京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不是公司管理万能药_数据分析师培训
“嗯,为了证明,人们不惜编造数据。14%的人都知道这一点。”――《辛普森一家》霍默•辛普森语 电脑天才们宣称,大数据时代已经来临。 电脑已经强大到可以收集、汇总数以兆兆字节计的信息来回答各种问题,从如何安排员工薪酬待遇,到某支抵押贷款债券的风险有多大,无所不包。 虽然数据不会说谎,但人们使用数据的方式却极为主观。量化分析在2007年的金融危机中起到了推波助澜的作用,但是如果企业只是简单地认为,光靠一屋子摆弄数据的分析师就可以解决问题,那么结果不仅会对他们的资产损益造成损害,同时也会损害他们的企业文化和员工的福利。 企业执行委员会(Corporate Executive Board)的执行理事施维坦克•沙表示:“数据可以帮助人们做出决策,但如果觉得所有重要的决策都可以交给电脑那就错了。”企业执行委员会最近出版了一份调查报告,名为《超越洞察力赤字:大数据时代的大判断》(Overcoming the Insight Deficit: Big Judgment in an Era of Big Data.)。报告指出,认为只要有10个分析师,就能解决公司所有数据问题的想法是错误的。
未来那些最擅于利用数据分析来引导决策的企业将获得许多竞争优势,对于这一点没什么人会表示怀疑。不过施维坦克•沙表示,仅仅拥有数据是不够的。根据企业执行委员会,在一份针对4,941人进行的调查中,只有38%的员工称得上是“消息灵通的怀疑主义者”,他们依赖数据,但并不盲从,既不害怕置疑数据分析的结果,也敢于从他人那里索要反馈。43%的员工对数据坚信不疑。还有19%的员工很少相信数据分析,喜欢凭直觉做事。 施维坦克•沙认为:“我们必须面对这样一个事实:我们的教育系统没有教会我们如何有效地分析数据。
我们向受访者展示了一些图表,问他们这些图表代表什么意思。结果就连那些从常青藤名校毕业的学生也很难搞清这些数据究竟代表了什么。”这种教育的缺失并非没有办法弥补。该研究显示,仅仅向学生提供培训,教给他们分析工具和软件的使用方法还不够,更重要的是教会他们如何与数据互动。换句话说,就是如何批判性地思考。 要想让员工成为“消息灵通的怀疑主义者”,企业可以建立一种数据导向型的文化(但并不是成为数据的奴隶),从CEO开始自上而下地推广。
如果CEO身体力行,其他员工也很可能参与进来。 施坦维克•沙表示,另一种有效的方法就是在雇佣数据分析师的时候,不仅要考虑他们的分析能力,还要考虑他们是否有能力和意愿去向其他人解释这些数据代表了什么意思。“招聘分析师时还得考虑指导技能,”他说。“每一个分析师都能改善几十、甚至几百个人的决策能力。” 葛兰素史克制药公司(GlaxoSmithKline)正在用数据分析来挑战一些人们认为无可辩驳的常理。该公司北美制药部的IT高级副总裁乔•托伊介绍道,葛兰素史克正在利用数据分析来重新设计销售运作,把这项过去完全依赖人脉的业务转变成一项依赖数据的业务。 托伊称:“决定销售人员的薪酬时,我们在使用哪些数据、不使用哪些数据的问题上做出了艰难的决定,由此树立了良好的声誉。”
自从20世纪80年代初开始,制药公司就习惯使用从厂商那里获得的医生处方数据来决定销售人员的薪酬。医生开出的处方越多,销售人员的提成就越高。因此,医生吃回扣的现象也屡见不鲜,许多医生都被请去吃免费的饭,拿免费球票。因此制药公司的这种提成制度造成了一种医生和医疗代表之间暗藏猫腻的关系,也使一些病人怀疑为什么医生要开这种药,而不是那种药。 从去年七月开始,葛兰素史克公司废止了这种提成模式。现在公司主要依赖对医生和管理人员的调查,以及对产品知识和业务敏锐度的考核来决定销售人员的奖金 。
最高管理层的支持、透明的激励系统,以及消费者的正面反应降低了在销售部门中推行这种新机制的难度。托伊表示:“现在销售人员和医生的关系变得不那么重要了,更重要的是事实和科学。” 葛兰素史克公司在与政府和保险公司的谈判中也奉行了以数据为指导的策略。葛兰素史克与默克(Merck)和辉瑞(Pfizer)等公司竞争着一块非常有限的市场蛋糕,不过托伊表示,数据分析正在为葛兰素史克带来某种优势。 北卡罗来纳州蓝十字与蓝盾协会(Blue Cross and Blue Shield of North Carolina)信息管理与分析服务副总裁苏珊•海默•穆塔夫指出:医疗保健市场瞬息万变,有效的数据分析如果得到正确使用,就可以节约许多渠道成本。 “节约成本的唯一方法就是检验信息,进行分析,”穆塔夫说。“成本是从什么地方产生的?哪些疗法是有效的?它是在哪交付的?”
去年,北卡罗来纳蓝十字与蓝盾协会把许多来自不同部门的分析师集中在同一个部门里,以方便他们进行协作。同时该公司也希望雇佣一些不仅能够分析数据、还能用其它人能够理解和接受的方式提交数据的分析师。 后来该公司的管理层意识到,让一群统计学博士花时间获取数据是很荒唐的,于是他们投入大量资金建立了一个卓越中心(Center of Excellence),卓越中心的分析师以发现问题、解答问题为主,而不是四处寻找数据并检验它们的准确性。 穆塔夫表示,这些变革导致公司的成本出现显著下降,并且提高了客户的满意度水平。卓越中心的建立已使公司节省的医疗开支达到了初始开支的将近19倍。
尽管以数据为中心的做法已经使北卡罗来纳州蓝十字与蓝盾协会获得了不小的成功,但该公司仍有一些员工至今不相信数据分析是公司未来成功的关键。要说服这些员工也是个不小的挑战。 穆塔夫说道:“我们需要让人们理解,今天的工作环境已经和三四年前不同了。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02