警惕!数据分析报告的四种常见错误
你错了!
写数据报告,最怕听见这三个字。特别是新同学,听到这三字简直如雷贯耳被吓得不知所措。其实,并非所有的错误都是我们的问题。今天我们就系统讲解下,数据分析报告常见的错误,和其中真正应该警觉的部分。
01 常见的四类错误
错误一:数据错误。
比如:
l 漏了单位:销量1800万,写成了180。
l 数字算错:用户15000人,算成了16000。
l 指标用错:消费次数1500,用成了消费人数1500。
这种错误是很低级,很严重的!因为数据正确是分析的基础。老板看到这种错误,暴怒炒人的大有人在,特别是传统企业,特别是60、70后领导。所以千万不能犯。
错误二:表述错误。
比如:
这种错误往往是做数据的同学不注意细节,用词欠讲究导致的。数字没有错,但读数字的人会出现歧义、误解、看不懂等问题。最好的办法是写好了找几个不懂数据的人挑挑刺,搞两次就进步了。
错误三:方向错误。
这种错误往往是做数据的同学不懂业务,强找因果,胡乱交叉,就数论数导致的。讲的都是一些没有实际意义的废话。要改变这种问题,就得平时多练功夫,贴合业务实际组织分析报告,而不是抱着《谁说老子不会数据分析》埋头苦读。
错误四:判断错误。
比如
看着很搞笑,可实际情况就是这么尴尬。
比如,我们马上问三个问题:
l 你公司今年战略目标是??
l 你们今年用户数、销售额、利润目标是?
l 4月份应当完成的用户数、销售额、利润目标是?
十个人有九个人答不上来。答上来的那个,还是恰好今天在做日报、月报的同学。当然这不全是做数据的锅。有很多公司,业务和数据沟通不畅,懒得给数据提供信息;有的公司业务部门自己的人都稀里糊涂,更不要提跟别人说清楚了。最典型的,如下图:
判断错误是四种错误里最难搞的一个。因为前三个基本都是数据自己的事,只要刻苦练习怎么都能提高,但判断错误的产生不是数据自己能搞掂的。如果业务不配合,甚至业务故意浑水摸鱼,指鹿为马,很有可能搞得数据有理说不清。所以我们得单独看看,怎么搞掂它。
02 避免错误的操作步骤
第一步:分清报告类型。
报告类型:第一次报告还是n次报告
报告内容:通报结果/评价好坏/分析原因/预测走势
报告背景:业务方有预判/无预
这一步在提笔之前就得做,认清形势,不打无准备之战。
如果是第一次报告或者通报结果的话,那就平铺直叙讲数据。
如果是评价好坏,一定提前和业务方沟通评价标准。
如果是分析原因,要结合业务方预判,优先判断业务方关心的问题。
如果是预测走势,要讲清楚预测依据。
第二步:明确业务目标。
明确目标,是为树立判断标准做依据。目标只要清晰了,标准就差不远。如果是业绩、收入、用户数这种单指标、结果数据的目标,可以直接用拆解法,找到当前时间下判断标准。
特别注意:如果遇到运营想和你谈“我们的目标是,比自然增长率拉升5%”,这时候要特别小心!因为自然增长率不是个直接采集来的指标,甚至都不是一个固定的指标。丫本身就有很多种算法,每种算法本身都有一定的BUG,并没有绝对好的自然增长率算法(如下图所示)。
所以大家切记:如果涉及判断,一定要提前、提前、提前沟通(重要的事说三遍)。比如评价下个月活动效果好坏。提前问业务:你们要达到什么目标?判断好坏的标准是啥?最好提前让业务把下个月的预期给了!预判是涨是跌,提前说,这样能省去90%的烦恼。
第三步:核对数据,检查表述。
这里都是基本功,和具体取数习惯有关,有机会的话,找个数据集对着跟大家说。这里先不展开。但是不管自己怎么看,总是会漏一些bug,最好的办法是在业务方有个熟人,有了报告提前看一眼。越是陌生人,越能一眼看出问题。
第四步:沉着应对挑战。
遭到挑战是不可避免的,遇到事不要着急吵,不要着急改,先分清楚:
l 数据本身有没有问题
l 数据的描述有没问题
l 分析维度有没有问题
l 判断标准是否被改
数据有问题/描述不清楚,这是我们自己的锅,站好,挨打,认错,改正!
分析维度业务不认可,表面上看是沟通出了问题,本质上是业务理解还不到位,这是个纯技术问题。因此不必因此自责内疚,探讨好一个新维度,重新做就是了。
判断标准如果是我们提的,业务觉得不适合,那就按业务提的重新做,这个也是纯技术问题,标准只要大家认可就行。判断标准如果是业务提的,但是他们反口了!
是滴,他们为了**反口了!记得保留会议记录,这个不是我们的锅!我们可以按新标准重新做,但是锅是坚决不背的。
当然还有最恶劣的一种情况:业务啥都不懂,脾气还大。自己要完成啥目标讲不清楚,判断标准说不明白,只会原样转述领导要求,然后拼命催你:“用大数据人工智能分析呀!”
这时候千万不要怀疑自己,这就是业务的锅,这种业务毫无水平,不长脑子。如果领导还支持这种业务,就是这个公司傻X,领导傻X,无他。做业务的连自己要做啥都不知道,还做毛线。同学们千万不要跟这种人一般计较,这种时候不是我们写错了,而是丫说错了。哈哈
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