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用数据说话(工作总结用数据说话)

摘要: 今天给各位分享用数据说话的知识,其中也会对工作总结用数据说话进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧...

今天给各位分享用数据说话的知识,其中也会对工作总结用数据说话进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

用数据说话的格言

4、沧桑话巨变,数据铸辉煌。 5、诚信立统、真实铸统、敬业谋统、创新活统。 6、出真实数据,确保政府决策的科学有据;

运营,如何用数据说话

在人人都在谈运营和大数据的时代用数据说话,每个人都会对运营说:“一定要用数据说话,做到精细化运营”,但到底该如何做呢用数据说话

首先,我们来看看数据精细化运营需要满足的四大前提:

1.及时获取运营所需的数据

2.合理定义数据分析的维度与指标

3.选择并使用高效的数据分析工具

4.拥有极强的数据分析能力,能与实际工作相结合

在实际应用中,这 4 点很难同时得到满足,具体原因列举一二如下:

1.及时获取运营所需的数据需要至少做到以下 3 点:

①明确应该获取的数据是什么,比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等;

②可获取到数据,并不是所有的数据都可以调取,只有前期埋点并能采集到的数据才能获取;

③及时获取数据,很多公司的运营并不能直接获取数据,一般要先与技术沟通,明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如,在活动期间没有及时获取到潜在购买用户 id,导致发送优惠信息延迟,用户在其他渠道购买用数据说话了商品。

2. 合理定义数据分析的维度与指标:

“定义的维度与指标”越贴近业务需求,越能发挥数据的真实价值。但是,很多公司对数据的划分很模糊,即使在分析时能合理定义,但因前期没有对这些维度的数据进行采集,也无法进行分析。

3. 选择并使用高效的数据分析工具:

选择正确的数据分析工具可以事半功倍。好的数据分析工具,不仅要满足现阶段业务的数据分析,还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。因此,可能会用到 Excel、SPASS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握这些工具,对运营人员的要求过高,按这样标准去培养一个运营人员,所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。

4. 拥有极强的数据分析能力,能与实际工作相结合:

数据分析能力,简言之,能从繁杂的数据中发现问题、总结规律,并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合,不仅要求运营人员深入了解业务,还要有极强的逻辑分析能力,才能将数据与实际业务融合。

怎么才能用数据说话

学会用数据说话

前段时间,应邀参加了一个企业的月度生产经营分析会。在会上,我明显的感受到该企业的管理干部对数据极端不敏感。在将近两个小时的会议中,我基本上没有听到几个关于生产经营方面的数据,而大部分干部的总结发言都是类似于该企业质量部经理的发言:8月份,在公司领导的正确带领下,在各车间主任的共同努力下,我们在产品质量方面取得了很大进步,产品合格率比上月有很大提高,质量事故有所下降,客户对我们的服务基本满意,认为我们的产品质量比较稳定……

会议将要结束的时候,该企业领导请我对这次生产经营会进行点评。我说:在座的各位好象都是学文科出身的,都喜欢用形容词来表述我们的管理问题。但是这些话语显然只适合外交辞令,对于我们搞企业管理的来说却只有百害而无一利!……

其实,这种情况在国内很多的民营中小企业都普遍存在。很多企业的管理工作还停留在感性认识上,企业管理也还处于粗放式管理阶段。表现在管理过程中的一个特征就是喜欢用形容词,就象上面的那位质量部经理的发言——我们在产品质量方面取得了很大进步,产品合格率比上月有很大提高,质量事故有所下降,客户对我们的服务基本满意——用的都是诸如:不错啊,有提高,有下降,有进步,基本满意,良好等等之类的词语。

这些话,说没有讲嘛,也讲了;说讲了嘛,又什么也没讲到。反正听的人肯定是一头雾水!因为这些对于搞管理的来说全都是废话!

如果企业还停留在这个阶段,必然会导致管理工作停留在“感性”层面上,致使大量的问题没有得到及时、准确的暴露,当然也就不会得到及时、有效的解决了。久而久之,就会使企业潜在的问题越来越多,最终导致积重难返。

要改变这种局面,我们必须学会用数据来说话。所谓用数据说话,就是在管理过程中使用诸如:合格率,增长率,百分比,同比,利润率,完成率,销售额等等数学词语。比如说我们用数据来表述上面的那位质量部经理的发言:本月质量合格率是84.7%,比上月提高了5.3%;本月质量事故2起,比上月下降了30%;客户对我们的满意度为84%,比上月提升了3%……

我们会发现用数据来表述比用形容词来描绘更清晰、更直观。从管理的角度来讲,就很容易发现问题和暴露问题,而这正是解决问题的良好开端!

重视数据,运用数据是企业迈向精细化管理的第一步!很多企业的干部在以前的粗放式管理模式下都习惯了用形容词,现在到了该改变的时候了。

(马骏七)

职场必备技能:用数据说话

成功的沟通应该是“我说了,你懂了”。但是因为文化背景的差异或者个人阅历的不同,即使我们讲得是同样的语言,仍然可能出现“我说了,你却不懂”或者“我说了A,你却理解成了B”的情况,这时候没有比用数据来讲话更直接且有效的方法了。举个简单的例子,医生常常告诫我们要保持充足睡眠,因为睡眠不足对身体伤害很大。对于这样的告诫绝大多数人都会左耳进右耳出,因为对医生所说的“伤害很大”并没有什么概念。但是如果医生说得是,研究指出:每晚睡眠不足4小时的成年人,其死亡率比每晚能睡七八个小时的人要高180%,而且睡不够的人衰老速度是正常人的2.5-3倍。你是不是瞬间就能明白睡眠不足的伤害有多惨烈了?!

相较于语言,数据的存在更客观且可视,所以往往会更有说服力,但是我们学会用数据说话的意义绝不仅限于如何更有说服力地去和我们客户或者上司沟通。随着网络的发展,数据开始变得泛滥,也变得如此唾手可及。如何将这些数据分类,找出其中含义和内在关联,从而更好地做出决策或者为客户提供更有价值的产品和服务才是我们职场力的重中之重。在此推荐托马斯.达文波特和金镇浩共著的《成为数据分析师》,虽然书名看起来很专业高深的样子,其实是一本非常入门的书。书中内容的重点不是教你如何去分析某些具体的数据,而是教你怎样像分析师一样思考和利用数据解决问题。

书中提到,根据分析采用的方法以及收集和分析的数据类型可以将分析分为定性分析和定量分析。定性分析主要是深度了解某种特殊现象出现的根本原因和诱因,而定量分析则是通过统计、数学或计算的方法对现象进行系统的实证研究。简单点来说,定性分析是从特殊案例中收集数据,然后分析这个特殊案例产生的原因;定量分析是从大量案例中收集数据,去进行统计分析,发现某些数据之间的关联,然后再基于这些关联去预测另一种现象出现的可能性(更简单点说,定量分析就是基于过去的数据去预测未来)。

不管是定性分析还是定量分析,都可以分为3个阶段,6个步骤。

阶段一:构建问题

医生治病,讲得是对症下药。其实职场人的工作也是一样,想要解决一个问题,首先要做的就是弄清楚这个问题到底是什么(也就是识别问题),之后你才能去对的地方收集数据,才有可能做出正确分析和提出正确解决方案。在识别问题的这个步骤中,作者提到一个很重要的点 ---注意利益相关者 。俗话说,一千个读者,一千个哈姆雷特。同一个问题,站在不同的角度去看,很可能也会看出不一样的结果。所以从一开始你就应该和这个问题的利益相关者站在同样的角度去识别问题,这样才能确保你最终得出的结果能够被他们所接受。

另外,在确定了问题是什么之后,不要马上着手去解决问题,而是应该先回顾一下之前的发现。因为那些我们认为很特殊的问题,也有可能早有人已经遇到过并且解决过,那么我们也就没有必要再去做重复的工作了。

 

阶段二:解决问题

这个阶段要做的工作主要分为三步:1.构建模型或确定变量(是定性分析还是定量分析?定量分析的话要去分析的变量又是什么?)2.收集数据 3.分析数据

很多数学不好的人到了这个阶段可能就会开始发怂,然而正如作者所言,“数据并不是定量性思维的关键,将信息分类的方法才是”。当然,如果你真得觉得你拿不下这个阶段,不如就直接找专业的数据分析师一起合作吧。术业有专攻,没有必要把时间和精力过多地耗在自己不擅长的事情。但是你仍然需要清楚这个阶段的操作流程,这样你才能检验你的数据分析师给出的数据是否符合逻辑,才能在必要的时刻针对他们给出的数据提出进一步的问题。

阶段三:传达结果并采取行动

  曾有人说,不被使用的技能,都不算你真得拥有的技能,就像你会读书而不读书一样,会不会读其实没有区别。你千辛万苦地得出了一个正确的结果,如果不能成功地传达给对方,那这个结果正不正确其实也没有什么意义了。所以,在这一阶段也切莫掉以轻心,而是要和前两个阶段一样的努力去完成哦。就像文章开头说的一样,我说了,你也真的懂了。

学会用数据说话

        在遇到问题的时候我们会陈述问题,寻找解决问题的答案。但是答案我们很容易找到,怎样能顺利的传达出去让对方接受,这是我们要学习的。其中一种重要的方法就是让数据说话。不论是创业者还是工作者,我们都应该学会用数据说话。这是为什么呢?假设我们在如下的一个场景里:

a. 一家24小时营业的特色书店里因为经营困难,股东决定取消24小时制度,改成早晨10点到晚上10点的工作时间。你作为一个年轻的店长持反对意见,应该怎样把情况反映给管理层?

b.一家初创公司陷入困境,你作为团队里的重要成员,应该如何激励同伴并化解内部矛盾?

        在场景a中,年轻的店长如果从品牌、理想等方面和管理层谈,最后只会失败而归。因为管理层关注的核心问题是企业如何盈利,在盈利的基础上再谈理想和情怀。作为一个最了解实际店面经营状况的店长,假如我们这样做:

        先统计一个月内正常的收支状况,在数据中区分出日间支出和夜间支出,然后统计出日间员工工作量和夜间员工工作量,再统计出每种产品的盈利状况,最后引入外部变量如气候环境、节假日、外部竞争等整理出2组数据,一组营收最高时的数据状况,一组营收最低时的数据状况;再然后把与夜间营业相关的定量去掉,把产生的变化再进行统计如:夜间工作量转移到日间,日间员工数不变的情况下在额定的工作时间内能否完成工作;工作量加大的情况下工资是否有变动;外部环境中夜间营业是个特色,去掉后店面要重塑特色,顾客是否会买账,之前的品牌宣传全部作废等这些隐形的成本要如何解决?

        统计结束后我们就会发现,我们每做的一个决定都会引申出很多的变化,通过数据我们就能发现这些隐藏在背后的问题。所以这时候我们在和管理层去谈就不仅仅是24小时营业的盈利问题了,而是之后所产生的一系列的成本问题,在这种情况下作为一线店长的你,给出的建议就会更加容易让管理层接受。

        在场景b中也是一样,每个人作为初创团队的一员一定会顶着巨大的压力,每天在挫折和质疑中前行。在一定时间段内没有成果的话团队就会面临士气低落,内部矛盾重重,有可能团队会闹到分崩离析的地步。在这种情况下,与画大饼般的鸡汤激励相比,团队更需要的是希望。拿出实际的业务进展数据,或者是产品比对数据,只要能用实实在在的数据去证明事业在一点点变好,即使现在依然没有取得巨大的成果,团队也会产生巨大的动力去继续推进项目进展下去。

        问题暂且到这儿先容我讲个故事,我常去的一家书店里有这样一位店长,年纪轻轻、干劲满满、任劳任怨,对事业充满希望,这样的人应该是企业最愿意吸收的员工了;但是对于店面的经营管理她却只有基本的培训技能,缺乏深入的专业知识,虽然对店面的实际经营情况非常了解,却很难把情况反映到公司管理层去,作为一个店长就有些不称职了。在我和她聊天的过程中,她跟我坦露了现在店面经营面临的困境:书店因为季节环境的因素,导致这个时期来店里看书的顾客会比正常情况下要少得多,这就导致了现在营收上出现了亏损;管理层为了弥补亏损决定停止夜间营业,想降低经营支出。作为店面的实际经营者,她很清楚夜间营业所产生的成本支出其实非常的小的,又因为夜间有大把的时间,她可以把正式员工数量减少,把很多工作放给夜间雇佣的part-time job的大学生就行,这样经营成本还低。但是她和管理层多次反应情况后都不是很理想,于是我就建议她试着用数据来说话,把情怀与理想变成实实在在的数据。结果她在用数据统计的过程中又发现了很多之前没有发现的问题,最后在和管理层联系的过程中,她又联合了其他几家分店的店长也做出每个店的数据统计以支持她的观点。最后值得高兴的是她通过这种方法终于说服了公司的管理层。 我也很高兴能用自己的知识帮助了他人。

        所以话说到此,我们的核心观念就是用数据去说话,用数据去思考,用数据去发现问题。当我们建立起这样一个思维过程,就会避免很多因冲动或陷阱做出的错误决定了。

关于用数据说话和工作总结用数据说话的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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发表评论

  • 37人参与,4条评论
  • 以献仪  于 2022-11-24 13:10:28   回复
  •   在遇到问题的时候我们会陈述问题,寻找解决问题的答案。但是答案我们很容易找到,怎样能顺利的传达出去让对方接受,这是我们要学习的。其中一种重要的方法就是让数据说话。不论是创业者还是工作者,我们都应该学会用数据说话。这是为什么呢?假设我们在如下的一个场景里: a. 一家24
  • 帖心语  于 2022-11-24 18:55:22   回复
  • 减少,把很多工作放给夜间雇佣的part-time job的大学生就行,这样经营成本还低。但是她和管理层多次反应情况后都不是很理想,于是我就建议她试着用数据来说话,把情怀与理想变成实实在在的数据。结果她在用数据统计的