日报、周报、月报，是数据分析师最常做的东西，也是最讨厌的东西。每次都是对着模板更新，无聊至极。领导们平时不咋看，看的时候又喜欢抱怨：“这都没啥发现啊！�? 在这三哥们里，最最令人头大的就是：数据日报。它出现的频率最高，消耗工作最多，用处最小。基本上每日数据变化很小，如果真的有大变化，十有八九是数据出错，或者业务做了大促销。根本分析不出来啥东西�? 那如何让日报显得更高级、更有效呢？今天系统讲解一�? # 提升日报质量的基本思路
从本质上看，日报显得很无聊，在于：每日没啥大变化�? 比如一个班里有 20 名同学，如果每天班长点名报告�? “今天有 19 人来上课，缺�?1 人�? “今天有 18 人来上课，缺�?2 人�? “今天有 20 人来上课，缺�?0 人�? 听久了，肯定没啥感觉了（如下图）�? 
是不是看的眼睛都麻木了？麻木就对了！每天数据差异不大，确实看的眼睛都起茧子了�? 同样的数据，换一种方式汇报，是不是马上就有感觉了（如下图）：
因为只看整体情况，只�?1�? 同学逃课似乎很正常，不足为奇�? # 但是
1、当一个学霸同学突然缺勤了，可能他有啥问题，要关注�? 2、当一个学渣连续缺勤太多，触及管理底线，就得警告一�?3、发生了突然事件（下大雨了），大家都缺勤了，这个也能理解 4、如果没有啥事发生，大家都缺勤，就说明有不知情的大问�? 孤立的一个数字不能说明问题，配合上学�?学霸的分类，配合上下�?比赛这种有影响力的事件，配合上管理底线要求，就能发现问题。特别是这种原本不该缺勤的人缺了，这种医疗之外的问题，就更能引起人们重视�? 狗咬人不是新闻，人咬狗才是。想要让汇报信息引起足够的注意，就得暴露这种意料之外的问题，这样才不会让人听了毫无感觉。这里的关键，在于：暴露预期和实际之间的差异。反差越大，才会越引起兴趣�? 因此，单纯地堆叠数据，并不能实现这个目标。因为所有的数据，都是对实际情况的呈现，只是细分程度不同，想要引发反差，关键在于把期望值弄清楚�? 有四种常用方法，可以理清期望值，发现机会点�? # 方法一：历史表现打标签
就像上边的考勤的例子：n 过去是个好学生，所以理应来上课 n 过去是个坏学生，所以逃课很正常这种就是基于历史表现，产生了期望�? 类似地，在业务开展中，对于日报经常关照的对象，比如门店、广告渠道、业务团队、用户群体，也可以基于历史表现，打上标签。如下图，可以根据过往标签，对业务团队的销售能力打标签分类�? 
之所以要打标签，是因为较之原始数据，标签的含义更清晰，对未来有指导性。以上图举例，业务团队的能力，可能有四种类型。如果季节性优秀的不在旺季，生命周期性优秀的已近过了巅峰期，那他们表现不好也是期望之中的了。因此尽量提前准备标签�? 分好类以后，就容易产生期望：厉害的自然会期望值更高，差劲的能维持就行。当实际表现与期望不符的时候，问题就能被识别出来�? # 方法二：主观期望打标�? 比如�? 我希�?A 同学能成为好同学，所以他必须来上�?我认�?B 同学爱捣蛋，所以他来不来上课无所谓这种就是基于主观望，产生了预期�? 类似的，在业务开展中，也会有主观期望。常见的如：商品：爆款、走量款、利润款、搭配款用户：目标用户、非目标用户
门店：A、B、C 级门�? 有了这些期望，就能在同一等级间进行对比，从而发现异常问题�?| 当日业绩 | 当日达成�?/td> | |
| A 渠道 | 150 | 167% |
| B 渠道 | 120 | 133% |
| C 渠道 | 100 | 111% |
| D 渠道 | 95 | 106% |
| E 渠道 | 50 | 125% |
| F 渠道 | 40 | 100% |
| G 渠道 | 30 | 75% |
| 当日业绩 | 渠道分级 | 当日达成�?/td> | |
| A 渠道 | 150 | A �?/td> | 167% |
| B 渠道 | 120 | A �?/td> | 133% |
| C 渠道 | 100 | A �?/td> | 111% |
| D 渠道 | 95 | A �?/td> | 106% |
| E 渠道 | 50 | B �?/td> | 125% |
| F 渠道 | 40 | B �?/td> | 100% |
| G 渠道 | 30 | B �?/td> | 75% |
如果不做分级，看起来问题就只�?G 渠道才有，因为丫没有达标。但是分级后，会发现其实 D 渠道也是有问题的，实际表现在 A 级渠道里吊车尾了。很多时候，领导在达标率 100%的情况下还是会觉得不满，就是这种内心定位与实际表现有差异导致的。因此如果有内心定位，一定要提前沟通，把标签打好，才能反映问题�? # 方法三：梳理事件看影�? 当内外部事件发生的时候，人们会产生期望，比如：n 主动行为：我减少了课后作业，所以今天来上课的应该多一点吧 n 季节因素：马上临近期末考试，所以今天来上课的应该多一点吧 n 外部环境：今天预报有大暴雨，所以今天来上课的应该没几个�? 类似的，业务开展中也会有各种事件主动行为（正向）：促销、新品、广告上线主动行为（负向）：关停业务、商品下架、系�?bug 季节因素：逢年过节、寒暑假、周末外部环境：天气、舆情、对手大动作
只要能收集到这些事件，就能知道大家的预期值，从而发现问题�? 
收集事件，并非简单的罗列要发生什么事，而是要对事件归类，对事件可能带来的影响进行分析，总结经验。从而形成预判。比如预计本�?3 �? 9 号有大促，从过往来看，大促大概能增加 20%的业绩，那么就能初步预判，这几天日报的业绩数据会上浮 20%左右。这样一旦实际情况低于预期，就能快速感知到问题：太促没有见效�? # 方法四：�?KPI 里找差距
KPI 是期望值的底线，比如：
n 再学渣，也不能一周都不来一天，这货要受学校处罚！n 天气差，也不能一个同学都不来，我就要受学校处罚！
类似的，很多业务有明确的 KPI 限制，因此当触及 KPI 底线的时候，就会产生期望值。比如最常见的销售业绩。短期内有波动很正常，但是如果预计这么波动下去，到了月底会不达标，那就是大问题了！因此可以通过对走势的预判，来找到期望值�? 预判的方法，可以简单，可以复杂。简单的，可以直接把当前的累计达成率作为全月累计达成率，计算缺口。复杂的，可以用时间序列预测法，推断走势。总之，能暴露问题，引起重视即可�? 有了期望值以后，再结合实际情况，就很容易暴露差异，从而引发领导关注了�? # 展示结果的小技�? 以上四种方法，可以统一做准备，但展示的时候没必要面面俱到，毕竟这只是日报，每天都叨叨叨太多信息，反而会让人更懒得看，把重要问题淹没掉�? 一般展示的优先级是�? 第一顺位：重大事件。短期内指标的波动，一般都是重大事件导致的，因此有事件影响优先展示�? 第二顺位：KPI 差距。整�?KPI 如有差距，优先展示；其次关注 KPI 差距持续扩大，越来越烂的情况
第三顺位：主观期望未实现的问题。特别是领导们寄予厚望的项目/商品/
第四顺位：过往表现不及预期的。这种一般和事件、KPI 结合使用，在解读“为啥它表现不好”的时候，可以给一个参照物�? 为了让这套体系运作的更好，可以在月初的时候，提前收集信息，列出本月重大事件，归纳出几个关键的日报数据关注点。同时在突发事件发生的时候，先提示大家：“今日有事发生，预计影响指标走势”然后进行跟踪。这样能让大家充分关注日报信息，提升看日报的感受�? # 后记
以上处理日报的思路，本质上是把：为什么每日指标会波动，这个很纠结的问题，提前准备了答案。通过打标签、梳理事件、定 KPI，充分暴露波动背后的问题，引发深入思考�? 注意，这种方法也不是对所有领导都奏效的！这种做法，实际上是在往数据解读上下功夫，适合于关注数据价值的实干型领导�? 但有些领导，就是不喜欢深入思考，而是喜欢列一大堆数据，恨不得日报整出 5000 行分类，100 个指标。事无巨细的堆在那里，他才觉得有掌控感。真遇到这种，就可劲堆数据给他好了，领导�?100 个指标的需求，你再�?20 个，这样也能显得很高级哦�