
大道至簡的數(shù)據(jù)體系構(gòu)建方法論
由上至下地梳理數(shù)據(jù)指標體系
1.確定目標
這是第一個應(yīng)該問自己的問題。花大力氣做數(shù)據(jù)分析,最終為了什么呢?如果這都沒想清楚,那數(shù)據(jù)體系肯定無從下手。
是想提高用戶活躍度、增加用戶、增加銷量,還是別的什么目標?這么一想,好像我都想要。都想要沒有問題,但是會讓工作的邊界無限蔓延,導(dǎo)致事情無法推進。所以,應(yīng)該從最關(guān)心的那個目標/KPI入手。
那么,什么問題才是我們最需要關(guān)心的目標呢?
對于不同領(lǐng)域、不同階段的公司和不同角色的用戶而言,這個問題的答案都不一樣:對于很多公司老板來說,利潤就是他們最關(guān)心的目標;對于非售賣產(chǎn)品/服務(wù)的公司或政府而言,也許客戶滿意度是最關(guān)心的目標;對于交易平臺類公司或早期電商公司而言,利潤不是重點,交易量是最關(guān)心的目標。
最關(guān)心的目標搞定了,下面是不是可以解決都想要的問題了呢?并不是這樣。大數(shù)據(jù)帶來的最大一個誤區(qū)就是數(shù)據(jù)量和字段數(shù)越多越好。但是,在真正解決具體業(yè)務(wù)問題時,我們一定是從大數(shù)據(jù)的全集中切出相關(guān)的一個子集來使用的。
對于單人而言,無論是老板還是執(zhí)行層,同時關(guān)注的目標/KPI都不宜過多。同時看幾十個KPI,想象一下也知道會很暈,且耗費時間。但是,對企業(yè)而言確實有很多KPI都是非常重要的。這該怎么辦?可以分解到多人,即不同角色一起協(xié)作,每個角色關(guān)注自己的目標,所有角色合在一起是公司所有目標/KPI的全集。
假設(shè)老板最關(guān)注的目標是利潤,利潤=收入-成本,可以將這個目標分解為由銷售總監(jiān)來關(guān)注收入,運營總監(jiān)來關(guān)注成本。當(dāng)然,并不是說老板不能看收入,而是把常規(guī)性的關(guān)注目標鎖定在一個可行的范圍之內(nèi)。
2.分解指標
目標確定了,下一步是分解出相關(guān)的指標。
針對目標,需要哪些指標來監(jiān)控或分析能達成目標呢?比如利潤,相關(guān)指標就是收入和成本,當(dāng)然這太粗了,收入有哪幾類,成本有哪幾類,都應(yīng)該考慮進去。比如對于零售行業(yè)的銷售額,可以分解為客流量、進店率、購買率、客單價和復(fù)購率等。
所以,分解的方式有很多種,需要遵循MECE原則(完全窮舉,相互獨立)。
3.細化字段
針對指標的計算公式,涉及到哪些字段,分別在哪些庫的哪些表里,是否需要數(shù)據(jù)清洗,清洗規(guī)則是什么等。
比如購買率,是通過公式“購買人數(shù)/進店人數(shù)”算出來的,購買人數(shù)又是對“客戶ID”進行計數(shù)計算得出來的,這些指標涉及到的字段對應(yīng)到數(shù)據(jù)庫里哪張表的哪個字段,需要梳理清楚,這部分就需要IT人員或數(shù)據(jù)庫管理員的介入和配合了。
4.非功能需求
上述第3步完成之后,我們其實已經(jīng)算是梳理完了指標體系,可以落地了,但為了讓最終形成的數(shù)據(jù)系統(tǒng)更加完備、友好、可用,還需要一些非功能需求的梳理。
UI:偏好什么樣的展示風(fēng)格,這點看著無關(guān)緊要,但實際上用戶每天都會與數(shù)據(jù)系統(tǒng)打交道,美觀、體驗好的系統(tǒng)UI會讓用戶更加喜歡。
頁面流:哪些相關(guān)指標擺放到同一個報告頁面上,頁面之間的層次關(guān)系如何,用戶可以在頁面之間如何跳轉(zhuǎn)。
權(quán)限:誰能看哪些數(shù)據(jù)范圍,誰能看哪些字段和指標,需要有統(tǒng)一的權(quán)限控制,避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全問題。
ETL:數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源同步到分析系統(tǒng)的頻率如何,規(guī)則如何。
集成:是否需要在界面、預(yù)警消息等層面與其它系統(tǒng)進行集成。
性能:看不見摸不著,但是直接決定系統(tǒng)可用性。如果數(shù)據(jù)量大時需要幾分鐘甚至幾十分鐘才能看到結(jié)果,相信這個系統(tǒng)就不會有人愿意用了。
5.系統(tǒng)實施
上述4項完成之后,我們就形成了《數(shù)據(jù)運營系統(tǒng)需求文檔/實施方案》,即可落地到數(shù)據(jù)運營系統(tǒng)里,然后,再根據(jù)報告頁面數(shù)量、數(shù)據(jù)準備復(fù)雜度等確定工作量和時間計劃。
二.由下至上地實施落地到BI系統(tǒng)
1.連接數(shù)據(jù)
根據(jù)需求文檔/實施方案,一步步進行系統(tǒng)搭建工作。這個系統(tǒng)有的企業(yè)稱之為大數(shù)據(jù)平臺,有的企業(yè)稱之為BI系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)平臺的范疇會更廣一些,但對企業(yè)數(shù)據(jù)化運營而言,BI一定是核心構(gòu)成。
那么,無論是開發(fā)還是基于像永洪科技一樣的第三方工具快速實施,系統(tǒng)搭建的第一步都是連接各個數(shù)據(jù)源,打通和各個數(shù)據(jù)源之間的通路。
在企業(yè)里,數(shù)據(jù)環(huán)境往往是異構(gòu)的,數(shù)據(jù)源可能包括數(shù)據(jù)庫、Hadoop系列平臺、Excel文件、日志文件、NoSQL數(shù)據(jù)庫、第三方接口等,需要對每種數(shù)據(jù)源都有快速友好的對接方式。
最終,我們在系統(tǒng)里能看到所需要的各個數(shù)據(jù)源中所有的表格和字段。
2.數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)源里的數(shù)據(jù)往往是有或多或少的不規(guī)范性存在的,比如有重復(fù)記錄,比如有遺漏的空值,比如有明顯不合理的異常值(比如有2020年的成交訂單),還可能有同一個事物在系統(tǒng)中存在多個名稱的情況。
這些數(shù)據(jù)如果不做一些處理或稱之為清洗的工作,是會對分析的準確性產(chǎn)生很大影響的,所以需要做些預(yù)處理。這個過程往往是最耗時、最枯燥的,但也是十分重要的。
作者提醒:這個環(huán)節(jié)的問題將在下一篇《大道至簡的數(shù)據(jù)治理方法_論》文章中再深入探討。
數(shù)據(jù)處理好了,下一步就該做數(shù)據(jù)建模了。
一提到建模,非技術(shù)背景的用戶就生畏,覺得高深不可理解。其實建出的模是個什么東西呢?簡單來講,把多張表關(guān)聯(lián)到一起,就是一個數(shù)據(jù)模型。
比如,公司要做績效分析,需要員工的工齡、學(xué)歷、項目數(shù)、項目金額、項目利潤率等指標,其中工齡、學(xué)歷在個人信息表里,項目數(shù)、項目金額在項目表里,項目利潤率在財務(wù)表里,這三張表有個共同字段“員工編號”,通過這個字段把這三張表關(guān)聯(lián)起來,這就是一個數(shù)據(jù)模型,一個績效分析主題的數(shù)據(jù)模型。
4.制作數(shù)據(jù)報告
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(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” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
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 動態(tài)隨機一般均衡(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)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
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值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準營銷成為企業(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)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“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:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10