美团数据洞察是什么软件
是数据分析软件。
美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”。作为中国领先的生活服务电子商务平台，公司拥有美团、大众点评、美团外卖等消费者熟知App，服务涵盖餐饮、外卖、生鲜零售、打车、共享单车、酒店旅游、电影、休闲娱乐等200多个品类，业务覆盖全国2800个县区市。
三种数据分析方法
首先，常见的数据分析方法有9种： 对比分析，多维度拆解分析，漏斗观察 ，分布分析，用户留存分析，用户画像，归因查找，路径挖掘，行为序列分析。
这里将重点展开分享前三种数据分析方法： 对比分析，多维度拆解分析，漏斗观察。
1、对比分析
对比分析是 最基础最常见 的数据分析方法，能 直观的看出事物某阶段的变化，并且可以准确、量化地表达出这种变化/差距是多少 ，重点从「比什么」「怎么比」「跟谁比」三个维度进行分析。
（1）比什么
比什么，分为绝对值（#）和比例值（%）的比较。
绝对值本身已是具备“价值”的数据，比如销售金额2000元，阅读数10000万，单看数字不易得知问题的严重程度；
比例值只有在具体环境中看比例才具备对比价值 ，比如活跃占比，注册转化率， 单看比例值容易受到极端值的影响。
（2）怎么比
怎么比，分为环比和同比。
常见的环比有日环比，月环比 ，是指 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 ，主要用于对短期内具备连续性的数据进行分析，如指标设定；
常见的同比有周同比，年同比 ，是指 与当前时间范围上层时间范围的前一范围中同样位置进行数据对比分析 ，主要用于观察更长期的数据集，消除短期数据的干扰。
（3）和谁比
和谁比，分为和自己比、和行业比。
和自己比 ，可以从不同的时间维度，不同的业务线，过往经验估计，跟自己比较；
和行业比 ，可以观察分析得出是自身因素，还是行业趋势，比如都跌的时候，能否比同行跌的少？都涨的时候，能都比同行涨的快？
现在回到上面这条「飞猪公关数据」“放假消息公布以后，10点到12点，国内机票的预定量，比上周同时段增长超过50%；国际机票的增长更加惊人，超过了150%。”
很显然，
“50%，150%”都是比例值；
“比上周同时段增长...”由于是#五一放假4天#消息导致的数据短期内连续上涨，所以选择的是周同比；
“国内机票的预定…国际机票...”飞猪是在跟自己比，若有行业数据公布作为依据，可以判断飞猪是比同行涨的快/慢。
2、多维度拆解
多维度拆解，是最重要的一种思维方式， 一个单一指标是不具备分析价值的，我们需要从多个维度进行拆解分析才有意义，最终以获得更加全面的数据洞察。
数据分析的本质是用不同的视角去拆分，观察同一数据指标。多维度拆解的本质多维度拆分指标/业务流程，来观察数据变动。
多维度拆解的适用场景：
（1） 分析单一指标的构成、比例时 ，比如分栏目的播放量、新老用户比例；
（2） 针对流程进行拆解 ，比如不同渠道的浏览、购买转化率，不同省份的活动参与漏斗；
（3） 还原行为发生时的场景 ，比如打赏主播的用户的等级、性别、关注频道，是否在WiFi或4G环境下。
现在回到***个场景：“比如，某段时间公司做了一波网红大V推广，老板想看看推广效果，你需要来个复盘分析…”
这时就需要用到多维度拆解分析方法，大致的分析思路这样这样：
（1）从APP启动事件来分析
按照 设备类型 查看，比如Android、iPhone…不同机型的启动情况；
按照 启动来源 来看，比如是从桌面、短信、PUSH…不同来源的启动情况；
按照 城市等级 观察，比如一线、二线、三线及以下…不同城市的启动情况；
按照 新老用户 细分，比如总体、新用户、老用户...不同用户群体的启动情况。
（2）从业务流程拆解
比如对于简单的“注册——下单——支付”流程而言：
支付漏斗按照 渠道 查看，渠道可能分为百度、头条、微信公众号…
支付漏斗按照 城市 来看，城市可能分为一线、二线、三线及以下…
支付漏斗按照 设备 来看，设备可能分为Android、iPhone…
3、漏斗观察
漏斗观察的分析方法我们常见且熟悉，它的运作原理是 通过一连串向后影响的用户行为来观察目标。
适用于有明确的业务流程和业务目标的业务，不适用于没有明确的业务流程、跳转关系纷繁复杂的业务。
通过漏斗观察核心业务流程的健康程度。
盘点一下在建立漏斗时容易掉的坑：
（1）首先漏斗观察需要有一定的时间窗口 ，具体需要根据业务实际情况，选择对应的时间窗口。
按天观察 ，适用于对用户心智的影响只在短期内有效的情况，比如一些短期活动（当前有效，倒计时设置等）；
按周观察 ，适用于业务本身复杂，用户决策成本高，需要跨日才能完成的情况，比如投资理财，开户注资；
按月观察 ，适用于用户决策周期更长的情况，比如装修买房。
（2）其次漏斗观察是有严格顺序的 ，不可以用ABCDE（仅搜索途径的数据）的漏斗，看ACE（包含分类、搜索、推荐位三条途径的数据）的数据 。
（3）漏斗的计算单位可以基于用户，也可以基于时间。
观察用户，是关心整个业务流程的推动；
观察事件，是关心某一步具体的转化率，但无法获知事件流转的真实情况。
（4）结果指标的数据不符合预期时，需要自查是否只有一个漏斗能够触达最终目标 ，也就是检查下，是否出现第二个坑的情况。
四、案例分享——某款社交APP在国庆期间数据猛涨原因分析
场景是这样，现在有一款匿名社交APP，类似于探探，数据范围在 2018 年 9 月 1 日 - 10 月 14 日之间，其中在国庆期间数据猛涨，试分析其原因。
（1）首先定义“数据猛涨”
作为一款匿名社交产品，可以选择观察「注册成功」事件。
由于产生行为数据的时间较短，所以最后选择关注“注册用户数的日环比是否有比较大的增涨”，并按照「注册成功」事件的「触发用户数」进行查看：
（2）发现异常定位问题
从上面这张注册成功的触发用户数折线图可以看出，国庆期间的注册用户日环比存在较高的数据增长差，就是折线右侧出现的一段高峰。
由此判断，国庆期间由于某种原因造成了注册用户数的大幅增长，具体原因，待进一步拆解分析。
（3）多维度拆解分析
按照操作系统区分观察，可以发现Android的涨幅明显高于iOS，iOS稍有涨幅，但涨幅不明显。
这一步仍无法直接定位问题，需进一步拆解分析。
上图 按照注册方式观察 ，微信、微博、手机号这三种注册方式，在国庆期间均有涨幅且涨幅相似，可初步判断注册方式与此次数据异常无关。
上图 按照性别观察 ，男生和女生在国庆期间均有涨幅，男生略高于女生，但仍无法直接定位问题，需进一步拆解分析；
上图 按照年龄观察 ，不同年龄层的用户在国庆期间均有涨幅且涨幅相似，可初步判断年龄与此次数据异常无关。
问题来了！按照省份观察 ，上图明显看到有一根折现异常升高！
其实是海南省的日环比涨幅增高，除此之外，云南省的环比涨幅相较其他省份也明显升高。
综上观察分析基本可以判断，国庆期间数据猛涨，跟海南省、云南省的注册用户数大幅增长有关，具体原因待进一步拆解分析。
继续 按照城市观察 ，筛选条件设置为省份等于海南省，云南省，直观看到丽江市、大理市、三亚市、海口市国庆期间数据猛涨。
综合以上多维度分析发现，国庆期间数据猛涨，主要是由于 丽江市、大理市、三亚市、海口市 四个城市有明显涨幅。
而这四个城市都属于旅游城市，且数据增长时期伴随国庆假期。
于是猜测可能是，该款匿名社交产品在国庆期间，面向这四个热门旅游目的地，做了推广活动，关于数据猛涨真实的具体原因，还需要与市场、运营、或负责增长相关的同事沟通确认。
如何对供应链进行分析
如何对供应链进行分析
如何对供应链进行分析？每个公司都有自己的供应链，一般供应链是从源头出发，一步步一层层的传达到最后一步的消费者，而公司想要提升效率，也要从供应链进行分析，那么如何对供应链进行分析呢？
如何对供应链进行分析1
一、分析供应链所处的市场竞争环境，识别市场机会
分析市场竞争环境就是识别企业所棉对的市场特征，寻找市场机会。
企业可以根据波特模型提供的原理和方法，通过市场调研等手段，对供应商、用户、竞争者进行深入研究;
企业也可以通过建立市场信息采集监控系统，并开发对复杂信息的分析和决策技术。
二、分析供应链包含的顾客价值
所谓顾客价值是指顾客从给定产品或服务中所期望得到的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等。
供应链管理的目标在于不断提高顾客价值，因此，营销人员必须从顾客价值的角度来定义产品或服务的具体特征，而顾客的需求是驱动整个供应链运作的源头。
三、分析企业竞争战略
从顾客价值出发找到企业产品或服务定位之后，企业管理人员要确定相应的竞争战略。
根据波特的竞争理论，企业获得竞争优势有三种基本战略形式：成本领先战略、差别化战略以及目标市场集中战略。
四、分析本企业的核心竞争力
供应链管理注重的是企业核心竞争力，强调企业应专注于核心业务，建立核心竞争力，在供应链上明确定位，将非核心业务外包，从而使整个供应链具有竞争优势。
五、评估·对合作伙伴和供应链的质量评估
评估建立过程实际上是一个合作伙伴的评估、筛选和甄别的`过程。选择合适的对象(企业)作为供应链中的合作伙伴，是加强供应链管理的重要基础，如果企业选择合作伙伴不当，不仅会减少企业的利润，而且会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制了企业竞争力的提高。
评估、选择合作伙伴的方法很多，企业在实际具体运作过程中，可以灵活地选择一种或多种方法相结合。
六、供应链企业运作
供应链企业运作的实质是以物流、服务流、信息流、资金流为媒介，实现供应链的不断增值。具体而言，就是要注重生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支撑体系这四个方面的优化与建设。
七、绩效评估
供应链节点企业必须建立一系列评估指标体系和度量方法，反映整个供应链运营绩效的评估指标主要有产销率指标、平均产销绝对偏差指标、产需率指标、供应链总运营成本指标、产品质量指标等。
八、反馈和学习
信息反馈和学习对供应链节点企业非常重要。相互信任和学习，从失败中汲取经验教训，通过反馈的信息修正供应链并寻找新的市场机会成为每个节点企业的职责。
如何对供应链进行分析2
分析供应链所处的市场竞争环境，看清当前市场的情况、分析当前市场竞争的环境，这些就是认识企业所供应链好坏的基本要素。
企业可以根据波特模型提供的原理和方法，通过市场调研等手段，对供应商、用户、竞争者进行深入研究；企业也可以通过建立市场信息采集监控系统，并开发对复杂信息的分析和决策技术。
分析企业的供应链，当然是通过分析目前的采购渠道、供应商、供应程序、供应稳定性、供应量的大小、供应品种等等问题来得到的。 如果能够得到企业供应系统的详细信息，才能对企业的供应链做出可取的系统的准确的分析
绩效评估 供应链节点企业必须建立一系列评估指标体系和度量方法，反映整个供应链运营绩效的评估指标主要有产销率指标、平均产销绝对偏差指标、产需率指标、供应链总运营成本指标、产品质量指标等。
供应链企业运作 供应链企业运作的实质是以物流、服务流、信息流、资金流为媒介，实现供应链的不断增值。具体而言，就是要注重生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支撑体系这四个方面的优化与建设。
评估、对合作伙伴和供应链的质量评估，评估建立过程实际上是一个合作伙伴的评估、筛选和甄别的过程。选择合适的对象（企业）作为供应链中的合作伙伴，是加强供应链管理的重要基础，如果企业选择合作伙伴不当，不仅会减少企业的利润，
而且会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制了企业竞争力的提高。评估、选择合作伙伴的方法很多，企业在实际具体运作过程中，可以灵活地选择一种或多种方法相结合。
分析供应链包含的顾客价值 ，所谓顾客价值是指顾客从给定产品或服务中所期望得到的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等。
供应链管理的目标在于不断提高顾客价值，因此，营销人员必须从顾客价值的角度来定义产品或服务的具体特征，而顾客的需求是驱动整个供应链运作的源头。
如何对供应链进行分析3
1、将数据转化为可操作的简单见解
网络技术服务商Extreme Networks公司首席信息官John Abel表示，大多数企业拥有着大量数据，这些数据通常存储在不同的系统和数据库中。他补充说，供应链的复杂性增加，是因为外包、物流和分销运营等扩展合作伙伴会产生额外的数据源。
Abel说，“因此，许多人难以使用这些数据来生成超出顶级指标和描述性统计数据的有意义的见解。数据分析工具可以提供更深入、可操作的见解，并提高这些见解的准确性。”
Abel表示，供应链数据分析战略的成功基础，包括确保内部和外部数据以结构化格式汇集在一起;将数据项目的结果集中在需要采取哪些行动来推动绩效指标上;并确保其结果易于理解。
他说，“最后一点也是最重要的一点，通常倾向于关注使用的'模型而不是输出。因为许多技术领导者希望将人工智能纳入他们的流程。但更重要的目标是专注于生成清晰、可解释且易于被业务用户消化的见解。”
与跨职能团队共享的任何报告或仪表板都必须能够讲述一个易于理解的清晰故事。Abel说，“否则，数据分析的好处可能会因通过召开冗长的会议来解释其价值而黯然失色。”
Abel说，“这反过来也起作用。虽然大多数数据分析专家对产生该数据的业务流程和系统没有深入的知识，但他们通常对上游和下游流程和系统有着广泛的了解，成功的供应链分析项目从‘数据告诉我们什么’的角度开始，然后深入了解业务流程。”
他表示，分析团队和业务用户之间的合作有助于开发这些可解释的见解，这些见解可以在整个企业中轻松传达。
2、专注于差异化领域的分析
咨询机构North Highland Worldwide Consulting公司全球供应链专家Erik Singleton表示，很多供应链企业正被客户订单、项目信息、设备利用率和不断变化的运输成本等数据所困扰。
Singleton说，“这些公司需要建立一个成功的以客户为中心的供应链，同时***限度地提高运营效率的关键是使用正确的分析来做出数据驱动的决策。”
他建议，供应链企业将分析重点放在三个主要领域：
一是需求计划和库存放置。Singleton说，“企业通过收集数百万行交易数据，从而能够对客户购买模式进行有力的分析。利用这些数据构建强大的分析算法，以推动整个供应链的库存配置，确保产品在正确的时间出现在正确的位置。企业应将分析资源集中在预测产品类型、销售渠道和地理位置之间的需求模式上。”
第二个领域是运营效率。Singleton说，“客户和订单数据通过有效调度资源以适应波动的需求模式，使供应链能够***限度地利用资产和劳动力。调整劳动力计划以在高峰期增加资源，同时在低谷期安排设备/资产的维护，使企业能够***限度地提高效率，并降低运营成本。”
第三个领域是订单履行路径决策。Singleton说，“客户希望供应链比以往任何时候都更加灵活和以客户为中心，产品可以通过多种途径到达最终客户。企业需要平衡多种因素，包括服务预期、运输和履行成本以及库存水平，以确定订单履行的***方法。”
Singleton表示，利用分析来权衡成本与客户体验对于保持竞争力至关重要。
3、利用实时数据处理中断
Abel表示，随着全球供应链的规模和复杂性都在增长，管理和应对整个供应链的波动变得越来越困难。
Abel说，“随着数据点的快速变化，分析和决策通常基于过时的信息，并且由于有效分析数据所需的时间而进一步加剧。为了成功地驾驭这一点，供应链经理需要开发并行计划系统，通过利用高级分析和整个供应链的实时可见性来优化需求和供应。”
Abel表示，从历史上看，更新基于特定的时间范围，并且可能每天或每小时共享一次。他说，“但现在的措施还不够，由于需求和供应不断波动，因此***与主要供应商进行系统集成，以便实时获取更新。”
如果供应商发生变化，企业需要立即了解潜在影响，以便制定替代计划以维持对客户的承诺。Abel说，“对实时数据馈送使用高级分析，使管理供应链的人员能够快速建模和评估潜在中断的影响，因此他们可以计划和执行需求、供应和库存的波动。”
Abel指出，这些见解还可以用来理解供应链约束对收入预测的潜在影响。预订、发货、库存水平、供应商承诺、折扣和管道销售机会等数据的近实时可见性，以及对这些数据的实时分析，对于企业监控和管理收入预测的能力至关重要。
Abel说，“通过使用高级分析和自动化，这些可变数据输入可用于创建跟踪模型，使供应链团队能够近乎实时地对变化做出反应，制定应急措施，并提供更准确的收入预测。”
4、强调数据治理和质量
紧固件制造商和分销商Optimas Solutions公司供应链和商业智能副总裁Mark Korba表示，关于信息的格言“垃圾进，垃圾出”当然适用于供应链数据。
Korba说：“验证数据很重要，特别是因为它有多种来源，其中包括客户库存管理系统、需求计划应用程序、供应商软件等。在通常情况下，跨系统的数据不一致或管理方式不同，因此缺乏完整性。”
Korba说，创建一个积极的数据治理计划对于确保整个供应链的数据完整性尤为重要。他说，“治理计划可确保数据正确一致，并加强供应链合作伙伴之间的协作。而关于设置数据治理程序则有很多公开信息。”
Korba表示，根据已知数据对企业的供应链进行基准测试尤为重要。他说，“Optimas Solutions公司的供应链团队将他们的表现与竞争对手进行比较，他们审查行业平均水平，并收集有助于提高企业满足需求能力的信息。”
5、使供应链分析广泛可用
供应链管理(SCM)涉及企业的多个方面，因此需要自由共享分析能力。
计算机硬件供应商联想集团的高级副总裁兼首席信息官Arthur Hu说，“让参与供应链的每个人都能轻松获得所需的数据和工具，这首先需要打破任何‘信息孤岛’，建立一个集成的端到端信息系统。”
Hu表示，这还意味着利用机器学习和人工智能等工具来实现这样一个数据丰富的系统的全部价值。他说，“当这种类型的系统部署到位时，供应链上下游的管理人员和操作人员可以优化其性能。”
同样重要的是，供应链分析用例不知道部门边界。他说，“团队倾向于关注企业内随时可用的数据。而这样做，他们可能会错过真正深入了解问题所需的全部数据。作为涉及业务多个部分的关键平台，供应链需要从整体角度进行管理。”
例如，在管理产品质量时，团队不仅应该能够访问工厂生产期间的配置和指标，还应该能够访问产品开发数据、组件供应商数据和客户反馈数据。他表示，所有这些结合在一起就形成了一个推动质量和成果的多维图景。
电子商务服务提供商CarParts公司负责库存规划和预测的副总裁Stanislav Tatarzuk表示，通过确保企业各个级别的业务领导者能够访问供应链数据并能够与之交互，企业可以为成功做好准备并产生长期回报，从而提高他们的收入。
Tatarzuk表示，数据洞察可以为不同的团队和部门提供不同程度的价值。例如，物流团队可能会使用数据来发现瓶颈，并提高仓库或配送中心的效率，而财务部门可能会查看相同的数据，并确定简化成本和削减支出的方法。
Tatarzuk说，企业的这种知识共享水平不仅可以降低总体风险，还可以改善决策和绩效。
用数据洞察价值，让科技赋能物流，智科超联车队2.0正式发布
如何管理好车队一直是物流行业永恒的痛点问题，深挖其本质，其实就是物流企业如何将人、车、货、场有机互联，通过高效管理的手段实现降本增效。在这场拥抱物联网变革升级背后，就是数据分析与应用能力的较量。12月23日，在汽车集团2022全球合作伙伴大会X事业部分会上，智科超联车队2.0产品正式发布，开启智能车队新时代。
用数据洞察价值 科技赋能物流
据中国物流与采购联合会统计数据显示，截止至2020年1-12月中国社会物流总额达到300.1万亿元，物流运输体量巨大。但随着物流行业的发展，物流成本偏高，集约式物流供应链服务不足等问题也逐渐明显，我国物流运输行业亟待智能化转型。
面对物流行业升级的瓶颈问题，智科通过科技创新，专注商用车车联网业务，形成为客户提供硬件+平台+应用+数据+运营一体化解决方案的能力。目前智科车联网平台已经接入车辆超过200万，每日实时运行数据多达40多亿条 ，智科以车辆应用AI算法，用数据洞察全新价值，为物流客户带来降本增效的同时，助推行业不断转型升级。
作为智科车联网的拳头产品，智科超联车队2.0产品针对车队管理的痛点，通过赋能车队实现高出勤、高安全和高节油，引领车队管理的全面升级。
高效节油，降低油耗4-8%
随着我国物流运输行业集约化程度的不断提升，大中小型车队都是物流运输中坚力量，然而，如何才能提升车队运营效益成为管理者的痛点问题。智科超联车队2.0基于综合驾驶和车辆运行状况，通过对油耗分析、驾驶行为分析进行针对性节油算法并优化节油路线规划，配合司机驾驶培训，使得高油耗车辆的燃油成本下降4-8%。
重卡按年行驶15万公里科技赋能物流，是以实际行动践行用科技赋能物流行业每个人、每个家庭、每个组织，构建人、车、货、场互联的智能世界。
数据治理的价值体系包括哪些方面?
数据治理的价值体系包括：
· 对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，同时各个业务部门保留了适当的灵活性。
· 提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。
· 数据地图——数据治理提供了一种高级能力，可以了解与关键实体相关的所有数据的位置，这是数据集成所必需的。就像 GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样，数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。
· 每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架，以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致，并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。
· 一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求，例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA（健康保险流通与责任法案）和行业要求，例如 PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）。
· 改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和***实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。
我们如何提升自己的数据策略分析能力？
很多同学抱怨：每天对着大堆数字，却看不出个名堂。反而有些做业务的人，看几个数字就能马上做出准确判断。咋回事！看着数据没有感觉，是缺少数据洞察力的表现。数据洞察力和操作工具没有关系，完全是一种思维习惯。建立起来以后，不单单对工作有帮助，在生活中用处也很大，今天我们系统讲解下。
1
直观感受下啥叫数据策略分析能力
数字本身没有啥含义，数字+业务场景，才有了具体业务含义。注意，***张图上的小帅哥会暴走，并不是因为姑娘180身高，而是因为姑娘180把他比得太矮了（且因此受过嘲讽）。“比”才是问题的关键。所以数据本身不形成判断，数据+标准才能形成判断。想读懂数据的含义，一定得看具体业务场景下，业务判断的标准是什么（如下图）。
有了数据、业务场景、判断标准，我们才能形成基本的数据洞察。这三者缺一不可。少了数据，就会陷入：“我看到一个黑苹果，所以全天下苹果都是黑色的”这种窘境。少了业务场景，就会出现：“一个女人十个月生娃，十个女人一个月就能生出来吧”这种糗事。少了判断标准，就会鸡同鸭讲，大家扯了半天，发现说的“好/坏”根本不是一类。
2
培养洞察力的基本思路
既然洞察力来自数据、业务场景、判断标准的组合，培养洞察力，也是从这三个方向出发，包括：
遇事找数据细致了解业务场景清晰判断标准积累特定场景下，数据判断的结论在新场景中使用结论，检验效果持续积累正确结论，修正错误结论
这一段话看起来很官方，可实际操作起来非常简单，并且我们每个人、每天都在实践。就比如找对象，懵懂的小男生都是挑剔热巴太胖、幂幂头秃，幻想自己找个仙女下凡。可真自己约会相亲追过几个女生，就发现“哦，原来现实中找个美女那么难呀！”
然后真找个“美女”相处一段时间，就发现比起长相，性格、爱好、生活能力、工作能力哪个都更重要。半夜，小哥一个人独自抽着烟，对着月亮，思考：“为毛我要花钱花力气请个姑奶奶回来伺候，我欠抽吗！”的时候，他的洞察力就有了质的飞跃。即使以后再看到漂亮小姑娘，他也会立即明白：这不是我的菜！
在现实生活中，制约洞察力的关键，往往是数据。因为生活中信息不对称问题严重，收集数据的难度太高，还要付出时间、金钱甚至前途、未来这种高额成本。所以在生活中，我们常采用的是有限理性的策略。在可行范围内，尽量用少的数据做决策。或者干脆采用跟随策略，跟着那些比我们优秀的人混。但在企业里，则是完全不同的另一幅场景。
3
培养数据洞察力的难点
在企业工作中，培养数据洞察力***的难点，是数据、业务场景、标准三者是相互分离的。
做数据分析的同学们不了解业务场景，只能对着数据瞎猜；业务部门的人自己稀里糊涂，或者各怀鬼胎，故意扭曲判断标准；对数据重视度不够，基础数据采集不全，遇到事都喜欢讲个案，不看数据全貌；
这些糟糕状况，都会导致做数据分析的同学们很难积累经验。于是我们常常发现，企业里最有洞察力的人往往是老板。因为在老板那里这三者是透明的，所以即使不操作基础数据，他老人家也能明察秋毫。但这对数据分析师可不是件好事。因为老板还等着我们给意见呢，事事都让老板跑在我们前边，会引发不满的。所以做数据的同学们还是得自己锻炼下洞察力。
4
培养数据洞察力的步骤
很多同学一说要提升洞察力，最喜欢干这三件事：
找《XX行业2020-2025全景洞察报告（重磅深度！）》找XX行业数据指标体系思维导图，挑个最密密麻麻的保存在D盘-干货文件夹加各种数据分析群，问：“有没有牛X的数据分析报告看看，有洞察那种，发来看看”
这三种方法完全没用。这就像一个想谈恋爱的小伙，每天在网上看美女图片一样，自己不动手练，不具体思考，是不可能提升洞察力的。永远不动，永远不会。得想办法自己动手才行。而且往往这些东西内容太多，最后保存在D盘的玩意，你也永远不会看。所以***从一个具体小点出发。
***步：从一个场景一个指标开始
做数据的同学，优势在于手上有数据，可以随时查。劣势在于不了解业务场景。因此把数据结合到业务场景中，是破题的关键。***找一个自己熟悉的业务，有好朋友的部门入手。从理解结果指标开始（如下图）。
第二步：从极值到中间值
理解了指标业务含义，想要形成判断，可以从白犀牛开始——先看指标极大、极小值的时候。这些情况是什么场景，发生什么问题，有什么应对。有了对极值的了解，就行掌握基础的判断标准，也能积累分析假设和分析逻辑。当遇到没有那么极端的情况时，可以顺着已经积累的分析逻辑去理解。实在解读不了，也可以选择再观察观察，看看数据往哪个极端方向发展（如下图）。
第三步：从静态到动态
当我们对静态场景积累的足够的洞察的时候，就能解读动态场景。本质上，动态场景只是一系列静态场景的合集。要额外提醒的是：一个业务变化往往有规律性。一个连续的规律，本身是具有业务含义的。积累周期形态的规律，可以从点到线，提升洞察能力。
第四步：从单指标到多指标
对单指标有了洞察积累，可以往多指标扩展，掌握了结果指标的判断，可以联系过程指标一起看。注意：多指标不是单指标的堆积，拼在一起的时候，也不是每个指标越多越好的。多指标组合时，在特定业务场景下会形成特定的形态，基于形态的解读能做出更准确的判断（如下图）。
掌握了基础形态，后续还能持续观察形态变化，积累更多经验，这样就慢慢能由简入繁，越来越多积累经验，积累多了自然能举一反三了。
要注意的是，换个行业，换个公司，换个产品，换个发展阶段，具体场景都会变化。所以企图追求“万古不变的数据分析真理”，只会让自己在玄学道路上越走越远。想提升洞察力，就多多积累具体场景碎片，提升具体分析能力。具体问题，具体分析，这句话永远不过时。
数据洞察的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于tmic数据洞察、数据洞察的信息别忘了在本站进行查找喔。