以數(shù)據(jù)分析驅(qū)動決策，是企業(yè)數(shù)智化進程中關(guān)鍵的一環(huán)，也是其終極目標(biāo)之一。想要依靠數(shù)據(jù)做出明智的決策？你不僅需要準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)源，還需要一套強大的分析工具來助力。而這樣一套能夠用來有效分析實踐所需的系統(tǒng)工具，需要將諸多因素都容納在其構(gòu)架原則之中。

本文將與大家一起圍繞九項數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的原則進行詳細討論，并以此作為一套完整的框架，闡述如何將其應(yīng)用到具體的分析項目中。相信在讀完本文后，你將對數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策掌握更為深度，這些原則將幫助你在日新月異的數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)中走向成功。

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在開始分析數(shù)據(jù)或做出決策之前，明確定義手頭的問題非常重要。確保你已經(jīng)了解需要解決的問題以及問題的目標(biāo)和制約。

給問題下定義是明智決策的第一步，也是最關(guān)鍵的一步。此舉可以確定分析的范圍、找到衡量成敗的關(guān)鍵指標(biāo)，并確保所有利益相關(guān)者達成一致。

例如，一家電商企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)驅(qū)動銷售收入增長，它第一步要明確的定義問題包括：

• 目前的收入是多少、目標(biāo)是多少？

• 哪些產(chǎn)品或服務(wù)占收入的大部分？

• 目標(biāo)顧客是誰？

• 阻止顧客購買更多產(chǎn)品的挑戰(zhàn)是什么？

• 競爭對手做了哪些不同的事？

清楚了解問題后，就可以開始分析數(shù)據(jù)了。在這個情景中，相關(guān)負責(zé)人需要查看銷售報告、顧客反饋、網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)和競對分析等。通過清晰定義問題，企業(yè)可以專心尋找有助于制定有效策略的相關(guān)對策，例如優(yōu)化定價、改進產(chǎn)品推薦、提升用戶體驗、瞄準(zhǔn)特定客戶群或加大營銷等。

總之，定義問題非常關(guān)鍵，因為這是所有分析工作的基礎(chǔ)。清楚地理解問題，可以確保團隊能有重點地分析、設(shè)置可衡量的目標(biāo)，并找到切實有效的解決方案。

準(zhǔn)確和完整的數(shù)據(jù)對于做出準(zhǔn)確的決策至關(guān)重要。需要確保收集與問題相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，并證實數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。

收集相關(guān)數(shù)據(jù)，指的是收集那些對解決已定義的問題來說非常重要的信息。若想收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，首先要確定使用哪些數(shù)據(jù)源。必須確保收集的數(shù)據(jù)沒有任何諸如數(shù)據(jù)缺失或重復(fù)的錯誤。

確定數(shù)據(jù)源后，需要驗證數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。一種方法是執(zhí)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），這可以幫您識別數(shù)據(jù)中的異常、矛盾和模式。另一種方法是借助數(shù)據(jù)驗證技術(shù)，如交叉檢查數(shù)據(jù)點、統(tǒng)計測試或機器學(xué)習(xí)算法。

總之，收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵，因為這是分析的基礎(chǔ)，能確保得出的結(jié)論基于準(zhǔn)確可靠的信息。

使用高級分析工具和技術(shù)（如統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化）來分析數(shù)據(jù)。尋找那些不那么顯而易見的趨勢、模式和變量之間的關(guān)系。

收集了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以后，下一步是利用高級分析工具和技術(shù)（如統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化）對其進行分析。這一步有助于識別不那么顯而易見的趨勢、模式和變量間的關(guān)系。舉例來說，機器學(xué)習(xí)算法建立模型可以預(yù)測客戶的增減情況，并且為其畫像；可視化工具（柱狀圖、散點圖等）可以用來識別變量之間的關(guān)系，從而提升模型的準(zhǔn)確性。

除了識別變量間的關(guān)系外，全面的數(shù)據(jù)分析還包括測試假設(shè)和運行實驗。例如，進行A/B測試以驗證不同網(wǎng)頁布局對轉(zhuǎn)化率的影響，或者測試不同營銷活動能否有效提高銷售收入。

通過全面分析數(shù)據(jù)，就可以得出關(guān)于如何優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、改善客戶體驗和增加收入的結(jié)論，進而做出明智的決策。這條原則可確保分析基于準(zhǔn)確且相關(guān)的信息，從而讓分析師以最合適的分析工具和技術(shù)得出有意義的見解。

進行決策時，考慮每個選擇的價值觀影響也很關(guān)鍵。應(yīng)確保你的決定符合個人價值觀和企業(yè)社會責(zé)任。

隨著數(shù)據(jù)在決策過程中的使用越來越普遍，必須確保這些決策符合法律和道德規(guī)范，并遵守企業(yè)社會責(zé)任。

例如，涉及分析個體數(shù)據(jù)以得到改善方式而進行的數(shù)據(jù)分析，必須考慮個體數(shù)據(jù)的隱私和保密性以及數(shù)據(jù)收集或分析過程中的潛在偏見。應(yīng)確保數(shù)據(jù)用于預(yù)期目的，且分析結(jié)果不會侵犯個體權(quán)利。

再比如利用機器學(xué)習(xí)算法來做出招聘決策。雖然算法不存在人類的主觀性，可以減少決策中的偏見，但如果用于訓(xùn)練機器的數(shù)據(jù)本身存在偏見，算法則會延續(xù)現(xiàn)有的偏見。此外，僅僅基于算法做出的決策可能無法全面考慮大的背景或細微差別。因此，使用此類算法時，道德影響非常重要，要確保它們不會導(dǎo)致對特定群體的歧視。

根據(jù)分析結(jié)果，評估可以解決問題或做出決策的所有選項。需考慮成本、可行性和潛在影響等因素。

完成數(shù)據(jù)分析后，針對已定義的問題可能會有多種解決方案。根據(jù)成本、可行性和潛在影響等因素詳盡評估每個選擇非常重要。

即便我們找到了需要改進的要點，但每個選擇都會涉及一系列權(quán)衡，所以在評估過程中必須考慮在內(nèi)。例如，改進產(chǎn)品推薦可能意味著需要大量投資來發(fā)展機器學(xué)習(xí)模型，而加快送貨速度可能會提高運輸成本。

在評估選擇時，既要考慮對利益相關(guān)者的潛在影響，還要考慮所有的資源或技術(shù)限制，評估每個選項的可行性和成功的可能性。

另外，要考慮每種做法的長期影響。這個選擇會帶來長期的競爭優(yōu)勢嗎？是否符合公司的整體戰(zhàn)略和目標(biāo)？

徹底評估所有選項后，可以選擇最符合目標(biāo)、約束和價值觀的那一項。此原則能夠確保決策過程是數(shù)據(jù)驅(qū)動且客觀的，并且在做出最終決定前已考慮過所有可用選項。

完成評估后，選擇符合目標(biāo)和約束且成功概率最高的選項。如有需要，主動向他人尋求建議，并承擔(dān)預(yù)期的風(fēng)險。

經(jīng)過仔細評估后，應(yīng)選擇符合目標(biāo)的、滿足限制條件的且成功概率最高的選項。必要時，愿意向他人尋求建議并承擔(dān)預(yù)期的風(fēng)險，這一點很重要。

面對決策的潛在風(fēng)險，還可以制定計劃來減輕風(fēng)險，比如進行小規(guī)模測試或者采取措施監(jiān)控其有效性并按需調(diào)整。

在某些情況下，可能需要承擔(dān)預(yù)期的風(fēng)險才能達到期望的結(jié)果。例如，可能需要投資新技術(shù)或雇用額外的員工來實施新策略。在這種情況下，仔細權(quán)衡潛在收益與成本并做出明智的決定非常重要。

監(jiān)測決策的執(zhí)行情況并定期評估結(jié)果。如有必要，做好準(zhǔn)備來調(diào)整實施計劃。

選擇最佳選項后，監(jiān)測實施情況并定期評估結(jié)果至關(guān)重要，這樣有助于判斷決策是否有效，以及找出需要改進之處。如有必要，應(yīng)做好準(zhǔn)備對實施計劃進行調(diào)整。

監(jiān)測和評估還包括發(fā)現(xiàn)決策的意外結(jié)果或未預(yù)期的后果。例如，如果新的營銷活動吸引了大量新客戶，可能會增加對客服團隊的需求。重要的是做好調(diào)整的準(zhǔn)備以解決這樣的問題，并確保整體實施成功。

監(jiān)測和評估決策的實施，可以讓數(shù)據(jù)分析始終跟得上實際發(fā)展情況，也讓決策持續(xù)與目標(biāo)保持一致。

通過閱讀研究論文、參加會議、在線課程和持續(xù)學(xué)習(xí)，了解數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展。

數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展日新月異，因此及時了解最新發(fā)展以保持競爭力和有效性非常重要。可以通過閱讀研究論文、參加會議、在線課程和持續(xù)學(xué)習(xí)來達到這一點。

持續(xù)學(xué)習(xí)也能讓您發(fā)現(xiàn)解決問題或改進業(yè)務(wù)流程的新機會。例如，你可能會了解到一種新的分析工具，可以更好地分析客戶數(shù)據(jù)或改進檢測。緊跟最新發(fā)展的步伐，可以增強競爭優(yōu)勢。

除了技術(shù)方面，繼續(xù)教育還可以培養(yǎng)軟技能，如溝通、領(lǐng)導(dǎo)力和解決問題的能力等。提升整體技能組合可以讓組織更有效地協(xié)作和決策。

將決定和理由有效傳達給利益相關(guān)者、團隊成員和其他相關(guān)方，讓他們知曉進度、變化和潛在影響。

做出決定后，務(wù)必向利益相關(guān)者、團隊成員和其他相關(guān)方清楚地傳達決定和理由。這會確保所有相關(guān)人員都了解決策過程，并與目標(biāo)保持一致。

除了傳達決策之外，讓利益相關(guān)者了解進度、變化和潛在影響也很重要。定期更新狀態(tài)能讓每個人都了解實施過程中出現(xiàn)的任何變化或問題。

有效溝通還包括向不同的受眾傳達合適的信息。例如，技術(shù)團隊可能需要得知決策所用的基礎(chǔ)算法或數(shù)據(jù)源的詳細信息，而業(yè)務(wù)方面的利益相關(guān)者則可能對收入或客戶滿意度的整體影響更感興趣。

有效溝通有助于在組織內(nèi)建立信任和透明度，并確保每個人都了解項目的目標(biāo)和制約。此原則可確保所有利益相關(guān)方都能很好地理解決策，也有利于在決策的整體實施過程中打造開放的溝通渠道。

本文來自微信公眾號“紅杉匯”（ID：Sequoiacap），作者：洪杉，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。