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今天继续分享如何写数据分析报告。样写用户之前2期举的画像户画例子都是(shi)监控数据,监控数据是报告步(bu)骤连续观(guan)测,会很明显的写用像报看到曲线变动。于是大方很多(duo)同学便问:“静态数据的报告该咋写”。尤其以用户画像报告为甚。法及很多(duo)时候业务提了需求:看看我们的样写用(yong)户用户画像。结果写出来报告被批:我都知道了,画像(xiang)户画你写这有啥意义。报告步骤到底咋弄?写用像报今天系统分享一下。没用的大方报告长这样
一提到用户画像,很多同学的法及报告都长这样:


于是有些人认为:光提供描述性数(shu)据不行,那必须模型(xing)走起呀。最直接能想到的就是RFM,于是抽出R、F、M三个维度数据(ju),每(mei)个砍成五段,5*5*5分成125个分类,再用聚类,搞成5大类,125小类,每一类都细心标注上:“这个用户买了1次500元,5天没卖了,所以得让他买!”

最(zui)后收获一连串连珠炮似的追问:
你说他(ta)买他就买呀!买啥!哪里买!咋让他(ta)买咋通知他买!不买又(you)咋样!买了(le)又怎样(yang)!他(ta)要是本来就会买呢!……被轰的晕头转向……
到底问题出在哪里?
报告没用的核心原(yuan)因核心原因就(jiu)一条:无判断标准(zhun)。
男女比例是不是个关键(jian)问题男女比例4:6是不是个问题男女比例3:7又怎样通通没有判断标准,让人看了(le)觉得不着四六。
有意思的(de)是:监控数据是自(zi)带标准的。我们看一条曲线,即使没有定(ding)义一个“目标(biao)值”,曲线本身的变动(dong)也能成为判断标准。对于销售额,利润,用户数这种正向指标(越多越好的指标(biao)),增长本身就是好(hao)的,增长的速度越快越好,绝对数越大越好。对(dui)于成本、风险损失、投诉这种负向指(zhi)标而言,下降本身就是好(hao)的,下降速度越好越好,绝对数越小越好。
当然这样判断是鲁莽的,有可能出现大涨大落的情况,但粗略的看(kan)是没问题的。
但大部分静态数据,没有标准可言。比如男女4:6,就一定好/不好?
不一定。因此看到这种数据,无法形成判断,就很难产生价值。况且业务部门本身对用户情况是有一定感觉的。比如:“我们服务的(de)用户以女性为主”,即使不看4:6,他也(ye)知道是女性多,看到6和感觉差不多,自然会说:“我早知道了”。
至于那种“因为用户消费(fei)了1次500,所以得让他消费600”的判断,就更是就数论数,毫无头(tou)脑。数字只是一个记录,数字背后是一个真实的、活生生的场景。脱离(li)业务场景空谈数字是没意义的。
就像你(ni)去吃面,进了面馆喊一声:“老板一碗牛肉面”,老板大(da)喝一声:“不!你不要一碗!我们的(de)人工(gong)智能高级大数据分析师说你需要2碗!给我吃!”
请问这时候你是(shi)啥心情……
所以破局的关键只有1个,就是(shi):找标(biao)准。让数据表达含义,不仅仅是一串数字。
提高报(bao)告有(you)用性的方法但是从第二(er)次汇报开始,就(jiu)不能这么平铺直叙了;对那些(xie)已经了解情况的业务方,也不能直接这么丢大白话,我们找判断标准。常见的找法有这三种:
(1)从问题找标准
如下图所示:
(2)从目标找标准
如下图所示:
(3)从业务(wu)找标准
如下图所示:
当然,这三种方法都需要做到以下(xia)三点:
数据与业务有充分的沟通了解业务背景(工(gong)作目标、设计思路、执行计划)了解业务运行基本逻辑及对应数据表但是(shi)在很多(duo)企业,这三个条件不具备。有可(ke)能是因为业务部门把自己当上帝,觉得自己全知全(quan)能,就差一个跑数的小哥了(le),招进来的不是数据(ju)分(fen)析师而是sql编写员;也有可能是因为企业把数据(ju)分析师当上帝,觉得只要他做数据分(fen)析工作,他就全知全能,企业里(li)其他人不张嘴,做数(shu)据的只凭一道金光闪过就无所不知……
总之,数据报告没用,数据与业务脱节,只能(neng)说明这个企业不(bu)行(xing),业务和数据都有责任。与其(qi)相互甩锅,不如老老实实做好(hao)沟通,达到更好(hao)效果。
然而有的同学(xue)又说了:老师,明明是(shi)同一份报告,为啥有(you)的人看了说做得真(zhen)好,有的看了(le)就喷没水平。感觉好难呀。那是因为说者无意,听者有(you)心。
能让全国(guo)人民开心的只有(you)赵本山,你换了郭德纲都有人嫌他三俗,所以看菜吃饭是(shi)必(bi)须的。
有兴趣的话,我们下一篇分享:《如何根据听众身份,制定(ding)大家喜欢的报告》
#专栏作(zuo)家#接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专(zhuan)栏作家(jia)。资(zi)深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个(ge)行业有丰富数据相关经验。