
作者:接地氣的陳老師
來(lái)源:接地氣學(xué)堂
今天繼續(xù)分享如何寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。之前2期舉的例子都是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)是連續(xù)觀測(cè),會(huì)很明顯的看到曲線變動(dòng)。于是很多同學(xué)便問(wèn):“靜態(tài)數(shù)據(jù)的報(bào)告該咋寫(xiě)”。尤其以用戶畫(huà)像報(bào)告為甚。很多時(shí)候業(yè)務(wù)提了需求:看看我們的用戶畫(huà)像。結(jié)果寫(xiě)出來(lái)報(bào)告被批:我都知道了,你寫(xiě)這有啥意義。到底咋弄?今天系統(tǒng)分享一下。
1、沒(méi)用的報(bào)告長(zhǎng)這樣
一提到用戶畫(huà)像,很多同學(xué)的報(bào)告都長(zhǎng)這樣:
往往這種報(bào)告寫(xiě)的很辛苦,跑的數(shù)據(jù)很多。最后收獲一句“我早知道了,你能講點(diǎn)有意義的不?”
于是有些人認(rèn)為:光提供描述性數(shù)據(jù)不行,那必須模型走起呀。最直接能想到的就是RFM,于是抽出R、F、M三個(gè)維度數(shù)據(jù),每個(gè)砍成五段,5*5*5分成125個(gè)分類,再用聚類,搞成5大類,125小類,每一類都細(xì)心標(biāo)注上:“這個(gè)用戶買(mǎi)了1次500元,5天沒(méi)賣(mài)了,所以得讓他買(mǎi)!”
最后收獲一連串連珠炮似的追問(wèn):
……被轟的暈頭轉(zhuǎn)向……到底問(wèn)題出在哪里?
2、報(bào)告沒(méi)用的核心原因
核心原因就一條:無(wú)判斷標(biāo)準(zhǔn)。
通通沒(méi)有判斷標(biāo)準(zhǔn),讓人看了覺(jué)得不著四六
有意思的是:監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)是自帶標(biāo)準(zhǔn)的。我們看一條曲線,即使沒(méi)有定義一個(gè)“目標(biāo)值”,曲線本身的變動(dòng)也能成為判斷標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于銷(xiāo)售額,利潤(rùn),用戶數(shù)這種正向指標(biāo)(越多越好的指標(biāo)),增長(zhǎng)本身就是好的,增長(zhǎng)的速度越快越好,絕對(duì)數(shù)越大越好。對(duì)于成本、風(fēng)險(xiǎn)損失、投訴這種負(fù)向指標(biāo)而言,下降本身就是好的,下降速度越好越好,絕對(duì)數(shù)越小越好。當(dāng)然這樣判斷是魯莽的,有可能出現(xiàn)大漲大落的情況,但粗略的看是沒(méi)問(wèn)題的。
但大部分靜態(tài)數(shù)據(jù),沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)可言。比如男女4:6,就一定好/不好?不一定。因此看到這種數(shù)據(jù),無(wú)法形成判斷,就很難產(chǎn)生價(jià)值。況且業(yè)務(wù)部門(mén)本身對(duì)用戶情況是有一定感覺(jué)的。比如:“我們服務(wù)的用戶以女性為主”,即使不看4:6,他也知道是女性多,看到6和感覺(jué)差不多,自然會(huì)說(shuō):“我早知道了”。
至于那種“因?yàn)橛脩粝M(fèi)了1次500,所以得讓他消費(fèi)600 ”的判斷,就更是就數(shù)論數(shù),毫無(wú)頭腦。數(shù)字只是一個(gè)記錄,數(shù)字背后是一個(gè)真實(shí)的、活生生的場(chǎng)景。脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景空談數(shù)字是沒(méi)意義的。
就像你去吃面,進(jìn)了面館喊一聲:“老板一碗牛肉面”,老板大喝一聲:“不!你不要一碗!我們的人工智能高級(jí)大數(shù)據(jù)分析師說(shuō)你需要2碗!給我吃!”
請(qǐng)問(wèn)這時(shí)候你是啥心情……
所以破局的關(guān)鍵只有1個(gè),就是:找標(biāo)準(zhǔn)。讓數(shù)據(jù)表達(dá)含義,不僅僅是一串?dāng)?shù)字。
3、提高報(bào)告有用性的方法
首先要區(qū)分場(chǎng)景。注意,如果是第一次匯報(bào),是可以用開(kāi)頭被猛烈吐槽的方式的??赡芤?yàn)樾聯(lián)Q了領(lǐng)導(dǎo),可能因?yàn)閯偵螩RM系統(tǒng),總之之前業(yè)務(wù)方對(duì)用戶情況毫無(wú)了解。這時(shí)候事無(wú)巨細(xì)的列一堆數(shù)據(jù),是很有幫助的。能夠讓大家詳細(xì)了解情況,建立認(rèn)知。
但是從第二次匯報(bào)開(kāi)始,就不能這么平鋪直敘了;對(duì)那些已經(jīng)了解情況的業(yè)務(wù)方,也不能直接這么丟大白話,我們找判斷標(biāo)準(zhǔn)。常見(jiàn)的找法有這三種:
1、從問(wèn)題找標(biāo)準(zhǔn)。如下圖所示
2、從目標(biāo)找標(biāo)準(zhǔn)。如下圖所示
3、從業(yè)務(wù)找標(biāo)準(zhǔn)。如下圖所示
當(dāng)然,這三種方法都需要做到以下三點(diǎn):
但是在很多企業(yè),這三個(gè)條件不具備。有可能是因?yàn)闃I(yè)務(wù)部門(mén)把自己當(dāng)上帝,覺(jué)得自己全知全能,就差一個(gè)跑數(shù)的小哥了,招進(jìn)來(lái)的不是數(shù)據(jù)分析師而是sql編寫(xiě)員;也有可能是因?yàn)槠髽I(yè)把數(shù)據(jù)分析師當(dāng)上帝,覺(jué)得只要他做數(shù)據(jù)分析工作,他就全知全能,企業(yè)里其他人不張嘴,做數(shù)據(jù)的只憑一道金光閃過(guò)就無(wú)所不知……
總之,數(shù)據(jù)報(bào)告沒(méi)用,數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)脫節(jié),只能說(shuō)明這個(gè)企業(yè)不行,業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)都有責(zé)任。與其相互甩鍋,不如老老實(shí)實(shí)做好溝通,達(dá)到更好效果。然而有的同學(xué)又說(shuō)了:老師,明明是同一份報(bào)告,為啥有的人看了說(shuō)做得真好,有的看了就噴沒(méi)水平。感覺(jué)好難呀。那是因?yàn)檎f(shuō)者無(wú)意,聽(tīng)者有心。能讓全國(guó)人民開(kāi)心的只有趙本山,你換了郭德綱都有人嫌他三俗,所以看菜吃飯是必須的。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10