为什么数据分析要懂业务，怎么做才能懂业务？

经常听到这样一句话：“数据分析要懂业务！”

那到底啥玩意才是业务？懂多少才算懂业务？今天跟大家分享一下。

什么是业务

业务是相对于技术和行政来说的，是企业里一种通俗称呼：

• 财务、后勤、人力等常规部门，统称：行政
• 开发、数据、运维等技术部门，统称：技术
• 销售、市场、运营、产品等部门，统称：业务

直观上看，业务就是负责给企业创造价值的部门，而技术、行政，都是支持他们的辅助工。不过，在互联网公司里，会以工作室/项目组的形式，把产品、开发、运营打包在一起干活。这时候业务就特指产品、运营等工作，相对应的，开发、数据就是技术。

什么是“懂”业务

懂业务，简单来说就是知道业务在干什么。由于不同行业做的事情差别巨大。因此，懂业务，并不是一个唯一的答案，而是分行业来理解的。包括五个层面：

• 第一层：这个行业是做什么的（商品？客户？经营方式？）
• 第二层：这个公司在行业里是什么地位（榜一大哥？跟班小弟？）
• 第三层：这个公司的是怎么分工的，各自负责哪一块？
• 第四层：具体到部门（销售、市场、运营……）是怎么工作的？
• 第五层：具体到一项工作（运营活动、市场策划……）是怎么开展的？

为什么要懂业务

很多新手会好奇：做数据的，明明用的是 SQL、Python、BI 工具，学的是统计学、运筹学、算法，为啥要懂行业呢？这里有三个重要原因。

1、要分析的问题，从业务里来。

日常分析的问题，经常是：

• 为什么转化率低了？
• 为什么 DAU 降了？
• 为什么活动不达标？

起码得先知道：

• 到底是什么 APP？
• 转化的是什么产品？
• 转化的流程有几步？
• 活动规则是啥？怎么推广的？

才能分析出原因，不然怎么分析呢？

2、要使用的数据，从业务里来。

数据不是天上掉下来的，而是业务流程里采集来的。不同的流程，采集到的数据也不一样，不了解业务流程，很有可能连数据都没有，更不要谈分析了。

3、选择分析方法，要贴业务实际。

很多新手不懂业务，胡乱分析，闹得笑话能有一箩筐

• “我发现二月份销售很差，得赶紧改进！”
• “我用回归模型+逐步回归法，发现优惠力度越大，用户买得越多！”
• “我通过聚类模型，发现我们的用户 70%都只有 1 次消费 yeah！”

这种结论，经常被业务部门同事喷：“废话！”、“没有用！”、“我早知道了！”。

总之，不结合业务，做数据分析的就和古代的酸秀才一样，满口之乎者也，办事百无一用。

所以说：懂业务是必须的。

但是这么多东西，要怎么一步步弄懂呢？

如何做到懂业务？

业务的五个层次中，第一、二层，是相对基础和固定的，在一段时间内，市场上的行业分类不会有大变化。

比如传统行业常见分类如下图：

因此，这些基础行业信息，可以通过行业报告和行业新闻来关注。

大家如果对互联网很感兴趣，可以关注：36kr、虎嗅等行业新闻多的网站，或者从艾瑞、易观等行业研究网站下载行业报告，补充基础知识。

第三、四、五层，则和具体的公司有关系。需要大家在日常工作中多总结，多观察。不过，互联网和传统企业，都有一些相对固定的业务场景。

特别注意

要注意的是，很多比如微信、淘宝、美团、抖音这种超级 APP，它们都属于平台型 APP，里边其实包含了很多种业务，并非是单一业务（如下图）。

因此，不能简单地认为：电商就是卖货的，开直播就是宰榜一大哥的。某东平台，也不是大强子寄快递，奶茶妹当客服……虽然我们作为消费者，只使用了其中一种服务，但平台本身是很丰富的。

想理解其内部是怎么分工的，有两种方法：

• 搜《XX 公司组织架构调整》《XX 公司变动》这种关键词，一般大公司的架构调整，都会发新闻，新闻中会介绍该公司内部分了几个事业部，大概是做什么的。
• 上求职网站，搜 XX 公司下边岗位，重点看有哪些业务部门在招人，然后再拿着这些业务部门的名字，一个个搜：这个部门是做什么的。

这样信息收集的多，也就了解越多了。虽然过程很辛苦，但是为了自己能进大厂/拿高薪，辛苦还是值得的。