什么是数据分析?——九数云

标签：什么是数据分析 | 发布时间： 2023-03-10 9:55:52

首先我们简单了解下数据分析常用方法，可以分为四类：

什么是数据分析一——从0到1搭建数据分析体系

大部分公司还处于此阶段，可能是全新搭建，也可能是新业务线搭建。

①搭建数据监控体系

搭建数据分析体系的第一步是搭建数据监控体系，定期查看业务发展情况，让业务发展结果可量化，可衡量。

通过这套监控体系，业务侧可以得到实时的效果反馈，根据业务效果指导业务决策；领导层可以了解业务发展情况，做到心中有数。

②根据业务监控体系，洞察业务问题

数据监控体系能让领导及业务相关同事了解业务结果。对于规模或比例变动较大的指标，数据分析师就需要了解业务原委：是行业变动导致？公司战略方向调整？还是市场格局发生变化？亦或是新技术巨变？公司产品迭代漏洞？对于行业、业务有深度理解，将有助于快速定位问题关键点。

③提出业务优化方案

根据对数据、业务理解及与业务部门沟通，提出可能的潜在影响因素的业务假设。对于明显影响效果的因素，优化之，如产品迭代中的漏洞等；对于不明朗、不确定因素，进行AB测试，根据数据反馈验证业务假设。

什么是数据分析二——数据分析工具化，产品化

从0到1搭建数据分析体系是解决“有数据可用”的问题；让数据分析产品化是解决“让数据易用”问题，是提升数据使用效率和发挥数据更大价值的手段。

常见的数据产品就是商业智能系统（Business Intelligence），也就是BI。

数据产品部门会根据数据使用情况，优先上线使用人数众多、对业务决策有关键影响的数据报表。

对于使用频繁，涉及人数较多的数据，数据分析师需要提出数据报表需求，供业务、产品、市场、财务等部门使用。

什么是数据分析三——支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索

如果说前两部分属于常规分析，什么是数据分析第三部分就是专项分析。

专项分析大多是一次性分析，使用频率低。专项分析的提出可能是部门要进行业务方向的新探索，可能是领导想要验证自己的新想法，可能是已有数据中反应出来的新问题。

要做专项分析，数据分析师需要自己获取数据，清洗加工数据，分析数据，得出数据结论。现有数据在时间维度、指标口径、新字段关联上都无法满足分析需求，而数据提取可能就要耗上几天时间。可谓“台上一分钟，台下十天功”！如果你有个“有想法”的领导，天天标新立异提需求，而你又不精通业务，无法马上判断是否具有分析意义和分析价值，那可真要披星戴月搞数据了。