|四个步骤教你提升数据分析的高级感

编辑导语：数据分析往往会被认为是一份很简单的工作，其实背后涉及种种复杂的条件和过程。那么，什么是高级的数据分析？高级的数据分析都需要什么？如何提升数据分析的高级感？本文作者通过举例的方式，为我们进行了详细地解答。

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“你有没有做过高级的数据分析？”
这个问题一出，又问劈了很多同学。妈耶，平时都在跑取数单，啥是高级的数据分析见都没见过，咋回答。今天系统解答一下。
一、什么算高级
问一个简单的问题：汽车上如果没有导航，能不能开车？
答：绝对可以。
实际上导航普及也没几年时间，但没有导航，开车会异常麻烦：找不到路、错过路口兜一大圈、傻乎乎堵在路上不会绕……总之开车效率低了很多。
这时候，只有各种路况牢记于心的老司机才能又快又准的抵达终点——这是人们通常心目中的“高级司机” 。如果你去采访他，他一定有很多“高级开车方法”可以分享。
但是有了导航以后，开车学习成本极大降低，以前菜鸟连路都找不到，现在按着导航走，也能大差不差的到达终点。
虽然高级的司机肯定还是会略快一点，但是高级程度已经大大下降了——因为结果上的差距拉近了很多。
虽然老司机们口头上还是会有很多复杂的，难以学习的技巧，但是结果的差距相近，让人们不再那么迷信他们，反而开始吐槽他们的各种恶习：加塞、压实线、变道不打灯……
所以我们看到，所谓的高级有两种理解：

业务上的高级：被少数高人掌握，结果上又快又准，口头炫酷复杂。
技术上的高级：能帮助大量菜鸟，结果上提升效率，操作简单轻松。

那么问题来了：数据分析，算是技术呢？还是业务呢？
二、高级的数据分析需要什么
之所以举导航的例子，是因为数据分析和导航非常类似：

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所以理论上，最高级的数据分析成果，就应该类似导航：

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真正高级的数据分析，是体系化作战：以业务流程为保障、以数据采集为基础、以报表为骨干、以数据产品为卖点，兼有业务经验沉淀与模型辅助，是一套简单易用的工具体系。如下图所示：

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但是，如果在面试或者对外交流的时候，经常有些不懂行的人出来嘀咕：你这个做的不够高级呀，为什么呢？
三、为啥不识货的人那么多
越高级的数据分析，在菜鸟眼中越简单。因为其中太多脚踏实地干活的部分，完全不够炫酷、玄幻、高大上吗？
他们会不停嚷嚷：

数据本来就很大呀！
不就是做个报表吗？
不就是做个提醒吗？
你这预测也太简单了？
能不能我嘴上不说，你自动预测我心里想什么？

你要是试图给他们解释：这个只是看起来简单，需要打通n个系统，做n多埋点，采集n多数据，进行n次反复实验。就像你要跟他解释导航软件需要搞卫星遥感，街道实拍，预计算路径一样——他既听不懂，也不觉得很高级。
他们会继续嚷嚷：导航不是很多人都能做吗，不就是输入一个地址吗，有啥难的。
总之，对他们而言，操作简单就是方法简单，只要听懂名字就等于理解过程，他们渴望的是过程听不懂且效果出人意料的牛逼的玩意。