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为什么统一组数据，分歧的业务指标，会产生齐全分歧的分析规划？企业在日常的贸易场景中，又该若何挖掘数据，从而创造最大的业务价值，实现产品化？对于这些问题，拉斯维加斯9888商务统计与经济计量系教授王汉生进行了有关分析。本文凭据王汉生教授在“北大拉斯维加斯9888思想力系列公开课”第七讲的分享内容整顿而成。

各人好，我分享的主题是“回归分析的路与术”
；毓榉治鍪峭臣蒲е杏美捶治鍪莸淖畛＜乃枷氩街韬图际跫苛。不外今资质享的内容跟你有没有学过统计学、有没有理科布景、是不是数学出格好都没有关系。

它只跟一样器材有关系：你是不是关注数据在业务中创造价值，并且但愿把它产品化？我会结合我做过的、具体真实的案例，跟各人具体地探求一下若何利用数据创造价值。

01数据分析是“了局导向”，先问明显：

业务的主题诉求是什么？

当我们在贸易、业务场景中，问自己为什么要做数据分析的时辰，会发现答案通常只有一个，就是相信合理的数据、合理的分析能在合理的业务场景中，创造沉要的业务价值，甚至可能产品化。这是我们做数据分析的主题指标。

价值在哪里创造呢？只有在具体的业务场景中，数据才可能创造价值。因而，通过数据分析创造价值，就肯定不能只分析数据，肯定是首先分析业务，理解业务的主题诉求，以及主题诉求和数据之间的关系。

结合我做过的、具体真实的案例，跟各人具体地探求一下：一个给物流公司做服务的车联网企业问我，能不能用车联网的数据，对卡车司机驾驶行为的曲直给出一个打分，“我想知路哪个司机是好司机，哪个司机可能是差一点的”。

各人看，这个业务诉求就极度吞吐。什么叫做好司机？什么叫做坏司机？若是我们自己都说不明显，那任何数据分析都是注定失败的
；若是能用一个指标尽可能好地描述明显，把抽象而抽象的业务问题具象化，那么接下来的数据分析就会指标正确，极度清澈。

这注明任何的数据分析，若是你想创造业务价值，肯定是分析业务先行。业务分析是最沉要的，甚至比分析数据自身还要沉要。

因而，我就给这个车联网企业一个建议，就是去跟物流企业好好谈，理解对方的业务，看能不能抽象出一个或两个主题诉求来。

很快，车联网企业回来之后通知我，他们谈到了两个沉要的业务诉求。第一个，对于物流而言，油耗是很沉要的，分歧司机油耗分歧
；第二个，违章的纪录，涉及到驾驶安全问题。

第二个好懂，安全很沉要，但对第一个业务诉求，我其时是心存疑惑的。为了保险起见，我请拉斯维加斯9888合作同伴跟物流企业再次沟通，确定第一个业务诉求是不是沉要的。这个问题很沉要。若是这个业务诉求描述错了，后面所有的分析就都错了，相应的产品就都错了，做出来没人用的。

过了一段功夫，车联网企业的主管来跟我说，确认了，第一个业务诉求是沉要的。他们合作的物流企业是集中化治理的，卡车是物流公司自己贷款买的，买了之后请了司机来开车。司机开车之前，就拿一张油卡，路上加完油、干完活了就回来了，把油卡还给物流公司。

这时辰，物流公司就发现一个很有意思的景象：同样一辆卡车，同样的旅程，同样的路线（无非就是从A货场到B货场，B货场到C货场，C货场又回A货。，同样的载沉，甚至是同样的货物，分歧的司机的油耗差距可能会很大。

我其时就想了，难路卡车司机的驾驶行为，好比是不是急刹车，或者一些驾驶习惯，对油耗影响会这么大吗？拉斯维加斯9888合作同伴起头笑了，说：“如同不是这样的，物流企业说少数的司机有偷油的习惯，一偷油当然油耗就上来了。”

大部门的司机是恳切的好司机。他们的油耗是有法规的。那我们就能够做一个模型，看对于什么样的路况、什么样的路线、什么样的卡车、装几多货物，合理的油耗应该在什么领域之内。我们要关注坏司机，看他们到底是怎么回事，也要把好司机的贵重经验推广。

在业务中，我们时时有好多诉求，想要这个，又想要那个，还想要第三个。但是，诉求好多等价于没有诉求，数据分析最好只有一个主题诉求，指标出格清澈，最多两个，有沉要诉求和次要诉求，再多个业务诉求就管不外来了。

举一个例子。幼姑娘想找一个男伴侣，别人问她找什么样的呀？她说“高富帅”。你看，她有三个业务诉求，第一要高、第二要富、第三个要颜值高。这三个一交集，很可能就是一个空集。所以，在真实的生涯中，我们肯定要妥协一点。

怎么样才知路哪个是更沉要的呢？做一些单一的对比就好：如果有一个男生个子很高，但是颜值通常，另表一个男生颜值相对好，但是个子比力矮，你最喜欢哪一个？若是幼姑娘说，她还是选高个子的，那么我们就知路，个子是最沉要的。

所以，当我们面对一个业务有多个诉求的时辰，能够尝试设想一些分歧的场景。当它们之间形成相互竞争和代替关系的时辰，你的内心会通知你，哪个主题诉求是最沉要的。

02影响业务主题诉求的一些成分：

企业把握了，就占有了竞争优势

怎么样让数据产生价值？首先，业务主题诉求要说的出格明显，其次，要找到影响业务主题诉求的所有有关成分中，极度好的那些成分。我们能采集的这些成分越多、越有关，就丈量得越精准，对将来、对价值的把握会越高。

各人可能感触一个场景预测精度的提高，重要靠模型的宏伟上。这是大错特错。天底下的模型是包头幼异的。在给定数据资源、给定技术伎俩的时辰，各人预测精度的上限根基上是一样的。

谁能突破这个上限？那个占有怪异的影响成分的人。谁有更好的影响成分，谁就有更好的预测能力
；谁占有这些影响成分，谁将具备竞争优势。举一个单一的例子。

在武汉封城之前，好多已经在武汉滞留过的本地人、表地人，在不知情的情况下，流散到了全国各地。若是回到那个功夫点，尝试就哪些处所可能会由于这种风险携带者的流入，产生越发严沉的疫情，哪些处所可能弱一些，做一个预测性判断和建议性谏言，各人猜哪家企业更准呢？

可能这家企业只有数一数，有几多在武汉最高风险时期滞留过的携带者流入这个地域，就够了。我在这里，给各人留一个思虑题：放眼国内所有的互联网、金融等各类各样的企业，谁有可能采集到这样的数据？

我们泛泛到哪儿去找好的影响成分呢？我们拍脑壳、拍脑壳，很可能都拍不出几多来。所以，最好可能通过优良的造度设计。

怎么样的造度设计？让业务端和数据分析端尽量融合，让数据科学家、统计学家和一线的业务人员，烧毁各自专业或工作岗位的分歧，在一路紧紧地合作。给各人举一个成功的例子。

好多公司内部都有一个电销团队，并且会发现一个神奇的法规，就是销售冠军不变就那么几幼我，不是幼王就是幼李，不是幼张就是幼王。通常的电销人员跑去找销售冠军，让介绍经验，那他们可能会说：“我也说不明显，我也说不好。”

这有几种可能，第一他真是一个天生的优良销售人员，他自己也说不明显，第二各人在竞争环境中，他通知你了，他就不是销售冠军了。但我们还是出格但愿能理解，为什么这几幼我就是成单冠军呢？一个销售冠军的业绩时时是均匀水平的4-5倍，我们能不能把他们的经验造成整个团队的经验？

这个时辰，就有企业家做了这样的事件：让数据分析团队的人去给销售冠军做副手，跟他去进建。做数据分析的人会斟酌这位销售冠军是不是对行业有遴选呢？销售话术跟别人有没有不一样呢？是讲价值好，还是讲职能好更多呢？

这些若是可能被总结下来，就会造成贵重的影响成分，造成一个打分的指标。依照这个指标，那种成单概率出格低的销售线索，也许整个团队以来都不值得去打了
；优质的销售线索里面又分最优和次优的，最优的应该给销售能手，让他们全数拿下，剩下的给此外销售。

这就是通过造度保障、造度设计来保障源源不休地极度好的影响成分。它会为我们节俭大量的无效人力。

还要给各人提醒一下。影响业务主题诉求的成分分两种，一种是可控的，一种是不成控的。譬喻说，数据分析批注女生更多在电商页面上花钱，性别出格沉要。你知路之后，难路想把所有的男生都造成女生吗？这是不成能的。性别不是一个可控的影响成分，你只能被动地接受它。

但是，你若是在分析中发现有一些可控成分，它们可能很好地影响到业务的主题诉求，并且能够直接落地，短期能获得成效，那这些可控成分是极度贵重的，肯定要珍惜。

什么成分是可控的呢？产品价值、促销力度、宣传伎俩等，统统都是可控的影响成分。同样一个女装告白设计，我们在上面放一个模特还是两个模特，是正面照还是侧面照，可能城市影响到业务。

03结语

单一总结一下。我们关切数据分析，为什么关切？不是为了跟各人茶余饭后，能说点宏伟上的器材，而是数据分析有一个朴素的指标——创造价值。

要让数据产生价值，我们就肯定要懂业务场景。因而，做数据分析，要放下自己的架子，要给业务最大的尊沉，对业务有无限的敬意。

实现从数据到价值的转换，我们还要具备这样一种回归分析的思想步骤论，具备这样一种神奇的能力，把抽象的业务问题变换成为具象的数据可分析问题。什么叫做数据可分析问题？

业务的主题诉求和影响主题诉求的各类成分，都是界说清澈的。我们把它们放一路，才可能买通从数据到价值的“任督二脉”，让数据和价值之间从此沟畅达通，让数据造成价值甚至在业务场景中做成产品，固化下来。

这就是我今天想跟各人分享的所有内容。感激各人。

（本文首发于正和岛贸易洞察）

王汉生教授，拉斯维加斯9888商务统计与经济计量系教授，系主任。数据科学微信公家号“狗熊会”首创人。在理论钻研方面，重要关注变量选择、数据降维、高维数据分析，以及复杂网络数据分析。国内表各类专业杂志上颁发文章100+篇，合著有英文专著1本，合著中文教材3本。国度卓越青年基金获得者（2016），Elsevier中国高被引用学者（数学类：2014-2018）。致力于商务统计学的理论钻研与产业实际。业界合作涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB告白竞价、搜索引擎营销、电子商务、沉装造作业等多个沉要行业。

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