京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析第1步:学会用数字思考
学会用数字思考
无论是做项目报告,还是跟老板汇报,在描述事情的时候,我们都要慢慢练习,学会用数字思考,把这件事情用一个可以量化的数字描述出来,可以让我们的观点,更有说服力。
比如公司效益持续下滑,需要一些方案来改善现状。这件事情,在不会用数字思考的人那里,说出来是这样的
再这样下去,公司要亏钱了,我有两个建议:
1- 赶紧发布新开发的产品,用这些产品刺激销售量,提升收益
2- 还有适当的削减一部分人,节省人事费用开支
我觉得这样咱们很对就能重新盈利的。
同样的事情,在习惯用数字描述的人那里,说出来是这样的。
如果公司继续维持现状,七个月以后,公司就会陷入赤字了,不过,我细致的做了一下数据模拟,如果能够在3个月内完成以下动作,盈利还是比较乐观的:
1- 新开发的商品尽快上市,刺激产品销售量,预计可以带来10%的销量增长。
2- 对重复人力、冗余人力进行适当削减,在不影响生产的情况下,大约可以节省15%的人事费用。
综合以上估算,预计3个月后,利润能达到10亿(日元)
很明显,第2种描述的方式更有说服力。因为数字给我们一个直观的衡量依据,让我们在对比自己的价值体系后,对结果有一个更明确的期望。
/ 2 /
用户思维,分析数据结构
老板要让我们针对去年的数据,出个报告,你会怎么写?
去年整体销售状况还不错,很稳步的上升。出了几款新产品,销量也非常可观。
今年我们再多推几款新产品,争取延续去年的趋势,让销售业绩再创新高。
你觉得上面的汇报怎么样?除了一堆的好话,看不到实际的内容。
怎么把报告写到老板的心坎里去呢?一个中心思想:从用户思维出发,分析数据结构。
老板关心的是什么?今年的销售额上升了没有?成本有没有增加?新开发的产品,到底赚没赚钱?有什么成功经验,可以推广到其他产品,实现更多的盈利?
因此,在制作表格之前,我们最好,按照用户的思维,把数据结构进行拆分,梳理出对应的结构框架。
有了个框架之后,我们再对数据进行分类汇总,输出对应的结论式描述,让老板能够看到他们想要的数据,而且听的很舒服。
结论式描述非常的重要,因为它可以让我们用一句话,把老板的注意力吸引住。
比如上面的图表,用销售额增长16%,和销售量降低了40%这个两个结论,让我们快速的对当年的销售状况,有了一个直观的印象,并且想去了解这两个数据背后的故事。
千万别直接丢一个图表出来,什么都不说,这和听到电话那头说“猜猜我是谁”一样,让人感觉无聊和无知。
/ 3 /
如何分析数据结构?
很多时候,在密密麻麻的数据面前,我们曾经叫好的、收藏的那些技巧、方法,突然会变的不灵光了。如何分析数据的结构呢?先思考数据关键指标。
1- 先思考数据关键指标
我们可以通过下面几个方法,来寻找写关键指标。
1- 老板经常问你的数据。销量怎么样啊?成本有没有上升啊等等,老板关心的肯定是关键数据。
2- 每天都要重复统计的数据。销售实际、计划啊,生产数量、质量啊等等。
3- 以前的报告中传承下来的指标。很多的表格,我们都是从上一任同事那里交接过来的,很多数据都已经梳理好了,我们只需要输出的时候突出一下就好。
这些指标的根本出发点就是:梳理用户的关注点,找到创造利润的因素(价值动因)。
2- 用一个数字来说明结果
关键指标出来之后,切记不要从1月1号到12月31号,或者从产品1到产品10,把所有的数据都罗列给老板看。
而是把这些数据、按照时间或者空间进行汇总,用一个数字、一个结论来说明结果。
3- 构思数据结构的诀窍
在思考把哪些数据呈现在报告里的时候,有两个重点:
1- 先大致完成框架。
2- 尽量让数字联动。
1)先大致完成框架
意思就是一开始,不要想着把所有的项目、所有的数据都加进来。一方面,这样会耽误表格制作的进度;另一方面,数据一多,我们很容易失去耐心,数据越理越乱。
比如要整理销售数据明细,不要一股脑的,把事业部A、B、C…产品1、2、3,地区1、2、3等等都全部填进来。可以大致的写一下:产品收入、服务收入。
然后再慢慢的填写详细的数据。而且这个详细的数据,最好是另建一个工作表,这样之前的框架表格,可以作为目录,让整个Excel文档的结构,更加的清晰。
2)尽量让数字联动
就是让相关的指标、数据都联动起来。用公式,把这些数据连接起来,这样我们修改任何一个参数,最后的计算结果,都有联动发生变化。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16