公众号:接地气学堂
作者:接地气的陈老师
日、周、月、季、年报制度,可能是数据分析领域最大的一个“咕咚来了”。每一个新人在进公司的时候,都会得到一个类似传家宝一样的日、周、月报模板,交接工作的前辈会告诉你:“对着模板更新它们,然后指定发给某某某几个人”。
至于:
l 为啥要发
l 为啥做成这样
l 发了人家看不看
从来没人解释过
新人往往也懒得问。毕竟在各种朋友圈文章里,模型才是终极归宿,报表算啥玩意。于是这些常规报表变成了天天都得干,干了还没啥用的鸡肋。更要命的是,临时取数仍然源源不绝,让人苦不堪言(如下图)
今天我们就来系统讲解下,到底为啥要搞日、周、月、季、年报,它们到底有啥意义。
1.日、月、周、季、年报制度的深层意义
如果一进医院,就让你先花1万块钱,验血、验尿、X光、全身CT等等干一轮,你会很开心的说:“分析好详细耶,我好开心哦”不?
不会!你会骂:这踏马哪里来的庸医。为啥要这么复杂!
原因本质,在于:详细的数据报告是要花时间和成本的,而不是所有问题都值得花这个时间和成本。因此需要分级识别,分级处理机制。这样才能实现成本效益最大化。因此才衍生出:体温计、血压表这种简单的工具。轻度问题简单诊断就处理掉,重度问题再层层升级。
这就是日、周、月、季、年报制度诞生的初衷:快速识别问题,分层分级处理。并且日、周、月、季、年报,基本的数据监控指标、维度都是固定的,因此可以实现自动化,从而解放数据分析师的生产力,把精力释放到专题分析/数据建模上,从而实现很大的产出。
于是你会发现:
报表使用率低的公司,数据分析师加班多,绩效不明显,业务越喜欢事事要数。
报表使用率高的公司,专题/建模机会反而更多,业务看着报表就能搞80%的事。
可以说,报表是整体数据分析体系核心。报表做好,处处好,报表做不好,人肉sql写到老。而且,日、周、月、季、年报,不是简单的把同一个字段按五个时间周期统计五遍,五种工具间相互配合,才能起到更好效果。
2.日报的作用
日报的作用:监控走势,发现短期问题。每日的数据,往往是直接供一线销售、生产、客服来看的。这样能掌握客户数、订单量、交货量、来电数、投诉数,这些每日要处理的工作情况,尽快开展工作,把手头的任务完成。
对产品、运营、策划这些后台岗位而言,每日数据除非有特别大的波动,否则单看一天意义不大。一般只在关键节点,比如大促、新功能上线等关键节点,盯得特别紧。
日报数据,更大价值在于连起来看。连起来看能发现周期性数据趋势,这样能通过每日曲线,快速判断业务是否有问题,特别是其中的重大波动,能立即识别出来。很方便快速发现问题点。至于能不能快速定位问题点,则要看日报的数据能拆解到什么颗粒度(如下图)
3.周报的作用
周报的作用:监控走势,发现长期问题。周报的数据也会给一线看,但是应用场景不一样。周报一般是周总结会的时候用。对于一线岗位,周总结会是一个小型激励、认可、学习的场景,可以帮助团队成员发现执行问题,确认执行进度。
对产品、运营、策划这些后台岗位而言,周报和日报一样,不见得每个数字都有意义,但是连起来看,意义就很重大了。周报适合发现长期性趋势问题。特别是产品版本更新,积分、会员类长线运营机制上线以后,只看一两天数据,很容易被当天特殊情况掩盖问题,看周变化趋势,更容易追根溯源,找到问题源头。
4.月报/季报的作用
月报的作用:衡量KPI,调整策略。大量公司的KPI/OKR是按月定的,工资/奖金一般也是按月发的,因此月度的数据统计,常常用来考核绩效,制定/调整策略。工作月例会讨论的时候,也不会停留在简单看结果,喊口号上,而是会对上月情况做较深度的复盘,特别是重大项目,新上线产品,团队业绩等等。
因此月报不等于四周周报之和,更不等于三十天日报加总。月报一般报完结果,直接切入当月重点议题,一般有:
l 本月待完成的重点工作
l 上月未解决疑难问题
l 潜在问题/机会点盘点
l 年度目标跟进/决策
周报、日报中发现的,未能及时解决的疑难问题,会在月报中以专题的形式呈现。特别是这些疑难问题影响到本月/下月KPI达成时,这就形成了待深入的重点问题,可以持续解决。
季报:针对季度规划,安排战术执行。季度报是月报的升级版,起的作用和月报类似,针对季度重点问题进行回顾,针对潜在疑难杂症进行解析。有的公司是直接跳过了季报这个环节的,但是在季节性强的公司,比如服装、生鲜这种季节性产品更替,或者依靠特定季节大促销/展会带业绩的行业,季报的重要性就特别高。每季度都会对当季重点工作进行安排。
5.年报本该这么用
年报:盘点年度经验,得到特定目的。注意:很多时候,年度报告不是为了解决问题,而是为了邀功请赏,激励士气,装点门面的。因此年报要怎么写,直接和写出来给谁看,想达成什么目的。
比如2020年,最大的黑天鹅是疫情,不同的目的,自然写法不同:
1、问题分析版:疫情对年度业绩影响,对业绩走势改变
2、邀功请赏版:疫情以后恢复真快!我们队伍超厉害
3、装点门面板:全行业受影响下,我们不是最惨的,我们还挺好
4、激励士气版:每个团队都涌现出年度英雄人物
5、新年预期型:2020年哪些态势会延续,哪些到此为止,明年又如何
所以年度盘点不是日报*365,如果写得不好,八成是没整明白:到底人家想看啥。别再搜模板了,认真把年度汇报对象,场合,语境,目的整清楚。
6.规矩是从啥时候开始坏掉的
既然日周月季年的体系这么好使,为啥还有开篇的囧境呢?
答:从偷懒的新人开始搞内卷的时候。
不止是数据新人,运营,产品,策划新人都有以下通病:
★ 偷懒之一:喜欢搞一张巨大的,n多指标的电商/互联网/O2O指标体系大全,然后死记硬背有啥指标,没有时间概念*1
★ 偷懒之二:不看走势,只看单点,没有时间概念*2,最喜欢问“GMV下降30%怎么分析”“日活下降50%怎么分析”
★ 偷懒之三:不联系业务每日动作,只会拉一堆维度来过做交叉:“GMV下降30%怎么分析?答:从渠道/客群/产品等维度做拆解,拉交叉表,哪个柱子短了就是哪个的问题……”,还是没有时间概念*3
偷懒的结果,就是看数据的时候只会纠结一点的高低,忽视趋势,忽视规律,忽视业务影响。对指标的基本走势、合理范围缺少判断能力。一惊一乍,涨个1%也要分析,跌个1%还要分析。对着每日数据纠结,反而忽视了周趋势变化,容易忽视长期问题/深层问题。
分析就分析吧,本来拉一个每日图+标注上业务动作,可以解答80%的问题(剩下20%很有可能是运维的问题,数据出错了/系统宕机了)结果不看报表,非得临时取个数,拉一堆维度过来交叉交叉再交叉,拆解拆解再拆解。最后报告没写完,指标又涨回去了。输出成果的有用性没有提高,工作量大增,不是内卷是啥。
当然,数据分析领域内卷的不止这点,有卷数据产品的,有卷算法的,有卷增长的,有卷用户画像的。总之,不提高业务上有用性,单纯增加工作难度,就是耍流氓。做生意,越短平快见效的方法,越好用。有兴趣的话,本篇集齐60留言,下一篇我们接着分享。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2022-03-18CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01