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數(shù)據(jù)分析怎么分析（數(shù)據(jù)分析表怎么做）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-17 17:26:58 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 66

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本文目錄:

1、如何有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
2、如何做數(shù)據(jù)分析
3、如何做數(shù)據(jù)分析
4、如何開展數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析怎么分析（數(shù)據(jù)分析表怎么做）

一、如何有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析方法。設(shè)定目標(biāo)，數(shù)據(jù)分析啟動(dòng)前，要先設(shè)定明確、可拆解的目標(biāo)，需要清除知道自己做數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)，才能保證分析過(guò)程中遭遇到大量的新數(shù)據(jù)而最終偏離了目標(biāo)。

1、數(shù)據(jù)挖掘。

2、數(shù)據(jù)處理，挖掘數(shù)據(jù)的過(guò)程中，很多數(shù)據(jù)屬于原始數(shù)據(jù)，并不是每個(gè)數(shù)據(jù)都對(duì)當(dāng)前分析目標(biāo)有用，那就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理。

3、數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)處理過(guò)后，就可以開始數(shù)據(jù)分析了。數(shù)據(jù)分析需要聚焦在業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和用戶上，不要為了分析而分析。

4、數(shù)據(jù)總結(jié)，數(shù)據(jù)分析的總結(jié)，要結(jié)論先行，逐層分解，最后提供論據(jù)論證。能夠用圖表的話就不要單純用文字，圖文結(jié)合讓數(shù)據(jù)結(jié)論的呈現(xiàn)更為生動(dòng)形象。除了結(jié)論呈現(xiàn)外，還可以呈現(xiàn)觀點(diǎn)、建議、措施等。

二、如何做數(shù)據(jù)分析

做數(shù)據(jù)分析：明確需求主要是與他人溝通與需求相關(guān)的一切內(nèi)容，并清晰準(zhǔn)確地理解和表達(dá)相關(guān)內(nèi)容。

在需求溝通中，通過(guò)掌握需求的核心內(nèi)容，可以減少反復(fù)溝通。需求的核心內(nèi)容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時(shí)間五個(gè)方面來(lái)確定。此外，在溝通的過(guò)程中，可以適當(dāng)提出自己的想法，讓需求更加清晰立體。

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數(shù)據(jù)分析

是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

三、如何做數(shù)據(jù)分析

做數(shù)據(jù)分析，需要從數(shù)據(jù)和分析兩個(gè)方向共同入手：

1、數(shù)據(jù)培養(yǎng)

數(shù)據(jù)培養(yǎng)是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)建設(shè)，不是什么數(shù)據(jù)都可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的，企業(yè)在注重?cái)?shù)據(jù)量的積累的同時(shí)，還要注重?cái)?shù)據(jù)積累的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)培養(yǎng)的意識(shí)和任務(wù)要求相結(jié)合，自上而下推行數(shù)據(jù)培養(yǎng)的機(jī)制。

舉個(gè)例子，很多企業(yè)意識(shí)到了信息化、數(shù)字化建設(shè)的重要性，將部署商業(yè)智能BI進(jìn)行信息化建設(shè)提上了日程。但在商業(yè)智能BI項(xiàng)目規(guī)劃時(shí)，很容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)根本沒有部署商業(yè)智能BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可視化的條件，原因就是數(shù)據(jù)缺漏、錯(cuò)誤頻出，相關(guān)的業(yè)務(wù)部門系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)也沒有建設(shè)，缺少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這就是沒有把數(shù)據(jù)培養(yǎng)做起來(lái)的后果。

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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

想要培養(yǎng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須提前做好數(shù)據(jù)培養(yǎng)規(guī)劃，動(dòng)員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)的管理機(jī)制。這不是什么短期內(nèi)就能完成的工作，而是需要員工在日常業(yè)務(wù)活動(dòng)中，按照統(tǒng)一的流程、規(guī)范來(lái)生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)，長(zhǎng)期堅(jiān)持下來(lái)，在業(yè)務(wù)活動(dòng)中沉淀數(shù)據(jù)，按照規(guī)范化、流程化、標(biāo)準(zhǔn)化逐步填補(bǔ)企業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫(kù)。

當(dāng)然，讓員工執(zhí)行數(shù)據(jù)培養(yǎng)任務(wù)不能只靠規(guī)定來(lái)強(qiáng)制執(zhí)行，要建立完善的獎(jiǎng)懲制度，將數(shù)據(jù)作為日常的考核指標(biāo)。同時(shí)，企業(yè)還應(yīng)該部署業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，讓企業(yè)的財(cái)務(wù)、銷售、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等不同部門員工有數(shù)據(jù)培養(yǎng)的工具，在完成業(yè)務(wù)活動(dòng)后自動(dòng)傳輸數(shù)據(jù)，將日常業(yè)務(wù)過(guò)程、流程中的數(shù)據(jù)沉淀到系統(tǒng)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2、分析方法

分析方法是有效利用數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的重要手段。如果沒有數(shù)據(jù)分析方面的人才和熟練的分析方法運(yùn)用，即使有再好的數(shù)據(jù)，也無(wú)法轉(zhuǎn)化為富有價(jià)值的信息。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，數(shù)據(jù)分析人員必須熟練掌握主流的分析方法，比如對(duì)比分析、象限分析、趨勢(shì)分析、描述性分析、預(yù)測(cè)分析等。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，人類天生就對(duì)數(shù)字的大小有很強(qiáng)的敏感性，拿一組沒有任何標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)展示，人們一眼看過(guò)去就會(huì)分析出它們的大小差異，如果這些數(shù)據(jù)之間相互有關(guān)聯(lián)，那這就是有效的對(duì)比分析。

數(shù)據(jù)分析怎么分析（數(shù)據(jù)分析表怎么做）

分析方法-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

一般用到對(duì)比分析，通常是在選定的時(shí)間區(qū)域內(nèi)，對(duì)比業(yè)務(wù)在不同情況下的差異，分析出業(yè)務(wù)是進(jìn)行了增長(zhǎng)還是發(fā)生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時(shí)候就要深入分析為什么環(huán)比銷量會(huì)減少，可以考慮調(diào)取今年3月和去年3月的產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量，看看是不是生產(chǎn)環(huán)比下降，導(dǎo)致銷量較少。同理，還可以把供應(yīng)鏈、經(jīng)銷商、人流量等等都拿進(jìn)行對(duì)比分析，確認(rèn)到底是什么影響了銷量。

總之，對(duì)比分析的優(yōu)勢(shì)就是能夠很清晰地分析不同數(shù)值之間的差異，從而得到這些差異背后形成的原因。

派可數(shù)據(jù) 商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)

四、如何開展數(shù)據(jù)分析

1、數(shù)據(jù)分析啟動(dòng)前，要先設(shè)定明確、可拆解的目標(biāo)，需要清除知道自己做數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)。

2、數(shù)據(jù)挖掘，善用工具可以帶來(lái)大量的數(shù)據(jù)積累。

3、運(yùn)營(yíng)者需要對(duì)數(shù)據(jù)保持高度敏感，在中小企業(yè)還沒有技術(shù)能力去做數(shù)據(jù)監(jiān)控的時(shí)候，要通過(guò)報(bào)表、明細(xì)去洞察數(shù)據(jù)的異常。

4、數(shù)據(jù)處理。挖掘數(shù)據(jù)的過(guò)程中，很多數(shù)據(jù)屬于原始數(shù)據(jù)，并不是每個(gè)數(shù)據(jù)都對(duì)當(dāng)前分析目標(biāo)有用，那就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理。

5、數(shù)據(jù)處理過(guò)后，就可以開始數(shù)據(jù)分析了。數(shù)據(jù)分析需要聚焦在業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和用戶上，不要為了分析而分析。

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