部门关键绩效指标梳理

一、部门关键绩效指标梳理

随着企业发展的快速变化，**部门关键绩效指标梳理**变得愈发重要。一个清晰而有效的绩效评估体系不仅可以帮助企业监控和评估部门业绩，更可以激励员工提升工作效率和质量，推动企业实现长期发展目标。

为什么梳理部门关键绩效指标？

在现代商业环境中，企业面临着越来越激烈的竞争。为了保持竞争优势，企业需要确保各个部门的运作效率和绩效达到最佳状态。通过**部门关键绩效指标梳理**，企业可以更好地了解每个部门的运作情况，及时发现问题并加以解决。

如何梳理部门关键绩效指标？

梳理部门关键绩效指标需要有条不紊的步骤和方法。首先，企业需要明确定义每个部门的核心职能和目标，然后识别与这些目标密切相关的关键绩效指标。接下来，确定如何收集数据并建立评估体系，以便定期监控和评估部门的表现。

此外，企业还需要确保所选取的绩效指标与整个企业的战略目标保持一致，以确保各个部门的工作都是为实现企业长远目标而努力。因此，**部门关键绩效指标梳理**需要在整个企业层面上进行协调和沟通，确保各个部门间的协同效应。

部门关键绩效指标的作用

一个完善的**部门关键绩效指标**体系可以带来诸多益处。首先，可以帮助企业领导层更好地了解各个部门的运作情况，及时发现问题并制定改进计划。其次，可以激励员工提升工作质量和效率，增强团队凝聚力和执行力。

此外，通过**部门关键绩效指标**的设定和梳理，企业可以有效监控业务目标的达成程度，及时调整战略方向，确保企业持续稳健的发展。绩效指标的梳理不仅仅是一个管理工具，更是企业实现长期可持续发展的关键一环。

结语

总之，**部门关键绩效指标梳理**是现代企业管理中不可或缺的一环。通过清晰定义并监控部门的关键绩效指标，企业可以更好地掌控业务运作和发展方向，提升竞争力，实现长期发展目标。

二、发型梳理方法？

1、假如能够做到每天可以多梳几次。

　　2、养成晚上梳头的习惯。

　　3、使用的梳子的齿不宜过尖、过硬、过密。

　　4、不可过分地刺激头发和过分牵拉头发，否则会引起头发的损伤，头发断裂，影响头发的正常生长。

　　5、打结的头发，尤其是长卷发，暂时梳不开，可以用护发素兑点水，揉湿头发，然后用宽齿梳轻轻自发梢往上一点点梳开。

　　6、低下头，增加头部血液供给，由后往前梳是一种良好的梳头方法。

　　7、养成用木梳梳头的习惯，不论长发还是短发。

　　8、使用牛角梳、象牙梳或桃木梳，备宽齿梳以用。

三、茶具梳理方法？

梳理茶具的方法如下：

1. 清洗茶具：使用温水轻轻清洗茶具，避免使用过热的水和过硬的刷子，以防刮伤或损坏茶具。

2. 分类整理：根据不同种类的茶具，如茶壶、茶杯、茶盘等，将茶具分门别类地整理放置，便于使用和保存。

3. 检查损坏：定期检查茶具是否有破损、裂纹或其他损坏情况，如有需要及时修复或更换。

4. 储存方式：将干净的茶具晾干后，使用布袋或布包进行储存，避免暴露在空气中，防尘并保持茶具的质量和光泽。

5. 定期保养：使用软布擦拭茶具的表面，以保持光洁度，并使用合适的保养产品保养不锈钢或银器茶具。

6. 避免碰撞：在使用和梳理茶具时要小心轻放，避免碰撞和摔落，以防茶具受损。

7. 定期使用：为了保持茶具的品质和功能，应定期使用茶具，避免长时间不使用造成茶具的生锈或损坏。

以上是梳理茶具的基本方法，根据具体的茶具种类和材质，还需根据具体情况进行梳理和保养。

四、工作梳理方法？

综合流程图的基础是企业的价值链，即企业从输入各种生产资料和资源到创造出客户价值、满足客户的需求的全过程的活动。首先将这些活动分为业务流程、业务支持流程和职能支持流程。

比如一个广告公司，公司级流程包括业务流程，其中业务流程中应包括接到项目到完成项目达到客户需求的所有活动、运营流程、人力资源流程、行政流程、财务流程等。这个综合流程图很概括也很笼统，实际是一个表述理解结构的工具，使流程优化人员站在公司整体运营的高度来宏观、整体、有逻辑性地观察企业的业务运行，更多的工作在于进一步对分解子流程的梳理和绘制。

其次是逐次分解综合流程图。各子流程之间应当分清楚逐层次的链接关系，并应该说明流程的输入量和输出量，才便于使用者使用。

第三是对单体流程图进行整合。需要流程优化的项目运作人员从不同的角度、各自负责的领域分别对综合流程和次级流程提出推敲意见，找到最合理的方案。利用日事清的看板功能可以员工充分沟通，层层落实责任，避免出现推诿牛皮现象。

通过这三个步骤，绘制出公司级流程，以及次级流程，表现出各流程之间的关系和层次性，才可顺利地开始下一阶段的工作。

五、毛皮梳理方法？

毛皮经鞣制、染色、加脂等湿加工后，需转入毛皮的干燥和整理阶段。主要工序有：干燥、回潮、滚软、钩软、磨里、皮板脱脂、漂洗、梳毛、除尘、整修、量尺、验收等。对加工的对象和加工的方法不同，工序的增减、顺序、重复次数要相应地调整。通过招理使皮板达到轻、薄、软，毛被松散、灵活、光亮、清洁、无钩毛、无流沙。

1．干燥经鞣制、加脂后的毛皮，其中含水一般在60%以上，而毛皮成品的含水量要求在12%~18%。湿皮的可塑性大，皮纤维未定型，无法进行机械操作，干燥后皮纤维组织定型，便于整理美化。常用干燥方法有4种。

（l）烘房及烘道干燥在烘房或烘道内装有加熟散热、鼓风、排风设施，不受环境气候影响，具有干燥速度快、效率高的特点。

(2）自然干燥将毛皮平放在地面上或将皮悬挂在杆或绳上，借空气的自然流动，使皮干燥。

(3）转鼓干燥在转鼓中通入热风，边转动边干燥，既有滚软作用，又达到干燥的目的。

(4)固定干燥将毛皮固定到木板或框架上，再进行干燥。干燥前皮的含水量控制在30％~40％。

不论用哪种方法干燥，都要使皮内的水分分布均匀，干燥后的皮均要堆置12小时以上，以平衡皮内水分。

2．回潮已经干燥的皮，因加工的需要，需重新使它吸收水分，称为回潮或回软。

湿皮在干燥以后，纤维处于粘结状态，面积收缩，皮身显得板硬。回潮的目的是使干燥后的毛皮得到适当的水分，变得柔软，以利于铲软等工序的进行。正确回潮，要求皮不宜过干或过浮，全张皮含水均匀，经回潮后皮板能拉开，且呈白色为宜。含水最为18%~20％。可选用转鼓回潮法、直接喷水回潮法

3．皮板脱脂及漂洗对于一些含油脂大的毛皮如绵羊砖貂皮等，单靠鞣前准备的脱脂是很不够的，因为准备工段只能除去表面上的油脂，真皮内还有大量的油脂，如果不去除净，将会影响毛皮的使用。整理阶段的皮板脱脂，目前常采用干洗机干洗的方法。

4．钩软和铲软经 过回潮的毛皮用铲刀、钩软机、铲软机及磨里机等对皮板施以一定的机械操作，使皮纤维松散、伸展，并去掉皮板上的肉渣，通过铲软、磨里等操作使皮板尽量地变软、变薄、变轻，皮板洁净，同时注意不要使毛根露出，不要掉毛

将皮板脱离后的皮放入洗涤剂溶液中洗涤，达到进一步除去毛皮上的污物、杂质和油腻，使成品柔软、丰满，提高延伸性和透气性，增加毛被的光泽。漂洗所用的主要设备为划槽。技术条件：液比为30升／张，洗涤剂4克／升，纯碱0.5克／升，温度50℃，时间1小时，pH值9.5~10。

5．滚转、拉伸为了使皮板柔软，毛被松散、灵活、光亮、洁净，脱去染色毛皮上的浮色，增加毛被的光泽，需对毛皮进行滚转。

滚转、拉伸操作可重复进行多次。为了增强滚转效果，在锯末中可加入洗净的细河沙以及适量的轻汽油或松节油等有机溶剂。

6．打毛在打毛机上进行，除去毛被中的灰尘、锯末等。

7．梳毛一般在梳毛机上进行，将粘结的毛梳开，使毛朝一定的方向，同时去除残留在毛中的锯末、灰尘、浮毛，使成品外貌美观。要求操作细心，尽量少掉毛，不伤皮。

8．剪毛在剪毛机上进行，用于一些低档皮仿制高档皮。剪毛后，毛被平整，并达到要求的毛长。

9．除尘除尘是除去毛皮上的灰尘。要求毛皮在阳光下抖动，以不见灰尘为好。除尘可使用转笼。珍贵毛皮最好采用吸尘机除尘。

10．量尺经质量检查合格后，测定皮张面积，为裁制工段提供依据。量皮时，其面积误差般要求不超过±2％。

六、辛集市市场信息梳理

辛集市市场信息梳理

概述

在当今信息爆炸的时代，市场竞争异常激烈，作为一名企业主或市场营销从业者，了解并掌握市场信息至关重要。本文将针对辛集市市场信息进行深度梳理，以帮助您更好地把握市场动态，制定有效的营销策略。

辛集市市场调研

首先，我们需要从了解辛集市的基本情况开始，包括人口结构、经济发展水平、主要产业结构等。通过市场调研，我们可以清楚地了解辛集市的消费群体特征，从而有针对性地制定营销策略。此外，还需关注辛集市的竞争格局，包括主要竞争对手、其营销策略等，以便找准自身定位。

市场需求分析

了解市场需求是市场信息梳理的重要环节之一。通过对辛集市消费者需求的分析，我们可以发现消费者的偏好以及未满足的需求，为产品开发和推广提供有效参考。在市场需求分析中，还需重点关注消费者的购买行为和消费习惯，以便提升产品的市场竞争力。

竞争对手分析

除了了解市场需求，还需要密切关注竞争对手的动态。通过对辛集市主要竞争对手的分析，我们可以发现其优势和劣势，从而找到自身的发展空间和突破口。竞争对手分析不仅包括产品定位和价格策略，还需关注其市场推广和服务体验，以及未来发展趋势。

营销策略制定

基于对辛集市市场信息的深度梳理，我们可以制定有效的营销策略。首先，根据市场调研和市场需求分析的结果，确定产品定位和目标消费群体，制定符合市场需求的产品策略和定价策略。其次，结合竞争对手分析，制定差异化营销策略，突出产品优势，提升品牌价值。

市场推广策略

市场信息梳理不仅有助于制定产品策略和定价策略，还可以指导市场推广策略的制定。在市场推广策略中，我们可以结合辛集市消费者的特点和市场需求，选择合适的推广渠道和宣传方式，提升品牌曝光率和市场份额。

数据监测与分析

最后，市场信息梳理不是一次性的工作，而应该是持续的过程。我们需要建立数据监测与分析机制，及时跟踪市场动态和竞争对手的变化，不断优化营销策略和推广方案，以保持竞争优势，并实现持续增长。

通过对辛集市市场信息的深度梳理，我们可以更好地把握市场脉搏，制定有效的营销策略，提升品牌竞争力，实现业绩增长。希望本文对您的市场营销工作有所启发，谢谢阅读！

七、数据资源梳理的书？

有：深入浅出统计学，MySQL必知必会，精益数据分析等。

八、数据运营如何梳理数据埋点需求？

数据分析数据治理入门分享-转载渭河数分星球嘉宾SpaceLion的文章（四年互联网大厂数据科学经验），未经许可不能转载

1、前言

看到这个标题可能有的同学会有疑惑，为什么我作为数据分析师还需要去管数据治理的活，这个不是会有专门的同学去做吗？

确实，在很多大厂，数据开发和数据分析职能都是分开的，数分的同学一开始拿到的表就是已经清洗过的宽表，BI看板搭建就是写几条sql配置一下，日志埋点的工作都会交给产品来完成。但是很多中小公司是不具备这种条件的，尤其是很多初期的创业公司，在产品架构尚未完善，团队分工不够明确的情况下，很多时候日志埋点，数据清洗的工作都会落到数据分析同学的身上。

在择业的时候，遇到这种分工尚未明确的项目，可能有一部分同学就直接放弃了，有的同学可能会说：我想专精数据分析，不想在数据治理上花时间，我找一个分工明确的团队就行了，如果职能分工不明确，说明这个项目的老板不懂数据等等诸如此类的。当然这也是没问题的，人的精力是有限的，追求知识的深度那必定会导致广度的不足。

不过从我个人的角度来看的话，这样可能就会使我个人的择业范围受限，只能选择一些数据建设相对较好的团队。另一方面，如果能够懂得一些数据治理的方法，那么在一些场景下也能够给数据分析工作带来一些便利性，包括能够让数据分析人员更好地定义口径，在复杂的统计任务中通过埋点和数仓来解决问题等。例如，一个刚刚搭建起来没多久的电商APP，想要分析用户点击下单之前上一个页面来自于哪里，假设我只在应用层面解决，那我可能需要把用户的点击事件按照时间排序，再进行清洗计算，费时费力。但是这个时候如果我通过埋点解决这个问题，让程序在用户的点击事件日志上加入一个refer字段，记录了上一个页面的url，这样无论是统计分析，还是搭建后续的BI能力，都能够快速解决

因此本篇随笔的目的就是分享一些本人在数据治理方面的入门经验，希望能给到一些完全没接触过数据治理的同学一些帮助。

2、数据治理链路以及数分同学参与的环节

国际数据管理协会DAMA对数据管理的主题分类可以分为以下几种类型：数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量。而对于这些工作的从层次划分，网上有各种不同的概念，毕竟不同的公司架构不太一样，我们在这里引用《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》书中的数据体系。整个架构分为四个层次：数据采集层，数据计算层，数据服务层，数据应用层。

1、数据采集层：包括日志收集，数据库，数据同步；

2、数据计算层：包括离线数据计算，数据仓库，实时数据

3、数据服务层：基本上就到了我们比较熟悉的环节，包括数分同学平时能拿到进行分析的mysql数据源，hive数据源，数仓的cube等等，数分同学的大部分工作，可能就是拿着这些数据源去做数据应用层的东西，不管是统计分析还是数据建模。

4、数据应用层：这里就是到了一些应用层的数据，对线上产品的，对内部系统的等等

在整条链路中，一些纯技术向的，涉及线上开发的内容是不用数分的同学参与的，一般数分的同学可能参与的环节主要在日志埋点和数仓设计两部分，参与的深度视实际需求会有灵活的变化。

3、日志埋点

3.1 数分同学参与日志埋点工作的优势

在日志收集环节，数据分析师可能会参与到日志埋点工作当中，有些尚没有实际工作经验的同学可能不太清楚，线上产出的原始数据都是json或者双逗号分割等不同类型的的字符串，其中定义了每一个字段的key-value，需要经过清洗才能够变成我们常用的数据表格式。那么一般数据分析师要做的就是配合产品运营，定义清楚每一条日志的上报机制，以及对应的key-value含义。

有的同学会讲这个东西不是应该产品自己来搞吗？没错一个基础能力强的产品确实是能够承担埋点的工作，并且产品功能是他设计的，他比谁都更清楚功能上线之后他想要知道哪些信息，对应所需要埋哪些点。但是有的时候一些产品虽然懂得功能设计和交互，但是却不太懂数据，他们想要的可能是一个抽象的概念，比如功能上线之后他想知道用户的活跃，用户的漏斗转化，此时如果没有专门的数分同学参与，那么产品估计就会去找开发，开发可能更了解底层架构，但是不了解业务，如果没有定义清楚日志上报机制和含义，那么可能就会出现这样一种情况：

产品上了一个促销活动的页面希望知道用户的PV，以及页面带来的GMV，开发随便埋了一个服务端日志，只要用户发送了访问页面请求就记录一条，结果数分同学统计出来发现PV量巨大，但是GMV少的可怜，于是产品疯狂优化交互，但是GMV依旧没有什么提升。最后经过多方排查发现，原因是由于前端页面加载问题导致很多用户虽然请求了链接，但是页面素材却加载不出来，而PV统计的是服务端日志，也许后面的转化其实还可以，但数据口径的差异导致了整个问题的误判。

以上这个例子是我编的，但是参考了一些工作当中踩过的坑点，我们可以发现在产品或者技术自身能力不够强的时候，把埋点全权交给他们就容易出现数据统计口径不明确的问题。而反过来看，数据埋点也是要为业务服务的，最好是通过需求和数据指标反推需要什么埋点，这就决定了数据分析的同学在这个环节当中有着很大的参与空间，其意义在于：

1、明确埋点机制对应的数据指标口径，避免业务分析的偏差。

2、帮助数分同学了解底层架构，拓展业务分析当中的思路。

3、数分同学可以自主增加便于分析的日志埋点，提升效率。

3.2 日志埋点的经验分享

埋点的方法根据每个公司使用的数据服务不同也有很大差异，我个人将埋点方法分为两类：全埋点，代码埋点。代码埋点又分为前端和服务端埋点。

全埋点就是部署了一些sdk，能够把APP的所有行为全部记录下来，然后由分析人员自定义关键事件，直接圈选分析。使用这种方法一般是接入了一些外部的数据服务供应商的系统，比如神策之类的，优点是你想怎么定义都行，无需重新开发，缺点就是这么多数据占用空间大不能存太久，也只适合一些轻量级的项目分析，我自己是没用过这种方法。

代码埋点顾名思义就是需要让开发把一些关键事件信息的返回写到代码里面去，需要预先定义好在什么场景下，返回一些什么字段，这个就是我们最常用的一种方式。

前端埋点主要是在APP客户端，或者网页页面当中，触发了一些关键素材时返回日志，比如页面加载，素材图片的加载，按钮的点击之类的。这类埋点上报会受到页面改版，网络等问题的影响，会有一些误差；服务端埋点指的是成功请求了一个服务器接口时返回日志，这种日志通常是最准确的，比如下单，播放视频等，请求成功了就是成功了，不受前端改版等问题的影响。

设计埋点的时候我一般遵循这几个步骤：

第一步肯定是要跟产品运营对齐，看一遍产品文档，新功能页面做了什么改动，新增改动了什么功能，是否需要添加前端或服务端埋点；然后再明确这个功能上线之后要看哪些核心的数据，分别需要在前端和服务端埋一些什么内容，确保功能上线能够统计到对应的数据。输出好需要哪些字段之后，需要跟开发对齐，在什么情况下上报，字段都能不能上报，可能有些字段是记录不了的要怎么处理，这些明确了之后才能进入开发。

对于日志字段的设计，个人的经验是可以按照几个大类进行梳理：

以这样的标准去写埋点文档，就有利于拉齐大家对埋点的认知，从而更高效，准确的沟通。核心的逻辑是从产品对UI的理解过渡到数据指标的设计然后到具体的开发环节，所以需要三方都要听得懂

最后成型的埋点文档应该长下面这样

4、数据仓库

4.1数分同学参与数仓的优势

数据仓库一般跟数据存储，数据安全这些职能是绑定的，所以大部分工作会落到数据开发的同学身上。不过这种情况是在数据体系已经有一定沉淀的基础上，如果是从零到一的数据仓库搭建，数据分析同学的参与空间也是很大的。

数据开发的同学擅长将数据仓库设计的高效，可拓展，可维护，但是在服务层和应用层当中要结合业务进行设计，比如对于一个短视频产品，数开的同学能够做到让上数十亿条数据的用户-视频维度的事实表清洗任务时长缩短一半，但是到了服务层以上，需要定义一些“近30天用户活跃天数”，“近90天用户观看时长”的时候，数据开发的同学可能就会不知道怎么去设计能更加贴合业务了，此时就需要数分的同学参与进来。

4.2 数仓设计的经验分享

数据仓库一般分为：

1、ODS层（数据准备层）：包含业务的原始日志，是直接接入数据源的部分。

2、DWD层（数据明细层）：将DW层（DWD，DWM，DWS）与业务层（ODS）隔开的部分，在数据字段的定义上与ODS层保持相同的颗粒度，但是会把ODS层的原始JSON等字符串日志进行解析变成数据库表，同时会做一些空值填补等数据清洗操作。

3、DWM层（数据中间层）：在DWD的基础上做轻微的聚合，计算出相应的统计指标，例如假设对于一个短视频产品，DWD层记录的是，用户-创作者-作品-时长的维度数据，并且当一个用户多次观看同一个视频，可能会产生多条记录，那么在DWM层可能会根据业务需要把表聚合为用户-创作者-时长的维度数据，每一对用户-创作者的只会对应一条记录。

4、DWS层（数据服务层）：在DWM的基础上整合的主题数据表，例如上面说的用户-创作者-时长的中间表，可能会根据业务需要被聚合为用户主题表：用户-总时长-创作者人数....；创作者主题表：创作者-用户数-总时长......；这里的数据维度通常就已经是具有业务含义的数据指标了

5、ADS层（数据应用层）：这里主要是给提供给产品或者数据分析的表，比如BI展示的数据指标表，以及一些为了方便快速分析预聚合好的数据表，其数据指标自定义程度也会更高，比如”近90天观看视频数”等等。

通俗地说，数据仓库从下层往上层设计的过程就是一个不断group by的过程，从多条明细group by成一条，从N个维度group by成一两个维度如何选择维度，以及要group by出哪些指标，就是数据分析同学发挥作用的地方。一般ODS，DWD这两个维度可以不需要数分同学参与，数据开发的同学保证数仓的准确性和稳定性即可，但是到了DWM层数据分析的同学就可以适当参与进来。比如此时DWM层待聚合的维度有20个左右，包括用户id，创作者id，视频信息，用户的机型设备IP这些，那么数分的同学就可以结合平时的分析经验挑选需要聚合哪些维度，比如IP，机型，如果在分析当中并不是一个主要的维度，那么在DWM层当中就无需保留，那么假设数分的同学平时要经常统计“活跃设备数”这样的指标，那么设备ID就需要在DWM层保留下来。

设计数据仓库的过程这里介绍Kimball的维度建模步骤：

1、选择业务过程：这个步骤通俗地讲就是业务场景，比如在某个直播产品当中，我们定义一条用户的核心业务路径定义为观看直播-付费充值-礼物打赏，那么最初的事实表就需要确定是单一场景的观看直播行为表，还是观看直播-付费充值两个场景叠加的表。

2、声明粒度：确定主键，比如在上述的观看直播行为表中，我们选择用户作为粒度。

3、确认维度：根据关联分析的常用维度挑选字段，比如以用户为粒度的表中，我们通常会关注用户看了哪些主播，在什么渠道下看的，看的什么类型，那维度就需要包含主播id，渠道来源，直播品类，核心考量的就是业务相关性。

4、确认事实：也就是确定业务的度量指标，比如观看直播场景下，业务需要关注时长，PV，那么就需要在聚合的过程中把这两个指标计算出来。

如果按这个过程无限拓展，数仓的维度是可以拆出非常多的，常用的模式有：

无论是哪种，其实核心都是要在存储空间和业务便捷性当中找到一个平衡点，维度表越多，分析的便利性就更强，但是同时增加了存储成本；维度设计的简单，数仓运行更高效，但是可能每次做稍微复杂的分析都要从最底层的表开始用起，降低分析效率。这一块工作是需要数据分析和数据开发的同学长期共建的，数分同学提供业务视角的建议，数开的同学提供技术上的方案，单一方我觉得都很难把这块做好。

5、数据治理-数据分析共同进化

其实分享了这么多，其实核心都是希望能够给数分的同学提供一些跳出数据分析框架解决问题的思路，如果能够了解一些数据治理的基础方法，在一些关键的节点上就可以寻求数据开发的帮助。例如你在分析用户路径的过程中发现了一个很关键的行为，比如用户在浏览3次以上商品详情页之后，购买率会提升10%，那么是不是可以设计对应的埋点，在每次用户曝光商品时，让开发同学记录当天已曝光该商品的次数，产品也可以直接读取这个数据做对应的干预策略；又例如某个视频产品的数仓以前只有简单的用户-创作者-视频维度的事实表，结果最近运营总是提需求看不同MCN机构的数据表现，那我们是不是可以给数仓的同学提需求增加对应的字段或者设计新的事实表和维度表，方便后续的BI能力搭建。

反过来说，数据开发的同学也能得到业务经验的反哺，我发现商品曝光次数是一个非常关键的行为，那么我在下次打其他埋点的时候，也可以建议产品加上这个数据；我发现业务方经常看A维度数据不看B维度的数据，那我也可以设计一些更加便捷的维度表给他们用。

整体来说，我觉得对于数据治理这项工作，数分和数开的同学是一个相辅相成，共同进化的合作关系，如果未来大家在做项目的时候，遇到了需要自己参与到数据治理工作当中的情况，希望本文可以给到大家一些启发。

九、sop的梳理方法？

SOP全称为Standard Operating Procedure，也就是标准作业流程。简单来说就是将某一事件的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作。如果通俗点说就是：一件事儿先做什么后做什么。

题主是销售部门的销售经理。这个具体升职降职没办法判断，但是可以肯定的是，这有关公司的战略发展，已经不仅仅是销售部门的事儿了。但是一家销售为中心的企业，销售部门的SOP是其中的重中之重！

那么我们来梳理一下哪里会用得到SOP：

1、销售部门的客户跟踪，在客户跟踪的过程，一定有一些标准的作业流程，在每一个客户的生命周期中，如何在关键时间点，做最关键的事情，来增加留存，增加客户转化率。

2、仓库管理或有些涉及到生产或经销的企业，如何做好从采购到生产到经销。甚至生产的过程，都是需要有SOP支持的。

3、一些建筑工程项目管理，更是SOP为重。多个项目同时并行，如果没有很好地管控，那么就会捉襟见肘，阻碍公司的进一步发展。

十、销售指标数据测算方法详解

什么是销售指标数据

销售指标数据是企业用来衡量销售业绩和销售活动效果的关键数据指标，通常包括销售额、销售量、销售增长率等。准确测算销售指标数据对于企业的经营决策和业务分析至关重要。

确定需要测算的销售指标

在测算销售指标数据之前，首先需要明确需要测算的销售指标是什么。常见的销售指标包括整体销售额、各个产品线的销售额、销售人员的销售额等。根据企业的实际情况和需求，确定需要测算的销售指标。

收集销售数据

要测算销售指标数据，首先需要收集相关的销售数据。销售数据可以从不同渠道获取，包括销售系统、销售人员的报告、客户反馈等。确保收集到的数据的准确性和完整性，以便后续的测算工作。

计算销售指标数据

根据收集到的销售数据，通过相应的计算方法来计算销售指标数据。不同的销售指标有不同的计算公式，如销售额可以通过销售数量乘以单价来计算，销售增长率可以通过当前销售额减去上期销售额，再除以上期销售额，再乘以100%来计算。

在计算销售指标数据时，需要注意数据的一致性和可比性。例如，如果统计销售增长率，要确保比较同一期间的销售数据，避免将不同期间的数据混在一起计算。

分析销售指标数据

得到销售指标数据后，需要进行相应的分析工作。分析销售指标数据可以帮助企业了解销售业绩和销售活动的效果，找出存在的问题和改进的空间。可以通过比较不同时间段的销售指标数据、不同产品线的销售指标数据等来进行分析。

优化销售策略

在分析销售指标数据的基础上，可以根据分析结果来优化企业的销售策略。例如，如果发现某个产品线的销售额下降，可以考虑调整该产品线的定价、促销活动或者改进产品质量，以提升销售业绩。

总结

准确测算销售指标数据对于企业的经营非常重要。通过确定需要测算的销售指标、收集销售数据、计算销售指标数据、分析销售指标数据和优化销售策略，企业可以更好地了解销售业绩和销售活动效果，指导经营决策。

感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您能更好地理解如何测算销售指标数据，从而提升企业的销售业绩。