我是全知全能的阿尔法大狗子

rafimia6

是否真的太远，从而剔除很多借口/猜疑（如下图）： 数据分析报告，【建议】部分该怎么写？ 第三步，讨论可以量化的特例。 不要一看到小姑娘漂亮就想八卦人家的隐私，除了引发争吵外没啥好处。先把能收集到数据的，明面上的问题，比如加班、打车算清楚。这样一来能看到：是不是真的分工不均，委屈别人了；二来也能堵住找借口的嘴（如果确实没加班的话）。 数据分析报告，【建议】部分该怎么写？ 第四步，推导建议。 有了以上的铺垫，推导建议就能有理有据了，而且非常具体（如下图）

数据分析报告，【建议】部分该怎么写？ 五、回到现实工作 当然，上边只是一个逗比的小例子，但是清晰地反映了现实中问题： 业务部门往往处于本位主义思考，提的建议都是对自己有利/自己想表达的，懒得顾及事实，更懒得细致分类。 数据部门往往陷入数字游戏，过于关注数字计算，忽 墨西哥电报号码 视业务过程，最后就数论数，止于数字。 这样都是不利于得出正确的结论和建议的，最好的做法，就是从过程出发，层层推进，构建起逻辑树。然而这两年算法模型概念广为流传，一下让业务方和数据都以为，只要LR，CNN，XGBOOST呼啦啦往上怼，电脑就能开口说话：“李芊颖呀，……于是就惹出更多笑话了。

当然，这些都建立在一个基本前提上：你得能分清看到的是结果数据还是过程数据。曾经有个同学问陈老师：“老师，我要如何提升策略性思考能力，你看我们现在明明一切做得很好，可转化率就是上不去，为啥嗯？” 答曰：你们现在就是李芊颖呀，嘟着粉红小嘴一脸委屈的：“我明明每天很积极上班了，可咋就是迟到了呢”……想找到答案，光纠结结果没啥用，得深入过程中哦。 所以不要单纯地堆砌数字，或者摆一堆圈圈框框，具体问题具体分析才是正道。