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學習英文與了解天下事，為什麼要讀時代雜誌呢？

閱讀世界新鮮事的人所擁有的國際觀是非常驚人的

當你開始閱讀time時代雜誌增加英文閱讀能力，同時也可以提昇世界觀

因此無論出社會還是在學時，推薦學英文的其中一種方法就是大量閱讀time時代雜誌

藉此提高外文的閱讀理解能力，提高英文文章與新聞的理解力，time時代雜誌是一個非常好的讀物!

因為這本雜誌所囊括世界各地最新的奇人異事，可以讓眼界變得更寬廣

而且許多最新片語詞彙，不見得你在字典可以找到，很多都是新創名詞

讓你的頭腦可以跟著世界的巨輪一起前進

只要閱讀1-2個月，你會發現你看原文的速度至少快上2-3倍。

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很多夥伴喜歡問：有沒有數據分析報告模板可以用。其實如果掌握了寫報告的方法，根本不需要模板。而所謂的模板，為了圖高大全，往往章節很多，真實工作中這麼匯報估計既把自己累cry，又把聽報告的急cry…… 今天我們就還原到工作場景中，看看數據分析報告該怎麼寫。 ... 數據分析報告有兩種基本模式： 你問我答：有明確的問題要解答； 我說你聽：無明確問題，需要從常規數據中解讀。 「你問我答」因為有明確問題，所以回答起來更聚焦，也是我們今天要談論的模式。 初級報告 ... 請大家看上圖，然後自己先作答： 昨天的銷售業績是多少？ 明天的銷售業績是多少？ 今天的銷售業績是多少？ 問題1： 大家記住這個標準：一問一答，正面回答，簡單清晰。 昨天的銷售業績這個數很清楚的，答出來就行了。 答1：昨天的銷售業績是1000萬。OK，過關。 問題2： 注意時間狀態。明天，是還沒有發生的，因此是個預測值。涉及預測，就得講清楚：預測方法、預測依據、預測結果。 預測方法有很多種，需要的數據量也不同，看菜下飯就好了。沒理由領導隨口問一下，你大喝一聲：「等一下！三個月後我的超牛精準人工智慧模型就好了……」 所以可以簡單回復，答：根據上周規律來看，明天預計1200萬，比今天多20%。 當然，這種簡單推測也是有前提的，見下： ... 問題3： 回答問題3之前，先想一想，今天的數值，是預測值還是實際值？ 3點前的是實際值，3點後的是預測值，所以回答的時候要區分狀態。 答：截止下午3點，實際值是700萬，按趨勢推算，預計1400萬。預計報告的場景在辦公室里很常見，常常是領導或業務部門隨口要個數。這時候沒有分類維度，只是單一指標，因此只要區分清楚時間狀態，就能解答好。 中級報告 ... 請看上圖作答： 上個月業績情況如何？ 為什麼第三周業績較前兩周下跌了？ 問題1： 回答問題1前，先思考： 這裡有幾個指標？ 這裡有幾個維度？ 第一問有幾個問題？ 這裡只有一個指標：業績，但是有三個分類維度：周、日、產品。很多新人會脫口而出：兩個分類維度，時間和產品。請注意，時間是又分成周和日的，不區分清楚，後面回答就很混亂。這個指標很明顯有周循環趨勢，因此周這個維度是不能省略的。 這裡顯然不止一個問題。因為有了分類維度，所以有了整體和部分的區別。我們不能像初級匯報時那樣用一個「總業績是XXX」交差。遇到整體和部分，大家記住這個順序：整體-局部-個案。 在解釋局部的時候，如果有多個分類維度，一般說完一個再說另一個。 比如眼前這個例子，可以這麼說： ... 問題2： 回答問題2前，先思考：我要答的是一個數字，還是一件事？ 問題2問的是原因。注意，原因指的是具體影響業績的問題，不是數字本身。很多新人在這裡會犯錯誤，直接回答：「下跌是因為周二、周三、周四業績很少呀」。 這麼回答等於廢話，要找到數字背後的問題才行。這裡往往需要做一些深入的調查研究，比如當時天氣如何，發生了什麼事，業務做了什麼控制一類，僅依靠一條數據肯定回答不了。 當然，分析出原因需要具體分析方法，但作為報告，不管中間方法有多少，最後匯報的結果得是清晰的。 「因為XX原因，導致該問題。」 在我們收集過真實原因以後，我們可以作答了。注意，作為數據分析報告，單純說「因為第三周下雨了」是難以服眾的，需要對問題原因做量化考核，具體指出每個影響因素的大小，才能服眾。 類似的，如果是數據錯誤，要指出正確的數據是什麼。如果是業務有控制舉措，要指出控制舉措的開始、結束時間。 常見的情形如下，大家可以參考： ... 高級報告 我們常說：在數據分析領域，沒有高級的方法，只有高難度的問題。如果所有的問題，都能像初級、中級匯報那樣清晰明了，自然解答也是清晰明了。但實際工作往往是：問題本身含糊不清，南轅北轍，這就一下把報告的難度從初級提到高級了。 比如下邊這些問題： 為什麼這個月業績很差？ 我們的產品體驗有什麼問題？ 為什麼領導會聽到顧客不滿意的抱怨？ 新人特別容易在這裡栽跟頭，這些問題都是看似清晰，實則一塌糊塗。和中級報告的最大區別是：中級報告是基於數據談問題，而以上卻沒有基礎的事實、數據。這種情況下要牢記：先問是不是，再問為什麼。因為：脫離機率談個案、脫離整體談細節、脫離數據談現狀、脫離標準談判斷，統統都是耍流氓！ 我們做數據分析，就是要用理性對抗感性，用邏輯性對抗情緒化，這些感覺、情緒都會是我們的大敵，要堅決消滅！ 問題1： 回答問題1，要先擺事實，再樹標準，最後分析，可以回答： 這個月業績數值是XXX 判斷好和差的標準是（上月、去年同月、KPI指標……） 和標準對比，差的程度是（不存在、輕、中、重） 這個（輕、中、重）級別的差，是因為…… 如果問題不存在，乾脆就不答了 問題2： 回答問題2，要先明確數據指標，再樹標準，最後分析。 用戶體驗的考核指標是XXX 這些指標好/壞的標準是XXX 和標準對比，有問題的地方是XXX 問題的程度是（不存在、輕、中、重） 這個（輕、中、重）級別的問題，是因為…… 如果問題不存在，乾脆就不答了 問題3： 回答問題3，套路也是一樣的。只不過問題3更模糊。面對問題3，先落實： 領導是誰 領導在什麼時間、地點，以什麼方式 聽到了哪一個用戶，關於什麼問題的抱怨 落實到具體的問題，先看看是真的有這一情況，還是主觀臆斷，空穴來風，之後再做分析。 總結 最後敲黑板劃重點啦~ 初級報告是最基本的數據分析，沒有分類維度，只是單一指標，因此只要區分清楚時間狀態，就能解答好。 中級報告是基於數據談問題，有了分類維度，所以有了整體和部分的區別；在分析問題原因時，需要做量化考核，具體指出每個影響因素的大小。 高級報告則需對問題進行判斷，先擺事實，明確數據指標，再樹標準，最後分析。我們常說，高質量的問題帶來高質量的答案。針對我問你答類報告，最大的問題往往是問題本身不清楚，相互混合，真假難辨，導致報告怎麼做都很彆扭。 而大家回味下，不管是工作中還是生活中，我們脫口而出的問題往往都是很含糊、很隨意的。所以要堅決理清問題，後續報告就好做了。 本文由 @Chelsea 原創發布於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載 題圖來自Unsplash，基於CC0協議

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