公开课｜数据分析中的时间管理艺术

· 适用人群：职业经理人、数据分析师、对数据分析及时间管理感兴趣者

· 阅读时间：7分钟（文末附视频公开课观看链接）

· 阅读本文你将了解：

1. 如何利用Power BI进行分析决策

2. 如何进行一天工作中的时间管理

3. 如何利用工具跟团队进行更好的协作

魏鑫，一名在微软从事数据分析工作14年的资深商业分析师，他的工作离不开数据、更离不开与人打交道。而他在多年工作中，自成了一套可遵循的工作原理及方法论，使他能合理高效地安排工作、游刃有余地处理工作中的各类突发事件。

本文涉及的方法论包括：

• Power BI : 数据分析中的AI

• 时间管理：精力管理法

• 处理邮件的4D法则

• Outlook颜色心情管理法

魏鑫

微软资深商业分析师

2004年加入微软，现为微软商业分析师，致力于通过促进可操作的洞察力来准动卓越运营。定义销售流程，领导数据治理，集中资源以标准化业务分析报告，从而实现销售领导力并提交业务预测并加速增长。与团队建立了自助服务平台，通过"以人为本"的方式让企业的员工发现可操作的业务洞察力。从而实现使业务今日更加高效和有效，同时促进明天的见解，创新和灵活性。

数据分析中的AI

在AI盛行的时代，数据分析也有自己领域的AI ，称为Actionable Insight——可执行的洞察力。

在数据分析中我们会经常面临预测的问题。

比如：根据现有的销售额预测未来三个月的销售额？

分析这种问题往往是需要一定的统计学知识，而在Power BI中并不需要，以下图为例：

（以上数据为脱敏数据）

Power BI 会根据你给出的数据进行预测——未来6个月每个销售的销售曲线，会在什么范围区间内。

也就是说，你再也不需要自己计算区间范围，Power BI会根据你的数据自动帮过你计算出可能的区间范围，默认的置信区间是95%，而且你可以自主对这个置信区间进行调节。

这大大减少了你的时间，甚至让不懂得统计学的人也能够进行一定范围内的预测。

除此之外，Power BI中的自然语言查询与强大的图表功能，可以让你更轻松洞察数据中的insight。

曾经复杂的地图只需要“as map ”就可以十分清晰快速地自动生成，是不是很棒呢？

Power BI以其“5秒注册，5分钟帮你做图”的特性可以帮你迅速发现以数据事实为基础，以分析为导向的洞察力，十分值得大家入手学习。

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管理一天中的工作与团队协作

提前规划

每天下班前规划第二天一定要做的重要工作，需要做的事情利用Outlook标记出来。

精力管理法

不同于当前流行的“四象限”管理法和碎片学习法，魏鑫认为最重要的是精力管理。

所谓精力管理，就是：在一天中你精力最好、效率最高的时间，做你认为最重要的事情。每个人每天精力最好的时间都不太一样，有些人是早晨，有些人则是下午，需要根据自己的时间进行调节。

上图是魏鑫典型的一天工作内容，他会将他精力最好的时间傍晚用来专心致志地处理跟数据处理和分析相关的内容，这个时间段他不能被打扰。他会关掉Skype for Business(即时聊天工具) 、Outlook（邮箱）等所有可以打扰到他的东西，不会让其他事情模糊焦点。

处理邮件的4D法则

同样的，在处理邮件时，他也有一套自己摸索出来的小技巧，他称之为“4D法则”，即：

• Delete ，删除与你无关的邮件。在信息爆炸的时代，不要让无关的信息占用你的宝贵时间。

• Do it , 当你看到一封跟你有关的邮件，而又不需要占据你大量时间思考的时候，立刻花费几分钟回复这封邮件——不要在容易回复的邮件上拖延你的时间。

• Delegate , 当一封邮件需要你跟别人协作的时候，立刻将这封邮件转发给相关人，并且可以在Outlook中设置任何红旗作为标记。

• Defer, 如果这件事情当时无法完成，需要你专心去做，加一个任务红旗，设定完成的时间，在精力最充沛的时候完成这封邮件。

Outlook颜色心情管理法

在Outlook 的日历中，用不同的颜色代表不同的心情，让你的工作一天充满色彩！比如：

黄色比较醒目，可以用来标记非常重要的事情；

你喜欢的颜色（魏鑫喜欢的是蓝色或绿色，而小编喜欢的是粉色啦，毕竟萌萌哒）可以用来标记你喜欢的事情。

灰色比较暗沉，代表你不喜欢但是不得不做的事情，可以用灰色标记。

除了Outlook之外，Planer /Teams 以及Office365 都是可以跟团队很好协作的工具，值得大家一试。

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想要学习Outlook中的课程？

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上周五，魏鑫做客【微软商业视角】，以视频公开课形式花式秀了一把作为微软资深商业分析师，在数据分析中的时间管理和团队协作的艺术。

现场气氛，看下面的问题就可以感知一二（问题来源：公开课观众“聊天区”互动）：

Q1 ：数据分析师如何避免日常工作中的背锅情况呢？

Q2 ：Power BI中导入数据的速度如何呢？

除了这两个问题，你或许还想知道是什么力量驱动魏鑫在微软工作了14年之久呢？如何让自己保持每天对工作的期待？

> 戳下图进入学习页面，点击“观看录像”，免费上课！

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