数据分析能主动做出预警，是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的，经常是指标已经下跌了，业务部门忙得团团转了，数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。

  最后辛苦半天落个“我早知道了，早干啥去了！”的抱怨。那如何提前做出预警？今天系统讲解一下。

  首先要清晰：预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报，是第一顺位要考虑的。在实际在做的工作中，有四大类角色：

  进行预警第一步，就是要先明确要预警的业务场景，把一个场景内所有相关责任人都考虑进来，避免漏了角色（如下图）。

  其次要注意：问题因人而起，也因人而终。因此第二顺位需要仔细考虑的，是这四类角色对指标走势，到底有啥影响。要分门别类地收集这四类人计划开展的动作，从而为第三步的评估做准备（如下图）。

  在工作中，这四个环节环环相扣。如果配合得好，即使出现一些明显的异常问题，也能化险为夷。如果配合得差，则相互拖累，越做越错（如下图）。

  在实际工作中，并不是一个简单清晰的工作闭环从头做到位，然后再做下一个。每个部门都是一堆工作同时在进行。因此，收集部门动作并非一蹴而就的，而是需要有畅通的信息渠道，特别是当指标慢慢的出现问题苗头时，业务部门做出的应激反应，要有一定程度了解。这样才能更好地辅助判断，做出准确警报。

  有了第二步动作收集，可以开始第三步数据评估。数据评估是预警的最关键一步，是避免执行期间看到数据波动脑袋空空的关键。

  之所以能提前感知指标波动的风险，是基于：过去发生的未来会重现，这样一个简单的道理。因此，有必要对过程发生过什么，进行深入评估。（如下图）

  有了以上准备，可以做出预警了。预警模型建立后，从制定计划阶段开始，就能开始运作。并且贯穿定方案、做执行、做复盘的各个阶段，并且涵盖了主力、辅助的角色（如下图）。

  定方案阶段：销售的方案（包括销售计划、人力配置、配套物料/辅销品）是否能支撑当前目标？如果支撑不住，这时就能直接预警，提醒问题。

  做执行阶段-作为主力的销售：是否各销售团队执行到位？执行不到位是谁没有到位？影响多少大盘？作为主力角色，只要其下某些分支出现一些明显的异常问题，都是要直接发出预警的，避免问题恶化。

  做执行阶段-作为辅助的供应链：达标率太好的情况下，是否购货充足？达标率太差的情况下，是否有积压风险？如果销售表现好，但关联的辅助部门马上面临缺货风险，此时也要及时预警！

  注意：在过程中预警的时候，要考虑业务部门应激行动。比如有可能业绩很好，库存马上要断，此时应了解是不是有补货计划，如果有，在预警时要提及此时，并且分乐观（100%按时完成计划）、保守（50%或更少完成计划）、悲观（没办法完成计划），分别给出预警，以及预估结果（如下图）。

  3、在过程中，不但能看到预警数值，而且能大概锁定问题方向，减少了过程中被“打闷棍”的感觉。

  这样，比事后看到诸如“DAU跌了一大截”“销售连续4天不达标”等结果以后再问为什么，体验好太多了。理想的状态下，可能只要一两个关联指标变差，就能马上感知到主指标跳水的风险。

  数据预警的错误做法，当然是指望一个神威无敌大将军模型，能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多，且外部环境压力，内部主动行为，都很难量化。因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型，完全不靠谱。

  真正靠谱的做法，是数据分析师保持高度的消息灵通，按照上文的四个步骤，提前准备好，才能应对变化。未卜肯定先知不了，但是卜过，就有机会发现问题。

  很多不懂行的人，会以为数据真的能让人开天眼般洞察一切。实际上恰恰相反，一个数据分析师，得先开天眼，对公司情况了若指掌，之后才能对数据走势做出判断。

  企业有部门分工，因此第一步要认准：我在为哪个部门服务。这最重要！因为即使同一个问题，不同部门的关注点会不同。同样是销售问题，如果是销售部看，关注的是每一支销售队伍完成率、进度、质量。如果是供应链看，那关注的就是总量、各产品数量、需求高峰期。如果是风控看，那关注的就是回款、坏账、套利。认清部门，有利于了解线

  Tesseract库最初由惠普实验室于1985年开发，后来被Google收购并于2006年开源。自那时以来，Tesseract库经历了多个版本的迭代和改进，现在慢慢的变成了OCR领域的先驱之一。它支持超过100种语言，并且在各种操作系统上都能够运行，包括Windows、Linux和MacOS。