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数据处理的逻辑是让【原始数据表】更方便咱们进行数据处理及后续剖析

2023-09-05

在实践办理进程中,会发现有些数据是不同阶段发生的;有些字段纷歧定会有具体字段值(尤其B端事务);有些字段不明确的话,由人填写的状况下,填写人就必定有很大可能不填写彻底。

那么针对以上状况,界说数据【必填项】就很有必要。假如【某项数据】是数据剖析、后期数据报告必须项,那么这项数据就为【必填项】。

例如:

  1. 领导需求知晓【某年某月】的数据状况,那么年月就为必填项;
  2. 领导需求知道【应收】、【实收】、【差异】、【坏账】等数据,那么【应收】、【实收】、【收入状态】就为必填项,【收入状态】可所以一个值,也能够用【实收】为0来代表。首要看办理手法。

通过以上阐明,咱们知道假如想到达老板的要求,数据办理者就必定要严格要求数据【填写人】进行严格填写。

2)明确数据填写人、数据审阅人

① 假如不界说数据填写人,那么【数据原始表】很大概率是没有人填写,或许填写不及时的,每次要求报告数据,也是一个很累很辛苦的进程;

② 假如一个部分的数据,是由多人填写,甚至出现跨部分填写,那么数据重复、数据犯错的可能性就加大。每多一个人填写数据,那么犯错的概率是成倍增加的;

③ 在数据填写人之上增加一个【数据审阅人】,每个【数据剖析人员】纷歧定是【数据填写人】的直属领导,那么数据准确性是要由【数据剖析人员】去针对【数据填写人】做事务办理么?这肯定是不现实的,那么为了数据准确性,就必定针对事务数据设置【数据审阅人】,【数据审阅人】可所以【数据填写人】的上级领导,也可所以下一步事务数据传递的协同部分协同人员。

3)拟定数据办理规矩

① 数据录入规矩

针对数据录入时效、录入字段值界说等,需求拟定录入规矩。无规矩,只需有数据是填写的,非选择的,那么录入人都有可能录成各种内容。

② 数据审阅规矩

针对数据审阅,需拟定审阅规矩。尤其是审阅的时效性问题,这牵涉到数据是否能够进行下一步流转,数据是否能够能够定心的作为【数据源】进行【数据剖析】

③ 数据传递规矩

针对数据,假如存在数据处理、数据应用,那么必定要界说好数据传递规矩。例如时刻传递时效性,数据传递进程可修正规模、修正人。

例如榜首步数据填写人填写后,第二步数据处理人看到数据犯错了,办理上是A、第二步数据处理人可直接修正;B、数据退回,由榜首步数据填写人进行修正。

有许多办理者为了功率,会选择A。那么祝贺你,你这份原始数据表有许多概率是会犯错的。因为数据的差错判别进程也应该是谨慎的。假如由第二个人能够有权限随意修正榜首个人的数据,那么首先他们两之前的传递交互就确保不了;其次榜首个人的数据准确性变成了由第三个人来确保。假如该数据只有两个人传递,那么第二个人改后的数据由谁来确保数据准确性?

故而,数据咱们必定不能嫌费事,出差错了便是退回,从头填写。这也是财务办理为什么谨慎且招人烦的原因。

④ 数据差错率奖惩规矩

一个好的规矩要落实下去,必定要有差错率奖惩规矩。例如仓库发货的差错率,门店销售数据的差错率,只需没有奖惩规矩,想要把差错率降下去,那么办理者付出的辛苦肯定是成倍增加的。

其次,差错率,咱们重点赏罚的对象是【数据审阅人】?还是【数据录入人】?这个答案,咱们在第三篇【数据运营模型篇】给大家进行阐明。

4)做好数据准确性监督

是人就会犯错,哪怕是系统也是由人代码敲出来的,里面的记载规矩、算法规矩也有可能是过错的。那么针对一份数据,必定要有守时的准确性监督。当然假如前面3点做的好,这一项作业的耗时耗人力成本就没有那么高。

二、数据源表

在办理好【原始数据表】后,咱们是不是能够立马就做数据剖析了?为啥还有一张【数据源表】?

咱们肯定听过许多巨大上的名词:【数据处理】、【数据挖掘】。其实把它们转成浅显语言便是,假如你不想数据剖析的时效性长,那么原始数据表就得通过【数据处理】;假如你不想数据剖析的结论被人怼,那么原始数据表就得进行【数据挖掘】。

1. 数据处理

数据处理的逻辑是让【原始数据表】更方便咱们进行数据处理及后续剖析;

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