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目标导向:数据分析的指南针

目标导向:数据分析的指南针

作者: Ziv_紫藤花开 | 来源:发表于2021-04-17 23:06 被阅读0次

摘要:

随着数字化,信息化的发展,数据分析在指导决策方面显得越来越重要。本文以对目标导向对于数据分析过程的重要性做出简要分析。

关键词:数据分析 目标导向 结果导向

正文:

结果导向是说,做事只考虑结果,不考虑过程,只要结果是对的,过程可以不择手段。而目标导向是说在做一件事情之前,明确目标,然后再向着该目标不断逼近。大量的事实告诉我们,只有有了清晰准确的目标,才能做成自己想要做的事情。

美国管理学大师彼得·德鲁克曾经说过,“最重要的是做正确的事,其次才是如何正确的做事”。数据分析中问什么答什么显然只是正确地做事,比这更重要的是为什么要问出这样的问题。在数据分析中,提出业务需求的业务方并不知道自己想要的是什么,他的真实目的和他的需求之间存在很大差异。因此仅仅完成业务方的需求是必然达不到解决业务方的根本目的,这样业务方就会再次提出新的需求,从而进入无止尽的需求循环。而目标思想的出现就会打破这种循环,直接解决业务方的根本目标,并且在解决的过程中提升自我的分析能力,从而接触到更复杂的业务需求,成为一个非常厉害的数据分析师。

“弱水三千,只取一瓢饮。”实际生活中的业务问题通常包含非常多的目标,如何确定业务方的真实目标是对一个合格的数据分析师最基本的要求。只有找到正确的目标才有后续解决业务方问题的可能性。5Why分析法是一个在理论上适用的最常见的理论,即凡事至少问5个问什么,从而找到对方的真实目标是什么。但该分析法的缺陷所在就是,对方的回答可以非常宽泛,导致最终答案上升至哲学范畴,在实际使用中无法落地操作。

因此对于业务方的实际业务问题,我们只需要询问:“要达成什么业务目标”。对于业务部门来说,业务目标一般是该业务部门的KPI,比如日活用户,留存率,销量等。对于这个问题,业务方一定能给出一个准确且唯一的答案。至此我们和业务方的沟通同步就完成了。

分析数据就是在分析历史,历史辩证分析法告诉我们,“不能脱离一定的历史条件片面地、静止地、抽象地看待历史事件”。想要分析出真实的结果,我们还需要理解业务背景和意义,业务背景帮助我们理解问题产生的原因,业务意义帮助我们了解为什么会有这样的业务背景。解决了这些问题后,我们就能清楚的知道了对方为什么要做这个数据分析,我们也能根据分析给出对应的改进方案,业务方据此也能解决其根本的问题。

这一切的出发点都是需要确定出业务方的目标在哪里,由此可见,目标导向对于数据分析过程是十分重要的。

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