數據分析的深度往往決定了洞察力的強弱。本文通過一個物流企業的司機調度案例，展示了數據分析如何從基礎描述性統計逐步深入到業務流程和戰略決策中。從簡單的上線率計算到復雜的業務需求匹配，再到細致的原因分類和專題分析，本文將引導讀者理解如何層層遞進，深化數據分析的洞見。

很多同學被嫌棄：做的數據分析，沒深度。到底啥是分析深度？怎么才能做出深度？話不多說，直接上場景。

問題場景：某物流企業，負責管司機的調度中心，會給每個未上線司機標注原因，標注格式如下：

備注：實際原因還有很多，這里僅做舉例

現領導要求：分析司機未上線情況。

問：該怎么分析？

思考30秒

0  0級深度做法

● 3月6日，共1000司機，上線900，上線率90%

● 3月7日，共1010司機，上線875，上線率87%

● 3月8日，共1050司機，上線850，上線率83%

上線率連續2天下降，建議搞高

不上線的理由TOP3為：

1、司機請假 35%

2、累25%

3、雙十二剛過 20%╮(╯▽╰)╭?不點評了，大家自行吐槽。

1  1級深度做法

上線代表的是運力，不同線路運力需求不同，因此可以結合需求，解讀上線數據：

● A線路本月訂單暴漲，但司機上線率在下降，需保障運力。

● B線路本月訂單減少，司機上線率在下降，可調撥該批司機運力。

● C線路為季節性需求，預計下個月就沒有了，關注該批司機運力分配。

點評：終于知道把上線情況和業務需求聯系起來了。這樣能解讀出：司機上線/不上線，到底有啥意義。重點線路需要保障，零散線路釋放出運力要能調配開，這是基本常識。

同理，還可以對司機生命周期做分類，結合司機表現，解讀上線數據。

● 新手期司機：上線變差，是否意味著最近開發新司機質量下降

● 穩定期司機：上線變差，是否意味著平臺運作出問題，老司機流失

注意，以上這些計算，需要衍生指標，比如：

● 線路訂單量：最近一周內訂單數、貨運噸位

● 線路訂單變化：最近N周內訂單走勢

● 司機生命周期：從注冊到當前時長

● 司機行車里程：最近一周行車里程

● 司機缺勤頻率：最近一周無出車天數

這些數據不見得在一個表里能體現，因此得從各個數據源找數據組合分析。

這么做看起來比0級有深度了不少，但沒有解決一個核心問題：“到底司機不上線是啥原因？“，特別是“請假”比例這么高，到底是司機不想干，還是沒需求，還是平臺出了問題。

2  2級深度做法

注意，1級深度的核心問題，在于：未上線原因給的亂七八糟。

● 什么叫：雙十二過了？

● 什么叫：累

● 請假和累是不是有重疊

● 到其他線？那他該在其他線上線??！

可能有些物流企業管理較規范，但這家物流企業調動真的不咋樣。這種敷衍了事的回復看了讓人摸不著頭腦，根本沒法用。

但是要如何規范起來呢？如果平地一聲雷，甩一套新模板出去，不但培訓需要時間，而且和現有的數據對不上，很有可能制造新的數據垃圾。因此更好的做法是，先基于現有分類，梳理出邏輯，再培訓，提升規范度。

分類就要用到MECE法，實現MECE的最好辦法是：二分類。從示例反饋來看，可以用三層分類邏輯。

第一層二分類邏輯，最好用：線路問題/個人問題來區分（如下圖）。

這樣分類含義很直觀：線路問題跟司機沒關系，有些中小客戶，就是季節性/臨時性有需求（比如雙十一、雙十二）需要企業這邊開發客戶/分配好線路。司機的問題，再做進一步細分。

第二層分類邏輯，可以拆是否車壞了。車壞了是鐵定沒法運的，此時不但要登記原因，還得登記車輛損壞情況或預計修好時間。如果車輛嚴重損壞，可能直接導致司機退出，或者長時間運力缺失，這個情況對于新運力開發很重要。至于司機個人問題，再做細分。

第三層分類邏輯，可以看司機是否投訴平臺。比如平臺扣錢太多，這是個規則問題。平臺方也不可能因為一個司機的抱怨就改規則。但是，對投訴類問題要先掌握情況。這樣才能持續監控，發現更深入的問題。至于沒有投訴情況下，司機個人問題，另行處理：

為啥司機個人問題要另行處理？因為個人問題很有可能沒實話。拉貨的司機不是辦公室文質彬彬的小白領，沒心情一句句細講心路歷程。一句：“累”背后，可能有多重含義：

● 個人心累，不想干司機了

●?在你這干得累，不想在你這當司機了

●?線路跑得累，不想干這個線路的司機了

單純指望口頭問，很難理清楚這里邏輯。更不要說大部人連個“累”都懶得說，就是簡簡單單的不接電話/“請個假”。調度員每天對著幾十個司機，也沒空一個個談心，也不太指望調度員能把個人原因都整明白。所以這里可以簡單記錄原因，靠后續分析來做深。

綜合梳理完，現有歸類可以合并如下：

這樣能建立監控指標，觀察問題，也能加強對調度員的要求。并且調度員需要關注的核心問題只有三個：

1、有沒有線路調整

2、有沒有車輛問題

3、有沒有投訴

比起一次給30個選項的調查表，這樣抓關鍵行為的做法更容易讓調度員掌握，降低培訓成本，且后續數據也能和之前的對上，避免新數據垃圾產生。

然而，這樣做就夠深度了嘛？顯然沒有，這里遺留了好幾個問題。

3  3級深度做法

有了2級深度的分類，3級深度的分析思路就非常清楚了：

● 遺留問題1：線路到底是調度問題還是推廣問題

● 遺留問題2：司機投訴到底要不要受理

● 遺留問題3：司機缺勤到底是“累“還是”不想干“

這三個議題，都需要專題深度分析來解決，已經不是單純靠報表監控能搞掂的了。

比如問題1：想區分呢調度問題還是推廣問題，得首先對線路端打標簽，做分類。

比如：

● 線路本身需求不穩定

● 線路本身需求大幅度下降

● 線路本身難開，司機流失多

這些并不反映在調度表里，但是卻直接影響調度結果與司機上線，因此需要從線路需求表里，先分析清楚，這樣解釋調度的原因才容易說。

比如問題2：司機投訴到底要不要受理，這里可以分規模、內容、效果兩個角度來看

● 規模：是否投訴量在加大，是否投訴集中在某些客戶，某些線路，某些時間段

● 內容：是否投訴集中在某些問題，特別是與薪資、扣款相關的

● 效果：是否投訴行為導致的影響在加劇，比如投訴后司機流失率在提升

這樣綜合分析，才方便運營評估：是否要響應投訴，看到投訴指標變化，也好理解這個指標對業務的影響程度。

比如問題3：司機到底是累還是不想干，得先看內部數據說話通過內部數據，能看出司機實際行車時間，把“累“字背后含義：真的累or賺不到錢區分出來，從而針對性分析。這樣做比追著司機刨根問底，更容易發現問題（如下圖）。

理論上，這里還有深入的空間，讀者們可以自行發揮哦。

4  小結

很長時間以來，人們把做數據分析的看成算命先生：我不說話，你丟幾個銅錢（敲幾下鍵盤）就天知地知。這是非常非常扯淡和錯誤的。

本質上看，數據分析對抗的是不確定性。因此需要大量的信息輸入，才能得出結論。阻礙數據分析由淺入深的最大問題，也是：沒！數！據！

并且如同上邊小案例所示：過分追求完美數據，不但會拖慢業務，增加成本，而且對內部員工和外部客戶體驗都很差——大家是來消費的，不是來被扒戶口本的。

所以，數據分析工作，始終伴隨著不完美的數據開展，在有限大的條件下，一步步導出結論，才是由淺入深的方法（如下圖）。

這里最重要的三個環節，就是：

1、結合業務含義，對描述統計初步解讀

2、結合業務問題，形成分析框架

3、結合業務策略，驗證判斷

總之，就數輪數，可得不出啥有用結論。甚至有可能，數據越多，看得越糊涂。