Google数据分析师：从数据到洞见，如何构建你的商业蓝图【UXRen译#143】
作者：Daniel Waisberg（Analytics Advocate, Google） | 翻译：释磊，校审： 芒果芒果芒
很多商业事务用数据来支持决策，而不是用数据来驱动行为。为什么呢？
总的来说，当你能将数据转化为可落地的见解，数据才是有价值的。要获得这些有预见性的见解，首先要明白自己想从数据中得到什么——也就是确定数据的价值。这篇文章将谈一些关于数据的背景，需求，视野和结果的问题。我们将提供一个很有用的框架来把数据转化成有意义的故事和商业的成功。
1990年，苏格兰的作家和诗人Andrew Lang说：
他使用数据统计就像一个喝醉的人是用路灯杆来支撑走路的，而不是为了照明。
过了这么多年，很多近代商业依然还停留在用数据统计来做决策支撑而不是决策驱动。
为什么呢？毕竟数据只有在帮助公司更好地决策时才是有用的。想象一下，假如你的公司拥有世界上最庞大的数据，但是这么多数据也是没用的，除非你能将它转化为能驱动商业的决策。
考虑到这一点，你可以采取下面这些重要的步骤来将你的数据“塑造”成可以落地的见解。
一、定义数据
获得成功的见解意味着要明白你想从数据中得到什么——也就是数据有什么价值。
想想你要利用具体的数据做些什么，在《Thinking with Data》这本书里，Max Shron提供了一种有用的框架来缩小一个项目（比如一个数据分析的项目）的范围（译者注：可参见The Path to Better Measurement: Analytics and Attribution这篇文章）。就像一个故事一样，一个项目总会包括陈述阶段（背景），一些冲突（需求），解决阶段（构想），皆大欢喜的大结局（结果）。
回答这些问题会帮助你弄清楚使用数据的最佳计划。
- 背景：你打算得到什么？谁会为这个项目结果投资？有其他更大的目标或者最优化项目的最后期限吗？
- 需求：通过巧妙地利用数据能解决什么特殊的需求？这个项目将完成之前不能解决的什么事情？
- 构想：用数据来满足需求将会是什么样的？是否有可能模拟最终的结果？解决方案背后的逻辑是什么？
- 结果：如何让最终的成果落地？成果对谁有用？如何完美地整合到公司的业务里？如何界定项目的成功？
二、建立框架
我之前写过一篇文章《用数据讲有意义的故事》（《Tell a Meaningful Story With Data》），但是你如何找到正确的故事呢？建筑师具有很好的灵感来源。他们需要将抽象的设计需求转化成可落地的方案，市场营销人员也是这样，他们要将数据转化成可落地的见解。
理解数据和使数据可视化就类似于建筑师在概念阶段画草图。创建多个图表，曲线图和表格就像和数据在对话一样；它可以帮助我们熟悉这些数字并发现有趣的见解。
《纽约时报》有一篇很棒的文章，作者是普林斯顿大学的建筑学荣誉教授Michael Graves，他在文中反驳了现代技术导致建筑学的“绘图之死”的观点。他还继续讨论了绘画是一个最终的产品同时也是一个实现的过程，计算机有一定的地位，人文/情感因素也同样有。他将建筑绘画拆解成三种类型：参考示意图，前期研究，最终定稿。有趣的是，他对这些类型的观点都与市场人员成功处理数据的方法有关。
以下是我将Graves关于建筑绘画的思想应用到数据落地的过程。
2.1 绘图：找到灵感
从概念化的角度展开与元数据的对话，用笔和纸开始画出草图。粗略记下你想要的结果的设计概念或者整体的思路。比如，在画之前的文章里的一系列图表的同时，我还画了以下的草图，这些图驱动了最终成功的设计和架构。
2.2 准备
这一步可以用笔和纸开始，但是因为数据挖掘的需要，很有可能会用到分析和可视化的软件。利用以下的准则来头脑风暴出一个你如何处理数据的想法：
- 过滤：排除干扰，聚焦在最感兴趣的话题。
- 分类：按重要性排列数据。
- 分组和分段：总结数据并分成不同的组。
- 可视化：将数据用最直观的视觉表达出来。
和建筑的前期研究阶段类似，在二维绘图和三维之间忙来忙去，尽管二绘图可能是正确并且有效的，但是它最终是要实现在真实的土地上的。在数据的虚拟世界里，数字处理的时候也一样。有时会非常不精确，或者格式错误，或者有缺失值。这就是为什么说用真实数据不断验证你的“作业”很重要。
2.3 可视化：将数据带到现实中
可视化可以帮你将数据从无形状态转变到可落地的信息。数学家John Tukey说：“数量值聚焦在预料中的数，图表总结出出乎意料的价值。”他表示，可视化真正的力量在于它可以以一种清晰并且易于理解的方式来展示意想不到的发现。为了给数据带来生命，可以用一些数据分析和可视化的工具，比如Google Analytics。
以下的原则可以指导你实现能够推到出令人信服且令人深刻的见解的可视化：
- 审美上要留意：
人们很自然地被美丽的东西所吸引，那么为什么不把图做的尽可能美呢？美观的东西同样可以让图变更利于理解——准确描述出将会导致的行为。更多关于这种美学重要性的见解可以阅读Stephen Few的《 Now You See It, Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis》。 - 聚焦趋势，而不是数据点：
最好的见解光是看单个数据是看不出来的，通过看趋势，特别是当趋势转变方向的时候才能看出来。 - 对比各个时间维度：
检查不同的时间维度，比如：不同的周之间，不同的月之间，不同的季度之间。但是注意要用具有可比性的维度，比如对比三月和二月时，由于天数不同也许会造成一些问题。 - 寻找强关联：
通常，在数据分析中，最强大和最深刻的发现是变量之间的关系，或者对于统计人员来说的相关和独立关系。 - 试着多角度看待：
由于一个人不可能发现所有的事情，可以邀请其他人来一起探究数据。大家一起寻找可落地的洞见是很重要的。 - 有怀疑的精神：
至少要从两个角度去分析数据。比如，用不同类型的图去描述相同的数据。数据会有误导性，所以要确保数据描述的精确性。
在数据中淘金只能起一点作用，但是它能提供一种有用的
可视化信息。由于以上只是一些可视化技术的例子，还远远不够全面。你需要花点时间来找到适合自己的最佳组合。
三、从数据到行动
我希望这里讨论的框架和准则将帮你洞察数据，产生灵感去构建数据中最有用的发现，以驱使你的商业。没有哪一个准则可以适用于所有情况，所以需要你自己去定位最佳技术以构建你的数据分析。
将数据转化成可落地的见解可能是一个非结构化的过程。幸运的是，有很多技术可以很专业地帮你从数据需求转化到可落地见解。市场人员需要建立一些准则，就像建筑蓝图一样，能有效地处理数据，但是，这些准则要能够被创造性地使用。
作者：Daniel Waisberg（Analytics Advocate, Google）
译者：释磊 审校：芒果芒果芒
原文链接：https://www.thinkwithgoogle.com/articles/data-to-insights-blueprint-for-your-business.html
原文标题：FROM DATA TO INSIGHTS: The Blueprint for Your Business
发布日期：September.2014
头图素材来源：https://think.storage.googleapis.com
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