为什么你做的数据监控数据分析，总被人Diss

2024-01-15 来源 : 电视

连续性，没法了。

当然，还有些场景，是原始数据高管自掘坟墓，引火烧身。

四、自掘坟墓招diss

最大者的自掘坟墓行为，当然是：闭门造车，懂得其业务。

有的上网时常回答“GMV振荡的常规是啥呀” 有的拿着1%振荡关联和各种自由度交叉试绘出看大小的还有的一门心思研究衡量真的具备正态分布，2倍常规差在哪的

结果这么挑选出来的“异常值”，不是纯净振荡，就是其业务在上商业活动。除了激起一句“我早并不知道了”大部份，别无他用。

五、小结

其业务上的原始数据异常，指的是实际营业收入原始数据，有约其业务的期望值。

在期望值内的，哪怕小数点上振荡太大，也未必引发抑郁。有约期望值的，哪怕小数点小，哪怕是上上涨，也就会引发无论如何。没法有期望值的，常规重复横跳的，凤当然就会天天抑郁

因此，希望让控管动手得好，只能一个系统工程：

1、量化其业务能够

2、按时间/其他部门分出能够

3、了解能够衡量的心率连续性

4、了解其业务其他部门没错容了啥？

5、搜罗惯常其业务突击效果

融合其业务突击+趋势变化，解读原始数据。

这样才能充分审核基本概念，动手出准确的说明。当然并不是每个新公司都有这么好的意念，甚至经济单线压力之下，有些新公司的其业务就是格外喜欢把锅乱擦，所以作为原始数据高管，我们动手好仍要岗位，我们自己不要犯四种无理取闹误解，多积累充分需。换岗位的时候，也能充分证明自己的实力。请大家放宽心，学到的没用，始终是自己的。

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