2024年了，教你几种“数据驱动”的方法

在商业竞争中，数据已成为企业运营的关键。本文将分享一些实用的方法，通过改口径、加定语、改逻辑、换指标等手段，实现通过修改数据表达方式来驱动的业务增长。但需要注意的是，真正的数据驱动需要结合业务实际，建立在真实、可靠的数据基础上。一起来看看这篇文章吧。

经常做过数据分析的朋友都知道，提升业绩最快的方法只有一个，那就是改口径。

改口径只要一瞬间就能完成，而且一搬只需要一个数据分析师就够了，人均的产出极高。

相比其他的方式要动用大量的人力物力，还需要小半年的时间才能见效的方法，不知道高到哪里去。

业务同学要提高业绩增长，还需要靠产品驱动，营销驱动等等不同的策略。

但数据分析师很简单直接，改改数据，直接用“数据驱动”。

这里分享一下怎么用数据驱动的几种方法。

一、加定语

第一种“数据驱动”的方法是加定语。

只要定语加的多谁都可以是第一。

这两年新能源市场出新车的速度之快，让人目不暇接。厂家为了让人记住他们的车子，就要不停的出现在公众视线内，于是各种排行榜就出现了。

比如理想发布新势力品牌销量榜，榜上理想遥遥领先。为啥？因为这个榜单限定了“新势力”。理想自从在这个榜单上遥遥领先后，几乎每周都发布这个榜单，使得理想的品牌知名度快速提高。

不过理想这个榜单还不算特别离谱，毕竟新势力还算是对手众多，在新势力中拿一个第一确实也算是比较好的成绩了。

下面这位就稍稍有点离谱了。

某图2021年的新车上市后发布了一张海报，拿下了某个市场的第一。

这个第一的定语足够长，我给你念念“以超32万品牌知道均价位列成熟车企中国品牌第一位”，一共24个字，32万品牌指导均价、成熟车企、中国品牌，至少三个定语，这样限定条件下基本上已经没剩啥了对手了把。

去年的合资车日子不好过，曾经的销冠丰田大众都下跌很厉害。于是丰田的海报也只能开始加定语了，去年2月的销量也只是写上了“合资”的新头部。

这样的例子比比皆是，除了汽车圈，手机圈里也满满的都是这样的限定定语的榜单。

总之，只要不是第一，就加定语。

只要定语足够多，对手足够少，总能找到一个第一。

二、改指标逻辑

第二种办法是修改指标的逻辑。

这种做法不单单是数据分析师会做，就算在以严谨著称的财务分析当中，这种情况也相当常见。

财务的分析，因为财务指标就是固定的三张表，指标本身基本不能够修改，但是指标的计算逻辑是可以修改的。

比如，在2013年，鞍钢集团面临巨大的盈利压力。该公司已连续两年亏损，如果当年再次亏损，可能面临暂停交易甚至退市的风险。

到了2014年4月9日，鞍钢公布了其财务报告，宣布2013年实现了正盈利，同比增长高达119.13%，成功避免了亏损的局面。

那么，鞍钢是如何实现这一扭亏为盈的呢？

其实答案就是“数据驱动”。

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在那几年，钢铁市场长期低迷，市场环境很差，普遍认为扭亏几乎无望。鞍钢能够实现扭亏，靠的是调整折旧年限的方法来实现的。

鞍钢把房屋和建筑物的折旧年限从30年延长到了40年，机械设备和传动设备的折旧年限也从15年增加到了19年。这样一来，每年的折旧成本被摊薄了。

调整之后，鞍钢在2013年的净利润比2012年增加了约9亿，达到了7.7亿元。换句话说，如果不对折旧年限进行调整，鞍钢2013年的净利润实际上仍是亏损的。

这种做法不是一家公司这样操作。当年三钢闽光、山东钢铁、富春环保、方太特岗、河北钢铁等多家企业都用过这样的方法。

业务本身没变化，改了一个口径，业务就扭亏为盈了。数据驱动你就说厉不厉害把。

三、换指标

第三种方法，就是换一个指标。

举个例子，有个产品功能新上线，本来目的是希望能提升用户的使用时长。但上线后发现，这个功能并没有像预期那样影响用户的停留时长。

这时候怎么办呢？

那就不看停留时长了，看看有什么其他增长的指标。经过数据分析师一顿操作，终于在一百多个口径下的指标中发现，产品上线后，安卓用户中的活跃用户打开APP的次数更高了。于是产品功能的上线终于算是取得了成功。

这种做法的核心就是一定要找到一个满意的指标为止，如果找不到满意的指标，那么就是数据分析做的还不够深入，没有找到隐藏的信息。

还有些情况更加直接。有的领导安排的任务就是“分析一下这个功能的价值”，也就表明了领导需要找一个正向指标做汇报，不是正向的指标就一直分析到正向为止。

甚至我有个朋友告诉我，他们的领导直接要求找到一个能显示增长30%的指标，然后让数据团队去凑这样的数据，当时听到真的惊了。

这些都是数据分析领域里常见的一些“潜规则”。

四、假数据

如果你嫌前面的“数据驱动”太麻烦，还得找指标改口径啥的，其实还有更简单的方法，那就是直接造假。

指标还是这个指标，口径还是这个口径，定语也是这个定语，但是报给你的数就是个假数字。

这个方法近两年的日企向我们展示了很多次。

随手一搜，就看到很多这样的案例：

1. 2017年8月，日本钢铁企业神户制钢所被曝光产品篡改数据、以次充好。潜在受害者遍及约500家日本国内外企业，波及汽车、铁路、航空、航天等众多行业。
2. 2017年11月，日本碳纤维材料巨头东丽集团承认子公司东丽HC篡改车用材料产品强度数据。公司高层早已知悉此事，但辩称篡改数据并不违法，“没有发现任何安全问题”。
3. 2018年2月，三菱电机全资子公司TOKAN承认253种橡胶产品未经质量检查，其产品在新干线铁路车辆和电梯等设备上广泛应用。
4. 2021年2月，制药企业小林化工被曝光造假，累计有200多名患者服用该公司药品后出现不同程度的健康受损。一些患者服药后失去意识，造成了22起交通事故，还有2名患者服药后死亡。更离谱的是，企业管理层承认16年前就掌握这一情况，却一直放任不管。
5. 2021年7月，三菱电机被曝光产品检验数据造假，且可能持续30年以上。三菱电机社长杉山武史引咎辞职。

这种做法非常方便，而且几乎没有损失，只需要鞠躬致歉即可。

这方面，小日子的数据驱动的技术遥遥领先。

今天这篇是纯粹的整活文章，内容均不是真正的“数据驱动”，千万不要模仿。

如果真的是没办法必须要做，那么加定语、改逻辑、换指标这几项还可以搞搞，毕竟估计你平时也没少干。有时候业务也确实需要一些这样的灵活性。

但假数据这种事可千万别干，稍微正规有点的企业发现了主观作假都是会辞退的，甚至会有法律风险。

最后，2024年到了，祝各位数据分析师新的一年，不会遇到上面这种奇葩需求。