从医护职责出发，聊聊数据分析、数据挖掘、数据运营的区别

2020-06-11 16:56:00

数据分析、数据挖掘和数据运营到底有什么区别？本文作者把从医护人员职责出发，形象地对这三者关系进行了梳理说明，一起来看看~

大家都知道，要当医生需要读一车的书，至少博士以上学历还得实习nnn年。然而这些学富五车的学霸们，面对的病人可能是千奇百怪。

病人们说着听不懂的方言，看不懂各种医学术语，哼哼唧唧讲不清楚病情，却对着缴费清单斤斤计较：不就是肚子疼一下吗为啥要做这么多检查？？？医院就是想骗钱吧！

o(╥﹏╥)o

所以一开始我就说：成为医生前，医学是个技术工种，真正成为医生了，医学就彻底变成了业务工种了。看病绝对是一种业务能力，真想治好病，就得：

摸清现状，从哼哼唧唧的描述里定位真正的问题。
正确归因，利用化验+临床经验找到原因。
设计方案，结合病人的经济能力设计可以让人接受的治疗方案。

这一切都不是靠看白细胞多了就打消炎针看红细胞低了就吃复合多糖搞掂的；更不是病人进门说：“我肚子疼”就给他开治肚子的药；更不是从怀里掏出XX营养果汁然后说这个东西包治百病，如果没治好就是你的用量不够，要加大用量喝——只有搞传销的骗子才会这么干。

医生要做的，是沟通、设计方案、验证假设、分析问题、考虑病人财力/情绪，综合性的设计解决方案。

当然，医生也有运气好的时候，比如碰上我们这种病人。医生问哪里不舒服，从来不会哼哼唧唧，而是能准确回答出来：“昨天早上9点开始头晕，有呕吐倾向，到现在没有看到好转，过往因为颈椎不好有类似病史”。不过好病人可遇不可求，还是得打铁靠自身硬。

这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。当企业面临经营问题的时候，谁都没把握一定说XX指标不好就是因为没做促销，就是因为没上新产品。需要系统的诊断才行。

更何况，还有各种不懂数据分析的业务部门来搞事情。指望你从裤裆里掏出“阿尔法狗神器”只要写200行代码就能洞察一些问题的；平时不做基础数据建设，不做好埋点，不规范流程，遇到问题就来问题“为什么别人能大数据分析，我们不能？？”的；一口咬死业绩不行都是别人的锅，跟自己一点关系没有，你们不要胡乱分析的——各种丑态，和那些无知的医闹有啥区别？所以真的想做好数据分析工作，理论是必备的，实际处理各种业务问题的能力也同样非常重要。

相比之下，血液化验、放射检查等等化验科的工作就单纯很多。因为肚子疼可能是由多种复杂因素共同影响的，具体原因非常不确定。但检验具体某个问题，某个指标是否异常，却是非常确定的，只有：是/否两种可能。因此我们看到化验科都有各自精密的仪器设备，并且检查标准也非常清晰，不需要人工判断。

这像极了数据挖掘，或者算法的工作。其实目前算法最成功的商业应用也正是在图像识别领域。比如医生拍片检查关节情况，也是要通过计算各种角度，位置关系来判断，用算法做图像识别和计算，能大大提升准确度，也能减轻医生的负担。类似的，我们看到算法发展较快的领域，往往都是这种清晰目标下模型训练，比如图像识别应用于安防、医疗，声音识别应用于文字输入等等。由人工梳理复杂问题，设定清晰的目标，标注结果，再交由算法训练稳定的模型，是沉淀经验，积累分析成果的重要过程。

至于护士们，就像极了数据运营，或者需要看数据的运营。护士做的是护理工作，也需要关注指标，但是她们完全不需要懂背后的原理，只要知道XX指标是用来看XX的，XX指标下降了要做应对，XX指标跌破红线了叫医生就好了。护理工作核心就是执行，护理好了不出事就行。

于是陈老师便看到搞笑一幕：手术完了，病人挂了监护器。监护器做了很好看的可视化，还标准了心肺等图形，还有波浪线，还有数值。当指标数值低于或高于某些值，监护器还会一闪一闪嘟嘟嘟的响。真是个好数据产品！然而每次监护器报警，陈老师急匆匆的去找护士，护士都淡定的说：