以数据分析结果为导向的运营思路可以帮助公司决策者优化决定，但是过犹不及，纷繁复杂的数据分析也许也会扰乱决策制定。有时候，去繁就简，才能更好地利用数据，看清海量数据背后隐藏的商业秘密。

先说说到底什么是数据分析？

数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。

其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、明确分析目的与框架

一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。

基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。

4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。

到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件。

5、数据展现

一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。

常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。

知道了什么是数据分析，那么什么样的数据才是有意义的？

谷歌的宗旨是“组织全球信息，使人人皆可访问它们并从中获益。”马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）最近表示，在全球化和知识经济日益受到重视的当今世界，Facebook致力于一个新的使命：“理解这个世界”。这些目标的确很大。

企业渴望更好地理解社会，这不足为怪。毕竟，了解与客户行为及社会文化相关的信息，这对企业经营来说是必不可少的。可是问题在于，如果它们声称计算机能够组织我们的所有数据，或能够向我们提供关于流感、健康或社会关系等各方面的完整理解，那么，它们从根本上小看了“数据”和“理解”的意义。

人们的行为情境

如果你对一个领域高度熟悉，有能力填补信息空白并想象人们的行为原因，那么“数据”将是有用的。换句话说，如果你能够想象并重建人们的行为的发生情境，你所观察到的行为才是有意义的。如果缺乏对行为情境的了解，就不可能推出任何因果关系，也不可能理解人们的行为原因。不过，真实世界并不是一个实验室。要确保你对陌生世界的情境有所了解，唯一的途径是实地观察并内化和解释正在发生的每一件事。

人们的背景知识

如果说大数据擅长观察人们的行为，那么它不擅长的就是理解人们对每样事物的背景知识。涉及人们的内在能力、无意识和背景知识，它们控制着人们的大多数行为。跟周围的事物一样，这些不可见的背景知识只有在观察者主动去看的情况下才能被发现。不过，它们却对每个人的行为有着重要影响。它能够解释事物与人的联系，以及事物对人的意义。

人类学及社会科学中有大量观察和解释人类行为的方法。研究人员不但观察人的行为，而且考查他们所处的情境和他们拥有的背景知识。这些方法有一个共同的特点：它们要求研究者深入混乱而真实的人类生活。

有时，走进真实的生活会得到更好的结果。有时，我们必须要丢下电脑。

懂得了怎么做数据和什么样的数据才有意义，接下来要做的是为数据分析瘦身！

商业数字化的今天，越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。

第一步，提高数据生产

更快的数据＝更快的认知＝更快的结果。通过建立一个可以快速融合大数据的混合科技数据服务平台来自动化并加速数据的产生和更新。这样的环境能够帮助企业更好地运转和管理业务，并使大量数据在企业内部更好地流通。实时的数据分析可以帮助公司更快地制定决策并提高服务质量。

第二步，利用分析工具

商业智能和数据可视化。商务智能的核心就是将数据分析融入公司运营中来优化的决策制定并提高业绩。商务智能通过合适的数据、时机和媒介，用直观明了的可视化方式向公司决策者展示他们需要的分析结果，帮助他们更好地理解数据分析结果并进一步优化决策分析。

通过数据挖掘技术，公司可以更好地探索出原本不是很明显的数据变化趋势，以此来优化商业决策。

利用数据分析应用程序可以让公司管理者直接有效地进行数据分析，帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要：从市场部到财务部，从公司管理层到中层。

机器学习能够去除数据建模中的人员影响因素，更直观地预测客户行为和企业业绩。通过大量的数据和强大的运行能力，智能软件可以结合数据科学和认知科技帮助机器作出更好的决定。

第三步，每个公司利用数据分析制定决策的道路都是独一无二的

商务目标、科技、数据形式、数据来源等很多因素都会影响数据分析，这些因素也在随时间不断变化。通常，公司可以按照不同的商业问题的本质采用两种方法。

第一，如果商业问题很明确而且有已经存在的解决方法，采用以假验为基础的方法，用对照组测试结果，然后再进一步将分析结果应用到更大的顾客群中。

第二，如果商业问题很明确，但是没有已知的应对方法，那么公司可以采用一些数据挖掘的方法，从数据中寻找规律以及因素之间的关联性。当商业问题较多时，公司首先应该关注解决哪个问题能给公司带来最大的价值，然后按照已有的知识来选择是假验法还是挖掘法。

以数据分析结果为导向的运营思路可以帮助公司决策者优化决定，但是过犹不及，纷繁复杂的数据分析也许也会扰乱决策制定。有时候，去繁就简，才能更好地利用数据，看清海量数据背后隐藏的商业秘密。

商业数字化时代，企业数据分析要理智！