我们深知数据在企业生产经营管理中的重要性,但却面对着业务过程中的数据茫然无所适从?也渴望能够挖掘释放数据分析的价值,但是却不知道如何入手?数据分析不仅是科技部门的事,更是业务部门也应该参与进来,甚至自下而上地去驱动企业内部进行数据分析。每个人都应该是数据分析的专家,因为数据分析不仅是一个方法,更是一种思维。接下来,笔者将分享一下在数据分析领域从事数据分析工作多年的一些基本经验,希望对于大家在自己去做数据分析时能有帮助。 以一个我们合作客户的真实故事来讲述可能会更容易明白点。 某银行主营对公业务,以下属一级支行无锡支行为例,希望通过以下数据分析,发现业务过程中的问题风险,针对性做出策略调整,提高经营效益 (1)从存款金额和贷款金额入手,分析该支行总体的经营状况; (2)想了解存款和贷款主体业务的状况,尤其是坏账的风险; (3)想了解下属各二级机构的经营状况; (4)下属二级支行瑞金支行是新增的二级试点支行,投放了许多创新业务,想在分析过程中对该二级支行加强关注;
一般来说,我们进行数据分析需要借助良好的分析工具,以降低业务人员进行数据分析的门槛,同时提高分析的效率。我们以新一代大数据分析商业智能平台FineBI为例,来讲一下我们从零到一进行数据分析搭建业务分析模型的6个步骤。 即我们最原始的问题/需求。领导提出“小唐啊,我想看一看部门最近的业绩怎么样?”或者自己发现“最近XX产品的推出好像在市场受到了阻碍,想看看原因在哪”,都是最原始的问题/需求。这部分问题/需求不直接涉及业务数据,但是和我们的目标“解决问题,提高效益”直接相关,最表象也是大家最关心的事情。如故事背景中,我们很直接地想看该支行下的经营状况、业务状况、机构的状况,希望能发现问题风险以提高效益。
2. 明确问题/需求 上面提出的问题/需求,不管是领导提出还是自己的诉求,都比较宽泛,如果想要通过数据分析解决问题/需求,自然而然地,需要把问题/需求往数据上靠,用我们的业务去明确问题/需求。可以分成两个步骤:①用我们熟悉的业务名词精简描述②化零为整。回到故事中看, (1)从存款金额和贷款金额入手,分析该支行总体的经营状况——存款金额、贷款金额→日期
即研究不同日期下支行的存款金额和贷款金额。 (2)想了解存款和贷款主体业务的状况,尤其是坏账的风险——存款类型、贷款类型,不良贷款额 即研究不同业务类型的存款金额和贷款金额的情况,尤其是五级不良贷款。 (3)想了解下属各二级机构的经营状况——机构 即研究不同机构的存款金额和贷款金额的情况。 (4)下属二级支行瑞金支行是新增的二级试点支行,投放了许多创新业务,想在分析过程中对该二级支行加强关注; 即研究单一机构的存款金额和贷款金额的情况。 这样,通过用我们熟悉的业务名词去明确我们的需求,就变得十分具体,数据分析的切入点就有了突破口。但是这样的描述还是比较零散而且互有重叠,通过化零为整,整合一下我们的需求,即“研究不同时间不同机构不同存款类型/贷款类型下的存款金额/贷款金额”。
3. 梳理指标 对于“不同时间不同机构不同存款类型/贷款类型下的存款金额/贷款金额”这一明确需求,将相关涉及的所有指标进行进一步梳理,可以先用我们最熟悉的明细表做一个展示,对数据能够有一个非常直观的感知。 4. 搭建业务包(指标分类) 根据我们的分析思路框架,来针对性地搭建业务包。由于存款类型、贷款类型和贷款质量是三个接近平行的维度,互相之间不干扰,所以我们可以设计三条平行线,分别来看各日期机构下的存款类型、贷款类型、贷款质量的情况,并搭建以下业务包——三张事实表(存款数据事实表、贷款数据事实表、不良贷款数据实施表)和三张维度表(机构维度表、贷款类型维度表和存款类型维度表),并建立和业务关联。 5-6. 自助创建仪表板-分析决策 创建仪表板的过程,实际上是将我们的分析思路以各种指标和图表具象化的过程,是数据分析思维的具体体现,所以做仪表板和分析决策是不能够分开的。这也就决定了创建仪表板的时候,我们需要掌握两个步骤,一是用常用的分析形式和分析指标结合需求落地,二是用分析决策检验和完善我们的仪表板。 以各日期机构下的存款类型情况进行分析为例,即存款分析为例,先用我们常用的分析形式和分析指标结合需求落地。在这里只需要控制单一变量: a. 固定机构,分析它的日期维度。常见对日期进行分析方法有 当然还有一些其它的业务分析形式,我们都可以进行尝试。在进行数据分析的时候,我们应该养成看到时间维度就能立马复现出这些分析方法的习惯,不管不是所有对日期进行分析的方法都应该囫囵吞枣,但是把每个分析方法都过一遍是十分有利于我们的思考过程,从而甄别出适合出当前分析的分析形式和指标。 先对日期进行趋势分析。研究存款总额、对公存款和对私存款的时间变化趋势。而历史数据对于当前的业务影响小,我们更关心近期的数据走势,因此可以过滤出最近10天的数据;可以看出无锡支行的主体存款业务是由对公存款组成,因此存款总额的变化趋势几乎只受到对公存款业务的影响;对公存款是处于起伏不定的状态,处于停滞不增长的状态,而对私业务乍看也是处于一条水平线,没有什么起伏,然而,当我们取消关注对公存款和存款总额的时候,可以发现对私业务的存款总额竟然是下降的。综上,我们发现,最近该支行的总体存款业务是下降的,对公业务没有什么增长,对私业务虽然体量相对较小,但是呈下降趋势,发展出现问题。因此我们可能需要对该机构的存款业务进行重要调整,想办法推进对公业务的继续增长,考虑改变对私业务的推广策略或者放弃相对该支行来说比较鸡肋的对私存款业务。 同样地,对日期继续进行对比分析,研究比昨日、比上月、比年初、同比的对比情况。将当日的营业额度和历史同期比较是非常有说服力的,也可能更能反映时间的周期性问题。可以发现,对公业务和对私业务尽管在近期的发展态势一般,但是较历史同期而言,都几乎有着成倍的增长。这说明,过去的经营策略确实取得了巨大的成效,但是可能由于市场饱和或者过去的经营策略所能取得的成效已经饱和,导致了近期的业务增长一般。说明,对于现在支行的发展,可能到达了一个瓶颈,需要对经营的策略进行重大调整,以适应现在的业务情况。 b. 固定时间,分析它的机构维度。常见对机构进行分析方法有: 同样地,我们只需要将这些分析方法逐一套用,最后结合我们实际的业务需求,选择出合适的分析形式和指标。 这里对最常用的排名分析和机构分析进行一个介绍。这里由于存款总额是每天累计汇总的,因此关注当天具体的额度变化情况更加有意义。可以看到各机构存款总额较上日增幅的排名;对于增幅靠前的机构,可以研究具体这些机构的业务策略进行推广,而对于存款净增额落后的机构单位,一般我们都比较关注在平均值以下的机构,可以进行标红处理做警示作用,同时对于尤其关注的某些特别支行,如瑞金二级支行,可以进行特别关注处理。同样的分析还能用于产品类别、产品、供应商等品类。 穿透分析、比例分析的落地过程我们略去。这样将我们熟悉和常见的分析形式和指标,结合分析决策的过程去套用,创建我们所需要的仪表板,很快就可以做出以下存款分析报表。 存款分析模型 贷款分析和不良贷款分析,我们也同样地按着存款分析的分析思路过程进行落地。FineBI有一个比较方便的功能,可以直接将模板复用,然后简单地替换成贷款分析和不良贷款分析的各个指标,就快速生成了对应的分析模型。 贷款分析模型 不良贷款分析模型 在从无到有搭建完业务模型之后,一定要对我们形成的分析模型进行总结,沉淀成为企业内部的指标库,这部分是我们数据分析最终沉淀的内核。 同时,在进行数据分析时,给大家两个非常受用的小贴士: 1、自主分析是个反复尝试的过程,实际上也是思维不断突破的过程。需要养成良好的设计习惯,用常见维分析形式和分析指标去落地,不要希望每次都能一步到位精准反映业务问题,需要踏实做好数据分析,用实际问题来改进分析模型。 2、不要企图用一张报表解决所有问题 。往往需要制作多张报表来分析发现问题,需要建立系统性,同时也鼓励多部门对于同一类需求/问题进行分析,可以对结论形成互补。
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编辑于 2018-5-30 14:06
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