我们为什么要做数据分析？是为了追求高大上吗？是为了追求茶余饭后讲点段子吗？不是，在商业实践中，我们做数据分析的唯一的目的是要解决业务问题、创造商业价值。
第一个就是我们要深刻地理解数据和价值之间的关系。这里的价值指的是商业价值而不是科学价值。因为数据之于科学价值，可能是从亚里士多德到牛顿那个时代。但是商业价值很重要，为什么？我们如果说，不清楚数据与商业价值的关系的话，数据产业也许就是一个空谈，所以，第一个，我们要关心数据和价值之间的关系。价值一定是关乎我们自己工作运营中最核心的业务诉求。
能够被电子化记录的是数据，这些数据能够对我们本身的核心业务产生影响的叫作价值
这个让数据产生价值的过程中，最挑战的一点在哪里？不是技术分析，不是深度学习，不是人工智能，而是我们缺乏这种数据思维的能力，能够把一个业务问题定义成为一个数据可分析问题
从这个位置往下，可能是像学统计学、学计算机这种专业的数据，科学人才就能做了。但是，把业务问题定义成为数据可分析问题，只能是业务中的管理者和负责人才能定义出来，因为别人不懂您的业务。所以这是我们看到的，要让数据产生价值的第二个核心的通路，把它叫作回归分析。回归分析是我们常常在数理统计学上讲的X和Y的关系
先说一个诉求是啥？比方说，我要增加我的粉丝量，我的业务的核心诉求是粉丝量，那我们把它叫作Y，这就是我的核心的目标了
那么，接下来我们会研究是什么样的因素可能影响到这个Y，可能说季节因素很重要，可能春节的时候大家开心了，那时可能是一个高峰期或者是低峰期，这叫季节因素。每周一、二、三、四、五这也是时间上的季节因素。更重要的是，我相信我们会有市场手段，比方说我在这里有没有分会，我有没有找了某一个行业的代言人等，我会觉得很多因素会影响它，我把它叫作X
什么叫作数据可分析问题，如果我们能把Y和X七七八八说个清楚，这就是数据可分析问题。从这个位置再往下，我们刚才那位大数据事业部的老总，对他来说就很容易了，它就变成一个纯技术问题了
数据思维的一个重要体现是在于决策者自己要认识到你所做的事背后和哪些数据相关，指出了一个大方向。把业务诉求中那个Y给提炼出来
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