在前篇中已经浅析过数据探索的概念、方法、技术手段，本章作为数据探索系列的最后一章，对数据探索过程的最后一环“数据探索结论”展开相关探讨。

数据探索结论，作为技术成果与业务衔接的承载形式，是技术人员将数据分析的阶段性或总结性成果向业务侧进行阐述的过程，是场景创新可行性探索的论证报告，也是场景建设的阶段式里程碑。下面从数据探索结论的要素、形式和内核几个角度来探讨，如何高质量地完成一次数据探索结论。

数据探索结论的要素

综合以往经验，数据探索结论的要素包含：结论、论据和问题。结论为主体，论据为支撑，问题为迭代方向。将数据现象结论传递给业务侧，并与业务侧在结论上达成一致的认知，该过程一定伴随着阐述、讨论和收敛总结。

（1）结论：清晰呈现数据现象的核心

数据探索结论一定包含数据分析结果的相关结论性描述，用以总结现有数据条件下，该分析场景能够得到的明确结论。结论的呈现无关场景成立可行与否，而是事实真理的客观阐述。例如，在分析某生产车间的加工效率时，结论可能是“某工序在超出规定时间范围的批次占比超过20%，超时批次中80%的批次由同一班组负责”。这样的结论简洁明了，直接呈现了数据的核心现象，为后续的讨论奠定了基础。

（2）论据：支撑结论的关键要素

对于提出的结论，需要给予对应的论据，支持业务用户去理解和接受数据探索的结论。论据可以是关键图表，也可以是分析过程的逻辑思路，只要能够让业务用户理解并达成统一的认知即可。以关键图表为例，一张清晰的柱状图可以直观展示各工序超时批次的比例，帮助业务人员快速理解数据背后的含义。而分析过程的逻辑思路则可以进一步说明数据是如何得出的，例如通过何种模型、何种算法以及如何处理数据中的异常值等。这些论据为结论提供了坚实的支撑，使业务用户能够信服并接受数据分析的结果。

（3）问题：驱动迭代与深入讨论

对比结论和论据来说，问题是数据分析结论的重中之重，可以说是点睛之笔。问题是在结论性阐述和论证后，与业务用户充分交流的提要，并在这个讨论过程中达成一致。问题可以是细致的业务理解问题，也可以是数据结论中的异常现象，或者是下一步数据探索方向的讨论。例如，在分析超时工序批次在班组维度强相关性的结论后，可以提出问题：“是否可以通过班组管理驱动的形式，对工序超时进行严格管控？”或者“另外20%的超时工序批次，是什么因素导致的？”这些问题不仅能够引发业务用户的思考，还能为后续的数据探索提供方向。结论和论据是基本题，问题则是加分项，极大地提升业务用户在数据探索结论的交流过程中的参与感和同知感。

数据探索结论的形式

数据探索结论的展示需要载体，常见的形式包括PPT、Word、Markdown，甚至是Jupyter Notebook中的过程图表。不同的形式适用于不同的场景和受众，选择合适的展示形式能够更好地传递数据探索的结论成果。

• PPT直观且图文并茂，但需要技术人员用额外的时间去整理，适用于阶段性里程碑的探索汇报，或是有业务领导参与的场合下使用。
  

• Word适合于撰写详细的数据探索报告，包含完整的分析过程、详细的图表说明以及丰富的文字描述，但缺乏直观性。适用于阶段性里程碑的交付物或是无法直接与业务用户进行沟通时使用。
  

• Markdown作为轻量型的标记语言，适合用于技术团队内部的交流和文档编写，如果有业务用户参与到数据探索代码级的交流，可以一试。
  

• Jupyter适用于代码、图表的交互性展示，对于技术成果演示会非常轻松，如果业务用户作为场景建设团队中密切的一部分，jupyter的开放性无疑是最佳的结论讨论形式。

数据探索结论的逻辑结构

在数据探索的过程中，选择合适的载体形式固然重要，但报告的逻辑结构同样关键。一个清晰、合理的报告逻辑能够帮助业务用户更好地理解数据分析的成果，从而促进技术与业务之间的有效沟通。因此，数据探索报告的逻辑结构需要紧密贴合业务侧的常用逻辑，以确保信息传递的高效性和准确性。

一般来说，数据探索报告的顺序为“结论在前，论证在后”。这种结构符合业务用户的思维习惯，能够快速抓住他们的注意力，并引导他们逐步理解分析过程和结果。

（1）结论先行：快速聚焦核心问题

将结论放在报告的最前面，能够迅速向业务用户传达数据分析的核心发现。在数据探索报告中，结论部分应该简洁明了，直接回答业务用户最关心的问题。例如，如果业务用户关注的是产品良率的变化趋势，结论可以直接指出：“在过去一月中，产品A的工序1一次通过率增长了5%，而产品B的工序1一次通过率下降了3%。”这样的表述能够立即引起业务用户的兴趣，使他们对后续的分析内容产生期待。

结论先行的结构也有助于在有限的时间内传递最重要的信息。在实际的业务场景中，高层领导参与的会议时间往往是有限的。将结论放在前面，可以确保即使报告时间被压缩，业务用户也能迅速获取关键信息，从而做出及时的决策。

（2）论证在后：逐步展开分析过程

论证过程需要清晰、有条理地展示数据分析的每一个步骤。首先，可以介绍数据的来源和处理方法，确保业务用户对数据的质量和可靠性有信心。接着，通过图表和可视化工具展示数据的关键特征，如趋势、分布和异常点。例如，使用柱状图展示不同产品的缺陷率对比，或用折线图展示关键参数的变化趋势。这些图表能够直观地呈现数据背后的规律，帮助业务用户更好地理解结论的依据。

数据探索结论的内核

数据探索结论本质上是技术人员向业务用户做的一次Presentation，其核心目标是通过有效的沟通和协作，使技术和业务在认知上达成共识，并在场景建设的驱动力上相互共鸣。

（1）数据探索结论的核心价值：共识与共鸣

数据探索结论的呈现并非单纯的技术展示，而是一次深度的跨部门协作。技术人员通过数据探索，挖掘出有价值的信息和洞察，并将这些成果以易于理解的方式传达给业务用户。这一过程的核心在于促进双方在认知上的共识。技术人员需要确保业务用户理解数据分析的结论及其背后的逻辑，而业务用户则需要基于这些结论提出实际可行的业务策略。通过这种互动，双方能够在场景建设的驱动力上达成共鸣，共同推动场景建设的落地。

（2）沟通原则：讲土话、重逻辑

技术人员需要把握的一个关键原则是“讲土话，重逻辑”。在阐述过程中，应尽量减少技术术语和算法的介绍比重，避免过度炫技。在报告的过程中，台下坐的不一定是教授和专家，也有可能是提供业务知识基础的老师傅。业务用户可能受限于技术背景，无法深入理解复杂的算法和技术细节，但他们有在行业内数十年的经验积累，完全可以通过逻辑梳理来理解数据分析的全貌。

例如，技术人员在介绍数据分析结果时，可以将机器学习算法比作“一种智能的预测工具”，讲清楚输入输出的逻辑关系即可，不必深入讲解算法的数学原理。这样，业务用户能够更好地理解数据分析的意义和价值，而不被技术细节所困扰。

（3）求同存异：合作与创新

在数据探索结论的呈现过程中，另一个重要的原则是求同存异。技术人员和业务用户来自不同的背景，拥有不同的专业知识和经验。认知差异在一定程度上是不可避免的，但也是合作的契机。通过求同存异，双方可以在共识的基础上，充分发挥各自的优势，推动场景的落地。

例如，在讨论数据分析结果时，技术人员可能更关注数据的准确性和可靠性，而业务用户可能更关注结果对业务的实际影响。这种差异可能导致不同的观点和建议。技术人员需要尊重业务用户的视角，同时业务用户也需要理解技术人员的工作方式。通过开放的沟通和相互尊重，双方可以找到共同的目标——如何利用数据分析推动业务增长。

总结

数据探索结论是技术人员将数据分析成果向业务侧传递的重要形式，不仅仅是技术成果的展示，更是业务场景可行性评估的重要依据。高质量的数据探索结论需要具备清晰的结论、有力的论据和有价值的问题，选择合适的展示形式，紧密结合业务需求，具备客观性、准确性、可操作性和前瞻性。通过高质量的数据探索结论，促进业务与技术的协作，推动业务场景的落地。

最后，希望此次数据探索的系列文章的经验分享，能够为读者浅析数据探索的技与道，把握恰当的分析技术手段，构建有效的数据分析闭环，推动数据分析场景的落地。