昨晚今晨最大的瓜是昔日创业模范夫妻档的李国庆和俞渝互撕，几个回合间二人爆出各种秘闻各种狗血情节，比如吸毒、双性恋、梅毒、小三等（细节不多描述了，大家自行搜索）。并且二人都坚称自己手上有证据，这些证据显然是平时细心甚至动用了第三方收集的证据。
所以我经常说数据不是想有就有的，要养要多记录！比如很多女生总担心自己老公劈腿有外遇不爱自己了，凭空怀疑没有用，要有数据。最简单做法就是每天统计他和你通话的次数、时长，微信条数和字数，加班次数，回家时间……然后画曲线图。
没错，这就是最简单的数据分析，可以很容易发现数据异常甚至突变数据。不过当然要慎用，容易影响家庭和睦。
当然作为一个专业博主不会关注这些狗血细节，我是一个正经的博主。今天只是借这个机会给大家普及一下如何养数据。数据不会想有就有更不会从天上掉下来，数据要靠养才有，还要像养孩子养小三那样细心呵护才行。
养数据对于企业来说主要有以下好处：
- 1、可以进行深入的消费者分析，给消费者进行画像
- 2、有数据支持，在日常经营数据分析中得出的结论，将会更有参考价值
- 3、可以很方便地进行数据挖掘、相关性分析等
- 4、对很多互联网公司，数据是它的核心资产、核心竞争力
- 5、重视数据，把数据养大，养好，将为企业带来更多的发展可能性
……
每个企业都可以根据自身未来的发展方向，规划一个未来3-5年的养数据计划，养出更高质量、更全面的数据之后，将会对未来企业的经营决策提供更多的数据支持。
为了加深大家对养数据的认识，启发大家关于养数据的方法，今天会跟大家分享：企业养数据的三个层次。
一、完善数据结构，把数据做大
现在大数据非常热门，传统企业的老板们也很希望大数据对经营产生价值。但因为他们对大数据并不是太了解，所以经常有个误解：以为数据量很大，就叫大数据……其实并不是这样的！很多企业都有进销存、ERP系统里的数据，但即使你企业在全国有几千家店，这些数据即使全部加在一起，也还叫不上大数据。
目前传统企业的数据，基本是些结构化的数据，还有非结构化、半结构化的数据：定位、语音、视频、评价……，还有更多的数据类型：之前我们提到的百丽，收集的鞋子试穿数据；收集更多的性别数据（很多企业连这个信息也还搞不清，即使办了会员卡，也有可能出现男的拿女的卡来消费，或者女的拿男的卡来消费……）
如果有评价文字数据、语音数据，通过分析里面的关键词，我们可以了解到哪些词语用得最频繁，消费者反馈的是质量问题，还是价格问题更多一些？下面分享3个关于数据收集的案例
案例一：
我之前帮一个女装企业做数据化管理咨询，有个店铺的导购员，卖货特别厉害，一直业绩都是排第一名，而且领先第二名很多，非常厉害！但是问其他同事，也都没搞懂她为什么厉害，后来我通过观察，发现她在与顾客沟通过程中，非常注意收集数据，她主要收集2个数据：
1、客人每月什么日期发工次？
这个数据是非常关键的！因为你知道她什么发工资之后，她就能精准把握邀约顾客到店的时间，这样的成交率会比较高。这个工资问题当然不是直接问（直接问可能客人直接就不理你了，甚至直接就走了），她会有些话术套路：“姐，我们公司发工资特别不准时，说5号发，现在都15号了，还没发！姐，你们发工资的时间正常吗？”……通过这样的方式，就更容易把话套出来了。然后她会把这些数据记录在自己的小本本当中去。
2、客人每月的生理周期是哪几天？
有数据表明，女客人在生理周期期间消费的欲望是最强的，同样她也是通过话术把这个数据信息套出来，甚至通过经验直接观察出来。（是不是那时会觉得：不能亏待了自己）
对于这个女导购收集数据的做法，涉及隐私，企业不可能去复制也不能推广，我也只是给大家一些启发。
对于很多连锁品牌，可以给一线员工配一个Pad（或者在手机上装一个APP），让导购在接待过程中，负责收集进店客人的信息，例如：性别（男、女）、手机（顾客用什么品牌的手机，也能把人群进行细分喔～）、穿着风格（商务、休闲、时尚……）、交通工具（是开车来还是坐车来）、购买用途（自用还是送礼）……有些数据直接通过肉眼观察即可发现，有些可能要通过沟通过程来收集。
案例二：
北京大悦城购物中心在收集客户数据方面做得比较好，目前有8大系统在获取客流的数据，包括收银系统、CRM系统、消费者调研系统、现场管理系统、租户管理系统、消费者调研系统、客流统计系统、车流统计系统……他们的客流统计，目前已能获取到每个时段的年龄范围，性别比例等，准确率达到90%以上。
通过整合这些数据，就可以进行数据挖掘，他们曾经挖掘过：在购物中心里，当两个品牌相邻落位的时候，销售的相互影响趋势是怎么样？当客人在叉路口，选择的行走选择路径是怎么样？
每个分店，都会配备6-10名的数据分析员，通过收集并分析数据（各种经营数据，租金数据等），会大大提高企业决策的准确性与效率！
二、提高数据质量，把数据做精
把数据做大的同时，也要注意把控数据的质量。因为就目前的状况而言，很多企业的系统里还是有非常多的不规范，存在很多假数据、脏数据。
案例一：
我曾经在帮一个企业在做会员数据分析的时候，居然发现里面有一个会员的名字叫做“坑爹”……而且还发现这个会员隔三差五地就来消费。这就表明了这个企业的数据入口出了很大的问题！因为第一次暂且先允许出错（有可能是输入法的原因，或者其他的什么原因），但是第二次、第三次……客户到店的时候，员工就应该把错误的数据进行修正处理。
案例二：
也是关于会员数据，很多企业的会员数据中，会员的手机号码很多不真实的，即使系统做了各种限制，还是会存在假数据。据我分析的手机号码数据中，这个号码出现的频率非常高1357924680（先单数，后双数，最后一位瞎填即可……）
假数据、脏数据对我们后续的数据分析影响很大，会大大增加我们数据清洗的难度，甚至直接会导致结论错误，所以企业在养数据的过程中，要建立数据入库规则，有监督检查修正的机制，要重视数据入口，提高数据质量，把数据做精。
三、养成数据入库的意识
我们企业虽然都会有数据库，但很多数据仍然没有在数据库里面。例如促销活动数据，大部分可能是存在于员工的笔记本中，或者Excel文件中。其实这些促销数据是非常有用的，因为它记录着各种促销的方法，相应的促销效果，这些都对我们未来的促销活动有指导意义，例如：我们是不是应该针对不同的店铺采取不同的促销方式，以达到最大的效果。
再例如企业HR部门要收集的员工晋升数据、奖惩记录，这个数据存储起来，对于员工在职的生命周期管理有很大帮助，通过数据建模，我们甚至可以预测员工的离职时间。
对于物流企业来说，我们也可以记录他在职期间，所有的交通违章数据，也可以用于分析哪一些特点的员工违章记录最多，对我们未来的招聘也有指导意义。
所以企业养的数据一定要建立起数据库，以便保证数据的安全性，也方便随时地调用分析。
李国庆俞渝互撕肯定还会爆出更多细节，大家可以从养数据的角度分析分析看看这两口子平时恩爱之余再干什么。
