做过一点统计模型，做过一点数据分析，现在工作名字叫数据科学家，厚着脸皮抛砖引玉，聊聊数据分析中需要养成的良好习惯。

　　1.了解数据分析的目的/需求

　　做数据分析的新人可能都遇到过，辛辛苦苦花了几个小时做出来的结果，跟客户/合作伙伴/PM/老板要的不是一个东西，运气好的话回去修补一下，花个半小时之类的，运气不好的话直接推倒重来，搞不好又得晚上加班了。

　　比如说下午六点，正准备收拾东西回家，PM跟你说想看知乎用户的活跃度，跟数据分析师提出需求说，我们来看看大家使用时长吧。那么问题来了，是看平均呢还是看中位数？是看某一种客户端比如移动端吗，或者是想每种客户端都分开来看？要根据用户的注册时间来做下划分吗？是否想看具体某个城市的？

　　甚至再退后一步，PM想看这个干什么？仅仅是好奇，还是现在有个很重要的决定需要以此为基础？数据分析师需要以此来决定这件事情的优先级，是可以推回去的呢？还是说需要立马动手做，下班之前就需要给结果的。

　　二十岁的人生，三十年的工作经验，都是加班闹的。

　　2.用常识来验证结果

　　虽然说数据说话，但是前提是数据来源、分析过程、解读等都是正确的。如何保证结果的正确性，最基本的一点就是不同方面来快速验证一下数量级。

　　比如说PM想看知乎用户使用Live的数量，发现迄今为止有50万iPhone用户点击了Live的页面，2万安卓用户点击了Live的页面。同时还知道知乎有五百万iPhone日活，而安卓的日活是三千万，由此可见iPhone用户就是舍得花钱啊，同时安卓用户那里还有很大的机会。然后简单比较一下可以发现，二者的参与率差了150倍，常识判断这差得有点太大了，难以解释。再仔细研究一下数据来源发现，原来安卓客户端的数据记录是取样1%的，所以直接看只有2万安卓用户点击，但实际上应该在两百万左右，这样一来iPhone和安卓的差别就比较合理了。

　　时刻谨记常识

　　3.时刻注意数据分析的结果是否具有误导性

　　经常说的一句话叫“数据会说谎”。然后数据自身是不会说谎的，而是取决于如何做数据分析、如何展示结果。有时候是数据分析无意中引入了误导性元素，比如说不合理的坐标轴，有时候是刻意引入某些误导性元素，以达到特别的目的，这些都是应该尽量避免的。

　　比如说下图同样的增幅，因为用了不同的y轴，左右看起来就完全不一样了。如果听众没有仔细看坐标轴而仅仅看图形的话，妥妥的就被忽悠了。

　　4.想想你的听众是谁

　　数据很多时候不仅仅是一个人埋头苦干，还需要跟人交流，比如说跟合作伙伴的沟通，跟老板的沟通，跟其他组员的沟通，跟不同部门的人沟通。针对不同的听众，相应的需要强调不同方面。

　　比如说跟合作伙伴沟通的时候，可能他们知道你做这个的目的是什么，可能会对结果更感兴趣，以及由数据提供了什么建议或者决定。至于具体数据来源或者分析方法之类对他们来说不是那么重要，大多数时候只要确保数据分析师知道自己在做什么就可以了。

　　跟老板沟通结果的时候，大部分时候可能他们知道你做的大致方向，对分析思路的方法基本一点就通，细节方面可能无法面面俱到。

　　而跟不同部门的人沟通的时候，分享数据分析的结果之前，最好还能讲讲这件事情的目的，一些背景，大方向是什么诸如此类。

　　5.动手之前先看看这件事情是不是已经有人做过了

　　这点在大一点的公司尤其明显，PM或者老板提出一个需求，或者数据分析师自己对某一个问题感兴趣，然后想也没想，就SQL写得飞快跑了起来。很快一天过去了，产出了一大堆数据和报表，被自己的高效感动了，收拾书包回家。

　　晚上打开电脑，突然不知道哪根经搭错了，想白天做的这个事情会不会已经有人做过了呢？于是内网搜了一下，豁然发现某个角落里有一堆早就做好的pipeline，数据、报表一应俱全，90%想要的结果都在里面了，真是不知道该哭还是想笑。

　　数据分析很多时候是不需要重新造轮子的。

　　6.数据大小很重要又不重要

　　几年前，有个大数据的笑话，Big data is like teenage sex:everyone talks about it,nobody really knows how to do it,everyone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it.

　　几年过去了，teenage应该也长大成人不再是teenagesex了，很多时候大家是真的在做大数据了。虽然sizematters，但是数据分析师更应该关注数据能提供什么价值。

　　7.Sowhat?

　　描述性的数据据分析很重要，是了解用户，了解产品，感受大方向的基础。比如针对知乎活跃用户做个画像，发现55%男性，40%女性（别问我剩下5%怎么回事），70%年薪百万，80%985/211，90%健身，100%都是活跃用户（废话），如此种种。这么一大堆图表、信息堆起来之后，需要仔细想想这到底说明了什么问题？对改进产品有什么启示，比如说开个健身爆照专栏轮带逛？如果仅仅是停留在描述性数据分析阶段的话，那么就无法发挥数据的最大作用，从数据的角度引导产品的改进。

　　ps.引导产品改进可以是多个方面的，数据引导仅仅是其中的一部分。

　　8.保持好奇心

　　数据分析不是一个新的学科，但是工具、内容、应用方向等一直在不断改变，所以保持好奇心，持续学习进步，探索新领域对长期发展是最重要的一点，（个人认为）没有之一。

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