数据少，不完善要怎么做?
不怕没有数，就怕没思路。梳理出业务逻辑找到影响项目或者你的项目人群是哪类，影响他们的因素。
经营月报怎么做才有用?
数据指标要落实到具体哪个人，责权到人，提升关注。
*报表三要素：什么事? 谁的事? 又怎么样?
案例：关于促销买满1200送体验装，下个月再买再送
背后业务逻辑：产品是化妆品，价格高，给到体验装适应能让消费者先使用，消减购买抵触。深入业务，业绩是新客和老客组成，新客比例占到60%以上，但是新客流失率大留存少（销售人员拔大单，后续低价值客户维护少）。再买再送是为了提高留存率，立glag：短期来看可能存在拆单，业绩可能增长，但是长期来看可能提高留存，优化结构健康度。
促销是要看解决什么业务痛点而不是那个指标跌了就去做那个指标，比如业绩不好≠新客少，或许还有留存，客单其他问题，数据是要反应业务问题而不是看数据。
拿到数先确定数有没有错?没错→公司发生什么，竞对发生什么，市场发生什么?
数据分析要立flag：考虑业务实际情况，数据验证策略真实性
会员制度
分析会员问题，会员结构，成长路径
去平均化是深入业务的起点
面试案例一：提升活跃度？
Q：注册1亿活跃2500万，怎么提升活跃度？
思路：不要去下结论不要直接套模型，先拆解问题，跟面试官沟通业务
面试案例二：总裁PPT
Q：给总裁写演讲PPT
思路：公司不是学校，公司要合力做事，明确职责，你的上面还有领导，同事，专业的人做专业的事情才会成功
面试案例三：地产中介培训的问题
Q：如何定指标看培训效果？
思路：前面已经给了培训目标是每人每月成单3个，那么考核的根本就是这个，还要深度业务看培训前后的变化
案例三：客户价值定义
启示：如何去建立指标?要给到步骤，由易到难推动
案例四：销量下降
Q：某外卖平台，上海区域销售情况不好
启示：有对比的时候要搞清楚标杆是什么
案例五：流失原因
Q：问流失原因
具体还是要结合实际业务，公司产品特性
案例六：数据盈利
Q：怎么让童装店和银行盈利
启示：盈利可以增加收入或者减少成本
拆解字段背后的意义，能够对应指导那些业务指标
案例七：支持减少新房销售
启示：领导要得是数据去支持决策，而不是科学结论
那么可以从政策，内部，竞对的角度去估算市场
案例八：网站销售数据问题
启示：抓问题本质→是什么?为什么?做什么？
