离开麦肯锡后，我先后在亚马逊和两家互联网创业公司做市场运营工作。运营是个挺综合的事儿，文要能做创意、谈项目，理要能懂数据、做分析。
平时看团队需要什么，不定期组织培训一下，最近讲讲用Excel做数据分析的基本功。
现在满大街谈论大数据、增长黑客、人工智能、深度学习这些高级词儿，但Excel的应用场景也还是很丰富的。
从数量级上说，一年52周、365天、8,760小时；全国大概有600~2,000个城市；一个品牌的渠道、供应商、门店、SKU、员工等，也就几百到几十万个。
Excel2010单张sheet能处理105万行、1.6万列数据, 基本够用。
所以，这篇没有高大上的概念，没有如何建立深刻的洞察之类。跑步之前，我们先走几步，讲点基本、实用的东西。
当然，根据惯例，文末附赠几句鸡汤。： ）
0 为什么要学点数据分析
这年头，没人会怀疑数据的重要性，但有人会问我，「为什么要自己做数据，不是有专业的数据团队吗？」
是的，大部分公司会配备专职岗位，埋点取数、储存清洗、制作报表、开发可视化后台，还可建立专业模型，做出深度分析。
随着数据变得海量、工具变得专门，我们似乎没有必要也没有能力自己去碰数据了。
但有点数据分析的常识，首先能让你跟数据团队更好地沟通，拿到的原始数据或者分析结果更能满足实际需要。
或者，人手不够时，能撸起袖子自己上。分析经常是个边想边做的过程，夜深人静的时候，自己在数据的迷宫里逛一逛、挖一挖，效率高，也有意思。
最重要的是，数据天生「脏乱差」，很容易被歪曲、被误读，常识能帮助你善加分辨。
举个栗子，分析结果说80%的用户是女生。若你有些常识，又了解自己的产品，就会想，咦，我们这个产品没有身份实名认证，没法精确判断男生、女生，这个结论怎么得出的呢？是否可靠呢？这样你就可以发现、思考潜在的问题。
1 第一步，定义需求
Excel课程很多，但若不带着「解决问题」的思路，把快捷键敲得快如闪电，也只是耍帅罢了。
数据分析，从定义需求、数据搜集开始，来源包括外部的报告、内部的记录，日常的报表、定制的调研等。
我见到小伙伴们提出数据需求，经常有3个层级：
1、高屋建瓴地说，我想看看这个产品、这个市场——这需要数据提供者非常清楚，到底「看什么、怎么看」。
2、相对清晰地说，我要这些数据——例如，我想要这些商品过去一年每月的销售金额。
这其实还是挺模糊的——怎么算金额，付款的还是发货的？美元的还是人民币的？含不含税、含不含退货、含不含折扣？
3、给出完整的表格和描述——规定具体指标、时间跨度、数量单位、呈现方式等。
前期思考得细致，能避免反复折腾、做无用功。要义是，「以终为始」、「结果导向」地思考，我究竟要解决什么问题。
举个栗子，我面试一个小伙伴，简历上写「去年做某促销，活动期间带给全平台交易额增长15%」。
可是，这样能说明活动成功吗？
为了交易额增长，付出多大代价，划算吗？
怎么定义的「增长」？相对平时吗？考虑自然增长或者季节因素了吗？
活动期后，交易额相对基线下降多少（例如有顾客在双十一期间把一年的尿布都囤积了，销量未必增长，只是提前了）？
比起过去类似活动、竞品活动，这次的表现更好吗？
分析并没有那么简单，需要先想明白，我到底想证实或者证伪什么、发现或者解答什么，才决定用什么样的数据可以支撑。
这和Excel能力无关，却是一切分析的逻辑起点。
2 第二步，提出需求
我特别反对把数据需求往微信一扔、邮件一发，就算提出了！一定要跟数据提供者约时间，「过一遍需求」。
1、交代背景，让对方理解目标。这样能够发挥他们的经验，帮助修正需求。
举个栗子，我昨天跟行政小伙伴说，请把这个文件发顺丰次日达。我也可以告诉她，因为紧急情况，这个文件明天中午之前一定要送到北京。
明白最终意图，她就可以发挥自己的经验，用更恰当的方式达到目的。她问我，最近北京快递受到限制，经常晚到，刚好有同事出差到北京，带去可以吗？当然可以！
2、解释指标，让大家的理解在同一层面上。
你会发现，人与人之间的误解，千奇百怪。发出需求的时候，多啰嗦几句，避免起点就是错的。
3、了解数据的可得性，以及需要付出的代价。这一步非常重要，因为找数据也要「二八法则」。
在刚刚做完的一个分析中，同事告诉我，2016年8月进行过一次系统升级。如果要此前的数据，就得大费周章，花一个星期导出整理；如果要此后的数据，几小时就可以搞定。
那么，我们就可以问问自己，是否一定需要此前的数据，还是过去16个月的趋势已经基本满足需求，当场做个决定。
3 第三步，原始数据整合标注
前几天，有个小伙伴给我一页PPT，「理财用户移动终端偏好：小米、三星、华为智能机」。
我一看，这违背常识哈——
理财用户有钱，有钱人很多用iPhone吧。定睛一看，数据来源是TalkingData，我很喜欢这家公司，但是它有些报告更偏重安卓设备分析，不覆盖苹果。
其次，这个报告截至2016年底。手机排名争夺激烈，2017年的格局早就不是这样。
没有定义、来源、时间、单位的数据分析，都是耍流氓。
所以呢，拿到原始数据后，我通常会做以下动作：
1、将多项数据导入同一张Excel大表。
原始数据来源不一、形式不一，可能是Excel，txt，word文件等。整合在一起，方便处理。
2、给每一个数据sheet编号、命名，注明来源日期单位等信息。
原则就是，如果隔壁部门的同事或者6个月后你自己打开，还能看懂、使用。
（这是我做所有文件的原则，6个月后打开，还能明白自己在说什么。）
3、接着，在第一列添加当前行号。如果后面要排序、修改，也容易重新排回原顺序。
4、确认单位，调整格式（例如日期不要有乱码）。
5、检查一下是否有外部链接与公式。
有个快捷键，「Ctrl」键+「~」键，摁住可以暴露单元格的隐藏信息。
正常看到Excel表格是这样的：
按住Ctrl~看到是这样的，暴露里面的公式链接等。
如无特殊情况，避免引用外部数据与公式，容易出错。
好啦，现在你有一个完整、清楚的Excel原始数据文件。
原始数据神圣不可侵犯。这时候，另存新版才进行操作。如果中间过程出现误操作，可以回到原始数据表格去核对、挽救。
4 第四步，检查异常、清洗数据
等我讲完，你就知道，数据清洗是有多重要，否则后面的分析都建立在流沙上。
下面的动作，我会耐心对数据一列列地做完。
1、看数据全貌：
在Excel底部右侧，可以看到选中那列数据的基本信息，例如计数、平均、最大、最小等。
如下图，这列数据，共计8,378行，总额260,334元，人均31元。
判断一下，是否符合常识，有没有问题。
那我怎么知道对不对呢？
你不需要知道精确数值，只需要想想这个数量级是否正确——
假设平时人均都是上千元的，那么，是数据定义错了、单位标识错了、数值本身错了，还是发生了什么状况？
等你做完才发现数据错漏，岂不是很胸闷。
2、是否有「=0」或者干脆空白的数据，正常吗？
选中整张表格数据，在菜单栏上选择「数据」，「筛选」，然后可用每栏的筛选下拉菜单，看看这栏包含哪些数值。
我特别注意「0」或者「空白」的数据。它有可能是正常的，例如某天真是没有人登录或者注册（服务器宕机），也可能数据发生缺失错漏。
如果有大量的「0」或者「空白」，需要思考对我们分析的影响。例如你想统计男生、女生各自的行为，假设1,000个样本点里，有800个没有识别男女，那么这个结果还有代表性吗？
另外，Excel软件对「0」与「空白」的处理不同。例如，有10个数值，2个=0，2个缺失，6个=8。让Excel数一数该列有几个值，会返回「8个」。0值计入，缺失项不计入。
若计算这一列的平均值，Excel会算成，（2*0+6*8）/（2+6），返回6，因为求8个数的平均值。既不是全部10个，也不是非零的那6个。
因此，当我们见到「0」或者「空白」时，需要追问，空白真的是空白吗？零真的是零吗？系统导出数据时，很可能把未曾统计标识为零，或者反之。App当日登录人数未曾统计，或者确实无人登录，意义当然不同。
3、统一数值口径。
这是个无聊而必要的脏活，大家肯定遇到过。
问HR要个员工名单，发现部门那一栏五花八门，「营销部」也会写成「营销中心」、「营销」、「市场营销」、
问客服要个用户问题列表，分类有「账户」、「帐户」、「账号」、「银行账户」……
要先把这些收拾干净，否则无法愉快地进行统计了。
4、相关数据交叉检验。
有时候，同样的数值会在不同数据源中多次出现。
例如，一张sheet是当天在售每种商品的销售件数，另一张sheet是当天每个用户各自买了几件商品。
两张sheet分别加总的值，应该相同。误差也许难免，个把商品或者用户统计不精确时有发生；但若相差太大，again，数据又出错了。
5、用「条件格式」看数据波动，发现异常。
Excel的「条件格式」功能，可以根据数值大小，给单元格画上彩色柱状图。
下图左边，可以发现A栏数据在2016年11月出现断崖式下降；右边B栏，则在2017年12月底出现峰值。
在这个真实案例中，前者是当时发生统计口径变化（不是真实波动）；而后者是促销带来的波动。
比起导成图表，这个功能快速简便，可以发现错误，或者让我们留下总体印象，指导后续的分析。
这5个步骤做完，明显的数据错误应该可以抓出来。
5 尾声：数据是种小动物
总结一下：
1、定义需求——我到底要做什么；
2、提出需求——不能把要求简单写写，邮件一发就算完；
3、整合标注——没有时间日期单位来源的数据都是耍流氓，原始数据神圣不可侵犯；
4、检查异常——世界比想象中错误百出。
你或许会说，这就尾声啦？还没开始分析哪。或者说，有必要在「数据清洗」上花那么多功夫吗？
有的。
真实世界的数据是混乱的，是因为建设这个数据世界的人类，是不完美的。当我们试图用抽象的数据，去阐释我们多样、流动、具象的世界时，人与人之间，人与机器之间，机器与机器之间，有种种的误解与偏差。
虽然隔着屏幕，敲着键盘，我老喜欢用的动词是「摸」，老跟自己的团队说，要亲手去「摸一摸」数据。
它们，并不像塑料玩具，是工业化的产品，整齐、冰凉、规整。它们更像小动物，毛茸茸的、有点脾气，在我们的熟悉、抚触中，慢慢地驯服。
所以，数据分析，听起来是非常炫酷的事，但是，和所有其他事一样，许多基本的工作，既不炫酷，也不轻松。
于是，也和所有其他事一样，做得好的人，是能接受其中不够炫酷的部分的人。安心趟过千万个坑，一步一步向前走。
See it through，and do it right。
所谓professional，就是这个意思。
本文作者：Autumn QT 公众号：清醒贪心记（ID：qtnotes）
关于作者：现居北京，四岁女孩的妈妈，七年麦肯锡咨询，三年互联网运营，目前创业中。天秤座AB型血的纠结星人，主写职场与情场的选择题。
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