当一篇数据剖析陈述写好后，公司内部的不同部分的领导、搭档都想听陈述的话，怎样区分不同人群的重视点，并陈述对应的数据剖析部分呢？针对这个问题，笔者将做详细回答与剖析。

　　上一篇咱们共享过：写陈述是一回事，讲陈述又是另一回事。许多新人诉苦，每天只需日报、周报、月报的惯例报表，压根没有做真实剖析的时机。可往往给了时机，让他做一个陈述给咱们听，开讲5分钟台下听众就纷繁掏出手机，愉悦的搓了起来——怎样破！今日咱们就举个简略的比方看看。

　　假定一个公司有5个事务线，成果如下图，受疫情影响，2、3月份成果很惨白，为提高成果，市场部在4月打开活动，全场8折，不设门槛，全员参与！活动打开到15号，已发生的成果数据如下图（成果在全月均匀发生，不存在月底冲量）：

　　回想一下上学的时分，到了上午第四节课，你饿的肚子咕咕叫，这时分你最想听的是啥？横竖必定不是这个二元一次方程怎样解。多半你在盯着挂钟看还有几分钟，等着教师的一声“下课”。每个人都是这样：咱们只想听自己关怀的内容，彻底不care其他东西。

　　所以陈述想让人听，得知道他们关怀什么。明显，不同部分，不同等级的人重视的点不一样。想了解他们联系什么，得从部分责任和工作方法下手，比方这次活动里，三个部分的重视点彻底不同：

　　你会发现，尽管现有的数据看似许多，但关于有的需求还不行，还得加数据；关于有的需求，只需几个数字就够了。一起，领导和职工也有不同（如下图）。

　　首要要明晰：销售部关怀的是成果，活动什么的仅仅成果一小部分。所以陈述给销售部，大标题应该是《4月份成果情况陈述》，第一页讲的应该是4月份成果实践/估计情况（如下图）。

　　最终，假如面临部属，能够必定AB线的成果，鼓舞他们持续举动。DE线的人必定有苦水想吐，能够借陈述的时机，让他们和AB交流下，看看有什么问题，这样也留下后续深化剖析的头绪。

　　首要要明晰：市场部关怀的是活动，成果什么的仅仅活动带来的成果。所以陈述给市场部，大标题应该是《4月份活动情况陈述》，第一页讲的应该是有活动和无活动的差异。留意，这就涉及到：无活动的成果该是多少，或许叫天然增加率的问题。

　　这儿用3月VS 2月的增幅作为天然增加，得出了4月活动没有拉动许多的定论。这个定论极有或许被市场部应战！市场部很有或许会说：假如咱们不做活动，天然增加率是负的呢！你不能这么评价！由此可见，天然增加率是活动评价中最纠结的问题之一。本次咱们先不打开，咱们知道这儿边十分阴险就能够了。今后咱们再渐渐共享。

　　最终，假如面临部属，能够先必定活动成果，让他们知道你是站在他们这边的，之后再借这个时机，聊一下后续方案，知道他们下一步方案，从而为深化剖析留下头绪。

　　首要，供应链关怀的不是成果自身，而是成果对库存/出产的影响，特别是2、3月现已严峻积压的情况下。尽管看起来4月有好转，可是这个好转是否能整理掉库存，是否会引发新的缺货，是他们最关怀的。所以相同的成果数据，给供应链看，或许便是彻底不同的姿态。

　　大体上看，4月份尽管有上涨，但没有补偿回来1、2月的欠额。意味着库存情况或许并没有好转，供应链不该过度达观。至于更精确的剖析，这个数据是力不从心的。想要精准剖析，就得拿精确的库存耗费/出产周期数据，并且得细化到ABCDE每个类别质料备货/出产情况。这儿就力不从心了。假如需求深化剖析，能够记录下需求，后续再做深化。

　　实践情况远比比方杂乱，但经过这个简略的小比方，咱们能看到：即便同一份数据，面临不同人，做出的解读和数据陈述格局能够彻底不同。这就要求咱们有进什么山唱什么歌的才干，对事务情况，对部分分工责任有明晰了解，对事务问题有自己判别。

　　这一点，恰恰是新人们最缺的。乃至是新手们故意忽视的。大部分新手的做法，是找一个固定的数据集，依照陈述模板，依照示例数据表，把数据填进去。并且，这个模板常常教新手沿着“剖析布景-剖析方针-数据来历-数据清洗-目标解说-建模进程-剖析定论-剖析主张”的过程罗列内容，看似全面，实则又臭又长，屁用没有。

　　在企业里，从来就没有一个数据集把一切问题剖析清楚的事，往往是监控一些数据发现问题，评论后又找其他数据验证，需求相关多组数据。

　　在企业里，从来就没有一个固定剖析思路，每个问题都得捐躯处理考虑事务场景。即便一点点场景改变，安排数据的方法也会不同。

　　在企业里，从来就没有一个固定陈述模板。天天讲废话鬼乐意听。只需切中听众最关怀的问题，数据陈述才会起到好作用。

　　这些都是一个模板，一个数据集，一个典范解决不了的。优异的数据剖析师，脑子里装的是一个个详细的事务问题，然后拿数据解说问题，从问题中发现新数据。流水线上工人，才是对着模板拧螺丝，每一个操作都如出一辙。以上，咱们引以为戒。

　　这次举例必定许多同学会说：太理想了，实践工作中很杂乱。可风趣的是：正是把一个个杂乱的详细问题，拆解成一个个小的模块，才干明晰精确地用数据解说。有爱好的话，下一篇咱们来看：怎样把杂乱的战略问题拆解为简略的小剖析。

　　接地气的陈教师，微信大众号：接地气书院，人人都是产品司理专栏作家。资深咨询参谋，在互联网，金融，快消，零售，经用，美容等15个职业有丰厚数据相关经历。