数据分析师的日常

之前自己梳理的智能制造企业数据部门技术人员的核心能力。感觉很厉害的样子🤩

最近两天折腾 cursor，chat 和 composer 都研究差不多了，只试了 python，写了一个策略产品日常标注的小工具

之前只写数据分析代码，现在有 cursor 真的能一遍过

数据治理真的是

一个指标，含义是在统计周期内，有效的桩天数

在底表里叫做桩数（周），在A表叫做桩数_周期

这TM完全不是一码事

当初写底表注释的人是个傻逼吧

数据结论 VS 数据描述

- 含义：

数据结论是在对数据进行深入分析和解读的基础上，结合业务背景、问题需求等得出的关于数据所反映问题的总结性判断、见解或建议。

它不仅仅是关于数据本身的陈述，更是对数据所蕴含信息的提炼和升华，旨在为决策提供有价值的参考依据，回答“为什么会这样”以及“接下来应该怎么做”等问题。

- 举例：

基于上述班级学生考试成绩的数据描述，如果发现某科目的平均成绩较低且成绩分布呈现明显的偏态（低分较多），进一步分析可能得出结论：该科目教学方法可能存在问题，需要调整教学策略；或者该科目教材难度过高，不适合当前学生水平，建议更换教材等。

这些结论是在数据描述的基础上，结合教育教学的实际情况和目标，对数据所反映问题的深入解读，并为改进教学质量提供了方向。

- 联系：

数据描述是得出数据结论的基础，它为后续的分析和结论提供了素材和依据；而数据结论则是数据描述的延伸和升华，是数据分析的最终目的，即通过对数据的解读为业务决策提供有力支持。在数据分析过程中，准确、清晰的数据描述有助于确保数据结论的可靠性和有效性。

商业分析报告如何撰写？

商业分析报告可以作为商业分析师的工作成果，也可以沉淀为企业的无形资产。

框架：背景介绍/分析过程/结论呈现

1）背景介绍
什么是背景介绍？通过对事件起作用的历史情况或现状情况的「描述」，引出分析的核心「任务」。

描述：不具争议性，来源于题设本身的实际情况，不添加任何主观意愿。

任务：本次分析报告需要解决的问题，回答：是什么、为什么、怎么办。

哪些情况不属于合格的背景介绍？
①原文陈述：背景介绍需要对关键信息的提炼。
②主观色彩：背景介绍要提取无争议的客观描述。
③缺乏任务：背景介绍需和后续分析有关。

2）分析过程

什么是分析过程？
分析过程是分析报告的主体，通过分析过程，可向阅读者展示整体分析框架，以及解决问题的具体方法。

分析过程构成：分析类型/逻辑推导/数据验证

什么是分析类型？
- 分析一般针对“是什么”、“为什么”、“怎么办” 展开，多数分析报告是在告诉别人现状或历史（What），更多人关注应该怎么办（How），而很少有人想知道为什么要这么做（Why）
- 不同的问题用到的分析方法不尽相同，明确分析类型，是为了根据具体的问题选择合适的分析方法。

分析类型种类？
描述统计型：针对“是什么”或“有什么特征”等问题 —— 总结归纳法
原因诊断型：针对“为什么” 或 “什么导致其产生”等问题 —— 演绎推理法
解决方案型：针对“如何解决”或“那种更好”等问题

总结概括法：
- 描述统计型分析主要出现在周报、月报、半年报等阶段性分析报告，通常是有固定的模板及格式，主要是更新数据，同时根据当期数据表现，对问题进行总结概括分析。
- 总结概括法，主要体现分析时，常常会和过往情况或历史经验对比做对比，若在基本条件一致的情况下出现了类似结果，往往认为原因也比较接近。

eg：本周WAU延续了上周的增长（20%），短视频播放功能增加周活效果显著。

演绎推理法：→ 「假设验证法」
- 什么是演绎推理法：由“大前提”、“小前提”、“结论”构成的三段论，并由大前提、小前提推导出结论的论述形式。
- 大前提：已存在的得到认可的业务规律；小前提：本次出现的具体业务情况；结论：说明这两种情况同时存在隐含的业务含义。
- 如何使用演绎推理法：先确定有哪些可能性，每种可能性即是一个大前提；通过数据验证，确认了小前提是何状况；依据大小前提推导出结论。
- 数据验证：①图表优势：重点突出、关系明确、一目了然；②如何选择图表：提炼要传达的信息→确认信息所属关系→选择对应图表形式。分析论证环节，我们往往会基于数据做分析，所以，首先要明确透过数据想要表达的信息。

举个栗子：
- 大前提：若大盘和品类同频，但大盘访问量的降幅低于品类，品类访问量的下降部分由大盘引起，部分是品类自身的原因
- 小前提：11月1日-15日品类和大盘同频，且大盘降幅低于品类
- 结论：11月上半月，品类访问量下降部分是大盘引起，部分是品类自身的原因（具体原因待进一步分析）

3）分析结论

什么是结论？
指从一定的前提推论得到的结果；对事物做出的总结性判断。

为什么要有结论？
如果说商业分析报告是对分析本身的沉淀，那么分析结论就是对商业分析报告的沉淀。它也可以让阅读者在最短时间内掌握最重要的信息。

如何写好分析结论？—— 原则
①价值 ：结论先行
- PPT汇报：交代完背景后介绍分析结论，可以让「与会者」了解本次的分析目的和分析结果，提前判断与自身的相关程度，听的时候更有侧重点。

- 邮件分析报告：将结论放在分析报告的开头，可以迅速让阅读者把握分析的重点和价值，有的放矢地阅读。

②内容 ：必有回响
- 直面问题，斩钉截铁回应
- 循序渐进，切勿答非所问
- 解决问题，而非阐述事实

③排序 ： 并列和递进
- 「并列关系的结论」是指结论之间是MECE的，此时会根据重要性从大到小排列。

例如解决措施：1、2、3，谁先谁后，根据重要程度和紧急程度排序；
例如原因分析：1、2、3，根据影响因素占比从大到小依次排列。

- 「递进关系的结论」是指结论之间不是MECE的，往往结论之间存在层层递进的关系，例如两个结论都很重要，但是没有结论A，就无法直接推出结论B。

方法：由简单到复杂，最先得出的结论靠前，依次排序。

举个栗子：
结论A: 本次付费转化率较之前提高了50%。
结论B: 本次付费转化率提升，主要是新用户付费转化率提升异常，占到80%的比重；
结论C: 本次付费新用户量增长异常，是因为羊毛党过多，应当优化预防机制。

④数量 ：“不过7” 原则
- 结论超过7条？复查当前结论之间关系→若同时存在并列和递进，进行合并 → 只挑最重要的，其他的小结论未来再单独分析。
- 每条结论该写多长？ 若实际内容太长，可先用一句话总领概括，之后再展开。

不知道国外看报表会是什么样的习惯

但是最近看的一些Excel，轻轻松松几百列，行转列（时间周期+维度+修饰词+指标，全搞成列，比如，xxx类型1月用户数、xxx类型12月用户数），这种看起来就很直观？

更加佩服基于这样的Excel处理数据的前辈，牛

分析师出新年度目标估算，是为了解决高层、中层对于未来不确定的焦虑吧

基于历史数据和输入变量做未来业务走向的推演，核心还是把业务的大逻辑讲通

至于各种细枝末节的影响参数，有的时候正负抵消，或许压根没那么重要

作为一个不握有实权，被大家认为是客观的一个岗位，被推举出来给目标，业务发展好就还行，发展不好大概率每天都要跟“自证陷阱”做斗争

美团的商业分析给运营做的什么是数据分析的培训，感觉很好的科普许多运营分析的误区，因为我见过太多人把所有数据都看一遍，结果把自己弄得糊涂了，其实数据是为事情服务，而不是反过来，许多人拿着数据以为看到了真相，实际上是自己还没搞清楚问题出在哪里。

简单来说，分析是对业务流程的梳理，当梳理出了业务流程，就能够判断哪些环节的数据异常了，要理解这件事，先要理解数据产生的过程。刘老师举了一个很形象的例子，比如要准备一盘菜，要经过确定菜谱-买菜-洗菜择菜-切菜炒菜-摆盘上桌5个步骤，对应数据处理的过程是数据建模-数据收集-数据清洗-数据分析-数据可视化的5个过程。

假如今天来家里吃饭的客人说为什么今天的一道菜那么难吃？那么还原到做菜的过程中，你要定义的是哪道菜难吃，是放盐多了，还是调料放多了，还是切菜的形状太大了，以至于平常做2分钟就熟的，今天做了3分钟还没有熟，或者说是今天的搭配是不合适的，当然这需要大量的经验来指导，也是中餐之所以难以标准化的原因，如果我们能够数据建模，收集了过程中的各个要素指标，那就能够做数据分析，从问题反过来发现问题是什么，再去拆解、还原，最后迭代自己做菜的步骤。

所以回到最初的问题，什么是数据分析？其实就是发现问题->拆解问题->解决问题的过程。

发现问题的基本思路：
1、【波动】&【极端】，合理vs异常
2、目标/理想和现实的差距
用这2个思路，能解决大多数被建过模的问题。

发现问题的核心就是要解决：你的问题是什么？许多半天描述不清楚自己遇到的问题是什么，也就没办法进行下一步拆解问题。不管什么时候，提出一个好问题，比回答一个问题要重要得多得多。现在需要问题对话类AI回答比人要全面要好，真的不缺如何回答。

那么，如何拆解问题？
比如这个问题：从用户下单到发货，我们的商品经历了什么？
需要拆分的定义：哪些场景下的用户、什么是下单、什么是发货、哪些商品？什么是经历？
学会下定义，明确颗粒度，才能知道我们需要看哪些动作？

这里面的冲突在于，记录了一堆数据，但是用不上，也就是一开始没搞清楚需要什么数据维度，即需要的数据和数据上报的不重合。如果你一开始就清楚想要的数据维度，为什么要看这个数据，数据才有可能被记录，先得定义自己想解决的问题，再去定义具体场景下具体对象产生的疑问，才能够知道想看的到底是什么，也才能定义出数据集。

其次是，确保信息的准确记录，外卖骑手送外卖并不是一开始就需要外卖员送到后点击已送达，然后传给到我们的APP上面的，后面增加这个节点是因为要收集外卖送达的准确时间，才增加的动作节点，这也就引出我们需要如何记录我们想要的信息？如何实现数据上报？谁需要做什么动作？怎么被记录？等等一系列的动作和数据的连接。

最后的步骤是如何解决问题？
刘老师给的答案是抄袭，抄袭是最好的捷径，太阳底下没有新鲜事，行业发展那么多年，你现在遇到的问题早已经在其他行业中遇到过，找相关的人员问一下比自己重新发明轮子效率要高得多。可以跟自己、同事、同行、大佬/行业标杆去做比较，这也是雷军需要许多问题的核心方法思路。

当然，最后刘老师还分享了如何汇报，核心的原则并不是你讲什么和怎么讲，而是通过要充分了解你所分享内容的“语境”，根据分享对象做内容准备，聆听比讲述更重要，重点不是你怎么把你的东西卖给用户，而是找到你的用户想买什么产品，你通过一系列的解决方案给到你的客户，这跟营销的思路很像，你不是在卖钉子，而是在卖墙上的孔，比较通用的万能模版是背景+现状+核心问题+解决方案+待决策点，给到老板做决策，这样会比让老板给你解决方案要好得多。

招个数分

看到很多初级数据分析师，面对业务的需求，通常就是取个数，看看现状，然后完事了，以为任务就完成了。最终的结果是，能力始终得不到锻炼成长，长久下去，领导看到你的只是工具人价值，升职加薪当然没你份，因为这样的工作做一万次，你顶多也是一个熟练工而已。

那么，如何从现有的工作挖掘价值呢？

我们不妨深入多想一想，比如：

活动数据复盘的意义什么？了解现状，“现状+标准”则是发现问题？—— 发现问题价值>取数价值
业务为什么要这个数呢？背后的需求是什么？—— 思考why，用户思维
业务需要的数满足它的需求吗？是否还有其他的数据？ —— 业务真正的助手，想业务所未想
…………

上述方式只是简单列举，核心还是为业务提供基础的价值着手，不断熟悉业务，建立彼此的信任互助关系。这样的话，后续才能不断发掘更多的业务问题，你主动解决问题，这就是你更进一步的价值。

我想，职场上越是高阶的人，越是善于发现问题的人，而不是事事都被动等待。