如何提升数据（如何提升数据洞察力）

数据洞察力和操作工具没有关系，完全是一种思维习惯。建立起来以后，不单单对工作有帮助，在生活中用处也很大，今天我们系统讲解下。

很多同学抱怨：每天对着大堆数字，却看不出个名堂。反而有些做业务的人，看几个数字就能马上做出准确判断。

咋回事！看着数据没有感觉，是缺少数据洞察力的表现。

数据洞察力和操作工具没有关系，完全是一种思维习惯。建立起来以后，不单单对工作有帮助，在生活中用处也很大，今天我们系统讲解下。

直观感受下啥叫洞察

数字本身没有啥含义，数字 业务场景，才有了具体业务含义（如下图）：

注意，上图的小帅哥会暴走，并不是因为姑娘180身高，而是因为姑娘180把他比得太矮了（且因此受过嘲讽）。“比”才是问题的关键。所以数据本身不形成判断，数据 标准才能形成判断。想读懂数据的含义，一定得看具体业务场景下，业务判断的标准是什么（如下图）。

• 有了数据、业务场景、判断标准，我们才能形成基本的数据洞察。这三者缺一不可。
• 少了数据，就会陷入：“我看到一个黑苹果，所以全天下苹果都是黑色的”这种窘境。
• 少了业务场景，就会出现：“一个女人十个月生娃，十个女人一个月就能生出来吧”这种糗事。
• 少了判断标准，就会鸡同鸭讲，大家扯了半天，发现说的“好/坏”根本不是一类。

培养洞察力的基本思路

既然洞察力来自数据、业务场景、判断标准的组合，培养洞察力，也是从这三个方向出发，包括：

1. 遇事找数据
2. 细致了解业务场景
3. 清晰判断标准
4. 积累特定场景下，数据判断的结论
5. 在新场景中使用结论，检验效果
6. 持续积累正确结论，修正错误结论

这一段话看起来很官方，可实际操作起来非常简单，并且我们每个人、每天都在实践。就比如找对象，懵懂的小男生都是挑剔热巴太胖、幂幂头秃，幻想自己找个仙女下凡。可真自己约会相亲追过几个女生，就发现“哦，原来现实中找个美女那么难呀！”

然后真找个“美女”相处一段时间，就发现比起长相，性格、爱好、生活能力、工作能力哪个都更重要。半夜，小哥一个人独自抽着烟，对着月亮，思考：“为毛我要花钱花力气请个姑奶奶回来伺候，我欠抽吗！”的时候，他的洞察力就有了质的飞跃。即使以后再看到漂亮小姑娘，他也会立即明白：这不是我的菜！

在现实生活中，制约洞察力的关键，往往是数据。因为生活中信息不对称问题严重，收集数据的难度太高，还要付出时间、金钱甚至前途、未来这种高额成本。所以在生活中，我们常采用的是有限理性的策略。在可行范围内，尽量用少的数据做决策。或者干脆采用跟随策略，跟着那些比我们优秀的人混。但在企业里，则是完全不同的另一幅场景。

培养数据洞察力的难点

在企业工作中，培养数据洞察力最大的难点，是数据、业务场景、标准三者是相互分离的。

• 做数据分析的同学们不了解业务场景，只能对着数据瞎猜；
• 业务部门的人自己稀里糊涂，或者各怀鬼胎，故意扭曲判断标准；
• 对数据重视度不够，基础数据采集不全，遇到事都喜欢讲个案，不看数据全貌。

这些糟糕状况，都会导致做数据分析的同学们很难积累经验。于是我们常常发现，企业里最有洞察力的人往往是老板。因为在老板那里这三者是透明的，所以即使不操作基础数据，他老人家也能明察秋毫。但这对数据分析师可不是件好事。因为老板还等着我们给意见呢，事事都让老板跑在我们前边，会引发不满的，所以做数据的同学们还是得自己锻炼下洞察力。

培养数据洞察力的步骤

很多同学一说要提升洞察力，最喜欢干这三件事：

• 找《XX行业2020-2025全景洞察报告（重磅深度！）》；
• 找XX行业数据指标体系思维导图，挑个最密密麻麻的保存在D盘-干货文件夹；
• 加各种数据分析群，问：“有没有牛X的数据分析报告看看，有洞察那种，发来看看”。

这三种方法完全没用。这就像一个想谈恋爱的小伙，每天在网上看美女图片一样，自己不动手练，不具体思考，是不可能提升洞察力的。永远不动，永远不会。得想办法自己动手才行。而且往往这些东西内容太多，最后保存在D盘的玩意，你也永远不会看。所以最好从一个具体小点出发。

第一步：从一个场景一个指标开始

做数据的同学，优势在于手上有数据，可以随时查。劣势在于不了解业务场景。因此把数据结合到业务场景中，是破题的关键。最好找一个自己熟悉的业务，有好朋友的部门入手。从理解结果指标开始（如下图）。

第二步：从极值到中间值

理解了指标业务含义，想要形成判断，可以从白犀牛开始——先看指标极大、极小值的时候。这些情况是什么场景，发生什么问题，有什么应对。有了对极值的了解，就行掌握基础的判断标准，也能积累分析假设和分析逻辑。当遇到没有那么极端的情况时，可以顺着已经积累的分析逻辑去理解。实在解读不了，也可以选择再观察观察，看看数据往哪个极端方向发展（如下图）。

第三步：从静态到动态

当我们对静态场景积累的足够的洞察的时候，就能解读动态场景。本质上，动态场景只是一系列静态场景的合集。要额外提醒的是：一个业务变化往往有规律性。一个连续的规律，本身是具有业务含义的。积累周期形态的规律，可以从点到线，提升洞察能力。

第四步：从单指标到多指标

对单指标有了洞察积累，可以往多指标扩展，掌握了结果指标的判断，可以联系过程指标一起看。注意：多指标不是单指标的堆积，拼在一起的时候，也不是每个指标越多越好的。多指标组合时，在特定业务场景下会形成特定的形态，基于形态的解读能做出更准确的判断（如下图）。

掌握了基础形态，后续还能持续观察形态变化，积累更多经验，这样就慢慢能由简入繁，越来越多积累经验，积累多了自然能举一反三了。

要注意的是，换个行业，换个公司，换个产品，换个发展阶段，具体场景都会变化。所以企图追求“万古不变的数据分析真理”，只会让自己在玄学道路上越走越远。想提升洞察力，就多多积累具体场景碎片，提升具体分析能力。具体问题，具体分析，这句话永远不过时。

然而有些同学会问：本篇讲的更多是如何读懂数据，如果是基于数据做分析呢？该怎么提升？

分析能力是个很宏大的话题，如果大家感兴趣，下一篇我们从源头开始，先讲《如何梳理复杂问题》，敬请期待哦。

#专栏作家#

接地气的陈老师，接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

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