做数据分析，99%的人读不懂这张图

1. 了解数据代表的现实含义

2. 了解数据大小代表的现实区别

3. 明确判断标准

1. 业务含义：数据反映的是什么业务

2. 业绩走势：通过数据形态，解读业务发展走势

3. 判断标准：到底什么算好，什么算不好

但是注意：这里并没有标准，因此无法判断是好是坏。这也是为什么直接下结论：业绩低了要搞高，是非常错误的行为。

销售业绩直观反映的是销售队伍的努力程度，想知道这个数值是好是坏，我们可以直接去问“销售队伍的KPI达标了多少？”；也可以从业绩曲线走势来判断。

这就需要做第二步：观察业绩走势。

观察业绩走势

一个问题：“什么样的产品会卖出这种曲线？”因为有七天的数据，所以可能代表了三种走势：

1. 自然周期性变化

七天代表了一周，周一到周五是工作日，周六周日是休息日，所以这是一个工作日销售多，休息日没销售的产品——是滴，你很自然联想到，这可能是B2B的交易，工作日上班了才有大把生意，周日都休息了。或者是围绕B2B的衍生生意，比如CBD的餐厅一类。

2. 生命周期性变化

有可能某个主打商品销售到了生命周期末尾，正在退市，下一款新的马上要上，暂时变化。注意，一般看生命周期数据，是从生命周期开始做T+N天的图来看，不是看自然日。

3. 突发性变化

有可能刚好周六日出了问题，交易系统down机，有可能刚好促销活动到周六日结束，有可能刚好周六日恶劣天气。

通过对走势的判断，可以建立初步的标准。如果是周期性变化，那很有可能是正常波动，我们初步判做“正常”。如果是突发+下跌，那很有可能是异常且坏的波动，我们可以初步判做“问题”。有了标准，就能下判断，只是三种假设都有可能，需要进一步验证。

列出假设做验证

想知道自己思考的对不对，就得去验证假设。验证假设的办法有两种：第一，可以和业务部门沟通，了解实际情况。第二，可以参考过往数据，验证判断，同时反向验证业务部门是不是撒谎了。

数据验证可以做的很复杂，但也能做的很简单。不需要很复杂的逻辑，只要一根曲线就够了。如下图。

只要延长时间，靠一根业绩走势+业务表现，也可以解读出变化的原因。如果过往一直都是有周期性波动，那拉长时间就能看出来周期规律。

实际企业经营中，也经常出现上边三种情形，只是形态更复杂，往往是三种混合。比如B2C零售和B2B销售是反着的：

在看数据的时候，往往会在业绩曲线上打上标签，比如一个日期是否节假日，是否某重点产品生命周期结束，是否突发情况。这样，可以从看似无规律的曲线里区分出规律来。

这也是为啥很多经验丰富的业务人员，即使没有专门的数据分析，也能快速判断形势的原因。因为他们很了解业务上发生了啥事，了解过往业绩曲线形态。结合业务表现看走势，比盲目的算同比、环比、平均数，中位数要有用得多。

深入细节看问题

做完上一步，只是帮大家理解了数据含义，并没解答什么问题。如果止于上一步，就会变成业务的应声虫：“业绩下降是因为下大暴雨了”“这是正常波动，周末肯定要跌啦”……只是单纯的这么解读，很有可能会换来一句：“我早知道了”。

实际上，往往人们都会注意到突发性急病，容易缺失的是对慢性病的观察。比如下图：

如果只看日数据，会感觉似乎每天波动不大，只能略微感到月头比月尾似乎高那么一点。

但是如果拉长看周数据，就会发现问题：为什么在业绩好的月份，最后一周不冲刺业绩了？上月业绩好+月底不冲刺+本月开局格外好，这个曲线走势不和规律，很有可能是这就是B2B销售中的“藏业绩”行为。

这时候，做数据分析的也能对一线业务说：我早知道了。甚至还能从下个月初吐出多少单，反推出来他们每个人藏了多少业绩。

这也是为啥实际企业经营中，我们不止看孤零零一个数，而是搭一个数据指标体系，还要做日报、周报、月报的原因。日报用来关联业务动作，反应突发问题，周报和月报用来追踪趋势，发现更深层次的问题。深层次的问题，再由专题分析解决。这样就构成了数据分析体系，系统化作战，才有威力。

当然，实际分析场景会更复杂。

有可能经过数据解读，我们得出的是：“销售在藏单，真实业绩比数据体现的更好”这种结论，但到底是不是藏了，真实的又是多少，还得成立专项，深入分析。

但无论如何，我们都比只回复一句：“要搞高！”要进步了很多，也能赢得业务的尊重。

解读数据是个硬技能

有同学会说：既然让数据分析师自己猜这么难，为什么不直接沟通业务的需求呢？是滴，理论上最佳的状态，是业务和数据之间有定期沟通，业务陈述需求，数据反馈结论。

不过大部分企业，这个状态不存在。大部分企业都是大家各忙各的，数据忙于爬表出数应付日常各种报表，业务忙着干活撕逼。部门之间深沟高垒，几乎没有沟通，越大的公司越是如此。

再加上，很多人对数据分析本身认识不清，还停留在“一个仙风鹤骨的道长掐指一算，口出出惊世憾俗之言”的印象中。共同作用，导致了文章开头的问题。因此数据分析师不能单纯指望业务把什么问题都梳理好了丢给自己，还是得有主动解读的能力。