技术解构
术语“技术分析”通常是指对股票价格的研究。技术分析师可能会使用股票的实时或收盘价来预测未来价格。这是一个有趣的概念，因为通常从分析中排除什么，即价格以外的所有东西。考虑到该方法不一定要考虑基础公司的健康状况或获利能力，纯技术方法似乎提供了与现实脱节的指导。但是，从技术角度来看当然值得考虑-尤其是在缺少更有意义的数据的情况下。（我并不是要减少收集更有意义的数据的需要。有时，时间和资源会迫使使用根本上肤浅的指标。）
一些分析师似乎自然倾向于采用技术分析风格。他们可能会使用销售数据来预测未来的销售。他们接受这样的现实，即销售数据（结果）并没有真正解释客户为什么决定购买（收入）。无论如何，他们都会进行分析，因为有关客户决策的详细信息可能不可用或难以获取。他们专注于技术。在此博客中，我将使用一种称为“技术解构”的技术来扩展技术方法。这是分解技术数据以进行更详细分析的过程。
为了实现解构，有必要面对数据形成的过程，也就是说，它是如何形成的。因此，解构可以描述为一种本体论练习。下面，我根据虚拟数据创建了一个图表，这些图表代表了数周的生产。如果不进行解构，分析师可能会建议该模式虽然波动，但表明趋势相对平稳。可能会长期增加；但是，如果添加更多数据，则很容易消失。公司无处可去。分析人员将其发现提交给管理层。经理们没有留下深刻的印象，因为他们对调查结果无能为力。可以用便宜的统计数据包代替分析师。让我们尝试解构数据。
数据从星期一到星期五循环。因此，一种解构数据的方法是按工作日将其分开。一个人如何按天分开数据？假设源数据包含日期列，则支持功能已内置到许多电子表格应用程序中。第一次进行这种分离可能会感觉有些奇怪-似乎这样做是错误的。但是，如果每天确实存在相似之处，那么每天开始分析的人可能会发现很难回头-恢复到一周中的所有日子。这里肯定是这种情况。星期一的活动显然与星期五不同。因此，使用包含星期一的数据来分析星期五几乎没有意义。
在下面，我介绍了按星期几细分的相同数据。我个人认为新图表有点难以解释-如果所有的日子都存在-如果解释员是人而不是机器。（单独研究日期可能会更容易。）尽管如此，应该清楚的是，各个日期具有一些不同的属性。（例如，星期一的产量要比星期四或星期五的产量高得多。）似乎每天都占据一个带或阶层。
为了更好地确定每天的总体趋势，我在删除基本生产模式的同时向图表添加了趋势线。（我使用控件生成了生产数据。在几天中，“最随机的”是星期四。我故意将星期一和星期二的模式设计为??增加，而将星期三和星期五的模式设计为??下降。）在初始生产数据被解构后，它将似乎星期一和星期二（可能还有星期四）有一些积极的变化。解构过程如何继续进行，以揭示导致这些天取得优异结果的因素？
人们经常提到业务专业知识是数据专业人员中的一项理想资产。我发现关于确切原因的阐述很少。我建议常规使用“专业知识”一词，尽管许多人特别是指能够识别重要点的能力，也可以将这些点与不重要的点分开。从处理大量数据的角度来看，这种专业知识实际上与本体有关。
熟悉生产的人士可能会建议，通过按贡献者（即员工）细分生产数据，可以获得更多的见解。顺便说一下，这不是电子表格程序内置的功能。数据记录系统可能会保留每位员工所做工作的详细统计信息；从那里开始，很容易就可以每天进行解构。
下面的图表包含星期一的数据，这些数据经过解构后可以显示销售人员的个人贡献。术语“生产”往往与工厂运营相关联。但是，由于工人是销售人员，因此在这种情况下，生产涉及所售产品的单位。说一个工人是“有生产力的”意味着他们卖了许多单位。卖出单位是什么意思？也许已经下订单了；已付款；它是从分销处运来的；它是由客户收到的；30天后收到并没有退回；60天后；90天后。技术上的解构可能确实很精确。简而言之，有很多方法可以扩展和过滤原始分析。
注意销售人员的贡献水平如何。在克隆代理＃3（表现最好的代理）并摆脱其他代理之前，请记住，并非每个人都一定致力于销售。例如，代理商2（表现最差的企业）可能是经理，其指标涉及分析中未涵盖的职责。这个人可能只与最困难的客户打交道。下图显示了趋势线，其中贡献模式已删除。我认为至关重要的是为每个员工创建一个综合档案，以了解他们的总体贡献。
技术解构并不是一个没有争议的过程。例如，生产中是否真的存在足够的差异以证明按日分离？员工的内在贡献标准是内在的吗？还是与工作场所或其过程有关？解构创建基准，以支持进一步调查：由于3号特工在周一表现出色，因此接下来要考虑的问题是原因和方式。也许代理商3的出色表现是不一致的-在星期二和星期三下降。似乎需要持续进行分析-尤其是因为每个生产日都在创建新数据。代理商变化。客户改变。有必要质疑和测试什么样的方法才能使个体看起来最成功和最不成功。
解构在一定程度上受人对业务的理解的限制，尤其是所研究的特定公司的业务。（并非所有企业都一样。）通常低估的是人们的不熟悉及其残障环境会如何影响分析。例如，座席＃4可能从未接受过使用其系统上的应用程序的培训。或者她的计算机系统与应用程序不完全兼容。将她的指标描述为“中等”或“差”对提高公司的生产几乎没有作用。但是，至少管理者在正确的石头下凝视着并参与其中，而不是粗暴对待整个员工并根据看法和无保留的意见做出决定。
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