写给大数据开发的，要给领导汇报什么？

上篇：写给大数据开发，如何去掌握数据分析

就像说经济学家不炒股一样，有些数据开发不喜欢讲数据📊，就很离谱…自己不讲数据，不相信数据，别人也不敢用了～

所以找上级汇报，当然是汇报数据，优秀的领导人不需要下级的阿谀奉承，需要的是有数据支撑的独特内容。管理决策离不开数据支持，没有精确数据就没有正确管理。

1. 汇报的核心内容

首先，我们必须认识到，优秀的领导者不依赖下属的奉承，而是重视基于数据的独到见解。拍马屁的人很多，讲数据的寥寥。

例如，如果要汇报APP的市场表现，仅仅说“APP表现良好”是不够的。我们需要具体的数据来支持这一观点，比如：

激活用户数增长了20%；
APP星级提升了15%；
留存达到了30%。

这些具体的数据可以帮助领导更好地理解产品的市场表现。

2. 上级与下级的信息差距

由于上级领导通常远离业务一线，他们可能对业务的基础数据缺乏直接的感受。（很多时候领导天天开会，自顾不暇，更不知道下面的人做了啥）

因此，下级在汇报时需要用数据来弥补这种信息差距。例如，通过展示以下SQL查询结果，我们可以向上级展示最近一个月内顾客投诉的增长趋势：

SELECT 
Date
, COUNT(ComplaintID) AS NumberOfComplaints 
FROM Complaints 
WHERE Date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' 
GROUP BY Date 
ORDER BY Date;

要对自己的sql有自信，毕竟有些sql可是gpt都写不出来，自己写出来了，要相信自己

这个查询结果可以直观地展示出顾客投诉数量的日增长趋势，为上级提供了直接的数据支持。

3. 数据的具体要求

在汇报数据时，我们需要确保数据的准确性和来源的清晰性。

例如，如果我们使用Python进行数据分析，我们可能会编写如下代码来预处理数据，并确保数据的准确性：

import pandas as pd# 加载数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data = data[data['Sales'] > 0]  # 删除销售额为负的记录# 数据分析
monthly_sales = data.groupby('Month')['Sales'].sum()
print(monthly_sales)

通过这种方式，我们可以确保向上级汇报的销售数据是准确和可靠的。

（千万不要以为，搬运数据就不会有错，必须清洗之后的数据才是可用的，有些异常的值对数据影响很大，比如APP使用时长，有人使用个100小时，直接整个数据都跳动了）

4. 数据的创新与深度挖掘

在向上级汇报时，我们还需要展示我们的数据分析能力，通过创新的角度来分析数据（其实就是多维度分析…）。例如，我们可以使用Python来分析顾客投诉的主要原因，并将结果可视化：

import matplotlib.pyplot as plt# 假设complaint_reasons是一个包含投诉原因的Pandas Series
complaint_reasons.value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('Complaint Reasons Analysis')
plt.xlabel('Reason')
plt.ylabel('Number of Complaints')
plt.show()

通过这个图表，我们可以直观地向上级展示哪些原因导致了顾客的投诉，从而帮助上级做出针对性的改进措施。

5. 沟通数据的三个特征

数据准确翔实：确保汇报的数据不仅准确无误，还要具有代表性和时效性。
数据来源清晰：在汇报时，明确指出数据的来源，是否经过验证，以及采集和分析数据的方法。这增加了汇报内容的可信度。
数据可以质疑：准备好应对上级可能的质疑，这意味着你需要对数据的每个细节都了如指掌。例如，如果上级对某个数据点表示怀疑，你应该能迅速提供该数据的来源、采集时间、以及分析方法等信息。

例如，如果我们正在分析APP用户的活跃度和留存率，以下是一个例子，假设我们有一个用户登录记录表user_logins，包含用户ID和登录日期。

CREATE TABLE user_logins (user_id INT,login_date DATE
);-- 示例
INSERT INTO user_logins (user_id, login_date) VALUES
(1, '2024-05-01'), (2, '2024-05-02'), (3, '2024-05-03'), 
(4, '2024-05-04'), (5, '2024-05-05'), (1, '2024-06-01'), 
(2, '2024-06-02'), (3, '2024-06-03'), (4, '2024-06-04'), 
(5, '2024-06-05');-- 计算活跃和留存
WITH first_login AS (SELECT user_id,MIN(login_date) AS first_login_dateFROM user_loginsGROUP BY user_id
),
recent_logins AS (SELECT user_id,COUNT(DISTINCT login_date) AS recent_logins_countFROM user_loginsWHERE login_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY)GROUP BY user_id
)
SELECT COUNT(DISTINCT rl.user_id) AS active_users,COUNT(DISTINCT rl.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT fl.user_id) AS retention_rate
FROM first_login fl
LEFT JOIN recent_logins rl
ON fl.user_id = rl.user_id
WHERE fl.first_login_date <= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY);

查询解释

first_login: 找到每个用户的第一次登录日期。
recent_logins: 统计最近一个月每个用户的登录次数。
最后，通过LEFT JOIN将两个表连接起来，计算出最近一个月的活跃用户数和留存率。

输出结果
该查询将输出两个值：
• active_users: 最近一个月的活跃用户数。
• retention_rate: 计算出的留存率（以百分比表示）。

如这样，有过程、有解释，面对领导的质问也不怕了

6. 案例研究：提升客户满意度

假设你是一家电商平台的数据开发（兼职做数据分析了，公司就是这样薅员工羊毛），需要向上级汇报关于提升客户满意度的分析结果。你可以采取以下步骤：

数据收集：使用SQL查询从数据库中提取最近六个月的客户服务记录和客户反馈数据。
数据分析：数据量少可以使用Python进行数据清洗和分析，识别客户不满意的主要原因。例如，你可能发现大部分不满意的客户都抱怨配送延迟。。

import pandas as pd# 假设df是包含客户反馈的DataFrame
complaints_df = df[df['Feedback'] == 'Negative']
delay_complaints = complaints_df[complaints_df['ComplaintType'] == 'Delivery Delay']
delay_reasons = delay_complaints['Reason'].value_counts()
print(delay_reasons)