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数据,到底要怎么解读?

来源:数据化管理  时间:2019-01-09 21:22:38

​​不管是高层还是中层,看数据报告都是商务人士的日常,因为我们需要用数据来辅助决策,帮助运营。但是遗憾的是很多人看见数据报告第一步就是找结论,这其实是错误的!


如果收到的数据报告是已经有结论的,如果先看结论容易掉进先入为主的陷阱,毕竟具有独立思考的人不多。还有对方是否专业?结论是否靠谱?数据是否有问题?等等原因都不支持我们先看结论。


我们可以相信对方的专业度,但我们也需要有自己的视角。


简单来说,正确的数据报告解读有四步骤: 


1、判断数据


看看报告中的数据有无逻辑错误,运算错误,业务场景错误的数字。这是解读数据报告的基础,否则会出现找了半天结论回头看原来是原始数据有问题; 


2、理解数据


看看报告中有哪些指标,指标定义统计口径是什么,单位,数据来源等,还有展示方法有无问题(比如有些人喜欢调坐标轴起点),这一步是避免误读; 


3、发现事实


通过对比数据大小,高低,趋势,平均值,极值等发现数据中的规律或问题,然后再和自己的业务认知,生活常识做比较找到更多价值点,特别要注意那些异常价值点,这往往是产生结论的触发点。 


4、产生见解


对3中发现的价值点进行提炼,找到共性的东西,再和业务场景或其它报告中的数据进行比较即可以产生结论。注意结论不是事实,而是对事实的提炼和升华。 


以上四个步骤看起来很麻烦,但是多次训练后这些路径就会成为自己血液中的逻辑。刚开始会比较费劲需要花时间,熟能生巧后就简单了,一张图表可能扫几眼就能有自己的判断,此时就不需要更多时间了。 


相反数据报告的指标可能是最容易误导人的地方,靠指标管理业务也已是常态。最后再和大家聊聊几点指标的问题。 关于数据指标的几点分享: 


1、管理指标不宜过多,太多容易管理失焦也容易指标打架,而大部分人的数据素养也不够,不能有效的管理指标更谈不上辅助营运了。 


2、不要轻易生造一些难懂的指标出来,容易黑洞。有些企业对指标缺乏足够的敬畏,明明业界已经有很好的指标体系和范例却不去借鉴和升华,反而脱离这些先进的东西闭门造车,最后砸自己的脚。 


3、要分清是绩效指标、过程指标还是分析指标,这样更容易对应使用场景。绩效指标一般是结果,用来考核业务部门的。过程指标是用来追踪这些绩效指标的,是为了更好的完成绩效和发现问题而存在的,也不能太多。分析指标是为了从多个层面发现问题,找出机会来优化业务流程,完成绩效存在的。 比如零售业的销售目标这就是绩效指标,客流量,成交率和客单价等就是过程指标,会员占比,年龄,性别等就是分析指标。 


4、指标这种东西不要钻牛角尖,容易出不来,并且很容易被业务带偏,大家慎重。 


5、世界上没有具有绝对可对比性的指标,都是相对的,只要有标准定义、对业务有价值的指标就可以大胆对比。特别是绩效指标绝对不能钻牛角尖的追求绝对可比。 


6、没有一个指标可以覆盖生意的全部维度。比如连带率容易受低单价的商品影响,但是还有件单价、客单价使用。不要只见树木不见森林,指标要立体的看。 需要注意数据源,指标定义,权重设定,业务场景……都影响指标的值。 


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