經營診斷與波動分析實踐.pdf

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1、DataFunSummitDataFunSummit#20242024經營診斷與波動分析經營診斷與波動分析實踐實踐演講人-李薇-快手-數據產品經理經營診斷及波動分析重要性經營診斷及波動分析重要性目錄目錄 CONTENTCONTENT指標診斷分析體系指標診斷分析體系設計設計經營診斷經營診斷數據產品數據產品設計設計DataFunSummitDataFunSummit#202420240101經營診斷及指標分析經營診斷及指標分析重要性重要性Part1 Part1 為什么要建設指標體系與經營為什么要建設指標體系與經營診斷產品？診斷產品？Part2 Part2 如何建設指標分析體系？如何建設指標分析體系

2、？Part3 Part3 經營診斷數據產品價值和經營診斷數據產品價值和能力能力為什么要建設指標體系和經營診斷的產品？現狀：從數據內容上，缺少一套目標驅動的經營分析體系支撐業務動作。從數據能力上，需要承載這部分數據的數據產品需要有較高密度的有效信息，清晰直觀的展示數據邏輯關系。痛點痛點1：強目標導向，需要大量數據信息輔助決策強目標導向，需要大量數據信息輔助決策痛點痛點2：業務場景復雜，業務場景復雜，各場景各場景數據不一致，數據不一致，數據出口數據出口多，導致多，導致無法輸出有效結論無法輸出有效結論現狀：業務單元多+鏈路復雜+場景多樣，導致數據多+口徑不固定+數據不一致+結論不清晰目標：建設一套能

3、快速定位問題并做出直觀展現的經營診斷產品工具如何建設穩定的指標衡量體系？【策略【策略1】與分析師共建，共同建設目標觀測體系；落地數據治理思路，同源同端同口】與分析師共建，共同建設目標觀測體系；落地數據治理思路，同源同端同口徑，解決一致性問題徑，解決一致性問題確定指標體系：通過對業務的深入了解與既往業務數據沉淀，抽象核心指標體系形成初版，并與分析師拉齊共識，明確指標主題及負責人，完善維度指標命名&口徑&數據更新頻率等信息規范，最終形成指標體系。建設標準數據：基于標準化口徑的維度指標數據體系，統一進行數據底層設計與開發，保障各應用底層統一性。拉齊目標標準：針對核心目標指標及分部門目標指標進行抽象和

4、總結。形成部門+O+KR+核心指標的形式，統一的目標需求結構和目標看數方式?！静呗浴静呗?】抽象歸納業務場景，研讀階段性匯報分析材料，結合業務】抽象歸納業務場景，研讀階段性匯報分析材料，結合業務理解沉淀分析方法理解沉淀分析方法論論業務場景歸納+理解沉淀：大（業務目標透傳會+總結會+對外的分享會），中（業務周會），?。ㄐ枨髮拥倪^程）分析材料研讀：YBR/QBR/MBR/WBR（周期性經營分析報告），項目專項定期分析報告，ab實驗分析報告等等經營診斷數據產品價值&能力幫 助 不 同 角 色 快 速 看 全 經 營 數幫 助 不 同 角 色 快 速 看 全 經 營 數據，據，為 不 同 角 色 提

5、 供 不 同 數 據為 不 同 角 色 提 供 不 同 數 據解 決 方 案。解 決 方 案。數 據 資 產 體 系 做數 據 資 產 體 系 做 支 撐支 撐管 理 層 視 角：管 理 層 視 角：業 績 達 成、經 營 決 策；業 務 域 視 角：業 務 域 視 角：運 營 決 策、策 略 迭 代 等；場 景 視 角：場 景 視 角：營 銷 分 析、大 促 決 策 等；營 銷 分 析、大 促 決 策 等；DataFunSummitDataFunSummit#202420240202指標診斷指標診斷分析體系分析體系設計設計Part1 Part1 指標預警指標預警Part2 Part2 指標診

6、斷指標診斷指標預警：發現數據異常波峰波谷，偶發的、突然性的波動。絕對值異常點絕對值異常點周期性的波動。同環比異常同環比異常持續走低或者持續走高。持續性的波動。趨勢趨勢異常異常1、什么是數據異常？2、用什么方式判斷異常？絕對值+同環比綜合判斷。標準差判別法。閾值閾值判斷。判斷?？墒褂胮rophet等算法。將真實值與預測值對比，不斷迭代模型。預測預測模型。模型。模型模型預測預測結合預測模型預測北極星指標計算預計算預測殘差測殘差預測殘差=預測值-真實值判斷偏判斷偏離程度離程度結合2sigma原理判斷殘差是否出現明顯偏離輔助補輔助補充同環充同環比趨勢比趨勢結合同環比表現綜合判斷綜合綜合判定判定結合模型

7、偏離程度與同環比波動綜合判斷指標診斷：拆解分析SOP 指標診斷：常用數據方法-指標拆解1、加法型直接拆解計算方式：分維度或指標（本期值-基期值）/總（本期值-基期值）優點：業務解釋度強，利用基礎指標偏移量占比計算貢獻度，簡單易懂。缺點：因子量級影響大。2、超均貢獻法計算方式：計算超均貢獻值=（因子波動率-指標波動率）*因子本期值；因子貢獻度=因子貢獻值/維度下所有因子貢獻值絕對值之和優點：綜合了指標量級與波動率。缺點：優點在于定位因子，但數字本身解釋性較差。加法型加法型貢獻度。貢獻度。1.一階拆分法（log轉化法）計算方式：取對數的方式，總貢獻度為100%優點：解釋度更強。2、控制替代法計算方

8、式：輪換控制單一變量。優點：適用于排序定位因子。缺點：拆解順序會影響結果；無法保證下級指標的貢獻度在-100%,100%的范圍，業務解釋性較差。乘法型貢獻度。乘法型貢獻度。指標診斷：常用數據方法-維度拆解常用方法：基尼系數，JS散度等維度影響值維度影響值找到影響最大的找到影響最大的維度。維度。1.使用加法貢獻度，同上文原子指標拆解原子指標拆解維度。維度。計算方式：考慮分子分母在本期基期的權重占比，從而計算貢獻度。優缺點：若權重與結果指標雙重變動，會被放大影響。復合指標拆解維度復合指標拆解維度加權占比加權占比法。法。計算方式：見下圖優點：可以綜合評判結構變化的影響及量級變化的影響。對變化影響有抵

9、消作用，解釋度更強。復合指標拆解維度復合指標拆解維度綜合貢獻法。綜合貢獻法。DataFunSummitDataFunSummit#202420240303經營診斷數據產品設計經營診斷數據產品設計經營診斷類數據產品的特點&要求流程化&節點&信息明確1、需要有一致的生產過程、設計標準、上線回測、問題處理方案2、關鍵節點一個都不能少，關鍵節點的負責人需要明確3、關鍵信息的維護與迭代，保障多場景復用的有效性數據&產品高效迭代1、需求多，需要快速適配業務變化的基建，來提高迭代的效率以及數據的新鮮性2、迭代快，需要高效產品工具和流程來匹配需求梳理歸納，診斷動線明確1、需求方眾多，根據碎片化信息拼湊全局，理

10、出結構化信息矩陣2、結合異動/分析SOP，用實際數據做演練，明確診斷動線3、產品設計精簡，保障信息有效連貫4、涉及多次需求返講，認知拉齊用戶滿意度1、需要有一套可量化的指標體系評價產品的好壞，包括用戶滲透率、保障穩定性等2、定期進行用戶調研、用戶培訓等3、針對不同角色，透傳診斷產品的應用價值經營診斷類數據產品設計要點功能性功能性+連貫性連貫性+通用性，缺一不可通用性，缺一不可功能性功能性從提升效率到提升效果可查-可看-診斷-策略-應用連貫性連貫性連接全流程是否達成-是否異動-定位問題-拆解問題-運營抓手通用性通用性異動產品的工具化 or 半工具化（通用化模版/流程）經營診斷類數據產品技能點基礎

11、基礎A A進階進階B B理想理想C C看清看清看全現狀看全現狀尋找根因尋找根因1、指標達成分析2、指標波動分析3、指標拆解&維度下鉆找到問題與抓手提升診斷提升診斷效率效率生成策略方案生成策略方案1、報警：指標預警2、輸出：結論自動化3、追人：異動反饋閉環閉環業務全流程業務全流程應用分析結果應用分析結果1、聯動業務系統，如外投、策略分發等，閉環業務動作2、聯動外部信息，拓展認知數據數據產品能力點產品能力點數據產數據產品功能品功能點點業務認知數據分析能力診斷框架設計用戶為本管理思維實體化產品通用化設計數據賦能業務全局思考設計行業及競對認知經營診斷類數據產品實戰中的挑戰數據準確性&一致性1、指標生命

12、周期維護流程、內容準確2、產品加工邏輯需再口徑中明確標注或維護3、實時&離線、內部&外部等數據一致保障數據保障性1、及時性：產出時效保障（監控、報警）2、穩定性：查詢性能的保障（霧化視圖、雙流保障、專屬集群等）3、保障性：核心產品數據上線與校驗流程、數據異常的處理和周知流程等數據&產品拓展性1、數據：快速適配業務變化的基建及應用模型，多維叉乘和下鉆的靈活性2、產品：低代碼開發、配置化、組件的復用性3、多重解決方案：移動端、數據推送、自助取數工具、自助報告工具等階段性的目標與Roadmap1、從業務出發，結合產品規劃，制定階段性目標2、從業務中來到業務中去，找到核心用戶共建3、分別制定內容迭代與功能迭代的目標，小步快跑經營診斷&策略輸出1、橫向：以業績達成為總，業務各個場景為分，實現總分連貫分析下鉆2、縱向：每個業務主題場景內部也均為總分，根據場景的不同，分別進行細化分析3、高密度信息的有效表達與輸出4、與運營工具結合產品運營與推廣1、信息透傳：產品迭代信息同步、數信息同步、目標用戶維護、權限維護等2、定期培訓：針對目標用戶，定期組織分享培訓，實戰分析的case分享3、推廣運營：業務大群分享經營診斷類產品設計示意圖 感謝觀看感謝觀看謝謝觀看感謝觀看感謝觀看