数据分析，如何支持管理层决策

2021-07-23 10:34

“数据分析要支持管理层做出科学的，准确的决策”是很多企业对数据分析师的要求。然而问题来了：到底咋个支持法？！为啥辛辛苦苦码了一大堆数据，还是被说：没啥用？今天系统讲解一下。

剥去决策的神秘面纱

很多同学一听到“决策”俩字就怂了。对“决策”的第一印象，就是各种听不懂的高大上词语，什么“把握机遇”“苦练内功”“真抓实干”……这些东西咋个和数据扯上关系？

如果只看这些玄幻词语，确实和数据没啥关系！所以想要数据支持决策，第一步，就是剥去决策的神秘面纱，用最简单直白的数据模型来描述决策这件事，这样才能做到可量化，可分析。

举个最直白的例子，一个小伙好不容易盼到周末，终于可以跟女朋友约会了！那么他该怎么办呢？这就是一个典型的决策问题。

决策的四大要素

要素一：决策目标

提高女朋友满意度。

要素二：决策层级

最高级决策：要不要出去玩（要/不要）

次一级决策：要去哪里玩？（已决定：要玩，再考虑：近郊/远郊、室内/室外）

次二级决策：要去哪个具体场所玩？（已决定：远郊，室外，再考虑：公园/游乐场/景点……）

次三级决策：要怎么去？在哪里吃饭？怎么回？（已决定去郊区著名景点，决定行程细节）

要素三：评价因素。比如基于

1、现在是秋天，天气好

2、女朋友喜欢出去玩

3、附近有个几个景点口碑还不错

4、附近这几个景点还没去过

所以决定：出去找个地方玩

这些就是支撑：“出去玩”的评价因素。

评价因素是用来判断决策是否科学的重要依据。因为很有可能决策人在谋划阶段思考的因素，在现实中不成立，比如：

1、现在是秋天，天气好——这两天突然很阴沉想下雨

2、女朋友喜欢出去玩——但是这两天没心情

3、附近有个几个景点口碑还不错——但是女朋友听闺蜜说这都不好玩

因此，根据实际情况作出评价，修正决策，就变得非常重要。

决策的四大原则

在做决策时候，有几个基本原则：

原则一：清晰决策目标。

如果目标是“我得尽快甩了她”，那后边就想着怎么冷暴力好了。

原则二：决策层级围绕决策目标构建。

如果目标是“讨好女朋友”，那后边就不要想着周末自己憋家打一天游戏，然后扣个可乐拉环当戒指糊弄过去。

原则三：每一级决策受上一级制约。

如果已经选了去远郊，出行方式就只能考虑：租车/打车，最好公交都不考虑

原则四：每一级决策有自己的评价因素。

决策人根据实际情况，修正评价因素。

了解了这四大原则，我们可以进一步看：数据在决策中的作用

数据如何支持决策

注意：决策是个业务能力，理论上跟数据没啥关系！就像小伙子去约会，如果他高大英俊，气质不凡，腰缠万贯。那即使他啥都不做，都有大把女生扑上门来，满意度还贼高。BUT！小伙们自己照照镜子，每日三省吾身：高否？富否？帅否？绝大部分小伙既没有倾国倾城的相貌，又没有亿万身家，这时候就得认真思考该怎么和女孩子相处。这时候，又会冒出来更多问题。

问题一：压根不知道干什么。很多钢铁直男除了傻憨憨的问好，就不知道干啥了。有几个餐厅，几个公园，几个游乐场，有啥电影可以看，全不知道。这咋进一步决策嘛。

问题二：知道有可以做的事，但不会评估。知道上海有迪士尼，广州有长隆，就憨憨得拖着女朋友去，天气咋样，有没有心情，一概不考虑，结果无辜被喷。

问题三：评估层级不够细，越往细节问题越多。女朋友想去长隆，于是兴冲冲定了票，至于交通咋走，去了咋吃，准备多少钱，全没安排，结果一路搞得小姑娘又饿又累，花钱不讨好。

当遇到：不知道，不明确，算错数的情况，就是数据发挥作用的时候了！

这时候数据可以：