摘要：别再把“跑数”当成“分析”——真正的业务分析模型，是把商业问题翻译成可量化假设，再用数据验证、策略落地、闭环迭代的三段式飞轮。

文 /编辑：红墨

AI在一定程度上确实给大家的生活方式提供了很多便利，但这也不能证明AI可以包含一切。

别再把“跑数”当成“分析”——真正的业务分析模型，是把商业问题翻译成可量化假设，再用数据验证、策略落地、闭环迭代的三段式飞轮。

文章给出一张“从指标树到决策表”的实操地图：先搭北极星指标，再拆因果链，最后用实验设计取代无脑 AB 测试，让 SQL 只负责“取证”，而不是“破案”。

看完你会发现，模型离业务只差一个“会讲故事的漏斗”。

有个朋友在一家互联网公司做数据分析，每天忙得团团转，不是帮运营拉数据，就是给产品经理做报表。

他觉得自己像个“人肉SQL机器”，键盘敲得冒烟，但价值感越来越低。直到公司引入了一套智能数据系统，大部分取数活儿机器都能干了，他一下子慌了。

领导找他谈话，话说得挺直接：“如果只是拉个数、跑个测试，机器比你快还比你准，你想过自己还能干啥没？”那段时间他压力巨大，甚至怀疑这行是不是干到头了。

后来他们部门来了个新总监，看他整天闷头跑数据，就把他叫到会议室聊了几句。

总监问他：“你觉得分析是干啥的？就是出数吗？那你和打印机有啥区别。”朋友被问愣了。

总监接着说：“真正的分析，是你得先弄明白业务到底卡在哪了，然后自己提出‘我觉得问题可能是A，咱们可以用数据验证一下’，最后告诉别人‘根据结果我建议你做B，大概能提升多少’。”

这套思路，朋友后来才知道，就是业内常说的“假设-验证-迭代”飞论。

他试着用这个方法去做事，有一次业务部门抱怨新用户注册完不用功能，过去可能就是给个流失率数字完事。

这次他不一样了：先拆解用户从注册到使用的关键步骤，自己猜测是第二步的引导太复杂；然后不光做AB测试，还分组看了不同渠道来源的用户表现，找出到底是哪群人卡住了。

最后不光汇报数据，还直接建议“应该把注册流程减一步，重点优化来自抖音渠道的用户引导”。

方案上线之后，转化率真的涨了十几个点，打那以后，业务方有事都愿意找他提前聊，他不再是“取数工具”，成了人家眼里的“靠谱顾问”。

这件事背后其实是个行业现象：AI能写代码了，能跑数据了，但到底问什么、为什么问、拿到结果怎么决定——这些东西机器替不了。

你看那些顶尖的分析师，早就不是拼手速写SQL，而是拼脑子拼逻辑。

他们心里装着好几类模型：有的帮业务看清现状，有的帮团队定位问题，有的能做资源调配最优解，还有的能预判未来走势。

这些东西之所以有价值，是因为它们离业务近，离决策近，离结果近。

说到底，技术再变，人思考的能力、提问的能力、把数据变成故事的能力，谁也拿不走。

这个世界从来不缺数据，缺的是看懂数据、用好数据的人，别让自己停在“跑数”的阶段，往前多走一步，海阔天空。

来源：淩轩a