如何解读数据？解读“人”！
在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！
本文作者为腾讯CDC用户研究员风凌
一提到“数据”，可能经常会想到“数字”、“图表”、“模型”、“方程”等容易让人怯步的词语。其实“数据”的真正意义，是躲在背后的那些“人”。
在营销学中，市场的根本在于需求，需求由人而生。因此，我们不应该就数字而数字，就算法而算法，应该自始自终关注“人”，市场研究则更是如此。
有人也许会说，“人”可不好说，有时说谎，有时偏私，真真假假。但，不是有种更简单的想法吗？我们自己本身就是“人”。作为市场研究者，大可不必将自己完完全全剥离在“人”这个概念以外，顶着看似客观的立场，作困兽之斗。
这个时候，也许有人会质疑，如果加入更多自己的想法，你的研究还客观吗？
没错，作为市场研究者，必须客观地看待事实，呈现事实。但事实是什么，如果总把自己孤立在另一边，恐怕这个所谓的事实，也不过是披着云雾的谜团。
在这里，我必须强调，事实的重要性，正是为了看清事实，我们必须“有方法”地在某些情况下，将自己看成是同一边的“人”，某些情况下，将自己独立为另一边的旁观者。
这个“方法”，正是这篇文章试图总结的东西。oracle视频教程
1. 在用户没有表达任何观点，或，还不清楚用户的观点之前，不要有任何想法。
我们不妨恶俗地将自己比喻成“蛔虫”，主人都还没有想法，就算你是肚子里的蛔虫，也不可能会知道些什么。
所以，我们需要开放式问卷，引诱我们的主人试着讲他们的想法，哪怕只是一点点。这就是所谓的定性阶段。
2. 拿着用户的文字反馈，尝试读懂这个“人”，而不是这些“字”。
当问卷回收了，我们“看到”主人们用“文字”写下来的话。这就有两个问题：
这个时候，我们作为同一边的“人”，可以出现了。oracle教程
看着那些留在卷面上的文字，试想一下，那个“你”到底想说什么？这个时候仿佛可以读懂些什么。但必须说明，这个时候的“你”只能是文字背后可能的那个人，而不应该有任何你的自我存在影响着判断。
举个简单的例子，有两个玩家同时说，你的游戏太耗钱了。请好好看看他们的等级，他们的角色，他们的收入/职业等背景信息，你可能会发现一位是中级，一位是高级，一位是肉盾，一位是魔法师，一位是学生，一位是蓝领。
我们试着代入，如果你是中级肉盾，在这个游戏中会面临怎样的情境？因为游戏规则，你常常与高级玩家PK，结果是PK时常常输掉（挫败感过强），归根到底是因为你的角色只是中级，然后会想“如果我练到高级了，就不怕跟高级玩家PK。”最终，频繁花钱练级，花了钱，却发现永远不可能追上高级，那时正好有个问卷弹出来，你毫不犹豫地说“这个游戏太耗钱了”。
经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。[11]
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。
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另一个角色，如果你是高级魔法师，因为你等级高，攻击力强，很多人组你打副本，副本对你而言很简单，但手机端的页面总是复杂而庞大，一晚下来，流量用了一半。第三晚开始，队友喊你，你就得用套餐外流量去参与同盟军。两个礼拜之后，月结日发现话费用了100块在超出的流量上，这时你收到一个问卷，你义愤填膺地说“这个游戏太耗钱了”。
上面的例子是想说明，当你读懂了文字背后的那个人，你会发现前者的“耗钱”根源很可能是玩法的成就感缺失，后者的“耗钱”根源很可能是页面的联网响应，二者讲的可能完全不是同oracle视频一回事。
3. 倾听着用户的话语，与其跟他说话，不如听懂他的话。
有人可能会细心地看到，上面我用了“可能”下结论，说白了，这种代入只是“猜”，你没有任何证据证明这个假设是对的。
没错，不记得哪位名家讲过“大胆假设，小心求证”。如果说前面是如何用“代入”来大胆假设，后面则是如何用“代入”来小心求证。
有了一些粗糙的想法后，作为市场研究者，内心充满了激动和好奇，没有人比我们更想知道自己的假设或想法，到底对不对。这个时候，千万注意，收起我们的激动和好奇。这种先入为主的情绪会成为我们发现事实的障碍。
前面只有文字接触，接下来不妨亲自与用户对话，形式是多样的，电话，面访，现场测试等等。用近乎苛刻的连环追问（这里有技巧，追问的代价绝不能是用户厌烦），让用户自己把自己挖透彻，这个过程可能是痛苦而艰难的，所以你的“代入”变得很重要。只有让用户感觉到，作为同一边的“人”的你存在，他才会愿意做挖掘自己这种艰难的活儿。
案例分享：桌面上放着几款不同品牌的，容量相同材质不同的奶瓶。
请一位中低收入家庭的全职妈妈在挑选的两个中最终选出一个，并且说出原因。两个备选的奶瓶分别是：高端品牌PP材质、一般品牌玻璃材质。最终她选择了一般品牌玻璃材质。她告诉我们，PP材质不知道对小孩好不好，而且自己是全职妈妈，可以照料玻璃材质的，玻璃更安全。
几个环节之后，我们加入这样的内容“为了感谢您，我们额外送您一个赠品，请你随便挑一个带走吧。”结果，她选择了高端品牌PP材质。
这时，你试着代入中低收入家庭的全职妈妈角色，似乎更能读懂她的行为，这个高端品牌可能还是值得信任的，根源可能不在材质上，而在价格上。
| 有了这个想法，追问她“送人吗？还是BB用？送人我给你包装一下，BB用的话可能加个把手好一些。” 这时她告诉我，“谢谢你，那帮我加个把手吧，高端品牌就是讲究啊，我也给BB试试看。”（表情轻松愉悦） “试过如果好的话，可以回头光顾哦！” 她稍微用力眨了一下眼睛，扬起了嘴角“呵呵，好，我们先试试~~~”。说到这里，你懂的了。 （话说回来，真诚建议市场研究人员也不妨修炼一下表情动作的心理投射） |
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4. 与其单独看每个数字，不如串起来读下去，完整地读出一个“人”。oracle数据库教程
从开放式问卷的广度，到与用户对话的深度，我们一直在拼凑和补充材料，“代入”除了帮我们读懂“人”以外，也帮我们描绘了可能存在的问题，可以通俗地理解为“准备上桌的菜”。这个菜到底能上不能上，材料是不是最终做出这个菜，还得继续“小心求证”。
来到定量问卷阶段，将你的材料组织好，送到用户面前，让他们决定，他们想要什么。用户反馈回来之后，我们进入数据清洗、分析、解读阶段。
这里说一下“解读”。
送到我们面前的是一堆数字，一堆图表，我们任务不是告诉大家这个数字是多少，而是数字代表什么。
第一件要做的事是，将自己每种假设的相关数字聚集起来，考察它们是否可以串成链条（俗称“证据链”），如果可以，很好，假设成立。如果不可以，研究一下，假设的漏洞在哪里，也许会发现一个新的结论。
第二件事是，将用户视角下的诸如行为路径、态度轨迹、需求满足过程等链条相关的数字串联起来，看看是否能完整描绘出“人”的形象。如果可以，很好，又一个结论浮现了，如果不可以，检查一下矛盾或缺漏点在哪里，也许会发现用户分类方法不对，另外一个细分维度可能更有效。
举个简单的例子，你有用户对皮肤的元素、颜色、风格、主题的偏好，串联起来，加上一个合适的细分维度对比分析，会发现年龄不同的用户，社会沉浸经历不同，总体风格偏好也存在差异。再类推延伸一下，会发现社会沉浸经历可能会投射在更多其他领域的偏好上。
有人可能会问，这里好像没看见“代入”。其实，在你做的两件事里面，就已经有“代入”。组织证据链、剖绘形象人这两件工作，需要很好地读懂选项占比以及填选项的人，才能做好。
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