数据分析师可能会遇到的10个常见问题——以及如何回答它们
10 common problems data analysts may encounter - and how to answer them
学习如何处理行业数据分析师经常遇到的一些最常见的问题
在快节奏的数据分析世界中，当你进入新的角色时，经常会发生似曾相识的感觉。你可能会注意到一个重复的模式，即有关数据和业务的相同问题不断浮出水面。
但请放心，这不是巧合。
不同组织、行业和部门之间出现了一个惊人的相似之处。尽管它们提供的产品、服务和业务模式各不相同，但组织都渴望从他们的数据中获得洞察力。
作为一名数据分析师，了解和解决关于你的业务的基本问题对你的效率至关重要。通过将你的报告和分析置于核心业务问题的背景下，你可以与管理层和决策者展开更深入的对话。
通过本文，我旨在为你提供处理这些重复问题的知识和洞察力。通过准备好应对这10个基本问题，你将加强你的分析能力，成为组织中不可或缺的资产。
以下是你可以期待被问到的内容。
💸财务与销售
产品收入与基准相比如何？
可能是最明显的问题之一-组织想要了解他们的财务状况与年度目标的匹配程度。虽然大多数情况下财务数据分析师会报告这个问题，但大多数分析师应该准备好回答这个问题。
当我在财务规划与分析报告方面工作时，组织通常会有一系列的目标/基准指标，用于财年。这些目标每月提供一次，以及累计总额。可能会说类似于：
我们希望产品线X每个月带来10万美元的收入。这意味着第一个月应该带来10万，第二个月带来20万…
作为一名数据分析师，处理这个问题，你的角色将涉及连接各种数据源，如CRM系统或由高层领导设定的外部列表，与结算系统的结果进行合并。通过合并这些数据源，你可以识别出收入的盈余或不足，并对任何偏离预期目标的原因提供有意义的解释。你的分析将揭示导致不足的潜在因素，使管理层能够做出明智的决策。
这种类型的报告不仅展示了你处理财务数据的能力，还展示了你在连接和解释来自不同来源的信息方面的分析技巧。通过有效地弥合财务目标和实际结果之间的差距，你使决策者能够全面了解他们组织的财务表现。
我们预计收入将如何增长或缩减？
预测收入增长或萎缩的趋势是领导者希望解决的关键问题。作为一名数据分析师，你可以在提供关于未来收入趋势的有根据的预测方面发挥关键作用，通常是按月和季度为单位。让我们探讨一些你作为数据分析师或财务团队的一部分可以采取的有效解决这个问题的技术：
- 时间序列预测模型 – 这使用统计技术基于历史数据预测日期轴上的值。有许多技术可以用于执行时间序列模型，这些技术在本文中无法详述-详细信息请参考我提供的链接。
- 利用销售渠道 – 一个常见的财务报告是“实际值 x 预测值”报告。例如，“3 x 9”意味着我们展示了3个月的实际值与9个月的预测值。预测部分会利用CRM中的数据，并根据财年期望关闭的可能性百分比进行计算。
- 手动输入 – 在某些团队中，销售领导希望能够审查销售机会的情况，并选择将在何时关闭、预计价值的销售机会作为最终审查。虽然这仍然有效，但它依赖于个人判断，不能自动化。这通常涉及接收需要合并到时间序列摘要中的值的电子表格。
通过准确预测收入增长或收缩，组织可以主动分配资源，设定现实目标，并识别绩效潜在差距。凭借这些信息，领导者可以在预算编制、投资、招聘和运营计划方面做出关键决策。收入预测使领导者能够评估组织的财务状况，评估销售和营销策略的有效性，并进行调整以确保可持续增长。最终，收入预测使领导者能够应对不确定性，减轻风险，并将其组织引向长期成功。
特定销售渠道的效果如何？
销售和财务领导希望能够看到不同收入来源的情况。其中一些问题可能如下：
- 不同销售渠道的增长和收缩情况如何？
- 哪种渠道上的产品表现最好，这对我们的客户有何启示？
销售渠道本身是指组织获得收入的不同方式。销售渠道的数量因组织而异，也取决于其业务模式。一组典型的销售渠道可能如下所示：
- 直销 —— 利用销售团队与客户达成交易，并将其记录在Salesforce等CRM系统中。
- 电子商务 —— 客户直接在组织的网站上购买产品。
- 企业合作伙伴关系 —— 组织可以与其他公司合作销售其产品或服务。这可能涉及形成战略联盟、合资企业或联盟合作伙伴关系，以扩大其影响力并进入合作伙伴的客户群体。
由于直销是大多数组织的主要组成部分，我发现这种类型的渠道报告最为突出。销售团队通常会实施某些销售举措，以在一定时间内推广特定产品线。这通常会引发创建仪表板以显示与这些举措的进展情况，我们如何实现整体目标以及每个销售代表的表现如何。预计这种类型的报告将受到最严格的审查，因为它很可能作为销售佣金的参考…
🎯竞争分析
我们拥有市场份额的百分比是多少？
组织了解自己与竞争对手的竞争地位非常重要。例如，领导层需要了解以下情况：
- 按客户支出和单位数量衡量的总市场规模是多少？
- 在总市场规模中，我们的产品类别占多大比例？按地区划分又是多少？
不同行业可以通过多种方式跟踪这些信息。以新闻媒体行业为例。该行业的组织希望了解每天所有新闻网站的总访问者数以及每个网站上的访问者数量。像Comscore这样的供应商提供了一系列工具，允许分析团队评估竞争环境，并查看主要网站的独立页面浏览量。
👤客户报告
客户保留率：客户流失和续约率？
领导者想要知道他们如何扩大客户群体。这意味着在特定时间点提供聚合总数，并了解典型客户的流失率。如果存在一种模式，即在x个月后客户通常会放弃您的服务，那么原因是什么？这对客户生命周期有何启示？
了解客户保留率和流失的可能性，使领导者能够调整路径或为销售团队提供挽救客户的能力。当团队能够掌握流失报告时，他们将对客户可能流失的原因有深入了解，并制定了一套标准化的流程以保持客户付费。
客户细分：我们的典型客户是谁？
绘制一系列客户配置文件是向产品和销售领导者提供的一种强大的分析。这使团队能够将服务针对最相关的人口统计特征（在B2C中）或最相关的组织类型（在B2B中）。
这是一个典型的机器学习问题，使用的是K-Means聚类模型，它是一种无监督模型，根据一系列输入将记录分组为一组确定数量的不同组。执行客户细分模型是一个独立的主题 —— Ceren Iyim在名为“使用机器学习进行客户细分”的文章中写得非常好。
📱产品与营销
我们的产品/服务的哪些功能最常用？哪些功能最少使用？
拥有数字产品的组织不断监测用户最常使用的功能。了解用户所采取的“点击路径”背后的模式使得像Instagram和TikTok这样的产品具有沉浸式和吸引人的特点（可以说这些服务在这方面太过有效，但这是另一篇文章……）。当产品团队能够理解他们的产品中的工作与不工作之处，他们可以开发对用户更有影响力的功能，从而提高客户保留率。
这也适用于不是围绕数字产品构建的组织，包括服务、零售和酒店行业。数据可以通过客户调查的方式以不同的格式进行收集。领导层仍然可以从直接客户反馈或通过客户交易历史派生的见解中获得有价值的发现。亚马逊的客户评论就是一个很好的例子，分析团队可以对产品的总体情感进行评估，并报告评论中最常见的关键词。
我们的在线品牌参与度是什么（网站/社交媒体）？
公司希望对自己的品牌认知有一个强大的把握。因此，他们创建数字营销活动来吸引人们对他们的组织产生关注和参与，最终成为销售工具。毫不奇怪，客户更倾向于购买他们熟悉并信任的品牌。
因此，数据分析师可能被要求报告社交媒体参与度或网站分析数据。在这种情况下，你可能会回答以下问题：
- 我们的帖子有多少印象、互动和分享？这些数据如何随时间变化？
- 某些页面或帖子相较于其他页面或帖子表现更好吗？
当领导能够回答这些问题时，他们可以根据最有效的内容调整他们的品牌参与策略，从而增加浏览量和认知度。
我们的客户满意率是多少？
与品牌参与度类似，领导层还需要了解客户对产品和品牌的整体情感。团队可以参考以下一些数据点来推断整体满意率，包括以下内容：
- 使用开源或付费API提供的组织社交媒体账户上的评论、推文和帖子。
- 客户满意度调查
从客户满意度中获得的见解能够描述客户对产品和服务的感知中存在的更大趋势，以及最大的痛点，从而可以对其产生积极影响。以下是一些相关的例子：
- 苹果和iPhone：客户反馈在新iPhone型号的推出中起到了重要作用。苹果通过调查、用户测试和客户服务互动积极征求客户意见。关于电池寿命、相机质量、软件功能和设计偏好的反馈影响了苹果在随后的iPhone发布中加强这些方面的决策。
- Netflix和离线观看：根据客户反馈，Netflix推出了离线观看的选项。许多用户要求此功能，特别是在网络连接有限的情况下。Netflix倾听了客户的偏好，并引入了下载功能，提高了客户满意度，扩大了服务的便利性。
🚚供应链优化
我们的运营流程存在哪些低效？
对于提供实物产品的组织来说，了解从订单到履行过程中存在的痛点对于提高服务质量和扩大订单量至关重要。运营领导者始终在寻找减少交货时间的方法。评估这一点的常见方法是进行周期时间分析，这是一种时间序列报告，用于了解每个过程段所需的时间。例如，交付流程可能如下所示：
- 客户下订单。
- 订单被接收并进入订单处理系统。
- 运营团队审核订单并向制造商请求所需材料。
- 从制造订单生产商品。
- 将材料打包装载到交货车辆。
- 商品正在运输中。
- 订单交付给客户。
在这个过程中，我们将为每个步骤分配一个时间值，并生成一个仪表板，汇总所有具有筛选条件的订单的每个步骤的平均/中位数长度（按产品线、在特定日期范围内、客户位置等进行筛选）
改进操作流程的另一种方法是通过错误率监控，这是一种报告，旨在捕捉异常数量、操作错误或与标准化流程不符的情况。例如，为什么订单在x步骤失败？或者在流程中未考虑哪些客户订单场景导致手动工作？一旦这些问题得到回答，领导者就可以采取行动来解决它们或限制它们的发生频率。
结论
本文提供了一系列组织问题。一次掌握所有这些问题将会让人不知所措。所以这是我的建议：专注于我上面提到的业务领域。深入了解该领域，并了解管理层对其提出的问题。在我从事的几乎每个分析角色中，那些在自己领域内拥有专业知识的数据分析师也是得到最多认可的人。
虽然这个列表并没有全面涵盖每个组织的报告需求，但它应该为您提供一个在高层次上需要提出的问题的一般框架。在任何角色中，您的工作与利润（收入）越相关，您作为员工的不可替代性就越高。在成为数据分析师的情况下，当您对我所讨论的一些问题有很好的掌握时，您在工作中很可能更加有效，并产生可行的结果。
