小夥們經常聽到這樣一句話：“數據分析師一定要懂業務！”那到底啥玩意纔是業務？懂多少纔算懂業務？今天跟大家分享一下。
一、什麼是業務？
業務是相對於技術和行政來說的，是企業裏一種通俗稱呼：
財務、後勤、人力等常規部門，統稱：行政
開發、數據、運維等技術部門，統稱：技術
銷售、市場、運營、產品等部門，統稱：業務
直觀上看，業務就是負責給企業創造價值的部門，而技術、行政，都是支持他們的輔助工。不過，在互聯網公司裏，會以工作室/項目組的形式，把產品、開發、運營打包在一起幹活。這時候業務就特指產品、運營等工作，相對應的，開發、數據就是技術。
二、什麼是“懂”業務？
懂業務，簡單來說就是知道業務在幹什麼。由於不同行業做的事情差別巨大。因此，懂業務，並不是一個唯一的答案，而是分行業來理解的。包括五個層面：
第一層：這個行業是做什麼的（商品？客戶？經營方式？）
第二層：這個公司在行業裏是什麼地位（榜一大哥？跟班小弟？）
第三層：這個公司的是怎麼分工的，各自負責哪一塊？
第四層：具體到部門（銷售、市場、運營……）是怎麼工作的？
第五層：具體到一項工作（運營活動、市場策劃……）是怎麼開展的？
三、爲什麼要懂業務？
很多新手會好奇：做數據的，明明用的是SQL、Python、BI工具，學的是統計學、運籌學、算法，爲啥要懂行業呢？這裏有三個重要原因。
1、要分析的問題，從業務裏來。
日常分析的問題，經常是：
爲什麼轉化率低了？
爲什麼DAU降了？
爲什麼活動不達標？
起碼得先知道：
到底是什麼APP？
轉化的是什麼產品？
轉化的流程有幾步？
活動規則是啥？怎麼推廣的？
才能分析出原因，不然怎麼分析呢？
2、要使用的數據，從業務裏來。
數據不是天上掉下來的，而是業務流程裏採集來的。不同的流程，採集到的數據也不一樣，不瞭解業務流程，很有可能連數據都沒有，更不要談分析了。
3、選擇分析方法，要貼業務實際。
很多新手不懂業務，胡亂分析，鬧得笑話能有一籮筐
“我發現二月份銷售很差，得趕緊改進！”
“我用迴歸模型+逐步迴歸法，發現優惠力度越大，用戶買得越多！”
“我通過聚類模型，發現我們的用戶70%都只有1次消費yeah！”
這種結論，經常被業務部門同事噴，“廢話！”“沒有用！”“我早知道了！”總之，不結合業務，做數據分析的就和古代的酸秀才一樣，滿口之乎者也，辦事百無一用。
所以說：懂業務是必須的。但是這麼多東西，要怎麼一步步弄懂呢？
四、如何做到懂業務？
業務的五層次中，第一二層，是相對基礎和固定的。一段時間內，市場上的行業分類不會有大變化，比如傳統行業常見分類如下圖。
因此，這些基礎行業信息，可以通過行業報告和行業新聞來關注。大家都對互聯網很感興趣，可以關注：36kr、虎嗅等行業新聞多的網站，或者從艾瑞、易觀等行業研究網站下載行業報告，補充基礎知識。
第三四五層，則和具體的公司有關係。需要大家在日常工作中多總結，多觀察。不過，互聯網和傳統企業，都有一些相對固定的業務場景。有興趣的話，後邊我慢慢分享哦。
五、特別注意
要注意的是，很多比如微信、淘寶、美團、抖音這種超級APP，它們都屬於平臺型App，裏邊其實包含了很多種業務。並非是單一業務（如下圖）。
因此，不能簡單地認爲：電商就是賣貨的，開直播就是宰榜一大哥的。某東平臺，也不是大強子寄快遞，奶茶妹當客服……雖然我們作爲消費者，只使用了其中一種服務，但平臺本身是很豐富的。
想理解其內部是怎麼分工的，有兩種方法：
搜《XX公司組織架構調整》《XX公司變動》這種關鍵詞，一般大公司的架構調整，都會發新聞，新聞中會介紹該公司內部分了幾個事業部，大概是做什麼的。
上求職網站，搜XX公司下邊崗位，重點看有哪些業務部門在招人，然後再拿着這些業務部門的名字，一個個搜：這個部門是做什麼的。
這樣信息收集得多，也就越解越多了。雖然過程很辛苦，但是爲了進大廠，還是值得的。
源：碼工小熊