數(shù)據(jù)分析的出現(xiàn)是因為人類難以理解海量數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的信息，不能從中找到相應(yīng)的規(guī)律來對現(xiàn)實中的事物進行對應(yīng)，我們都知道數(shù)據(jù)有很高的價值，但不能利用的價值，沒有任何意義。

　　為了解決這一問題，數(shù)據(jù)分析在長期的數(shù)據(jù)利用過程中不斷完善，簡單來說，數(shù)據(jù)分析就是通過統(tǒng)計分析方法對采集儲存的大量數(shù)據(jù)進行分析，對其進行匯總、歸納、理解和消化，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的利用價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

數(shù)據(jù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　目前，數(shù)據(jù)分析還在不斷成長，并通過大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化等形式進行不斷延伸，有著強大的生命力。拿數(shù)據(jù)可視化來說，純粹的數(shù)據(jù)文字組成的數(shù)據(jù)分析有很高的閱讀門檻，所以在發(fā)展過程中數(shù)據(jù)分析人員開始以圖形化手段為基礎(chǔ)，將復(fù)雜、抽象和難以理解的數(shù)據(jù)用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。

　　數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的延伸，分析人員借助統(tǒng)計分析方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，然后進行可視化展現(xiàn)。讓企業(yè)中財務(wù)、生產(chǎn)、運營、銷售等不同部門不同職務(wù)的員工，都能通過數(shù)據(jù)可視化獲取信息，通過數(shù)據(jù)分析的方式幫助使企業(yè)更好地發(fā)展。

　　數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵

　　顧名思義，數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵絕對離不開“數(shù)據(jù)”和“分析”這兩個詞，數(shù)據(jù)是分析的前提，分析是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的手段，這兩者互相補全完善，缺一不可。

　　1、數(shù)據(jù)培養(yǎng)

　　數(shù)據(jù)培養(yǎng)是進行有效數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)建設(shè)，不是什么數(shù)據(jù)都可以用來進行數(shù)據(jù)分析的，企業(yè)在注重數(shù)據(jù)量的積累的同時，還要注重數(shù)據(jù)積累的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)培養(yǎng)的意識和任務(wù)要求相結(jié)合，自上而下推行數(shù)據(jù)培養(yǎng)的機制。

　　舉個例子，很多企業(yè)意識到了信息化、數(shù)字化建設(shè)的重要性，將部署商業(yè)智能BI進行信息化建設(shè)提上了日程。但在商業(yè)智能BI項目規(guī)劃時，很容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)根本沒有部署商業(yè)智能BI進行數(shù)據(jù)分析可視化的條件，原因就是數(shù)據(jù)缺漏、錯誤頻出，相關(guān)的業(yè)務(wù)部門系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫也沒有建設(shè)，缺少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這就是沒有把數(shù)據(jù)培養(yǎng)做起來的后果。

數(shù)據(jù)倉庫 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　想要培養(yǎng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須提前做好數(shù)據(jù)培養(yǎng)規(guī)劃，動員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)的管理機制。這不是什么短期內(nèi)就能完成的工作，而是需要員工在日常業(yè)務(wù)活動中，按照統(tǒng)一的流程、規(guī)范來生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)，長期堅持下來，在業(yè)務(wù)活動中沉淀數(shù)據(jù)，按照規(guī)范化、流程化、標(biāo)準(zhǔn)化逐步填補企業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。

　　當(dāng)然，讓員工執(zhí)行數(shù)據(jù)培養(yǎng)任務(wù)不能只靠規(guī)定來強制執(zhí)行，要建立完善的獎懲制度，將數(shù)據(jù)作為日常的考核指標(biāo)。同時，企業(yè)還應(yīng)該部署業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，讓企業(yè)的財務(wù)、銷售、生產(chǎn)、運營等不同部門員工有數(shù)據(jù)培養(yǎng)的工具，在完成業(yè)務(wù)活動后自動傳輸數(shù)據(jù)，將日常業(yè)務(wù)過程、流程中的數(shù)據(jù)沉淀到系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫中。

　　2、分析方法

　　分析方法是有效利用數(shù)據(jù)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要手段。如果沒有數(shù)據(jù)分析方面的人才和熟練的分析方法運用，即使有再好的數(shù)據(jù)，也無法轉(zhuǎn)化為富有價值的信息。進行數(shù)據(jù)分析前，數(shù)據(jù)分析人員必須熟練掌握主流的分析方法，比如對比分析、象限分析、趨勢分析、描述性分析、預(yù)測分析等。

　　舉個簡單的例子，人類天生就對數(shù)字的大小有很強的敏感性，拿一組沒有任何標(biāo)識的數(shù)據(jù)展示，人們一眼看過去就會分析出它們的大小差異，如果這些數(shù)據(jù)之間相互有關(guān)聯(lián)，那這就是有效的對比分析。

數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　一般用到對比分析，通常是在選定的時間區(qū)域內(nèi)，對比業(yè)務(wù)在不同情況下的差異，分析出業(yè)務(wù)是進行了增長還是發(fā)生了縮減的情況。

　　例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什么環(huán)比銷量會減少，可以考慮調(diào)取今年3月和去年3月的產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量，看看是不是生產(chǎn)環(huán)比下降，導(dǎo)致銷量較少。同理，還可以把供應(yīng)鏈、經(jīng)銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認(rèn)到底是什么影響了銷量。

　　總之，對比分析的優(yōu)勢就是能夠很清晰地分析不同數(shù)值之間的差異，從而得到這些差異背后形成的原因。

　　數(shù)據(jù)分析的步驟

　　數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括明確需求、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)。

　　1、明確需求

　　數(shù)據(jù)分析是將抽象的數(shù)據(jù)和實際的業(yè)務(wù)相結(jié)合的過程，在實際的數(shù)據(jù)分析過程中需要了解業(yè)務(wù)情況，明晰行業(yè)知識，和業(yè)務(wù)高度結(jié)合。

　　所以數(shù)據(jù)分析的第一步就是根據(jù)數(shù)據(jù)分析要求，對業(yè)務(wù)需求進行分析，將其拆分為不同層級、不同主題的任務(wù)，根據(jù)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標(biāo)、標(biāo)簽等，劃分出不同優(yōu)先級，為下一步取數(shù)做好準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)一一對應(yīng)是需求確認(rèn)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)分析人員可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)詞典確認(rèn)指標(biāo)、標(biāo)簽等，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行調(diào)研，進行試點評估，將數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性最大化。

　　2、數(shù)據(jù)收集

　　分析人員在進行數(shù)據(jù)分析前，應(yīng)該提前收集好任務(wù)所需的數(shù)據(jù)，做好分析前的準(zhǔn)備工作。在這個階段，分析人員可以聯(lián)合技術(shù)人員，將后續(xù)數(shù)據(jù)分析需要的指標(biāo)、標(biāo)簽、維度等數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中調(diào)取出來，準(zhǔn)備進行數(shù)據(jù)分析。

指標(biāo)管理 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的過程中，分析人員可以對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進一步確認(rèn)，和一線業(yè)務(wù)人員進行溝通協(xié)作，確認(rèn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)指標(biāo)之間相互貼合，數(shù)據(jù)也和業(yè)務(wù)變化一致。然后可以思考數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，將關(guān)鍵數(shù)據(jù)整理進行標(biāo)記。

　　3、數(shù)據(jù)處理

　　數(shù)據(jù)處理是指對收集到的數(shù)據(jù)進行加工、整理，以便開展數(shù)據(jù)分析，是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個過程是數(shù)據(jù)分析整個過程中最占據(jù)時間的，也在一定程度上取決于數(shù)據(jù)倉庫的搭建和數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。

數(shù)據(jù)主題 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　在這個階段，分析人員還可以根據(jù)收集時確認(rèn)的指標(biāo)、標(biāo)簽，將數(shù)據(jù)歸納為不同的主題，進行數(shù)據(jù)分組操作，方便數(shù)據(jù)分析時使用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)。有效地從海量紛亂的數(shù)據(jù)中提取出有價值的數(shù)據(jù)進行分析。

　　4、數(shù)據(jù)分析

　　前期準(zhǔn)備工作完成后，數(shù)據(jù)分析人員就可以從主流的統(tǒng)計分析方法中選取適當(dāng)?shù)姆椒ǎ瑢μ幚砗蟮臄?shù)據(jù)進行實際分析，提取出數(shù)據(jù)背后蘊含的價值信息，支撐企業(yè)業(yè)務(wù)和管理人員的信息決策。

數(shù)據(jù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　分析人員在進行數(shù)據(jù)分析時，要將實際分析和業(yè)務(wù)活動相結(jié)合，產(chǎn)出真正對企業(yè)發(fā)展有關(guān)的數(shù)據(jù)報告，而不是對數(shù)據(jù)信息的無腦堆砌。此外，分析人員也可以借助圖表，進行可視化分析，避免在面對海量數(shù)據(jù)時出現(xiàn)錯漏等問題。

　　5、數(shù)據(jù)展現(xiàn)

　　分析人員將商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化設(shè)計器中完整的頁面分割成不同板塊、層次，對數(shù)據(jù)進行分層分塊展示，盡可能讓信息傳遞更豐富。同時設(shè)計人員還要注意劃分?jǐn)?shù)據(jù)、信息的優(yōu)先級，在整體視覺設(shè)計中，把核心的數(shù)據(jù)指標(biāo)放在最重要的位置，占據(jù)較大的面積，其余的指標(biāo)按優(yōu)先級依次在核心指標(biāo)周圍鋪開。

可視化大屏 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　當(dāng)然，在實際的可視化分析過程中，管理人員給到的數(shù)據(jù)需求可能會比較多，要求在同一頁面上展現(xiàn)盡可能多的信息量。這時候設(shè)計人員就需要在滿足計較關(guān)鍵信息、平衡布局空間以及簡潔直觀的基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)劃分為更多層次。

可視化大屏 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

　　最后，回到數(shù)據(jù)分析本身，分析人員可以選擇為制作完成的可視化圖表附上自己從業(yè)務(wù)邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現(xiàn)的意義。至此，數(shù)據(jù)分析人員就可以著手制作數(shù)據(jù)分析報告，完成數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)換過程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的有效傳遞。