每天都在跑数，烦
跑完了数，业务爱看不看，更烦
好不容易提个建议，业务方当耳边风，烦烦烦
很多做数据的新人都有这个困惑，今天陈老师给大家解这个局。这里问题的核心在于：如果不能按自己的建议做项目，是不是就不能提升数据分析能力了?回答当然是：否!数据分析的能力晋级分为四个层级，所谓“按我的意见做”根本就不在这个晋级体系里。
那数据分析能力晋级体系到底有啥?结合一个具体例子，细细看：
1第一层：跑个数
比如一个互联网业务，新用户获取数量，消费比例，消费金额数据如下：
这个肯定是数据分析师整理出来的。这也是第一层数据分析能力。跑正确的数，是基础中的基础，如果连数都跑不出来，可以直接转行做利用数据的业务部门，比如用户运营、增长黑客、渠道推广啥的。
问题是：跑完了数以后呢?
2第二层：提建议
如果只是被动地等着业务提需求→跑个数→再提→再跑，不但做得很辛苦，而且没啥价值产出。大家都不喜欢这个状态。因此至少应该：把自己跑的数看一遍。在解读数据的基础上，找深入分析的机会点，提一些业务上建议，找一找数据变现的机会。
比如有一名数据分析师看到这个数据，提出建议如下：
这个就叫：从数据到建议。先不管这个建议靠不靠谱，起码不再仅仅是就数论数了，有了对业务有价值的思考。
然鹅，增长部门完全无视了数据的建议，就自己上200元的大礼包了。此时，新手数据分析师也退出了，然后仰天长叹：“我怀才不遇!如果到一家数据驱动型公司，……”
那么数据分析的老鸟们，此时在干啥?
3第三层：做梳理
真正老练的数据分析师，根本不会牵扯到这种争论里。真正老练的数据分析师，根本不会死抓着自己的一种观点和别人吵架，而是根据MECE的方法，把可能的情况梳理清楚……
当任何一方提出业务建议时，第一时间做的，不是去吵好不好，而是先引导大家，建立判断情况好不好的标准。
比如：针对业务提的方案：
这三种情况，分别对应三种假设：
这三种假设对应的下一步分析动作也是不同的：
综上，以下四个步骤，才是数据老鸟的工作重点：
1、设定监控指标
2、设定评价标准
3、提出分析假设
4、制定分析计划
这样做让运营和高层领导都很舒服，可以很清晰地看到方案的来龙去脉，并且用数据说话，而不是靠官衔、嗓门、资历来判定对错，也不会牵扯上各种无意义的口水战。数据才是判官，数据分析师只是宣读判决文件的书记员。
当然，很有可能领导们会说：“那站在数据分析角度，你认为会是哪种情况?”这时候数据分析师可以表达自己观点了。
自己的观点选哪一个都行，理直气壮地说：“从数据角度看，这个方案很傻逼，成功率极低”也是OK的。因为数据分析师的观点，只是一种观点而已，最终检验观点对错，还是得数据说话。这才是数据分析师的真正价值。
注意!如果真的数据分析的判断很准的话，那么就不但能分析出来哪条方法是可行的，也能分析出来哪种方法不可行。数据分析的判断，不受“别人不听我的意见”的限制。
恰恰相反，如果业务一意孤行，且数据分析提前预判了业务的失败，那在老板心中对数据的信任反而更上一层楼。这种和业务的“对赌”，其实考察的是更高层的一种分析能力：数据判断力。
4第四层：下判断
数据判断力是数据分析的终极阶段。就是基于数据能对业务走势做出准确的判断，并且能用数据修正自己的判断逻辑，让对业务走势的判断越来越精准……
如果真的能做到这一点，就是各种史书古籍中所谓的“算无遗策”……
至于第四层，反而很少有数据出身的人能做到。倒是业务部门的领导兼任数据部门管理以后，强化了数据分析能力，更容易做到这一点。
这和专职的数据分析师在基础数据处理、数据质量上花了太多精力有关。精力投在技术层面多了，就没有余力顾及搞组织、建流程、挣资源这些事了。
不过这都是神仙打架的事。对刚入门的新手同学而言，终极目标就是做到第三层。不要让自己的思路止于：我有一个好点子。想办法梳理清楚各种可能性，建立检验标准与监控机制，利用数据结果不断修自己的判断，这样才能真正体现数据分析的价值，提升自己的数据分析能力。以上，与大家共勉。