關於資料分析與資料探勘的資料10個問題

1，作為支付寶資料首席分析師，你怎麼看待“資料探勘”這個詞?

所謂的“資料探勘”是基於使用者的行為挖掘出有價值的東西，以及這個東西被用到商業環境上。比如非常著名的“啤酒與尿布”的案例，它的背景是在1992年的美國，每週四或者每週五下午5點-7點的時間形成的連鎖銷售。但是這個聯合銷售的方法並不適合任何時間和任何場合，單純地剝離其背景本身，談資料探勘就是一個很泛的事情。

2，你認為，支付寶的資料和淘寶的資料有什麼不一樣?

我不在淘寶工作，所以很難全面地去了解淘寶內的資料。簡單來說，支付寶的資料很廣，它是以結果為導向的，顯示的是買家交易最後一步動作，而淘寶探討的是影響其購買的多項資料，是過程資料，它的資料更深，更細分。

3，作為產品出身的資料分析師，按道理你應該對影響消費者購買以及過程資料更感興趣，為什麼會選擇支付寶這種以結果為導向的交易資料分析呢?

支付寶也有其特殊的優勢。從我個人而言，選擇一個公司做資料分析有幾個理由，第一，公司高層對資料的理解和重視程度;第二，公司的資料量足夠大，足夠豐富，能和你本身的研究方向相契合;第三，公司文化與就是個人性格的匹配，這三點支付寶都符合。

4，你個人認為資料能幫助賣家解決什麼問題?

其實資料的核心就是+將複雜問題簡單化。今天的資料是否成功主要看兩方面：第一是從時間(Righttime)上，資料出現的時間能否在你最需要它的時候出現;第二，從技術層面講，有關資料的技術門檻能不能再降低。如果你能讓你的使用者用2秒時間，只要按一個箭頭就可看到他想看的資料，那麼這些資料就更有價值的。

5，作為產品出身的人，你看資料的角度會和單純的資料分析師有什麼不一樣麼?

從我本身而言，我認為不懂商業的人別談資料。因為做任何資料都應該從問題出發。比如，你在用資料解決問題之前，首先要問自己幾個問題：what is the problem(是什麼問題?);who(使用者是誰);why me(為什麼是我做?);why now(為什麼是現在做?);What scale(使用者層大麼?)。這幾個問題，如果都是YES，那麼這個產品就一定值得做。

6，如果你是支付寶的CEO，你最關心支付寶的哪些資料?

這就要看你所指的時間性了,比如周度,月度,甚至年度是不一樣的。如果你的問題是指周度(week)敏感的話而我的時間只有十分鐘的話我的答案會是:第一，新/老使用者支付成功率;第二，新增使用者數的周環比及最近峰比較;第三，十大業務量最高的支付場景中那一個超出了我的預期。第四，商戶及使用者上週投訴的分類排行榜。

7，現在很多賣家開口閉口就會必談和轉化率，你認為這是賣家最應該關心的資料嗎?

我不是賣家，但是這個問題的答案是：顯然不是。資料是需要背景的'，並不是任何類目，任何級別的賣家他關心的都應該是所謂的流量和轉化率等。比如京東前一段時間最關注的是物流是否給力，因此京東的CEO最想要看的就是送達率的情況，而如果老闆關注的是新品成功率，又或者是追單率等資料，這些資料都不是空想，而是經過沉澱和契合賣家自身發展背景的。因此，肯定不是所有的賣家在任何階段關心的資料都是一樣。

8，你覺得作為淘寶賣家，應該如何使用資料?

賣家更應該學會關注搜尋資料(Buyer demanddata)，而不是交易資料，比如作為一個女裝賣家，你輸入“新款”，會發現，其實早在3月11 日，就應該是春裝打折的時候，如果你對搜尋資料敏感，就更容易發現商機，而不是隻盯著所謂的交易資料不放。要注意的是其實百分之九十影響你的資料不一定在站內。

9，如果你是淘寶賣家，你會關注哪些資料?

如果我是賣家，我關心的資料有兩個緯度：第一，新使用者從那個渠道找到我,看了什麼?買了什麼。;第二，存量使用者中的留存情況。

10，你覺得，一個公司或者一個賣家，如何合理利用資料來制定KPI呢?

很多公司的KPI大多是以業務目標為導向，很少以使用者為導向。其實更好的KPI導向應該是以使用者為核心。我們常說使用者很重要，但是使用者到底有多重要，那些使用者對你更重要,可以量化嗎?。其實要知道使用者對你的感知只要問一個問題就可以，使用者失去你，他會不會不爽?比如失去了QQ密碼，使用者會慌，沒有了支付寶，對使用者影響大麼?從這個角度去分析，自然能找到答案。