
公众号: 接地气学堂
作者:接地气的陈老师
有同学反馈,老师我一做汇报脑子就嗡的一声,不知道该说什么了。解决这个问题,看一张图就够了,如下:
简单解释下,办事情本身是有流程的:
完事!你看多简单
有些同学问:老师,我做的就是一张常规日报,不是这种项目式的汇报。每天对着一条数,实在看不出来啥,也不知道咋汇报,怎么破。
答:人工做标记,给时间找意义。比如一个最简单的销售日报,只有销售额的总数,屁都没有。我们可以这么做标记(如下图)
看,是不是找到可以解读的点了。看起来今年客户们似乎喜欢在节日前多囤一笔货。后续可以通过业务部了解一下,是不是真实情况。如果是,清明节出现的情况,很有可能在五一、中秋、重阳节、国庆再出现,有可能商品部门在节日前得比预期多备一些货,而且不能备太多,因为节日中最后2天是略少于预期的。
即使只有一根日报线,通过标准也能发现关联数据的情况。从一个“日常”数据中,区分出来一个事件的开始、经过、结果。这样能最大效率的利用日报,在专题分析开始前,就对数据走势有一定初步判断。
1、没有目标(618不都得做促销吗,大家做,我也做)
2、有目标,但不具体(要提升销量,可提升多少没讲清楚)
3、有具体目标,但没有综合考虑(销量上去了,毛利跌了,接不接受?接受的话,底线在哪里?)
4、有具体目标,有综合考虑,但没有节操(要是没有达标,就说我们是做品牌效应;就说我们不做跌的更厉害;就说是外部因素干扰;就说是数据分析师没本事分析清楚……)
5、有具体目标,有综合考虑,数据分析师不知道,都藏在业务方的肚子里…………
就像用高德地图时,不输入起点,却指望高德地图能告诉目的地一样,这样铁定混乱。无论是志玲姐姐还是郭德纲,都没本事告诉你该往哪里走。相对应的,作为写报告的人,无论是不是数据分析师,都得明白。目标和标准是非常重要的,远远比人工智能阿尔法大狗子重要,有了目标和标准,才能判定好坏,才能选择方案,才能发现问题。
至于目标和标准怎么来,可以有很多方式。不过已经和本次题目没关系了,我们下次再分享。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10