今天大领导安排了个数据分析的任务给我，分析某大客户在12月份订单是否真的涨量了。由于爱立信每月的需求变动，甚至每周变动，我们无法从绝对数量上来判断是否涨量。
我通过与项目组的leader探讨，决定从爱立信的预测数据出发，做比较。但是，这么做非常花时间。我也请教了直属领导，他其实建议我抓每月的销售额数据就可以了，这非常直观。我花了半天的时间才忙完这些数据，我当时觉得直属领导是对的。因为我还有其他重要的工作要做，而我花了那么多时间在这件事上，害得我不得不加班了。
对摘取数据的思考，最开始打算以W48发布的每周预测数据为基础，然后比对此后每周的每颗物料的数量变化，实际操作起来，数据统计量大，而且从每周的变化出发，我认为看不出什么趋势。最终，我决定用12月整月数据去比对差异。还是以W48数据为基础，此后每周的数据从当周发布预测中摘取出来（理论上说，这是与实际最接近的）。这么比对完后，我又整理出我司12月实际的发货数量，再进行比对。看实际发货数量与预测数据的差异。
其实，最终的结果是，有些料高于基础数据，有些料低于基础数据，好像也没分析出啥。但是，从实际与预测数据的对比看来，差异太大了，不应该是这样的。
时间不是白花的，通过分析，我发现了实际出货与爱立信预测的巨大差异。为了搞清楚爱立信预测的真正意义，我决定明天去请教高人，听取别人的观点。我知道自己在宏观数据分析上还不敏感，不专业。
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