16.6 结构化思维

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。

结构化思维有以下两方面的含义:

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。

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。

结构化思维,也就是之前提到的两方面的要求,说难也难(罗马不是一天建成的),说简单也简单(熟能生巧),数据分析挖掘的关键在于多看、多思、多练,所以在数据分析师的成长过程中,参加实际的商业实战是关键,而且多多益善。

当你觉得自己已经具有了较高水平的数据分析的结构化思维,并且在不同的商业实战中这些结构化思维得到了不错的验证时,那么恭喜你,你至少已经是真正意义上称职的数据分析师了。