怎么做數據分析(怎么做數據分析報告)

怎么進行數據分析

進行數據分析：

1、要求明確：準確

明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容，并清晰準確地理解和表達相關內容。

在需求溝通中，通過掌握需求的核心內容，可以減少反復溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外，在溝通的過程中，可以適當提出自己的想法，讓需求更加清晰立體。

2、確定思路：全面、深入

分析思想是分析的靈魂，是細化分析工作的過程。分析思路清晰有邏輯，能有效避免反復分析問題。從分析目的出發，全面、深入地拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的分析框架。

3、處理數據：高效

當我們進行數據分析時，我們可能會得到混亂的數據，這就要求我們清潔、整理、快速、準確地加工成適合數據分析的風格。

此時需要使用數據分析軟件以工作流的形式提取數據模型的語義，通過易于操作的可視化工具將數據加工成具有語義一致性和完整性的數據模型。系統支持的數據預處理方法包括：采樣、拆分、過濾和映射、列選擇、空值處理、并行、合并行、元數據編輯、JOIN、行選擇、重復值去除等。

4、數據分析：合適的數據

分析數據在分析過程中的地位是首要任務。從分析的目的出發，運用適當的分析方法或模型，使用分析工具分析處理過的數據，提取有價值的信息。

5、顯示數據：直觀

展示數據又稱數據可視化，是以簡單直觀的方式傳達數據中包含的信息，增強數據的可讀性，讓讀者輕松看到數據表達的內容。

6、寫報告：建議落地，邏輯清晰

撰寫報告是指以文件的形式輸出分析結果，其內容是通過全面科學的數據分析來顯示操作，可以為決策者提供強有力的決策依據，從而降低操作風險，提高利潤。

在撰寫報告時，為了使報告更容易閱讀和有價值，需要注意在報告中注明分析目標、口徑和數據來源；報告應圖文并茂，組織清晰，邏輯性強，單一推理；報告應反映有價值的結論和建議。

7、效果反饋：及時

所謂效果反饋，就是選擇合適有代表性的指標，及時監控報告中提出的戰略執行進度和執行效果。只有輸入和輸出才能知道自己的操作問題點和閃點，所以效果反饋是非常必要的。反饋時要特別注意兩點，一是指標要合適，二是反饋要及時。

如何做數據分析？

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只制作一個簡單的數據趨勢圖，但并不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背后的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然后選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標準。對于高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，并從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據并找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

如何做好數據分析？

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎么做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那么就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那么可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各占多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那么就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然后薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

下圖為渠道銷量分析，為渠道支持提供數據支撐。

2、降成本

例如通過數據分析實現對財務和人力的管理，從而控制各項成本、費用的支出，實現降低成本的作用。

下圖為生產成本分析，了解成本構成情況。

下圖為期間費用預實對比分析，把控費用情況。

3、提效率

每個企業都會出具相關報表，利用數據分析工具，如數鑰分析云，不懂技術的業務人員也能夠通過簡單的拖拉拽實現敏捷自助分析，無需業務人員提需求、IT人員做報表，大大提高報表的及時性，提高了報表的使用效率。

通過數據分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動看板，隨時隨地透視經營，提高決策效率。

4、控風險

預算是否超支？債務是否逾期？是否缺貨了、斷貨了？客戶的回款率怎么樣？設備的運行是否正常？哪種產品是否需要加速生產以實現產銷平衡？...其實，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過數據分析，能夠幫助企業進行實時監測，對偏離了預算的部分、對偏離了正常范圍的數值能夠進行主動預警，降低企業風險。

下圖為稅負率指標，當綜合稅負率過高，可以實現提示和預警。

下圖為重要指標預警，重點監控項目的毛利率。

如何做數據分析

做數據分析，需要從數據和分析兩個方向共同入手：

1、數據培養

數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什么數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統數據庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的后果。

數據倉庫-派可數據商業智能BI

想要培養高質量的數據，必須提前做好數據培養規劃，動員企業全體員工共同完成數據的管理機制。這不是什么短期內就能完成的工作，而是需要員工在日常業務活動中，按照統一的流程、規范來生產、管理數據，長期堅持下來，在業務活動中沉淀數據，按照規范化、流程化、標準化逐步填補企業的關鍵數據庫。

當然，讓員工執行數據培養任務不能只靠規定來強制執行，要建立完善的獎懲制度，將數據作為日常的考核指標。同時，企業還應該部署業務信息系統，讓企業的財務、銷售、生產、運營等不同部門員工有數據培養的工具，在完成業務活動后自動傳輸數據，將日常業務過程、流程中的數據沉淀到系統后臺數據庫中。

2、分析方法

分析方法是有效利用數據、實現數據價值的重要手段。如果沒有數據分析方面的人才和熟練的分析方法運用，即使有再好的數據，也無法轉化為富有價值的信息。進行數據分析前，數據分析人員必須熟練掌握主流的分析方法，比如對比分析、象限分析、趨勢分析、描述性分析、預測分析等。

舉個簡單的例子，人類天生就對數字的大小有很強的敏感性，拿一組沒有任何標識的數據展示，人們一眼看過去就會分析出它們的大小差異，如果這些數據之間相互有關聯，那這就是有效的對比分析。

分析方法-派可數據商業智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什么環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什么影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背后形成的原因。

派可數據 商業智能BI可視化分析平臺

如何做數據分析

做數據分析：明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容，并清晰準確地理解和表達相關內容。

在需求溝通中，通過掌握需求的核心內容，可以減少反復溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外，在溝通的過程中，可以適當提出自己的想法，讓需求更加清晰立體。

數據分析

是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

如何進行有效的數據分析

首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什么是數據分析;

什么是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。

專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。

那么，我們做數據 分析的目的是什么呢？

事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。

數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析

工作中我們運用數據分析的作用有哪些？

1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等

2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便于解決問題

3、預測分析：針對以后的運營情況做出分析報告，對公司以后的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。

最重要的一點：

我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？

然后，我們來看數據分析的六部曲

1、明確分析目的和思路：

這一定很重要，你想通過數據分析得到什么，你想通過數據分析告訴別人什么，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。

2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。

3、數據處理：

主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。

4、數據分析：

首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。

5、數據展現：

數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點

6、撰寫報告：

數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。