数据分析的作用有哪些？-九数云BI

目前很多互联网公司都有数据分析岗位，但是真正让数据分析产生业务价值的公司少之又少。因此，本文结合作者自己多年数据分析的经验和理解，来谈谈数据分析的作用有哪些，希望给从事数据分析工作或者对数据分析感兴趣的读者提供一个思考数据分析价值的框架。

一、数据分析为什么如此重要

对于toC类产品，由于覆盖的用户范围广、用户基数大，用户千差万别，背景各异。我们又很难对用户进行透彻的了解(问卷调查也只能覆盖一部分用户，并且问卷调查得出的结论可能不一定真实反映整体用户情况)，因此产品怎么更好地服务于用户、真正对用户产生价值是每个提供toC产品与服务的公司非常头痛的问题。幸好，数据分析为我们了解用户打开了一扇窗，用户在产品上的操作行为为我们了解用户提供了“蛛丝马迹”，用户的操作行为也是用户最真实意图的反馈，通过分析用户行为，我们可以对用户进行更加细致的了解，最终指导我们更好地迭代产品为用户提供更好的服务体验，通过用户行为分析获得的认知，也可以指导我们更好地运营内容及用户。通过更好地服务用户，借助合适的变现手段，最终产生商业价值。

深刻地理解和认识数据分析的作用有哪些，可以更好地帮助我们发展业务。

二、数据分析的作用

所谓数据分析，就是利用一些数据分析工具、手段、方法或者思维，从海量和异构的数据中发现规律，从而揭示出数据背后的真相，为我们提供决策的依据，指导业务发展。从数据分析本身的方法和形式来看，数据分析的作用体现在如下6个层面。

1.展示

通过将一些重要的日常关键指标，比如每日新增用户数、DAU(Daily Active User)、会员用户活跃度、会员购买率等，通过数据可视化的方式展现出来，可以让公司老板或者业务负责人对整体核心数据有一个整体的了解，能够把握大的趋势。这类数据分析的产出一般通过数据报表、DashBoard等方式呈现出来。阿里双十一大屏实时展示总成交量(GMV)就属于这类价值产出形式(见下图)。

不同公司由于业务属性不一样，需要展示的数据指标也会差别较大，甚至同一公司在不同发展阶段，需要了解的数据也都不一样。对于初创公司，可能会比较关注新增、日活、渠道发展与留存等，对于成熟阶段的公司，可能会更多关注商业变现相关的指标，如会员发展、会员留存、客单价、广告库存等。

2. 解释

数据分析的作用有哪些，通过数据分析，我们可以对产品或者用户行为中的一些现象或者数据变化进行解释，让我们知道现象发生或者数据波动的原因。比如某个版本发布后发现APP打开的crash率提升了，通过数据分析不同硬件设备的crash率，发现在某个型号的硬件设备上crash率非常高，比之前版本高很多，那么可能就是这款设备上的兼容性测试存在问题，导致APP更容易crash。

数据分析的解释价值，更多是比较简单的情况导致的问题或者异常，也就是原因是单方面的，这种问题往往容易发现，通过简单数据分析就可以搞定，而下面的归因分析可能就是更加复杂的情况了。

3. 归因

归因不像上面的解释，可能引起的原因是多方面的，复杂的，归因分析需要找到引起问题的主要原因，通过解决主要矛盾来避免问题恶化或者提升数据指标，比如找出用户流失率高的原因。这些分析原因的过程及总结可以沉淀为对产品和用户的深刻洞察。

不管是解释还是归因，都需要进行多维度的分析比较，将核心指标层层拆解，从中发现问题的蛛丝马迹。并且需要丰富的业务知识和数据分析技巧，才能从纷繁无渣的现象中发现问题的本质。

4. 预测

数据分析的作用有哪些，预测是对产品未来趋势的判断，有了精准的判断可以指导经营活动。比如，如果我们可以相对精准地预测广告库存，就可以指导我们更好地进行广告的销售与投放。预测DAU、销量、订单量等等都是常用的形式。

数据指标的预测需要构建数学模型(比如时间序列模型)，我们通过历史数据和提取的重要特征来构建模型，具体选择什么维度作为特征，需要行业经验及对相关预测问题有深刻的理解，因此对数据分析师有一定的要求，不只是简单的数据分析，需要懂机器学习或者熟悉业务特征。

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