数据分析师一般是解决什么样的问题？

大多数时候，数据分析师都是为了解决一个问题（锁定某个产品的目标客户，对同样的人群做营销活动用A方案好还是B方案好，等等），或者验证一个猜想（不让旅游者上班高峰坐地铁是不是会大幅度缓解拥挤现象，啤酒和尿布放一起是不是真的会提升啤酒的销售额，等等），总之需要达到一个目标。即使是探索性分析（拿着一大堆数据看看能不能找出点什么结论），那也需要先预设一个或多个目标作为切入点，然后在探索过程中逐步修正。


提出和发现问题的过程，交给计算机干不太靠谱，首先计算机不会提出问题（因为笨），其次计算机能发现的问题也一定是人已经发现了的问题（还是因为笨），需要先有人来设定规则，然后计算机才能根据规则发现问题。而数据分析师，就是设定规则的人。


目标和规则的设定，一定要基于业务，这样分析结果才有用，否则会得出正确但无用的结论。举个栗子，订阅报纸的数据扔给计算机去分析关联关系，看有哪些报纸可以进行组合促销，最后得出个光明日报和人民日报关联系数90%多，所以这俩报纸可以组合起来卖，问题是这俩报纸本来就是要求党政机关订阅的党报，组合起来毫无意义，该订的还是要订，不订的还是不订，这就是典型的正确但无用的分析结果。懂业务能让分析师少做这种无用功，但是计算机要想懂业务就得由人来教，教还不一定能教会，教完了又不能触类旁通（报纸的关联算法拿到电商去完全不能用啊），这样的计算机永远都不如分析师懂业务。




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