Question

如何做好数据分析工作呢

Answer 1

要做好数据分析工作，需要从数据和分析两个方向共同入手：

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

数据仓库-派可数据商业智能BI

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。

分析方法-派可数据商业智能BI

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。

Answer 2

搜狐博客
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凌云
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日志
2009-10-26
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如何做好数据分析
数据分析对于零售企业，可以从以下几个方面进行分析：
顾客分析：主要是指对顾客群体的购买行为的分析。如：客户细分（普通客户、会员客户、vip等），客户忠诚度分析，客户贡献结构分析、客流分析等。
顾客采购相关性分析（即商品分组布局分析，又叫购物篮子分析）
根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，从而根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销量，合理利用库存。如：顾客采购a商品的同时一般同时相应地要采购b商品，这样我们就将a商品和b商品尽可能的摆放在一起，在安排a商品采购的同时我们同时做好b商品的采购计划。
会员卡分析：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，从而更好的为会员进行服务，提高会员的忠诚度，进而保持、提高会员的消费额。
供应商分析
主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。比如：分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，可以考虑将他们改为购销，从而降低成本。
库存分析模型
库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。包括：库存结构情况分析，库存流动与库存量比较分析，库存与效益情况分析，合理库存区间分析，当前库存健康状况，库存损耗分析等。
数据挖掘专题－客户关系管理
客户聚类分析：根据客户资料的集中程度由系统进行自动分群，分群后的每一组客户均具备某些共同特征可以据此拟定差异化营销策略。
客户行为分析：
客户贡献度分析
客户忠诚度预测
购物行为分析
关联规则分析
当然还有很多方面.