公眾號：數據海洋

作者：數據海洋

假設你是一個業務運營的同學，嘗試問幾個和數據相關的問題？

如何用一句話，讓你像你的業務團隊的同學描述數據的價值，你會怎么描述？

“讓你服務的業務伙伴更專注，更專業，更高效?！?

一、業務現狀怎么樣，業務是否有異常

業務狀況是否異常，需要數據分析師能定義和設計好核心的關鍵數據指標，從而讓業務可以用數據有效、清晰、簡潔反應業務狀況好與壞：

1. 絕對值：例如：銷售金額多少？

2. 比率值：

同比：周同比【同比上周同比】；周累計同比；月累計同比；年累計同比

環比：日環比；周環比；月環比；

平均值比：公司過去1周、2周，4周、8周平均；

目標比：周完成率；月完成率；

……

現在比較流行的是構建數據儀表盤，如果沒有資源開發那么好的可視化工具。做成表格的樣式也是非常好的。但比較建議報表的開發，有一定的拆分邏輯。

二、業務異常發生在哪？誰負責的業務有異常？

為什么發生業務異常？

如果業務有異常，業務想知道異常發生在哪？例如：一家線下超市，如果店長發現銷售同比上周下降了。想是哪個課組下降了？再看是由哪些單品下降引起的。

有同學問，海洋老師這不可能直接定位到下降的商品嗎？按下降程度由大到小排序：通過商品名稱、銷售金額、下降比例、下降影響占比，可以快速定位到具體單品。

其實中間增加一層的拆解，不管課組還是大類，這層往往是先要定位到人，有人負責后再去發現問題，就意味著有人后續會跟進這個行動?！救魏沃笜说牟鸾獾谝粚討摚阂匀素撠煹木S度】

當看到下降最大的商品名稱列表的時候，需要去判斷為什么會下降？【在一個相對成熟的業務中，銷售下降的原因是可以進行窮舉的】一個好的數據分析師，當負責支持業務一段時間后，在理解業務的基礎上。應該是有能力構建出業務關鍵指標的數據指標分析體系。

假設你是一家服務行業的數據分析師，銷售金額是一個最重要的商業指標，當銷售變化后。假設按某個【有負責人】維度進行了拆分后，你會再關聯分析什么樣的數據指標從而快速定位銷售可能下降的原因，銷售下降把原因分成幾種類型：

1. 本身原因

a) 商品原因

b) 會員原因

c) 配送原因

d) …..

2. 競爭對手

三、針對業務問題如何改進？

通過數據分析發現，業務問題解決的方向在哪？機會點是什么？可以采取什么樣的策略行動？資源的限制是什么。

經驗豐富的業務同學，對出現的問題可能會有很多可能原因的假設。希望通過數據快速驗證這些假設。

四、通過數據進行提前預警，對可能的問題

提前做準備

通過對業務的關鍵環節，關鍵的商業場景，設定一定的閥值。當出現設計的閥值的時候可以及時預警【數據的時效性】

沒有系統自動化的預警，可能會導致異常問題發現的時間周期很大，甚至有可能被忽略而沒有發現問題?！痉牢⒍艥u】

五、數據智能的預測哪個會員，哪個商品，哪個環節

可能會出現某個問題的概率

不是等待業務實際產生問題后，再是通過歷史數據積累，利用算法或者分析規則的沉淀對未來某個場景下的核心數據指標進行預測性分析，從而在事中進行預警，提前做準備。

落地：

1. 看了你的數據分析報告，在開始調整策略方案；

2. 對某個具體的行動做出針對性優化；

知識點：

任何一個數據分析師（應該是所有的同學），到達一個新公司的時候，一定是要去了解公司的部門設置，每個部門的工作內容，工作范圍，工作職責，工作目標是什么。當然這個部門的設置如何能與公司的商業模式，業務流程結合起來是最好的。

數據分析目的：幫助業務決策，幫助業務解決問題。

首先一定要很清楚知道這個問題產生的背景，要解決的問題是什么類型的，解決問題的時間是什么。一般數據分析要解決的問題類型主要可以分為以下幾類：

1. 解釋數據變化的真正原因。

2. 針對變化，建議采取的策略是什么。

數據分析從流程來看，基本就按以下的步驟：在實際工作中，一定是把問題首先界定清楚，業務明確提出需求。業務在提數據需求的時候往往是不清晰的。