京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在枯燥的日常监测中发现数据分析之美
信息大爆炸时代注定我们难以静下心来,面对枯燥的数据监测工作能保持冷静和洞察尤为艰难。当下社交网络横行,交流变得越来越简单简短,正如萧秋水老师在微博中提到的一样:这个年代,还在坚持写博客而且写得用心、可读性强的人越来越少,所以珍贵。以下,借路迪博客的一篇文章,分享数据分析的枯燥与洞察数据之美。
1948年辽沈战役开始之后,在东北野战军前线指挥所里面,每天深夜都要进行例常的“每日军情汇报”:由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况
那几乎是重复着千篇一律的枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少、枪支、物资多少…
司令员林彪的要求很细,俘虏要分清军官和士兵,缴获的枪支,要统计出机枪、长枪、短枪;击毁和缴获尚能使用的汽车,也要分出大小和类别。
经过一天紧张的战斗指挥工作,人们都非常疲劳。整个作战室里面估计只有定下这个规矩的司令员林彪本人、还有那个读电报的倒霉参谋在用心留意。
1948年10月14日,东北野战军以迅雷不及掩耳之势,仅用了30小时就攻克了对手原以为可以长期坚守的锦州并全歼了守敌十余万之后,不顾疲劳,挥师北上与从沈阳出援的敌精锐廖耀湘基团二十余万在辽西相遇,一时间形成了混战。战局瞬息万变,谁胜谁负实难预料。
在大战紧急中,林彪无论有多忙,仍然坚持每晚必作的“功课”。一天深夜,值班参谋正在读着下面某师上报的其下属部队的战报。说他们下面的部队碰到了一个不大的遭遇战,歼敌部分其余逃走。与其它之前所读的战报看上去并无明显异样,值班参谋就这样读着读着,林彪突然叫了一声“停!”他的眼里闪出了光芒,问:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”
大家带着睡意的脸上出现了茫然,因为如此战斗每天都有几十起,不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周,见无人回答,便接连问了三句
“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高”?
“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高”?
“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高”
人们还没有来得及思索,等不及的林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!
随后林彪口授命令,追击从胡家窝棚逃走的那部分敌人,并坚决把他们打掉。各部队要采取分割包围的办法,把失去指挥中枢后会变得混乱的几十万敌军切成小块,逐一歼灭。司令员的命令随着无线电波发向了参战的各部队….
而此时的廖耀湘,正庆幸自己刚刚从偶然的一场遭遇战中安全脱身并与自己的另外一支部队汇合。他来不及休息就急于指令各部队尽快调整部署,为下一阶段作准备。可是好景不长,紧追而来的解放军迅速把他的新指挥部团团围住,拼命攻击,漫山遍野的解放军战士中,不断有人喊着:“矮胖子,白净脸;金丝眼镜湖南腔,不要放走廖耀湘!”。
把对方指挥官的细节特征琢磨到如此细微,并变成如此威力巨大的顺口溜,穿着满身油渍伙夫服装的廖耀湘只好从俘虏群中站出来,无奈的说“我是廖耀湘”,沮丧的举手投降。
廖耀湘对自己静心隐蔽的精悍野战司令部那么快就被发现、打掉,觉得实在不可思议,认为那是一个偶然事件,输得不甘心。当他得知林彪是如何得出判断之后,这位出身黄埔军校并留学法国著名的圣西尔军校,参加过滇缅战役,在那里把日本鬼子揍得满地乱爬的新六军军长说,“我服了,败在他手下,不丢人。”
取得这场重要战役胜利的其中一个关键因素,居然出于获胜方的统帅夜半时分,对一份普通遭遇战之后的战报的数据分析,来源于他“从红军带兵时起,身上有个小本子,上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量”的优良军事素养。
读完这则故事,感触颇多。数据积累、数据监测工作是一项十分繁琐纷杂的事情,考验的是相关工作人员的耐心与毅力,数据分析工作者经常说要“耐得住寂寞”,这数据监测的工作还真就是一个需要耐得住寂寞的工作。如果我们从一个简单的数据分析流程来解读这则故事,或许能从中发现数据分析的美。
【明确目的】
通过歼敌数量及缴获数据,发现异常、判断敌情。
【获取数据】
专人负责收集,由下而上,逐层快速流转,从各部队、各部门传向司令部。
【数据预处理】
多个方向(纵队、师等单位)的数据流向一个节点(司令部、林彪),因此必须对来自不同方向的数据进行口径统一、格式整理、维度分类汇总等。
【数据分析】
林彪采用了品类对比分析,从缴获战利品的角度,通过短枪、小车、军官,从时间维度(同比、环比),空间维度(各区域、各纵队),以及其他维度进行对比,发现显著差异,确定敌情。
另一方面,林彪对士兵、军官、高级军官等群体的类别特征均了如指掌,也体现出聚类分析的威力。
【分析结论】
对比分析后,得出结论,并由此制定策略。
从这个案例可以看出,林彪同志对“每日军情汇报”这个项目,从目的、获取、分析到对策均非常的熟悉,精准的把握,而且能一贯的执行下去,难能可贵。那些听得“烦恼、枯燥、昏昏欲睡的军官、将领以及工作人员”对这个流程不重视,不熟悉,目的不明确,不能坚持,执行过程中有松懈。
对于类似的数据监测项目来说,长期坚持是必须要做到的一面,更重要的一点是,把个人经验上升到维度和指标,再对指标设定危险值或预警值,若能如此执行,即使没有“林彪”,同样能及时发现异常,提出警示。
如果你觉得根据预警值“发现异常,提出警示”,就等于获得成功,那就错了!警报值发现异常,仅是发现异常信息,如何能把异常信息转变为决策信息才是最最重要的,此时领导个人魅力、富有经验的头脑将显示出强大的能量,而这一项,恰恰是大部分数据分析工作者无法做到的!因此,只见“数据疯析湿”忙到焦头烂额,却难以看到能有多大的成效。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02