写数据洞察报告的复盘

这两周工作太忙，副业基本停滞。好消息是 AdSense 似乎慢慢解封了，但前段时间的流量高峰也逐渐回落到正常水平，让我怀疑 AdSense 和流量之间可能存在关联。

这两周的主要工作是写一份数据洞察报告。这是我比较薄弱的领域，毕竟对机器学习不太熟悉，而且这类工作做得少，没有明确方向。只能硬着头皮问 GPT，写完后被领导批评，然后继续修改。不过收获还是挺多的——主要是写得太少了。写多了就会形成体系，以后写报告才能有思路。

首先，先搞清楚需求，而不是急着分析。写任何数据洞察报告之前，第一步是确认三件事：

• 客户真正关心的是什么？
• 最终希望回答的是一个判断问题、预测问题，还是解释问题？
• 结果是用来决策，还是只是描述现状？

这一步如果没想清楚，很容易出现“分析做完了，才发现方向不对”的情况——这次我就踩了一次坑，本来目标是验证某个业务公式，却在中途跑偏成了误差分析。

第二件事：把数据“看清楚”，而不是“直接用”

数据洞察的核心不是模型，而是对数据本身的掌控感。建模分析都是后话，关键要先看清数据的分布、统计特性和基本特征。

• 样本检查：
  • 每份数据的样本量，做统计
  • 粒度和口径是否统一
  • 是否存在某些字段在部分样本中缺失
• 分布与异常
  • 看整体分布形态（是否偏态、是否截断）
  • 统计异常值、离群值比例
  • 结合业务理解异常来源，而不是简单删除
• 数据处理记录
  • 所有清洗、修正、筛选规则都要记录下来
  • 否则后续分析结果无法复现，也无法解释
• 构建一张“大宽表”
  • 把后续分析可能用到的所有字段提前合并
  • 这一步非常重要，可以极大降低后续分析的心智负担

第三件事是分析部分，：先整体，再局部，避免“东一枪西一枪”

• 首先要明确目标指标和分析类型——是回归、分类还是时序？
• 先做整体相关性分析，快速判断哪些特征可能重要
• 再针对单个特征，在控制变量的前提下细看影响
• 对时序数据，重点关注：自相关性、日/周/月/季节性依赖
• 在筛选出一批“可能有价值的特征”后，才开始做特征工程，比如：差值、滑动均值、斜率等。然后用新特征再做一轮相关性分析，看信息是否被放大或提纯。

第四件事是简单的建模分析 在我现在的理解中，建模更多是验证分析结论是否站得住脚。

• 用 OLS 回归跑一个 baseline
• 看误差、系数方向是否符合预期
• 判断之前的洞察是否有“统计上的支撑”

我理解分析很依赖经验。熟悉业务的人一眼就能看出哪些特征对模型影响较大，所以建模前深入了解业务非常重要。

总结下来,一份数据报告除了需求背景和数据洞察，后面的分析建模更像是提出假设，然后一步步验证对错。确实需要耐心和细致。分析其实是在不断提出假设、再推翻假设。回过头看，一份数据洞察报告真正的价值，并不是模型指标有多漂亮，而是：

• 是否把问题拆清楚了
• 是否一步步验证假设
• 否能让非技术的人理解“为什么是这个结论”

领导给了我一个建议：先列出目录，这样思路会更清晰。确实是个好方法。这类工作非常依赖经验，而经验只能通过反复实践来积累——写了改,改了再写，被批评了再优化。这次的反复修改和批评，其实是个好信号：说明我进入了一个需要"写得足够多、想得足够深"的阶段。只要持续练习、持续复盘，方法论自然会慢慢成形。