分析的艺术

向BI界做数据分析、业务分析的同志们推荐好书一本——《分析的艺术》。是本好书，作者陈功，一位财经领域的分析师，试图将自己分析问题的方法总结成为一个体系。虽然他不是BI领域的，但其实做的事情是相似的——基于信息进行分析，指导决策。这也是BI要解决的应用问题。特别是，文中所描述的内容跟我现在工作内容极其相似的，大有感触。所以，花了这个周日一下午的时间，读完了这本书。除了少许章节觉得是废话之外，这本书给我很大的启发。当然，那些感觉是废话部分的，大多谈分析的重要性，也许对于那种向客户推销BI技术的厂商，是值得一看的。

阅读完毕，基本上记住的有下面三个观点：

1 分析思维比分析技术更重要；
2 分析者的价值在于”发现”；
3 分析者得更像个艺术家一样工作；

我想这也就是作者的主要观点，再深入介绍一下。首先，作者将这个话题当作一门学科来描述，叫做”信息分析学”，我想这未必就能如作者所愿，成为这样名称的一门学科。但毕竟我们日常生活中到处在分析问题，而在我们BI领域中，这种对信息的分析也是其中一支。只不过，在BI里面，大多谈是对数据的分析，而所谓信息，是比数据含义更广的概念，包括数据库中的，包括外部非结构化的数据，关键是信息包含了一些含义在其中。

“信息分析学”，它背后的一套方法被作者分成”核心分析方法”和”技术分析方法”，说白一点，就是思维和技术。想想人们分析一个问题的时候会怎样，首先会找出一些思路，再深入一点，会利用现有的数据作出一些模型来验证这些思路，比如经济学的公式或者数据挖掘那样。前者就是”核心分析”，后者是”技术分析”。

在此，作者就首先提出了第一个观点，分析思维比分析技术更重要。这个观点在ttnn中也曾经提出过，而在我们自己身边，却到处存在分析技术比分析思维更重要的场景。

说起人们的分析思维，每个人都具有，只是尚未形成体系而已。作者加以总结，得出诸如解析、归纳、假设、类比等方法。相信看到这些词汇之后，大家都会觉得自己也会使用分析方法，大多人都会从过去经验中总结出一些教训，这是归纳；会用其他领域的例子拿来做比喻证明本领域的事情，这是类比。不过无意使用这种方法和有意使用这些方法本身就是一种区别。

可以将两种方法作个比较。分析思维是定性的的，而分析技术是定量的。说前者比后者重要的一个依据是”手段总得服务于目的”。但我认为在这点上，我甚至认为作者说得还是不够彻底，说来说去，分析思维和技术，都是手段，还不是分析的目的。比如说归纳，是从众多事物中抽象出一般的规律。

核心方法是目的吗？不是，目的是要得到一种结论。也就是上面提到的第二个观点——分析者的价值在于发现。“发现”，可以算的上是一种目的。不管分析思维多么清晰，或是分析技术多么高超，如果最后没有什么结论，也是白扯。

你别不信这点。反正从我们身边的例子看，确实到处存在这样的现象。一份分析报告，没有任何结论，只是给你一堆图表、统计数字，里面倒是能够充斥一些高深的术语，却好似在炫技一般。可惜，这是一份没有”发现”的报告。确实，要得到”发现”是困难的事情，首先要知道已经发现了哪些东西，否则天真地提出一种自以为是的”发现”，原来已经是被大家熟知的常识，那也挺无趣的。

第三个观点，是分析者究竟应该是如何工作的？是那种循规蹈矩的，按照固定模式思考？

还是像个艺术家一样，不断要突破自己？答案是后者。显然，这对分析者的定义是一种高标准，但确实如此。要将一件事情分析透彻，不能总是抱着旧的脑筋不放，比如就是按照某种现有的模型去分析新问题。

甚至是这套”信息分析学”提出来的体系，若干核心分析方法，虽然看起来是比较基础性的了，但同样是可以怀疑，去突破的。这要求分析者将自己的工作当作一门艺术，而不是程式化的任务。

这个说法是有道理的，但想了想，觉得其实是废话。因为这对任何行业都是一样的，每个行业都可以发挥创造性。就算是做服务生，做售货员，都是可以做到创造性的。再说，像艺术家有什么好啊，也可以说很多艺术家都是没有创造性的，看似创造出”作品”，其实还在消耗前人的积蓄。而真正有创造性的人，从来就是没有好下场。所以我倒觉得说”分析者应当像商人一样工作”更好一些，盯住目标，能用最低成本达到目的就不多花一分钱。

在本书的后半部，重点介绍了若干核心分析方法。比较法、归纳法、假设法、解析法、类别法、逻辑关系法、情景法、图表法、演绎法、综合法。

感觉作者如此描述，似乎并没有构建出一个”分析体系”，只是罗列了一堆方法而已。并没有解决什么场合下用什么方法的问题。但这个问题却给我们留下一些思考的空间。如果将”分析问题”当作一问一答，可以看到，本书做的论述都在告诉你有多少种方法回答问题，却没有告诉你”问题”究竟有哪些种。

至于文中详细描述的核心分析方法，给我很多启示，人们分析问题确实是从按照这些路子做的。不过这些方法似乎也是不同层面的。有的是在分析过程方面，比如比较法、归纳法，都是将重点放在如何分析一个问题上。而情景法、图表法却重在如何表达分析上。有时候，分析的过程，和分析的表达不太容易区分。

上周，我们项目组就有一个很好并且成功跟客户沟通的例子，可以说是将情景和图表结合起来的方法。构造一个应用场景，并且借助设想的图表，来表达我们未来的分析结果，让客户更容易理解如何应用这个结果，以及帮助自己明确后续的分析思路。

不管怎样，这本书对于BI领域中做分析应用，做数据挖掘的同志来说，都是极具参考价值，不妨一读。

微信扫一扫实时了解行业动态

微信扫一扫分享本文给好友