4個關鍵，如何清晰的做好數據分析| 帆軟軟體

關於數據分析，網路上有不少分析報告案例，但細細讀來，好多都缺少辨證，邏輯不嚴謹，又或者分析得淺嘗輒止。

恰逢最近讀了《大數據分析的道與術》，是一套很完整的理論 ... Facebook Twitter Line Hatena 聯繫我們 ✕ 產品咨詢 了解產品信息、預約產品演示、 咨詢客製化方案等 聯繫我們 技術支援 向線上客服咨詢技術問題 開始咨詢 您的資訊已提交成功 我們將盡快與您聯絡 知道了 歡迎隨時與我們聯絡 隨時與我們的產品專家預約實時演示。

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關於數據分析，網路上有不少分析報告案例，但細細讀來，好多都缺少辨證，邏輯不嚴謹，又或者分析得淺嘗輒止。

恰逢最近讀了《大數據分析的道與術》，是一套很完整的理論書籍，結合自己多年的數據從業經驗，積累了一些心得，想與大家分享。

作為一個唯物主義者，做事總是愛講方法論。

曾經「農村包圍城市，武裝奪取政權」作為方法論的代名詞，總是掛在嘴邊。

那麼數據分析工作，方法論是什麼呢？是「先道後術，以道馭術」，也就是先了解數據分析的核心原則，再掌握數據分析的一些關鍵技術。

什麼是數據分析？數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，為提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

其實簡單理解，數據分析本身就是「數據」和「分析」兩塊工作。

一方面是採集、加工、整理數據，另一方面是結合數據背景分析數據，從中提取出對業務有幫助的結論。

數據分析的成果通常是數據分析報告。

常見的就是帶圖、表的PPT、PDF文件，也有一些Web版的圖表製作系統（有興趣的，可以在應用商店搜索「數據分析」，有各類演示系統可以體驗）。

對於數據分析報告，類似議論文，分析是論點，數據就是論據。

數據分析有什麼用呢？這個經常被問到，尤其當一篇花里胡哨的報告在網上發布，就有人說報告沒用，順帶著撇一嘴數據分析也沒用。

數據分析對企業的巨大價值體現在業務發展的前期（探索期）或階段性改進期（顛覆期）。

當探索和變革業務時，企業需要數據分析去明確業務中的問題、機遇及解決方案。

企業最大的成本是決策成本，而數據分析是提高企業決策能力的關鍵；當業務模式相對成熟時，企業則需要數據建模來提升業務效率，減少運營成本等。

那，數據分析又有哪些普遍又典型的應用場景呢？筆者經驗，主要是三個：掌握業務狀態、分析業務潛力、評估業務進展。

場景-掌握業務狀態：我們需要通過對核心指標進行監控、解讀和分析，掌握業務經營狀況。

比如某日銷量出現異常波動，需要數據分析來定位原因。

（產品A本周銷量異常上漲10%，是什麼原因？怎麼分析？）在比如月末、季末部門做關鍵業務指標總結，並做業務發展趨勢分析等。

（本季度的關鍵數據指標如何？各項業務進展如何？都有哪些積極消極因素，具體多大影響，下個月、下個季度業務則呢么發展？）譬如下方用finereport搭建的數據平台，統計監測的業務數據。

按照制定的業務分析規則展示，可以清晰地看到哪個環節出錯。

銷售額分析 銷售團隊分析 銷售指標追蹤 場景-分析業務潛力：產品當前的主要問題是什麼？下一步的發展潛力在哪裡？從數據中挖掘問題原因並提出對策，指明產品的下一步改進方向。

比如商品B近3個月流失了1000個會員，原因是什麼（分析原因）？如何減少會員流失（找對策）？ 場景-評估業務進展：新上線的產品策略或新推進的運營活動，帶來了多少業績提升？項目的覆蓋面和影響面如何？其中存在怎樣的問題，如何進一步優化等等。

比如針對部分客戶，設計全新的促銷策略，在本月執行後，如何評價促銷策略帶來的業績提升？是否目標客戶群比上個月購買額增長可以作為促銷策略的成果？ 既然數據分析有如此之多的應用場景和使用價值，那麼怎麼才能做好數據分析呢？只能說，太難，既需要工具技巧的掌握，又要有能明察秋毫洞若觀火的業務經驗。

但相比而言，個人覺得後者更為重要，就像如果只知道方法論，但沒有對業務的理解，如何實行的套路，數據分析只會浮於表面，既不能挖掘問題原因，也不能提供解決方案。

做好數據分析，不談技術，先認清以下4個關鍵。

1、業務調研：理解業務是基礎，否則分析是無本之木，甚至是個人意淫。

2、創新思考：廣闊的知識面和積極的思考，是分析思路的源泉，數據分析的創新思考，實質上就是從更多的思路進行分析，找出最合理的思路。

3、邏輯推理：對數據指標作出正確的歸因分析和判斷。

4、可行建議：產生對業務切實有效的改進建議和執行方案。

「業務調研」是數據分析的起點，也是獲取分析思路的基礎，但是需要兼具深度和廣度的「創新思考」，才能獲取更獨到的分析思路。

分析思路也可以認為是統計數據的角度，完成數據統計後，需要「邏輯推理」來保證從數據到結論判斷的正確性。

最後，用「可行建議」來保證分析結論的落地執行，產生可量化的業績。

這就是數據分析從業務中來，回到業務中取得完成過程。

本文是筆者《大數據分析道與術》讀書筆記第1篇，淺述了一下。

下周將結合自身經驗，對業務調研、創新思考、邏輯推理、可行建議逐一做解讀分析。

文|帆軟數據應用研究院船長 喜歡這篇文章嗎？歡迎分享按讚，給予我們支持和鼓勵！ 熱門文章推薦 這大概是2022年最值得推薦的【大數據分析】工具！ "資料視覺化工具，可愛者甚番。

分析師獨愛R，自Python以來，世人盛愛matplotlib。

餘獨愛BI之出分析而不拖遝，做視覺化還算酷炫......."。

大數據分析軟體是什麼？ 大數據的特點有以下幾點：第一，資料體量巨大。

從TB級別，躍升到PB級別。

第二，資料型別繁多，包括網路日誌、影片、圖片、地理位置資訊等等。

第三，價值密度低。

以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。

最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。

大數據分析軟體讓企業能夠從資料倉庫獲得洞察力，從而在資... 文 | 軟妹 如何學習資料分析？十年數據分析經驗告訴你，看這一篇就足夠了 有一位朋友最近向我吐槽，他提交了一份11月資料包告給領導，報告裡面放了很多圖，也擺了很多資料，結果被罵了，覺得很委屈。

我幫他分析後發現他撞到了一個資料分析誤區：應該分析哪些內容？ 其實，有很多夥伴與我的這位朋友一樣，做資料分析時，經常會有這樣的誤區。

資料分析不是為分析而分析，應該是圍繞你的分析目的而進行分析。

目前現有的資料分析師大多是統計學、電腦、數學等專業出身，他們大多缺乏從事行銷、管理方面的工作經驗，對業務的理解相對較淺，對資料的分析偏重於資料分析方法的使用，如回歸分析、相關分析等，... 文 | 軟妹 數據分析工具怎麽選？十大諫言你值得一看！ 對於資料分析，我一直強調核心是業務，透過業務的分析邏輯影射到資料分析的處理邏輯，而數據分析工具則是説明我們實現結果的手段。

但是，你說工具不重要吧，他又很重要，就像什麼樣的路選擇什麼樣的交通工具，合適的工具能幫我們更快的達到終點。

對應資料分析的不同環節，也要選擇不同的工具，甚至選擇更容易上手。

今天這篇文章，就是來掃盲工具的。

估計網路上沒有比這個更全面的了。

一、從企業資料應用架構來劃分數據分析軟體 工具的使用還要看企業的需求和環境。

為什麼小企業招數據分析師其實就是Excel做報表，大企業... 文 | 軟妹 如何選擇合適的BI工具？回答好這12個問題就可以搞定！ 企業在搜尋BI工具時，面對很多選擇，如何選擇適合自己企業的工具呢？ 今天給大家提供一個全面的分析思路，通過12個問題來教你一步一步選擇到適合自己的BI工具。

1.你的預算是多少？ 企業收入，企業規模，企業戰略都將影響你的BI項目預算，這裡的預算並不只是BI工具的價格，它包含的要素有： BI導入前期投入費用。

為了讓導入的BI工具發揮最大作用，我們前期需要有什麼樣的配置？比如Tableau常常會有資料倉儲的需求，這也是一筆不小的費用。

BI軟體購買費用，這裡考慮滿足企業需求的情況下軟體的價格，像是PowerBI雖然起... 文 | 軟妹 畫圖做報表就是資料視覺化？錯！ 大數據時代，隨著資料分析的熱潮，資料視覺化也變得越來越重要，特別是對企業領導者、資料分析師、營運崗位的朋友。

雖然很多人都知道資料視覺化，但是不少人對資料視覺化的理解還存在很大的偏差，今天這篇文章就先來說說資料視覺化的概念和定義，為後面學習資料視覺化系列文章做個鋪墊。

什麼是資料視覺化？ 資料視覺化是指將資料以視覺的形式來呈現，如圖表或地圖，以説明人們瞭解這些資料的意義。

通過觀察數位、統計資料然後加以轉換獲得清晰的結論並不是一件容易的事，但是人的大腦對視覺資訊的處理優先于對文本的處理，所以使用... 文 | 軟妹 今天我一定要說清楚Tableau和FineReport的區別 文|帆軟報表高級工程師Sigurd 最近常常會遇到人來諮詢Tableau和FineReport的區別。

我剛說了句「兩者是不同的產品」就被堵回去「怎麼是不同產品呢？我們公司最近正在比較兩者，準備選擇一款導入呢！」其實我話還沒說完。

兩者是不同的產品，tableau是一款olap產品，finereport是一款oltp產品，都是數據處理分析軟體，但面向的人群、市場的側重點各有不同。

最關鍵還是要看企業的需求。

下面我就盡量以簡單易懂的語言把這個事情講清楚。

總的來說，Tableau是自助餐，FineReport是套餐。

這裡涉及三個角色：食客、廚師、... 文 | 軟妹 立即試用，可獲取更多報表範本和案例 免費試用 Line【FineReport報表軟體】 回覆簡報送最新10.0產品簡報 臉書【帆軟軟體】 按讚送資訊人才必備懶人包 商務問題諮詢 0933-790886 或0989-092892 [email protected] 技術問題諮詢 線上客服：點擊右側「聯繫我們」按鈕 郵件諮詢：[email protected] 服務時間：工作日9:00～12:00,13:30～17:30 立即咨詢 版權所有©2022帆軟軟體有限公司|蘇ICP備14031611號-3 隱私 返回頂部