开年第三天上班，刚好就是部门的会议。看到一份报告的数据，显示的开工三天报到率的平均值为83.7%。一看到这个数据，我的第一反应，那现在公司到底是报到了多少人呢？
这个想法仅仅在我的脑海里停留了小片刻，便过去，没有深思。
同事准备继续报告，我也准备继续听下面的内容。
这个时候，领导打断了同事的发言：“我昨天就想说这个数据了。我们需要连续跟踪三天的报到率，是第三天，该返岗的员工大多返岗了，现在算平均值，怎么可能知道最终的数据呢？这个时候，应该呈现的是最终的报到数据，那才是有效的。第一天的数据也有效，那是开工率。不是所有的数据，都用平均值来体现。”
这个时候，我才恍然大悟，刚才的不对劲在哪里。领导马上就发现问题所在，是因为领导非常清楚，她想要的是什么；我只是迟疑一番，没有深究，是因为，我也没有梳理清楚，我到底要什么。
数据是无意义的，甚至各种数据分析的工具本身，也是无意义的。只有我们自己清楚了，进行数据分析的意图，想要达成什么目标，数据分析才有价值。
我在做一次线上学习平台数据分析的时候，拿到手上的数据，最终就是所有人学习不同课程的记录。我想要通过这个数据，看到不同区域的学习情况，形成对比。第
首先，我统计出了不同区域的学习人次，多的有几万人次，少的只有几百数字。如果不深入思考，就可以发出去，学习人次多的区域，就可以排在前面。如果止步于此，就会发现问题，人次只是假象，因为各个区域的人数不一样。
于是，又做了一步分析，那就是通过这个数据，可以算出平均每人学习课程的次数。从大概率上分析，很少有人短时间内去学习平台上同一门课程，多次学习记录，那就是学习了多门课程。因此，平均每人学习课程的次数，也就间接是每人学习课程的门数。
学习平台上共有72门课程，有些大区平均每人学习1门课程，有些大区平均每人学习了23门课程。这样的数据，既可以看到每个大区之间的差距，又可以看出距离完成总目标的差距，知道努力的方向。
这样分析，既比总学习人次数据有意义，又有了清晰的目标。
明确目标，行为才会导向目标。
我的目标明确，练习逻辑图。
