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为什么统一组数据，分歧的业务指标，会产生齐全分歧的分析规划？企业在日常的贸易场景中，又该若何挖掘数据，从而创造最大的业务价值，实现产品化？对于这些问题，拉斯维加斯9888商务统计与经济计量系教授王汉生进行了有关分析。本文凭据王汉生教授在“北大拉斯维加斯9888思想力系列公开课”第七讲的分享内容整顿而成。

各人好，我分享的主题是“回归分析的路与术”；毓榉治鍪峭臣蒲е杏美捶治鍪莸淖畛＜乃枷氩街韬图际跫苛。不外今资质享的内容跟你有没有学过统计学、有没有理科布景、是不是数学出格好都没有关系。

它只跟一样器材有关系：你是不是关注数据在业务中创造价值，并且但愿把它产品化？我会结合我做过的、具体真实的案例，跟各人具体地探求一下若何利用数据创造价值。

01数据分析是“了局导向”，先问明显：

业务的主题诉求是什么？

当我们在贸易、业务场景中，问自己为什么要做数据分析的时辰，会发现答案通常只有一个，就是相信合理的数据、合理的分析能在合理的业务场景中，创造沉要的业务价值，甚至可能产品化。这是我们做数据分析的主题指标。

价值在哪里创造呢？只有在具体的业务场景中，数据才可能创造价值。因而，通过数据分析创造价值，就肯定不能只分析数据，肯定是首先分析业务，理解业务的主题诉求，以及主题诉求和数据之间的关系。

结合我做过的、具体真实的案例，跟各人具体地探求一下：一个给物流公司做服务的车联网企业问我，能不能用车联网的数据，对卡车司机驾驶行为的曲直给出一个打分，“我想知路哪个司机是好司机，哪个司机可能是差一点的”。

各人看，这个业务诉求就极度吞吐。什么叫做好司机？什么叫做坏司机？若是我们自己都说不明显，那任何数据分析都是注定失败的；若是能用一个指标尽可能好地描述明显，把抽象而抽象的业务问题具象化，那么接下来的数据分析就会指标正确，极度清澈。

这注明任何的数据分析，若是你想创造业务价值，肯定是分析业务先行。业务分析是最沉要的，甚至比分析数据自身还要沉要。

因而，我就给这个车联网企业一个建议，就是去跟物流企业好好谈，理解对方的业务，看能不能抽象出一个或两个主题诉求来。

很快，车联网企业回来之后通知我，他们谈到了两个沉要的业务诉求。第一个，对于物流而言，油耗是很沉要的，分歧司机油耗分歧；第二个，违章的纪录，涉及到驾驶安全问题。

第二个好懂，安全很沉要，但对第一个业务诉求，我其时是心存疑惑的。为了保险起见，我请拉斯维加斯9888合作同伴跟物流企业再次沟通，确定第一个业务诉求是不是沉要的。这个问题很沉要。若是这个业务诉求描述错了，后面所有的分析就都错了，相应的产品就都错了，做出来没人用的。

过了一段功夫，车联网企业的主管来跟我说，确认了，第一个业务诉求是沉要的。他们合作的物流企业是集中化治理的，卡车是物流公司自己贷款买的，买了之后请了司机来开车。司机开车之前，就拿一张油卡，路上加完油、干完活了就回来了，把油卡还给物流公司。

这时辰，物流公司就发现一个很有意思的景象：同样一辆卡车，同样的旅程，同样的路线（无非就是从A货场到B货场，B货场到C货场，C货场又回A货。，同样的载沉，甚至是同样的货物，分歧的司机的油耗差距可能会很大。

我其时就想了，难路卡车司机的驾驶行为，好比是不是急刹车，或者一些驾驶习惯，对油耗影响会这么大吗？拉斯维加斯9888合作同伴起头笑了，说：“如同不是这样的，物流企业说少数的司机有偷油的习惯，一偷油当然油耗就上来了。”

大部门的司机是恳切的好司机。他们的油耗是有法规的。那我们就能够做一个模型，看对于什么样的路况、什么样的路线、什么样的卡车、装几多货物，合理的油耗应该在什么领域之内。我们要关注坏司机，看他们到底是怎么回事，也要把好司机的贵重经验推广。

在业务中，我们时时有好多诉求，想要这个，又想要那个，还想要第三个。但是，诉求好多等价于没有诉求，数据分析最好只有一个主题诉求，指标出格清澈，最多两个，有沉要诉求和次要诉求，再多个业务诉求就管不外来了。

举一个例子。幼姑娘想找一个男伴侣，别人问她找什么样的呀？她说“高富帅”。你看，她有三个业务诉求，第一要高、第二要富、第三个要颜值高。这三个一交集，很可能就是一个空集。所以，在真实的生涯中，我们肯定要妥协一点。

怎么样才知路哪个是更沉要的呢？做一些单一的对比就好：如果有一个男生个子很高，但是颜值通常，另表一个男生颜值相对好，但是个子比力矮，你最喜欢哪一个？若是幼姑娘说，她还是选高个子的，那么我们就知路，个子是最沉要的。

所以，当我们面对一个业务有多个诉求的时辰，能够尝试设想一些分歧的场景。当它们之间形成相互竞争和代替关系的时辰，你的内心会通知你，哪个主题诉求是最沉要的。

02影响业务主题诉求的一些成分：

企业把握了，就占有了竞争优势

怎么样让数据产生价值？首先，业务主题诉求要说的出格明显，其次，要找到影响业务主题诉求的所有有关成分中，极度好的那些成分。我们能采集的这些成分越多、越有关，就丈量得越精准，对将来、对价值的把握会越高。

各人可能感触一个场景预测精度的提高，重要靠模型的宏伟上。这是大错特错。天底下的模型是包头幼异的。在给定数据资源、给定技术伎俩的时辰，各人预测精度的上限根基上是一样的。

谁能突破这个上限？那个占有怪异的影响成分的人。谁有更好的影响成分，谁就有更好的预测能力；谁占有这些影响成分，谁将具备竞争优势。举一个单一的例子。

在武汉封城之前，好多已经在武汉滞留过的本地人、表地人，在不知情的情况下，流散到了全国各地。若是回到那个功夫点，尝试就哪些处所可能会由于这种风险携带者的流入，产生越发严沉的疫情，哪些处所可能弱一些，做一个预测性判断和建议性谏言，各人猜哪家企业更准呢？

可能这家企业只有数一数，有几多在武汉最高风险时期滞留过的携带者流入这个地域，就够了。我在这里，给各人留一个思虑题：放眼国内所有的互联网、金融等各类各样的企业，谁有可能采集到这样的数据？

我们泛泛到哪儿去找好的影响成分呢？我们拍脑壳、拍脑壳，很可能都拍不出几多来。所以，最好可能通过优良的造度设计。

怎么样的造度设计？让业务端和数据分析端尽量融合，让数据科学家、统计学家和一线的业务人员，烧毁各自专业或工作岗位的分歧，在一路紧紧地合作。给各人举一个成功的例子。

好多公司内部都有一个电销团队，并且会发现一个神奇的法规，就是销售冠军不变就那么几幼我，不是幼王就是幼李，不是幼张就是幼王。通常的电销人员跑去找销售冠军，让介绍经验，那他们可能会说：“我也说不明显，我也说不好。”

这有几种可能，第一他真是一个天生的优良销售人员，他自己也说不明显，第二各人在竞争环境中，他通知你了，他就不是销售冠军了。但我们还是出格但愿能理解，为什么这几幼我就是成单冠军呢？一个销售冠军的业绩时时是均匀水平的4-5倍，我们能不能把他们的经验造成整个团队的经验？

这个时辰，就有企业家做了这样的事件：让数据分析团队的人去给销售冠军做副手，跟他去进建。做数据分析的人会斟酌这位销售冠军是不是对行业有遴选呢？销售话术跟别人有没有不一样呢？是讲价值好，还是讲职能好更多呢？

这些若是可能被总结下来，就会造成贵重的影响成分，造成一个打分的指标。依照这个指标，那种成单概率出格低的销售线索，也许整个团队以来都不值得去打了；优质的销售线索里面又分最优和次优的，最优的应该给销售能手，让他们全数拿下，剩下的给此外销售。

这就是通过造度保障、造度设计来保障源源不休地极度好的影响成分。它会为我们节俭大量的无效人力。

还要给各人提醒一下。影响业务主题诉求的成分分两种，一种是可控的，一种是不成控的。譬喻说，数据分析批注女生更多在电商页面上花钱，性别出格沉要。你知路之后，难路想把所有的男生都造成女生吗？这是不成能的。性别不是一个可控的影响成分，你只能被动地接受它。

但是，你若是在分析中发现有一些可控成分，它们可能很好地影响到业务的主题诉求，并且能够直接落地，短期能获得成效，那这些可控成分是极度贵重的，肯定要珍惜。

什么成分是可控的呢？产品价值、促销力度、宣传伎俩等，统统都是可控的影响成分。同样一个女装告白设计，我们在上面放一个模特还是两个模特，是正面照还是侧面照，可能城市影响到业务。

03结语

单一总结一下。我们关切数据分析，为什么关切？不是为了跟各人茶余饭后，能说点宏伟上的器材，而是数据分析有一个朴素的指标——创造价值。

要让数据产生价值，我们就肯定要懂业务场景。因而，做数据分析，要放下自己的架子，要给业务最大的尊沉，对业务有无限的敬意。

实现从数据到价值的转换，我们还要具备这样一种回归分析的思想步骤论，具备这样一种神奇的能力，把抽象的业务问题变换成为具象的数据可分析问题。什么叫做数据可分析问题？

业务的主题诉求和影响主题诉求的各类成分，都是界说清澈的。我们把它们放一路，才可能买通从数据到价值的“任督二脉”，让数据和价值之间从此沟畅达通，让数据造成价值甚至在业务场景中做成产品，固化下来。

这就是我今天想跟各人分享的所有内容。感激各人。

（本文首发于正和岛贸易洞察）

王汉生教授，拉斯维加斯9888商务统计与经济计量系教授，系主任。数据科学微信公家号“狗熊会”首创人。在理论钻研方面，重要关注变量选择、数据降维、高维数据分析，以及复杂网络数据分析。国内表各类专业杂志上颁发文章100+篇，合著有英文专著1本，合著中文教材3本。国度卓越青年基金获得者（2016），Elsevier中国高被引用学者（数学类：2014-2018）。致力于商务统计学的理论钻研与产业实际。业界合作涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB告白竞价、搜索引擎营销、电子商务、沉装造作业等多个沉要行业。

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