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看懂数据分析怎样由浅入深

发布时间:2022-03-02 15:13:16 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:问题场景:某物流企业,负责管司机的调度中心,会给每个未上线司机标注原因,标注格式如下: 备注:实际原因还有很多,这里仅做举例 现领导要求:分析司机未上线情况。 问:该怎么分析? 一、0级深度做法 3月6日,共1000司机,上线900,上线率90% 3月7日,
  问题场景:某物流企业,负责管司机的调度中心,会给每个未上线司机标注原因,标注格式如下:
  
  备注:实际原因还有很多,这里仅做举例
 
  现领导要求:分析司机未上线情况。
 
  问:该怎么分析?
 
  一、0级深度做法
  3月6日,共1000司机,上线900,上线率90%
  3月7日,共1010司机,上线875,上线率87%
  3月8日,共1050司机,上线850,上线率83%
  上线率连续2天下降,建议搞高
 
  不上线的理由TOP3为:
 
  1、司机请假 35%
 
  2、累25%
 
  3、双十二刚过 20%
 
  不点评了,大家自行吐槽。
 
  二、1级深度做法
  上线代表的是运力,不同线路运力需求不同,因此可以结合需求,解读上线数据:
 
  A线路本月订单暴涨,但司机上线率在下降,需保障运力。
   B线路本月订单减少,司机上线率在下降,可调拨该批司机运力。
   C线路为季节性需求,预计下个月就没有了,关注该批司机运力分配。
  点评:终于知道把上线情况和业务需求联系起来了。这样能解读出:司机上线/不上线,到底有啥意义。重点线路需要保障,零散线路释放出运力要能调配开,这是基本常识。
 
  同理,还可以对司机生命周期做分类,结合司机表现,解读上线数据。
 
  新手期司机:上线变差,是否意味着最近开发新司机质量下降
  稳定期司机:上线变差,是否意味着平台运作出问题,老司机流失
 
 
  注意,以上这些计算,需要衍生指标,比如:
 
  线路订单量:最近一周内订单数、货运吨位
  线路订单变化:最近N周内订单走势
  司机生命周期:从注册到当前时长
  司机行车里程:最近一周行车里程
  司机缺勤频率:最近一周无出车天数
  这些数据不见得在一个表里能体现,因此得从各个数据源找数据组合分析。 这么做看起来比0级有深度了不少,但没有解决一个核心问题:“到底司机不上线是啥原因?“,特别是“请假”比例这么高,到底是司机不想干,还是没需求,还是平台出了问题。
 
  三、2级深度做法
  注意,1级深度的核心问题,在于:未上线原因给的乱七八糟。
 
  什么叫:双十二过了?
  什么叫:累
  请假和累是不是有重叠
  到其他线?那他该在其他线上线啊!
  可能有些物流企业管理较规范,但这家物流企业调动真的不咋样。这种敷衍了事的回复看了让人摸不着头脑,根本没法用。
  
  分类就要用到MECE法,实现MECE的最好办法是:二分类。从示例反馈来看,可以用三层分类逻辑。
 
  第一层二分类逻辑,最好用:线路问题/个人问题来区分(如下图)。
 
 
  这样分类含义很直观:线路问题跟司机没关系,有些中小客户,就是季节性/临时性有需求(比如双十一、双十二)需要企业这边开发客户/分配好线路。司机的问题,再做进一步细分。
 
  第二层分类逻辑,可以拆是否车坏了。车坏了是铁定没法运的,此时不但要登记原因,还得登记车辆损坏情况或预计修好时间。如果车辆严重损坏,可能直接导致司机退出,或者长时间运力缺失,这个情况对于新运力开发很重要。至于司机个人问题,再做细分。
  
  这样能建立监控指标,观察问题,也能加强对调度员的要求。并且调度员需要关注的核心问题只有三个:
 
  1、有没有线路调整
 
  2、有没有车辆问题
 
  3、有没有投诉
 
  比起一次给30个选项的调查表,这样抓关键行为的做法更容易让调度员掌握,降低培训成本,且后续数据也能和之前的对上,避免新数据垃圾产生。 然而,这样做就够深度了嘛?显然没有,这里遗留了好几个问题。
 
  四、3级深度做法
  有了2级深度的分类,3级深度的分析思路就非常清楚了:
 
  遗留问题1:线路到底是调度问题还是推广问题
  遗留问题2:司机投诉到底要不要受理
  遗留问题3:司机缺勤到底是“累“还是”不想干“
  这三个议题,都需要专题深度分析来解决,已经不是单纯靠报表监控能搞掂的了。
 
  比如问题1:想区分呢调度问题还是推广问题,得首先对线路端打标签,做分类。
  比如:
 
  线路本身需求不稳定
   线路本身需求大幅度下降
  线路本身难开,司机流失多
  这些并不反映在调度表里,但是却直接影响调度结果与司机上线,因此需要从线路需求表里,先分析清楚,这样解释调度的原因才容易说。
 
  比如问题2:司机投诉到底要不要受理,这里可以分规模、内容、效果两个角度来看。
  规模:是否投诉量在加大,是否投诉集中在某些客户,某些线路,某些时间段
  内容:是否投诉集中在某些问题,特别是与薪资、扣款相关的
  效果:是否投诉行为导致的影响在加剧,比如投诉后司机流失率在提升
  这样综合分析,才方便运营评估:是否要响应投诉,看到投诉指标变化,也好理解这个指标对业务的影响程度。
 
  比如问题3:司机到底是累还是不想干,得先看内部数据说话通过内部数据,能看出司机实际行车时间,把“累“字背后含义:真的累or赚不到钱区分出来,从而针对性分析。这样做比追着司机刨根问底,更容易发现问题(如下图)。
  

(编辑:温州站长网)

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