毕业于香港理工大学。深耕供应链和物流解决方案多年,目前做跨境电商。供应链是六便士,文学是月亮。欢迎关注微信公众号【 来自星星的tina 】
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数据,是第一生产力(deadline也是第一生产力)。用数据陈述事实,深挖原因,再找解决方案,是每个职场人都要学会做的事情。不做数据调研,没有数据支撑,或者数据之间逻辑不自洽,或者总说“好像,应该”的团队,我相信业务是无法成长的。
一个完整的数据模块分为三层(我自己个人的理论):
数据可视 - 用数据呈现事实,结果可能有好有坏,但还无法判断业务的对错。
数据分析 - 由总到分,再由分到总,分析好与坏的原因;再深挖数据,把数据点链接成线到面,再到体(关联或不关联业务)之间的相关性,通过深挖数据判断对错。
数据应用 - 即提供数据解决方案,让好的更好,让不好的有解法,辅助后续的业务决策。大到公司或者BU,小到一个商品的价格、库存等。
数据可视,个人借助部分工具(比如excel)可以做;数据分析,个人也可以做,只是有时候没法做数据深挖;到了数据应用层,那个人能做的部分就比较少了,一定要借助BI和数据产品。
互联网公司数据不都是现成的吗?为什么还要自己搞数据呢?前面一段说了,BI和数据产品需要更关注数据应用层,所以是没有资源整天给每个不一样的人搞数据可视和分析。数据可视和分析很多时候需要靠自己做。
我后面会单独写一篇数字供应链相关的东西。这篇想讲的是,不只是局限于供应链,而是作为一个不会写代码的人,面对海量数据时,如何培养数据分析的意识并做数据可视和分析。
在二进制计数体系中,只有两个符号:0,1;对应人来的语言即是:假,真。在数学语言里,是非次即彼的关系。用0和1来替代你语言里的No/Yes.
二进制还有样32位64位呢。当不只一个1(你可以把这个1,理解成你要归类的场景)怎么办呢?学会用If进行逻辑判断,在二进制数字中有多少个1,就要用多少次的If. 先想好你要有多少种归类,用If嵌套计算。如果想清楚了做几十个if嵌套都是信手拈来而已。
If判断经常不是单一条件的,需要和and/or进行组合判断。想好有多少个场景,哪些场景需要与and 或者or组合。
个人觉得如果掌握了0/1, if , and/or的精髓,其它的都是辅助了。Excel也是一个强大的工具,经常比系统好用。但是没有框架感,逻辑不清晰的人,是使不好excel的。
对于需要定期使用的数据,底表数据太多太乱每次都要分析很花时间怎么办?做数据模板。意思就是,做好运算公式和格式,当需要更新时替换掉源数据就好了,数据分析结果就会自动刷新了。
做数据模板之前,最重要的还是想清楚,同时设计好框架和细节。没想清楚做了半天发现少了这个缺了那个,又得重来。对你需要的数据进行归类,最好可以有一个通用的模板可以刷出你定期需要的所有数据。当然,现实是数据底表五花八门,品种繁多,整一个底表就要花很多时间了,更何况要结合多个底表呢。那也没有关系,那就多做几个模板好了。
这是最重要的部分。有时候看到有的数据真的很着急,有的明知错误的数据也呈现出来。或者明知逻辑不自洽,也要讲出来。做数据就和一个经验丰富的猎手打猎一样,有时候需要相信直觉,感觉这个数错了那么它就是错了。类似的正确好过精确的错误。
数据分析和数据应用可能是千人千面,横看成岭侧成峰,每个角度或者每个人或者每个屁股都有不同的理解和看法。但是确保数据可视层的准确性,我觉得是数据呈现的第一原则。
如何校验数据的准确性呢?特别是当要上一个数据产品的时候,数据的呈现有时候是非常庞大和复杂的。所谓数据产品,就是把线下数据搬到线上,融合了“数据”和互联网的“产品”(即系统)。我之前在小时预测文章中提过,数据产品是最难的,难就难在第一版甚至第N版出来的数据都是不准的,需要反复校验和修改,才能精确地把线下的数据搬到线上。
横着比和竖着比。这也是财务数据分析的两种方法。“横着比”就是和同类数据进行对比,“竖着比”是就是对比历史数据。通过同类和历史对比,看数据的合理性。
Aggregate和Disaggregate. 这也是供应链demand/ supplyplanning的两个方法。Aggregate是汇聚看大数,一是最大的数据,二是最大的数再拆解到各个行业的大数。如果每个大数对得上,应该基本就没有大问题了;如果大数都对不上,那么数据肯定有问题。不管大数是否对得上,都需要Disaggregate拆解到最小单元进行核对。如果最小单元有差错,通过抽样分析,对错误进行归类,最后一一修复。
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