在數據驅動的時代，決策模型成為了企業制勝的法寶。然而，面對複雜的商業環境，如何建立有效的決策模型，卻讓眾多數據分析師望而卻步。本文將帶你一探決策模型的奧秘，從基礎數據的採集到模型的建立與應用，為你揭開數據決策的神秘面紗。讓我們跟隨接地氣的陳老師，一起學習如何用數據說話，讓決策更科學、更精準。

“能不能建個模型，分析下怎麼決策才好！”是工作中經常被問到的問題，也讓很多數據分析師頭大。“這決策咋做，還能建模？咋不讓我去算命呢！”是常見的吐槽。

其實數據驅動決策，有一套模型可用，但是有很多前提條件限制。今天跟大家系統分享一下，看完以後大家就會發現：即使只掌握了梳理模型的過程，也是大有説明的！

建立模型的前提

企業做決策，有固定模式

1、明確決策物件（收入端/生產端）

2、瞭解業務現狀（管道/產品/產能）

3、清晰未來目標（收入最大/成本最小）

4、清晰制約因素（短期內不可改變的東西）

5、清晰待決策因素（短期內可以改變的東西）

我們可以把這個過程，用下圖表示：

科學決策和算命大師的最大區別，在於：科學決策以數據為基礎，從來不瞎猜。如果目前不了解情況，那麼得：先做描述性分析，把情況搞清楚，這是建立模型的前提。

比如某個企業做公眾號投放獲客，歷史投放曝光量、轉化數據、可投放次數記錄如下，該怎麼建立分析模型呢（如下圖）。

答案是建不了！因為基礎資訊都缺很多呀：

1、決策目標是啥？控制成本？提高獲客量？

2、制約因素是啥？我司有多少投放經費啊？

3、某些特定管道，是不是必須投XX次啊？

這些基礎情況都不知道，肯定沒法建模了。補充基礎資訊是第一步。

模型建立過程

假設資訊補充完成：

1、目標：獲客數量最多

2、制約條件：總投放費用3w

3、制約條件：無特定渠道數量限制

4、待決策因素：每個管道投放多少次

那麼可以開始建模了，我們先把業務上的描述，轉化為數學描述（如下圖）

之後，可以建立線性規劃模型，求最優解。很多工具都可以求，簡單比如Excel，自帶規劃求解功能，python可以用scipy.optimize.linprog函數求解。這裡用Excel舉個簡單的例子，只要把目標、約束條件、待求解因素丟進對格子，就能自動計算出最優解（如下圖，自動顯示在儲存格裡，即30000約束下最大獲客量4295）。

梳理清楚邏輯以後，只需要簡單幾步就能算出答案，非常好用。

模型如何使用

注意！即使沒有模型，手工也能做處理。一般做投放的同學，會用每個管道投放費用/獲客數量，計算每單位獲客成本（CAC），然後看哪個渠道的獲客成本低，就先把這個管道全部投滿，然後看看手頭還剩多少錢，繼續投成本第二低的。整個操作如下圖所示（如下圖）：

既然可以手工操作，為啥還要建模呢？答：因為建模以後計算起來方便。比如：

1、修改目標：目標改成滿足4000獲客情況下，費用最少

2、修改條件：A、B渠道報價、次數有調整

3、增加新選項：新增管道F、G、H，一起考慮

……

當情況出現變化時，可以通過調整模型參數，直接輸出結果，比手工安排效率高多了。

看到這，有同學會問：既然模型這麼好用，為啥很少聽人提起呢？因為現實工作中，常有問題制約了模型建立，比如……

模型的制約因素

制約1：基礎數據的採集。比如：

1、我們的設備基礎產能是多少

2、我們的銷售有多少人，人均產出多少

3、最好的 VS 最差的差異有多大

4、表現是否穩定，是否有季節差異

這些基礎的數據採集與分析結論是非常重要的。掌握基礎數據才好建模。而很多情況下，描述性統計都沒做到位，只看個平均數就盲目拍腦袋上馬，很容幹出“集齊10個孕婦就能1個月把孩子生出來”的錯誤。

制約2：清晰的業務目標。目標不清晰，是企業通病，比如：

1、領導說：“你看看可以咋優化下”……這壓根沒目標呀

2、分析前說：“預算OPEN”分析後說：“投入太大了，你也得考慮實際呀”

3、分析下，既能投入最小，又能產出最大，又能效率最高，還能……

目標不存在，目標很混亂，會導致模型的公式都寫不出來，不要說解模型了。而目標堆疊一大堆，會直接導致模型無解。線性規劃方法中，有2階段法可解雙目標情況下最優解，但經驗上看，一般有50%概率無解。因為模型只是業務情況的類比，不是魔法，不能把你原本拉胯的業務變得神威無敵……

一般多重目標情況下，我們都建議：聚焦一個主要目標，把另一個變成約束條件。比如：

優化前：既要成本最低，又要收入最大，這是典型雙目標！聽著就蛋疼

優化后：成本低於XXX萬的情況下，收入最大

這樣把雙目標改為條件后，不但能求出最優解，而且可以通過測試，找到當前約束條件下，成本極限在哪裡（超過極限就解不出滿足期望的最優解），這樣反向推動業務提高運作能力。

制約3：穩定的業務表現。建模過程中，假設參數是固定的。這個在行銷端比較難，因為很多時候用戶回應率是玄學問題。所以線性規劃模型在生產端用得多。因為生產端的設備表現往往有固定參數，且生產端目標清晰（給定成本產出量最大/給定產量成本最小）。在行銷端，往往用分類模型或者回應模型。

綜上可見：建立模型的過程，遠比模型本身更有價值。在建立模型過程中，會暴漏數據採集的問題，會暴漏目標混亂，思路不清的問題，會發現業務規律性，這些都能極大輔助決策，幫我們把決策拉回到客觀、理性的道路上。