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台湾 cdn_哪个_全屋智能解决方案

时间:2021-02-23 11:42 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客每个人都想从他们的数据中获得更多,但如何做到这一点会让你挠头。我们的BI最佳实践揭开了分析世界的神秘面纱,并为您提供了可操作的操作指南。构建数据驱动的未来对于公...

台湾 cdn_哪个_全屋智能解决方案

博客每个人都想从他们的数据中获得更多,但如何做到这一点会让你挠头。我们的BI最佳实践揭开了分析世界的神秘面纱,并为您提供了可操作的操作指南。构建数据驱动的未来对于公司的每个人来说,拥有做决定所需的数据是很重要的。然而,如果他们只是与他们的数据团队一起工作来检索特定的指标,他们就会错过机会。数据团队可以以更快的速度提供更多的见解,但您需要知道如何与他们合作,以确保每个人都做好了成功的准备数据团队可以被认为是在数据中寻找答案的专家,但了解他们是如何做到这一点的非常重要。为了让您的合作发挥最大价值,您需要帮助他们了解对您和您的团队至关重要的问题,以及为什么需要回答这些问题。在任何分析中都有很多假设,因此数据团队对您要寻找的内容了解得越多,他们在研究数据以生成分析时可能会发现更多的知识。以下是四个提示,可以让数据团队成员提出更高效的请求:以开放的心态处理数据重要的是要将数据请求过程视为一个开放式的调查,而不是一种找到证明某一观点的数据的方法。在这一过程中,可以发现很多意想不到的见解。让你的目标是提出问题,让你的数据团队搜索答案。这种方法可以让你获得最好的洞察力,也就是那些可以让你的决定变得更好的未知因素。如果你对你所要求的数据加以限制,你最终会限制你从调查中得到的见解要真正深入研究这个问题,请思考如何科学地回答问题。科学家们把任何偏见都视为洞察能力受损的机会。例如,假设您希望提高客户对产品的满意度。要求一份NPS得分最高和最低的客户名单会给你一份最快乐或最沮丧的人的名单,但这不会让你知道如何提高客户满意度。这个请求将太多的注意力放在客户群中的异常值上,而不是确定关键的痛点。这是画面的一部分,但不是全部。如果您正试图创建一个以目标为目标的程序,请让您的数据团队知道目标,给他们一些可选的起点,然后看看他们会有什么收获。他们可能会用一些复杂的分析让你大吃一惊,这些分析能提供更多的洞察力,帮助你启动一个很棒的程序从对话开始,而不是清单业务线专业人员在请求数据时可能犯的最大错误是向数据专家提供一个kpi列表,并告诉数据团队只需填写空白。这种方法忽略了数据团队可以提供的很多价值。现代数据团队拥有的技术和能力使他们能够比仅仅计算数字走得更远。他们可以通过灵活、强大的工具来指导分析探索,确保你从数据中获得最有价值的见解。与其列出一系列指标,不如考虑将数据请求作为会议开始。您可以提供所需的业务上下文和需要回答的问题列表。你甚至可以提出一些关于这些数字可能是什么样子以及它们为什么会朝一个方向或另一个方向移动的初步假设。这是一个很好的开始与数据对应方的对话的方式。从那里,你可以从他们的数据经验中获益,开始从他们最初的询问中产生新的、更明智的问题。数据团队的工作是为您提供有助于您获得更多信息的信息,因此尽可能多地为他们提供背景信息,并让他们作为问题解决者来寻找数据驱动的建议。数据应该建议行动,而不仅仅是构建KPI报告许多标准的业务KPI衡量公司努力的结果:收入、潜在客户转化、用户数量、NPS等。这些都是重要的统计数据来衡量,但跟踪这些数据的人应该非常清楚,这些数字跟踪的是公司的发展情况,而不是公司为什么会这样发展。要使这些数据点可操作,您需要进一步分析。如果不通知客户团队要采取的下一步行动,那么知道NPS正在上升或下降是没有用的一个好的数据团队会将重要的kpi映射到其他数据并找到连接。他们将梳理信息,找出对这些重要KPI影响最大的杠杆,然后就如何实现目标提出建议。当你得到一份杠杆的清单时,一定要理解这些建议背后的假设,然后采取正确的行动。如果你想测试的是KPI,那么这些杠杆总是可以回到原来的效果。数据请求是迭代的,给数据员反馈当数据被传递给你时,关于数据的交流不应该结束。深入分析,看看能学到什么是很重要的。与其立即报告数据或对其采取行动,不如与仪表板创建者联系,以确保他/她可以验证您是否正确地读取了所有数据,以及下一步的步骤是否清楚。有很多方法可以误解数据;防止错误的一个好方法是继续交流。即使您已经从数据中获得了正确的收获,最好还是咨询您的仪表板创建者并检查您对信息的解释,以便他们知道您如何读取数据。您可能需要召开一次后续会议,重新开始讨论您想要回答的总体问题,然后查看需要收集哪些额外数据,或者需要进行哪些修改才能使报表或仪表板最适合您的预期用例。Christine Quan是一位经验丰富的数据和分析资深人士,专注于数据可视化理论和构建工具,以增强数据团队的能力。她擅长用R、Python或Javascript构建SQL查询和可视化。标签:数据分析|数据分析师|数据分析师|数据工程师|数据团队

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