中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

撰寫數據分析報告時，提出有價值的建議是關鍵一步，卻也是許多分析師感到棘手的部分。本文將為你提供一套實用的方法論，幫助你根據不同業務部門對數據的理解程度和需求，精準地給出切實可行、具有洞察力的建議。

寫數據分析報告，你最怕什么？

——建議部分！要么不知道建議該怎么寫，要么就是簡單寫兩句“GMV下降了，建議搞高！”寫完了還被領導嫌棄：“你要給出有價值建議！要有洞察！”

到底該咋辦呀，今天咱專門聊這個。

一、破題關鍵

破題的關鍵，得搞清楚：業務到底想要什么。并不是所有的業務部門都掌握了數據思維，有些部門對數據不上心，有的卻對數據盯得很緊，說不定自己都做過很多分析。

想要服務好業務部門，首先得考慮的，就是：“這些人對數據了解多少“，然后對癥下藥。相比之下，對數據了解多的人，會更期望我們給到具體建議，因此先討論這個情況。

二、安撫神經過敏者

在了解數據的人里邊，有一類人特別討厭：神經過敏患者。今天漲個2%，也要你“深入分析一下”；明天降個1%，也要你“深入分析一下”。最過分的，你分析下跌的報告還沒寫完，指標已經升回來了，又得轉頭寫上升分析報告……

從本質上看，這種人既不了解數據的常規走勢，也沒有先看大趨勢再看細節的習慣。因此，他們沒有能力區分常規波動，也沒能力識別真正的異常走勢。所以才糾結雞毛蒜皮的問題。

這時候，確實很想給他們一個“別瞎折騰”的建議。當然，我們是很有素質的，文明提法是：“建議了解基礎數據規律，關注發展趨勢。我們會持續監控該指標”。這樣不但能安撫他們，而且也有利于發現真正的問題（如下圖）。

三、指引方向缺失者

有一類人會看數據，但是翻來覆去只看KPI數據和結果數據。看到KPI指標同比跌、環比跌，總量不達標，急得團團轉，卻沒有辦法。注意！這類人是最討厭“要搞高！”這種說法的，他自己也知道要搞高，只是不知道怎么搞。

這時候，分析要做得更細致，建議用標桿分析法或者過程診斷法，幫他們看到自己和標桿之間差距，看到自己執行過程的問題，這樣更容易形成思路。

最后給建議，也是分學標桿/改弱點兩個方向給的：“建議向XX標桿學習，改進XXX做法”“建議改進XX問題，預期提升整體表現x%”（如下圖）

四、驗證有假設對象者

有一類人看數據，會自己把常規的交叉分析，對比分析，過程分析都做了，直接形成問題假設。這個時候，再跟他聊“學標桿/改問題”，他就會說：“我早知道了，能不能聊點關鍵問題”。

這時，最好是直接拿到他的分析假設，然后去驗證，直接解答他的問題，就是最有效的建議。這里的難度在于，可能他的分析假設太過復雜，很難直接量化。此時可以拆解假設，從一些可量化角度分析（如下圖）。

最后給出的建議，可以直接點明：“業務部門關心的XX問題，經我核實，問題為真，影響因素確實存在，建議盡快處理”。

這里有一種情況要注意，就是業務部門的假設全部是指向外部環境，這時候十有八九丫想甩鍋。作為數據分析師，自然不能這么沒節操地幫人洗地，我們可以收集一些外部環境的數據，至于建議部分，直陳事實即可。

五、協助測試落地

還有一類人，已經連假設驗證都自己做過了，丫內心有了一個明確的方案，就差試一試了。這時候最好直接支持他做測試，連檢驗他的方案都可以省了——人家苦思冥想了那么久，你隨便去挑刺，分分鐘吵起來，而對著一個沒有發生的事吵架本身也沒啥意義。

此時的建議，可以直接寫“建議進行測試，建議效果”。這里要注意一點，就是測試之前，假設一定要列清楚，特別是是否有影響結果的強特征，是否在測試過程里考慮了這些特征，一定要提前說。不然解讀測試結果的時候，會被虐得褪層皮的。此時的建議，可以升級為：“考慮到XX因素對結果影響較大，建議設計實驗時，做XX處理”（如下圖）

六、應付不了解數據的各路人馬

以上各類人，對數據有了解，能直接就數據討論。但是下邊要出現的三類人，壓根對數據不了解，甚至發自內心認為數據沒用。面對這些不了解數據的人，給建議就可以省省事，甚至不吭聲也是個好策略。

有的業務對數據無感，純粹是因為素質低，看不懂復雜的報表。這時候甩給他們的數據越多，反而丫越看不懂。此時要做的，就是給出主要的KPI監控數據，然后在KPI出問題的時候提醒他們：“建議關注KPI走勢的變化，有可能出問題”。如果他們感興趣，再深入探討。

有的業務對數據無感，是因為其KPI指標表現很好，于是欣欣然，覺得不需要再考慮什么了。這個時候隨便你說啥，他都是：“哦，聽到了”或者“分析還不深入啊，你再看看”。對這些人，不需要每次都講一堆建議，而是抓住隱藏在KPI之下的問題。如果能點破問題，不但能引起他們的注意，也能讓領導認可我們的能力（如下圖）。

有的業務對數據無感，則是因為經驗主義。丫發自內心地認為“數據沒有用！”，他老人家的經驗才是最管用的。哪怕遇到業績不好他們也會胸有成竹地說：“以我經驗，只要發優惠券就行”“以我經驗，只要上新品就行”“以我經驗，怎么都不行，大環境問題”

被這種人刁難是很常見的，因為丫很盲目自大，所以不做好準備，不要輕易招惹他?？梢詴簳r忍耐，等待時機，當他的老經驗不行，老板對他失去耐心的時候，狠狠捅他一刀：“該方法已經執行了3次，ROI一次比一次差，建議更換措施”“并非所有人都不行，有業務線能做起來，建議參考”

七、小結

很多同學被吐槽“分析建議太簡單了”以后，總會很努力的尋找“高大上”的建議，特別希望能有一個標準建議模板，或者有一個大廠建議金牌，只要自己掏出金牌，業務就會俯首稱臣。

實際上，因為不同人的水平不一樣，在工作中“汝之蜜糖，彼之砒霜”的情況很多見。所以認真溝通，了解業務需求，根據不同情況提供建議，才是更好的解決方案。我把本文的情況分類整理如上，供大家參考。

當然，還有同學想看更具體的數據分析支持業務的案例，那就到我的知識星球里看吧！