【数据分析】数据分析究竟是分析什么？

最近面试了3份数据分析工作，本期分享将围绕其中一份工作进行挖掘，谈谈数据分析到底是在分析什么。首先介绍一下我面试的这份工作：来自英国某媒体广告公司，主营金融和教育产品广告，我应聘的岗位是「市场研究分析」。

首先，从大的背景来看，两份工作所用到的数据都多偏向于维度（类别型，文字类），收集数据的来源也主要是调查问卷。从这一点来看，跟那些有着完善数据收集的大公司比较，着实有点天差地别。

大公司除了可以买第三方数据外，还能用自己的技术收录数据，而中小型正规点的公司都是一步步自己收集，效率跟不上，但确实很用心。老实讲，我很担心中小公司的发展，技术跟不上很容易被淘汰，应当如何求生？当然这不是本期重点，还是来谈职位本身吧！

职位卡片

背景：疫情导致在家办公，群众接触金融产品的途径——印刷报纸受到影响，金融产品公司如何广告增收？

研究：群众接触金融产品的习惯和方式，为金融公司确定产品传播渠道和方式提建议。

解决：调查多少群众因为疫情减少报纸阅读，多少群众愿意转战在线金融会议获取信息，群众对在线金融广告的建议等。

工作任务

数据收集——调查问卷

方向：群众对金融产品了解度调查

方式：主要为电话问卷，线上问卷

设计：自行设计或沿用老的模板

内容：问卷响应者「基本信息」（年龄，地区，职业等），对某金融商品A、B、C的「熟悉度」和「购买欲程度」选择，接触金融商品的「途径」选择，工作方式（在家或办公室办公），接触报纸的方式（公司、家里、报亭），其它反馈等。

数据分析——Excel, Python, R等

结果展示——可视化，仪表盘，ppt展示

结论建议——报告或ppt形式

介绍的其实就是数据分析包含的过程，基本涵盖在一个职位里。

上面的介绍也是我面试过程中得到的一个分析任务（该任务囊括了职位75%的内容），因为全部是文本型的数据，这大大地考验了我的能力。相对于销售额的直接，文本型的分析带有更多主观成分。

因为任务属于开放性的，也就是我可以自行确定我对调查问卷数据表的发现，并通过ppt的形式展示出我的逻辑分析过程和结论。要求就是storytelling故事性的方式展示出，不需要太多技术术语，因为这个研究展示面对的也是没有相关统计和编程技术的人群。

这里我也简单介绍一下完成这个任务，我做了哪些核心的步骤。

我是用Python做了一些简单的数据整理工作，比如缺失值的填充和删除，然后对文本一致性做了处理，表格格式上的修正等等。

接着，在可视化上我没有继续使用Python，而是转战使用了Tableau。Tableau真的是超级方便，满足了我对图表建立的发散，又能帮助我直观地学习图表设计思维。

在做ppt展示的时候，我自行加了一个逻辑流程图帮助理解我最终的分析结论（图1），这个流程图是我最后一面的加分项。

图1

老实说在我拿到任务之后，还是挣扎了好久才有一条清晰的思路，这点也恰巧证实了我逻辑思维的缺陷，表现在无法快速产生前后因果联系。我的一个优点是擅长联系两个事物的关系，但真要解决一个问题或者展现一个流程，两个事物的联系是无法解释全部内容的。

所以通过这次的任务我学到了什么呢？

很重要的一点是我学到了任务究竟是在分析什么。首先没有人告诉你确切的分析点，你需要自行确定，这使得分析范围十分广。但是，通过不同方向的尝试分析，我也在逐步地缩小这个范围，直到最后确定目标。

所以，按范围来说，分析是从「散」到「广」到「小」最后到「确定中心」的过程。

虽然拿到任务后，脑子里没有一个方向，但是也能通过常识判断出一个突破口（只要开始了，就是突破口，管他是什么样的开始）。我拿到数据，判定的一个突破口就是”熟悉金融商品A和B的差异性在哪里，人们更熟悉A还是B商品？（一个扇形或者柱状图就能解决）“就这个口子，我后面又做了一系列的尝试，”在家和在公司办公人数比例“，”人们获取报纸各种途径的比例“等等。

最终我自己发现的故事就是上面图1所表达的流程。金融产品通过报纸这一途径向人们传播概念和销售，而人们获取报纸最多的途径是办公室。因为疫情影响，办公室工作人数急剧降低，这间接影响了人们阅读报纸的频率。金融公司为了稳定自己的业务，需要考虑广告的替代方案。结果显示人们认为在线会议有效提升产品的传播，增加购买的趋势。

我给出的未来研究建议是，扩大数据量，深入挖掘不同层次的趋势（不同地域，不同职业和不同年龄层次的人群）；在线广告投放策略的探索。

总的来说本期的分享不是在谈怎么做数据分析，而是谈数据分析到底在分析什么？我最终得出这样的结论：拿到任务你可能已经产生了一种想法（前面说的突破口），跟着这个想法进行可视化图表，再根据图表显示内容进一步缩小或改变范围，直到你自信地发现最终的结果。

当然，这个结论是面向像我一样经验缺乏的数据分析新手。作为新手，最难过的一关就是这个「突破口」，我只能说放心大胆地去做尝试，做迭代。谁能一开始就已经知道结论了呢？那些经验丰富的老手自然能凭着直觉就能有所发现，也能凭着直觉顺滑地理清因果关系，这都是经验积累的结果呢。

千万不要被开始的毫无头绪，手足无措而打败，脑子里有任何想法都用起来，哪怕很幼稚的想法，那都是突破口啊！

最后，今天的分享我没有谈数据处理怎么做，下期分享就来主攻技术这一块。今天的内容还是落在了数据思维上面，任何强大的技能都离不开思维的支持，思维是帮助你从内心层面对这件事产生共鸣呢！多说一句，脑海里能够构建出理解和解决问题的思路，这就是思维，之后要做的就是用技能去实现、去验证你的构想。