数据分析这么干，运营吵架少一半做数据分析的同学最常服务运

做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。
运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
今天我们就先看其中最大的一个问题。运营的工种有很多（如下图），其中活动运营是策略性最强，和数据分析关系最紧密，也是怼的最多的岗位，今天就用它举例子。

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请听题：
某游戏APP ，用户活跃率在5月出现轻微下降情况，活动运营小组决定做一个签到打卡的活动，提高用户活跃度（具体提高多少没说），现活动前后数据如下图所示。
活动运营小组坚持称：如果不是做活动， 5月份自然增长是下跌的。老板认为这是扯淡。活动运营小组称：数据分析师应利用人工智能大数据，精准分析出自然增长率。

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问：你是数据分析师，你该怎么办？
【数据分析这么干，运营吵架少一半】01
科学旗号下的荒唐事
首先问，这个题的题眼在哪里？
A、用户活跃率减少
B、自然增长率
C、人工智能大数据
一
我们先反问一个问题：某天，一个人拿着弓来问你：“请用人工智能大数据精确分析一下，我比自然命中率高了多少”你会怎么办？你会抄起键盘开始叭叭写代码吗？——不会！你会先问他：“你射的是啥？”
如果他说：我也不知道射的啥，你帮我分析分析？你会咋办？你会用人工智能大数据分析他要射什么东西吗？——当然不会！有礼貌的话，你会让他先把自己射的箭找到；没礼貌的话，你可以直接口吐芬芳了。因为即使是幼儿园的小朋友都知道：射箭要先树个靶子。这是常识。
所以整体的题眼是：具体提高多少没说。甚至题目本身都是有问题的。请注意问题的来源是活跃用户数量减少。结果运营在设目标的时候变成了用户活跃度。一字之差，含义就从清晰变模糊。
● 到底什么算“度”
● 含义是用户活跃人数，为啥不直接用？
● 含义是用户活跃率？大家的公式是否一样？
● 含义是综合计算的，计算公式和权重又是啥？
指标本身不清晰，又没有明确指出要提升多少，对活动后分析是一场灾难。简直就是射箭故事的翻版。问题是：为啥会出这么奇葩的事。
02
荒唐背后的苦衷
真正在企业上过班就知道：并非所有决策都是高度理性的，比如：
● 这是常规活动，运营只是拿着模板改了改就推上线了
● 这是老板亲自指示干的，咱也看不懂，咱也不敢问
● 这是一种商业直觉：我感觉有问题了！等到真观察到再改已经来不及了
● 这是一种迷信：你们不是有人工智能大数据吗，应该duang！一下就有了吧
总之，真实企业里，大概：
● 30%的活动方案没有写清楚，只有个含糊的：“提高消费/提高活跃”
● 30%的活动方案用词不严谨，活跃度、活跃值、活跃力一类的玄幻概念满天飞
● 30%的活动方案没有做过测算，都是拍脑袋决策，甚至提1亿的目标，只为口号顺口
● 只有大概10%方案能认真写清楚：提高用户活跃人数， 5月dau维持在XX水平以上