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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 17.1 为什么会条条大道通罗马
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之所以会出现条条大道通罗马的现象，主要是因为事物是普遍联系的，具体包括以下内容：
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❑不同的思路之间是普遍联系的。以用户行为特征专题分析为例，既然分析目标是找出用户的行为特征，那么不论是什么思路，其最终目的一定是围绕分析目标的。你可以从用户历史行为数据之间的分布中看出明显的区别，也可以从用户调研中发现典型特征，还可以把用户细分成不同的群体（从商业应用的角度来细分），然后看不同群体间的特征、区别等。不同的人有不同的思路，优秀的数据分析师常常有多个思路。同样的目标，可以横看成岭侧成峰，所有这些思路上的普遍联系使得数据分析中的条条大道通罗马不仅是可能的，更是必然的。
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❑不同的算法之间是普遍联系的。还是以用户行为特征专题分析为例，不管你用什么算法（聚类算法，或者是决策树算法、假设检验算法、逻辑回归算法），不同的算法虽然看起来技术不同，但是在应用到这个具体的用户行为特征专题时，都是在努力区分哪些是与其他字段（行为）有最明显区别的核心字段。在聚类算法中，这些核心字段是用来有效区分用户与非用户的；而在决策树算法中，这些核心字段是为了让满足这些字段要求的群体尽量纯，尽量排除非用户，或者大幅减低非用户在这些群体中的比例；在假设检验算法中，这些核心字段就是用于找出用户与非用户最有显著意义的特征区别的；在逻辑回归的算法中，则是尽量发现哪些字段可以最有效地区分用户与非用户。所以，算法的不同只是实现结果的方式不同，但是其目的都是一样的，这就是所谓的殊途同归、条条大道通罗马。
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❑数据本身是普遍联系的。无论是海量的互联网数据，还是积累不多的传统行业数据，甚至是每个人自身的生理指标数据，都不是孤立的，而是普遍联系的。你的身高、体重，仅是两个最简单的指标，就可以在很大程度上通过你是否超重来判断你患高血压的可能性，而舒张压和收缩压的指标也可以判断出你患高血压的可能性，你不觉得身高、体重与舒张压、收缩压之间有密切的联系吗？正因为数据本身是普遍联系的，才使得我们在分析数据的时候，虽然考虑的思路不一样、抽取的数据不太一致，但是最后完全有可能得到相同的答案。
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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 17.2 条条大道有侧重
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尽管条条大道通罗马是事物发展的普遍规律，也是数据分析中的普遍规律，但是毕竟这些大道并不相同。因此，矛盾的普遍性之中也蕴含着矛盾的特殊性。通往罗马的条条大道，有远近的不同，有路况的不同，有配套设施的不同，有匹配场景的不同，每条大道都有最适合它的通行模式和交通手段。对于数据分析师来说，针对具体的分析专题，一方面要笃信条条大道通罗马，尽量用不同的思路去思考、去权衡；另一方面，在知己知彼的情况下，要能正确地选择最适合的思路和方法去解决问题。
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如何去选择最适合的思路和方法呢？提供几点参考意见如下：
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❑对具体分析专题的目标需求进行思考。同样的分析专题，比如付费用户典型特征分析，除了会有不同的分析需求外，对分析结论也会有不同的要求，如对结论的精度有要求，对结论的时效性有要求，对完成的时间有要求，对结论的真实性有要求等。举个例子，对于运营过程中临时性的付费用户典型特征分析需求，会对分析结论的时效性要求高，因为希望能尽快提炼出来支持运营；而对于产品优化和开发用途的付费用户典型特征分析，却对分析结论的准确性和全面性要求高，希望这些结论作为下阶段产品优化和产品开发的依据，因此思考的维度要更全面、更深入，可以适当延长分析时间。很明显，上述两种场景，虽然都是针对付费用户的典型特征分析，但是因为各自的要求和侧重点不同，分析师所采用的思路和技术也应该相应有所侧重。前者或许通过简单的透视表就可以达到目的，后者则要经过用户调研，加上使用效果跟踪分析，预测模型的思路，而且所用的时间周期会比较长，这样得出的结论才比较全面、深入。总之，尺有所短寸有所长，思路和技术本身没有好与坏，只有是否合适之分。
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❑对分析需求的商业价值进行思考。正如预算永远是不足的一样，企业的数据处理资源和数据分析资源在面对企业无尽的分析需求时也是永远不够的。有限的资源只能投放到最有商业价值的分析专题和分析工作中。同样的道理，根据不同分析需求的商业价值的大小，合理安排分析资源和分析方案，也是数据分析师在选择不同思路和技术时要思考的内容。
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❑对投入产出的思考。尽管面对同一个分析专题，可以有不同的思路和解决方案，但是不同的方案需要不同的资源投入，在市场经济环境中一定是要量入而出的，相对经济的投入和相对高效的产出是数据分析师在权衡不同思路和解决方案时要牢记在心的经济规律。太复杂的用户调研，太精密的预测模型，对于临时性需求的用户特征分析而言，不经济、不划算、不值得。
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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 17.3 自觉服从和积极响应
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数据分析师不但自己要清楚数据分析中存在着条条大道通罗马的事实，更应该主动去响应它，积极培育和提升自己的思维视野，逐步锻炼自己面对分析专题时能提出多个不同思路和方案的能力，并且还要培养自己的创新思维能力，这些能力是数据分析师专业进步和成熟的典型代表，是高级数据分析师应该具有的专业素质。
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17.3.1 自觉服从
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在数据化运营的商业实战中，数据分析师不仅要认识到条条大道通罗马，更要自觉服从于这个真理，具体表现在以下几个方面：
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❑不要夜郎自大，学会包容和欣赏。数据分析师千万不要觉得自己的思路和方案就一定是最好的，如果能真正认识到条条大道通罗马这个道理，能学会包容和欣赏他人的思路和方案，不仅能推动分析结论商业应用的有效开展，更可以有效提升自己的专业能力和水平。只有懂得欣赏他人、欣赏他人思路和方案上的优点，才能够客观地看待自己，正确认识自己的不足。尺有所短寸有所长，学会包容和欣赏，可以让数据分析师进步更快。
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❑不要浅尝辄止，学会兼容并蓄。如果能真正认识到条条大道通罗马这个道理，如果真的对数据分析充满热情，那么，数据分析师一定会不满足于浅尝辄止。只会一种思路，只有一个方案，这本身就说明了分析师的思路狭窄，视野有局限性。学会从不同的角度思考问题，善于创新思维，是数据分析师自我成长、自我提升、自我完善的有效途径。
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❑不要就事论事，学会全面思考。刚入门的数据分析师更习惯于就事论事，面对从A业务中提出的分析需求，可能会习惯性地仅从A业务背景中寻找思路和方案，也习惯性地仅从A业务的效果来评判分析结论的价值。但是很多时候，就事论事难免就像头痛医头脚痛医脚，也就难免出现治标不治本的情况。星巴克新口味的咖啡面市后，其销量直线上升，但是咖啡店总的营业额并没有增加，只是老产品的消费者中有部分人转而消费新产品而已，当我们把眼光从新产品扩展到全部产品的时候，你就不会认为新产品对于咖啡店的整体营业额有多大的贡献价值了。同样的道理，当数据分析师的视野能稍微扩展些，在分析过程中就会考虑更多的因素，纳入更多的分析变量，想到更多的潜在思路，对最终的分析方案也能从全局的角度去权衡和判断了，这样的更上一层楼不是能给数据分析师更多的收获吗？
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