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本文深入探討了一個復雜數據問題的分析過程，?作者通過手把手的方式，?詳細剖析了問題的各個層面。?文章首先介紹了數據問題的背景和重要性，?隨后逐步展開分析步驟，?包括數據收集、?預處理、?探索性分析等關鍵環節。?在分析過程中，?作者運用了多種統計方法和可視化工具，?深入挖掘數據背后的規律和模式。?最終，?文章總結了分析結果，?并提出了針對性的建議和解決方案。?本文不僅展示了復雜數據問題的分析方法，?還為讀者提供了實踐指導和思路啟發。?

網上從0到1的文章很多，可面對復雜問題，該怎么搭建數據分析思路呢？首先，“復雜”一詞在不同等級的數據分析師里含義不同。

對小白而言，領導傳達命令的時候，有“模型”倆字的就是復雜問題，一聽“模型”，新人就開始狂翻《西瓜書》《統計學習》《機器學習》誓要與“模型”血戰300回合。

而有經驗的同學都知道，企業里真正復雜的才不是這些。來看個具體例子：

場景：電商行業（紙質書、視頻光盤等商品為主），客服領導對物流領導意見非常大，認為物流問題影響了客戶滿意度。但物流領導表示：所有發貨不及時，發貨過程中包裝破損等問題已經被處理了，怎么可能還有物流問題?，F在有一份分析需求，要求：建立全面、細致的客戶滿意度評估指標體系。什么是真正的復雜問題。

問題1：收到這個需求，你會百度哪個關鍵詞？

• 評估指標
• 客戶滿意度指標
• 客服客戶滿意度指標
• 物流客戶滿意度指標

很多新人一看這種問題就覺得：簡單。不就是建個評估指標嗎，這種文章網上一天能見8篇。而且“客戶滿意度”這個詞我也熟悉，又不是私域流量，精準畫像這種玄乎詞。

于是開始百度上邊四個關鍵字，找一個看起來可行的就開始干了。可關鍵問題是：眼前的問題，是大家不知道客戶滿意度怎么考核嗎？

不是！眼前的問題是客服跟物流倆部門干上了！這才是大問題。所謂“客戶滿意度”只是兩邊干架的一個由頭。如果“客戶滿意度”的標準不能讓兩邊共識，那不管書本上是怎么定義的，只要你甩出來，都會被其中一方噴到死。這才是第一大難題。所以這一題根本就不該選。第一步要干的事，是先了解具體不滿的點在哪里。

又有新人表示：既然是客服對物流不滿，那客服記錄用戶來電里，有“客戶投訴”這一項，直接把這個指標拿出來不就完了（如下圖）。

這就涉及到第二個難題：客戶滿意度，是個含義豐富，但采集數據非常難的指標：

• 到底啥算滿意？
• 客戶不滿意是不是就一定投訴？
• 是不是客戶滿意了就不會投訴？

以上三個都不一定！特別是涉及物流問題：

可能客戶假裝發脾氣，只是為了讓客服處理速度快一點。

也可能客戶悶聲不響，但是最后退貨！退貨！退貨！

更有可能客戶撥打的是咨詢/建議，但是發脾氣：為啥還不答復

只靠一個字段：投訴，是無法真實反映情況的。比如客服領導給出來的“客戶不滿意”是以下場景（如下圖）

這又涉及第三個問題：如何在各種龐雜數據里，真正識別出客戶投訴/非投訴。如果按客戶領導的說法，得把所有客戶來電都轉文字記錄+關鍵詞過濾一遍才能識別情況?？娠@然這么干太費時費力，得找個簡單的處理辦法。

然而這又涉及到第四個問題：客服的工作流程得調整。不調工作流程，依然會有大量真真假假的投訴混雜在其他來電里，后續還是沒法跟蹤，客服依然會無休無止的抱怨，物流依然不知道自己錯在哪。

然而，調流程這事，又涉及業務部門能不能、肯不肯、想不想的問題。這時候如果有個人冒出來，說：“你們做數據的不是會人工智能大數據嗎，就不能我們照常干，你們Duang一下就分析的一清二楚嗎?？隙ㄊ悄隳芰Σ恍小薄遣皇悄阋蚕氪虮墓奉^了。

• 部門利益有沖突
• 指標含義不清楚
• 原始數據內容亂
• 相關流程要改動

這些才是老鳥眼中真正難解決的問題。然而這也是企業真實的經營場景，那種數據完美，含義清晰，靜靜躺在excel表里等著被建模的事，只存在于網上文章里?，F實就是各種利益糾葛，數據混雜，流程不清，咋弄呢？？？如何建立分析思路

總結下本次的問題。表面上看，是：客服反饋物流問題多，客戶滿意度低?？赏钊肟?，客服與物流對客戶滿意度口徑不統一，導致無法解決問題。再往深入看，客戶的很多問題并非物流引起，卻都怪到物流頭上，客服自己沒有做區分，而是一股腦打上門來。

這種場面下，有三種解決思路：

第一：中立判官。

如果得到了更高層授權，或者兩個部門能平心靜氣談，希望數據部門站在中間當判官，可以用這種思路。這時候可以圍繞客服反饋的客戶不滿意問題，逐級梳理，把哪些是真問題，哪些是假抱怨一層層剝清楚：

第二：故作小白。

如果兩個部門打得不可開交，鐵了心要吵架的話，可以用這個思路。數據部門好像一只人畜無傷的小白兔，表示：“你看我們也不懂物流業務，也不懂客服業務，如果有需要區分哪些來電是不滿意的，可以業務給具體的區分規則，我們按規則去提取數據”。

是滴，讓兩家自己吵架，定清楚了到底什么算不滿意、從哪里、依照什么標準提數，數據部門就當個跑數機。并且只給數據，不給判斷。這樣是看著很慫，但是能在部門混戰里先保護好自己。

第三：解決問題。

注意，客戶總是想多占點好處，所以客戶真真假假的抱怨是避免不了的。但物流提高配送能力卻是結結實實要花錢的。就像所有的老板都說要提高客戶滿意度，可你問他花100個億來提高滿意度——十有八九就不同意了。

所以站在解決問題的角度，第一步并非建立客戶滿意度指標，而是先定義物流的服務原則，比如最長發貨時間是多久，比如發貨破損率控制在多少，等等。

有了這個標準，第二步就能推動客服，在應對客戶投訴的時候，先區分有沒有違背服務原則。如果有就是物流執行沒到位，轉物流處理；如果沒有，就得靠客服努力，或者安撫客戶，或者向客戶解釋原則。這樣大家都能在有限的成本內，最大化解決問題。

如果用問題解決思路，需要的分析就不1個建立客戶滿意度指標體系，而是3個相互配合的分析

• 依據物流原則，目前執行不到位的客戶情況分析
• 基于物流原則，客戶真實不滿意、假不滿意的分析
• 基于現有客服安撫方式，客戶真/假不滿意最終處理情況分析

分析的復雜度大大提高。實際上，解決問題導向的分析邏輯都很復雜，并且依賴于數據分析師的業務處理能力.

小結

你會發現：

一般網絡文章里的數據分析思路都是中立判官式的，作者都喜歡把自己當成最大的老板，指點江山，真他媽爽。

一般現實工作中，都是故作小白的搞法?！罢垬I務自己想清楚”“我就是個跑數據的，我啥也不懂”——到頭來經常被人罵“沒有用”“你分析了啥”。

一般老板們解決問題的時候，會用問題解決型思路，可丟給數據分析師的，是三份獨立的取數表。跑數的同學還是不知道在干啥。

其實三種做法，單獨看都沒錯，難的不是做某一種方法，而是審時度勢，結合真實的問題點，系統數據現狀，處理問題的決心，選擇一個貼合實際的做法。這就要求數據分析師們，如果真想參與解決問題的話，就得從問題溝通、開會、聊天就開始觀察情勢，構建思路，而不是像開篇那樣，上來抓個關鍵詞就百度走起了。

然而，有的同學會說：老師，我的領導結結實實的提了“模型”倆字，感覺好難做啊。我辛辛苦苦做個模型，領導卻說“沒屁用！”“我說的不是這個！”咋辦？