Giết chúng, báo cáo hiệu suất cuối năm của nhà phân tích dữ liệu (thói quen + mẫu)

Một năm nữa lại sắp kết thúc và mọi người sắp bắt đầu đánh giá hiệu suất cuối năm. Chúng ta hãy cùng xem qua các thói quen và mẫu mà tác giả đã chuẩn bị cho các nhà phân tích dữ liệu~

Đã đến lúc cho phiên họp tổng kết cuối năm + báo cáo hiệu suất một lần nữa. Nhiều sinh viên hỏi: Có mẫu nào có sẵn mà tôi có thể sao chép không? Hôm nay nó thực sự đã đến. Khi lập báo cáo kết quả làm việc, xét đến tính cách khác nhau của mỗi sinh viên, một số người muốn nổi bật, một số chỉ muốn hoàn thành công việc và một số đã không hài lòng với công ty từ lâu và muốn nghỉ việc ngay lập tức.

Do đó, hôm nay chúng tôi sẽ cung cấp một số phiên bản được cá nhân hóa và mọi người có thể viết theo nhu cầu của riêng mình.

Phiên bản 1: Loại lăn điểm âm

Tình huống sử dụng: Khi bạn muốn bị sếp mắng.

bài luận mẫu:

Tôi rất bận rộn quanh năm, liên tục viết code và tôi không biết mình đang viết gì.

Mẹo viết: Nhiều sinh viên làm phân tích dữ liệu thực tế không có kinh nghiệm làm dự án và không có mô hình nghiêm túc. Họ chỉ sử dụng máy SQL của con người và chạy rất nhiều số liệu mỗi ngày. Lúc này, bạn có thể cảm thấy mình bận rộn mỗi ngày, nhưng bạn không biết mình đang bận rộn vì điều gì. Vì vậy, thật dễ dàng để viết một vài câu ngẫu nhiên khi bạn lo lắng.

Rõ ràng là tôi đang phân tích dữ liệu, nhưng báo cáo tôi viết thậm chí còn không có bất kỳ con số nào. Toàn bộ bài viết chỉ chứa những tính từ như "bận rộn", "mệt mỏi", "nhiều", "rất nhiều" và "thực sự rất nhiều". Loại báo cáo này rất có thể sẽ bị các nhà lãnh đạo chỉ trích và sẽ chẳng mang lại lợi ích gì ngoài việc bị mắng mỏ. Mọi người nên coi đây là một lời cảnh báo.

Phiên bản 2: Làm xong rồi

Tình huống sử dụng: Học sinh không có mong muốn gì và chỉ muốn nộp bài tập về nhà.

bài luận mẫu:

Thu thập dữ liệu tạm thời: hoàn thành 150 yêu cầu thu thập dữ liệu;

Báo cáo đặc biệt: Báo cáo đặc biệt đầy đủ;

Báo cáo: Tạo 100 báo cáo mới và cập nhật 300 báo cáo;

Mô hình: Thiết lập mô hình cuộc gọi đi;

Tóm tắt: Tôi đã làm hết mọi việc và lắng nghe một cách đầy cảm xúc.

Mẹo viết: Nếu bạn chỉ muốn hoàn thành công việc, hãy nhớ mẫu câu này: I + đã hoàn thành + XX nhiệm vụ. Xong! Bằng cách này, bạn có thể truyền đạt rõ ràng và trực quan cho sếp của mình: Tôi đã hoàn thành công việc được giao. Để khắc phục vấn đề của phiên bản 1, chúng ta cần làm rõ câu hỏi "Mã này dùng để làm gì?" Vì vậy, cần phải phân loại.

Năm đầu ra phổ biến nhất của phân tích dữ liệu là: dữ liệu tạm thời, báo cáo, báo cáo đặc biệt, mô hình và sản phẩm dữ liệu. Có thể viết thành năm phần. Mỗi tác vụ có bốn trạng thái: tạo mới, cập nhật, tối ưu hóa và lặp lại (xóa/hợp nhất), cũng có thể được viết riêng. Theo cách này, công việc hàng ngày tưởng chừng hỗn loạn có thể được phân loại rõ ràng.

Một số sinh viên phàn nàn rằng: Tôi đã phân loại và thấy rằng 90% công việc của tôi là cập nhật báo cáo và xuất báo cáo theo một định dạng cố định ngày này qua ngày khác trong 365 ngày... Điều này thực sự vô giá trị và tôi không thể viết tốt được! Đúng vậy, nếu tác phẩm thực sự chỉ có bản cập nhật cố định thì nó thực sự không có giá trị. Hãy từ bỏ việc đánh giá hiệu suất năm nay. Năm tới, hãy tự hỏi bản thân thường xuyên hơn tại sao bạn lại hài lòng với hiện trạng và không nghĩ đến việc nỗ lực để đạt được kết quả.

Phiên bản 3: Phần quan trọng nhất

Tình huống sử dụng: Muốn để lại ấn tượng tốt trước mặt sếp.

bài luận mẫu:

Năm nay, tôi đã hoàn thành công việc sau:

Báo cáo: Tạo 100 báo cáo mới để hỗ trợ phát triển năm dự án;

Báo cáo đặc biệt: Đã hoàn thành 5 báo cáo đặc biệt và phát hiện 5 vấn đề

Mô hình: Thiết lập mô hình cuộc gọi đi và cải thiện chất lượng cuộc gọi đi lên 400%

Tóm tắt: Tôi đóng góp hiệu quả cho doanh nghiệp và lắng nghe một cách thấu đáo.

Mẹo viết: Nếu bạn muốn bài viết của mình hấp dẫn hơn, bạn không thể chỉ nói: Tôi đã làm việc này và việc kia. Thay vào đó, bạn phải nói: Tôi đã tạo ra giá trị gì? Ngay cả khi cùng một công việc, người lãnh đạo vẫn luôn quan tâm nhiều hơn đến việc ai có năng suất cao hơn. Nhưng các nhà phân tích dữ liệu khác với các nhà quản lý bán hàng, vận hành và sản phẩm và có phong cách viết riêng.

Sự khác biệt lớn nhất giữa công việc phân tích dữ liệu và bán hàng là phân tích dữ liệu là vị trí bổ trợ, được sử dụng để cung cấp buff. Vì vậy, bạn không thể khoe khoang như một nhân viên bán hàng: Tôi đã kiếm được 10 triệu đô la cho công ty! Sự khác biệt lớn nhất giữa phân tích dữ liệu và vận hành là phân tích dữ liệu là vị trí hỗ trợ. Không giống như hoạt động, phân tích dữ liệu không được chú ý và khoe khoang về những điều như: chiến dịch của chúng tôi đã thu hút 100 triệu lượt nhấp và thúc đẩy DAU tăng 30%.

Với vai trò là vị trí hỗ trợ, phụ trợ, nếu bạn hét lên: Tôi đã kiếm được 10 triệu cho công ty, bộ phận bán hàng và vận hành sẽ nhảy dựng lên và nói: Bạn sẽ chẳng kiếm được gì nếu không có chúng tôi. Nếu bạn hét lên: Tôi đã viết 100.000 dòng mã, mọi người sẽ cùng nhau mắng bạn: "Nếu bạn không viết, ai sẽ viết? Nếu bạn không viết, hãy cút đi."

Do đó, nếu các nhà phân tích dữ liệu muốn chứng minh thành tích của mình, điều quan trọng là phải được các phòng ban bên ngoài công nhận. Do đó, chúng ta có thể nói về vấn đề này theo góc độ giúp đỡ, trao quyền và hỗ trợ, ví dụ:

• Hỗ trợ: Cung cấp sản phẩm dữ liệu cho các sự kiện lớn và trang bị cho bộ phận bán hàng các trợ lý dữ liệu
• Tránh rủi ro: phát hiện các vấn đề bất thường và nhắc nhở doanh nghiệp kịp thời để giải quyết
• Cải tiến: Cung cấp các mô hình/nhãn/sản phẩm để cải thiện kết quả tiếp thị/bán hàng/hoạt động
• Gợi ý: Cung cấp giải pháp cho các vấn đề kinh doanh cụ thể

Xin lưu ý rằng bốn điểm này được sắp xếp theo thứ tự nhất định: hỗ trợ ≥ nơi trú ẩn an toàn ≥ tăng cường ≥ khuyến nghị. Bởi vì loại hỗ trợ này cứng nhắc nhất và không ai có thể phản bác được. Ví dụ, nếu người đứng đầu muốn xem số tiền giao dịch theo thời gian thực trên Double Eleven, thì phải tạo một màn hình dữ liệu lớn; nếu không, sẽ chẳng có gì để xem cả. Công lao này chỉ thuộc về dữ liệu.

Cả thái độ né tránh rủi ro và thái độ nâng cao đều có thể được phản ánh trong hiệu suất, nhưng mức độ nhận biết thái độ né tránh rủi ro cao hơn mức độ nhận biết nâng cao. Giống như việc dạy một học sinh đạt 60 đến 90 điểm rất khó, nhưng lại dễ dàng chỉ ra rằng "chính đứa ngốc đó được 0 điểm và đang kéo cả lớp xuống!"

Chúng tôi chỉ ra những vấn đề mà doanh nghiệp chưa phát hiện ra, cắt giảm hai dự án ngu ngốc và ngay lập tức cải thiện ROI. Trên thực tế, đây cũng là phương pháp thường được các phòng tài chính, kiểm toán và các phòng khác sử dụng để xin tín nhiệm trước lãnh đạo (điều thú vị là họ cũng đi đến kết luận "kiểm soát XX chi phí" dựa trên phân tích dữ liệu).

Bản thân hạng mục nâng cao rất khó thực hiện và đòi hỏi sự hợp tác trong kinh doanh, chẳng hạn như tiếp thị chính xác, đề xuất sản phẩm và thử nghiệm nhu cầu. Mặc dù có vẻ như rất nhiều công việc phân tích dữ liệu đã được thực hiện, nhưng các phiếu giảm giá tách biệt khỏi hoạt động thực tế lại không hiệu quả. Vì vậy, thật dễ để tranh luận.

Còn về những gợi ý, biết đâu có ai lắng nghe những gợi ý bạn viết ra. Ngay cả khi bạn lắng nghe thì vẫn còn một chặng đường dài giữa đề xuất và kết quả kinh doanh cuối cùng. Chi phí, kế hoạch triển khai, phát triển hệ thống, thiết kế trang, lựa chọn sản phẩm, phân công lao động và hợp tác, dịch vụ khách hàng, mỗi liên kết đều quan trọng hơn một gợi ý.

Do đó, trừ khi bộ phận kinh doanh chủ động nói rằng "Đây là một gợi ý hay", nếu không, các nhà phân tích dữ liệu thường sẽ không chủ động đưa ra cái gọi là gợi ý của họ.

Thấy vậy, một bạn khác nói: Thầy ơi, bình thường em không bao giờ hỏi dữ liệu dùng để làm gì. Tôi chỉ cần tính số và nộp lại là xong. Tôi không biết phải viết thế nào bây giờ. Được thôi, nếu vậy thì chúng ta hãy từ bỏ việc đánh giá năm nay. Nhớ đừng làm điều này vào năm sau nhé.

Thông thường, thầy Trần luôn huyên thuyên, và với mỗi đơn vị phân tích, thầy sẽ nói về "việc kinh doanh có thể kết hợp theo cách này ở đây, và giá trị có thể đầu ra theo cách kia ở đó". Anh ấy chỉ đang chuẩn bị cho ngày này thôi. Khi bạn xem xét các phương pháp phân tích trong tương lai, đừng chỉ lo lắng về cách tính toán các con số mà hãy chú ý nhiều hơn đến các tình huống triển khai.

Một học sinh khác hỏi: Thưa thầy, vì cần phải có sự chấp thuận của các khoa khác, vậy nếu họ không công nhận thì chúng em phải làm sao? Về bản chất, giải pháp cho vấn đề này là chính thức thành lập một dự án và giải quyết vấn đề thông qua dự án đó. Ngoài việc thiết lập dự án, còn có một chi tiết hoạt động nữa, đó là chụp thêm ảnh và gửi thêm email. Ví dụ, nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã trả lời qua email: Phân tích rất hay! tốt, chụp ảnh màn hình làm bằng chứng.

Ví dụ, tại bữa tiệc mừng ngày lễ Double Eleven, các ông chủ lớn đã chụp ảnh tập thể trước màn hình dữ liệu lớn, tốt lắm, và chụp ảnh lại làm bằng chứng. Ví dụ, khi chia sẻ dữ liệu tại cuộc họp thường kỳ của phòng ban, hãy chụp ảnh làm bằng chứng! Tóm lại, hãy lưu lại nhiều bằng chứng hơn để tránh trường hợp mọi người quên kéo quần lên và không nhận ra bạn sau đó.

Phiên bản 4: Cây kim ẩn trong bông

Sử dụng tình huống: săn việc hoặc thể hiện trước mặt sếp lớn

bài luận mẫu:

Tôi là chuyên gia về màn hình lớn. Những màn hình lớn mà bạn thấy trên Double Eleven là do tôi làm ra.

Tôi là trợ lý điều hành và tôi xử lý 90% nhu cầu điều hành.

Lần trước tôi là người hỗ trợ hoạt động này. . .

Mẹo viết: Điểm khác biệt duy nhất giữa phiên bản này và phiên bản ba là bạn tự dán nhãn cho mình. Và nhãn này rất trực quan và dễ hiểu. Một số học sinh có thể tò mò: một hành động nhỏ như vậy có thể mang lại tác động lớn. có! Tất nhiên rồi! Bạn học cũ tự tặng cho mình chiếc đồng hồ thông minh màn hình lớn, chỉ sau 24 năm, lương tháng đã hơn 30.000, hahahaha.

Vì báo cáo hiệu suất thường được báo cáo lên cấp trên (như giám đốc một phòng ban lớn hoặc giám đốc công nghệ, giám đốc điều hành), nên có một vấn đề ở đây: làm sao để người không chuyên hiểu được người trong cuộc một cách nhanh nhất có thể. Đây là vấn đề cốt lõi mà các nhà phân tích dữ liệu phải giải quyết để có thể tiến triển từ cấp độ thấp lên cấp độ cao.

Bởi vì trong mắt người ngoài, bạn chỉ là người chuyên tính toán và không hiểu biết về kinh doanh. Họ khó có thể hiểu được sự khác biệt giữa làm việc với Hadoop và sử dụng bàn tính. Do đó, họ khó có thể đồng cảm với bạn về mặt cảm xúc và nhận ra giá trị của bạn. Hơn nữa, đây là lúc bạn phải đối mặt với sếp. Sếp có nhiều cấp dưới và rất ít thời gian, vì vậy bạn phải chứng minh giá trị của mình trong thời gian ngắn nhất có thể và thiết lập mối liên hệ tình cảm với sếp. Nhãn là công cụ tốt nhất.

Cách dán nhãn là bắt đầu với thứ gì đó gần gũi nhất với sếp, chẳng hạn như bảng tính, màn hình lớn và báo cáo. Đầu tiên hãy dán nhãn giống thật để sếp có thể nhớ lại, sau đó liệt kê các con số. Bằng cách này, bạn có thể nhanh chóng tạo ấn tượng và có dữ liệu hỗ trợ, giúp bạn có vẻ thực tế và tạo hiệu ứng rất tốt.

Mẹo này cũng rất hữu ích trong các buổi phỏng vấn. Trong buổi phỏng vấn, bạn thường phải gặp phòng nhân sự, giám sát trực tiếp của bộ phận tuyển dụng, giám sát cấp cao của bộ phận tuyển dụng và sếp lớn. Trong hầu hết các trường hợp, chỉ có người giám sát trực tiếp mới hiểu rõ hoạt động kinh doanh cụ thể. Những người khác không hiểu gì cả và không quan tâm nhiều (đặc biệt là bộ phận nhân sự. Những sinh viên khoa học xã hội này là những người viết SPSS và Python cùng nhau trong các yêu cầu tuyển dụng). Do đó, bạn có thể dễ dàng nổi bật bằng cách sử dụng một vài thẻ để nhanh chóng tạo ấn tượng.

Trên đây là trình tự thực hiện đánh giá hiệu suất cuối năm. Sau khi đọc xong, bạn sẽ thấy báo cáo hiệu suất chỉ là một tờ giấy. Điều thực sự chứng tỏ bản thân chính là sự tích lũy khối lượng công việc lớn và sự tổng hợp, phân tích cẩn thận.

Chúng ta thường nói rằng chúng ta nên cúi đầu khi đi bộ và nhìn lên bầu trời. Vậy thôi. Mục đích của việc làm là để kiếm tiền. Chỉ bằng cách làm nhiều việc khiến người khác hạnh phúc, bạn mới có thể chứng minh được giá trị của mình tốt hơn. Nếu bạn muốn hạnh phúc thì tốt hơn là hãy tiêu tiền.

Nhiều học sinh có thể cảm thấy nản lòng sau khi đọc bài viết này, nghĩ rằng mình đã không làm tốt trong năm nay và tích lũy được quá ít. Không sao cả, ít nhất thì bây giờ mọi người đều thấy được hướng đi của những nỗ lực của chúng ta và chúng ta sẽ tiếp tục làm việc cùng nhau vào năm tới. Thôi nào!

Tác giả: Down-to-earth Teacher Chen Tài khoản công khai WeChat: Down-to-earth Teacher Chen