想要培养高质量的数据 , 必须提前做好数据培养规划 , 动员企业全体员工共同完成数据的管理机制 。 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 , 按照统一的流程、规范来生产、管理数据 , 长期坚持下来 , 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 。
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信息系统 , 让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具 , 在完成业务活动后自动传输数据 , 将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中 。
2、分析方法
分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段 。 如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用 , 即使有再好的数据 , 也无法转化为富有价值的信息 。 进行数据分析前 , 数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法 , 比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等 。
举个简单的例子 , 人类天生就对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 。
【台式机|数据处理时代,数据分析成为基础建设】
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
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 。
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 。
总之 , 对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异 , 从而得到这些差异背后形成的原因 。
数据分析的基本步骤数据分析的基本步骤包括明确需求、数据收集、数据处理、数据分析以及数据展现 。
1、明确需求
数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程 , 在实际的数据分析过程中需要了解业务情况 , 明晰行业知识 , 和业务高度结合 。
所以数据分析的第一步就是根据数据分析要求 , 对业务需求进行分析 , 将其拆分为不同层级、不同主题的任务 , 根据业务的数据指标、标签等 , 划分出不同优先级 , 为下一步取数做好准备 。
数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
业务指标和数据一一对应是需求确认环节的关键 , 数据分析人员可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等 , 对数据质量进行调研 , 进行试点评估 , 将数据分析的准确性最大化 。
2、数据收集
分析人员在进行数据分析前 , 应该提前收集好任务所需的数据 , 做好分析前的准备工作 。 在这个阶段 , 分析人员可以联合技术人员 , 将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来 , 准备进行数据分析 。
指标管理 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
在准备数据的过程中 , 分析人员可以对业务数据进一步确认 , 和一线业务人员进行沟通协作 , 确认数据和业务指标之间相互贴合 , 数据也和业务变化一致 。 然后可以思考数据之间的关联 , 将关键数据整理进行标记 。
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