原始标题:数据分析师拯救猪队友操作指南。在生活中，不可避免地会遇到几个猪队友。如何拯救他们？作者分享了他的独家秘密。
年初，有许多关于库存、总结和审查的报告。一群“没脑子”的队友一个接一个地上网，让学生们做数据分析非常痛苦。具体性能见下图:
。陈先生对每个人说，他没说要买马:做业务、做业务，连自己要做成啥样都不知道，还做个毛线啊！脑子都去哪里了！。我不知道我之前有没有问过，但现在我已经问完了，拉了拉裤裆，擦了擦屁股，想起了老子……“怎么样？我们今天会有一整天。
没有大脑？要么愚蠢要么糟糕
为什么会这样？一个是蠢。许多人没有大脑工作。的确，有许多公司的运营、规划和产品经理在工作时寻找模板，在想要有创造性时复制竞争产品，而不知道其他任何事情。
你为什么问他？
他回答说:
至于这样做是否可以，会是什么样子，如果不行会是什么样子，我从来没有想过。如果演出进展顺利，那么你好我你好大家好。如果表现不好，就会开始责怪环境，责怪对手太过激烈，责怪公司不投资，责怪领导不导演。最后一句:“这需要用人工智能的大数据来分析”，把烫手山芋抛在身后…
╮(╯▽╰)╭
还有一个类别:坏。恐怕我不能完成我的目标，所以我故意留下空白，等待“人工智能大数据分析”。只有新来的年轻人相信！我真的认为人工智能模型是可以修复的，两者会一拍即合。
最终结果:
无论如何，你把它拿回来并改变它，你没有正确地分析它！简而言之，我们不想面对这种混乱。但是如果事情结束了，队友们真的没有目标，他们的良心也没有受到很大的伤害。如果他们想一起补救，该怎么办？
打破游戏的关键是找到一个参考对象。
最重要的是:找参照物。之后添加评估标准。这是相当不科学的，因为它有点像“先射箭后画靶”。但总比没有评估标准要好。因为如果没有评估标准，简单计算活动中的性能、用户、销售额等数据将会导致一系列问题:
你看，这是完全不清楚的。
这仍然是一项表演活动。如果是任务，如增加用户数量、清理库存等。这就更加令人困惑了。还有多少用户会满意？增长上限是多少？这张照片花光了所有的钱后，你还剩下几个月做什么？无论如何，库存必须清除。你为什么说你做得很好？我不能解释清楚一切。
所以请记住:先找参照物，评定对错好坏，再分析为什么会好/为什么会坏，有多少改善空间。是减少大量无意义争吵的最清晰、最有效的方法。
隐藏的刚性目标
这个例子是一个推广。从逻辑上讲，促销肯定会提高销量。毕竟，这是真正的金银失败。问题的关键是增加的销量对不对的起投入的成本。这也意味着推广活动都意味着严格的目标:
具体的例子见下图:
如果你做了这些活动，总比没有好！参与这项活动的人不多！这是一个屁的问题。多么明显的问题。
但是，通常在这个时候，业务部门会用完强行洗地:“做活动更糟，因为不做活动会更糟。”这种清洗是不道德的，这是一种典型的行为，即使它已经腐烂了，你也不会认出来。你为什么不说如果你不做点什么，地球就会爆炸？
此时有两种情况。如果是上图中的1趋势，业绩将继续下降，但下降幅度将很小。这时，我们可以清洗地面。如果这是上面图2所示的趋势，正常周期波动，而活动的性能反而下降，这是因为活动腐烂了，没有必要清洗。
此时，只有八个字被发送到企业:下跪认错，低头挨打。
事后补充目标的其他方法
当然，对于大多数促销活动来说，如果你赔钱，你仍然可以看到一点点闪光点。性能和用户等指标仍在上升。此时，之后可以使用其他方法来补充目标。具体来说，它取决于过去活动和活动形式的发展。
案例1:过去没有活动
通常这是第一次活动，或者过去很长时间没有活动。此时，您可以选择一个与活动时间一样长的时间段作为参考，以查看活动整体上升了多少。让我们看看参与地区和用户组之间的差异。
这样做背后的商业含义是:我们以整体水平为基准，看看如何将其提高到低于整体水平。通过这种比较，我们可以揭示活动中可以优化的点。与此同时，由于这是第一次这样做，我将把总体水平作为未来的基准，下次我不会为此而挣扎。
案例2:过去没有活动，有周期性波动
根据案例1，如果受活动本身影响的业务有周期性波动(如上图所示)，那么活动可能具有涨潮托起所有船只的效果。此时，可以根据前一周期的生长量进行自然生长，并在扣除该部分后进行评估。
案例3:过去有活动，但只有一项活动
此时，投入产出比和活动的总效果可以以以前的活动为参考来计算。结合这两个指标，可以判断继续做活动是输是赚，活动影响的极限可以达到那里。
这可以定义活动:越做越好/越做越差。有了这个判断，我们将看到具体细节如何改进，我们也将有一个详细分析的参考。
Case 4:过去有活动，许多活动重叠
此时，很难计算每项活动的贡献(也正因为如此，许多商业团体已经放弃了设定目标，但他们以后必须单独评估。此时最好的处理方法是先看看整体的投入和产出，设定一个大的基调:本期的活动组合效果是高/低。
用这种语气，以后可以进行结构分析，看看每个小活动的个体影响，从而判断是增加还是删除许多子活动。(下图)
根本杜绝事后补救的办法：
说出真相。一些业务部门可能没有真正设定目标.在这个时候，他们必须认真学习。幸运的是，陈先生在双十一期间有一篇特别的文章要分享。对于感兴趣的人，请参阅:双十一准备手册
本质上，性能是完成的，而不是计算的。事前定目标只是为了更好激励自己行动，促成更好效果，真正需要复杂分析的是事后的总结.因此，业务部绝对没有必要在这里承受巨大的心理压力。另一方面，如果你在真实的表演中表现不好，为什么要受到惩罚？
特别提醒
有一类目标需要特别小心，叫做“满足”。一般来说，用户数量、付费用户数量、销售量、销售收入等指标都有系统的记录，意义明确。将它们用作目标绝对没有问题。然而，“满意”不能直接记录，含义不清，应特别小心。
还有许多其他指标定义不清、数据质量不稳定且易于操作，如新产品导入(NPS)、品牌影响力、品牌声誉和市场份额(因为行业数据是由你所知的第三方提供的)。他们事先说不清楚，后来又没完没了地争吵。
偏偏业务方特别喜欢写这些话“拉动新用户注册，提升品牌影响力”……这就是站着说话不腰疼了.建议如果有类似的需求，让他们找负责市场研究的同事或第三方来做。我们不会涉入这浑水。
终极解决方案
当然，终极解决方案是数据分析师参与策划流程，从一开始就给予一些专业指导，帮助人们理清思路。它还可以共享过去一些失败项目的数据，以提高规划质量。
如果您有机会参加会议，您可以根据以下单词确认活动信息。
如果业务方说:没有参考组和参考期，如何询问数据分析师？这是最好的！我们可以根据实际情况提供专业建议，以节省麻烦。
但是，有些同学问:这种方法适用于一次性活动，有些活动做了很多年，比如会员制度，比如新手指南。应该如何评估这一点？我们将在未来继续分享。
#专栏作家#
陈老师，脚踏实地，微信公众号:脚踏实地，人人都是产品经理的专栏作家。高级顾问，在互联网、金融、快衰落、零售、耐用、美容等15个行业拥有丰富的数据相关经验。Unsplash的主题地图，基于CC0协议
