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活动介绍

假设你是某打车APP的商业数据分析师，为某大区提供日常数据报表。现在大区领导表示：希望你从日常数据监测中，发现问题和机会点，并做出建议。请你认真研究手头报表数据，给出报告。

示例数据

星期	时段	城市	冒泡数	呼叫数	应答数	完单数	司机在线
周一	0	A市	29618	12616	11388	11276	13700
周一	1	A市	17822	7851	7025	6890	9217

数据解释

1. 冒泡：打车APP中，乘客选择起点、终点，APP提示可选车型&价格，为一次“冒泡”
2. 呼叫：乘客看到冒泡信息后，点击“呼叫”按钮，为一次呼叫
3. 应答：司机看到乘客呼叫后，接单，为“应答”
4. 完单：司机完成订单，乘客付款为“完单”
5. 司机在线：每个时段内司机在线人次

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首先，我们需要知道企业中的数据分析和学校里学习或者自己练习会的区别：

1. 轻过程：企业中数据分析汇报对象是老板，他并不懂得复杂的技术细节，过于专业反而不利于上下级沟通
2. 重复枯燥：刚入门的新手大部分处理的都是一些制作报表、临时取数的工作
3. 重洞察：需要保持对数据的敏感度，在日常重复的报表中产生洞察

数据集给出的是一个真实环境下使用的报表，这个报表这样设计的原因有：

1. 所有的网约车是分城市运营的，每个城市的运营部门都要监控自己城市的运营情况
2. 若干个城市会组成一个大区，大区内客观的市场情况可能是差不多的，对于运营情况可以有横向对比
3. 时间是和用车是有明显的关系的，比如说周中的早晚高峰，周末出游

熟悉了这张报表后，就引出了此次活动的题目：作为一个数据分析师，你从这张报表里你看到了什么？它说明了什么问题？要怎么解决这个问题？

数据分析师现实工作中就是这样，日常监控的通常就是一个简单的报表，像题目展示的这张一样，3个维度5个数据，你要在这些日常运营数据中发现问题。
下面有3点解题提示：

1. 明确标准：到底什么算有问题？这个和做科研有着明显区别的。我们做科研的时候，比如统计或者建模，他们都有一些明确的标准的，比如各种检验值，比如准确度。但实际业务中，如果这个时间段有1万个单，那这1万单到底是多还是少？它能不能成为评价一个城市运转好不好的一个关键的指标？如果不能，我应该怎样定义评价的标准并且可以自圆其说。
2. 网约车业务特点：比较理想的运营状态是司机和乘客达到一个动态平衡。如果司机太多没有那么多乘客，他接不到单子，那司机肯定会流失；如果乘客太多了，乘客打不到车，那么乘客会流失。
3. 汇报技巧：领导们特别喜欢听数据，然而当你说的数字超过3个的时候，他就会觉得，这个数据太复杂了，听不懂。那么当你要跟领导做汇报的时候，应该怎么样讲？如果说只讲一个指标一个数字，那么应该讲什么数字？尽量从最重要最简单的地方开始，把一个数字给大家讲清楚了，引起大家兴趣，那大家就可能有有兴趣的可以往下多听一点。

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