什么是数据分析？一文拆解商业数据分析全流程！

Q：什么是数据分析？

A：说白了，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，提取有价值的信息和形成结论，以帮助人们做出决策的过程。

Q：为什么要进行数据分析的原因？

A：数据分析可以帮助发现业务流程中的问题，如效率低下、成本过高、质量不稳定等，同时也能揭示潜在的机会，帮助企业更好地了解竞争对手、市场动态和客户需求。

在发展迅猛的数字化时代，毋庸置疑，数据分析作为挖掘数据价值的核心手段，正深刻地影响着企业的决策、运营和发展。今天，咱们就深入聊聊数据分析的三大要素、商业数据分析的实施方法以及所能带来的相关成效。

一、什么是数据分析？

（一）数据

数据的重要性 数据是数据分析的基石，没有高质量的数据，一切分析都将成为无源之水。企业在日常运营过程中会产生大量的数据，这些数据涵盖了业务的各个方面，如销售数据、客户数据、生产数据等。准确、完整的数据能够真实地反映企业的运营状况，为分析提供可靠的依据。

数据的来源与类型 数据来源广泛，包括企业内部的业务系统、数据库，以及外部的公开数据源、第三方数据提供商等。数据类型也多种多样，主要分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据通常以表格形式存在，具有明确的字段和格式，如数据库中的客户信息表、销售订单表等；非结构化数据则包括文本、图片、音频、视频等，如客户的评论、社交媒体上的帖子等。不同类型的数据需要采用不同的处理和分析方法。

数据的质量与管理 数据质量直接影响分析结果的准确性和可靠性。高质量的数据应具备准确性、完整性、一致性和及时性等特点。为了保证数据质量，企业需要建立完善的数据管理体系，包括数据采集、存储、清洗、整合等环节。

（二）分析方法

常见的分析方法 数据分析方法多种多样，常见的包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。描述性分析主要用于对数据进行概括和总结，如计算平均值、中位数、标准差等统计指标，制作图表展示数据的分布和趋势。诊断性分析则是深入探究数据背后的原因，找出问题的根源。预测性分析利用历史数据和统计模型，对未来的趋势和结果进行预测，如预测销售额、客户流失率等。规范性分析则是在预测的基础上，提供决策建议，指导企业采取最优的行动方案。

分析方法的选择 选择合适的分析方法取决于分析的目的、数据的特点和业务的需求。如果需要找出问题的原因，诊断性分析更为合适；如果要预测未来的趋势，预测性分析则是关键；如果要制定决策方案，规范性分析必不可少。

分析方法的创新与发展 随着科技的不断进步，数据分析方法也在不断创新和发展。人工智能和机器学习技术的应用，使得数据分析能够处理更复杂的数据和问题，提高分析的准确性和效率。深度学习算法可以自动从大量数据中学习特征和模式，进行图像识别、语音识别等任务；强化学习算法可以通过与环境的交互，不断优化决策策略。在此过程中，业务人员通常会借助大数据分析工具FineBI推进工作，FineBI可连接 30 多种数据源，如数据库、Excel 文件等，整合多源数据，打破企业数据孤岛。同时，它以业务包形式进行数据管理，支持数据分类、可视化管理表数据，还能智能关联表间字段，且关联一次可多次使用，方便用户快速获取和管理所需数据。

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（三）分析人员

分析人员的技能要求 分析人员是数据分析的执行者，他们需要具备多方面的技能。首先，要具备扎实的数学和统计学基础，能够理解和运用各种分析方法和模型。其次，要掌握数据分析工具和技术，如 SQL、Python、R 等编程语言，以及 Excel、Tableau、FineBI 等数据分析软件。

分析人员的思维方式 分析人员需要具备批判性思维和逻辑思维能力。批判性思维能够帮助他们对数据和分析结果进行客观的评估和质疑，避免盲目相信数据和模型。逻辑思维能力则能够使他们在分析过程中，按照合理的步骤和方法进行推理和判断，得出准确的结论。

分析人员的团队协作 数据分析往往需要团队协作完成，分析人员需要与业务人员、技术人员等密切合作。与业务人员合作，能够更好地了解业务需求和问题，确保分析的方向和结果符合企业的实际情况；与技术人员合作，能够解决数据采集、存储、处理等方面的技术问题，保证分析的顺利进行。点和需求。

二、商业数据分析怎么做？

纸上得来终觉浅，下面我就拿FineBI举个例子，看看它究竟是如何助力商业数据分析的。

（一）明确分析目标

与业务目标相结合 商业数据分析的目标必须与企业的业务目标紧密结合。企业的业务目标可能包括提高销售额、降低成本、提升客户满意度等。在明确分析目标时，要将这些业务目标转化为具体的数据分析问题。

确定分析的范围和重点 明确分析的范围和重点，避免分析过于宽泛或陷入无关的细节。同时，要根据业务需求和问题的重要性，确定分析的重点，如重点关注哪些产品的销售情况、哪些地区的市场潜力等。

（二）数据收集与整理

数据收集 根据分析目标，收集相关的数据。数据可以来自企业内部的各个业务系统，如销售系统、财务系统、客户关系管理系统等，也可以来自外部的数据源，如市场调研机构、行业协会等。在收集数据时，要确保数据的准确性、完整性和及时性。

数据整理 对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等操作。数据清洗是去除数据中的噪声、错误和重复数据，提高数据的质量。数据转换是将数据进行格式转换、编码转换等，使其适合分析的要求。FineBI能够将不同来源的数据进行合并和关联，形成一个统一的数据集。

（三）数据分析与建模

选择合适的分析方法和模型 根据分析目标和数据特点，选择合适的分析方法和模型。如前所述，常见的分析方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等。在选择模型时，要考虑模型的准确性、可解释性和适用性。

进行数据分析和建模 运用选择的分析方法和模型对数据进行分析和建模。在分析过程中，要不断调整和优化模型，提高分析的准确性和可靠性。在使用线性回归模型预测销售额时，要通过调整模型的参数，使模型的预测结果与实际数据更加接近。

验证和评估分析结果 对分析结果进行验证和评估，确保结果的准确性和可靠性。可以采用交叉验证、对比分析等方法进行验证。

（四）结果呈现与沟通

选择合适的呈现方式 将分析结果以直观、易懂的方式呈现给相关人员。常见的呈现方式包括图表、报表、仪表盘等。图表可以清晰地展示数据的分布和趋势，如柱状图、折线图、饼图等；报表可以详细地列出分析的结果和相关的指标；仪表盘可以实时展示关键指标的变化情况，方便决策者进行监控和决策。数据分析工具FineBI拥有强大的可视化的功能，能自动识别数据表维度与指标，并支持个性化设置。基于图形语法设计改良，提供丰富的图表类型。此外，仪表板功能可将多个分析内容组合在一起，通过筛选器实现数据筛选、联动等关联分析1。

进行有效的沟通 与相关人员进行有效的沟通，确保他们理解分析结果和建议。在沟通时，要根据不同的受众对象，采用不同的沟通方式和语言。对于业务人员，要使用通俗易懂的语言解释分析结果和建议，强调对业务的影响和价值；对于技术人员，要详细介绍分析方法和模型的原理和过程。同时，要倾听他们的反馈和意见，根据反馈进行进一步的分析和调整。

三、数据分析的相关成效

总结

数据分析作为企业发展的重要驱动力，通过把握数据、分析方法和分析人员这三大要素，遵循科学的商业数据分析流程，能够为企业带来优化决策、提升运营效率和增强客户体验等显著成效。