The Sky Is NOT The Limit 苍穹无限
标题引用Captain Scott Kelly的半句名言,并乱译一下。别去百度了,参加Qonnection2016才可能听到。
芳菲四月,草长莺飞。掰着手指数了数,做数据分析已6年有余,非专业的也10多年了,炽热的青春都给了永无止境的Data Analysis。为何说这行永无止境?无图无真相:
有幸见证此图上的Logo指数级增长,可能稍微打个盹就被甩下了好几条华尔街了。拼颜值的飞速4G大潮中,最怕听到"丑",或看到绚丽的"进度条"。
时代前进的脚步永远不会停下来等一个准备不充分的人……
介绍经验前先上几个图,先体会下不合适的数据分析主题。无图无真相1
图1丑到爆的关键指标分析,无从下嘴点评
图2 第一眼还可以,第二眼……还不如第一眼呢,金属质感的仪表盘,保留位数过长的销售额。界面布局毫无设计感,左重右轻。
图3 没有图例孤零零的饼图,仪表盘颜色是什么意思?上盘太重了吧,地图是遵循5色原则么……
图4 鲜艳的立体柱图,立体与平面并存的折线图,绿线的的Y轴指标的百分比哪里去咯?
图5这配色…… 业绩肿么了,红彤彤的。 条形图的X轴是月么?少了一个也多了一个,最下的折线图单位是年周,条形图应该也是吧……
图6那个满满空空的散点图看的好纠结,里面是一半液体还是40%液体?组合图的单位可不想去猜了,累……
图7 扎堆的星星,全是星星,日历,方方圆圆的选择框! 星星,全是星星……
图8四个大泡泡堆积4个毫无关系的指标也就算了,单位还不统一,泡的大小更是和数字无关,数字显示在地图上,那个滑块真是醉了……
图9 哇…… 传说中的数据报告。 等下,年月看不全啊……客户类型发行量为嘛不按照同比排序啊…… 逼死处女座的节奏……
报表工具/BI(商业智能)项目也好,数据分析平台/数据可视化项目也罢。称自己精通各种解决方案,给客户最终提交这样的结果出去,究竟是哪里来的自信呢……
没选对工具?是没用好工具! 同样的工具,用好了的效果。
无图无真相2,瞬间高大上:
图1 PPT
图2 还是PPT
图3 Excel
图4QlikView / QlikSense
图5 Tableau
好的数据分析主题在赏心悦目的同时,提供决策支持,辅助企业管理的,洞察分析溯源。
如何让你的数据分析工具发挥极致呢?简单扯扯:
1 数据敏感性
数据敏感性是个广义概念,关键是何为敏感?
人脑处理图形只需1/250秒,而看一个数字表格需要1~2秒。
看一堆数字中立刻能挑出异常或错误,那是金融分析师干的事情。个人的对此理解是看到维度和数字,脑中可立刻转化为合适的图形,并拓展与之关联数据及业务逻辑。
用合适的方式呈现合适的数字是数字敏感性最重要的。
2 BT--把业务语言转化为数据语言
懂业务。要求不到精通,但也要做到听懂。什么KPI,成本,利润,收入,加权平均,在途成本库存余额……必须会,必须学。 问呗,学呗,百度呗。
百度不是万能的,但不用是万万不能的。
业务部门需求是分析销售与订单的相关,最起码知道哪部分数取于销售表,订单表,入库表,库存表,人员信息表,组织架构表,产品表,地区表,客户信息表等,准备好尽可能全面的数据,才可以有下文,毕竟"巧妇难为无米之炊"。有了米,就好办,客官您是想吃粥还是想吃饭,蛋炒饭还是海鲜炒饭……
如果有了积累,懂得更多,就可以提出更完美的分析方案增加发货单表,物流明细表,运输方式表,运输设备表,收货单表,生产表,生产计划/进度表……
因为分析销售和订单不够全面,销售控制不了生产和供应链全过程,及时交货率是考核销售达成率必须要参考的指标。相当于下馆子,看了菜单,吃了炒好的美味。食品安全这么不让人放心的年代,最好看一下怎么洗菜,切菜,炒菜,装盘,传菜。
正确理解业务问题是关键中的关键。
3大开脑洞去设计
数据分析/可视化软件都只是一个工具,是提高生产力的历史必然产物。理解了业务,拟好了展现初稿,大胆的在画布上挥洒吧。仪表盘,条形图,折线图,饼图,组合图 …… 每个工具中图形组件长得都很"脸盲",但是微调一下就可以做到眼前一亮,无图无真相2 的展示都出自最常见的软件。建议使用一些API开放性较好的软件,毕竟高手在民间,D3图表做分析超级适合。
下图左中右放在一起对比,哪个更"赏心悦目"一些呢?*均使用Qlikview11设计。
可以模仿,但不能山寨,必须在借鉴中创新。
4 换个角度来优化
赏心悦目是必须的,让数据说话也是必须的。一堆赏心悦目堆到一起,没有分析推理,一切都是无用功。分析是有逻辑的,站在使用者去设计,先A后B然后C,引导发现,下钻细分,对比参考,回溯假设。
*以下主题使用Qlikview 11设计
引导发现 -- 多角度对关键KPI呈现,销量/销售额/按区域/按时间/按大类
下钻细分-- 销量/销售额单独提炼,多角度将关键KPI更细化,维度颗粒层级逐渐变细。更利于发现业务疑难的痛点。
对比参考--纵向挖得够深,横向也要够广。找到了问题根源,具体是哪个组织/人导致的就要从横向对比参考来实现精准定位"病理"。
回溯假设--追根溯源,查找关联,假设改进。但要假设和预测都必须严谨,必要引入数据挖掘(Data Mining),算法模型(R/Alteryx)等专长工具。
用大数据/互联网的思维,引入最相关的数据,最切合管理思想,最易用的工具产品组合,让数据说实话并产生应有价值。
数据分析,挑选适合的工具,发挥各自最优之处,提供最贴切的服务。了解自身,补长短板,周循序渐进,永无止境。
正是有了梦想和火箭,Captain方知苍穹无限。
关于亦策软件--大数据整体方案供应商
一家国内领先的专注于大数据整体解决方案的高科技企业,为客户提供大数据分析平台端到端的解决方案。包括大数据技术平台、商业智能(BI)、数据挖掘软件产品与其配套的咨询、实施、培训及维护服务等。
*本文仅为作者个人观点,如有雷同,纯属巧合。
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