数据仓库|零基础入门数据分析，看这篇文章就够了数据仓库

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数字化时代的到来，让数据成为商业世界中的核心要素，并且随着社会数字化程度的加深，总体的数据量飞速增长，根据IDC的统计预测， 2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB ，占全球的27.8% 。
数据量的增加，也让企业迫切想要将这些海量的数据转化为可用的信息，实现数据价值，对其进行利用。最直接的数据利用方式就是数据分析，通过数据分析企业可以将业务数据变为状况信息，支撑发展决策。
数据分析的概念数据分析的定义其实很简单，从字面意思上我们就能知道数据分析就是指对数据进行分析。延伸到实际的数据分析工作，其实就是对这个分析流程进行拓展，将
从数据收集到数据可视化的全流程进行覆盖，这就是现代的数据分析。
【数据仓库|零基础入门数据分析，看这篇文章就够了】
数据分析 - 派可数据BI
企业分析人员可以通过不同统计分析方法对海量的业务数据进行归纳总结，挖掘出数据背后隐含的深层信息，提炼出对企业有价值的决策信息，并制作成制作数据可视化分析报告，让企业得以健康发展。
数据分析的要点数据分析是由“数据”和“分析”两个词组合形成的，这两个词也是实际数据分析中的关键，企业可以从中了解数据分析的要点，为日后分析进行准备。
1、数据培养
数据是数据分析的关键，也是数据分析的必要前提条件，毕竟没有数据分析也无从谈起。不过业务数据是需要企业在日常经营管理中慢慢积累的，企业必须有培养数据的意识，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。

数据仓库 - 派可数据BI
想要培养高质量的数据，必须提前规划数据管理体系，动员企业全体员工共同完成数据的培养。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的模板、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，数据就能以数据分析的形式，反过来促进业务活动的进步。
当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务系统及商业智能BI ，将业务数据从系统数据库中抽取，通过ETL和数据模型对数据进行处理，分类分级统一储存到数据仓库中。
2、分析方法
根据不同需求选择合适的分析方法也是数据分析的关键，常见的分析方法有对比分析、象限分析、趋势分析等，分析人员必须了解主流的分析方法，下面拿对比分析举个例子。
人类天生就会数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。
一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

可视化分析 - 派可数据BI
例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。