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你會用數(shù)據(jù)下判斷嗎？
你怎么確定你的判斷是準確的？
現(xiàn)在業(yè)務說你判斷錯了，你怎么應對？
用數(shù)據(jù)下判斷，是看似簡單，實則極大影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的一個問題。同樣是本月銷售業(yè)績1000萬，如果判斷是：業(yè)績很好。那么下一步的分析就是總結(jié)成功經(jīng)驗。如果判斷是：業(yè)績很差。那么下一步的分析就是發(fā)現(xiàn)問題，尋找方案。
這一點看似簡單，可網(wǎng)上90%的文章教的是錯的。
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，業(yè)務說好就是好
誰規(guī)定的跌就是不好？如果是自然波動呢，如果是計劃內(nèi)的調(diào)整呢，如果是營銷之后調(diào)整期呢？如果是生命周期末尾呢？如果下跌但是KPI仍然達標呢？太多情況了。然后一堆網(wǎng)文還在一本正經(jīng)的《指標下跌六大分析方法》連啥指標，啥場景都不細講，分析個屁。
問業(yè)務同樣有問題。因為你擋不住業(yè)務渾水摸魚。丫今天說好，明天說不好，后天說：請數(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)務直覺。甚至明明KPI達標了，丫還讓“你深入分析KPI達標背后的隱藏危機……”
O(╯□╰)o
那么，到底該咋辦呢。
做判斷的核心是：找標準。標準涉及到后續(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)文的各種錯誤，本質(zhì)上都是來自于不考慮業(yè)務場景，瞎胡判斷。如果結(jié)合業(yè)務場景來看的話，有四類典型的場景（如下圖）。
1、有客觀要求。供應鏈上大部分指標都有物流、化學、交付周期等等客觀要求。比如生產(chǎn)質(zhì)量、產(chǎn)品尺寸、交貨時間。這些也被稱作硬指標。這種情況下是可以直接拿來做評價標準的。
2、主要要求，但是負向指標。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，負向指標標準也好找，只要一直處于下跌趨勢，不反彈，就算是好。
3、主觀，正向，但是有上一級KPI壓力。類似銷售業(yè)績，GMV，新用戶數(shù)，很有可能上一級領(lǐng)導、部門直接塞了個指標給我們。這時候想保住自己的年終獎，就得不惜一切代價地搞掂指標。這個標準可以直接拿來用（這也算硬指標）。
這時候要做好的是硬指標的分配。因為指標達成不是一蹴而就的，可能與業(yè)務自然周期、生命周期有關(guān)，也有可能與業(yè)務作戰(zhàn)部署有關(guān)系。因此分解任務的時候不要簡單地按時間平均，而是根據(jù)業(yè)務走勢，分攤成一個合理數(shù)值。
4、主觀，正向，需要你自己定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，怎么辦呢？
答：用場景還原法，去找一個標桿。
場景還原，是從業(yè)務場景中提煉出數(shù)據(jù)標準，主要用于營銷、運營這種缺少硬指標且指標間相互關(guān)聯(lián)多的場景。你問業(yè)務方指標是多少，估計他想不出來。
但是你問他上一次老板龍顏大悅，上一次被表彰，上一次順風順水什么時候，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候，他也一清二楚。這樣我們就能得到正面場景和負面場景。
正面場景，用來做整體的預計目標。這是個把語文作業(yè)轉(zhuǎn)化為數(shù)學作業(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
有了這些場景，可以轉(zhuǎn)化為具體標準（如下圖）。
負面場景，用來設定保障型指標的標準。比如：
·新用戶注冊很多，但是轉(zhuǎn)化太低
·業(yè)績增長很快，庫存漲的更快
·收入指標達標，成本超支嚴重
有了這些場景，可以轉(zhuǎn)化為具體標準（如下圖）。
經(jīng)過梳理，輸出的判斷標準，就是一個有邏輯的系列組合（如下圖）。
這樣面對業(yè)務方或者老板質(zhì)疑的時候，也能理直氣壯地說：既然要達成這個美好愿景，就得做到XX數(shù)值。如果不做到XX數(shù)值，業(yè)務就會出問題。這樣面對上文中，業(yè)務方反復橫跳的場面時，也能拿出白紙黑字來對峙，不要讓他把鍋甩給我們?？梢运o外部突發(fā)因素嗎，真是的，干嘛非難為數(shù)據(jù)分析師。
算法模型不是一個處理標準問題的好辦法。用機器學習算法，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)果不能做標準。如果用有監(jiān)督的方法，那一開始的“好/壞”標注誰來打？還是得老板來打?？此茝碗s的算法又變成：請老板酌定。
AHP方法有類似問題，看似兩兩比較打分很科學，可本質(zhì)還是：請老板酌定。而且AHP的局部打分，很容易導致整體結(jié)果不可控。萬一老板不認最終評定結(jié)果，非讓你改，就非常狼狽了。
這時候還不如直接讓老板們坐一桌，拍每個指標權(quán)重給多少。這樣更簡單、高效、不糾結(jié)。所以：如果待評價的問題中，正向、非硬指標很多，那還是用場景還原法更好。
標準問題的真正難點是：最后的標準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)，但他還是會讓你提標準，并且在你提了以后反復質(zhì)疑你。其實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。
有同學會問：日常遇到的判斷問題很多，一個個都這么細致溝通效率太低，很有沒有一些簡單的方法做判斷，答：有。比如我們常說的二八分類，十分位法，趨勢分析法，矩陣法，都是簡單粗暴的判斷方法。
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4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對他人進行負面評價；
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
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3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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