① 運營，如何用數據說話
在人人都在談運營和大數據的時代，每個人都會對運營說：「一定要用數據說話，做到精細化運營」，但到底該如何做呢？
首先，我們來看看數據精細化運營需要滿足的四大前提：
1.及時獲取運營所需的數據
2.合理定義數據分析的維度與指標
3.選擇並使用高效的數據分析工具
4.擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合
在實際應用中，這 4 點很難同時得到滿足，具體原因列舉一二如下：
1.及時獲取運營所需的數據需要至少做到以下 3 點：
①明確應該獲取的數據是什麼，比如訂單量、注冊量、閱讀量、頁面訪問量、訪問時長等；
②可獲取到數據，並不是所有的數據都可以調取，只有前期埋點並能採集到的數據才能獲取；
③及時獲取數據，很多公司的運營並不能直接獲取數據，一般要先與技術溝通，明確需求以及排期。而很多數據是擁有時效性的。比如，在活動期間沒有及時獲取到潛在購買用戶 id，導致發送優惠信息延遲，用戶在其他渠道購買了商品。
2. 合理定義數據分析的維度與指標：
「定義的維度與指標」越貼近業務需求，越能發揮數據的真實價值。但是，很多公司對數據的劃分很模糊，即使在分析時能合理定義，但因前期沒有對這些維度的數據進行採集，也無法進行分析。
3. 選擇並使用高效的數據分析工具：
選擇正確的數據分析工具可以事半功倍。好的數據分析工具，不僅要滿足現階段業務的數據分析，還要滿足企業發展過程中數據量增長與業務變化後的數據分析。因此，可能會用到 Excel、SPASS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握這些工具，對運營人員的要求過高，按這樣標准去培養一個運營人員，所付出的財力與精力相當於培養一名數據分析師。
4. 擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合：
數據分析能力，簡言之，能從繁雜的數據中發現問題、總結規律，並能給出優化方案。而做到與實際工作相結合，不僅要求運營人員深入了解業務，還要有極強的邏輯分析能力，才能將數據與實際業務融合。
② 如何利用好這些數據，讓這些數據說話，發揮出更多的作用
一個數據分析匯報工作者面臨一項艱難的任務，即讓他人明白並相信數據的含義，並且要照顧到聽眾的專業背景，以易於聽眾理解的方式展示匯報數據。最好的方式就是將數據劃分層次，並配上通俗易懂的解釋說明。正如愛德華·塔夫特所建議的，<用生動有力的方式講解數據>標記軸線，不要曲解數據的含義，同時將非相關信息圖表減至最少。
基本的圖表分析匯報可以以這樣的方式開始，「這是我們的數據質量項目報告，它以時間為序，雖然有聽眾對這些圖表再熟悉不過，但也請確保我們的進度一致。如大家所見，這份匯報是關於客戶數據質量的。X軸是時間軸，每個點代表一個月，Y軸是數據分數，與每個點的月份恰好對應。我們以此來衡量精度。這是一個較高的標准，對此我一會兒將詳述。」之後便是為聽眾解釋如何讀懂展示的圖表。「綠線代表實際結果，藍線是我們設定的目標值，紅線代表限度，在我進一步解釋匯報這些數值前，大家對如何讀這張圖表是否還有疑問?」
記錄下你將要給聽眾詳述的部分之前，確保已經給聽眾解釋清楚了如何讀圖的基本信息，這樣聽眾就可以專注於所見的圖表，並專心聽你的數據匯報了。
關於這些，要講的有很多，譬如如何開始項目、開展項目的原因，圍繞客戶需求條款的樂趣和挑戰所在;客戶需求的衡量標准，包括Y軸度量選擇的邏輯;項目改進;如何確立限度，即紅線的本質含義;為聽眾點明你所進行的每一個環境的意義影響……
聽眾不同，需求不同，匯報人的闡釋要盡可能簡明扼要。比如，技術團隊希望搞清楚選擇度量的細節和製作圖標的軟體;高層領導想要明白擴展數據對於整個機構的意義。匯報對於每個聽眾是一樣的，但卻聽眾的需求卻各有側重。
要清楚很多人對於數據分析，資料庫和統計數據是持懷疑態度的，(你可能會想到那句有名的諺語：「世界上有三種謊言，即謊言，該死的謊言和統計數據。」)不管這樣的懷疑是否有道理，它確實使得機構運行好創意的腳步放慢甚至終止。作為一名數據匯報者，肩負著讓聽眾信任數據的神聖使命。匯報人一定要做到：
1、匯報盡可能准確、直白，特別是在匯報成果不利的情況下，更應如此。此外，如果數據結果顯得有點不太明智，一定要簡單地陳述事實。
2、如果展示的是一張綜合性圖表，對於重要信息的遺漏就等於是在說最糟糕的謊言。
3、提供適當的背景介紹，如數據來源，為確保數據真實有效所做的工作。(如果對此所做之事甚少，一定要言簡意賅地說明「數據來源不明，可能會影響到結果」)
4、總結數據分析，包括匯報結果的不足之處和替代說明。
陳述自己的觀點無可厚非(通常也是合理的)，但一定要將自己的觀點和事實分開。不論分析有多到位，總有言過其實的地方，直覺會混淆事實。要清楚兩者之間的界限。
現在更進一步關注聽眾需求。成功的匯報案例大多是以讓聽眾明白幻燈片展示內容為基礎。聽眾在觀閱連續播放的幻燈片時，可能無法從你的匯報中有所收獲，所以你必須考慮到他們的需求。早先在貝爾實驗室時，我曾聽說「聽眾讀表的平均時間在15秒，不要讓他們花費13秒去搞懂如何讀圖。盡可能多地在可以標記的地方加上注釋，能讓圖表替你說話更好。」
根據此想法，進行兩個步驟。第一，在幻燈片說明頁提供如何讀圖的解釋。第二，如下圖所示為圖表註解。注釋當然不可能取代匯報，它們只是為聽眾提供相關信息。
對於大多數聽眾來說，即便是為微小的洞察做出長篇大論的分析也在所不惜。因此，手邊的一張切中問題要害並能引導後續步驟的出色圖表要勝過萬千無用的圖。找到這樣出色的圖，以此來展示，數據就是力量。
只要你有值得分享的見解和結論，我所建議的方法並不難於實踐。領導們，甚至是那些對數據持懷疑態度的人們，迫切期待改善提升部門和公司的方法。作為一名匯報人，你的工作就是以最簡明的方式發掘並滿足他們的需求。
③ 學會用數據說話
在遇到問題的時候我們會陳述問題，尋找解決問題的答案。但是答案我們很容易找到，怎樣能順利的傳達出去讓對方接受，這是我們要學習的。其中一種重要的方法就是讓數據說話。不論是創業者還是工作者，我們都應該學會用數據說話。這是為什麼呢？假設我們在如下的一個場景里：
a. 一家24小時營業的特色書店裡因為經營困難，股東決定取消24小時制度，改成早晨10點到晚上10點的工作時間。你作為一個年輕的店長持反對意見，應該怎樣把情況反映給管理層？
b.一家初創公司陷入困境，你作為團隊里的重要成員，應該如何激勵同伴並化解內部矛盾？
在場景a中，年輕的店長如果從品牌、理想等方面和管理層談，最後只會失敗而歸。因為管理層關注的核心問題是企業如何盈利，在盈利的基礎上再談理想和情懷。作為一個最了解實際店面經營狀況的店長，假如我們這樣做：
先統計一個月內正常的收支狀況，在數據中區分出日間支出和夜間支出，然後統計出日間員工工作量和夜間員工工作量，再統計出每種產品的盈利狀況，最後引入外部變數如氣候環境、節假日、外部競爭等整理出2組數據，一組營收最高時的數據狀況，一組營收最低時的數據狀況；再然後把與夜間營業相關的定量去掉，把產生的變化再進行統計如：夜間工作量轉移到日間，日間員工數不變的情況下在額定的工作時間內能否完成工作；工作量加大的情況下工資是否有變動；外部環境中夜間營業是個特色，去掉後店面要重塑特色，顧客是否會買賬，之前的品牌宣傳全部作廢等這些隱形的成本要如何解決？
統計結束後我們就會發現，我們每做的一個決定都會引申出很多的變化，通過數據我們就能發現這些隱藏在背後的問題。所以這時候我們在和管理層去談就不僅僅是24小時營業的盈利問題了，而是之後所產生的一系列的成本問題，在這種情況下作為一線店長的你，給出的建議就會更加容易讓管理層接受。
在場景b中也是一樣，每個人作為初創團隊的一員一定會頂著巨大的壓力，每天在挫折和質疑中前行。在一定時間段內沒有成果的話團隊就會面臨士氣低落，內部矛盾重重，有可能團隊會鬧到分崩離析的地步。在這種情況下，與畫大餅般的雞湯激勵相比，團隊更需要的是希望。拿出實際的業務進展數據，或者是產品比對數據，只要能用實實在在的數據去證明事業在一點點變好，即使現在依然沒有取得巨大的成果，團隊也會產生巨大的動力去繼續推進項目進展下去。
問題暫且到這兒先容我講個故事，我常去的一家書店裡有這樣一位店長，年紀輕輕、干勁滿滿、任勞任怨，對事業充滿希望，這樣的人應該是企業最願意吸收的員工了；但是對於店面的經營管理她卻只有基本的培訓技能，缺乏深入的專業知識，雖然對店面的實際經營情況非常了解，卻很難把情況反映到公司管理層去，作為一個店長就有些不稱職了。在我和她聊天的過程中，她跟我坦露了現在店面經營面臨的困境：書店因為季節環境的因素，導致這個時期來店裡看書的顧客會比正常情況下要少得多，這就導致了現在營收上出現了虧損；管理層為了彌補虧損決定停止夜間營業，想降低經營支出。作為店面的實際經營者，她很清楚夜間營業所產生的成本支出其實非常的小的，又因為夜間有大把的時間，她可以把正式員工數量減少，把很多工作放給夜間僱傭的part-time job的大學生就行，這樣經營成本還低。但是她和管理層多次反應情況後都不是很理想，於是我就建議她試著用數據來說話，把情懷與理想變成實實在在的數據。結果她在用數據統計的過程中又發現了很多之前沒有發現的問題，最後在和管理層聯系的過程中，她又聯合了其他幾家分店的店長也做出每個店的數據統計以支持她的觀點。最後值得高興的是她通過這種方法終於說服了公司的管理層。 我也很高興能用自己的知識幫助了他人。
所以話說到此，我們的核心觀念就是用數據去說話，用數據去思考，用數據去發現問題。當我們建立起這樣一個思維過程，就會避免很多因沖動或陷阱做出的錯誤決定了。
④ 怎麼才能用數據說話
學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。
（馬駿七）
⑤ 實事求是,堅持以數據來說話,如何接話
在考察期間，多次聽到當地幹部稱贊他們的市委書記，說他推行「特事特辦、馬上就辦」，通過轉變政府職能吸引了大批台資企業，帶動了福州經濟發展，令我們印象深刻。（8月6日，人民日報）
當前，隨著信息技術的迅猛發展，以工業互聯網、大數據、雲計算、人工智慧為代表的前沿技術發展日益成熟，人們正從傳統以人為中心的世界觀走向以數據為中心的世界觀。大數據時代，已經到來。大數據所蘊藏的巨大潛力和能量，正等待著人們去窺探和挖掘。數據之生活——其實生活中的大數據無處不在，比如就我們的衣食住行……都離不開大數據的統計。擁有數據、分析數據、數據思維，面向未來如何構建事業核心競爭力，相當的有啟發。畢竟現在時代在飛速變革，唯有抓住機遇，才能得到自己想要的生活，所以就更應該了解這個我們所處的時代——大數據時代。
大數據時代是大勢所趨，黨員幹部要敢於面對大數據帶來的機遇與挑戰。黨員幹部是服務群眾的主力軍，要善於改變思維，運用大數據推動各項事業的發展和改革創新，要學會利用大數據推進各項工作，提高對大數據發展規律的把握能力，全面樹立「大數據思維」。作家梁曉聲曾把現今的中國分為三個中國：數字中國，網路中國，身邊的中國。而美國也有一句諺語：「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」。數據，已走進並深刻地了我們的生活，數據成為了我們度量科學、衡量生活的標准。
新時代、新氣象、新作為，幹部需要新本領。讓數據說話，就是擺事實，用事實說明一切，而不是空洞的文字，事實是最有說服力的，而數字一般都是來自於事實。中國共產黨代表著中國先進生產力的發展要求，代表中國先進文化的前進方向，代表著中國最廣大人民的根本利益。「百舸爭流，千帆競發。」黨的先進性要求每個黨員幹部需在這信息科技與大數據時代浪潮中，轉變觀念、積極適應、主動融入大數據時代，在引領大數據工作建設發展中做到敢於擔當、奮發有為。各項工作數據、民生資金大數據信息平台統一監管正是善於運用大數據資源的表現，不僅有效提高了工作效率，而且精準高效地監管了各類資金流向，是新時期黨員幹部善擔當會作為的表現。
新時代，我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端。重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步，也是我們黨邁向世界之首的必要方式！很多基層幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用「形容詞」，現在到了該改變的時候了。只有實事求是，才能經得起數據的推敲，才能真正為民務實。只有讓數據多跑路、讓群眾少跑腿，百姓辦事才更方便，我們的全心全意為人民服務的宗旨才更高效的實現。
⑥ 如何讓數據說話舉例說明
學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。
⑦ 演講中怎樣用數據說話
我個人的經驗是，分類，小數據，匯總數據都要，精確的數據，籠統的數據都要；同時要根據實際來，更有說服力！要注意條例，涉及的方面領域，而不是說東邊的，又突然冒個西邊的數據，那樣就混亂了。具體的因為是演講，還要好記能朗朗上口。