数据预警模型,该如何搭建?
数据分析能主动做出预警,是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的,经常是指标已经下跌了,业务部门忙得团团转了,数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。
最后辛苦半天落个“我早知道了,早干啥去了!”的抱怨。那如何提前做出预警?今天系统讲解一下。
01第一步数据:清晰角色
首先要清晰:预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报,是第一顺位要考虑的。在实际工作中,有四大类角色:
进行预警第一步,就是要先明确要预警的业务场景,把一个场景内所有相关责任人都考虑进来,避免漏了角色(如下图)。
02第二步:收集动作
其次要注意:问题因人而起,预警也因人而终。因此第二顺位需要考虑的,是这四类角色对指标走势,到底有啥影响。要分门别类地收集这四类人计划开展的动作,从而为第三步的评估做准备(如下图)。
注意:收集影响动作,是有顺序的,应该从高层→前台→中台→后台。
因为这是这四类人影响指标的顺序是这样的:
高层定的目标,模型决定了前台执行难度 前台执行质量,决定了中台辅助难度 实际业绩结果,决定了后台支撑难度 后台支撑好坏,决定了问题是否扩大
在工作中,这四个环节环环相扣。如果配合得好,即使出现问题,也能化险为夷。如果配合得差,则相互拖累,越做越错(如下图)。
在实际工作中,并不是一个简单清晰的工作,该闭环从头做到位,然后再做下一个。每个部门都是一堆工作同时在进行。因此,收集部门动作并非一蹴而就的,而是需要有畅通的信息渠道,特别是当指标开始出现问题苗头时,业务部门做出的应激反应,要有一定程度了解。这样才能更好地辅助判断,做出准确警报。
03第三步:数据评估
有了第二步动如何作收集,可以开始第三步数据评估。数据评估是预警的最关键一步,是避免执行期间看到数据波动脑袋空空的关键。
之所以能提前感知指标波动的风险,是基于:过去发生的未来会重现,这样一个简单的道理。因此,有必要对过程发生过什么,进行深入评估。(如下图)
这里涉及多种具体分析方法,搭建之前文章都有分享,不再一一赘述了。
04第四步:做出预警
有了以上准备,可以做出预警了。预警模型建立后,从制定计划阶段开始,就能开始运作。并且贯穿定方案、做执行、做复盘的各个阶段,并且涵盖了主力、辅助的角色(如下图)。
比如制定了销售目标,那么:
定方案阶段:销售的方数据案(包括销售计划、人力配置、配套物料/辅销品)是否能支撑当前目标?如果支撑不住,这时就能直接预警,提醒问题。
做执行阶段-作为主力的销售:是否各销售团队执行到位?执行不到位是谁没有到位?影响多少大盘?作为主力角色,只要其下某些分支出现问题,都是要直接发出预警的,避免问题预警恶化。
做执行阶段-作为辅助的供应链:达标率太好的情况下,是否购货充足?达标率太差的情况下,是否有积压风险?如果销售表现好,但关联的辅助部门马上面临缺货风险,此时也要及时预警!
注意:在过程中预警的时候,要考虑业务部门应激行动。比如有可能业绩很好,库存马上要断,此时应了解是模型否有补货计划,如果有,在预警时要提及此时,并且分乐观(100%按时完成计划)、保守(50%或更少完成计划)、悲观(无法完成计划),分别给出预警,以及预估结果(如下图)。
这样的预警,给管理层的体验非常好
1、管理层能通过分析师的工作,掌控业务全局。
2、在定方案阶段就能预知,该风险,从而做充足的准备。
3、在过程中,不但能看到预警数值,而且能大概锁定问题方向,减少了过程中被“打闷棍”的感觉。
4、看到预警结果的时候,能同步看到预期处理方案,从而快速做出决策判断。
这样,比事后看到诸如“DAU跌了一大截”“销售连续4天不达标”等结果以后再问为什如何么,体验好太多了。理想的状态下,可能只要一两个关联指标变差,就能马上感知到主指标跳水的风险。
05数据预警的错误姿势
数据预警的错误做法,当然是指望一个神威无敌大将军模型,能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多,且外部环境压力,内部主动行为,都很难量化。搭建因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型,完全不靠谱。
真正靠谱的做法,是数据分析师保持高度的消息灵通,按照上文的四个步骤,提前做好准备,才能应对变化。未卜肯定先知不了,但是卜过,就有机会发现问题。
很多不懂行的人,会以为数据真的能让人开天眼般洞察一切。实际上数据恰恰相反,一个数据分析师,得先开天眼,对公司情况了若指掌,之后才能对数据走势做出判断。
这一点切记切记。
当然,这套模型的运行,有三个基础条件:
1、数据部门与业务、管理层有充分沟通,掌握足够多信息
2、数据部门对过往发生的目标、方法、执行情况有充分复盘与经验积累
3、预警业务流程数字化程度高,各个部门的行动能以数据形式记录
这三点,刚好对应了管理问题、分析方法问题、基础建设问题。因此并非所有公司都能运用。如果公司的氛围实在太差,就只能用一些短平快的预警方法。
- ·标签: 小鹏汽车 陈永海 王凤英 高德地图
- ·标签: 豆包编程模型 火山引擎 TRAE中国版 Coding Plan
- ·标签: 理想汽车 李想 东风日产 NX8 i6
- ·吊坠型 AI 吊坠“Friend”引发争议:用户体验差、隐私风险高
- ·标签: 小红书 社区公约 真诚分享 反对对立
- ·标签: 苹果 蒂姆·库克 约翰·特努斯 Apple Watch
- ·标签: 东方甄选 孙进 新东方 执行总裁
- ·标签: 京东11.11 AI 超级供应链
- ·GPT-3和AlphaFold 2震撼2020,2021年AI最大看点在哪儿?
- ·标签: 市场监管总局 广告监管 提示性用语 绝对化用语
- ·阿里云发布云数据中心专用处理器CIPU 替代CPU成为新管控加速中心
- ·标签: 亿咖通 卓驭科技 天极计算平台 Flyme Auto
- ·标签: 高通 Modular AIXPU AI软件
- ·标签: 华为 大疆 刘强东 追觅
- ·布林亲自下场!谷歌组建Gemini精英团队,AI编程赛道开启“贴身肉搏”
- ·轮子上的机器人还很遥远?马斯克推特斯拉人形机器人:先装两条腿
- ·https://www.simcoemuskokahealth.org/SearchResults.aspx?SearchQuery=歌外推【tg:seogoogle987】,X7Y
- ·https://www.remit.co.jp/vi/?s=歌外推【tg:seogoogle987】,Vhb
- ·https://www.parriscues.com/catalogsearch/result/?q=歌外推【tg:seogoogle987】,KKP
- ·https://www.udc.co.uk/index.php?route=product/search&sort=p.price&order=DESC&tag=歌外推【tg:seogoogle987】,dsE
- ·https://www.navylookout.com/?ID=nSBR6Ivdu6lZg1yr2SDs30Lo5sTs76yJ&s=歌外推【tg:seogoogle987】,31D
- ·https://www.wmfe.org/?s=歌外推【tg:seogoogle987】,6OW
- ·https://www.lindseymedicalsupply.com/search/歌外推【tg:seogoogle987】,4Mi
- ·https://www.parl.ca/legisinfo/fr/projets-de-loi?parlsession=all&view=list&keywords=歌外推【tg:seogoogle987】,D9Q
- ·https://www.springfieldlibrary.org/?s=歌外推【tg:seogoogle987】,s8I
- ·https://www.ng-slo.si/si/iskanje?cat=114&q=歌外推【tg:seogoogle987】,UcS
- ·标签: PocketOS Cursor ClaudeOpus4.6 Railway
- ·如何确保有状态 Kubernetes 的稳定性
- ·PaaS、IaaS、SaaS、Bass、Fass、无服务的理解与区别
- ·AI首次在量子水平描述物质!Nature:化学领域最有价值技术之一
- ·IDC:今年中国新能源汽车销量将达116万辆
- ·标签: 百川智能 Baichuan-M4 HealthBench 医疗大模型
- ·阿里版GPT“通义千问”官宣邀测 阿里已申请多个“通义”商标
- ·微软CEO:一直在测试下一代Windows系统 将很快宣布
- ·标签: 苹果 蒂姆·库克 约翰·特努斯 Apple Watch
- ·云计算开发:Python练习实例-程序打印数值
