KPI達標了，丫還讓“你深入分析KPI達標背后的隱藏危機……”

那么，到底該咋辦呢。

二、核心問題：診斷標準

做判斷的核心是：找標準。標準涉及到后續輕重緩急及原因判斷。一定要事先分清楚。而上文講到的網文的各種錯誤，本質上都是來自于不考慮業務場景，瞎胡判斷。如果結合業務場景來看的話，有四類典型的場景（如下圖）。

1、有客觀要求。供應鏈上大部分指標都有物流、化學、交付周期等等客觀要求。比如生產質量、產品尺寸、交貨時間。這些也被稱作硬指標。這種情況下是可以直接拿來做評價標準的。

2、主要要求，但是負向指標。比如客戶投訴，雖然大家都知道投訴是不可避免的，但是還是希望越少越好，負向指標標準也好找，只要一直處于下跌趨勢，不反彈，就算是好。

3、主觀，正向，但是有上一級KPI壓力。類似銷售業績，GMV，新用戶數，很有可能上一級領導、部門直接塞了個指標給我們。這時候想保住自己的年終獎，就得不惜一切代價地搞掂指標。這個標準可以直接拿來用（這也算硬指標）。

這時候要做好的是硬指標的分配。因為指標達成不是一蹴而就的，可能與業務自然周期、生命周期有關，也有可能與業務作戰部署有關系。因此分解任務的時候不要簡單地按時間平均，而是根據業務走勢，分攤成一個合理數值。

4、主觀，正向，需要你自己定KPI。這是最糾結的狀況，老板讓你做開放題。雖然明知道自己做了他不用會用，但是他還是讓你講一堆道理，不然就怪你：沒有深度分析！如果一定要憑空定指標，怎么辦呢？

答：用場景還原法，去找一個標桿。

三、關鍵方法：場景還原

場景還原，是從業務場景中提煉出數據標準，主要用于營銷、運營這種缺少硬指標且指標間相互關聯多的場景。你問業務方指標是多少，估計他想不出來。

但是你問他上一次老板龍顏大悅，上一次被表彰，上一次順風順水什么時候，他一清二楚。同樣，你問上一次他手忙腳亂，上一次被痛罵，上一次跟頭流希是啥時候，他也一清二楚。這樣我們就能得到正面場景和負面場景。

正面場景，用來做整體的預計目標。這是個把語文作業轉化為數學作業的過程。比如：

• 我們要在三年內成為行業第一
• 我們要在1年內扭虧為贏
• 我們要在4季度做出爆款活動

有了這些場景，可以轉化為具體標準（如下圖）。

負面場景，用來設定保障型指標的標準。比如：

• 新用戶注冊很多，但是轉化太低
• 業績增長很快，庫存漲的更快
• 收入指標達標，成本超支嚴重

有了這些場景，可以轉化為具體標準（如下圖）。

經過梳理，輸出的判斷標準，就是一個有邏輯的系列組合（如下圖）。

這樣面對業務方或者老板質疑的時候，也能理直氣壯地說：既然要達成這個美好愿景，就得做到XX數值。如果不做到XX數值，業務就會出問題。這樣面對上文中，業務方反復橫跳的場面時，也能拿出白紙黑字來對峙，不要讓他把鍋甩給我們。可以甩給外部突發因素嗎，真是的，干嘛非難為數據分析師。

四、為什么不用算法模型

算法模型不是一個處理標準問題的好辦法。用機器學習算法，如果用無監督方法，比如Kmean聚類，本身輸出的結果就隨著聚類中心變化而變化，不穩定結果不能做標準。如果用有監督的方法，那一開始的“好/壞”標注誰來打？還是得老板來打?？此茝碗s的算法又變成：請老板酌定。

AHP方法有類似問題，看似兩兩比較打分很科學，可本質還是：請老板酌定。而且AHP的局部打分，很容易導致整體結果不可控。萬一老板不認最終評定結果，非讓你改，就非常狼狽了。

這時候還不如直接讓老板們坐一桌，拍每個指標權重給多少。這樣更簡單、高效、不糾結。所以：如果待評價的問題中，正向、非硬指標很多，那還是用場景還原法更好。

標準問題的真正難點是：最后的標準始終要過老板這一關，因此就不可能100%客觀。老板自己也會疑慮、糾結、后怕。所以才有了前邊說的：雖然老板心里有數，但他還是會讓你提標準，并且在你提了以后反復質疑你。其實他是通過這種手段消除自己的疑惑。做數據分析，就是要當老板的貼心小助理，這些問題幫老板想在前頭，也是大功一件。

有同學會問：日常遇到的判斷問題很多，一個個都這么細致溝通效率太低，很有沒有一些簡單的方法做判斷，答：有。比如我們常說的二八分類，十分位法，趨勢分析法，矩陣法，都是簡單粗暴的判斷方法。