如果還沒有聽過增強(qiáng)分析的概念，那么你在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的信息可能需要更新了。

在螞蟻集團(tuán)工作的4年期間，伴隨著內(nèi)部的分析平臺(tái)從單純的可視化工具，一步步開發(fā)出增強(qiáng)分析的各種能力和組件，我始終是第一批吃螃蟹的那撥人。

今天就和大家聊一聊，增強(qiáng)分析給我的日常工作帶來了什么樣的變化，順便展望一下未來的趨勢(shì)。

1?什么是增強(qiáng)分析

增強(qiáng)分析，是由全球最具權(quán)威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner，在2017年提出的一個(gè)概念。

增強(qiáng)分析指的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的技術(shù)，將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察展現(xiàn)等過程自動(dòng)化，從而降低數(shù)據(jù)使用門檻，讓業(yè)務(wù)人員也能完成數(shù)據(jù)交互，得出分析結(jié)論。

大家熟悉的Tableau、PowerBI等可視化工具都在探索增強(qiáng)分析的應(yīng)用。

2017年，我在螞蟻的客戶體驗(yàn)和權(quán)益保障事業(yè)部做數(shù)據(jù)分析。當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)頻繁遇到需要對(duì)單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多維度下鉆并計(jì)算貢獻(xiàn)度的分析場(chǎng)景。

于是我們找到了內(nèi)部的DeepInsight分析平臺(tái)技術(shù)部門，在2018年初，合作產(chǎn)出了第一個(gè)分析組件：樹狀圖，邁出了增強(qiáng)分析的第一步。

接下來以螞蟻集團(tuán)內(nèi)部的分析平臺(tái)為例，對(duì)比一下增強(qiáng)分析和早期的可視化，有什么不同。圖片出自《螞蟻企業(yè)級(jí)BI增強(qiáng)分析白皮書》。

平時(shí)我們用到的可視化圖表是這樣的：

而在增強(qiáng)分析的幫助下，我們能夠快速獲取不同時(shí)段、不同維度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、同環(huán)比變化、貢獻(xiàn)度和事件歸因：

2 增強(qiáng)分析，強(qiáng)在哪里？

早些年，可視化工具的后臺(tái)處理能力還十分有限，導(dǎo)致我們畫圖的時(shí)候，只能接入清洗好的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析師的工作流程一般都是：想好要畫什么圖->清洗出對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)->可視化后臺(tái)接入數(shù)據(jù)源->繪制圖表。

想展示全國(guó)每個(gè)城市的銷售額，需要洗出一張銷售額統(tǒng)計(jì)表；想展示每個(gè)商品大類的毛利，就再洗一張毛利統(tǒng)計(jì)表。

假設(shè)某天業(yè)務(wù)突然提出，想要在一張圖里面，看到每個(gè)商品大類的毛利和毛利率，數(shù)據(jù)分析師就要重新洗一張表。

如果某類商品的毛利率下滑，業(yè)務(wù)想知道具體的原因，那么這張圖沒法解釋，數(shù)據(jù)分析師只能再次清洗數(shù)據(jù)，做下鉆分析。

而增強(qiáng)分析的后臺(tái)能夠接入幾百萬行的明細(xì)數(shù)據(jù)，后臺(tái)計(jì)算以秒級(jí)響應(yīng)，展示在前端的圖表上。

有了強(qiáng)大的算力支持，加上增強(qiáng)分析內(nèi)置的計(jì)算字段功能的升級(jí)，很多需要在數(shù)據(jù)清洗階段完成的計(jì)算（比方說排名、留存率等等），現(xiàn)在也可以放在可視化的后臺(tái)去做了，這樣就大大的提高了分析的靈活度。

回到上面的業(yè)務(wù)需求，只需要接入一張包含銷售和毛利的明細(xì)表，通過計(jì)算字段的功能，設(shè)置出“毛利率”（毛利/銷售額）這個(gè)指標(biāo)，就可以滿足了，不需要再次清洗和接入數(shù)據(jù)。

更方便的是，只要這張明細(xì)表包含商品大類的下鉆維度（例如商品SKU），就可以實(shí)現(xiàn)毛利率的下鉆歸因。

由于所有數(shù)據(jù)都來自于一張明細(xì)表，數(shù)據(jù)一致性的問題也能得到很好的解決，再也不需要開會(huì)之前先拉著各方對(duì)數(shù)據(jù)口徑了。

一些描述性的統(tǒng)計(jì)，以及貢獻(xiàn)度的計(jì)算，都可以由增強(qiáng)分析后臺(tái)完成。所見即所得，業(yè)務(wù)截個(gè)圖，直接就能拿去用。

我在阿里做社區(qū)團(tuán)購(gòu)業(yè)務(wù)的時(shí)候，就是靠著這樣一張明細(xì)寬表和增強(qiáng)分析，搞定了業(yè)務(wù)80%的日常看數(shù)和分析的需求。

以下列舉了這張寬表能支持的部分需求：

1）DAU、新用戶、客單價(jià)、GMV等核心指標(biāo)的數(shù)值與趨勢(shì)，有業(yè)務(wù)目標(biāo)時(shí)，還能追蹤完成進(jìn)度；

2）每周GMV的波動(dòng)歸因，by 區(qū)域、商品品類、地推人員... 用到的組件形式如下，每張卡片包含實(shí)際數(shù)值和變化率，能夠按照表字段之間的映射關(guān)系展開到子節(jié)點(diǎn)，并展示對(duì)父節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)度；

3）不同營(yíng)銷活動(dòng)的達(dá)成情況與GMV貢獻(xiàn)；

4）商品的坑產(chǎn)，不同區(qū)域賣得好的商品SKU；

5）xx區(qū)域因特殊原因交通管制，無法履約，需要導(dǎo)出批量退款的訂單；

6）不同網(wǎng)格倉(cāng)，購(gòu)買了冷藏冷凍品的用戶，退貨件數(shù)占比與7日留存率的相關(guān)性；

我就是用這個(gè)分析證明了某個(gè)城市的網(wǎng)格倉(cāng)服務(wù)質(zhì)量存在問題，幫助省域負(fù)責(zé)人推動(dòng)一個(gè)網(wǎng)格倉(cāng)更換供應(yīng)商，一個(gè)網(wǎng)格倉(cāng)更換地址，和業(yè)務(wù)建立了良好的合作關(guān)系。

詳情可以參考去年11月2日，《業(yè)務(wù)方知讓我取數(shù)，不聽我的建議怎么辦？》這期內(nèi)容。

7）疑似刷單的團(tuán)點(diǎn)、用戶、商品清單

3?如何用好增強(qiáng)分析？

不難發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)分析能夠發(fā)揮這么大的作用，主要就是在于這張寬表的搭建。

這一方面需要比較完善的數(shù)據(jù)基建；另一方面，對(duì)于數(shù)據(jù)分析師的業(yè)務(wù)理解也有很高的要求，知道哪些維度對(duì)于業(yè)務(wù)的分析是有參考意義的。

以上文提到的疑似刷單為例：

為什么會(huì)出現(xiàn)刷單的現(xiàn)象？是因?yàn)槠脚_(tái)為了獲取新用戶，會(huì)拿出少量SKU（例如：雞蛋、土豆、可樂、抽紙、牙膏等等）來做新人活動(dòng)，犧牲部分利潤(rùn)，以獲取用戶的增長(zhǎng)。

而可樂、抽紙、牙膏這類保質(zhì)期長(zhǎng)、易存放、銷路廣、不愁賣的商品（俗稱標(biāo)品），一旦活動(dòng)價(jià)格打得過低（例如：一罐可樂券后僅1元），存在套利空間，就會(huì)吸引一些商家或者黑灰產(chǎn)批量注冊(cè)新賬號(hào)，統(tǒng)一下單到一個(gè)團(tuán)點(diǎn)，用于囤積貨品。

因此，刷單的行為，在數(shù)據(jù)上會(huì)有如下特征：

• 某個(gè)新人活動(dòng)單品（如可樂）的件數(shù)占比過高

• 這個(gè)單品的銷售集中在少數(shù)幾個(gè)團(tuán)點(diǎn)

• 這些團(tuán)點(diǎn)幾乎沒有老用戶下單，新用戶占絕大多數(shù)

• 這些新用戶只買了一件新人活動(dòng)單品，沒有購(gòu)買任何其他的商品

我們就可以按照這樣的排查順序，做出可視化看板，利用增強(qiáng)分析，對(duì)單品件數(shù)占比的異動(dòng)設(shè)置提示，然后業(yè)務(wù)就可以自己查看并采取行動(dòng)了。

通常地推主管會(huì)安排對(duì)涉事團(tuán)點(diǎn)的排查，必要時(shí)進(jìn)行強(qiáng)制關(guān)閉；營(yíng)銷和商品主管會(huì)重新評(píng)估商品的活動(dòng)力度，防止出現(xiàn)負(fù)毛利的情況。

歸根結(jié)底，社區(qū)團(tuán)購(gòu)做的是存量用戶的復(fù)購(gòu)生意，前期犧牲利潤(rùn)以獲取用戶的增長(zhǎng)，不是為了DAU和新用戶的數(shù)字增長(zhǎng)，而是為了獲取未來有可能長(zhǎng)期復(fù)購(gòu)的真實(shí)用戶。

所以，對(duì)用戶健康度的關(guān)注，對(duì)于業(yè)務(wù)的健康發(fā)展有至關(guān)重要的作用，是早期的一項(xiàng)重要工作。

而有些區(qū)域，為了完成新用戶的目標(biāo)，甚至故意變著法兒縱容刷單的行為。我和部分區(qū)域的地推小組長(zhǎng)聊過，他們都開玩笑說是化學(xué)拉新。

一段時(shí)間后，這些區(qū)域的DAU、GMV，都呈現(xiàn)出非常不健康的形態(tài)，無異于自毀長(zhǎng)城。

因?yàn)闃I(yè)務(wù)早期發(fā)展，需要關(guān)注用戶的健康度，所以需要對(duì)刷單行為進(jìn)行監(jiān)控；因?yàn)樗斡猩鲜龅臉I(yè)務(wù)邏輯，所以明細(xì)表中，需要是否新用戶、商品SKU、團(tuán)點(diǎn)id、團(tuán)點(diǎn)所屬地推人員等維度的字段。

以上就是設(shè)計(jì)明細(xì)寬表時(shí)的典型思路。

有了增強(qiáng)分析之后，業(yè)務(wù)就不需要因?yàn)槿粘５囊恍┲笜?biāo)統(tǒng)計(jì)、波動(dòng)歸因等問題來麻煩分析師了，數(shù)據(jù)分析師是不是就沒事做了呢？

我把節(jié)省出的時(shí)間，用來深入研究核心用戶該怎么定義，他們經(jīng)常購(gòu)買什么樣的商品，是怎么一步步對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生粘性的；我對(duì)現(xiàn)有的指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化，讓每個(gè)職能團(tuán)隊(duì)都和總目標(biāo)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，通過數(shù)據(jù)輔助的方式，解決團(tuán)隊(duì)中的協(xié)同問題。

這類事情，才是數(shù)據(jù)分析師產(chǎn)生深度業(yè)務(wù)價(jià)值的體現(xiàn)。