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但对于从0到0.1的新产品上，由于数据很难获取，需要花大力气在获取模拟数据上。往往是用一周时间去想明白一个做两个小时的产品该不该做的问题。而且模拟的结果还和最终实际相差很远。
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建议先做出来A/B test或是原型系统，再去验证，在一些场合下比先拿数据要有效的多。
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■ 数据带有主观性
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为了减少内耗，我们往往依赖于数据来做决断。我一直认为数据本身是带有主观性的，完全客观的数据是没有的。数据的获取方法，数据的解读方法，数据的统计方法，都是人的决策。一份数据得出两个相反的结论来也不是没有可能，因为即使主观上没有偏向性，也受限于方法和视野。
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决策上最终起作用的还是人，不是数据，虽然人有那么多的不确定性，还可能出现争论、扯皮，不敢承担责任。
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■ 但重视数据应该成为一种信仰
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且歌且行[86]对于数据的观点是：数据是一种信仰。
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毁掉分析数据态度有三个常见原因。
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第一，大环境不尊重数据，尤其是老板的态度。如果数据分析师只要随便给一个报告就行，数字多一点或少一点，大家也是一笑而过，并不会追根到底，那么很难让数据分析师以严谨的态度对待数据。
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例如，国内这几家数据分析机构，基本都在着急扩张自己，争着占领行业，对于其推出的数据有多精准却不那么在意，所以艾瑞的数据最近才会经常被人说“不靠谱”。
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数据分析，今天做得不准，明天再改是没有用的。比如艾瑞，如果数据不稳固却抢着做很多行业，这是不靠谱的做法，指不定哪天就砸了自己的牌子。
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有人提过Facebook的数据分析师为什么那么能耐，因为他们不觉得数据分析是一个苦事，十几个人在一个房子里把数据分析当做一件很开心的事情来做，分析数据对于他们来说是在追求科学。
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第二，好的数据分析师需要一点天分，同时也需要高人点拨，但是电子商务这个圈子，真正懂数据分析的人不会超过10个，所以一般人很难取得真经。
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我回顾了自己从微软到易趣，再从敦煌到支付宝，在数据分析上有一次长足的进步，得益于从两位老师的身上得到了许多启发。
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一位是亚马逊的首席科学家韦思康。曾经我告诉韦思康，KPI报告显示敦煌网需要4秒钟，他立马让我叫来做技术的同事（他要听到一线同学的反映），问这个4秒钟怎么测算出来，是美国人打开用4秒钟，还是英国人打开用4秒钟，用的是什么Browser（浏览器）等。这个4秒钟和商业价值（例如交易量）有关系吗？
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这让当时的我很触动，连这么一个很基础的数据，韦思康老师都是以求证的心态来分析的。更令我印象深刻的是，只请他当半天敦煌网顾问，按照他的工作经历来说，随便忽悠半天是很容易的事情，但是韦思康老师非常严谨，先是以一个普通人的身份花了半个小时在敦煌网买东西（坚决要真实付钱），切身体会敦煌网的用户体验。然后也不先看数据，而是先问很多能更了解敦煌网的生意形态的问题。他的问题比很多投资分析师来得专业。而现在许多数据分析师，包括当时的我自己，只看数据就开口说问题，不深入去体会公司的商业形态。
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韦思康老师告诉过我数据是一种态度，让我明白做数据的人就是要全身心投入，好像一种信仰一样，中间有许多路要走；而且，数据与商业密切相关，不能局限在数据的死角里。
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另一位是清华大学的教授谢劲红，有一个夏天我碰巧去旁听他的课，拿一堆的数据给他看，他一边看一边给我演绎他的思维，他可以很快在一堆数据中找到它们之间的关系。后来我常常带着团队去清华找他聊，他教我如何看网络数据，用联动的思维来看网络数据。可以说是他启蒙了我用“关系”的思维看数据。一听完就回到敦煌看很多数据，发现了新世界。
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第三，数据分析师感叹落不了地，只能谈数据，而不懂商业。如果不懂商业，而单纯看数据，不仅很难有创意的思维，而且是没有意义的。
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而对于一般的数据分析师来说，大部分人没有系统思维，而且也只能看一部分数据，无法从大面儿上了解整个公司的运营数据，这样就令数据分析师难以形成全面的思考方式。
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为什么我在敦煌的时候数据分析能力会突飞猛进？那也是因为我在前两家公司只能看到一部分数据，而到了敦煌之后我爱看什么就看什么，受谢教授启发之后我更是天马行空地把营销数据、市场数据、财务数据、产品数据、卖家和买家数据等联动起来看，这大大改变了我对数据的运用方式。
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■ 打破常识和经验分析数据
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丁士正[87]有一段时间在一家为客户在Facebook上做广告的加拿大公司工作。
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这是一家小型Startup（创业）公司，总共不到20个人。其中4个人（包括他自己）是技术人员，剩下的除了CEO都是Account Manager（客户经理）。当然CEO很多时候也在做Account Manager的事情。
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刚到这个公司的时候，我觉得他们的code很烂，他们的数据库设计也很烂。后来才知道，当初startup的时候，是找了印度公司做外包的，他们对这个外包很不满意，所以一期项目搞定之后，就全部拿过来自己做了。但是后遗症也留下了。
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