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❑做比较。世界上的万事万物都是相互依存的，任何判断和结论也都是相对的、可比较的。没有比较，就没有结论。通常在数据分析商业实践中的比较包括：跟目标（KPI）的比较、跟时间的比较（同比、环比等）、跟不同部门（竞争对手）的比较、跟活动前后的比较、产品使用与否的比较等，不一而足。
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❑看趋势。看趋势是一个有效的通用总结点，也是一个重要的思考方向。通过以往数据的分布和趋势图，可以发现事物的发展走向，而这个走向将会是一个很重要的分析结论。
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❑观全局。数据从来就不是孤立的，如果我们只是关注冰山一角，得到的结论往往是错误的。所以，观全局就是要求数据分析师将眼光放远点，眼界扩大点。举个例子，虽然本月的促销商品销量提升明显，但是如果非促销商品的销量下降明显，并且总销量没有提升，总流量也没有提升，本月的促销还能说是成功的吗？
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❑辨真伪。数据分析师要不断发现数据中呈现的现象，更要找出现象背后的真实原因，找出真正的数据关系，否则就是误导。举例来说，设计师对网站的注册页面进行了优化，上线之后注册量显著提升，这个明显的数据表现是否能说明这次的注册页面优化的效果是成功的呢？且慢下结论，如果我们进一步检查网站同期的大型运营活动，发现页面优化上线的时间正好与网站促销活动的时间一致，那么还能得出前面的页面优化效果明显这个结论吗？
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❑下结论。数据分析的最终产出物就是结论，这个结论要符合前期的分析目的，要经过上述各环节的严谨论证，要能够对业务方、决策方、需求方有实际的帮助，这才能体现出它的价值。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 16.4 大胆假设，小心求证
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“大胆假设，小心求证”最早是胡适先生在五四时期提出来的，初衷是作为文史研究的方法论的，这个方法论确实也对当时的新文化运动起到了一定的推动作用。1928年，胡适在发表的《治学的方法和材料》一文中，进一步把它当成科学的方法，“科学的方法，说来其实很简单，只不过是‘尊重事实、尊重证据’。在应用中，科学的方法只不过是‘大胆假设、小心求证’。”后来，这个方法作为各行各业研究问题、发现问题、解决问题的普遍性方法论被发扬光大了。大胆假设是要人们打破陈旧观念的束缚，挣脱思想的牢笼，大胆创新，对于未解决的问题提出新的假设或可能；小心求证是要求人们不能仅仅停留在假设或可能的阶段，而要进行小心、严谨的科学验证和证明，即尊重事实、尊重证据。
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在数据化运营的商业实践中，也可运用这个方法论。大胆假设是指面对分析中的问题，面对业务中的难点，数据分析师不仅要积极思考、梳理、提炼出可能的原因和相应的分析思路、解决方法，更需要发动集体的智慧和力量去思考，即所谓的众人拾柴火焰高。而其中，头脑风暴是最常见的收集集体智慧的方法。
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下面以A产品为例，具体讲解在商业实践中如何利用大胆假设、小心求证的方法去展开工作，并发现问题、解决问题。
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背景：A产品是一款付费的在线营销工具，主要是方便网上的卖家能及时有效地与正在网店浏览的买家打招呼、对话，乃至取得买家的联系方式等。A产品上线半年后，在最近一个月里产品的销量出现了明显的下滑，针对这种情况，请你试着分析原因并提出相应的改正意见和建议。
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思路分析：针对A产品销量下降的事实，会有很多潜在的可能性。经过头脑风暴，把数据分析师和产品运营团队、客服团队的想法和思路汇总起来，找出了以下几个原因：
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❑运营效率的影响。运营活动在传递给潜在受众的过程中，有多个环节容易引起转化率的变动,包括运营页面的浏览量和转化率、点击量和转化率、下单量和转化率、付费量和转换率等，并可能最终导致销量下降。
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❑产品价格变动的影响。互联网上的运营和促销，最常见的噱头就是花样繁多的价格优惠，A产品的销量下降，有可能是价格经常变动带来的。
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❑产品价值的影响。只有产品能给客户带来价值，才能让客户有足够理由去付费购买，如果客户在使用产品后感觉并不能带来所希望的价值，那么他们是不会继续购买的。
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❑相关支持团队的影响。比如活动页面上线不稳定，用户购买下单的流程复杂，近段时间网银接口故障多，甚至是数据分析团队所建议的潜在目标人群的特征不准确，导致运营效果不好等。
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针对上面种种可能出现的原因（大胆假设），要经过小心求证来一一验证、排除、锁定，并最终找到解决方案。比如，针对运营效率的影响这部分，如果把近1个月的产品运营中相应的各种转化率与之前半年来的转化率进行比较，就可以发现是否是转化率出了问题。然后，针对具体的某个转化率下降的原因，继续探索。比如，如果是活动页面的浏览量和转化率显著降低，那么可能的原因包括是否送达失败，是否目标受众不准确，是否投放的渠道有变化，是否投放的时间段有变化，是否文案需要改变等。通过这样一层层的小心求证，最终会发现问题的根源并找到解决的办法。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 16.5 20/80原理
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20/80原理既是一个有趣的普遍存在的社会现象，又是一个基本的、常见的分析思路。
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在我们的社会生活和商业活动中，往往是80%的产出来自20%的投入、80%的结果来自20%的原因、企业中80%的利润来自最核心的20%的产品或客户，甚至在个人生活中，在80%的时间里，你常穿的衣服占你全部衣服的20%，你在网络购物中的80%的消费都集中在你反复光顾的20%的核心卖家那里。
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对于数据分析师而言，20/80原理的价值就在于有意识地关注和聚焦20%的核心产品、核心用户、核心因素、核心问题，这样你的分析工作才可以有效率、有主次、有先后、条理清晰。
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在数据化运营的商业实践中，任何一个商业问题、分析需求都会受到很多因素的影响，要面面俱到地把所有的因素都考虑进去是不必要的，也是不可能的。所以，数据分析师的一个基本思路就是分清主次，针对最核心的问题及因素重点进行攻关，这样才可以快速解决问题，达到事半功倍的效果。
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