資料科學中的商業分析 1：定義問題，不做沒有用的專案
最近跟 Mason GRE 的學生們分享自己的職涯與申請心得，有同學問到下面幾個問題，讓我決定開始寫一個新的系列文。
「我們都知道做分析的第一步是界定問題，那可以請講師分享一下這方面的經驗嗎？」
「有無商業領域的邏輯分析對於資料分析和解讀有什麼樣的差異？有沒有什麼例子？」
「現在資料科學的就業市場越來越飽和，要從哪些面向加強自己，才能夠突圍而出？」
隨著資料科學領域逐漸成熟，相關工作的職責劃分其實越來越仔細，比如說：有負責建立報表輔助決策、設計實驗與判讀結果的 data analyst / BI engineer / data scientist, analytics，有負責建立統計模型、準確衡量因果關係與決策成效的 quantitative analyst / data scientist, inference，有負責機器學習模型或最佳化的 machine learning engineer / data scientist, algorithm。在眾多不同的資料科學工作中，除了基本的 R / Python 程式語言、對於基本統計和機器學習演算法之外，有一個技能是我覺得時常被大家忽略，在工作中卻非常重要的技能—「商業分析」的能力。
然而，商業分析到底指的是什麼呢？具體來說，我認為有兩個面向：
- 定義問題，並找出問題背後的原因
過去我看過許多資料科學專案失敗，是因為事前沒有花足夠的時間釐清目前面臨的「問題」是什麼，反而直接從「解決方法」出發去構思專案。比如說，有時候業務端提出的需求是「我們想要建立一個 AI 基礎的客戶管理系統」，這時候如果直接提出可以有系統實作的方法，業務端也許當下會覺得很高興，決定跳下去做了。通常，直接這樣去實作的結果往往是：成品不符合業務端的期待，後續得花大量時間去修改維護，搞得自己裡外不是人。
其實，業務端提出建立系統的想法時，就應該先往後退一步，釐清「目前在客戶管理遇到最大的挑戰是什麼？」接著基於這個挑戰，更進一步思考「這個挑戰有哪些可能的原因？如何驗證這些可能原因是否正確？」這樣才有機會對症下藥，真正幫業務端解決問題。 - 根據情境與原因，提出適當的解決方法
找出問題發生的原因後，更進一步就是要構思「解決方案」，並建立衡量解決方案有效性的方法。假設我們發現目前產品最大的問題是「使用者得花費大量的時間瀏覽，才能找到喜歡的商品」，這時就有各種類型的解決方案可以提出，比如說：重新優化版面設計、建立搜尋機制、建立推薦系統等。同時，我們也要能夠基於現況（如：產品數的多寡、目前產品可支援的功能等），判斷哪一種解法對於公司是最合適的。
定義問題：不做沒有用的事情
“If I had only one hour to solve a problem, I would spend up to two-thirds of that hour in attempting to define what the problem is.”
定義問題最重要的目的，是了解在「達成目標」的路上，有哪些「真正的」阻礙？因此，定義不好問題最常見的兩個原因就是「沒有清楚的目標」以及「沒有找出真正的阻礙」。
舉個「沒有清楚的目標」的例子（情境內容為了保密都有抽換過，但真有類似的事件），曾經有人請我幫忙做一個「不同時期加入平台的用戶，平均 CAC (customer acquisition cost) 是多少」的 Dashboard。聽起來是個挺合理的需求，但因為公司還沒有很好的財務系統記錄任何成本相關資訊，所以現在要做到自動化更新需要花滿多時間而且不長久，所以我就多問了一句：「那你們有算好目標的 CAC 嗎？如果 CAC 持續惡化，你們會採取甚麼行動？」這時得到的答案是：「Hummm，我們也不知道目標 CAC 該訂在哪，所以想看一看目前表現是多少抓一下？我們也還在想要怎麼優化 CAC。」
其實仔細想一想，我們決定考試成績的目標單純只要看過去考幾分就可以決定嗎？不是應該要看看班平均怎麼樣（行業平均 CAC）、想錄取學校的要求（投資人的要求 / break-even 的CAC）等才會決定嗎？另外，如果不知道怎麼提升成績 (降低 CAC)，那每天研讀成績單其實也沒麼意義的。因此，真正的目標應該是要「決定目標 CAC、並找出可以優化 CAC 的方法」。
「沒有找出真正的阻礙」也是一個很常見的錯誤。比如說，過去有客戶提出需求：想透過分析歷史交易資料，針對「大額消費族群」提出一些行銷組合，來提升他們的消費金額。這時我真的滿頭問號：大額消費族群，還需要提升消費金額嗎？顯然這是一個不太正確的假說。後來仔細研究發現，大額消費族群真正的問題是：他們的留存率非常低，因此真正的問題是「找出影響大額消費族群留存率的原因與設計對應的行銷機制」以及「如何有效喚醒已經 inactive 的大額消費者」。
總結來說，要避免上面兩個問題，最重要的原則是：
- 從想達成的目標出發，而不是從解決方案出發
- 不要在問題論述中參雜未經驗證的假說
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當確保問題方向是正確的後，再來得花一些時間把問題的各個面向整理清楚，確保跨團隊的認知都是一致的。這時有幾個比較重要的關鍵問題需要有很明確的答案：
- 我們想要達成的目標是什麼？
- 目前的情境/挑戰是什麼？不解決這些挑戰會有什麼影響？
- 跟這個專案相關的決策人士有誰？他們在意的面向是什麼？
- 如何定義「問題被解決」了？（決策者決定是否要採取行動的依據）
為了確保上述的問題是否都有被清楚回答，我個人認為 SMART 原則是最好的檢驗方法，其中需要確認的面向包括：
- Specific (⾜夠明確)
- Measurable (成敗可以被衡量)
- Action-oriented (有下⼀步可以落地執⾏)
- Relevant (與願景/商業目標有直接關聯)
- Time-bound (有⼀定的時間性)
在這裡舉一個之前在社論上看到的文章，也許跟社會大眾表達問題的癥結點還算清楚，但實務上解決問題就要避免提出太過空泛的問題描述：
同樣的問題，如果利用 SMART 原則去檢驗，就有機會讓目標與問題更有機會落地、並衡量成效。當然，下面新的問題也有許多優化空間，比如說：基於之前社論觀察到的證據而提出解決方案(教學品質提升、心態建立等)，真的是問題的本質嗎？國際知名企業的設立是有意義的衡量機制嗎？不過，就算目前的問題論述還不夠完整， SMART 原則也可以幫你的問題論述變得更能被具體討論，並更能夠找到修正問題論述的方向。
同理，任何一個資料科學專案的問題也可以透過 SMART 原則來檢驗是否恰當。舉個例子，許多新鮮人喜歡在履歷上放「房價預測」這種專案，但這種專案其實很難引起面試官的興趣，除了太大眾之外，大部分的人都沒有把這個專案描述的足夠 action-oriented，如果能提到模型的用途，比如說：透過模型可以找出價值可能被低估的房屋，我們有機會去投資該房屋，或是可以提供想要賣房子的人更好的參考價等，會讓專案看起來沒有這麼乾。
今天先跟大家談一談我對於「定義問題」的經驗與想法，這個系列應該之後會再有兩篇文章，一篇討論如何驗證假說、找到問題真正的原因，另一篇是評估與設計解決方案。
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