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來源|接地氣的陳老師
“分析下今天的波動”是數據分析師最常聽到的任務。也是最頭疼，最糾結，最難搞清楚，還得天天搞的任務。
下降1%，算不算波動大
下降5%，算不算波動大
下降10%，算不算波動大
下降50%，算不算波動大
為啥有時候下降了50%，業(yè)務卻沒反應，可下降了1%業(yè)務急得吱哇亂叫?。?！ 今天我們系統(tǒng)看一下。
舉個簡單的例子，體溫37.4度VS體溫36度，只有3.9%的波動，可真要在測溫點被發(fā)現體溫37.4度，估計馬上被保安請出去。為啥？因為人們怕的不是5.5%波動，而是怕病毒！體溫37.4度表明：有可能有病毒！這才是人們真正怕的東西。
所以：指標波動不可怕，指標波動代表的業(yè)務含義才可怕！脫離業(yè)務含義談指標波動就是耍流氓。理解這一點，才能繼續(xù)討論。
▌ 第一類：硬指標波動。
有一些指標是剛性考核業(yè)務部門的。比如
考核銷售：業(yè)績、回款
考核商品：庫存、毛利
考核客服：接聽、投訴
這些指標是剛性考核業(yè)務結果，意味著：必須達成指定數量，否則即使差1%都是問題。因此，常把它們稱為：硬指標。這點在銷售上表現最明顯，定好的業(yè)績目標，哪怕只差0.5%，沒達標就是沒達標，獎金一分沒有！
背剛性指標的部門，對波動最敏感，并且錙銖必較的就是他們。硬指標不達標可能直接意味著挨罵、扣錢。所以硬指標波動特別受關注。
▌ 第二類：軟指標波動。
諸如注冊用戶數、用戶點擊率、轉化率一類指標。
這些指標往往是通往業(yè)務結果的過程，就像得先有注冊用戶，才有后邊的瀏覽、加入購物車、消費一樣。軟指標上升下降不見得是問題，有可能是一種新的業(yè)務形態(tài)（如下圖），有可能是偶然發(fā)生的變化。
因此，軟指標的變化不會直接引發(fā)業(yè)務動作。人們更多關心：這種變化到底是好是壞，會不會對硬指標有潛在的影響。這種糾結的情緒，會讓分析格外麻煩。
注意：硬指標和軟指標的區(qū)分，不是一成不變的。比如很多互聯網公司會考察“用戶增長”，這時候注冊用戶數就是個硬指標，逼著推廣部門完成。因此區(qū)分硬指標和軟指標，要看部門具體KPI要求。
▌ 第三類：邊緣指標波動。
諸如滿意度、知名度等指標。這些指標有共同特點：
1、本身是抽樣調查得來的，非全量統(tǒng)計。意味著抽樣方法、問卷方法、調查時間等非業(yè)務動作，也可能影響到結果。它不能直接反應業(yè)務問題。
2、與硬指標、過程指標關系不大，或難以直接驗證結果。比如滿意度，滿意度高是不是意味著100%購買，不見得；滿意度低，是不是意味著不買？也不見得。
3、人為操作影響大。比如換一種抽樣方式，立馬結果變化。比如硬砸一波廣告/優(yōu)惠，數值立馬提高。
這種不準確、沒啥用、易操控的指標，也會有波動，也會引起人們的關注。但是明白了這些指標的邏輯，大家會發(fā)現，想把丫波動控制住簡直太容易了，只要搞搞數字游戲就可以。
了解了三大類型以后，在應對指標波動的時候，就有方向感：硬指標>軟指標>邊緣指標，按這個順序抓重點，不要面對一屏幕指標高了低了，急得直撓頭。
有了主次之分，就能進一步考慮判斷大小標準。
▌ 第一步：剔除偽波動。
有很多波動是自然波動。
比如周末、節(jié)假日、工作日之間的交易額區(qū)別。
比如產品上市、熱銷、退市的用戶數變化。
比如公眾號發(fā)文以后7天內閱讀衰減。
這些指標天生會有變化形態(tài)。平時多總結經驗指標形態(tài)，就能發(fā)現規(guī)律（如下圖）：
發(fā)現規(guī)律以后，只要符合規(guī)律的波動，一律是偽波動！偽波動即使波動數值再大也不用慌，都是常事。但是逆規(guī)律而動的，則是：事出反常必有妖！無論波動大小，都是重大變化，都得小心觀察。
▌ 第二步：量化主動行為。
有很多波動是業(yè)務主動引發(fā)的。
比如做促銷，拉一波銷量
比如搞培訓，加強工作能力
比如做清倉，把庫存盡快甩出去
這些指標的變化，本身是由業(yè)務引起的。
面對這種情況。首先要收集清楚：到底業(yè)務在干啥。不然分析了半天，人家來一句：“我早知道了”“就是我干的”這就貽笑大方了。
其次，要收集清楚，每一個業(yè)務動作的目標和結果，這樣能方便評估“指標波動是否達成業(yè)務預期”。這是個重要的評價標準，一定要標紅加粗記下來。主動行為且指標波動達成預期的情況下，業(yè)務是不會糾結的。達不成預期的時候，他們就會很想知道：“到底差在哪里？”這時候拿著業(yè)務期望值找差距，就很重要（如下圖）
對于達成業(yè)務期望的，無論波動范圍多大，都屬于可接受。既然是主動引起的增長/下跌，肯定是指標變化越大越好。對于未達成期望的，要看期望值差距，差距部分才是要分析的波動值。
▌ 第三步：量化外部影響。
有很多波動是可收集的外部行為導致的。比如政策限制、天氣、對手等等。注意：外部因素有很多不能收集到數據，落實影響。也有很多，即使知道了影響，也沒法干啥事——總說下雨影響業(yè)績，那也不能燒香求龍王吧。
因此，對外部影響，評估其波動大小，不要看一天的絕對數，而是要測算該影響預計持續(xù)時間，推算在這個時間內，總共產生的影響值，這個數值才是衡量波動的標準。
▌ 第四步：其他意外波動。
是否有既不符合規(guī)律，又沒有業(yè)務主動動作，又沒有外部因素，數據本身也沒有問題，但是就是發(fā)生波動的情況？
有！這個時候應首先定位波動發(fā)生點：
全局性波動，還是局部波動
持續(xù)性的，還是突發(fā)性的
波動數值，大還是小
判斷問題大小的標準：
全局性>局部問題
持續(xù)性>短期問題
數字越大，問題越大
鎖定問題點后，可以結合指標的屬性，思考對策（如下圖）：
針對硬指標波動：只要硬指標未達標，就是重大問題?？紤]采取措施，保住指標
針對軟指標波動：只要關聯的硬指標沒崩，就不是重大問題。不糾結一朝一夕的波動，集中精力發(fā)現深層原因。
針對邊緣指標波動：不用害怕！想扭過來分分鐘的事。
這樣區(qū)分以后，就有了清晰的處理方向。該用雷霆手段就果斷下手，該慢慢看的就慢慢看。不然不分輕重緩急，只是自己在慢悠悠地“拆解數據-拆解數據-拆解數據”，不是被嫌棄“小題大做”“我早知道了”就是人家業(yè)務已經把問題處理完了，這邊數據分析報告還沒好呢。
小結一下：想沉著冷靜的應對指標波動，需要的是以下兩點：
▌ 業(yè)務部門知道自己要做什么：
1、清楚哪些是硬指標、軟指標，哪些是邊緣指標
2、清楚自己的行為能對指標影響到什么程度
3、清楚短期、中期、長期自己能干啥
4、清楚自己的短期做的事是否達成了效果
▌ 數據部門，要知道到底發(fā)生了什么：
1、哪些是業(yè)務主動行為，他們想做到多少
2、哪些是規(guī)律性的變化，范圍在什么水平
3、哪些可量化外部因素，到底能帶來多大變化
4、哪些是異常變化，存在于什么位置
▌ 而遺憾的是，現實的情況常常是：
業(yè)務部門只會悶頭干活。對自己要干多少、能干多少、已經干了多少，從來沒量化過。看到一點指標波動就如驚弓之鳥（如下圖）
數據部門一不懂指標業(yè)務含義，二不知業(yè)務在干什么，三不知規(guī)律如何量化。只會拿個指標和性別、年齡、地域、渠道等等一通交叉，擺出一堆柱子，哪根短了就大喊：“波動都是因為這根短了！”還美其名曰：“多維度拆解法”，還寫成文章在網上到處毒害新人……
所謂盲人騎瞎馬，大概就是這個感覺。至于指望著“從頭、騰、阿公司，請一個高級數據科學家，建立人工智能大數據模型，一張嘴就天知地知”，則已經是病入膏肓指望著救命仙丹的想法了。
1、量化業(yè)務目標與業(yè)務行為
2、梳理業(yè)務邏輯并歸納為報表
3、總結歷史經驗與發(fā)展趨勢
4、評估現狀，測算差距
這些基礎、簡單、細節(jié)的工作，才是應對“指標波動焦慮”的最好辦法。
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 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，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內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，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
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. 其他危害行為或內容，主要表現為：
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；
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