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  • 1 # 播仕達孵化器

    找到問題關鍵點,專案定位,組織團隊,清晰的目標,可執行的計劃,落地不斷的行動,監控激勵機制,KPI考核,總結獎勵懲罰,再修正目標與計劃,行動行動再行動。如此迴圈。

  • 2 # tony李臣

    資料分析太籠統,既然設計系統架構時候要設計資料分析就應該知道資料流的導向和目的,簡單而言,電商資料分析是轉化率和使用者粘性,產品定位是否和資料一致,所以不能簡單說資料分析如何落地?既然已經分析了就應該落地了,差評問題

  • 3 # 數通暢聯

    資料分析的根本意義在於輔助決策,透過資料的分析,能夠對經驗進行總結,發現事物的規律,並且根據資料的積累進行趨勢的預測,總的來說,就是我們獲取的資料越多,透過資料分析輔助的決策就越加的科學、精確、合理。

    由此可以知道,資料分析服務最終的走向仍是人(決策者),所以要想將資料分析的結果進行落地,就需要達到以下幾個要求:

    1. 理解資料所針對行業的業務,瞭解決策者的實際業務需要,明確要做什麼;

    2.要對本行業的資料有一定的瞭解,資料的源頭,資料的邏輯關係,資料的質量,資料的準確性;

    3. 要對資料進行處理,根據所要展現的形式,對資料進行清洗,構造,整合等;

    4. 建立適當的模型,根據我們的需求,選擇模型,並對相關引數進行調優;

    5.成果部署,透過實實在在的展示效果,和客戶進行反覆確認調整。

    上述的要求,是在資料分析落地過程中不可或缺的環節,除此之外,我們還需要選擇正確的資料分析平臺工具,當從業務的角度梳理資料之後,可以透過多種的分析模型和視覺化的表格、圖形進行形象展示,將資料的價值進行最大化的展現,對於決策層來說,見效快,週期短,才是他們所喜聞樂見的,也是資料分析能夠快速落地的基礎。

  • 4 # 網際網路學堂

    這裡我們需要注意這幾個問題

     

    1、怎麼樣讓領導認可支援我的資料分析?

     

    這個通俗點理解就是說如何說服領導,讓其對你的資料分析覺得靠譜,並且能夠幫助相關部門進行實質性的幫助、發展

     

    看過我的文章的朋友都知道,我一般都是採用總--分--總的概括順序對內容加以解釋,這也是我們從小學到大的寫作套路,同樣的,在給領導彙報的時候也可以運用到

     

    舉個例子:

    我對公司五年內的銷售資料進行了分析,分析出了XXXXX結論。而基於這個結論,我做了以下N步分析能夠有效幫助銷售業務增長:

    第一步:..........

    第二步:..........

    第三步:..........

    ............:..........

    透過這些步驟,我們計劃在XXX時期,增加XXX營業額,增加XXX利潤。

     

    大家千萬別覺得這個方法簡單,因為你的這些理論都是你認真的大資料分析做為基礎的,而在彙報的過程中,你的邏輯以及你的觀點必須清楚,以備領導的突然提問,從而讓領導找不到一絲破綻,成功被你說服

     

     

    2、領導接受了我的分析,但是就是不推進?

     

     

    換句話講其實領導對你的分析結果還存有質疑,或者覺得價值不大,再就是和自己關係不大。不管是哪種情況,你都需要鼓起勇氣,再次找到領導,拿著自己已經籌備好的實施計劃,以諮詢實施意見為由,問問ta的意見。

     

    一般情況下,如果領導有疑問,都會在這個時候告訴給你,這個時候你就需要再去準備準備,把領導質疑的點解決掉

     

     

    還有一種情況是領導覺得這個分析的價值並沒有足夠大,當前還有更緊急的事情去做。這種情況下,往往代表你的分析結果可能要涼了,這個時候再去說自己分析多有價值已經晚了,說多了還會讓人覺得難纏。最好的方法是先了解目前的資源瓶頸在哪裡,看看能不能繞過瓶頸把分析落地先啟動起來。

     

    3、如何讓其他部門同事配合你的資料分析並且落地施行?

    如果你進行到這一補,那說明你已經把管理層搞定了,那這個時候你就需要把具體的落地安排好。其實管理層畢竟是小部分人,相對好說,而底下的實施層才是一個巨大的結構團體,

     

    那要如何讓這些實施層也挺你的分析呢?

     

    可以先開個集體會。當然,這時候還是需要拉上你的部分領導來壓壓場子,叫領導的不目的是為了讓大家知道,領導已經同意這個方案了

     

    再者在專案啟動會上把整個落地過程中各個部門的職責分工敲定,讓與會所有人都清楚自己的職責,清楚推進的時間節點

     

    最後對整個推進過程中的實時監控,在遇到問題後還要能夠組織人力和資源來解決問題。

     

     

     

    4、實施層的具體人員落地方案不到位?

    搞定了領導層,搞定了實施層大部分人員,現在到了一線了

     

    一線的人員其實相對於他們,如果不掛鉤他們的福利或者降低工作壓力的活,大家都不太願意做。這個時候就需要有配套的制度和監察工具來配合了。透過對一線人員日常工作進行監控,用資料的手段來分析和監督他們是否100%按照你的想法落地。這個過程中就需要你能夠真正到一線去,只有你去了,你的分析才能真正落地。在我看來,不接觸一線的資料分析師,都是耍流氓

     

     

    總而言之,一個數據分析結論是否能夠落地,分析本身是否正確只佔10%,剩下更多是這個分析本身的價值,以及資料分析師自身推動的能力和意願,只有當你本身有感覺到一個分析結果非常非常有落地意義並且花費一切努力去推動其落地時,他人才可能會幫助和認可你

     

    最後,“資料分析”分析的不僅僅是資料本身,更是對對公司內部、人物關係、環境背景的分析等等方面的綜合考量

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