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        六個實(shí)例,看懂高階數(shù)據(jù)分析,該如何做

        共 3635字,需瀏覽 8分鐘

         ·

        2021-05-16 05:25

        有同學(xué)問:領(lǐng)導(dǎo)總讓做“有前瞻性”的分析,不要說那些“大家都知道的事”。可到底什么是前瞻性?有時候明明寫了預(yù)計(jì)未來情況,可還是被批判為:沒啥前瞻性。真不知道咋辦了。——今天系統(tǒng)解答一下。


        問題場景

        先看看一個簡單的例子如下,看圖回答問題:6月GMV是多少??

                                

        有多少同學(xué)是脫口而出:400 的??!!

        常見的問題,就從這里開始。


          1   

        沒有前瞻性的分析,長這樣


        錯誤一:復(fù)讀機(jī)型。


        看到上圖數(shù)據(jù),寫出來的是:

        ● 月均GMV 720

         最大值1000

         最小值500

         中間值700

         

        這肯定沒有任何前瞻性哈。這根本就是把圖表又用文字復(fù)讀了一遍,只要業(yè)務(wù)方不是瞎子,能看到數(shù)字,都會覺得這沒啥意義。


        錯誤二:慣性思維。


        還是上圖數(shù)據(jù),你認(rèn)為6月GMV是多少?

        有多少同學(xué)是脫口而出:400


        這就是典型的慣性思維。其實(shí)只有一年的數(shù)據(jù)完全不說明問題,但是人們就是會很慣性的認(rèn)為:過去跌的就一定跌,過去漲的就一定漲,特別出現(xiàn)這種5432順序排列的數(shù)據(jù),慣性的就會認(rèn)為下個數(shù)字是1……其實(shí)這正是數(shù)據(jù)分析要打倒的大敵。因?yàn)槿绻覀円脒^往年份數(shù)據(jù),很有可能曲線長這樣:



        這時候還有誰說6月是400的……很有可能1-5月的只是正常的業(yè)績波動而已。所以單純用慣性思維判斷,完全沒有體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,做的結(jié)論還極有可能是錯誤的。


        錯誤三:習(xí)以為常。


        還是上圖數(shù)據(jù),很多同學(xué)看了三年趨勢,然后脫口而出:因?yàn)檫^去6月份會漲,所以今年6月份也會漲……

         

        這種說法,很有可能被業(yè)務(wù)評價(jià)為:我早知道了!你分析了啥!

         

        因?yàn)闅v史規(guī)律,特別是這種宏觀跡象這么明顯的規(guī)律,是個人只要不瞎都看得到,說出來當(dāng)然沒啥意思。況且,誰說去年漲,今年就一定漲?萬一今年漲得少,甚至跌了呢?僅憑一根線又怎么判斷呢?


          2   

        真正的前瞻性,是定性預(yù)測


        本質(zhì)上,所謂的前瞻性,是需要我們做一個定性預(yù)測。雖然沒有精確的數(shù)據(jù)或模型,但是能通過分析,判斷未來走勢(相對應(yīng)的,建數(shù)據(jù)模型詳細(xì)計(jì)算的是定量預(yù)測)。

         

        做預(yù)測的關(guān)鍵,是找到影響未來的因素。這些影響因素,才是支撐指標(biāo)曲線的真正支柱。支柱倒了,指標(biāo)自然下跌;支柱穩(wěn)固,指標(biāo)自然高企。所以,想做好預(yù)測,不能只對著數(shù)據(jù)本身就數(shù)論數(shù),而是得找到數(shù)據(jù)背后的原因。


        比如上圖中6月,11月大漲,可能有幾個原因:

        ● 行業(yè)因素:行業(yè)本身就是夏季、冬季前有一波高峰(比如旅游相關(guān)機(jī)票、酒店、住宿,趕在寒暑假前大量預(yù)定)

        ● 促銷因素:618,雙11是主戰(zhàn)場,要拼命做大GMV

        ● 產(chǎn)品因素:這個行業(yè)每年6,11月上新品

        ● 其他因素……

         

        在做預(yù)測之前,我們要先了解業(yè)務(wù),掌握影響因素。根據(jù)影響因素的可辨識程度,大致可分成三類,我們一類一類來看:



        第一類:宏觀事件型

         

        宏觀事件往往備受關(guān)注,媒體會大量報(bào)道,因此辨識度很高。但相應(yīng)地,辨識度越高的東西,講出來價(jià)值就越低,大家早知道了嘛。因此在做定性預(yù)測的時候,提及宏觀事件,是個必選項(xiàng)。提了,不一定被認(rèn)可。不提,一定被視作“你都不懂業(yè)務(wù)”“這么明顯都看不到!”

         

        有些壞習(xí)慣會影響做數(shù)據(jù)的同學(xué)關(guān)注到宏觀事件。比如很多做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)只看數(shù)據(jù)類文章,公眾號只關(guān)注《數(shù)據(jù)分析XX》《數(shù)據(jù)挖掘XX》《python XX》反而每天沉迷在數(shù)字和代碼里,對行業(yè)發(fā)生了什么看都看不到很容易被批了。

         

        需注意,之所以是定性預(yù)測,因?yàn)楹芏嗪暧^因素的影響可能無法預(yù)測。循環(huán)出現(xiàn)的,可以看過往的歷史規(guī)律(比如節(jié)假日影響、行業(yè)周期性波動)但是個案出現(xiàn)的,就很難去預(yù)測。比如突然出臺新政策,禁掉了某些業(yè)務(wù),出現(xiàn)了疫情等,這種就無法預(yù)測效果,只能去研究政策細(xì)節(jié),看看到底影響面有多大,做個預(yù)警。


        第二類:投入產(chǎn)出型

         

        投入產(chǎn)出型事件,往往是:大家都知道有影響,但具體影響多少不清楚。這時能體現(xiàn)一定的數(shù)據(jù)價(jià)值。有前瞻性數(shù)據(jù)支持,可以方便業(yè)務(wù)安排活動,也能準(zhǔn)備相關(guān)人力物力資源(比如做促銷,商品、客服、服務(wù)器流量,有可能都要準(zhǔn)備)。這種前瞻性是非常有幫助的。

         

        計(jì)算投入產(chǎn)出的常用方式有三種(如下圖)



        需注意的是,很多同學(xué)一提“活動效果預(yù)測”,就急匆匆想建模型或者做抽樣,用第二、第三種方法。


        在現(xiàn)實(shí)中,只有封閉了信息渠道的營銷活動才適合這么干(而且需要余留較多時間準(zhǔn)備數(shù)據(jù))。很多促銷活動,比如雙十一大促、周年慶大促,因?yàn)樾麄饕?guī)模太大,會產(chǎn)生滾雪球效應(yīng)。用看似精準(zhǔn)的方法預(yù)測的反而會偏小、失真。


        比如新產(chǎn)品上市,可能在上市前完全保密,也沒法做太精細(xì)的分組測試。所以做定性預(yù)測的時候,第一種方法用得更多。

         

        投入產(chǎn)出型事件分析還有個用途,就是前瞻性指出問題。我們都知道,業(yè)務(wù)部門干事情不見得是為了效益最大化,很有可能有政治任務(wù)——


        比如:

        ● 老板要大力轉(zhuǎn)型新零售,所以非得強(qiáng)迫客人微信下單

        ● 我們的KPI是抓老用戶,所以效果不好也得強(qiáng)行做

        ● 部門費(fèi)用不夠了,但活動還得做,所以券全部面額減半

         

        這時候,如果有過往分析經(jīng)驗(yàn)指出以下問題,就是有前瞻性的:


        ● 微信下單就是垃圾,影響銷售

        ● 老用戶響應(yīng)率就2%,咋做都是死

        ● 面額減半,響應(yīng)率不是減半而是減3/4

         

        前瞻性指出問題,就能提醒業(yè)務(wù)部門注意風(fēng)險(xiǎn)。也不要在事后糾結(jié):“到底是什么原因做的不好呢?”——我們已經(jīng)早早提醒過了哈。只不過,這種前瞻性雖然有價(jià)值,但不一定受業(yè)務(wù)歡迎(還有可能吃板磚)。大家在實(shí)操中見機(jī)行事,量力而行。


        第三類:內(nèi)部結(jié)構(gòu)型

         

        再深層次地看這個問題,就是:所謂的自然增長率,根本是不存在的。在數(shù)據(jù)上看,可能指標(biāo)“自然”就會漲,可在業(yè)務(wù)上看,所有的增長,都是在XX條件下的增長(如下圖):


        關(guān)于自然增長率,可以戳《數(shù)據(jù)分析終極一問:自然增長率,到底怎么算才合理!》 


        除了宏觀環(huán)境外,產(chǎn)品,促銷,用戶基礎(chǔ),用戶分層這些,就是預(yù)測需要的XX參數(shù)。參數(shù)的情況直接決定了業(yè)績的走向。所以當(dāng)內(nèi)部影響因素發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化的時候,自然業(yè)績會發(fā)生變化。


        只是很多內(nèi)部結(jié)構(gòu)性變化是慢性的、持續(xù)的、微觀的,所以難以觀察。這就需要深度分析,不止關(guān)注整體趨勢,更關(guān)注構(gòu)成整體的各個因素的結(jié)構(gòu)。

         

        內(nèi)部結(jié)構(gòu)型問題很難前瞻,難在:到底是個案還是趨勢,很難在一次分析中觀察到。比如我們總是說:渠道下沉,新生代需求變遷,興趣轉(zhuǎn)移等等概念,可真具體到某一月某一日的數(shù)據(jù)上,你真把特定群體抽出來看,反而數(shù)據(jù)上差異不大。


        有時候自以為觀察到一個變化,可持續(xù)看幾天,丫又消失了……短期內(nèi),永遠(yuǎn)是宏觀事件&投入產(chǎn)出型影響占主導(dǎo)。所以想要觀察到一個內(nèi)部結(jié)構(gòu)變遷的影響,需要長時間觀察。



          3   

        小結(jié)


        看完三種類型,大家會發(fā)現(xiàn),領(lǐng)導(dǎo)們想看的,都是第三類問題。是滴,通過細(xì)致的分析,看到深層次問題,講出來沒人知道的驚天秘密,聽起來多厲害。


        可實(shí)際上沒那么理想。業(yè)績指標(biāo)的波動,從來都是多種因素綜合作用的結(jié)果。并非每次變化都一定有深層次的原因,有可能就是自然波動、某個產(chǎn)品/活動做爛了、沒錢還裝逼,道理就這么簡單。能區(qū)分出來關(guān)鍵因素,提示問題才是重要的。

         

        所以,數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,不是神神叨叨地講沒人知道的秘密。

        ● 了解業(yè)務(wù),區(qū)分事件

        ● 能量化的,量化預(yù)測

        ● 不能量化,評估范圍

        ● 做好監(jiān)控,提示問題

        以上。都能做到了,就是最好的前瞻性。

         

        當(dāng)然,有同學(xué)會問:有定性的預(yù)測,那有定量的預(yù)測嗎?當(dāng)然有,而且有不止一種做法,不止一種算法。


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