多维度数据分析应该怎么做?

请问,多维度数据分析应该怎么做?

第一步:先对业务明里、暗里提出的说法做分类


对每一类问题,构建分析假设,把业务理由转化为数据逻辑,拿数据说话。


第二步:优先排除借口


让大家把精力集中在。往往借口产生于:宏观因素、外部因素、队友因素。所以在这里,关键是证伪。只要能推翻他们的逃跑借口就行。证伪最好用的办法就是举例法,同样是下雨,为什么别人就抗的住。同样是流量难搞,为啥别的业务线能持续增长。


第三步:解决白犀牛,剔除明显的重大影响


比如监管政策、公司战略、重大外部环境等等因素,确实会对企业经营起到重大作用,并且这些因素是普通小员工只能接受,不能改变的。但是,这种重大因素表现在数据上,有严格的要求。


第四步:解决黑天鹅,剔除明显突发事件


如果发生的真是突发事件,很容易找到问题源头。正向的:促销活动,某群体用户骚动,新产品上线……负向的:恶劣天气,突发事件,系统宕机。因此先排除单次突发问题,找清楚一点原因以后,再追溯之前的情况,就容易说清楚。


第五步:按分工锁定问题点再谈细节


解决了大问题以后,想讨论更细节的问题就得锁定部门,先定人再谈计划。之前已有分享,这里就不赘述了。


第六步:锁定细节问题


请注意,即使聚焦到一个部门的一个行动,还是很难扯清楚:到底是什么业务上原因导致的问题。因为本身业务上的事就是各种因素相互交织很难扯清。

温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2021-05-25

一般从三个视角(区域、终端和代理公司)观察药品流向。多维设置,提升分析价值。BOTTOM说明需要提升的方向,明细表是分析具体不足的依据。

相似回答