數(shù)據(jù)診斷模型，該怎么搭建？
你會(huì)用數(shù)據(jù)下判斷嗎？
你怎么確定你的判斷是準(zhǔn)確的？
現(xiàn)在業(yè)務(wù)說你判斷錯(cuò)了，你怎么應(yīng)對(duì)？
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用數(shù)據(jù)下判斷，是看似簡(jiǎn)單，實(shí)則極大影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的一個(gè)問題。同樣是本月銷售業(yè)績(jī)1000萬，如果判斷是：業(yè)績(jī)很好。那么下一步的分析就是總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)。如果判斷是：業(yè)績(jī)很差。那么下一步的分析就是發(fā)現(xiàn)問題，尋找方案。
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數(shù)據(jù)診斷問題，為啥那么難
這一點(diǎn)看似簡(jiǎn)單，可網(wǎng)上90%的文章教的是錯(cuò)的。
網(wǎng)文的邏輯，一般是：
環(huán)比下跌了，所以不好，要搞高
同比下跌了，所以不好，要搞高
你去問問業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)說好就是好
╮(╯▽╰)╭
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誰規(guī)定的跌就是不好？如果是自然波動(dòng)呢，如果是計(jì)劃內(nèi)的調(diào)整呢，如果是營(yíng)銷之后調(diào)整期呢？如果是生命周期末尾呢？如果下跌但是KPI仍然達(dá)標(biāo)呢？太多情況了。然后一堆網(wǎng)文還在一本正經(jīng)的《指標(biāo)下跌八大分析方法》連啥指標(biāo)，啥場(chǎng)景都不細(xì)講，分析個(gè)屁。
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問業(yè)務(wù)同樣有問題。因?yàn)槟銚醪蛔I(yè)務(wù)渾水摸魚。丫今天說好，明天說不好，后天說：請(qǐng)數(shù)據(jù)分析深入分析到底好不好，大后天再說：你這分析不符合業(yè)務(wù)直覺。甚至明明KPI達(dá)標(biāo)了，丫還讓“你深入分析KPI達(dá)標(biāo)背后的隱藏危機(jī)……”
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O(╯□╰)o
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那么，到底該咋辦呢。
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核心問題：診斷標(biāo)準(zhǔn)
做判斷的核心是：找標(biāo)準(zhǔn)。標(biāo)準(zhǔn)涉及到后續(xù)輕重緩急及原因判斷。一定要事先分清楚。而上文講到的網(wǎng)文的各種錯(cuò)誤，本質(zhì)上都是來自于不考慮業(yè)務(wù)場(chǎng)景，瞎胡判斷。如果結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景來看的話，有四類典型的場(chǎng)景（如下圖）。
1、有客觀要求。供應(yīng)鏈上大部分指標(biāo)都有物流、化學(xué)、交付周期等等客觀要求。比如生產(chǎn)質(zhì)量、產(chǎn)品尺寸、交貨時(shí)間。這些也被稱作硬指標(biāo)。這種情況下是可以直接拿來做評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的。
2、主要要求，但是負(fù)向指標(biāo)。比如客戶投訴，雖然大家都知道投訴是不可避免的，但是還是希望越少越好，負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)也好找，只要一直處于下跌趨勢(shì)，不反彈，就算是好。
3、主觀，正向，但是有上一級(jí)KPI壓力。類似銷售業(yè)績(jī)，GMV，新用戶數(shù)，很有可能上一級(jí)領(lǐng)導(dǎo)、部門直接塞了個(gè)指標(biāo)給我們。這時(shí)候想保住自己的年終獎(jiǎng)，就得不惜一切代價(jià)的搞掂指標(biāo)。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可以直接拿來用（這也算硬指標(biāo)）。
這時(shí)候要做好的是硬指標(biāo)的分配。因?yàn)橹笜?biāo)達(dá)成不是一蹴而就的，可能與業(yè)務(wù)自然周期、生命周期有關(guān)，也有可能與業(yè)務(wù)作戰(zhàn)部署有關(guān)系。因此分解任務(wù)的時(shí)候不要簡(jiǎn)單地按時(shí)間平均，而是根據(jù)業(yè)務(wù)走勢(shì)，分?jǐn)偝梢粋€(gè)合理數(shù)值。
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4、主觀，正向，需要你自己訂KPI。這是最糾結(jié)的狀況，老板讓你做開放題。雖然明知道自己做了他不用會(huì)用，但是他還是讓你講一堆道理，不然就怪你：沒有深度分析！如果一定要憑空定指標(biāo)，怎么辦呢？?
答：用場(chǎng)景還原法，去找一個(gè)標(biāo)桿
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關(guān)鍵方法：場(chǎng)景還原
場(chǎng)景還原，是從業(yè)務(wù)場(chǎng)景中提煉出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，主要用于營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)這種缺少硬指標(biāo)且指標(biāo)間相互關(guān)聯(lián)多的場(chǎng)景。你問業(yè)務(wù)方指標(biāo)是多少，估計(jì)他想不出來。但是你問他上一次老板龍顏大悅，上一次被表彰，上一次順風(fēng)順?biāo)裁磿r(shí)候，他一清二楚。同樣，你問上一次他手忙腳亂，上一次被痛罵，上一次跟頭流希是啥時(shí)候，他也一清二楚。這樣我們就能得到正面場(chǎng)景和負(fù)面場(chǎng)景。
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正面場(chǎng)景，用來做整體的預(yù)計(jì)目標(biāo)。這是個(gè)把語文作業(yè)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)作業(yè)的過程。比如：
我們要在三年內(nèi)成為行業(yè)第一
我們要在1年內(nèi)扭虧為贏
我們要在4季度做出爆款活動(dòng)
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有了這些場(chǎng)景，可以轉(zhuǎn)化為具體標(biāo)準(zhǔn)（如下圖）。
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負(fù)面場(chǎng)景，用來設(shè)定保障型指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)。比如：
新用戶注冊(cè)很多，但是轉(zhuǎn)化太低
業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)很快，庫存漲的更快
收入指標(biāo)達(dá)標(biāo)，成本超支嚴(yán)重
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有了這些場(chǎng)景，可以轉(zhuǎn)化為具體標(biāo)準(zhǔn)（如下圖）。
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經(jīng)過梳理，輸出的判斷標(biāo)準(zhǔn)，就是一個(gè)有邏輯的系列組合（如下圖）。
這樣面對(duì)業(yè)務(wù)方或者老板質(zhì)疑的時(shí)候，也能理直氣壯的說：既然要達(dá)成這個(gè)美好愿景，就得做到XX數(shù)值。如果不做到XX數(shù)值，業(yè)務(wù)就會(huì)出問題。這樣面對(duì)上文中，業(yè)務(wù)方反復(fù)橫跳的場(chǎng)面時(shí)，也能拿出白紙黑字來對(duì)峙，不要讓他把鍋甩給我們。可以甩給外部突發(fā)因素嗎，真是的，干嘛非難為數(shù)據(jù)分析師。
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為什么不用算法模型
算法模型不是一個(gè)處理標(biāo)準(zhǔn)問題的好辦法。用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如果用無監(jiān)督方法，比如Kmean聚類，本身輸出的結(jié)果就隨著聚類中心變化而變化，不穩(wěn)定結(jié)果不能做標(biāo)準(zhǔn)。如果用有監(jiān)督的方法，那一開始的“好/壞”標(biāo)注誰來打？還是得老板來打。看似復(fù)雜的算法又變成：請(qǐng)老板酌定。
AHP方法有類似問題，看似兩兩比較打分很科學(xué)，可本質(zhì)還是：請(qǐng)老板酌定。而且AHP的局部打分，很容易導(dǎo)致整體結(jié)果不可控。萬一老板不認(rèn)最終評(píng)定結(jié)果，非讓你改，就非常狼狽了。這時(shí)候還不如直接讓老板們坐一桌，拍每個(gè)指標(biāo)權(quán)重給多少。這樣更簡(jiǎn)單、高效、不糾結(jié)。所以：如果待評(píng)價(jià)的問題中，正向、非硬指標(biāo)很多，那還是用場(chǎng)景還原法更好。
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標(biāo)準(zhǔn)問題的真正難點(diǎn)是：最后的標(biāo)準(zhǔn)始終要過老板這一關(guān)，因此就不可能100%客觀。老板自己也會(huì)疑慮、糾結(jié)、后怕。所以才有了前邊說的：雖然老板心里有數(shù)，但他還是會(huì)讓你提標(biāo)準(zhǔn)，并且在你提了以后反復(fù)質(zhì)疑你。其實(shí)他是通過這種手段消除自己的疑惑。做數(shù)據(jù)分析，就是要當(dāng)老板的貼心小助理，這些問題幫老板想在前頭，也是大功一件。
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有同學(xué)會(huì)問：日常遇到的判斷問題很多，一個(gè)個(gè)都這么細(xì)致溝通效率太低，很有沒有一些簡(jiǎn)單的方法做判斷，答：有。比如我們常說的二八分類，十分位法，趨勢(shì)分析法，矩陣法，都是簡(jiǎn)單粗暴的判斷方法。有興趣的話，本篇集齊60贊，我們下一篇來分享。
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