数据分析是什么？

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最近在工作中碰到了有关数据处理的相关设计，这对从来没接触过 B 端产品和数据产品的自己，是一个不小的挑战。

好在网上有很多前辈的分享，让自己对数据这快内容有了初步的理解，而且也知道了原来还有「数据分析师」这样的职位。

我认知中的数据分析

数据分析，我之前对这个名词完全没有任何概念。

「数据分析是什么鬼？难道就是对着 Excel 啪啪啪一顿求和求平均？一堆数据有什么好分析的？」

了解一个职位最好的方法，就是去招聘网站上搜索，看各家公司的招聘要求。

于是我随便在某招聘网站上搜索了一下「数据分析师」，果然有很多这样的职位，随便打开一个看看。

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这些字我都认识，但是组合起来硬是看不懂。

尝试理解了下，大概就是统计各种数据，发现规律为公司提供帮助。

销售行业中的数据分析

销售行业中数据很常见，因为每个销售的业绩都和数据挂钩，是自己吃饭的家伙。

在陈老师的《日报没人看，周报全白干！减少无效报表就该这么干！》的文章中，对销售行业中最常用的日报、周报和月报做了简单的分析。

日报追目标

日报要做的简单，指标越少越好，突出达成率，突出目标，提示今日需追赶进度，就足够了。

销售团队每天追业绩忙的要死，根本没工夫看那么复杂的报表。

周报提行动

周报要提示业绩达标情况和累计进度，可以辅助销售团队关注业绩结果，调整节奏。

过程指标，诸如客流量、转化率、客单价不但要提示具体数值，还要做两周对比甚至标杆对比，及时知道销售团队改进动作。

周报是每周发送，一周内至少有两天可以修整队伍、改善动作。

月报找原因

分析是为了推动部门做出业绩的，应该了解这三点：

• 听众关心的重点：业绩！业绩！还是业绩！
• 听众的背景知识：销售部门对一线情况、外部环境有切身感受，会有一堆假设和疑问
• 听众的能力范围：销售部门的能力有限，他们没有权利改变产品、品牌，也没有权利定促销政策，核心就是执行，如何把现有资源最大化。

导出结论的五步骤：

• 有没有问题？

关注核心指标是否达标？

• 有多大问题？

达标差额是多少？

大问题还是小问题？

一次性问题还是连续性问题？

缺口越来越大还是越来越小？

整体问题还是局部问题还是个案问题？

• 是谁的问题？

按区域分解、按团队分解、按类型分解、按生命周期分解

• 为什么出问题？

一条主线：销售额 = 客流量 * 转化率（付费率） * 客单价（付费金额）

三大辅助：产品结构、人员结构、客户结构

• 如何应对问题？

配合标杆法，按照符合假设、距离近、可持续的原则，选定参照标杆，方便销售团队学习经验，复制优秀做法。

这些就是我的一些理解和笔记，希望对你有所帮助~

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这是我确定一年目标后的第 30 篇文章，你们可以见证我是如何在我所处的 「怪圈」 中不断挣扎，并一步步跳出去的。

「ベールガールなアビゲイルとラヴィニア」「いろは」のイラスト [pixiv].jpg