在文章深入探讨了数据分析中常见的思维误区和问题，并提供了实用的解决策略。文章最后强调了结合业务场景、明确问题和目标、逻辑论证、测试检验以及通过多轮测试积累经验的重要性。无论你是数据分析的新手还是希望进一步提升技能的专业人士，这篇文章都将为你提供宝贵的洞见和实用的指导。

很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！” 实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。

有些情况，是数据分析师自身的问题，常见的有以下三种：

一、问题1 ：拿着锤子找钉

数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……

这么干会惹麻烦的。比如就有同学算活动效益，非把活动经费和总业绩做回归，然后看着R平方值说活动没有效果。结果自然被业务喷得体无完肤。

而且，这么干也没有真正读懂书，真要是读懂了，起码区分下：

是抽样统计还是整体统计

是预测问题还是分类问题

是已有标注但是没有标注

手头数据有没有内在逻辑

深入业务场景，才知道适合书上的哪种方法。而各种书本方法，是有固定应用场景的。

二、问题2：拿着鞋子套脚

这个是上一类问题的兄弟，都是书呆子行为，不过书从《统计学》换成了《管理学》：

*因为书上有4P，所以先画四个P的框框

*因为书上有PEST，所以先画四个框框

*因为书上有RFM，所以先算个RFM

然后呢？……然后就头晕了，不知道咋整，然后被评为：“你这做的都是啥……”

解决方案和上个问题同样，先理解业务场景，找到真正的问题，再组织方法。而不是先拿个套子，见啥都套一下。数据分析是为业务服务的，业务到底对问题了解多少，是分析的起点（如下图）。

三、问题3：拆解everything

这个也很常见，就是不管问题是啥，先拉一堆交叉表。

*比如分析DAU，就把DAU和性别、年龄等维度一通交叉

*比如分析GMV，就把GMV和性别、年龄等维度一通交叉

还美其名曰：数据分析的灵魂就是对比，核心就是拆解

结果是：在缺少逻辑，缺少假设的前提下，对比越多，思路越乱。经常干出来苹果和犀牛对比的囧事。而且这种漫无目的的交叉，经常把业务思路带歪。业务部门会抓着你，让你一句句解释：为啥这里差异5%，那里差异3%，最后思路越搞越乱……

所以对比可以做，但是先列清假设，打好标签，做到苹果比苹果，才能有发现。

有些情况，不见得是数据的问题，数据只是背锅的，常见的有以下四种：

四、问题4：没有业务目标

比如：

*做指标监控，指标考核要求是啥？不知道

*做活动分析，活动要提升啥指标？不知道

*做产品分析，产品改版目的是啥？不知道

然后就不知道该咋分析了……

这种情况下，确实不知道咋分析呀。就像射箭，要先有个靶子，才知道射得准不准。连靶子都没有，闭着眼睛“走你！”乱射一通，然后让分析这通乱射是不是有改天换日的效果，啊呸！分析个屁。

当然，这个问题大部分是业务搞出来的。但是提醒做分析的同学们，一定要先问清目标。并且主动提示业务部门：目标都不清晰，分析自然不清晰。不然这里是很容易被甩锅的。很多业务部门，自己不设目标，然后逼着数据分析师写：“这通乱射极大提升公司业绩！”然后被老板责问的时候，就推说“这都是数据分析写的呀，我是清白的”……

定目标的方法有一大堆，不要说不知道咋定哦（如下图）。

五、问题5：目标混杂，自欺欺人

这个问题，是“没有目标”的反面，就是业务部门干了一点点活，结果吹得惊天动地。比如他们投放了一张10元优惠券，然后开始吹：这张10元券，上能拉升GMV，下能唤醒老用户，中间能促成新用户。反正功效大大的有，然后要求数据分析分析出来每一个效果到底有多少，还得给出可落地的建议……

很多同学脑子被搅糊涂了，这都是啥玩意！我到底要咋分析！不知道咋做就对了，因为这本身就是在胡搅蛮缠。每一类业务做法，有固定的形式。没有那么多“一招鲜吃遍天下”的搞法。所以想形成思路，我们自己得了解业务常见套路和固定形式，这样面对这种胡搅蛮缠才能分清情况。

六、问题6：业务手段贫瘠

最常见的就是：用户画像、流失预测、商品推荐这些项目，数据做了一大堆，业务没啥招数。

你辛辛苦苦预测了不同用户的流失概率，结果呢？业务那边就全量发个短信召回……短信yeah，全量发响应率也不到1%，这做不做模型有啥区别。然后到头来，业务还吐槽：“你这分析得没啥用呀”

商品推荐也是，很多公司丫都拿不出几款强力的商品。为了推荐而推荐，整几个毫无竞争力的垃圾商品，然后跑过来责问：“为啥分析得没啥用。”

这种责问，会让做数据的同学陷入深深地自我怀疑“我是不是思路错了”。然而不需要怀疑，这不是思路有问题，而是业务手段贫乏导致无法落地问题。

想破这个局：得做好基础分析，对商品、用户、业务手段有基础了解，知道目前公司的能力有几斤几两，这样才好识别：到底是我思路不对，还是这帮哥们就这两下子？

七、问题7：缺少迭代，没有积累

好的数据分析模型，是迭代出来的，不是天下掉下来的。明确一个目标，进行多轮测试，摸清每一种业务手段的能力上限、下限，这样才能看清哪种方法有用，才能发现内在逻辑，才能积累分析经验，这是正道。

可有的企业就是喜欢走歪门邪道，比如：

1、做业务方案“既要XX，又要XX，还要XX，协同XX，合力XX”目标一大堆，到底要测哪个方向不清楚

2、天天让分析、分析、再分析，就是不要做测试

3、天天让分析、分析、再分析，分析完了，业务用了一套完全不同的思路去测试

4、达不到目标，就改目标，粉饰太平。

这样做，就像没头苍蝇。完全不用形成有效的经验积累，最后自然颗粒无收。然而深陷其中的同学，只是感觉到自己脑子嗡嗡的，喜欢怀疑：是不是我思路不清楚……这个真不是，这个是标准的乱自上作。

小结

数据分析要紧密结合业务，分析思路也是如此

结合业务具体场景

有清晰的问题和目标

有逻辑地进行论证

通过测试检验结果

通过多轮测试积累经验

这是让自己分析思路越来越清晰的正途。

当然，有些公司环境就是不好，导致同学们在工作中总是被PUA“你思路不清楚呀”。这时候，大家只要做好自己本职工作，多积累具体问题点上的实操经验，就有机会跳槽离开这种脑残公司，找到更合适自己的工作。所以细节讨论是很重要的，不考虑细节，流于理论或者流于表面，就会像本文开头一样出洋相了。