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[量化]血淋淋的故障影响私密日志


  我们怎么样才能够凑出那血淋淋的数字?思路特别简单,先推算出故障时间段的理论业绩,然后减去实际业绩,这就是故障产生的影响。最早的时候,我们就是拿前后两天的数据,作一个平均,然后减去故障当天的数据,这样的凑法很粗糙,争议比较大。所以难点在于理论业绩的推算,是不是合情合理,能够反应现实。后来,同事们发挥一不怕苦二不怕累的开会精神,反复探讨论证,又提出了一个新的量化模型,来推算理论业绩,主要变化是提取了更多的比对样本,这次接受度高了不少。下面我们就简单介绍一下这个量化模型。
  公司会有很多业务线,比如含笑半步癫业务、七步断肠散业务,首先要针对每一个业务,建立基于时间段的业绩比对样本,也就是说我们要先知道某种业务在一天24个小时里,每一个小时的平均业绩是多少。这样,我们就可以得到一个月里每个时段的业绩分布比率,产生的数据含义类似:“上个月,在22:00-23:00这个时段,含笑业绩占比是5.67%。”,这个比例是相对稳定的,基本上可以消除业绩自然异动的影响。
  接下来,我们要提取故障当日的前后三天业绩数据,用这六天的数据,计算时段平均业绩,数据含义类似:“在故障前后的这几天(除故去故障当日)含笑业务在22:00-23:00的实际业绩是100W”,如此100W*5.67%=5.67W,这个就是基于时段的理论业绩,用这个业绩减去实际的业绩,就是故障影响金额。
  实际在应用的时候,还有两个因素要考虑进来,一个是时间因素,故障很少是卡着时段的整点来的,这个时候,无非就是按照实际发生的时段及比例,进行一些加加减减。同时,计算的时候不能够直接使用故障修复的实际时段计算。因为故障恢复后,还有一部分用户还会坚持重新去完成交易,我们就需要设置一个时间点,让这些交易业绩入账。另外一个因素是故障影响范围,根据实际的影响范围,决定将哪些业务线纳入推算,道理也很简单,有的故障是影响全局的,有的只影响某个业务,甚至还有的压根就不会对业绩产生影响,这个就要靠人工的判断了。
  当然,无论我们的模型多少完善,它也很难算出实际到底影响了多少金额,最重要的是建立尽可能大的正向关联,从而反映出一个故障的对业绩的影响度。从而,帮助我们完善故障应对机制。


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[本日志由 余波 编辑过]
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Tags: 故障 网站 影响 财务指标
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escray
回复回复escray[2011-04-15 10:48 PM | | | del]
“上个月,在22:00-23:00这个时段,含笑业绩占比是5.67%。”
“在故障前后的这几天(除故去故障当日)含笑业务在22:00-23:00的实际业绩是100W”,如此100W*5.67%=5.67W,这个就是基于时段的理论业绩,用这个业绩减去实际的业绩,就是故障影响金额。

我怎么觉得这个账算得有点问题,第二句里面应该是假设总业绩为100w,好像是一个笔误。

另外我觉得这个“故障影响金额”其实不如“无故障运行率”更合适。

假设有两次故障,一次在业务高峰期,可能10分钟,影响金额10w;另一次在业务低谷,比如夜半,2小时,但是影响金额只有0.1w。

那么如何判断哪次故障更为严重呢?

从技术的角度,第二次故障时间更长,更严重;而从业务的角度,的确是第一次对效益影响更大。

回复来自 余波 的评论 余波 于 2011-4-16 回复

是我没有表达清楚,
这个100W是根据故障前后三天(不含故障当日)的实际业绩推导出来的故障当日的业绩理论值

无故障运行率的指标我们也有的,只是在这个指标的基础上,我们会量化出对业绩指标的影响,从而有更多的参考。

外汇交易
回复回复外汇交易[2011-03-30 08:52 PM | | | del]
不太懂,深入学习中…
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