Khi viết báo cáo phân tích dữ liệu, đừng mắc những lỗi này

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, một báo cáo chính xác, rõ ràng và sâu sắc là yếu tố hỗ trợ quan trọng cho việc ra quyết định. Tuy nhiên, khi viết báo cáo phân tích dữ liệu, nhiều người thường mắc lỗi về tính chính xác của dữ liệu, tính rõ ràng trong diễn đạt, tính đúng hướng và tính hợp lý trong phán đoán. Những sai lầm này có thể khiến người ra quyết định hiểu sai và thậm chí làm tổn hại đến danh tiếng chuyên môn của các nhà phân tích dữ liệu.

Khi viết báo cáo, tôi sợ nhất là nghe ba từ này. Đặc biệt là hiện nay, nhiều sinh viên đang miệt mài viết báo cáo thường niên. Hôm nay, tôi sẽ chỉ cho bạn cách tránh bốn lỗi báo cáo chính và cách giải quyết bốn thách thức thường gặp. Các bạn sinh viên nhớ nhấn "thích" trước nhé, sau đó có thể đọc chậm khi có thời gian.

1. Bốn lỗi thường gặp

▌Lỗi 1: Lỗi dữ liệu.

Ví dụ:

l Đơn vị đã bị bỏ qua: khối lượng bán ra là 18 triệu, nhưng lại được viết là 180.

l Các con số đã bị tính toán sai: số người dùng là 15.000 nhưng thực tế lại là 16.000.

l Chỉ số sử dụng không đúng: Số lượng tiêu thụ là 1500, nhưng số lượng người tiêu dùng là 1500.

Loại lỗi này là lỗi cấp thấp và rất nghiêm trọng! Vì dữ liệu chính xác là cơ sở của phân tích, nên lỗi dữ liệu sẽ làm tổn hại đến lòng tin của người lãnh đạo vào các nhà phân tích dữ liệu, do đó, sai lầm này không bao giờ được phép xảy ra.

▌Lỗi 2: Biểu thức không đúng.

Ví dụ:

Loại sai lầm này là: từ ngữ không được lựa chọn cẩn thận, các con số thì đúng nhưng người đọc số lại hiểu sai. Cách tốt nhất là: sau khi viết xong, hãy nhờ một người không quen với báo cáo xem qua và nhanh chóng chỉ ra các vấn đề.

▌Lỗi thứ ba: Sai hướng.

Loại lỗi này thường xảy ra do sinh viên làm việc với dữ liệu mà không hiểu về nghiệp vụ và chỉ tập trung vào lý thuyết số, nói những điều vô nghĩa không có ý nghĩa thực tế. Để thay đổi vấn đề này, chúng ta chỉ có thể thực hành nhiều hơn và củng cố sự hiểu biết của mình về doanh nghiệp.

▌Lỗi 4: Phán đoán sai.

Ví dụ

Trông thì buồn cười nhưng tình hình thực tế lại rất xấu hổ.

Ví dụ, chúng ta sẽ đặt ngay ba câu hỏi:

Mục tiêu chiến lược của công ty bạn trong năm nay là gì? ?

l Mục tiêu về số lượng người dùng, doanh số và lợi nhuận của bạn trong năm nay là bao nhiêu?

l Số lượng người dùng, khối lượng bán hàng và mục tiêu lợi nhuận cần đạt được trong tháng 4 là bao nhiêu?

Chín trong mười người không thể trả lời câu hỏi này. Người trả lời câu hỏi này tình cờ lại là sinh viên đang làm báo cáo hàng ngày và hàng tháng hôm nay. Tất nhiên, lỗi không hoàn toàn là do dữ liệu. Có nhiều công ty mà việc giao tiếp giữa doanh nghiệp và dữ liệu không được thông suốt. Ngay cả những người trong bộ phận kinh doanh cũng còn bối rối, chứ đừng nói đến việc giải thích rõ ràng cho người khác. Dưới đây là hình ảnh điển hình nhất:

Sai lầm trong phán đoán là sai lầm khó khăn nhất trong bốn sai lầm. Bởi vì ba điều đầu tiên về cơ bản là việc riêng của dữ liệu, miễn là bạn luyện tập chăm chỉ thì bạn vẫn có thể cải thiện chúng, nhưng dữ liệu không thể tự xử lý được tình trạng phán đoán sai. Nếu bộ phận kinh doanh không hợp tác, hoặc thậm chí cố tình lợi dụng tình hình và gọi mèo đen là mèo trắng, rất có thể dữ liệu sẽ trở nên không rõ ràng. Vì vậy, chúng ta phải xem xét vấn đề này một cách riêng biệt và tìm cách giải quyết.

2. Tránh các bước vận hành không đúng

▌Bước 1: Phân biệt loại báo cáo.

Loại báo cáo: báo cáo đầu tiên hoặc báo cáo thứ n

Nội dung báo cáo: báo cáo kết quả/đánh giá chất lượng/phân tích nguyên nhân/dự đoán xu hướng

Bối cảnh báo cáo: Phía doanh nghiệp có dự đoán/không có dự đoán

Bạn phải thực hiện bước này trước khi cầm bút để nhận biết tình hình và không lao vào cuộc chiến mà không chuẩn bị.

Nếu đây là báo cáo hoặc thông báo kết quả đầu tiên của bạn, chỉ cần nêu dữ liệu một cách trực tiếp.

Nếu bạn muốn đánh giá một điều gì đó là tốt hay xấu, bạn phải trao đổi trước về tiêu chí đánh giá với đối tác kinh doanh.

Nếu bạn đang phân tích nguyên nhân, bạn cần kết hợp nó với dự đoán của phía doanh nghiệp và ưu tiên những vấn đề mà phía doanh nghiệp quan tâm.

Nếu bạn đang dự đoán một xu hướng, bạn phải giải thích rõ ràng cơ sở cho dự đoán đó.

▌Bước 2: Làm rõ mục tiêu kinh doanh.

Việc làm rõ mục tiêu sẽ tạo cơ sở cho việc thiết lập tiêu chí đánh giá. Chỉ cần mục tiêu rõ ràng thì tiêu chuẩn sẽ không còn xa vời nữa. Nếu mục tiêu là một chỉ số hoặc dữ liệu kết quả duy nhất như hiệu suất, doanh thu hoặc số lượng người dùng, bạn có thể trực tiếp sử dụng phương pháp phân tích để tìm tiêu chí đánh giá tại thời điểm hiện tại.

Lưu ý đặc biệt: Nếu bộ phận điều hành muốn trao đổi với bạn về "mục tiêu của chúng tôi là tăng tỷ lệ tăng trưởng tự nhiên lên 5%", bạn phải đặc biệt cẩn thận vào thời điểm này! Bởi vì tỷ lệ tăng trưởng tự nhiên không phải là chỉ số được thu thập trực tiếp, thậm chí cũng không phải là chỉ số cố định. Bản thân thuật toán có rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán đều có những lỗi nhất định. Không có thuật toán tốc độ tăng trưởng tự nhiên nào hoàn toàn tốt (như thể hiện trong hình bên dưới).

Vì vậy, mọi người phải nhớ: nếu liên quan đến việc phán đoán, bạn phải giao tiếp trước, trước, trước (những điều quan trọng phải được nói ba lần). Ví dụ, đánh giá hiệu quả của các hoạt động trong tháng tới. Hãy hỏi doanh nghiệp trước: Bạn muốn đạt được mục tiêu gì? Tiêu chí để đánh giá tốt và xấu là gì? Tốt nhất là bạn nên yêu cầu doanh nghiệp đưa ra dự kiến ​​cho tháng tiếp theo trước! Hãy dự đoán giá sẽ tăng hay giảm và nói trước, điều này có thể giúp bạn tránh được 90% rắc rối.

▌Bước 3: Kiểm tra dữ liệu và kiểm tra biểu thức.

Đây đều là những kỹ năng cơ bản và liên quan đến thói quen thu thập dữ liệu cụ thể. Nếu có cơ hội, tôi sẽ tìm một tập dữ liệu để trao đổi với bạn. Tôi sẽ không đi vào chi tiết ở đây. Nhưng dù nhìn thế nào đi nữa, bạn vẫn sẽ bỏ sót một số lỗi. Cách tốt nhất là nhờ một người quen trong lĩnh vực kinh doanh có thể xem trước báo cáo. Càng xa lạ thì càng dễ nhận ra vấn đề ngay từ cái nhìn đầu tiên.

▌Bước 4: Bình tĩnh đối mặt với thử thách.

Việc phải đối mặt với những thách thức là điều không thể tránh khỏi. Đừng vội tranh luận hay thay đổi mọi thứ. Trước tiên, hãy làm rõ:

Có vấn đề gì với dữ liệu không?

Có vấn đề gì với mô tả dữ liệu không?

Có vấn đề gì với kích thước phân tích không?

l Tiêu chuẩn phán đoán có thay đổi không

Có gì đó không ổn với dữ liệu/mô tả không rõ ràng. Đây là lỗi của chúng ta. Hãy đứng lên, nhận lỗi, thừa nhận lỗi lầm và sửa chữa!

Doanh nghiệp không nhận ra khía cạnh phân tích. Trên bề mặt, có vẻ như đây là vấn đề về giao tiếp, nhưng thực chất, đó là do thiếu hiểu biết về doanh nghiệp. Đây là vấn đề hoàn toàn mang tính kỹ thuật và có thể cải thiện thông qua thực hành.

Nếu chúng tôi đưa ra tiêu chí đánh giá và doanh nghiệp cho rằng không phù hợp thì chúng tôi sẽ làm lại theo đề xuất của doanh nghiệp. Đây cũng là vấn đề hoàn toàn mang tính kỹ thuật. Miễn là mọi người đều đồng ý về tiêu chí thì ổn.

Nếu tiêu chí đánh giá được doanh nghiệp đề xuất nhưng họ lại nuốt lời! Rất có thể doanh nghiệp đã phát hiện ra rằng họ làm không tốt và muốn che giấu vấn đề. Lúc này, chúng ta cần nghiên cứu cách để tránh bị doanh nghiệp đổ lỗi. Để làm một báo cáo tốt, chúng ta không chỉ cần phương pháp mà còn cần kỹ năng giao tiếp.