数据分析要轻方法、重思路，而思路的基本来源是对业务的理解和思考。切勿坐在办公桌前对着数据空想，或者拖来拖去乱研究。
一位刚加入互联网企业的数据分析师，他发现公司广告业务的客户每个月都会流失几百个（互联网企业的盈利模式大都为广告和游戏）向上级反馈后，他启动了一个“互联网广告客户流失分析”项目，认认真真地从系统里提取了流失客户的相关数据，较劲脑汁地分析了几天之后，仅仅得到“客户的广告效果不好”这一个流失原因。又过了2个月，他被外派到客服部门实习，顺便调研下最近流失客户的原因。在与一线客服一起给流失客户逐一电话沟通后，他才发现这个世界远比抽象的数据指标复杂，是有着极其丰富的场景和故事，下表为访问部分流失客户的反馈；
客户流失的原因五花八门，除了部分不控的原因外，还有很多产品功能缺失导致的流失，和实现难以预想的特殊需求导致的流失。这些原因是无法通过“在把公式力分析电脑上的统计数字”所能想象的。一旦了解客户流失的原因，再去比对数据，不难找出存在类似问题的流失客户。基于上述一线调研的过程，该分析师最终写出下面的流失分析报告。大家看是不是比“客户广告的效果不好“的分析结论深刻、丰富很多！
案例：广告流失分析结论
一方面，由于互联网媒体与电视媒体相比，可投放的位置资源更多，所以它的客户群体要更加宽泛，很多中小企业都可以在网上推广自己的产品。但中小企业的普遍问题就是抗风险能力不强，经常有资金欠缺问题。可以提供短期的信贷服务帮助他们进行推广投入。部分中小企业主对互联网新生事物了解较少，所以需要对他们进行营销理念的培训并提供方便的线下支付渠道，甚至一些传统媒体上（如广播、电视）做互联网营销有效性的广告，提高平台的知名度。
另一方面，产品功能也有待完善。比如现在没有提供工具能让客户很好的评估推广带来的销售增长，让客户只能通过停止推广这种简单粗暴的方式来实验；互联网广告产品的复杂度过高，很多时候也限制了广告主的使用意愿。因为他们掌握投放方法需要较大的学习成本，所以更希望一站式的托管；部分广告主的需求仅是在网络上宣传自己的品牌，而不需要通过网上渠道进行售卖。针对这种需求，可以研发出更细分的产品。
只有对业务有充分的调研和思考，才能产生有价值的分析思路。否则，在办公室对着数据做各种假设和空想，最终结论只能浮在数据表面。
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