如何通過數(shù)據(jù)看穿商業(yè)規(guī)則下的脈絡(luò)

之前寫過關(guān)于專業(yè)選擇和互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控的很多文章，收獲了很多朋友的問題，各類問題總結(jié)起來主要是3大類。

第一類是如何學(xué)會(huì)我這樣的邏輯思維能力，學(xué)會(huì)獲得更多看問題的角度。

第二類是究竟怎么樣的工具可以幫助自己快速收集信息，然后快速做出正確的決策。

第三類是到底怎樣的技能可以幫助自己快速的脫穎而出，或者說給自己的職業(yè)生涯加碼。

這三類問題的答案在我眼中是同一個(gè)。業(yè)務(wù)感知+數(shù)據(jù)獲取+數(shù)據(jù)分析，是解決這些問題的鑰匙。

所謂邏輯思維能力，說穿了就是將事物進(jìn)行觀察、比較、分析、概括進(jìn)而判斷和推理的能力，這套能力的核心是用一個(gè)客觀的角度來看待事物，人的認(rèn)知都是帶有主觀性的，想要客觀的認(rèn)知事物，必須找到一個(gè)客觀的判斷標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)，就是客觀的。

所謂快速幫助自己收集信息和做出決策，其實(shí)就是收集數(shù)據(jù)，制定指標(biāo)，制定效果，然后用恒定的效果來反推合理的指標(biāo)閾值，再依據(jù)閾值來做出特定行為，這需要對(duì)于自身目標(biāo)的清晰認(rèn)知以及通過數(shù)據(jù)判斷的能力。

所謂幫助自己的在職場(chǎng)取得優(yōu)勢(shì)，其實(shí)只有一種情況，就是能讓自己產(chǎn)生更大的價(jià)值，并且可以量化這個(gè)價(jià)值給別人看，做到，然后被人看到，才是升職之道。這同樣需要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以幫你發(fā)現(xiàn)提升點(diǎn)，數(shù)據(jù)可以幫你量化這一切。

業(yè)務(wù)感知，數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)分析，是我認(rèn)為當(dāng)代年輕人都應(yīng)該努力的方向。

尤其是數(shù)據(jù)分析。

在我看來在這個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的年代，數(shù)據(jù)分析能力應(yīng)該是每一個(gè)職場(chǎng)人士都該掌握的基礎(chǔ)技能。

甚至是看破世界真相的核心能力，數(shù)據(jù)可以告訴你一切。

拿我個(gè)人來說，我自己是負(fù)責(zé)風(fēng)控的，業(yè)務(wù)認(rèn)知和數(shù)據(jù)技能是我吃飯的看家本領(lǐng)，我做出任何決策，都一定是基于數(shù)據(jù)分析后利益最大化的結(jié)果。

假如我要打擊用戶刷單。

那么我需要通過數(shù)據(jù)分析來找出刷單用戶的的行為特征。

例如他們都喜歡在什么時(shí)間登陸，喜歡使用什么樣的支付方式，喜歡留怎么樣的收貨地址，他們的設(shè)備號(hào)和IP有什么異常，APP來源是哪個(gè)應(yīng)用市場(chǎng)，APP端的操作頻率是怎樣的，同一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)會(huì)有多少異常人以什么順序進(jìn)場(chǎng)的等等等，我的特征庫(kù)有大概2萬(wàn)左右的常用特征（總特征在20萬(wàn)左右，看業(yè)務(wù)場(chǎng)景選特征），這些特征將會(huì)在用戶執(zhí)行操作的時(shí)候發(fā)揮作用，對(duì)黑產(chǎn)實(shí)行精確打擊，同時(shí)不影響業(yè)務(wù)。

假如我要打擊運(yùn)營(yíng)和市場(chǎng)內(nèi)部腐敗。

我需要針對(duì)他們的可疑個(gè)體做畫像，拆出基礎(chǔ)特征。

然后用核心特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)做聚類，整理出一個(gè)利益鏈條，然后把鏈條用圖數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)，找到整個(gè)利益鏈條的關(guān)鍵周轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)，再依據(jù)關(guān)鍵周轉(zhuǎn)點(diǎn)描畫出整張利益網(wǎng)，最后依據(jù)利益網(wǎng)中各個(gè)點(diǎn)位的數(shù)據(jù)資料（支付賬戶信息，銀行流水信息，消費(fèi)信息等等等等），給他們定責(zé)，定罪，給公司定損。

假如我要打擊廣告流量造假。

我首先需要依據(jù)公司的整體成本給定一個(gè)ROI（投入產(chǎn)出比），劃下一道線。

然后需要依據(jù)各個(gè)渠道的廣告轉(zhuǎn)化率來折算一個(gè)ROI的正負(fù)，針對(duì)負(fù)ROI渠道去做定向分析，為什么這些渠道是賠錢的，這些渠道進(jìn)來的流量都有哪些特征，是進(jìn)來就沉默了，還是在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)變得沉默，這些流量的共同特征是怎樣的，有過怎樣的趨同操作，乃至都是哪個(gè)人接進(jìn)來了，這個(gè)人接進(jìn)來的其他渠道的平均轉(zhuǎn)化如何？

最后要么砍掉渠道，要么去和渠道砍價(jià)，要么連帶投渠道的人一起砍了。

以上只是最粗淺的數(shù)據(jù)應(yīng)用和策略展示，更重要的不是一招鮮，而是依據(jù)數(shù)據(jù)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整策略和處置手段，實(shí)時(shí)攻防，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和衍生變量乃至和業(yè)務(wù)方撕逼才是最好玩的。

實(shí)現(xiàn)這些，這全都依賴對(duì)于業(yè)務(wù)的理解深度和數(shù)據(jù)分析能力。

對(duì)數(shù)據(jù)玩法有足夠了解后，對(duì)于業(yè)務(wù)的了解是更重要的。數(shù)據(jù)是工具，業(yè)務(wù)理解才是根本所在。

例如我抓刷單，我通過數(shù)據(jù)特征抓住了這些刷單的人，我要如何處置他們？如何從他們身上利益最大化？

如果不懂業(yè)務(wù)一刀切，那么代價(jià)會(huì)非常巨大，電商場(chǎng)景下用戶刷單是一個(gè)非常正常的事情，不能因?yàn)橛脩粝铝?0單正常，隨手刷了1單就干掉用戶，這個(gè)是不劃算的事情，但是也不能由著用戶瞎搞，那么一句業(yè)務(wù)需求畫一條盈虧線就很重要，或者做積分，積分對(duì)應(yīng)用戶權(quán)益，這就是芝麻分的雛形。

即使機(jī)器刷單的用戶價(jià)值為0，但依然不是簡(jiǎn)單的一刀切，只要掌握住不給公司帶來?yè)p失的大底線，依然有很多操作價(jià)值。

我特別愛做的事情就是釣魚，有一些漏洞放出來給人機(jī)器刷，在提現(xiàn)環(huán)節(jié)統(tǒng)統(tǒng)給攔住，不僅利益無法套出，刷單的本金也統(tǒng)統(tǒng)都給我留下，這個(gè)錢想要就給我實(shí)名綁卡，你敢綁卡我就敢報(bào)警把你送進(jìn)去。

搞到最后被我坑殺了幾波之后，來的人就越來越少了。

再往前推，用數(shù)據(jù)做風(fēng)控只能是事中和事后，涉及事前的部分只有歷史數(shù)據(jù)和外部調(diào)用數(shù)據(jù)。

但風(fēng)控如果對(duì)業(yè)務(wù)足夠精通的話，在設(shè)計(jì)活動(dòng)規(guī)則的時(shí)候，就完全可以不留任何的套利機(jī)會(huì)，例如優(yōu)惠券比有滿減，獎(jiǎng)勵(lì)必有封頂，邀請(qǐng)必有上線，提現(xiàn)機(jī)制必有延遲等等等等，業(yè)務(wù)理解是比技術(shù)手段更高一個(gè)層次的東西。

這需要多年的實(shí)戰(zhàn)。

這種依據(jù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)理解做決策的思維，影響了我的整個(gè)世界觀，重塑了我看待這個(gè)世界的方式。

我眼中的世界和多數(shù)人都是不同的。

舉個(gè)例子，之前我寫過一篇與原諒寶有關(guān)的文章，直接指出這個(gè)產(chǎn)品本身是不可能實(shí)現(xiàn)的，只是一個(gè)概念，最后果不其然所謂的原諒寶只是一個(gè)騙錢檢索的產(chǎn)品，發(fā)微博的和做APP的根本不是一個(gè)人。

這就是對(duì)于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)理解的實(shí)際應(yīng)用，因?yàn)槲抑�道這個(gè)產(chǎn)品涉及到怎樣的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，知道工程量，這不用很復(fù)雜的知識(shí)，只需要對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析有基礎(chǔ)的了解。

而對(duì)于不懂?dāng)?shù)據(jù)分析的人，可能就會(huì)糾結(jié)于所謂老實(shí)人保護(hù)的情緒，浪費(fèi)時(shí)間。

再例如某某機(jī)構(gòu)發(fā)布了某某報(bào)告，指出了某某趨勢(shì)。

不懂的人可能會(huì)直接相信報(bào)告，或者直接去講某某趨勢(shì)帶來的影響云云，然后按照這些分析報(bào)告來影響自己的人生決策。

而我會(huì)去關(guān)注數(shù)據(jù)，關(guān)注這些所謂的報(bào)告，使用的數(shù)據(jù)源是否可信，數(shù)據(jù)定義是怎么樣的，有多少樣本，通過怎么樣的方法來得出結(jié)論。

我可以不客氣的說，很多所謂的分析報(bào)告，基本都是先定一個(gè)結(jié)論在那里，然后再去找針對(duì)性的數(shù)據(jù)，甚至造數(shù)據(jù)改數(shù)據(jù)，總結(jié)起來就是不值得信任。

如果你對(duì)數(shù)據(jù)知識(shí)有一定的了解，那么你對(duì)于世界的認(rèn)知會(huì)完全不同。

人生如此，職場(chǎng)亦如此。

不管是生活，還是工作，數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)認(rèn)知在我看來都是年輕人最應(yīng)該學(xué)習(xí)的內(nèi)容，沒有之一。這是目前為數(shù)不多的還存在著紅利期的機(jī)會(huì)，利用數(shù)據(jù)分析來脫穎而出。

尤其是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，大量崗位的從業(yè)者對(duì)于數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)感知是茫然地。

例如做運(yùn)營(yíng)。社區(qū)運(yùn)營(yíng)不應(yīng)該是等著數(shù)據(jù)分析師來告訴你要怎么做，也不應(yīng)該是照著熱榜抄，而應(yīng)該是自己做數(shù)據(jù)分析社區(qū)內(nèi)每日的熱點(diǎn)話題，找出話題中的關(guān)鍵詞，再找話題參與者的熱衷情況和利益導(dǎo)向，滿足他們，甚至專門設(shè)計(jì)針對(duì)他們的策略。

用戶運(yùn)營(yíng)不應(yīng)該是天天忙著換量和發(fā)獎(jiǎng)品，應(yīng)該做的是通過數(shù)據(jù)分析找用戶的共性，然后找出共性用戶的共同興趣點(diǎn)，然后滿足他們。

活動(dòng)運(yùn)營(yíng)不應(yīng)該是天天去求羊毛黨頭子和KOL們，應(yīng)該做的是復(fù)盤成功或者失敗活動(dòng)的數(shù)據(jù)，然后調(diào)整參數(shù)，依據(jù)參數(shù)來做下一次的活動(dòng)，一步一步的實(shí)驗(yàn)參數(shù)與活躍度與KPI的關(guān)系。

市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)不應(yīng)該是天天去和渠道撕逼，而應(yīng)該是認(rèn)真計(jì)算流量的ROI，與活動(dòng)運(yùn)營(yíng)結(jié)合，測(cè)算活動(dòng)對(duì)于轉(zhuǎn)化的影響，再進(jìn)一步重構(gòu)ROI尋求利益最大化。

例如做產(chǎn)品經(jīng)理。如果是用戶產(chǎn)品，不是簡(jiǎn)單的去設(shè)計(jì)各種花里胡哨的沙雕功能以及去追尋各種所謂的產(chǎn)品哲學(xué)，全中國(guó)只有一個(gè)俞軍一個(gè)張小龍，現(xiàn)階段所有的用戶產(chǎn)品都該學(xué)學(xué)頭條系，把用戶的一切數(shù)據(jù)化，利用各個(gè)節(jié)點(diǎn)的流失率對(duì)照用戶畫像特征來定向調(diào)整功能，然后去做幫助用戶快速滿足喜好的功能。

如果是數(shù)據(jù)產(chǎn)品，那么更應(yīng)該對(duì)于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)有深刻的了解，從數(shù)據(jù)獲取開始，埋點(diǎn)怎么設(shè)計(jì)；到數(shù)據(jù)清洗，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)如何設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)？用KV還是動(dòng)態(tài)寬表？字段類型怎么設(shè)計(jì)？支不支持Json直存？數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)表怎么考慮架構(gòu)，跨庫(kù)調(diào)用數(shù)據(jù)怎么平衡性能與開發(fā)成本？

如果是風(fēng)控產(chǎn)品，我就不多說了，上面對(duì)于風(fēng)控基礎(chǔ)講的更多了。讓你從本崗位脫穎而出的最大武器，就是業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析，沒有之一。

本世紀(jì)初，會(huì)用電腦上網(wǎng)和不會(huì)用電腦的人被自動(dòng)分割成兩類群體，有著完全不同的軌跡。

現(xiàn)在人人都會(huì)用電腦，但是早20年會(huì)用電腦的人，哪怕學(xué)歷出身都不濟(jì)，依然有著更好的機(jī)會(huì)，社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)中，只要多一個(gè)機(jī)會(huì)，就會(huì)是完全不同的人生。

在5年后，會(huì)數(shù)據(jù)分析的人和不會(huì)數(shù)據(jù)分析的人，可能也會(huì)是兩個(gè)完全不同的群體。有著完全不同的命運(yùn)。同樣的兩個(gè)人在同一個(gè)崗位上，一個(gè)人只會(huì)按部就班的做事，一個(gè)人可以把自己做的一切成果用數(shù)據(jù)量化，同時(shí)還能用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化自己所做的事情。

你是老板，你會(huì)喜歡哪一個(gè)？現(xiàn)在各類數(shù)據(jù)分析的教材很多，但很多人買回去往往都學(xué)不下去。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析是一個(gè)需要業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)的東西，丟你一堆SQL代碼你可能只需要10天就能學(xué)會(huì)指令，但是在真正的生產(chǎn)環(huán)境中，還是一無所知。

工具要有場(chǎng)景來練習(xí)才有價(jià)值。

遺憾的是，5  年經(jīng)驗(yàn)以下的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，少有人有意識(shí)重視這項(xiàng)能力，未曾系統(tǒng)學(xué)習(xí)過，對(duì)數(shù)據(jù)沒有感覺，更別提真正掌握并運(yùn)用相關(guān)能力。

因此，他們出現(xiàn)以下困惑，也是在所難免：接手采集到原始的數(shù)據(jù)，不知道如何進(jìn)一步分析、處理；增加了功能、上線了活動(dòng)、更新了詳情頁(yè)...不知道該怎么通過數(shù)據(jù)評(píng)估工作效果；接手了一個(gè)新業(yè)務(wù)，不知道該看哪些數(shù)據(jù)來幫助自己了解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀和定義問題所在；長(zhǎng)期使用公司的數(shù)據(jù)分析模板，感覺數(shù)據(jù)思維被限制，但不知道如何破局；一直在人肉統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，不知道怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化提取；想看的數(shù)據(jù)不知道怎么看，去哪看，不會(huì)給技術(shù)提數(shù)據(jù)需求；

帶新人的時(shí)候，不知道怎么通過數(shù)據(jù)來更高效的知道工作；新到一家公司，不知道怎么判斷現(xiàn)在的產(chǎn)品現(xiàn)狀，對(duì)于之后的規(guī)劃也不是很清晰……

舉例來說，實(shí)際工作中你可能經(jīng)常會(huì)遇見以下幾種情況：

1.大家都在說DAU、新增、留存等基礎(chǔ)指標(biāo)，但往往業(yè)務(wù)部門和數(shù)據(jù)分析對(duì)于這些基礎(chǔ)指標(biāo)的定義又不同，甚至在同一部門內(nèi)部都無法統(tǒng)一，因此溝通上總是“雞同鴨講”；

2.公司暫時(shí)沒有自己的BI系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)全部是用第三方平臺(tái)進(jìn)行處理，但，突然要換到新的平臺(tái)上，或是自己換了新的工作，新公司用的是另一個(gè)平臺(tái)。因此，好不容易才熟悉了數(shù)據(jù)處理的方法，又要重新學(xué)起；

3.公司終于有了自己的BI系統(tǒng)，但是數(shù)據(jù)龐大，且沒有專職的數(shù)據(jù)分析師，只能自己上手處理，因此，完全不知道該從哪下手才能找到自己想要的數(shù)據(jù)；

4.老板天天說要找到產(chǎn)品的用戶畫像，但對(duì)于什么是用戶畫像完全說不清，也不知道如何通過數(shù)據(jù)去分析和定義出來，基本全靠拍腦袋；

5.一個(gè)新功能上線了，不知道該如何判斷它是否幫助提升了短期的kpi，或是長(zhǎng)期的用戶價(jià)值......

等等等等。這些問題從根本上來說，都是因?yàn)椴恢�道如何用�?shù)據(jù)指導(dǎo)工作和業(yè)務(wù)發(fā)展。

因此，通過拆解互聯(lián)網(wǎng)一線公司實(shí)際案例，從真正認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)指標(biāo)開始、到拆解業(yè)務(wù)模塊、選擇和自己業(yè)務(wù)匹配的數(shù)據(jù)分析方法，模擬一線互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，最終解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，才能夠真正站在負(fù)責(zé)人的角度分析業(yè)務(wù)目的，理解業(yè)務(wù)決策，找到最核心的數(shù)據(jù)指標(biāo)。