
作者:接地气的陈老师
公众号:接地气学堂
数据分析师们!你们有没有被业务当成算命的!未卜先知,一张嘴就能说出惊为天人结论的那种!最好还是他们什么都不说,只要数据分析师们一看面相,就能说出惊人结论的那种。
今天,顽强抵抗的方法来了!
相当多的同学抱怨,说业务部门根本不想沟通。净把做数据当算命的,希望他们什么都不说,我们一看面相就能说出“产品线需要调整,A产品价格再降低25元就能拉动500万销量”这种话。该怎么破!
╮(╯▽╰)╭
答:既然他们把我们当算命的,那今天陈老师就来算会命!作为中国人民,算命咱有种族优势!其实算命肯定是不会未卜先知的,如果真有这本事,谁来顶风冒雨的裹个道袍在路边吃土呢,早炒股去了。然而为什么算命大师们总能忽悠到人?因为他们能把未卜变成已卜,在预先设计好的陷阱里等你。记住这一条,这是关键。具体战术有三种:
第一种:指桑骂槐。
比如一见面大吼一声“我见施主印堂发黑,乌气缠身,不日必有厄运!”这么一喊,那些没病没灾的人自然会骂一句:神经病,然后走掉。但那些忧心忡忡的人就会动心,就有机会停下来说:师父何出此言?这时候大师们就成功了一半,再往下,人纠结的问题无非是财、情、命。选一个说,总有机会撞成功。
但是这一招只能对女性/老人用,面对壮男骂人家有灾祸,估计自己马上就有灾祸了!不过可以反其道而行之。比如在华盛顿三温暖门口,你看哪个老板最春风得意,上去算一卦说老板的命数是“不赌不知时运到,不嫖不知身体好”老板龙颜大悦,赏钱也就到手了。
所以大家会发现,指桑骂槐法本质就是碰运气,通过刺激性语言+大家都关心的事,激发用户同理心,从而说出对方心里想说的话。这一招更适合激发话题,而不是解决问题。在数据分析中可以这么用:
比如业务方不想跟我们聊太多业务上的事,那就先聊别的,先交朋友。大家在一起吃吃喝喝打打机开开黑。然后等他们什么时候加班熬夜,唉声叹气的时候,可以使用这招了,具体的可以这么说:
这样可以激发他们的对话欲望。你让业务方给你解释业务,估计没人有动力,你和他一起骂“傻逼领导”“傻逼客户”“傻逼系统”他可有劲了,这么一来二去,就能知道业务部门到底在烦什么,到底在处理什么问题。这样就撬开了业务方的嘴,能知道具体分析什么问题。
第二种:守株待兔。
你会发现,算命大师们也是有特长的,比如有些特别擅长求姻缘,有的特别擅长测家居风水,有的特别擅长起名字。有的大师专门蹲在医院门口,有的专门蹲在公园旁边。是滴,这就是守株待兔之法——通过在特定场景蹲守,逆向选择客人。
大马路上随便拉个人,我也不知道他是干什么的,但是我蹲在医院门口,来了个两眼通红一脸憔悴的中年男人,不用说,在医院陪爹妈的。我是姻缘大师,来了个灰头土脸苦情中年女人,不用说,老公出轨离婚想再嫁的。你看,逆向选择就是这么有效,极大提高了蒙中的概率。
对数据分析的借鉴意义在于:以往出现过的业务问题,很可能再次发生。特别是那种发生过以后,没有设立报表监控的问题,特别是设立了报表监控,但是报表打开率几乎是0,业务方已经忘记的问题。这时候我们就可以守株待兔了。
比如:
我们不用等业务方提需求,主动把监控数据调出来,守在这等。如果发现问题苗头或者数据异常,立马报警。如果业务部门忘了,这就是数据分析的大功一件。如果业务们没忘,我们也可以报一声平安无事,让大家安心。
第三种:投石问路。
第二种其实还是在碰运气,很有可能守不到兔子。这时候就得和算命大师们学更高级的算命技巧:投石问路法。本质上,我们遇到的麻烦在于:业务方既不想沟通又想听分析结果。但凡只要业务方张口提一些问题都好。所以投石问路法,就是让人张口的办法。
算命大师们会先摇色子、求签、塔罗牌、报八字、转转盘、问星座。这些都是算命大师们投出来让你说话的石头。
比如大家都熟悉的星座,你会发现每个星座的描述似乎都和自己有点关系,似乎又有点区别,似乎每个星座都是有好有坏。
比如说白羊座:“白羊座就像小孩子一样,直率、热情、冲动,但也十分的自我为中心和孩子气”,白羊座的人看了会情不自禁认可或反对某些点。是滴,当你表现出认可或反对的时候,你就展示出了态度,算命大师们会察言观色,选择你展示出来的那一面继续深入。这样就有了最初的假设。
再比如你求了个姻缘签上书“天宫赐尔回春手,且咏关雎诗一张”很玄乎,你会忍不住好奇问:“这说明我能挽回上一段感情?”恭喜你,成功暴露了你还在想着前任,大师们就会顺杆爬,往下说你和前任的关系。
也有可能你说咏关雎,所以我现在暗恋的人会成功?恭喜,你又暴露了你有潜在对象。
所以你会发现,所有签、星座、判词都写的含糊,似有所指,又不确定,同时包含几个意思,就是因为这些只是大师们激发你提供线索的工具,不是真的治病的药。这是一种相对高级的骗术,因为需要算命大师懂一些套路,同时有较强的察言观色的能力。
那么作为数据分析师,是不是也有这种工具呢?有!就是竞品信息、政策法规、专家解读这些新闻。你可以很心机的在发日报的时候把XX竞品的动作标在上边,也可以把XX专家解读行业变化的说法附在我们相关的业务日报旁边。业务部门看了很难坐的住,特别是业务的领导,他们一般都会被激发出问题。
无论他们回复下面哪一句,你都打开了沟通的大门,下边可以去聊业务真正的问题了。
结尾处,郑重提示:以上都是万不得已的办法!请业务部门认真和数据分析师沟通问题,我们才能更好地帮助到大家。算法工程师不是算命工程师,数据分析师是医生不是穿着道袍的天师,我们没有未卜先知的本领。
数据分析师的工作就和医生一样,病人讲病情讲的清楚,我们诊断速度就快。病人闭嘴什么都不讲,我们就只能让病人花几千块抽血验尿做CT,搞一大堆检查。费时又费力。大家相互配合才是提升效率的良方。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09