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日报、周报、月报，是数据分析师最常做的东西，也是最讨厌的东西。每次都是对着模板更新，无聊至极。领导们平时不咋看，看的时候又喜欢抱怨：“这都没啥发现啊！”
在这仨哥们里，最最令人头大的就是：数据日报。它出现的频率最高，消耗工作最多，用处最小。基本上每日数据变化很小，如果真的有大变化，十有八九是数据出错，或者业务做了大促销。根本分析不出来啥东西。
那如何让日报显得更高级、更有效呢？今天系统讲解一下
从本质上看，日报显得很无聊，在于：每日没啥大变化。
比如一个班里有20名同学，如果每天班长点名报告：
“今天有19人来上课，缺勤1人”
“今天有18人来上课，缺勤2人”
“今天有20人来上课，缺勤0人”
听久了，肯定没啥感觉了（如下图）：
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同样的数据，换一种方式汇报，是不是马上就有感觉了（如下图）：
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因为只看整体情况，只有1、2同学逃课似乎很正常，不足为奇。
但是
1、当一个学霸同学突然缺勤了，可能他有啥问题，要关注下
2、当一个学渣连续缺勤太多，触及管理底线，就得警告一下
3、发生了突然事件（下大雨了），大家都缺勤了，这个也能理解
4、如果没有啥事发生，大家都缺勤，就说明有不知情的大问题
孤立的一个数字不能说明问题，配合上学渣/学霸的分类，配合上下雨/比赛这种有影响力的事件，配合上管理底线要求，就能发现问题。特别是这种原本不该缺勤的人缺了，这种医疗之外的问题，就更能引起人们重视。狗咬人不是新闻，人咬狗才是。想要让汇报信息引起足够的注意，就得暴露这种意料之外的问题，这样才不会让人听了毫无感觉。这里的关键，在于：暴露预期和实际之间的差异。反差越大，才会越引起兴趣。因此，单纯地堆叠数据，并不能实现这个目标。因为所有的数据，都是对实际情况的呈现，只是细分程度不同，想要引发反差，关键在于把期望值弄清楚。类似地，在业务开展中，对于日报经常关照的对象，比如门店、广告渠道、业务团队、用户群体，也可以基于历史表现，打上标签。如下图，可以根据过往标签，对业务团队的销售能力打标签分类。分好类以后，就容易产生期望：厉害的自然会期望值更高，差劲的能维持就行。当实际表现与期望不符的时候，问题就能被识别出来。有了这些期望，就能在同一等级间进行对比，从而发现异常问题。n 主动行为：我减少了课后作业，所以今天来上课的应该多一点吧n 季节因素：马上临近期末考试，所以今天来上课的应该多一点吧n 外部环境：今天预报有大暴雨，所以今天来上课的应该没几个人只要能收集到这些事件，就能知道大家的预期值，从而发现问题。n 再学渣，也不能一周都不来一天，这货要受学校处罚！n 天气差，也不能一个同学都不来，我就要受学校处罚！类似的，很多业务有明确的KPI限制，因此当触及KPI底线的时候，就会产生期望值。比如最常见的销售业绩。短期内有波动很正常，但是如果预计这么波动下去，到了月底会不达标，那就是大问题了！因此可以通过对走势的预判，来找到期望值。预判的方法，可以简单，可以复杂。简单的，可以直接把当前的累计达成率作为全月累计达成率，计算缺口。复杂的，可以用时间序列预测法，推断走势。总之，能暴露问题，引起重视即可。有了期望值以后，再结合实际情况，就很容暴露差异，从而引发领导关注了。以上四种方法，可以统一做准备，但展示的时候没必要面面俱到，毕竟这只是日报，每天都叨叨叨太多信息，反而会让人更懒得看，把重要问题淹没掉。第一顺位：重大事件。短期内指标的波动，一般都是重大事件导致的，因此有事件影响优先展示。第二顺位：KPI差距。整体KPI如有差距，优先展示；其次关注KPI差距持续扩大，越来越烂的情况第三顺位：主观期望未实现的问题。特别是领导们寄予厚望的项目/商品/第四顺位：过往表现不及预期的。这种一般和事件、KPI结合使用，在解读“为啥它表现不好”的时候，可以给一个参照物。为了让这套体系运作的更好，可以在月初的时候，提前收集信息，列出本月重大事件，归纳出几个关键的日报数据关注点。同时在突发事件发生的时候，先提示大家：“今日有事发生，预计影响指标走势”然后进行跟踪。这样能让大家充分关注日报信息，提升看日报的感受。以上处理日报的思路，本质上是把：为什么每日指标会波动，这个很纠结的问题，提前准备了答案。通过打标签、梳理事件、定KPI，充分暴露波动背后的问题，引发深入思考。注意，这种方法也不是对所有领导都奏效的！这种做法，实际上是在往数据解读上下功夫，适合于关注数据价值的实干型领导。但有些领导，就是不喜欢深入思考，而是喜欢列一大堆数据，恨不得日报整出5000行分类，100个指标。事无巨细的堆在那里，他才觉得有掌控感。真遇到这种，就可劲堆数据给他好了，领导提100个指标的需求，你再加20个，这样也能显得很高级哦。文章看了很多，自己写的报告仍然不出彩？马上加入我本人亲自主理的知识星球，学习《高质量数据分析报告》+《数据分析思路》+《数据报表与看板设计》等多达20门视频课程，并找我一对一指导你修改报告吧！视频课程目录，星友可以反复听
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我，38岁，创办了一个数据分析社群
分析指标波动，数据模型得这么建
太卷了吧，这份【运营分析】思路真是到位
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