询问数据正确问题的简单策略

随着公司收集越来越多的数据，最终目标是将这些数据转换为可帮助他们优化业务绩效的见解。例如，他们可能想知道自己的哪个客户群最赚钱？他们如何减少客户获取成本？其旗舰产品的哪些功能未得到充分利用或需要增强？他们哪个最佳员工有潜在的飞行风险？在大多数情况下，回答以下问题之一将导致。。。更多问题。

当您可以询问数据的问题无穷无尽，但是寻找答案的时间和资源却没有时，您需要一种策略来查询数据以获取有意义的见解。我们经常喜欢说：“没有愚蠢的问题。”但是，在分析方面，某些问题的措辞可能不恰当，构思不当或被误导。它们可能导致对数据的昂贵且耗时的考察，而这些调查不会产生任何可行的见解。

法国哲学家伏尔泰说：“根据他的问题而不是他的回答来判断一个人。”可以将相同的标准应用于组织。努力从数据中获取有意义的见解的公司通常没有提出正确的问题。问题的质量越好，您的见解就越有价值。准备工作是成功查询数据和发现有意义的见解的关键成功因素。

为什么需要计划，而不仅仅是好奇心

虽然令人不安的问题可以使您勇敢地寻求在数据中寻找答案，但这还不够。正如我们在These修斯和牛头怪的希腊传说中发现的那样，如果您要活着摆脱数据迷宫，则需要一个计划。如果您不熟悉这个古老的故事，These修斯是一位年轻的希腊王子，他自愿为米诺斯国王的半牛半人妖奉献了雅典的祭物。us修斯的目标是在迷宫中杀死牛头怪，使雅典不再需要为他们的逝世致敬。These修斯拥有强壮的身体，而大脑则是另一回事。除了杀死牛头怪之外，他没有在探索的细节上花很多心思。

幸运的是，米诺斯国王（KingMinos）的女儿阿里亚德（Ariadne）爱上了希腊英雄，她希望wanted修斯能够继续他的使命。她知道他会在牛头怪的迷宫中迷路，并且他需要武器来击败野兽。Ariadne用剑秘密地武装着These修斯，并给了他一个线球，让他走出迷宫。尽管These修斯有一个崇高的目标（杀死牛头怪），但他却没有一个合理的计划（在迷宫中生存）。同样，如果您在没有充分准备的情况下进入数据迷宫，则很容易在分析过程中迷失方向，而无法获得有价值的见解。

在与多家公司作为分析顾问合作超过15年之后，我开发了一个简单的公式，可以帮助您将任何分析，仪表板或其他与数据相关的项目指向正确的方向。此外，该公式不仅适用于分析从业人员，还可以被业务专业人员用来帮助提出正确的问题。该框架基于以下前提：我们需要回答的问题是由受众驱动的。例如，财务团队关心的内容将不同于营销或人力资源团队的兴趣或需求。为了产生有影响力的见解，您需要了解受众的需求（分析/BI团队），或者如果您是受众（领导，业务团队），则需要弄清您的需求。

在我的新书《有效数据讲故事》中，我介绍了4D受众框架，该框架着重于四个相互联系的维度（4D），即问题，结果，行动和措施。这四个维度可以帮助您将注意力集中在数据（线程）中，并让您的问题更集中（剑）。该框架强调了在观众的主要挑战，活动和目标方面获得背景和清晰度的重要性。以下每个维度都有助于丰富您的分析视角并帮助您提出正确的数据问题：

1.问题：听众想要解决的关键挑战或问题。他们可能希望使业务的某个方面比当前更有效。例如，一个问题可能是您的营销团队正在努力产生足够数量的新业务线索。您越了解问题及其后果，您就越能充分发现潜在的原因和解决方案。问题明确后，您不太可能漫无目的地浏览数据。

2.结果：受众想要实现的战略目标或预期的最终结果。如果问题代表当前状态，则结果代表未来或期望状态。当明确指出期望的结果（一个特定的目标）时，您就会知道差距有多大，需要完成哪些工作。例如，您的营销团队可能已经制定了在下个季度将潜在客户数量增加60％的目标。如果您的听众尚未确定结果，则可能需要代表他们设置一个合理的结果。

3.行动：您的受众已实施（或将要解决）解决问题或取得成果的关键活动和战略计划。它们代表金钱，时间和资源的投资，这些投资，资源和时间对您的听众来说是至关重要的。例如，您的营销团队可能专注于扩展其虚拟营销活动或增强其数字营销工作以吸引更多潜在客户。您对这些活动或计划发现的任何见解都将引起您的观众的极大兴趣。

4.度量：用于突出问题，监视计划的绩效并定义预期结果的实现的关键度量和其他数据。并非所有数据都与回答关键问题相关或有用。了解哪些度量标准和维度很重要以及如何解释它们的含义对于理解数字至关重要。例如，如果您知道营销团队正在研究总查询，总合格线索和每条线索的成本，则您希望将分析重点放在这些关键指标上，以免与听众的距离误入歧途专注于。

为了说明这些不同的维度如何组合在一起，并可以帮助您从数据中进行策略性的操作，我想使用GPS类比。您首先要了解听众的出发点（他们的问题或当前状态），然后寻求了解他们的预期目标是什么（他们的预期结果或未来状态）。您检查他们的运输路线和方式（行动或活动），然后评估实现其目标的进度（措施或关键指标）。这个简单的公式可确保您不会迷失在数据迷宫中，并可以提出正确的数据问题。

在他们的电子书中，“数据驱动：创建数据文化”，数据科学家希拉里·梅森（HilaryMason）和DJ帕蒂尔（DJPatil）说：“提出正确的问题需要领域知识和专业知识，再加上敏锐的发现问题，查看可用数据以及匹配两者的能力。它还需要同理心。”如果您对我介绍的以受众为中心的框架采取整体方法，那么您将拥有同理心和上下文信息，可以从数据中发现有价值的见解。正如发明人查尔斯·凯特林（CharlesKettering）或哲学家约翰·杜威（JohnDewey）所说，“定义明确的问题是解决了一半的问题。”如果您想向数据提出正确的问题，那么您必须首先设法理解我提到的四个基于受众的维度。只有这样，您才可以准备进入数据迷宫，以更有效和高效的方式发现有意义的见解。祝好运！