企業如何理智的進行數據分析

數據分析是基于商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。

其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。

1、明確分析目的與框架

一個分析項目，你的數據對象是誰？商業目的是什么？要解決什么業務問題？數據分析師對這些都要了然于心。

基于商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。

2、數據收集

數據收集是按照確定的數據分析和框架內容，有目的的收集、整合相關數據的一個過程，它是數據分析的一個基礎。

3、數據處理

數據處理是指對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，它是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，也在一定程度上取決于數據倉庫的搭建和數據質量的保證。

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化等處理方法。

4、數據分析

數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，為商業目提供決策參考。

到了這個階段，要能駕馭數據、開展數據分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常規數據分析方法，最基本的要了解例如方差、回歸、因子、聚類、分類、時間序列等多元和數據分析方法的原理、使用范圍、優缺點和結果的解釋；其二是熟悉數據分析工具，Excel是最常見，一般的數據分析我們可以通過Excel完成，后而要熟悉一個專業的分析軟件。

5、數據展現

一般情況下，數據分析的結果都是通過圖、表的方式來呈現，俗話說：字不如表，表不如圖。。借助數據展現手段，能更直觀的讓數據分析師表述想要呈現的信息、觀點和建議。。

常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點圖、雷達圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6、撰寫報告

最后階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。

一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

另外，數據分析報告需要有明確的結論、建議和解決方案，不僅僅是找出問題，后者是更重要的，否則稱不上好的分析，同時也失去了報告的意義，數據的初衷就是為解決一個商業目的才進行的分析，不能舍本求末。

知道了什么是數據分析，那么什么樣的數據才是有意義的？

谷歌的宗旨是“組織全球信息，使人人皆可訪問它們并從中獲益?！瘪R克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）最近表示，在全球化和知識經濟日益受到重視的當今世界，Facebook致力于一個新的使命：“理解這個世界”。這些目標的確很大。

企業渴望更好地理解社會，這不足為怪。畢竟，了解與客戶行為及社會文化相關的信息，這對企業經營來說是必不可少的?？墒菃栴}在于，如果它們聲稱計算機能夠組織我們的所有數據，或能夠向我們提供關于流感、健康或社會關系等各方面的完整理解，那么，它們從根本上小看了“數據”和“理解”的意義。

人們的行為情境

如果你對一個領域高度熟悉，有能力填補信息空白并想象人們的行為原因，那么“數據”將是有用的。換句話說，如果你能夠想象并重建人們的行為的發生情境，你所觀察到的行為才是有意義的。如果缺乏對行為情境的了解，就不可能推出任何因果關系，也不可能理解人們的行為原因。不過，真實世界并不是一個實驗室。要確保你對陌生世界的情境有所了解，唯一的途徑是實地觀察并內化和解釋正在發生的每一件事。

人們的背景知識

如果說大數據擅長觀察人們的行為，那么它不擅長的就是理解人們對每樣事物的背景知識。涉及人們的內在能力、無意識和背景知識，它們控制著人們的大多數行為。跟周圍的事物一樣，這些不可見的背景知識只有在觀察者主動去看的情況下才能被發現。不過，它們卻對每個人的行為有著重要影響。它能夠解釋事物與人的聯系，以及事物對人的意義。

人類學及社會科學中有大量觀察和解釋人類行為的方法。研究人員不但觀察人的行為，而且考查他們所處的情境和他們擁有的背景知識。這些方法有一個共同的特點：它們要求研究者深入混亂而真實的人類生活。

有時，走進真實的生活會得到更好的結果。有時，我們必須要丟下電腦。

懂得了怎么做數據和什么樣的數據才有意義，接下來要做的是為數據分析瘦身！

商業數字化的今天，越來越多的公司開始倡導‘用數據說話’，利用數據分析來幫助公司進行商務運營和制定決策。但如果一個公司試圖對所有可能收集到的數據進行分析或者期望用數字來解決一切問題，那便又陷入了另一個極端，讓自己受到數據分析復雜性的困擾。公司應該利用簡單有效的數據分析方法幫助其在已有的業務認知基礎上更好地作出商務決策。

第一步，提高數據生產

更快的數據＝更快的認知＝更快的結果。通過建立一個可以快速融合大數據的混合科技數據服務平臺來自動化并加速數據的產生和更新。這樣的環境能夠幫助企業更好地運轉和管理業務，并使大量數據在企業內部更好地流通。實時的數據分析可以幫助公司更快地制定決策并提高服務質量。

第二步，利用分析工具

商業智能和數據可視化。商務智能的核心就是將數據分析融入公司運營中來優化的決策制定并提高業績。商務智能通過合適的數據、時機和媒介，用直觀明了的可視化方式向公司決策者展示他們需要的分析結果，幫助他們更好地理解數據分析結果并進一步優化決策分析。

通過數據挖掘技術，公司可以更好地探索出原本不是很明顯的數據變化趨勢，以此來優化商業決策。

利用數據分析應用程序可以讓公司管理者直接有效地進行數據分析，幫助他們更好地按照數據分析結果來作出商業決定。這些應用程序可以針對不同行業，也可以靈活機動地滿足公司內部不同人群的需要：從市場部到財務部，從公司管理層到中層。

機器學習能夠去除數據建模中的人員影響因素，更直觀地預測客戶行為和企業業績。通過大量的數據和強大的運行能力，智能軟件可以結合數據科學和認知科技幫助機器作出更好的決定。

第三步，每個公司利用數據分析制定決策的道路都是獨一無二的

商務目標、科技、數據形式、數據來源等很多因素都會影響數據分析，這些因素也在隨時間不斷變化。通常，公司可以按照不同的商業問題的本質采用兩種方法。

第一，如果商業問題很明確而且有已經存在的解決方法，采用以假驗為基礎的方法，用對照組測試結果，然后再進一步將分析結果應用到更大的顧客群中。

第二，如果商業問題很明確，但是沒有已知的應對方法，那么公司可以采用一些數據挖掘的方法，從數據中尋找規律以及因素之間的關聯性。當商業問題較多時，公司首先應該關注解決哪個問題能給公司帶來最大的價值，然后按照已有的知識來選擇是假驗法還是挖掘法。

以數據分析結果為導向的運營思路可以幫助公司決策者優化決定，但是過猶不及，紛繁復雜的數據分析也許也會擾亂決策制定。有時候，去繁就簡，才能更好地利用數據，看清海量數據背后隱藏的商業秘密。

商業數字化時代，企業數據分析要理智！