京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析第1步:学会用数字思考
学会用数字思考
无论是做项目报告,还是跟老板汇报,在描述事情的时候,我们都要慢慢练习,学会用数字思考,把这件事情用一个可以量化的数字描述出来,可以让我们的观点,更有说服力。
比如公司效益持续下滑,需要一些方案来改善现状。这件事情,在不会用数字思考的人那里,说出来是这样的
再这样下去,公司要亏钱了,我有两个建议:
1- 赶紧发布新开发的产品,用这些产品刺激销售量,提升收益
2- 还有适当的削减一部分人,节省人事费用开支
我觉得这样咱们很对就能重新盈利的。
同样的事情,在习惯用数字描述的人那里,说出来是这样的。
如果公司继续维持现状,七个月以后,公司就会陷入赤字了,不过,我细致的做了一下数据模拟,如果能够在3个月内完成以下动作,盈利还是比较乐观的:
1- 新开发的商品尽快上市,刺激产品销售量,预计可以带来10%的销量增长。
2- 对重复人力、冗余人力进行适当削减,在不影响生产的情况下,大约可以节省15%的人事费用。
综合以上估算,预计3个月后,利润能达到10亿(日元)
很明显,第2种描述的方式更有说服力。因为数字给我们一个直观的衡量依据,让我们在对比自己的价值体系后,对结果有一个更明确的期望。
/ 2 /
用户思维,分析数据结构
老板要让我们针对去年的数据,出个报告,你会怎么写?
去年整体销售状况还不错,很稳步的上升。出了几款新产品,销量也非常可观。
今年我们再多推几款新产品,争取延续去年的趋势,让销售业绩再创新高。
你觉得上面的汇报怎么样?除了一堆的好话,看不到实际的内容。
怎么把报告写到老板的心坎里去呢?一个中心思想:从用户思维出发,分析数据结构。
老板关心的是什么?今年的销售额上升了没有?成本有没有增加?新开发的产品,到底赚没赚钱?有什么成功经验,可以推广到其他产品,实现更多的盈利?
因此,在制作表格之前,我们最好,按照用户的思维,把数据结构进行拆分,梳理出对应的结构框架。
有了个框架之后,我们再对数据进行分类汇总,输出对应的结论式描述,让老板能够看到他们想要的数据,而且听的很舒服。
结论式描述非常的重要,因为它可以让我们用一句话,把老板的注意力吸引住。
比如上面的图表,用销售额增长16%,和销售量降低了40%这个两个结论,让我们快速的对当年的销售状况,有了一个直观的印象,并且想去了解这两个数据背后的故事。
千万别直接丢一个图表出来,什么都不说,这和听到电话那头说“猜猜我是谁”一样,让人感觉无聊和无知。
/ 3 /
如何分析数据结构?
很多时候,在密密麻麻的数据面前,我们曾经叫好的、收藏的那些技巧、方法,突然会变的不灵光了。如何分析数据的结构呢?先思考数据关键指标。
1- 先思考数据关键指标
我们可以通过下面几个方法,来寻找写关键指标。
1- 老板经常问你的数据。销量怎么样啊?成本有没有上升啊等等,老板关心的肯定是关键数据。
2- 每天都要重复统计的数据。销售实际、计划啊,生产数量、质量啊等等。
3- 以前的报告中传承下来的指标。很多的表格,我们都是从上一任同事那里交接过来的,很多数据都已经梳理好了,我们只需要输出的时候突出一下就好。
这些指标的根本出发点就是:梳理用户的关注点,找到创造利润的因素(价值动因)。
2- 用一个数字来说明结果
关键指标出来之后,切记不要从1月1号到12月31号,或者从产品1到产品10,把所有的数据都罗列给老板看。
而是把这些数据、按照时间或者空间进行汇总,用一个数字、一个结论来说明结果。
3- 构思数据结构的诀窍
在思考把哪些数据呈现在报告里的时候,有两个重点:
1- 先大致完成框架。
2- 尽量让数字联动。
1)先大致完成框架
意思就是一开始,不要想着把所有的项目、所有的数据都加进来。一方面,这样会耽误表格制作的进度;另一方面,数据一多,我们很容易失去耐心,数据越理越乱。
比如要整理销售数据明细,不要一股脑的,把事业部A、B、C…产品1、2、3,地区1、2、3等等都全部填进来。可以大致的写一下:产品收入、服务收入。
然后再慢慢的填写详细的数据。而且这个详细的数据,最好是另建一个工作表,这样之前的框架表格,可以作为目录,让整个Excel文档的结构,更加的清晰。
2)尽量让数字联动
就是让相关的指标、数据都联动起来。用公式,把这些数据连接起来,这样我们修改任何一个参数,最后的计算结果,都有联动发生变化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 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 ...
2026-09-22