用3个词概括：及时性、方法论和易消化性
几周前，我写过一篇关于构建系统以生产更多高质量观点的文章。我介绍了如何通过在流程、工具、文化等方面进行工作来提高团队的产出，但我从未定义我所谓的“高质量”是什么——因此，本周我们将深入探讨这个概念。
通常，当有人谈论数据研究的质量时，我们立刻想到的是“确保数据分析可靠并且结果可信”。我认为这只是定义的一部分。根据我在分析领域的8年多经验，要使数据分析成为“好工作”，必须融合三个基本元素：
- 它以及时的精确性回答了实际需求。
- 它建立在稳固、经过验证的方法论之上。
- 组织能够理解并吸收。
让我们深入了解一下！
以及时的精确性回答实际需求
要使数据分析真正产生影响力，关键是要针对一个真正定义明确的需求。这意味着要确切了解所要解决的问题、受到其影响的人群，认识到为什么它在此刻是相关的，以及清楚分析结果将如何具体应用。这种理解的精确程度直接影响着分析为最终用户带来的价值。
而且，准确定位实际需求比对感知需求更为重要。这将确保分析不仅在理论上有用，而且在实践中可应用。这将确保在项目的最后一天，当您向利益相关者呈现时，不会出现“那么…现在怎么办？”这样的问题。这是提供有深度、可操作的数据和提供有趣但可能并不立即有益的信息之间的区别。
例如，一家零售公司可能意识到有必要广泛分析客户人口统计信息，但实际需求可能是了解特定年龄群体的购买模式。后者直接影响营销策略和库存决策，从而对业务运营产生更深远的影响。
同样重要的是分析的及时性。这方面包含两个关键要素：需求在当前时间的相关性以及提供分析的速度。
- 需求的相关性：企业的需求往往与时间紧迫，并且可能迅速变化，尤其是在快节奏的组织中。解决当前紧迫问题的分析比过晚到达或者过早完成的分析更有价值。例如，在重要假日季节之前分析消费趋势，对于商业在库存和营销方面都非常有价值，但如果在季节已经开始后才得出结果，机会就会丧失。
- 分析的及时性：分析的交付速度同样至关重要，因为这影响到需求的相关性。这是一个需要考虑的重要因素，因为有时您可能需要在研究的彻底性和速度之间进行取舍（例如，如果社交媒体上出现了一个新的趋势，而您的公司希望通过分析来利用这个病毒性话题——您不能花两个月才得出结果）。
总结一下，当您的数据分析能够精确地识别和解决真实的、当前的需求，并且在及时的方式下交付时，成功的几率会显著提高，确保最大程度的相关性和影响力。
拥有规范的方法论
我经常看到很多数据分析没有使用任何标准的方法论。虽然这不一定意味着研究将不好，但如果不遵循经过验证的方法论，您极大地降低了制作高质量工作的机会。
规范化的方法确保分析的全面性，并增加其可信度和可复制性。
我发现一种容易遵循的方法是CRoss Industry Standard Process for Data Mining（CRISP-DM）框架。在这个领域里经过了近十年的实践，这仍然是我从零开始进行分析时首选的框架。这个框架被认为是标准的“数据科学”/“数据分析”流程，主要包括6个阶段：
- 业务理解：在这个阶段，数据分析师应该彻底了解任务的“业务背景”：我们试图解决的问题是什么，过去我们做了什么，谁是“参与者”，风险、资源等等，还有非常重要的，项目的成功标准是什么。
- 数据理解：在这个阶段，需要熟悉数据——进行数据的描述性和探索性分析，并识别数据质量问题。这是你自己的“初步调查”，你开始把握数据的细微差别和潜力。
- 数据准备：这个阶段是关于选择要处理的数据——包括选择和排除的原因——然后清洁和转换数据，使其适合分析的格式。就像烹饪食物之前准备食材一样，这对于良好的结果是必不可少的。
- 建模：“建模”的概念对于一些人来说可能有些困惑，但建模可以像“为真/假度量创建一个特定的阈值”一样简单（例如，如果项目是理解/界定流失）。在这个阶段，将应用各种建模技术来处理准备好的数据，以便能够将它们相互进行比较，并了解哪些是最成功的。
- 评估：现在对模型进行批判性评估，确保它们符合业务目标和在第一阶段设定的成功标准。这通常会引发你可以用来回顾并修正你的业务理解的见解。
- 部署：最后一个阶段涉及将模型应用于现实数据和情境中，有效将分析付诸实施，并开始利用见解改善团队的运营。
这个框架通过迫使你经历这些不同的步骤，增加了你的分析更加健壮的可能性，同时也给了你创造的空间。
使您的工作易于理解
易于理解不仅仅是简化复杂信息，使幻灯片更易于理解。它涉及两个重要方面：（1）促进受众的深度理解，（2）使他们能够以实际、有影响力的方式应用这些见解。这个过程类似于身体不仅分解食物，还利用营养物质来推动各种功能。
促进受众的深度理解
要实现这一点，需要使数据对受众来说易于访问和共鸣。这就是领域专家（SMEs）发挥关键作用的地方。通过在分析过程中早期涉及领域专家，他们的领域知识可以指导数据的框架和解释，确保分析与现实环境相一致，并以对预期受众有意义的方式呈现。
提高可消化性的另一个关键策略是实施“阶段门”过程，包括与利益相关者或接收团队的定期沟通和更新。这种方法避免了在研究结束时给他们一个大量复杂信息的压力。相反，利益相关者被带着走，逐渐吸收新的见解。这还为持续反馈提供了途径，确保分析与受众不断变化的需求和期望保持一致。
想象一下，您正在一个大型组织中实施一项新的数据驱动战略。如果数据团队只呈现最后的分析结果而没有事先参与，利益相关者可能会发现很难把握细微差别或看到它对他们具体环境的相关性。然而，通过定期展示或研讨会等方式让这些利益相关者定期参与进来，他们会更熟悉数据及其影响。他们可以提供有价值的反馈，引导分析朝着对他们最相关的领域前进，从而确保最终产出不仅可理解，而且可以立即行动，并根据他们的需求进行定制。
使受众能够应用见解
可行性围绕着将这种深刻的理解转化为实际应用或决策。这意味着确保受众能够有效地利用这些见解来推动具体结果。它是真正思考分析和现实影响之间的“最后一英里”，以及如何帮助消除采纳见解的任何障碍。
例如，如果您正在进行一个项目，目标是定义用户流失 – 使您的研究更易理解可以包括创建仪表板，以使您的业务利益相关者能够了解您的结果具体是什么样子。
其他想法包括运行研讨会，开发交互式可视化等等 – 任何使团队更容易上手的方法。
总之，从一开始就涉及专业人士并与利益相关者保持持续沟通，可以极大地增强数据分析项目的易懂性。这种合作的方式确保了研究不仅可理解，而且对所希望受益的人具有直接的相关性和价值。
总结
成功的数据分析是技术能力、战略对齐和实际适用性的融合。它不仅仅是按照一套步骤，而是理解并适应每个项目独特背景的步骤。及时性、正确执行和解决真实的组织需求是支持将数据分析与组织成功连接的支柱。最终目标是将数据转化为可行动洞察，推动价值并指导战略决策。
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附注：本文已在Analytics Explained上发布，这是一个通讯，我在其中总结了我在不同分析角色中学到的知识（从新加坡初创公司到旧金山的大型技术公司），并回答读者关于分析、增长和职业的问题。