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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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在16.4节提到的案例中，虽然通过头脑风暴列出了来自不同思考点的种种潜在原因，但是数据分析师最终还需要通过一系列快速、有效的判断来排除大部分影响不明显的次要因素,或者是错误假设，从而聚焦到核心的因素（本案例中，就是运营活动中的渠道选择不准确，引流量和转化率都明显下降），并对核心因素展开深入分析，最终找到解决方案，即重新优化运营通道，提升引流量，提升转化率。
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20/80原理其实反映了矛盾论的观点，那就是要善于抓住主要矛盾和矛盾的主要方面，这样才可以重点突出、聚焦充分，才可以真正有效地发现问题、解决问题。
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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 16.6 结构化思维
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无论是之前提到的基本的方法论，还是大胆假设、小心求证，或是20/80原理，都是从过程上为数据分析师提供参考和工具，那么结构化思维更多的是从结果中对数据分析师提出要求；如果说之前提到的这些方法论都是可以让数据分析师依葫芦画瓢，有章可循的，那么结构化思维就没有这么容易了，它更多的是数据分析师经验的积累和能力的综合表现，不是短时间内可以提高和达到的。但是，本节专门讨论这个问题，还是希望数据分析师能有意识地向这个方向发展，这是数据分析师职业发展中的一个阶段性目标，也是数据分析师综合能力提升的一个阶段性目标，更是数据分析师在数据化运营实战中成长进步的一个阶段性目标。
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结构化思维有以下两方面的含义：
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一方面，要求数据分析师在一个分析需求或一个分析课题中，全盘统筹，各环节、各方面都能思考周详。比如，从商业背景，到分析目标，到不同的思路方案，到各方资源的调配，到分析过程中的难点预判和产出物预估，到后期的落地应用方案的调整和实施等，都能考虑清楚，使之成为一个完整的业务链，从头到尾，顺畅流利，无懈可击，就像统兵的大将一样运筹帷幄之中，决胜千里之外。
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另一方面，要求数据分析师针对任何分析需求或分析课题，能做到事先心中已经有成熟的类似模块化的解决方案。比如，针对用户特征分析专题，数据分析师心中已经具有了适合自己的成熟的分析思路和分析方法，包括用决策树去提炼，用预测模型去圈定，用聚类技术去分群，用透视表去摸底，用假设检验去提炼等各种方案。并且，数据分析师对于每一种方案都要胸有成竹，包括具体的数据要求、各自适合的业务场景、各自的优势和劣势、分析师自己的把握性、大概的效果预判，乃至如何落地应用、如何化解过程中的突发情况等。只有数据分析师心中具有了充分成熟的模块化解决方案，才可以在数据化运营的商业实践中游刃有余，在面对任何商业分析需求时，才可以从容自信，应对有方，才可以及时、有效地保障对业务的支持和推动。
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