数据分析报告的 5 类问题

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2021-07-2213:02:09 评论 65 1124字
摘要

在制作数据分析报告的过程中,会遇到很多错综复杂的问题,如果是随意思考,可能会感觉无从下手。

 

在制作数据分析报告的过程中,面对错综复杂的问题,如果是随意思考,可能会感觉无从下手。

为了更好地进行思考,我把常见问题分为以下 5 种类型,即:是多少?好不好?为什么?会怎样?怎么办?

下面,我简要说明每一类问题的关键点,并举一个简单的例子,同时,站在数据分析师的角度,给予一些参考建议,希望能够对你有所启发。

问题 1:是多少?

这类问题,关键是根据业务需求,展示相关数据

比如说,这个月的销售额是多少?

对于数据分析师而言,首先要知道数据指标的定义,然后去提取相应的数据,要确保数据的准确性

问题 2:好不好?

这类问题,关键是根据判断标准,确认相关结论

比如说,这个月的销售业绩好不好?

对于数据分析师而言,要对判断标准有一个清晰的认识,做判断时要特别小心谨慎

问题 3:为什么?

这类问题,关键是寻找数据背后的原因,找到因果关系

比如说,这个月的销售业绩为什么不好?

对于数据分析师而言,可以运用假设检验等数据分析思维,先大胆假设,然后小心求证

问题 4:会怎样?

这类问题,关键是根据历史数据和业务逻辑,预测未来趋势

比如说,下个月的销售业绩会好转吗?

对于数据分析师而言,要想提高预测的准确率,要对业务非常熟悉

问题 5:怎么办?

这类问题,关键是思考未来情况的现实行动,做出正确决策

比如说,如何提升下个月的销售业绩?

对于数据分析师而言,要在理解业务的基础上,提出切实可行的行动建议

在《横向领导力》这本书中,作者罗杰·费希尔提出了解决问题的四象限法,我结合书中介绍的思路,把上面的 5 类问题,分别放进 4 个象限中,得到一张矩阵图。

数据分析报告的 5 类问题

 

小结

当你面对一个新的问题时,如果能找到合适的工具和方法,那么就能更好地解决问题。

这就好比木匠,打造一个新的家具,需要有合适的锤子和锯子等工具。

四象限分析法,是数据分析的常用方法之一,往往能够起到化繁为简的作用。

我们把一个事物,分成两个维度进行分析,一个维度代表过去和未来,另一个维度代表现实和理论,这样就能在思考问题的时候,既考虑过去,也考虑未来;既考虑现实,也考虑理论

是多少和好不好的问题,是描述过去的现实。

 

为什么的问题,是思考过去情况的理论原因。

会怎样的问题,是思考未来情况的理论预测。

怎么办的问题,是思考未来情况的现实行动。

很多人看事情,喜欢走极端,把两个维度的事,放在一条线段的两端:

要么把事做好,要么把事做快;

要么做重要的,要么做紧急的。

但其实,两个维度的事,就应该把他们放到四个象限中去看,这样做出来的决策,才更科学、更合理、更有效。

 

 

End.

作者:林骥

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