编译导语:动作数据理解者，理解事务是一定的需求，然后数据理解者不妨更好的创作和理解题目，从而给出问题处置方案。那么，在了解了交易之后，数据领悟者应该如何很好的把握数据呢？在这篇文章中，作者通过自己的思考发表了对数据理解的看法。让我们看一看。

“SQL Boy/Girl，表哥/表妹，枯燥的记数，报表制作者，无脑的包男？那么，你真的是数据阅读者吗？”

虽然入坑几年来一直在数据理解上下功夫，也经历了很多交易，接触了很多数据，做了很多报表和报告。但还是经常被质疑:我做的真的是数据理解吗？

你为什么要质疑它？由于到目前为止可能没有人希望对数据理解的本质和目标有一个明显的设定，所以产品和管理的同学眼中的数据理解就是没有平淡的提到情绪。业主眼中的数据领悟老师是数据+UI的报表制作者，外人眼中的数据领悟老师……也就是用大数据算命对吧？

因为没有目标和愿景，只有经过几年的摸索，数据领悟者才会表现出霸道的成长。数据领悟应该是:从交易中产生一个问题，用对交易的理解和理论思想去理解问题，找出问题的问题所在，给出可行的方案，然后整合各方资源。

从交易中来，又回到交易中去，技巧真的有所作为！

一、交易到底是什么？懂数据的人一定懂交易，但毕竟交易是什么？一直以来只知其名，不知其实质，很多人在第一步就迷失了。虽然交易很杂，但是从数据理解的角度来看，只需要关注几件事。

1.贸易形式所谓的贸易形式，无非就是服务于如何供应的产品，然后如何盈利。

互联网行业区别于其他保守的企业，靠卖产品来收获。互联网企业的特点往往是:羊毛出在狗身上，猪买单。持有引流的服务后怎么办？服务是做什么来黏住用户的？那么，供应服务、换支付、回购应该怎么做呢？

2.产品我们提供什么样的典型产品？用户面对的是什么？用户做的痛点是什么？产品的重要流程是什么？产品所处的生命周期是什么？你在验证药效吗？还在扩建商场？还是还在精熟期，去拓展新的范围，大概做好用户迁移？

3.产品管理的管理策略是什么？有哪些管理策略和技巧？如何在线上线下实施变革？如何做好用户的精细化管理，把钱用到刀刃上？

4.渠道通过哪些渠道到达产品的目标人群，每个渠道的用户质量如何？加入输出ROI怎么样？

5.销售和销售方法往往在于贸易的形式，即使是2B/2G。总的来说，要做好重点策划人员的管理。做好业务联系的同时可能建立代理。就算是2C，线上线下怎么可能通用？

6.竞品关心自己产品的同时，还要了解竞品在细分范围内的情况。同轨竞品有哪些？人格的产品、功能、服务有哪些？我们的优势和劣势是什么？以后还有机会清除差距吗？

二、理解交易，如何理解数据？整理出这样一个混合事务后，又接到一个需要了解数据的需求，该如何着手呢？比如今日头条APP的“年轻用户”在数据创造后的留存率很低。让你明白为什么，以及怎么做？

第一步，是否有必要梳理一下今日头条app的用户申请流程，看看用户的低保存率已经过了哪一步。经过整理，有几个关键流程:

那么，我们对“年轻人”的保值率就会很低，因为我们持有三种假设，这三种假设都是根植于对交易的理解。即使你理解得再深刻，你也很可能会找到更直的第四个如果。

接下来，如果我们收集数据，一个一个验证，这个过程就不混了，也就是一般的推演过程。

但在本质交易中，最复杂最费时的是针对对交易的理解提出一个合理的假设。对交易的理解越深入，就越接近题目的本质，考证就会越直截了当。

三、罕见的数据理解误区90%的人做“假”数据理解。理解数据来源于交易的需求，最终回到交易。它至少包含了所有的闭环:准确的交易主题/需求，准确的理解手段，梳理理解思路和框架，梳理交易流程，数据收集和处置，数据理解过程，判断和意见反应。

每一步都很关键，城市的每一步都有很多简单的错误。

1.误区一:技能第一。有些人在持有数据理解的时候持有一种固执的观点，寻求所谓的顶级、高档次的显示自己能力的理解技巧。他们认为越高级的理解技能越好，越高级的越感兴趣。显然，有现成的、通用的、特殊的、实用的计划没有被使用。而是努力探索数据算法。

寻求自我超越和自我繁荣没有错，但不要盲目夸大高等级技能。勤奋的努力，节俭的资源，高性价比的处置方案，才是企业需要的经营风格。所以不管是高等级技能还是初级技能，只有会处理问题才是好技能。

2.误区二:交易面小。前面已经说过，数据理解需要所有的理解事务。

这一切都说明在数据理解上不仅在乎技能水平，还在乎商场常识、商家销售和处置范围。只有这样，存储下做出的数据理解才不会摆脱交易步骤的显示。有的理解为报表的本质看起来特别美，特别专业，特别杂，却让主人看起来特别累。缺少的是交易理论，难以指导交易实验。

3.误区三:理解手段不准确面对浩如烟海的数据，我们常常会感觉自己如同置身大海，盲目而漫无目的，不知所措。用什么理解技巧，做什么图表，需要什么数据，写什么情况报告，常常会让我们纠结。

就一个名称而言，在开始的时候，根据交易双方的需求，具体要做什么才能理解数据，处理什么话题，也就是理解的手段。然后针对理解的手段，构建理解的框架，采用理解的能力和简单的把握目标，准确提取哪些数据和图表来分析自己的想法。只有对理解的手段有了清晰的认识，才会避免为了理解而理解的误区，理解的期限和过程才会越来越昂贵。

4.误区四:理解思想的杂乱准确地理解数据的手段，重点在于这种手段。

这就是数据理解的思路和框架。如何将理解手段分解为子话题，如何将分解后的子话题转化为数据目标，数据目标会受到哪些维度的影响，如何表示影响的水平和趋势，如何找到话题的关键成分。

这个过程就是对数据进行交易的过程，虽然把所有可能的假设都大胆展示出来，然后把假设换成数据目标和维度进行证明。

不要一得到你需要的东西就开始明白。所谓数据没动，你的思想先行。在理清思路之前千万不要抓数据，否则你要100%重新划分。整理自己的思路和理解后，数据理解还是一倍半，所有题目的推理都会很明显。

5.误区五:了解技能的缺点和错误，简直就是实践层面，想法很明显。但在单纯理解的过程中，没有恰当的理解技巧，很难得出准确的结论。

1)我只关心简单的步骤，但不了解整个过程

比如创造这一段惊世骇俗的用户注册，显然是贬低。我们不仅要关心用户注册每一步的通过，还要关心更高级的步骤，包括通过各种渠道实现加盟，每种情况下资源的点击变化都需要讨论。

2)只关心简单的目标，不理解关系。

只看简单的目标，只做一个大概的归因，当你发现一个目标的时候，你就觉得它是题目的全部成分，从而推动题目因为。

这里经常被忽略的一点是，很多话题并不只是单个组件，多个组件和话题之间并没有因果联系，而是一种关系联系。我们要做的就是找到越来越多的相关成分，做一个类似的“归属”。

3)我只关心了解自己，没有任何一致的交易措施。

对于一个罕见的例子，用户需要通过RFM模型被分级为高/中/低值。成本M的阈值是多少？我拍拍我的脑壳？为什么设置不一致的交易措施？分层的方法不就是为了制定对齐的措施吗？就算交易准备歧视性的给高/中/低价值用户发放5000/3000/1000优惠券，门槛出来了吗？

4)只做表面理解，简单混淆解决问题。

做了一堆报表，没抓住中心关注的交易标的；创建特殊目标，在没有透彻理解数据的情况下采用有效方法；重新整理数据并没有得出不利于交易繁荣的结论。那些都是“情景化”的数据理解，看似没有话题，实质上没有指导意图。

四、数据鉴赏者的进阶之路数据鉴赏者和陌生人在乎的最大区别:专家可以通过数据鉴赏找到做事的关键节点，考虑是否可以。完成每个节点，用数据说明能不能做到。陌生人简直陷入了“羊毛球”的做事方式，周而复始，始于工作。

想要成为这样的高手，并且获得比数据小白高出数倍的奖励，至少要经历三个技能阶段。

1.技能阶段1:利用数据理解和处理交易问题。很多商家遇到棘手的交易，要么早早收手，要么主观臆测，找不到问题的重要性。就算你能用数据学会理解妥协问题，你也能断定你的雇主肯定会对你另眼相看。

2.技能阶段2:使用数据理解项目。你需要把数据理解的思路贯穿到所有的项中，这样你才能更好的把握控制项，最终帮助你达到目的。其中有一个特殊的关键技能，就是数据拆解技能。

但是很多同学在拆解目标的时候只会粗暴嚣张的“做减法”。卖出金额=渠道a+渠道b+渠道C..很容易找到一堆渠道互相推诿，但结果是，那些渠道可以做决定，无法遏制。

一个理解真实数据的专家应该抓住巨大不确定性的边缘，寻求果断。我主张用“乘法理论”:卖出量=曝光量x变化率。

3.技能阶段3:利用数据理解启动交易已经扩展到这个阶段。数据理解不仅仅是用来制造话题的，很可能只用于某个震撼或者某个名字，还不如连接起来引导交易延伸。故意的，我们还不如为了升职加入打怪兽。虽然路途遥远，但我们一直在超越。

文@大数据理解与运营星球原创颁布给大众的是产品经理，一旦承诺，停止连载。

图片来自Unsplash，鉴于CC0。

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