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对于一家通信公司，10％的客户数据就可以满足客户关系处理（CRM）团队的分析需求，然而，销售部门需要分析不同区域的销售情况，他们需要抽取10％的区域，并获得这些区域100％的交易数据。因此，销售部门和客户关系处理团队的抽样群体是完全不同的。他们可能不会得到全部的客户信息，但是他们能够得到指定店铺的全部信息。同样的，一个产品经理可能需要10％有关商品交易的样本，这个样本可能不会包含全部的关于客户和商铺的交易信息。因此，这3个部门需要不同的样本。
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重点是，每个问题都至少需要10％的样本数据，但不同问题的10％的样本数据各不相同。如图7-1所示，不同的样本被用来支持不同的问题，在某些情况下，可能需要100％的数据。因此所有数据都应该是可用的，即使某些数据从来都没有被使用过。
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图7-1 不同的样本需要不同的数据
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7.8 业务推断与统计计算
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本节主要讨论分析和报表差异、好分析和坏分析差异的核心。假设某一分析显示统计结果具有统计显著性，执行分析的分析专家也确认该发现很重要，且与业务具有相关性，那么分析专家就要进一步推断出基于分析结果能采取什么措施。对一个好的分析来说，必须能够基于分析结果推断出未来的行动方案，或提供指导建议。另外，假如某些分析结果不支持行动方案，这些分析结论也应该被记录下来。
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一个出色的分析会尽可能地简化决策者的决策难度。当然，决策者需要做出最后的决定，但重要的是，分析的汇总结果能够提供科学决策的基础。一个出色的分析需要初步推断所应该采取的行动，而不是简单的数据估计。仅仅生成一个报表并不是分析，简单地提供数据或者专业信息也不是分析。
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你需要分析专家，不是报表制作人员！
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分析专家的工作是提供分析和建议，而不是仅仅提供报表、数据以及其他统计结果。与报告是有价值的一样，能够从数据中分析问题并提供解决问题的方案的人也是有价值的。然而，更大的价值是解读分析的结论，以及建立行动计划。只有这样，报表才能成为分析，报表制作人员才能成为分析专家。
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仅仅指出方案一比方案二效果好10％是不够的，关键是如果有了这些数据，应该得出什么结论。一个出色的分析应该包含应该采取措施的步骤。如果是方案二超出方案一10％，那么就应该补充基于方案二的建议措施。在这个简单的例子中，这是非常明显的。然而，很多分析要复杂得多，在这些复杂的分析里，提供对行动方案的建议将非常有帮助。决策者不应该自己寻找可选方案，而应该获得这些选项并进行判断和取舍。
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驾驭大数据 [:1700430632]
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7.9 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 报表不是分析。生成报表通常是分析的开始，如果被恰当地使用，分析和报表能够互相促进、相得益彰。
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■ 分析是依据事实进行决策的，以解决实际的业务问题，并推断出应该采取的措施。分析流程中可能会用到从报表到预测模型等的各种方法与工具。
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■ 一个出色的分析必须满足G.R.E.A.T原则，即导向性、相关性、可解释性、可行性、及时性。
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■ 高级分析的范畴不仅仅是回答“发生了什么”、“会有什么影响”这些简单的问题。它要进一步深入地研究，“为什么会发生”，以及“我们能做什么”。
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■ 企业进行分析时最糟糕的一种方式是，只选取有益的结论而忽视不利的结论。这样的行为完全违背了分析的目的，也不会带来任何价值。
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■ 分析最重要的部分是，在事情发生之前做出判断。能否建立对正确问题的分析框架会直接影响到分析工作的成败。
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■ 统计显著性不同于业务重要程度，不要通过统计测量方法来判断分析结果的业务重要程度。
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■ 统计显著性测试只是提供了结论正确的概率。把显著性水平测试结果中较小的那部分概率与实际的错误联系起来。
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■ 虽然对全体进行分析是可行的，但是它可能会带来额外的成本与工作，还没有太多实际的收益。因此，在很多情况下，包括分析大数据，抽样都是一种好的策略。
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■ 一个出色的分析要提供对业务的推断和应采取的行动方案，并不是简单地汇报统计数据和事实。
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