一提到数据分析，很多人可能脑海中可能会浮现出各式各样的数据画面。

比如下图所示，这样的中国式复杂报表在企业中经常被使用，精密的复杂表格样式中蕴含着国人庞大的数据信息量。

再比如这样的数据Dashboard可视化，通常应用于展示KPI业务指标，例如销售额、毛利率、利润率等等，数据的可视化呈现形式清晰直观。

再就是目前火热的不行的可视化大屏，比如下图所示的双11全球天猫狂欢节当日的实时交易统计大屏，除了清晰直观地展示企业核心的KPI指标之外，狂拽炫酷是它至关重要的特征。

大道至简的数据分析方法

但无论是以上的哪一种，无论数据如何变换，所有看似神秘的数据分析过程都可以归纳总结为各种“维度+度量”的组合分析。

维度用于描述事物的属性信息，例如统计各个地区的交易数量时，地区就是维度。

度量（指标）是可以量化统计的数值，例如统计各个地区的交易数量时，交易数量就是度量。但是需要注意的是并不一定所有的数值都是度量，例如学生的学号虽然是数值类型，但是其实它是维度而非度量。

如此一来，我们对数据分析有了从整体上的解释。但是实际应用中，我们并非盲目地去进行各种维度和度量的拼凑组合，而是希望得出的数据分析结果能够指引业务进行决策，终而形成业务闭环效果的。

根据我自身的一些数据分析项目经验，90%以上的基本数据分析问题都可以套用我总结的这七步完成（深入的数据分析需涉及描述性统计分析、相关性分析等专业的统计分析技能）：

数据分析必然需要借助工具，Excel、BI或者R和Python语言都可以帮助实现。

这里为了帮大家更快速地理解数据清洗建模和数据差异分析环节的内容，借助比较简单的BI工具FineBI，为大家进行一个销售数据分析实例，加深大家对数据建模和数据分析过程的理解。感兴趣的可以到官网下载，个人完全免费。

一、确定分析目标

这是分析前的第一步，我们需要明确进行数据分析的对象，也就是需要确定分析目标。

通常来说我们会选取最关心的核心KPI指标，例如电商行业的销量、销售额、利润，制造行业的次品率，互联网行业的用户留存率等等。

一般来说，分析目标不要过多，如果实在是需要同时分析多个关键核心业务KPI指标，那么我们便可以将这些核心指标分解给对应业务负责人，例如销售总监负责提升公司销售业绩，运营总监负责降低成本花费。

二、核心目标拆解

确定好分析目标之后，通常来说我们需要再对核心目标进行子目标分解，这也符合企业各团队分工协作的特性。

核心目标拆解的过程中需要遵循MECE原则，也就是“完全穷举，相互独立”。例如下图所示的电子商务数据分析指标体系，就分别从网站运营指标、经营环境指标、销售指标、营销活动指标、客户价值指标几个方面进行了详尽的拆解，然后交由各个团队进行分工达成。

三、数据清洗和业务建模

确立和分解好数据分析目标之后，下一步就可以进入到数据清洗和业务建模环节了。

数据清洗方面，很多人可能会想到国外传统的一些ETL工具，但是这类工具过于庞大和复杂，国内真正成功落地的案例很少。FineBI商业智能工具其实就提供了轻量级的ETL功能可供用户对数据进行计算和处理，鼠标点击和拖拽操作即可完成轻量的ETL数据处理过程。

业务建模方面，FineBI也是提供了根据不同业务主题分类建立业务包的功能，一般来说按照维度表和事实表建立好关联关系即可，这样一来就为前端的数据差异分析准备好了数据模型。

四、数据差异分析

终于到了数据差异分析这一步，这也是离发现问题原因和业务决策最近的一步。

所谓数据差异分析，自然是需要有差异，才能有分析。

例如今年某某企业7月份的销售额是600万，那么大家会觉得对于这个企业来说是好还是坏？如果只有这一个数据，自然是无所谓数据差异分析的。

如果这家企业的6月份的历史销售额是400万，那么7月份600万的销售额自然是非常好的了，可是如果这家企业的6月份历史销售额是800万，7月份600万的销售额明显是有问题的。

a.纵向对比

按照这个基础的数据差异分析逻辑，我们借助FineBI来初步分析一下某家企业今年各月度的销售额统计走势图：

如上图所示，通过纵向对比不难看出该企业在7月份销售额下降严重，环比6月份的企业销售额下降了22.47%，不是个好现象。老板看到这个数据自然会前来问责，说为什么7月份公司销售业绩下滑这么厉害。那么会是什么原因导致企业7月的销售业绩相对6月下滑这么多呢？我们需要更新一步地进行数据分析，以排查出导致产生问题的”真凶“。

b.横向对比

一般来说销售型企业都会在全国划分各个销售区域，那么这样一来我们除了对时间进行纵向对比之外，还可以结合销售大区维度进行横向比较，分析探索看看能不能发现一些问题。

果不其然，如上图所示，通过时间维度结合销售大区进行横向对比发现，企业的东南大区7月份的销售额相对6月份反而是增长的，看来问题主要出在北方区和中西区，特别是北方区7月份的销售业绩下滑更为严重，最终导致企业7月份总的销售额比6月份严重下滑。

数据分析的丰富度一定程度上依赖于分析工具的功能，比如Excel可能需要写VBA，R和Python需要写代码。

由于FineBI是一款商业智能工具，故而这边可以轻松通过其提供的OLAP联动分析功能，以更进一步的观察各个区域7月份的表现情况，直接点击饼图区域即可联动到月度销售额统计，非常方便。这边我们可以看出，中西区7月份销售额环比轻微下降17.86%，北方区下降严重到50.07%，而东南区则提高了6.06%，综合三个大区的总体销售状况，导致最终表现为7月份销售额环比下降了22.47%。

c.综合对比

上面分析了时间、区域维度相关的销售额结果统计，为了避免结论片面，我们尽量采用多维度的综合对比方式来观察数据，甚至可以是友商的销售情况对比进行差异分析（此处不单独举例说明）。

如上图所示，我们通过时间维度结合产品类型来进行销售额分析，观察7月份各个产品线的数据发现各个产品线在7月份销售额环比都是有所下降的，这说明企业7月份销售额下降和产品种类本身是没有关系的。

五、发现问题原因

综合北方区域和中西区域导致7月份销售额环比下降的各种影响因素，最终发现是由于6、7月份北方区域降雨严重，导致物流周转严重滞后，库存商品无法及时供应，最终导致北方区域7月份销售业绩严重下滑了50.07%。而中西区域本身仓库比较小，按照之前各区域商品物流周转的设计，中西区域的本土供应的差额商品主要是由北方区域供应，但是北方区域由于严重的降雨导致物流周转严重滞后，进而导致中西区域7月份销售业绩也同比下滑了17.86%。

六、制定业务决策

通过结合FineBI工具的OLAP多维数据综合分析方法成功定位到问题原因之后，企业及时调整仓库商品物流周转策略，北方区域物流模式调整为水运，同时将东南区域的部分商品通过物流周转到中西区域。

七、评估决策效果

企业领导决策层8月份通过及时调整北方区域和中西区域的物流策略，北方区域物流模式调整为水运，东南区域的部分商品通过物流周转到中西区域，补充了北方区域和中西区域的库存商品周转。最终8月份企业的总体销售额达到了943万，环比7月销售额提高到了37.32%。

后记

随着信息化的飞速发展，大数据产业呈指数式增长。在我们不断地积累着企业的历史数据的同时，如何利用和分析好这些数据，真正利用大数据分析驱动企业的业务增长也成为了一个很重要的难题。希望本文给大家分享的数据分析方法，结合FineBI商业智能分析工具的OLAP多维分析能力，能够让大家下次在面对企业业务数据分析时不再迷惑，做到步步为营，让数据分析真正释放出潜能，驱动业务快速增长，形成数据和业务之间的闭环

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

作者：吴彬彬

我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳 一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率，但是对于刚入门的数据分析师，在项目经验不足的前提下，如何快速完成项目的分析报告？ 这里引进一种外展推理的思维模式，方便入门分析师的完成日常的工作。

那什么是外展推理模式呢？

在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分：规则，情况以及结果。

规则: 通常是对这个世界的看法；情况：就是这个世界存在的已知事实；结果：将规则用于情况，预期要发生的事儿。

这三个任何一个实体都可以作为推理的起点，然而起点不同意味着，推理的方法也有所差异。

以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。

举个例子，如果平时不努力，考试成绩将不及格(规则)；现实中a平时不努力(情况)；所以a考试不及格(结果)。

以情况为起点的推理方法就是归纳推理。

a平时不努力(情况)；a考试不及格(结果)；所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。

以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。

a考试不及格(结果)，考试不及格通常是由于平时不努力(规则)，检查是否平时不努力(情况)。

从日常工作中，我们可以发现，外展推理的思维模式十分切合日常数据分析师的多维分析定位原因的工作模式，是数据分析师尤其是入门数据分析师最应该具备的一种思维逻辑，那如何进行外展推理呢？外展推理用大白话来说就是强迫自己思考产生问题的各种可能原因，之后的重点就是收集资料，以证明是这些原因或不是这些原因。在工作过程中MECE结构化分解是主要手段，按日常的工作可以简化如下三个流程：

将所思考的问题的相关因素全部罗列出来。对所有相关的因素进行层级和相关性比较，分离不同层级的因素，合并同一层级中相同的因素，确保各因素的独立性。按照正确的逻辑关系，把各因素进行排列组合。

如下图：我们可以将问题进行分解，分解的原则为

各部分之间相互独立 （Mutually Exclusive）所有部分完全穷尽 （Collectively Exhaustive）

在此基础上按层级进行数据分析定位，找到最细的原因。

在工作中，我们主要会用到的分解方法有这两种，

按业务职能结构划分，比如渠道，运营，功能等相关模块，将相关指标映射到主要模块，通过简单快速的沟通，能快速的定位问题原因，但是缺点是分析结果不够直接，依赖外部资源信息搜集。按因果结构划分（指标分解）营收=日活*付费率*arpu等指标因果关系进行划分，通过定位指标波动，定位最细指标，辅助维度下转，能够清楚的问题原因，该方式是较为稳妥的方式，是日常工作中的主要方式，但是缺点是需要构建相对完整的指标逻辑体系。

如上两种分解方法针对不同的项目要求进行组合应用，但是外部资源搜集及完整的指标逻辑体系训练是入门数据分析师到资深分析师最难跨越的两道门槛，在经过阶段训练后，逐步利用归纳和演绎的思维，提升业务熟悉程度，完成业务的初始积累后，后续的分析过程中就可以逐步减少拓展推理的层级及组合，逐步提升问题原因定位的效率。

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在我过去的博客文章中，我们已经介绍了数据分析的一些基本原理和陷阱。在这篇博文中，我们专注于数据科学中会遇到的四种数据分析：描述性分析，诊断性分析，预测性分析和规范性分析。

当我与刚刚进入数据科学世界的年轻分析师相遇时，我经常会问他们 “你认为数据科学家最重要的技能是什么？”。他们的答案是非常多样。

我对他们的回馈是：数据科学家最重要的技能应该是将数据转化为非定量的、清晰的、有意义的见解的能力。瑞典统计学家汉斯·罗斯林（Hans Rosling）为此而闻名。这是一个经常被忽视的技能。

围绕今天主题，非常有必要为大家详细介绍一些帮助个人如何使用分析相关的知识提炼出有价值的见解的工具。其中的一款工具就是四维范式分析。

简单地，可以将数据分析分类成四个主要类型。下面我将会详细介绍里面的细节。

一、描述性分析：发生了什么？

这是所有形式中最常见的。在业务中，它为分析人员提供了业务中关键指标和措施的视图。

例如公司每月的收支表。类似地，分析师可以获得大量客户的数据。了解客户的人口统计信息（例如我们的客户的30％是个体经营者）将被归类为“描述性分析”，利用有效的可视化工具可以增强描述性分析的信息。

二、诊断性分析：为什么发生？

这是数据分析的复杂性的下一步是诊断性分析。在对描述性数据进行评估时，诊断分析工具将使分析师能够深入到细分的数据，从而隔离出问题的根本原因。

精心设计的商业信息（BI）仪表板包含读取时间序列数据（即多个连续时间点的数据），并具有过滤器和钻取能力，可进行此类分析。

三、预测性分析：将发生什么？

预测分析是关于预测的。无论是将来发生事件的可能性，预测可量化的数量还是估计可能发生事件的时间点。这些都是通过预测模型完成的。

预测模型通常利用各种可变数据进行预测。组件数据的变异性将与可能预测的关系（例如，一个较老的人，他们对心脏病发作的敏感程度越高 - 我们会说年龄与心脏病发作风险呈线性相关），然后将这些数据一起编译成分数或预测。

在一个很大的不确定性的世界中，能够预测能够做出更好的决定。预测模型是许多领域中最重要的一些模型。

这是预测中需要避开的坑：http://insights.principa.co.za/the-top-predictive-analytics-pitfalls-to-avoid

四、规范性分析：需要做什么？

在价值和复杂性方面的下一步是规范性模式。规范模型利用对发生的事情的理解，为什么发生了这种情况以及各种“可能发生的”分析，以帮助用户确定采取的最佳行动方案。规定性分析通常不仅仅是一个单独的行动，而且实际上是其他一些行动。

一个很好的例子是一个交通应用程序，帮助您选择最佳路线回家，并考虑每个路线的距离，每个路上可以行驶的速度，以及当前的交通限制。

另一个例子可能是制作考试时间表，使得各个班级的学生没有冲突的时间表。

总结

虽然不同形式的分析可能为企业提供不同数量的价值，但它们都具有自己的位置。

对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。

1 数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。

在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。

上图中，我们将网站的访问用户量(UV)和页面浏览量(PV)等指标汇汇聚到统一的数据看板(Dashboard)，并且实时更新。

这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于首席增长官来说一目了然。

2 维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。

在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。

3 用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。

我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。 例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。

而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。

上图中，我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。

这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

4 转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。

漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。

通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。　　其中，我们往往关注三个要点：　第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少?　　第二，每一步的转化率是多少?　　第三，哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%;

也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455 个成功完成了注册。

但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显着低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。

显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低;如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。

5 行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。

数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量(UV)和页面访问量(PV)这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。

网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因;通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题(比如是不是商品不匹配等等)，从而为决策提供依据。

6 留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。

每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。

我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

在 LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加 5 个以上的联系人(上图红色线条)，那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人(上图绿色和紫色的线条)的留存。

这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最核心手段之一。除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。

7 A/B 测试

A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。

产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组(A 组)和对照组(B 组)的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。要进行 A/B 测试有两个必备因素：

第一，有足够的时间进行测试;

第二，数据量和数据密度较高。

因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8 数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。

作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。

利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。

当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

我是企业文化从心开始，20余年职场历练，高级企业文化师，中国首届企业自媒体大会优秀总编，中国内刊协会优秀内刊主编。欢迎关注、点赞、评论、转发、收藏、交流！

时代在发展，信息在进步，目前，许多企业对数据分析的作用已经有了更深刻的认识，那么做好数据分析工作，从企业文化的角度来看，应该把握哪四个要点呢？

1、随着信息技术的高速发展，数据分析为企业决策提供了有力的支撑。

众所周知，随着信息技术的高速发展，数据分析的技术条件不断成熟，各类软件的开发和使用已经不再是价格高昂、可望而不可及了。特别是通过数据库、数据软件的使用，已经可以极大的方便各类情况的统计、汇总、分析、运用，节约了领导分析情况的时间，提升了领导做出科学决策的全面性、实时性、针对性和有效性，已经成为信息时代的一个重要工具。从企业文化的角度来说，应该通过各种宣传、培训等方式，在企业内部大力营造学习信息技术、运用信息技术的良好氛围。

2、数据分析掌握在人的手中，首先要搞定人这个关键。

做好数据分析，首先要做好人的工作。因为数据分析相较于传统的分析方式虽然有许多的优点，但对于一些年龄较大或者运用传统方法熟练的领导来说，需要他们放下已经得心应手的方法，重新学习新的信息技术知识，对他们的思想和学习能力是一个考验。同时，各类数据的统计、汇总、分析均依赖于最基础的数据来源，对于每个终端数据的提供和录入人员来说，既可能大幅增加了他们的工作量，也可能会影响他们与上级沟通、交流的话语权，是否能够获得他们的支持是数据分析可否真正发挥作用的关键点。从企业文化的角度来说，应通过典型树立、问题剖析、成果分享等方式，不断地提升大家对信息数据的认识程度，强化大家积极学习、主动运用、沟通协作的意识。

3、数据分析只有更好地服务业务发展，才会有生命力。

做数据分析工作，最容易出现的一个问题是为分析而分析，为统计而统计，最终成为形而上学的数据，无法为生产经营和业务发展服务。从数据分析工作开始的第一天起，就必须强化全体人员数据分析应为生产经营和业务发展服务的意识。比如说成本控制，以往，许多企业的采购、物流、储存、生产、销售都依靠人工来处理，不仅速度慢，而且错误多。而通过大数据库建设，可以全过程的录入、比对、控制相关数据，实现信息数字化、数据实时化，通过将成本控制所涉及的从原料采购到产品生产、运输、储存、销售（部分可能包括回收、报废）等各环节有机结合起来，形成一个闭合的环，为成本控制提供可靠的数字化的依据。并以此为基础，通过数据分析不断优化，从而达到一个相对合理的平衡状态，最终实现有效控制成本的目的。

4、数据分析运用应小步快跑，持续为公司创造价值。

对数据分析运用来说，企业的日常生产经营都可以实施数据分析，但人的精力是有限的，数据分析这个团队的精力也是有限的。必须根据企业生产经营的总体规划，首先进行全面的摸排、梳理，确定企业目前最需要改善、通过数据分析可以实现改善的项目。在项目确定后，数据分析团队应进行充分的现场沟通了解与现状分析，再形成具体的方案，包括目前现状、准备采取的措施、需要公司支持的资源、预期的时间及效果等内容，报公司领导批准后，再正式实施。在这个项目的数据分析运用取得成功之后，再进行第二个项目的实施。在取得一批项目的成功实施后，再组织专题讨论研究会，梳理成功的经验与存在的问题，以及公司目前可以实施数据分析、以改善工作的具体项目，提出可行性的建议，请与会成员集中研究，最终报公司领导批准后实施。

如此，数据分析通过一次次为企业解决问题、创造价值，不断强化大家对数据分析的正面评价与正向认知，在不断积累经验的基础上，培养人才，营造氛围，从而更好地融入业务工作、服务业务工作，推进生产经营。

（图片来源自网络，版权属于原作者，如有侵权，请联系本人，以便及时删除处理）

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本文是上一篇文章《全国及重点城市“数据分析”岗位需求量及工资水平分析》的续篇，从“数据分析”职位招聘单位给出的职位描述中分析各种工具的热门程度。

1.整体概览

经常看见有网友争论R和python谁才是主流的数据分析工具，网友们分门别派各抒己见。今天我们从实际需求出发，在招聘单位的职位描述中用正则表达式匹配统计常用的数据分析工具出现的频率，看看谁才是你最应该掌握的工具。

话不多说，先上图

毫无疑问，excel才是最主流的数据分析工具，在招聘单位的职位描述中出现频率远远高于其他工具（实际上居第八位的office也含有excel，其真实数据应该比这还高），作为最基础的工具，excel是一个数据分析工作者的必备技能。excel之后的4门工具分别是sqlsever、spss、sas和r，其中排名第二位的sqlsever频率高出另外两门主流数据库语言mysql、oracle近两倍，spss作为无需编程的专业统计软件也在职位描述中有较高的频率，sas则是编程类统计软件的代表，今年来火热的r语言也水涨船高，另一门火热的程序语言python在数据分析方面则要稍稍落后。

2.各职位具体情况

数据分析也有细分很多具体职位，那么不同的职位以上各种工具的要求是否存在差异呢？

表中数据显示“大数据分析师”需掌握的工具主要是r、python、hadoop、spark和java；“数据分析工程师”需要掌握的工具主要是sqlsever、r、python和hadoop，这两个职位都很看重编程开发能力。

“数据分析经理”、“高级数据分析师”和“数据分析师”需要掌握的工具大体一致，均为excel、sqlsever、spss、sas和r。

“数据分析主管”、“数据分析”、“数据分析专员”和“数据分析员”等职位对基础技能的要求更为突出，excel、ppt、word等office办公软件出现的频率较其他工具明显更高。

作为一名数据分析从业者或者想转行过来的人来说，要想有好的职业发展，首先，必须熟练掌握office办公软件，尤其是excel（不要瞧不起excel，你不一定玩得转）；其次，还需要学习一门数据库语言，sqlsever是不错的选择（mysql、oracle与sqlsever较为类似，通一门后，其他的学起来也很容易）；专业的统计分析工具也需要掌握一门，如果讨厌编程，可以选择spss，如果有编程能力那么sas和r可以选择一个学习，如果你精通python也可以用python做统计分析；如果想往大数据方向发展，或者是做数据分析工程师那就还需要掌握python、hadoop等工具。

最后附上一张数据分析职位描述的词云图，可以看出招聘单位除了看重工具的使用外，也很注重分析、业务、经验、沟通、团队等方面的能力。

本文作者：Mr.Hu，转自：一胡诌先生

一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。

不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。

科多大数据带你们看看在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去进行大数据分析呢？

一、明确数据分析的目的

1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点击率，跳出率等维度出发，电商类应用还要观察订单转化率，社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次。

不少新人在设计自己产品的时候，可能会花费很多时间在产品本身的设计上，却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否，在产品文档上写上一句类似“用户体验有所”提升的空话，这样既不利于产品设计顺利通过需求评审，也无法更有效的快速提高产品的KPI指标。

2、如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因，则分析的方法应该按照金字塔原理逐步拆解，版本->时间->人群。

比如发现首页猜你喜欢模块最近的点击率从40%下降到了35%，暴跌5%个点，这个时候先看看是不是哪个版本的数据发生了波动，是不是因为新版本上线埋点遗漏或有误造成的。

如果版本的波动数据保持一致，再看看数据是从什么时候开始变化的，是不是因为受到了圣诞、元旦假日因素的影响，页面上其他模块上线了新的活动影响了猜你喜欢的转化。

如果不是，则再拆解是不是流量来源构成发生了变动，是不是新用户的曝光数量增加导致的。

产品经理需要带着明确的目的去分析数据，思考实现目标需要构建哪些维度去验证。大部分时候，产品经理需要非常耐心的一步一步的拆解细分，排查原因。

二、多渠道收集数据

收集方式一般有四类渠道。

1、从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取，需要带着审慎的态度去观察数据，提取有效准确的信息，剥离部分可能注水的数据，并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。

2、从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。我自己经常有空的时候就会去社区论坛看看用户的状态评论，一般这样的评论都是非常极端的，要么特别好，要么骂成狗，但这些评论对于自身产品设计的提升还是非常有益的，可以尝试去反推用户当时当刻为什么会产生如此的情绪。

3、自行参与问卷设计、用户访谈等调研，直面用户，收集一手数据，观察用户使用产品时所遇到的问题及感受。问卷需要提炼核心问题，减少问题，回收结果需剔除无效的敷衍的问卷。用户访谈需要注意不使用引导性的词汇或问题去带偏用户的自然感受。

4、从已记录的用户行为轨迹去研究数据。大公司一般会有固话的报表/邮件去每天甚至实时反馈线上的用户数据情况，也会提供SQL查询平台给产品经理或数据分析师，让他们可以更有深度的探究对比数据。

三、有效剔除干扰数据

1、选取正确的样本数量，选取足够大的数量，剔除极端或偶然性数据的影响。08年奥运会上，姚明的三分投篮命中率为100%，科比的三分投篮命中率为32%，那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高？显示有问题，因为那届奥运会，姚明只投了一个三分球，科比投了53个。

2、制定相同的抽样规则，减少分析结论的偏差性。比如两条Push文案，第1条“您有一个外卖暖心红包未领取，最大的红包只留给最会吃的你，点击进入”，第2条“送你一个外卖低温福利，足不出户吃喝热腾美味，点击领取”。实验数据表明，第二条Push文案的点击率比第一条同比高了30%。那么真的是第二条文案更有吸引力嘛？结果发现是第二条Push文案的接收人群的活跃度明显高于第一条造成的。

3、剔除版本或节假日因素的干扰，新版本刚上线时的数据表现往往会很好，因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。临近周末或大型节假日的时候，用户的消费需求会被触发，电商类应用的订单转化率也会直线上升。因此，在数据对比的时候，实验组和对照组的数据在时间维度上要保持对应。

4、对历史数据遗忘。人与数据技术不同，数据技术有着100%的记忆能力，而人类根据艾浩宾斯遗忘定律1天后只能记起33%，6天后25%，31天后21%。因此，我们要合理的选择筛选时间段。比如猜你喜欢模块不仅要对兴趣标签的计分进行一定的加权处理，也要结合商品的生命周期等因素做一系列的回归实验，得出受众人群对各类兴趣和购买倾向的衰退曲线，利用有规律的时间变化有效删除老数据，去提升模块的点击率。

5、实验需拆分A1组，也就是在实验组B和对照组A上再增加一组A1，A1和A的规则保持一致，然后探究AB的数据波动与AA1比较，剔除数据的自然/异常波动带来的影响。以我实际的A/B实验表明，设立A1组是非常重要且必要的，不管数据量级有多大，相同实验规则的两组在数据也会有一定的小幅波动，而这小幅波动在精细化运营的今天，对我们的判断可能形成较大的干扰偏差。

四、合理客观的审视数据

1、不要忽略沉默用户

产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。甚至有可能与核心用户的诉求相违背，导致新版产品上线后数据猛跌。

忽略沉默用户，没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求，可能造成人力物力的浪费，更有甚者，会错失商业机会。

2、全面理解数据结果

如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。

例如我曾经做过在首页给用户投放活动弹窗的实验，发现实验组的数据不管在首页的点击率，订单转化率乃至7日留存率方面都远超对照组，首页上的每一个模块的转化率都有明显的提升，远远超出了我们的预期，那这真的是活动弹窗刺激了用户的转化率嘛？

后来我们发现在首页能够展示出活动弹窗的用户，往往在使用环境时的网络状态比较好，在wifi环境下，而未展示弹窗的用户则可能是在公交/地铁/商场等移动场景下，网络通讯可能不佳，因此影响了A/B实验的结果。

3、不要过度依赖数据

过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。

正像罗振宇在时间的朋友跨年演讲上提到的一样。用户要什么，你就给什么，甚至他们没说出来你就猜到了，这叫母爱算法，在内容分发领域没有人比今日头条做得更好，但母爱算法有很大的弊端，在推荐的时候会越推越窄。

另一面则是父爱算法，站的高，看得远。告诉用户，放下你手里的烂东西，我告诉你一个好东西，跟我来。正像乔帮主当年打造的iPhone系列产品一样，不看市场分析，不做用户调研，打造出超出用户预期的产品。

五、总结

美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的分析，将大数据分析深入到电影的创作环节中，塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。然而Netflix的工作人员告诉我们，不应该迷恋大数据

如果说电视剧评分9分是精品的话，大数据可以让我们脱离低分6分以下的风险，却也会带我们按部就班的走向平庸的绝大多数7-8分之间。

产品经理在直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，正确的理解数据，让数据真正嵌入到产品的设计中，切实解决用户的实际问题，方能真正做到所谓的“用户洞察”，让产品走到用户需求前面，超出用户的预期。

摘　要：统计分析是一种反映统计结果的工具,它在现在的企业中,被运用得很广泛,但它所使用的技术水平也在不断的提高,特别是在反映企业统计结果方面,更具有一定的实用性。企业在使用统计分析时,涉及到很多种行业中,例如:工业、商业、建筑业和交通以及邮电等各企业统计分析工作中。

关键词：

一、统计分析的概念统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。二、统计分析的特点 　统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。　　统计分析方法具有特殊性　统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。

统计分析的对象具有综合性　统计分析的对象不是某种社会经济现象的个体数量方面，而是现象的总体数量方面，分析研究其综合数量特征。从总体上对客观现象的数量方面进行分析，可以避免以偏概全，使认识较为全面和正确。三、统计分析方法 统计分析方法很多，但基本方法是定量分析 。l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。 2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。　　四、企业如何运用统计分析 　　随着社会主义市场经济的发展,统计为企业发展战略的研究和制定,为各项职能管理提供必要的信息,为防范和化解风险,发挥其预警作用,新经济时代统计信息是影响企业管理层决策成败的关键。

（一）在企业经营过程中：在企业的经营管理中，统计分析占据着十分重要的地位。在认识统计的过程中，企业通过统计调查以及整理取得的统计资料能够对客观现象的数量特点取得一定的认识。若不进行深入的整理和分析，对于这些现象的认识还只停留在表面的初步认识状态，所以必须对这些统计资料加以分析和研究，才可以掌握事物的本质以及内在的发展规律，通过逐渐地深化认识，有效的深入的分析方法，查找出经营管理中存在的问题和薄弱环节，就可以提出改进的举措，给各级领导各级管理部门参考改进建议，是企业的各项管理工作不段得到改善和提高，充分显示出统计分析在企业经营管理中发挥的广泛应用。（二）在企业目标管理中：（1）在企业的各项经济指标的预测中，通常强调动态的分析预测与静态的分析预测相互结合，其中以静态分析预测为主。企业首先要根据自身发展的特点，寻找到经济运行波动的共性和差异，根据企业的总体规划以及企业的特殊性，依据企业的历史统计数据，运用相应的预测模型给出企业相关指标的科学性预测，根据预测数据制定出各项计划经营指标和各项KPI考核指标，再通过把企业的月度统计预测、季度统计预测和年度统计预测与月度、季度及年度各解段实际完成情况进行对比分析，进行不断调整修正完善，使得企业的目标管理以及考核指标得到实现和完成的保证。

（三）、在企业的决策性分析中：在我国的经济管理领域，决策性分析方法是最先被引入和普及的定量化分析方法。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。（四）在企业过程分析和阶段分析控制中：在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 　

在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。 参考文献：[1]百度百科.统计分析[EB/OL]. 　[2]赵井霞．试谈如何进行统计分析[J]．商业经济．2004.4． 　　[3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师.2003.6