数据分析师VS算命先生,除了算盘与键盘,还有啥差别?

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我们到底是在做预测还是算命

 

无论从各个层次,各个维度看,数据分析师和算命先生都有天渊之别,除了键盘和算盘外,至少还有以下区别:

 

     数据分析师      VS           算命先生

CBD写字楼上班    VS  去CBD过街天桥上班

数学/统计学专业   VS  乾坤山金元洞太2真人

21天精通python  VS  五术玄学山医命相卜

算不准了老板骂    VS  算不准了跑路啦!

 

然而,在做业绩预测的时候,很多数据分析小白们硬生生的,把自己拉低到算命先生的水平。算的准不准都是次要的,关键是总给老板一种不靠谱的感觉。搞的老板郁闷不说,自己也错失了很多升职机会。是啊,信你的预测数据还不如摇骰子呢,要这种分析有什么用?

 

有这么夸张吗?确实有的,不信你来看:

 

老板布置任务:“预测一下下个月的销售情况”

小白接需求:好嘞!(反正不咋问情况就开工了)

小白做分析:翻书挑模型,键盘敲代码(反正算就对了,也没沟通)

小白讲方法:DNN,SVM过拟合,正则化,随机梯度下降(反正领导听不懂)

小白说结论:下个月估算在2100万到2200万之间(反正不敢拍胸脯说就这么多)

 

老板找到黄大仙:“我在纠结我公司未来运数如何”

大仙接需求:闭幕养神,掐指一算(反正不咋问情况就开工了)

大仙做分析:算盘一打,《五行命理》一翻(反正算就对了,也没沟通)

大仙讲方法:含章可贞,或从王事,无成有终,括囊,无咎无誉(反正领导听不懂)

大仙说结论:得此卦者,时运不佳,多有损失,前进有阻,宜顺时而止,安份自守。(反正不敢拍胸脯说就这么多)

 

这么一摆,是不是感觉好相似啊!毕竟大部分业务方没有数据经验,大部分领导也不懂每一个算法细节。数据分析师闭门造车,就把好端端的科学整成了玄学。在业务方看来,算法和易经也没多大区别,反正都是搞不懂的神秘力量。置信区间和八卦解签也没多大区别,反正也是模棱两可。有本事你签字画押说一定是这个数,有多少误差就扣多少钱工资啊!

 

归结起来,可以用一首诗概括:

接需求时不问话

分析只知书里扒

过程领导看不懂

结局含糊净抓瞎

 

 

最大的问题就是与业务脱节

 

脱节第一点:没有理解业务场景,预测方法选择不当。确实,数据分析领域有很多可以用来预测的方法。但是每个公司实际业务背景、行业特征、运作模式都有区别。不了解公司业务,很难找到合适的方法。越是精致模型,越依赖完整的数据与严格的假设,在很多公司这是不可能满足的条件。且不说数据采集的丰富程度,但是数据清洗估计就够很多人喝一壶的。

 

如果预测一定要建模型,最重要的是采集到尽可能多的原因。单纯看着结果预测结果是很难测的准的。然而我们最常见到的就是“过去8个月销量是这个数,来预测下这个月啊!”这种时候怎么预计?完全不知道业绩增长原因,结果基本只能靠瞎猜。看着曲线走势说:“诶,看着这是上升趋势,所以会上升吧”,这和算命师傅看手相有什么区别。

 

脱节第二点:忽视业务努力程度,主观能动性欠考虑。设想一下,公司销售不去找客户,市场不去做活动,文案随便敲几个字,投放闭着眼选媒体,单靠数据分析师来计算,销量能上去吗?业务方努力程度是60%还是120%,是直接影响预测最大因素,然而也是最难量化的因素。不与业务方沟通,就很容易忽视这些。

 

脱节第三点:没有理解领导期望,没有回应关键问题。领导在提预测需求的时候可能有多种需要,他们期望的不一定是一个准确的数字,更多的时候是数字背后包含的问题。以销售预测为例,领导在提:预计一下销量的背后,可能隐藏了N个心思:

 

销量有下滑迹象,要不要上活动?

马上要出新品了,是否能一炮走红?

最近有重大改版举措,会不会影响销售?

最近销售持续不行,是不是业务队伍该整顿了?

……

 

其实每一种指向都有特殊的含义,都意味着预测时重点考虑因素有所不同。不和老板沟通清楚的话,即使能蒙对一两次数字,却没有解决老板真正关心的问题。到头来还是会让老板疑惑,到底这个问题会对销售有多大影响?

 

 

应对问题,从区分业务情景做起

 

区分第一点:我们要预测的是什么业务

 

理论上,越是稳定的,规律性强的业务越容易预测;越是受外部因素干扰较少,内部因素起决定作用的越容易预测。然而在预测销量的时候,这两点有可能都不成立。因为如果真的有一个行业是销量稳定增长,利润节节攀高的话,一定有搅局者冲进来改变市场。我们自己做的再努力,对方一个全场一折就把市场搞乱了。如果真是销量稳定,但利润没什么起色的沉闷市场,就没有预测的必要了,老板自己都能猜出来销量是多少。老板很可能期望的是找一新产品打破僵局。

 

因此在拿到预测任务的时候,一定要认真梳理一下自己面对的业务场景。提前看一些数字,至少确认以下问题:

 

我要预测业务过往走势如何?是否有明显季节性?是否生命周期明显?

我要预测的业务受哪些外部因素影响?是否有政策,制度等根本性影响?

我要预测的业务受哪些内部因素影响?是否可采集?数据质量如何?

当前情况下,影响因素有哪些?历史上类似场景下业绩是怎么走向的?

 

有了这些基础信息判断,可以帮助我们选择合适的方法来进行预测。一般来说,人为影响因素小,数据质量好的情况下可以更多依赖模型去预测。人为影响大的时候,就不要太依赖模型,而是尽量量化业务行为,让老板看到是谁做的好,谁没有做好。

 

 

区分第二点:领导期望要的到底是什么

 

当提及预测结果时,领导一般有三种期望

 

做计划:希望通过预测,了解是否要做一件事情。比如销量不行了,我是否要上一个促销活动。这时候需要的预测,更多是对走向的判断。预判下个月是否会有起色,比具体起了多少更重要,因为只要趋势不改,决策是不会变的。

 

管过程:希望通过预测,了解进度走向,进而发布命令达到目标。比如销量不行了,要上一款新产品拉动销量。一般是否上新产品的布局都是提前安排好的,短期内不会变更。因此更看重的是执行力。如果预测完发现销量不行,就得想办法激励业务队伍更好达成目标。

 

防风险:希望通过预测,了解是否会出问题,预警风险。比如销量特别好的情况下,担心的是库存,是投诉,是售后压力。而重大风险往往与极端事件有关,因此这时候收集历史资料,判断是否可能爆发极端事件更重要。

  

 

区分第三点:可量化的数据与人为因素

 

在销售预测中这一点特别重要。因为大家牢记:“业绩是做出来的不是算出来”销售不努力,再怎么算都没用。一定时间内,销售渠道的扩展客户能力,成交转化率是相对固定的,因此和销售渠道部门多进行沟通,可以掌握其规律。一定场景下,比如大促销,新品上市,销售渠道的推广能力也是有峰值的。根据场景进行区分,可以大致摸出销售渠道利用机会的能力。

 

最简单的,可以将销售指标拆解为客户量*成交率*客单价。分别落实在特定场景,特定时间内销售能力。如果有比如销售队伍人事动荡,渠道政策有重大调整等问题,也可以提前知晓,从而在预测的时候加以考虑。即使不能量化,至少也能提示给老板,帮助老板识别潜在风险,积极思考对策。

 

进一步拆解与分析,需要结合具体案例与场景。稍后陈老师会结合具体问题,逐一举例说明。特别是解释如何应对领导做计划,管过程,防风险的需求。

 

这样做也会有个弊端,就是过于谨慎反而显得数据分析师很怂。陈老师自己就干过这种事:

 

老板:“我们下个月销售达标情况预计是……”

陈老师:“老板,我们有5个基本假设,在这种XX情况下,预计……”

老板:“你不用次次都那么严谨,就当摆摊算卦好了,来,大家一起赌一把

陈老师:“额,老板我堵涨!100块压这了”

 

 

——全文差一点就完了——

 

然而依然有同学不服气:“陈老师你预测不准是你菜,只要花钱上大数据系统,对接各大厂云平台数据,招聘高端数据科学家,就一定能预测准的!!!”

 

额,亲,这个和算命先生又是一个道理。

 

如果能算得准的话,为什么算命先生不给自己算一命呢?如果真的预测100%准,为啥丫还要来打工而不是去,炒个股炒个房什么的。

 

而且,大数据系统,云平台数据,高端科学家,都是要钱的啊!问问你老板有没有这笔预算,肯不肯为了一个不确定是否准确的东西花那么多钱。而且这个要钱的口气,是否又似曾相似呢:“施主,只要你花钱买了这个九转灵符,一定能消灾解难,逢凶化吉……”

 

——全文真的就完了——


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作者介绍:陈老师,在咨询行业打拼了9年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。


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6 个评论

我理解预测就是正常情况下的大概率事件可能性。
陈大师字字珠玑,拜读一下
是滴,各种天外飞仙很难搞的,只能多沟通然后口头交待一下
哈哈哈,谦虚了
幽默风趣,道理浅显易懂,好!
这个对比好搞笑啊,文章不错。

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