京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
公众号:接地气学堂
作者:接地气的陈老师
总是听人说:数据分析师要懂业务,懂业务。懂业务确实很重要,可到底要懂到啥程度?很少有认真讨论的。更难搞的是,不管你懂多少,总会有人冒出来说你:“不懂业务呀”到底这事啥时候是个头?今天我们系统讲解一下。
之所以有“业务”的说法,是和“技术”相对的。传统的说法里,业务泛指非技术类所有工作,是企业销售、营销、风控、运营工作的笼统称呼,这些都是直面B端/C端用户,为企业挣钱的活。技术,则对应着财务、IT、法务、人力、研发等支撑性专业,这些不直面客户,在背后支持业务运作。
在咨询公司、第三方数据公司、广告公司等等少数卖数据的公司里,数据是作为产品直接销售给客户的,数据地位更贴近业务。在其他大部分企业里,数据就是支撑部门,因此要懂业务、服务业务。
要懂业务,本质上是因为:数据从业务中来,要用回业务里去。
从业务中来,有三层含义:
1、数据产生于业务流程。
l 有了门店、销售队伍,才有线下成交数据
l 建了微商城、APP,才有线上成交数据
l 搞了微商城、APP埋点,才有互动数据
业务流程如何做,分几步做,做得能不能记录,决定了有啥数据可以分析。
2、业务动作会改变数据。
l 为了赶时间上线,不埋点,就没有互动数据
l 为了提高注册转化率,不收集基础信息,用户画像就缺一堆字段
l 销售自己搞了会员卡,客人不主动提就扫到自己卡上,数据就不真实
业务怎么做,直接关系到数据质量和数量
3、数据结果会影响业务动作。
l 销售业绩不达标,业务猛冲一波,月底业绩就大涨
l 销售业绩已达标,业务藏一波单,月底业绩就平着走
l 活跃人数不够,业务直接买流量,砸活动,数据刷的呱呱好看
因为很多企业建立了数据考核制度,因此当KPI/OKR不达标的时候,业务部门就开始各种骚操作,这些骚操作又会反向影响数据结果。
因此,如果不了解业务情况,只是就数论数的话,就很难做出有深度的分析。了解业务情况,就能读出数字背后的含义(如下图)
业务不是虚幻的“商业模式”“底层逻辑”“核心思维”,更不是简单的AARRR、人货场几个字。业务是具体的系统流程、工作方式、数据记录。不去抠业务细节,就不知道数据从哪里来,受什么影响,会变成什么样,自然无法分析。
想系统化梳理业务,可以以一个具体业务流程为目标,进行梳理(如下图):
注意,不同部门,不同等级的工作,对应的业务流程是不一样的,因此想梳理的话,就得一个部门一个部门的过,分层级理解(如下图)。
除非直接卖数据(或者卖基于数据的广告类产品),否则数据是无法直接变现的。想要变现,就得结合业务动作。这就得考虑:到底现在业务需要的是什么?
l 如果业务不了解现状,就给现状描述
l 如果业务不会下判断,就给标准建议
l 如果业务不清晰趋势,就给未来预测
l 如果业务不知道原因,就给原因分析
l 如果业务分不清主次,就给综合评估
总之,具体到一个公司的一个部门的一个岗位,具体到他到底在想什么问题,才能知道到底要输出什么结论。针对性越强,输出得越准确。
如果业务不知道怎么干……你得首先看,他到底有多不知道,才能对症下药(如下图)。
所以,如果不懂业务,给出的数据结论针对性不高,就必然面对灵魂三问:
注意:业务不是一成不变的,具体到销售、营销、运营、生产、风控等具体领域以后,你会发现虽然每个领域有一些经典理论,但具体的做法却是日新月异。互联网的不断创新,还在贡献更多新玩法。因此:在业务问题上,没有懂王!掌握理解业务的方法才是关键。
对于3年经验以内的新人:
了解一个具体领域的具体业务流程的具体做法。这对于培养认真细致的钻研精神,至关重要。特别是了解数据采集方式与数据质量,这对于后续如何开展分析、选择建模方法,有关键影响。
对于3年-6年经验的中生代:
对一个具体行业(比如游戏、短视频、社区、电商、O2O……)常见玩法有了解,对一个具体细分领域(销售、营销、运营、生产、风控……)有比较深入的钻研。这些经验积累,是以后举一反三,理解更多新模式,新玩法的基础。
对于6+以上老人:
能举一反三,梳理一个新业务的逻辑;
有良好的沟通能力,能主动发起和业务的沟通,了解情况;
有独立的判断能力,能听出来业务嘴里的真假,反推动机。
到这个阶段,能熟练运用自己的能力,梳理业务情况,甚至能凭借经验主动指导业务了。
但是有一些做法,会阻碍进步哦,同学们注意避雷:
1、沉迷于“底层逻辑”“核心思维”“能力觉醒”
2、不看实际工作细节,总想找《电商行业百科全书全国统一认证版》
3、不看业务流程里数据采集点,张口“AARRR”闭口“用户画像”“精准”
4、只会从一张大宽表里拖数,数据咋来的,一问三不知
5、见过一个行业内成功案例,就认为全世界都该这么做
6、当懂王:“业务无非就是发优惠券”“互联网无非就是补贴”……
7、不可知论:“什么业务不业务,就是看老板心情……”
总之,具体问题,具体讨论,不在理论层面浅尝辄止,也不沉迷于具体某一次成功经验,才能让自己理解能力越来越强,主动梳理能力越来越高。看到这,可能有同学会想看具体例子,有兴趣的话,本篇集齐60留言,下一篇我们分享一个业务梳理的案例,敬请期待哦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21