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|四个步骤教你提升数据分析的高级感( 二 )


是滴 ， 菜鸟们需要的不是个数据分析师 ， 而是个巫师 。
带着尖尖帽子 ， 拿着魔杖 ， 穿着灰色长袍 ， 口中念着：阿瓦达克拉夫拉！然后变出一堆钞票来 。 你不张嘴 ， 他掐指一算 ， 便知施主今日星座运势——这看起来多高级！
当然 ， 行业里还是有识货的人 ， 但是万一遇上这种菜鸡 ， 还偏爱跟你较真：“你有没有啥高级的方法” ， 该咋对付呢？
四、如何提升数据分析的高级感
我们拿看似最简单的销售分析举个例子：
注意 ， 以下方法只适用于面对不懂行且豪横的坏人 。 本质上 ， 这种质疑来自对数据分析工作的不理解 ， 和对自身能力的过度自负 。 所以想要怼回去 ， 刹掉对方的锐气 ， 可以这么干：
1. 第一步：反客为主
把他想抨击你的话 ， 主动说了 。 走他的路 ， 让他无路可走 。
|四个步骤教你提升数据分析的高级感
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2. 第二步：展示神迹
注意：评价数据分析方法是否高级 ， 本质看效果 。 所以想说一个高级的东西 ， 先讲 ， 这么干有什么好处 。 如下图：
|四个步骤教你提升数据分析的高级感
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【|四个步骤教你提升数据分析的高级感】
3. 第三步：引经据典
本质上菜鸟们喜欢：模型、思维、范式这种巨牛逼的名字 ， 所以起个牛逼名字 。
比如：“我用数据分析发现了与销售业绩关联度高的5个维度” ， 直接叫“构建销售五力模型” ， 是不是逼格一下上来了？
类似的：“我按照5个维度对销售进行了聚类分析 ， 划分为5个群体”直接叫“构建分层精准运营体系”……绝对好使！
|四个步骤教你提升数据分析的高级感
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4. 第四步：繁花似锦
不要解释太多操作细节 ， 解释多了 ， 他听懂了 ， 还嫌弃你不够“高级” 。
类似：“我按照XXX规则提取销售名单交给业务部进行跟进 ， 经过1个月检验发现65%预测正确 ， 30%出现误差”就太脚踏实地了 。
直接叫：“建立赋能系统 ， 进行5轮迭代 ， 持续优化模型效能”直接把人看趴下 。
|四个步骤教你提升数据分析的高级感
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差不多几步下来 ， 对方或是喷人锐气丧尽 ， 或是被吹得心满意足；如果有诚意合作的就直接往下聊了 ， 如果是故意找茬的人 ， 也无从下口——因为他自己也没有高明到哪里去 。
只要那些天天吹高大上方法的人 ， 一碰上数据采集、一碰上数据清洗、一碰上落地流程 ， 基本都化成灰了 ， 想反抗都反抗不了 。
陈老师每次去见类似的好高骛远的客户 ， 都喜欢直接下载他们的APP ， 或者去他们的门店逛一圈 。 核心就关注他们的数据采集流程 ， 以及活动规则设定 。
当我切换到微信小号一遍又一遍薅新人羊毛 ， 让我在销售/导购那里听到：“先生您随便填一下这个就好” ， 我都会截图、录音记录 。
之后再遇到跟我扯各种高级、智能、神奇方法的时候 ， 就把这些基础数据质量问题甩出来给大家看 ， 然后话题基本都转成：粪坑之上能不能盖摩天大楼 ， 效果群拔 。
当然 ， 作为从业者 ， 我们还是希望业内浮躁盲目的气氛少一点 ， 大家多认真干活 ， 这也是陈老师努力科普的原因 。
并且这里有些工作 ， 比如预测业绩、预测响应率 ， 还是需要用到一定算法 ， 比直接跑报表有技术含量 。
有兴趣的话 ， 关注接地气的陈老师 ， 下一篇我们来分享：如何做一个真正有用的模型 ， 敬请期待哦 。
#专栏作家#
接地气的陈老师 ， 微信公众号：接地气学堂 ， 人人都是产品经理专栏作家 。 资深咨询顾问 ， 在互联网 ， 金融 ， 快消 ， 零售 ， 耐用 ， 美容等15个行业有丰富数据相关经验 。


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