数据是一种信仰 车品觉 这个周末我一直在面试，总共三十多人，只有一半能到我这一关，不管是工作了几年的，还是一点工作经 验都没有的，不管是名牌大学的还是一般学校的，他们对数据的态度都让我有些失望。 我问他们，假如我是京东商城的CEO，周一早上你要给我看上周的三个数据，你会选择什么数据？ 几乎所有的人没有1秒就回答，比如流量、转化率、交易量等。 我接着问，你听清楚我的问题了吗，我说是给CEO看的。接着大部分人会倒抽口气说，也许CEO不会关注这 么细节的数据，那应该是XXX数据了。 接着我又问，我说的是上一周情况，你注意到“周”这个时间段吗？接着大部分人又会恍然大悟似的说， 是啊，周和月应该是不一样的，那应该是XXX数据了。 最后我问，这是给京东CEO看的，不是给凡客CEO看的。这个你考虑到了吗？这下所有人都愣在那里了。 结束时让他们给自己打个分，所有人给自己打分都打得非常低，最高分也是六七分（满分是10分）。 我问这4分去了哪里啊，他们总结了三个原因，一是没想到看数据的人是CEO，二是不明白京东，三是对数 据不够敏感。 我并不是要拿这个问题来难倒他们，他们的答案也没有对错之分。在提问中间我给了他们三次机会，提醒 他们可以问我问题，还要注意问题的要素。我考量的并不是他们给的答案，只是想看一下他们对于数据的态度 和思维。是不是非常尊重数据，懂不懂得把数据和商业联合起来思考问题，这些在我看来是一个优秀数据分析 师具备的基本条件。对数据没有热情和信仰，很难当好数据分析师。 面试的不满意让我想起来前段时间有人在微博骂艾瑞说的B2C转化率太不靠谱这件事情，也有人说转化率 不应该是这样算的，不知道多少个专家在这个坑里面倒下去了。我觉得这个东西挺有意思的，的确是如这个人 说的一样，不知道多少人掉到坑里还不自知：大家拿着转化率来谈东西，但却没有人问是哪种转化率，分子是 什么，分母是什么。你说一个转化率，我说一个转化率。市场部门说一个转化率，网站运营说一个转化率。但 是大家说的转化率到底指什么，很小人刨根问题过。而且，我们是用转化率来做什么决定？不然只光秃秃地说 一个转化率又有什么实际意义？ 怪异的是，如今的网上零售，好像不说数据就不专业，但是真的尊重数据、把数据当做科学的人却没见几 个。 当然，这不是某个数据分析师的错，而是整体环境造成我们的数据分析师很难做到这一点。根据这几年的 工作经历，我觉得毁掉一个数据分析师对数据的尊重其实很简单，“杀手”随处可见；同时，也只有真正体验 到数据奇妙和甜头人，才会对数据有近乎炽热的信仰。 毁掉分析数据态度的三个常见原因 首先，大环境不尊重数据，尤其是老板的态度。如果数据分析师只要随便给一个报告就行，数字多一点和 少一点，大家也是一笑而过，并不会追根到底，那么很难让数据分析师以严谨的态度对待数据。 例如，国内这几家数据分析机构，基本都在着急扩张行业，争着占领行业，对于其推出的数据有多精准却 不那么在意，所以艾瑞的数据最近才会经常被人说“不靠谱”。 数据分析，今天做得不准，明天再改是没有用的。比如艾瑞，如果数据不稳固，抢着做很多行业，这是不 靠谱的做法，指不定哪天砸了自己的牌子。 有人和我提过FACEBOOK数据分析师为什么那么牛，因为他们不觉得数据分析是一个苦事，十几个人在一个 房子里把数据分析当做一件很开心的事情来做，数据分析对于他们来说是在追求科学。 第二，好的数据分析师需要一点天分，同时也需要高人点拨，但是电子商务这个圈子，真正懂数据分析的 人不会超过10个，所以一般人很难取得真经。这和信仰一样，没有师傅领进门，难度也会大很多。 我回顾自己从微软到易趣，再从敦煌到支付宝，在数据分析上有一次长足的进步，得益于从两位老师的身 上得到了许多启发。一位是亚马逊的首席科学家韦思康，曾经，我告诉韦思康，KPI报告显示敦煌网需要4秒钟， 他立马让我叫来做技术的同事(他要听到一线同学的反应)，问这个4秒钟怎么测算出来，是美国人打开用4秒钟， 还是英国人打开用4秒钟，用的是甚么Browser等等。这个4秒钟和商业价值(例如交易量)有关系吗？我当时很 触动，连这么一个很基础的数据，他都是以求证的心态来分析的。更令我印象深刻的是，只请他当敦煌网顾问 半天，按照他的工作经历来说，随便忽悠我半天是很容易的事情，但是韦思康非常严谨，先是以一个普通人的 身份花了半个小时在敦煌网买东西(坚决要真实付钱)，切身体会敦煌网的用户体验，然后也不先看数据，而是 先问很多能更了解敦煌网的生意形态的问题。讲真他的问题比很多投资分析师来得专业。而现在许多数据分析 师，包括当时我自己，只看数据就开口说问题，不深入去体会公司的商业形态。 韦思康告诉我数据是一种态度，让我明白做数据的人就是要全身心投入，好像一种信仰一样，中间有许多 路要走；而且，数据与商业密切相关，不能局限在数据的死角里。 另一位是清华大学的教授谢劲红，有一个夏天碰巧去旁听他的课，拿一堆的数据给他看，他一边看一边给 我演绎他的思维，他可以很快在一堆数据找到他们之间的关系。后来我带着团队常常去清华找他聊，他教我如 何看网络数据，用联动的思维来看网络数据。可以说是他启蒙了我用 “关系”的思维看数据。一听完就回到 敦煌跑到敦煌看很多数据，发现了新世界。 第三，数据分析师感叹落不了地，只能谈数据，而不懂商业。如果不懂商业，而单纯看数据，不仅很难有 创意的思维，而且是没有意义的（曾经谈过这个问题，不懂商业就别谈数据： http://blog.sina.com.cn/s/blog_5025e3880100kwn1.html）。 而对于一般的数据分析师来说，大部分人没有系统思维，而且也只能看一部分数据，无法从大面儿上了解 整个公司的运营数据，这样就令数据分析师难以形成全面的思考方式。 以我自己的工作经历来举例，为什么我在敦煌的时候数据分析能力会突飞猛进，也是因为我在前两家公司 只能看到一部分数据，而到了敦煌之后我爱看什么就看什么，受谢教授启发之后我更是天马行空地把营销数据、 市场数据、财务数据、产品数据、卖家和买家数据等等联动起来看，这大大改变了我对数据的运用方式。 听起来简单做起来不容易 相比于高深的数据分析方法，好像上面说到的道理非常简单。但是在现实中，正如面试时候所看到的情况 一样，多数人是在被提醒之后才恍然大悟。 说起来简单的东西，但是真正做到却很难。 包括我自己在内，真的每次都能保证每个数据来源是可靠的才进行演算吗？有时候也不一定。对于公司来 说这种态度更为重要，今天的独立B2C天天说营销多么昂贵，可是他们的营销真的做到够细了吗？数据分析师 有没有问过从门户网站的流量分为几个渠道，每个渠道的转化率又是多少？转化率的算法和数据收集准确吗？ 不能转化的用户从那来然後往那走? 用这个转化率来决定什么问题才有意义？ 只是单纯地放一个数据出来，不是一个合格的数据分析师。 这就是我要说的几句牢骚话。