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。

第一類是如何學會我這樣的邏輯思維能力，學會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。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行觀察、比較、分析、概括進而判斷和推理的能力，這套能力的核心是用一個客觀的角度來看待事物，人的認知都是帶有主觀性的，想要客觀的認知事物，必須找到一個客觀的判斷標準，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，其實就是收集數(shù)據(jù)，制定指標，制定效果，然后用恒定的效果來反推合理的指標閾值，再依據(jù)閾值來做出特定行為，這需要對于自身目標的清晰認知以及通過數(shù)據(jù)判斷的能力。

所謂幫助自己的在職場取得優(yōu)勢，其實只有一種情況，就是能讓自己產(chǎn)生更大的價值，并且可以量化這個價值給別人看，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，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，是我認為當代年輕人都應(yīng)該努力的方向。

尤其是數(shù)據(jù)分析。

在我看來在這個數(shù)據(jù)爆炸的年代，數(shù)據(jù)分析能力應(yīng)該是每一個職場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。

拿我個人來說，我自己是負責風控的，業(yè)務(wù)認知和數(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)備號和IP有什么異常，APP來源是哪個應(yīng)用市場，APP端的操作頻率是怎樣的，同一個時間節(jié)點會有多少異常人以什么順序進場的等等等，我的特征庫有大概2萬左右的常用特征（總特征在20萬左右，看業(yè)務(wù)場景選特征），這些特征將會在用戶執(zhí)行操作的時候發(fā)揮作用，對黑產(chǎn)實行精確打擊，同時不影響業(yè)務(wù)。

假如我要打擊運營和市場內(nèi)部腐敗。

我需要針對他們的可疑個體做畫像，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，整理出一個利益鏈條，然后把鏈條用圖數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)，找到整個利益鏈條的關(guān)鍵周轉(zhuǎn)節(jié)點，再依據(jù)關(guān)鍵周轉(zhuǎn)點描畫出整張利益網(wǎng)，最后依據(jù)利益網(wǎng)中各個點位的數(shù)據(jù)資料（支付賬戶信息，銀行流水信息，消費信息等等等等），給他們定責，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ROI（投入產(chǎn)出比），劃下一道線。

然后需要依據(jù)各個渠道的廣告轉(zhuǎn)化率來折算一個ROI的正負，針對負ROI渠道去做定向分析，為什么這些渠道是賠錢的，這些渠道進來的流量都有哪些特征，是進來就沉默了，還是在哪個節(jié)點變得沉默，這些流量的共同特征是怎樣的，有過怎樣的趨同操作，乃至都是哪個人接進來了，這個人接進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，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)變化動態(tài)調(diào)整策略和處置手段，實時攻防，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。

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

對數(shù)據(jù)玩法有足夠了解后，對于業(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，那么代價會非常巨大，電商場景下用戶刷單是一個非常正常的事情，不能因為用戶下了10單正常，隨手刷了1單就干掉用戶，這個是不劃算的事情，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，積分對應(yīng)用戶權(quán)益，這就是芝麻分的雛形。

即使機器刷單的用戶價值為0，但依然不是簡單的一刀切，只要掌握住不給公司帶來損失的大底線，依然有很多操作價值。

我特別愛做的事情就是釣魚，有一些漏洞放出來給人機器刷，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，這個錢想要就給我實名綁卡，你敢綁卡我就敢報警把你送進去。

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)。

但風控如果對業(yè)務(wù)足夠精通的話，在設(shè)計活動規(guī)則的時候，就完全可以不留任何的套利機會，例如優(yōu)惠券比有滿減，獎勵必有封頂，邀請必有上線，提現(xiàn)機制必有延遲等等等等，業(yè)務(wù)理解是比技術(shù)手段更高一個層次的東西。

這需要多年的實戰(zhàn)。

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

我眼中的世界和多數(shù)人都是不同的。

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

這就是對于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)理解的實際應(yīng)用，因為我知道這個產(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，這不用很復雜的知識，只需要對于數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)分析有基礎(chǔ)的了解。

而對于不懂數(shù)據(jù)分析的人，可能就會糾結(jié)于所謂老實人保護的情緒，浪費時間。

再例如某某機構(gòu)發(fā)布了某某報告，指出了某某趨勢。

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

而我會去關(guān)注數(shù)據(jù)，關(guān)注這些所謂的報告，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，很多所謂的分析報告，基本都是先定一個結(jié)論在那里，然后再去找針對性的數(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。

如果你對數(shù)據(jù)知識有一定的了解，那么你對于世界的認知會完全不同。

人生如此，職場亦如此。

不管是生活，還是工作，數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)認知在我看來都是年輕人最應(yīng)該學習的內(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會，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)者對于數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)感知是茫然地。

例如做運營。社區(qū)運營不應(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向，滿足他們，甚至專門設(shè)計針對他們的策略。

用戶運營不應(yīng)該是天天忙著換量和發(fā)獎品，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，然后滿足他們。

活動運營不應(yīng)該是天天去求羊毛黨頭子和KOL們，應(yīng)該做的是復盤成功或者失敗活動的數(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，一步一步的實驗參數(shù)與活躍度與KPI的關(guān)系。

市場運營不應(yīng)該是天天去和渠道撕逼，而應(yīng)該是認真計算流量的ROI，與活動運營結(jié)合，測算活動對于轉(zhuǎn)化的影響，再進一步重構(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，不是簡單的去設(shè)計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，全中國只有一個俞軍一個張小龍，現(xiàn)階段所有的用戶產(chǎn)品都該學學頭條系，把用戶的一切數(shù)據(jù)化，利用各個節(jié)點的流失率對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，埋點怎么設(shè)計；到數(shù)據(jù)清洗，針對不同的業(yè)務(wù)如何設(shè)計表結(jié)構(gòu)？用KV還是動態(tài)寬表？字段類型怎么設(shè)計？支不支持Json直存？數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)表怎么考慮架構(gòu)，跨庫調(diào)用數(shù)據(jù)怎么平衡性能與開發(fā)成本？

如果是風控產(chǎn)品，我就不多說了，上面對于風控基礎(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。

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

現(xiàn)在人人都會用電腦，但是早20年會用電腦的人，哪怕學歷出身都不濟，依然有著更好的機會，社會競爭中，只要多一個機會，就會是完全不同的人生。

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

你是老板，你會喜歡哪一個？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不下去。因為數(shù)據(jù)分析是一個需要業(yè)務(wù)實戰(zhàn)的東西，丟你一堆SQL代碼你可能只需要10天就能學會指令，但是在真正的生產(chǎn)環(huán)境中，還是一無所知。

工具要有場景來練習才有價值。

遺憾的是，5  年經(jīng)驗以下的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，少有人有意識重視這項能力，未曾系統(tǒng)學習過，對數(shù)據(jù)沒有感覺，更別提真正掌握并運用相關(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)，不知道如何進一步分析、處理；增加了功能、上線了活動、更新了詳情頁...不知道該怎么通過數(shù)據(jù)評估工作效果；接手了一個新業(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)計數(shù)據(jù)，不知道怎么實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化提取；想看的數(shù)據(jù)不知道怎么看，去哪看，不會給技術(shù)提數(shù)據(jù)需求；

帶新人的時候，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，對于之后的規(guī)劃也不是很清晰……

舉例來說，實際工作中你可能經(jīng)常會遇見以下幾種情況：

1.大家都在說DAU、新增、留存等基礎(chǔ)指標，但往往業(yè)務(wù)部門和數(shù)據(jù)分析對于這些基礎(chǔ)指標的定義又不同，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.公司暫時沒有自己的BI系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)全部是用第三方平臺進行處理，但，突然要換到新的平臺上，或是自己換了新的工作，新公司用的是另一個平臺。因此，好不容易才熟悉了數(shù)據(jù)處理的方法，又要重新學起；

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，或是長期的用戶價值......

等等等等。這些問題從根本上來說，都是因為不知道如何用數(shù)據(jù)指導工作和業(yè)務(wù)發(fā)展。

因此，通過拆解互聯(lián)網(wǎng)一線公司實際案例，從真正認識數(shù)據(jù)指標開始、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)進行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，最終解決實際的業(yè)務(wù)問題，才能夠真正站在負責人的角度分析業(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。