很多同學很疑惑：為什麼我做的數據分析和別人講的差別那麼大？？？有一個重要的原因，是數據分析的問題場景不一樣。不同的問題場景，意味著數據指標，分析邏輯，輸出內容都不一樣，有些場景差異之大，以至於不熟悉的人完全上手不了。
那到底有哪些場景呢？這裡簡單盤點一下。
首先，toB和toC業務是完全不同兩大場景。toC業務面對的是個人的衣食住行的需求，離我們的生活很近。經常我們把自己當做消費者思考一下，就能理解toC業務是做什麼的。而toB業務則是服務企業生產經營，很多同學不能直觀理解。
更難的點是：toB類業務數據記錄往往很少。toB類本質上就是「談生意」。談生意，就需要大量的線下溝通，越大的客戶，要求越多，越不能指望客戶在一個APP里戳兩下就把幾千萬上億的錢掏出腰包。而很多toB企業的數字化程度很低，溝通過程基本都靠銷售自己完成，導致過程數據嚴重缺失。數據缺失，自然導致數據分析師很難分析出啥東西了。
其次，在toC業務里，線上業務和線下業務是兩大有差異場景。
線上業務：APP、H5、小程序
線下業務：店鋪、業務員、電話推銷、簡訊
在2023年，大家對線上業務反而更熟悉。每天點外賣，買東西、看視頻都指望手機呢。對線下業務反而生疏了，除了偶爾逛逛街，大部分電話/簡訊推銷都被人們自動無視了。
線上業務與線下業務的最大區別在於數據量。線下業務數據量很少，很多時候，連基礎的RFM分析都做不了（因為沒有用戶ID），相當多的線下業務，是基於訂單、工單、採購單等單據進行分析的，這一點讓習慣了線上數據的同學們非常難受。不過線下業務的分析，都有其成熟、固定的邏輯和套路，是可以通過學習掌握的。
再次，在一個企業內，根據工作流程不同，分析的場景有明顯差異，簡單的可以分成：
1、前台：直接面向用戶的，產生收入，獲取客戶的（銷售、推廣、增長）
2、中台：對前台起輔助作用，增加收入，減少損失的（品牌、營銷、運營、風控）
1、前台：直接面向用戶的，產生收入，獲取客戶的（銷售、推廣、增長）
2、中台：對前台起輔助作用，增加收入，減少損失的（品牌、營銷、運營、風控）
前中後台差異是非常大的：
前台的分析大多可以用：人、貨、場的邏輯來描述。因為直接產生收入，所以相對容易通過拆解構成收入的指標，來區分出影響收入的因素，進而找出問題來源。
中台的分析就複雜一些。因為是疊加在銷售之上增加收入，減少損失。所以各種因素相互交織，較難分析清楚。
比如：
這使得中台的數據分析，分析邏輯都很複雜，並且需要多角度，多批次的測試和對比，才能見效。
後台的分析則更糾結。
一方面，後台的採購、供應、生產，受生產線、交通等客觀條件限制，短時間內有能力上限；
另一方面，後台的供應量又受到前端影響，需求預測不準，需求反覆變動，都讓後台亂成一鍋粥，分析也不會准。
所以，雖然後台也有類似EOQ模型、分配與網絡模型這些科學算法，但是還是得結合前台的一起看，該拍腦袋還得拍。
當然，如果和toC/toB、線上/線下結合，能產生的場景就更多了。比如都是在線上賣商品，平台電商（入駐天貓、抖音、拼多多等平台）自營電商（自建APP並推廣）就是完全不同兩個場景。數據來源，運營方式，分析思路都不同。
所以，想做數據分析做得 深入，具體問題，具體分析這八個字是非常重要的。具體到一個業務場景里，就容易討論清楚。如果只浮於表面，光說：「數據分析就是做對比」，誰跟誰比，比啥指標，比出來差異又咋解釋，一竅不通，自然不能分析出好結果。
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