“工欲善其事,必先利其器”,本篇是系列文章的开篇,小编将结合5W1H分析法和大家聊一聊数据分析这件事。

What. 数据分析是什么?

从概念上讲,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,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,也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

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数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广,是数学与计算机科学相结合的产物。

简单来说,数据分析是对数据的汇总、提炼、理解和消化,从一堆数字中挖掘其内在的联系、因果和规律的过程。

Where.数据分析用在哪里?

数据分析的前提是有数据和分析工具,只要满足这两点不管是企业、个人(学生)还是研究院都可以进行分析。

广义来说,数据分析无处不在,狭义来说,主要针对企业经营状况来做分析。

When. 数据分析什么时候用?

基于Gartner总结提炼的数据分析框架,我们可以从2个方面4小类来解答:

第一类是想要“知道当下发生的事情及其发生原因”。

1)描述性分析:发生了什么

对原始数据进行汇总,获得对数据的初步感知,从而转化为报表,主要作用是对历史数据提供有价值的见解。比如基本的统计量、总体样本、各种分布的即席查询就能完成描述性分析的任务。

示例:以销售分析为例,常规的日报、周报、月报就是描述性分析。

2)诊断性分析:为什么会发生

基于第一步了解了基本情况,但这还远远不够,需要具体知道好在哪里,差在哪里,是什么原因引起的。借助可视化的手段,进一步地去观看数据的分布规律,挖掘问题根源,识别依赖关系、找出相关的影响因子是诊断性分析的目的。

通过数据分析中常用的联动、钻取、筛选、预警等方式,改变分析的颗粒度与视角,从而挖掘更深层次的数据价值。

示例:时间上,从月度销售钻取分析每日的销售走势;地域上,从省级销售分析到市级,再结合量级、阈值进行相应的考核。

第二类是“知道发生了什么,还要知道为什么,以及通过已知推断未来可能会发生什么”。

3)预测性分析:什么可能会发生

预测性分析会根据前两类的结果对业务进行指导,并以此验证数据洞察的猜测。其准确性高度依赖于数据质量、业务状态的稳定性,需要持续优化数据分析模型。

示例:假设本月销量环比、同比皆处于负增长,通过前两类的分析可以定位是某供应商的订单到货率不足所导致。通过建模调参输入该供应商的平均到货率,可以推测,若保持现状,本月销量将持续下降20%。

4)处方性分析:该做些什么

有了前几个步骤的分析结果,我们就可以运筹帷幄,在问题发生之前采取措施。结合历史数据和外部信息,利用机器学习和相关业务规则,以及通过算法来“对症下药”进行处方性分析。

示例:吸取商品大面积缺货的教训,根据半年的历史销售数据来预测未来1周的销售情况,提供采购部门较为准确的订货信息,助力企业及时协调供应商供货,确保库存安全。

Who. 谁来进行数据分析?

企业数据分析过程中常常面临:

业务人员,不知道数据分析能够做什么,不能够做什么;
数据分析师,不知道从哪些方面,哪些角度去分析数据;
而管理者,拿到分析结果后,不知道怎样解读数据,使用分析结果。

明确业务场景的问题是什么,结合数据分析的目的,掌握相关的数据分析工具,是能够进行数据分析最佳前提条件。

由此可见,“数据分析无限制”,不管是专门的数据分析师,还是业务方,甚至是企业的领导都能够进行数据分析。

Why. 为什么要做数据分析?

古人常说“三思而后行”,数据分析也是一样,如果没有紧扣分析的目的,那么分析也就没有任何意义了,甚至还会产生错位的结论。

当我们沉浸到分析本身时,往往会淡忘最初的分析目的。例如老板需要一份销售分析的年报,你可能会为了探究部分特殊数据而耗费过多精力导致偏离原本的分析目标。所以,如果忘记分析的目的,盲目地去搜集数据,即使表面上做出了分析报告,也无法得到与目的相符的分析结果。

“为什么要做数据分析”,不仅在分析之前需要确认,更需要贯穿整个分析过程。

抛一个思考点,不知道大家有没有想过什么叫做“问题”?

在实际业务中,例如门店销量下降,毛利率低,会员消费占比低等等这些我们都称为问题。所谓问题,就是指“理想状态”和“当前状态”不符合,能通过某个可量化的标准来判别是否属于问题。

而数据分析就是找到问题、分析并解决问题的一把好手,能够帮助企业经营者去发现日常营运中可以改善的点,从而指导决策,促使企业制定改善的措施,形式良性闭环。

对于企业来说,数据分析能够最大化地发挥出数据背后的价值和魅力,可谓是经营必备小能手,谁能不爱呢?

对于个人的职业发展来说,不管是否是专门的分析岗,数据分析能力和数据思维都是职场必备技能,助你走上升职加薪的可靠伙伴。

How. 怎么样进行数据分析?

数据分析有哪些方法论?
数据分析的具体步骤有哪些?
数据分析的具体案例有什么?
怎么样告别数据分析的误区?
数据分析常用的小技巧有哪些?
怎么样用数据思维来准确定位问题?
......

相信这些都是大家期望了解的内容,而整个《数据思维实战》系列也将一一揭晓答案,敬请期待!

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