数据分析的深度往往决定了洞察力的强弱。本文通过一个物流企业的司机调度案例，展示了数据分析如何从基础描述性统计逐步深入到业务流程和战略决策中。从简单的上线率计算到复杂的业务需求匹配，再到细致的原因分类和专题分析，本文将引导读者理解如何层层递进，深化数据分析的洞见。

很多同学被嫌弃：做的数据分析，没深度。到底啥是分析深度？怎么才能做出深度？话不多说，直接上场景。

问题场景：某物流企业，负责管司机的调度中心，会给每个未上线司机标注原因，标注格式如下：

备注：实际原因还有很多，这里仅做举例

现领导要求：分析司机未上线情况。

问：该怎么分析？

思考30秒

0  0级深度做法

● 3月6日，共1000司机，上线900，上线率90%

● 3月7日，共1010司机，上线875，上线率87%

● 3月8日，共1050司机，上线850，上线率83%

上线率连续2天下降，建议搞高

不上线的理由TOP3为：

1、司机请假 35%

2、累25%

3、双十二刚过 20%╮(╯▽╰)╭ 不点评了，大家自行吐槽。

1  1级深度做法

上线代表的是运力，不同线路运力需求不同，因此可以结合需求，解读上线数据：

● A线路本月订单暴涨，但司机上线率在下降，需保障运力。

● B线路本月订单减少，司机上线率在下降，可调拨该批司机运力。

● C线路为季节性需求，预计下个月就没有了，关注该批司机运力分配。

点评：终于知道把上线情况和业务需求联系起来了。这样能解读出：司机上线/不上线，到底有啥意义。重点线路需要保障，零散线路释放出运力要能调配开，这是基本常识。

同理，还可以对司机生命周期做分类，结合司机表现，解读上线数据。

● 新手期司机：上线变差，是否意味着最近开发新司机质量下降

● 稳定期司机：上线变差，是否意味着平台运作出问题，老司机流失

注意，以上这些计算，需要衍生指标，比如：

● 线路订单量：最近一周内订单数、货运吨位

● 线路订单变化：最近N周内订单走势

● 司机生命周期：从注册到当前时长

● 司机行车里程：最近一周行车里程

● 司机缺勤频率：最近一周无出车天数

这些数据不见得在一个表里能体现，因此得从各个数据源找数据组合分析。

这么做看起来比0级有深度了不少，但没有解决一个核心问题：“到底司机不上线是啥原因？“，特别是“请假”比例这么高，到底是司机不想干，还是没需求，还是平台出了问题。

2  2级深度做法

注意，1级深度的核心问题，在于：未上线原因给的乱七八糟。

● 什么叫：双十二过了？

● 什么叫：累

● 请假和累是不是有重叠

● 到其他线？那他该在其他线上线啊！

可能有些物流企业管理较规范，但这家物流企业调动真的不咋样。这种敷衍了事的回复看了让人摸不着头脑，根本没法用。

但是要如何规范起来呢？如果平地一声雷，甩一套新模板出去，不但培训需要时间，而且和现有的数据对不上，很有可能制造新的数据垃圾。因此更好的做法是，先基于现有分类，梳理出逻辑，再培训，提升规范度。

分类就要用到MECE法，实现MECE的最好办法是：二分类。从示例反馈来看，可以用三层分类逻辑。

第一层二分类逻辑，最好用：线路问题/个人问题来区分（如下图）。

这样分类含义很直观：线路问题跟司机没关系，有些中小客户，就是季节性/临时性有需求（比如双十一、双十二）需要企业这边开发客户/分配好线路。司机的问题，再做进一步细分。

第二层分类逻辑，可以拆是否车坏了。车坏了是铁定没法运的，此时不但要登记原因，还得登记车辆损坏情况或预计修好时间。如果车辆严重损坏，可能直接导致司机退出，或者长时间运力缺失，这个情况对于新运力开发很重要。至于司机个人问题，再做细分。

第三层分类逻辑，可以看司机是否投诉平台。比如平台扣钱太多，这是个规则问题。平台方也不可能因为一个司机的抱怨就改规则。但是，对投诉类问题要先掌握情况。这样才能持续监控，发现更深入的问题。至于没有投诉情况下，司机个人问题，另行处理：

为啥司机个人问题要另行处理？因为个人问题很有可能没实话。拉货的司机不是办公室文质彬彬的小白领，没心情一句句细讲心路历程。一句：“累”背后，可能有多重含义：

● 个人心累，不想干司机了

● 在你这干得累，不想在你这当司机了

● 线路跑得累，不想干这个线路的司机了

单纯指望口头问，很难理清楚这里逻辑。更不要说大部人连个“累”都懒得说，就是简简单单的不接电话/“请个假”。调度员每天对着几十个司机，也没空一个个谈心，也不太指望调度员能把个人原因都整明白。所以这里可以简单记录原因，靠后续分析来做深。

综合梳理完，现有归类可以合并如下：

这样能建立监控指标，观察问题，也能加强对调度员的要求。并且调度员需要关注的核心问题只有三个：

1、有没有线路调整

2、有没有车辆问题

3、有没有投诉

比起一次给30个选项的调查表，这样抓关键行为的做法更容易让调度员掌握，降低培训成本，且后续数据也能和之前的对上，避免新数据垃圾产生。

然而，这样做就够深度了嘛？显然没有，这里遗留了好几个问题。

3  3级深度做法

有了2级深度的分类，3级深度的分析思路就非常清楚了：

● 遗留问题1：线路到底是调度问题还是推广问题

● 遗留问题2：司机投诉到底要不要受理

● 遗留问题3：司机缺勤到底是“累“还是”不想干“

这三个议题，都需要专题深度分析来解决，已经不是单纯靠报表监控能搞掂的了。

比如问题1：想区分呢调度问题还是推广问题，得首先对线路端打标签，做分类。

比如：

● 线路本身需求不稳定

● 线路本身需求大幅度下降

● 线路本身难开，司机流失多

这些并不反映在调度表里，但是却直接影响调度结果与司机上线，因此需要从线路需求表里，先分析清楚，这样解释调度的原因才容易说。

比如问题2：司机投诉到底要不要受理，这里可以分规模、内容、效果两个角度来看

● 规模：是否投诉量在加大，是否投诉集中在某些客户，某些线路，某些时间段

● 内容：是否投诉集中在某些问题，特别是与薪资、扣款相关的

● 效果：是否投诉行为导致的影响在加剧，比如投诉后司机流失率在提升

这样综合分析，才方便运营评估：是否要响应投诉，看到投诉指标变化，也好理解这个指标对业务的影响程度。

比如问题3：司机到底是累还是不想干，得先看内部数据说话通过内部数据，能看出司机实际行车时间，把“累“字背后含义：真的累or赚不到钱区分出来，从而针对性分析。这样做比追着司机刨根问底，更容易发现问题（如下图）。

理论上，这里还有深入的空间，读者们可以自行发挥哦。

4  小结

很长时间以来，人们把做数据分析的看成算命先生：我不说话，你丢几个铜钱（敲几下键盘）就天知地知。这是非常非常扯淡和错误的。

本质上看，数据分析对抗的是不确定性。因此需要大量的信息输入，才能得出结论。阻碍数据分析由浅入深的最大问题，也是：没！数！据！

并且如同上边小案例所示：过分追求完美数据，不但会拖慢业务，增加成本，而且对内部员工和外部客户体验都很差——大家是来消费的，不是来被扒户口本的。

所以，数据分析工作，始终伴随着不完美的数据开展，在有限大的条件下，一步步导出结论，才是由浅入深的方法（如下图）。

这里最重要的三个环节，就是：

1、结合业务含义，对描述统计初步解读

2、结合业务问题，形成分析框架

3、结合业务策略，验证判断

总之，就数轮数，可得不出啥有用结论。甚至有可能，数据越多，看得越糊涂。