“數(shù)據(jù)分析要支持業(yè)務(wù)做出科學(xué)的，正確的決策”

——這是很多公司對(duì)數(shù)據(jù)分析師的要求。

那么問(wèn)題來(lái)了？到底要怎么做才能讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策？

今天我們就以問(wèn)答的形式解答大家對(duì)于商業(yè)數(shù)據(jù)分析的疑問(wèn)。

一、什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析？

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這其中難免涉及商業(yè)數(shù)據(jù)分析。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析則是指以商業(yè)理論為基礎(chǔ)，從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，依靠統(tǒng)計(jì)工具，以決策優(yōu)化為目的，洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，為商業(yè)創(chuàng)造最大價(jià)值。

二、商業(yè)模式有哪些？

商業(yè)模式是一個(gè)非常寬泛的概念，商業(yè)模式的說(shuō)法也各有不同，比如：店鋪模式、“餌與鉤”模式、硬件+軟件模式等。

如今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大家提到的更多是企業(yè)與企業(yè)之間B2B模式、企業(yè)與客戶(hù)之間B2C模式、線(xiàn)上交易到線(xiàn)下消費(fèi)的體驗(yàn)的o2o模式、個(gè)人對(duì)個(gè)人的C2C模式。

B2B模式：供需雙方都是企業(yè)，通過(guò)使用互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)或各種商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，完成商務(wù)交易的過(guò)程。

B2C模式：企業(yè)直接面向消費(fèi)者銷(xiāo)售產(chǎn)品和服務(wù)商業(yè)的零售模式

O2O模式：離線(xiàn)商務(wù)模式，是指線(xiàn)上營(yíng)銷(xiāo)線(xiàn)上購(gòu)買(mǎi)帶動(dòng)線(xiàn)下經(jīng)營(yíng)和線(xiàn)下消費(fèi)

C2C模式：個(gè)人與個(gè)人之間的電子商務(wù)

不管哪種商業(yè)模式，最終的目的都是為了創(chuàng)造價(jià)值、實(shí)現(xiàn)營(yíng)收。

三、商業(yè)數(shù)據(jù)采集的方式有哪些？

商業(yè)數(shù)據(jù)采集的方式有多種，下面列舉幾種常見(jiàn)的方式：

1. 1、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：使用自動(dòng)化工具，通過(guò)爬取互聯(lián)網(wǎng)上的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。這種方式常用于采集網(wǎng)站上的產(chǎn)品信息、價(jià)格、評(píng)論等數(shù)據(jù)。
2.  
3. 2、API接口：許多網(wǎng)站提供API接口，可以通過(guò)編程的方式訪(fǎng)問(wèn)和獲取數(shù)據(jù)。這種方式需要了解一定的編程知識(shí)。
4.  
5. 3、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)：如果有權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，可以通過(guò)SQL查詢(xún)語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。
6.  
7. 4、調(diào)查問(wèn)卷：通過(guò)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，收集用戶(hù)反饋、意見(jiàn)、需求等數(shù)據(jù)。
8.  
9. 5、實(shí)地調(diào)研：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)觀(guān)察、訪(fǎng)談等方式收集數(shù)據(jù)，這種方式常用于市場(chǎng)調(diào)研、用戶(hù)研究等領(lǐng)域。
10.  
11. 7、傳感器技術(shù)：通過(guò)傳感器、智能設(shè)備等方式采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、位置等信息。

無(wú)論采用哪種方式，數(shù)據(jù)采集過(guò)程中都需要注意數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和安全性

四、解讀商業(yè)數(shù)據(jù)的步驟是什么？

1、收集數(shù)據(jù)：首先需要確定需要收集哪些數(shù)據(jù)，選擇可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源，并設(shè)置數(shù)據(jù)收集的方式和時(shí)間。數(shù)據(jù)可以來(lái)自各種內(nèi)部和外部來(lái)源，例如公司的財(cái)務(wù)系統(tǒng)、市場(chǎng)調(diào)查、社交媒體、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的網(wǎng)站等。

2、整理數(shù)據(jù)：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、篩選、分類(lèi)等操作，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。此步驟非常關(guān)鍵，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)直接影響到后續(xù)分析的可信度。

3、分析數(shù)據(jù)：利用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等操作，從中提取出有價(jià)值的信息和洞見(jiàn)?？梢允褂每梢暬ぞ撸瑢?shù)據(jù)以圖表、報(bào)表等形式呈現(xiàn)出來(lái)，更加直觀(guān)地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

4、解讀數(shù)據(jù)：分析結(jié)果只是數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，需要在分析結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行解讀，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞見(jiàn)。這需要對(duì)商業(yè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行綜合運(yùn)用，對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行解釋和解讀，得出對(duì)商業(yè)決策有意義的結(jié)論。

5、應(yīng)用數(shù)據(jù)：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際商業(yè)決策中，制定合適的商業(yè)戰(zhàn)略和方案。商業(yè)數(shù)據(jù)分析的目的在于支持商業(yè)決策，所以需要將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的商業(yè)計(jì)劃，并及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化。

五、開(kāi)展商業(yè)數(shù)據(jù)分析的步驟是什么？

1、確定分析目標(biāo)：在開(kāi)始報(bào)告之前，需要明確報(bào)告的目的和需要分析的問(wèn)題或挑戰(zhàn)。比如，你可能想要分析客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、銷(xiāo)售趨勢(shì)等。

2、收集和整理數(shù)據(jù)：在得到分析目標(biāo)后，需要確定需要分析的數(shù)據(jù)，并收集和整理數(shù)據(jù)。這可能需要使用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，例如Excel、Python、SQL等。

3、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：在收集到數(shù)據(jù)后，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這包括刪除缺失值、處理異常值、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)等。這個(gè)步驟非常重要，因?yàn)檫@可以確保你的分析結(jié)果準(zhǔn)確和可靠。

4、數(shù)據(jù)分析和解釋?zhuān)和瓿蓴?shù)據(jù)預(yù)處理后，可以開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解釋。這包括使用圖表、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法等進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和解釋。在解釋結(jié)果時(shí)，要注意使用簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言，使報(bào)告的受眾能夠理解。

5、結(jié)論和建議：根據(jù)分析結(jié)果，你可以得出結(jié)論和建議。結(jié)論是你對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的總結(jié)，建議是你給出的具體行動(dòng)方案。這是商業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的核心部分，因?yàn)檫@會(huì)對(duì)決策者產(chǎn)生實(shí)際影響。

6、報(bào)告撰寫(xiě)和排版：最后，需要將所有分析結(jié)果和建議整合到一份報(bào)告中，并進(jìn)行撰寫(xiě)和排版。確保使用簡(jiǎn)潔、清晰的語(yǔ)言，采用易于閱讀的排版風(fēng)格。

六、什么是數(shù)據(jù)模型？

數(shù)據(jù)模型是用于描述數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、特性、約束和關(guān)系的概念模型。它是一個(gè)抽象的表示，用于描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、數(shù)據(jù)的屬性、數(shù)據(jù)類(lèi)型以及數(shù)據(jù)之間的約束。

數(shù)據(jù)模型可以分為三種類(lèi)型：概念模型、邏輯模型和物理模型。概念模型是一個(gè)高層次的、抽象的表示，描述了數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，但不包含具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。邏輯模型則是一個(gè)更加具體的表示，描述了數(shù)據(jù)如何被組織和訪(fǎng)問(wèn)，但并不考慮具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。最后，物理模型則是一個(gè)具體的表示，描述了數(shù)據(jù)如何在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中存儲(chǔ)和操作。

七、商業(yè)數(shù)據(jù)模型有哪些？

邏輯模型：SWOT、AARRR模型、漏斗模型等

經(jīng)營(yíng)分析模型 ：杜邦分析法拆解指標(biāo)等

查詢(xún)模型： RFM模型等

算法模型 ：時(shí)間序列分析、線(xiàn)性回歸等

八、如何將算法模型應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中？

確定分析需求，是預(yù)測(cè)類(lèi)、還是關(guān)聯(lián)因果類(lèi)，每一類(lèi)對(duì)應(yīng)不同的模型，示例：

預(yù)測(cè)未來(lái)

當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)要我基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)銷(xiāo)量時(shí)

我：用時(shí)間序列分析一秒得出未來(lái)銷(xiāo)量走勢(shì)

通過(guò)１個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)定量變量，預(yù)測(cè)未來(lái)Ｎ天的預(yù)測(cè)值

分析當(dāng)下

當(dāng)老板說(shuō)需要先開(kāi)發(fā)某個(gè)功能（內(nèi)心不服）

我：用kano模型基于用戶(hù)實(shí)際需求說(shuō)服他用戶(hù)第一

通常情況下，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)需求的優(yōu)先級(jí)為：必備特性>期望特性>魅力特性>無(wú)差異特性。

判斷關(guān)系

想知道人口和失業(yè)的關(guān)系

我：用格蘭杰因果檢驗(yàn)分析

檢驗(yàn)人口總量是引起失業(yè)人數(shù)的變化原因，還是失業(yè)人數(shù)是導(dǎo)致人口總量的變化原因，或者是他們之間存在相互原因。

九、商業(yè)數(shù)據(jù)分析常用的工具軟件有哪些？

商業(yè)數(shù)據(jù)分析常用到的工具軟件有很多，以下列舉幾個(gè)常見(jiàn)的：

1、Microsoft Excel：這是一個(gè)廣泛使用的電子表格軟件，用于管理和分析大量數(shù)據(jù)。它提供了各種功能和工具，例如排序、篩選、數(shù)據(jù)透視表和圖表等。

2、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)：例如MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle等。這些工具用于處理和管理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)。

3、Python：這是一種高級(jí)編程語(yǔ)言，可用于各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。Python提供了很多用于數(shù)據(jù)處理和分析的庫(kù)，如NumPy、Pandas和SciPy等。

4、SPSSPRO：一個(gè)類(lèi)似SPSS的免費(fèi)在線(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析軟件，用于執(zhí)行各種統(tǒng)計(jì)分析任務(wù)。

5、R：這是一種專(zhuān)門(mén)用于統(tǒng)計(jì)分析的編程語(yǔ)言和軟件環(huán)境，它提供了很多用于數(shù)據(jù)分析和可視化的庫(kù)和工具。

十、商業(yè)數(shù)據(jù)分析注意事項(xiàng)

商業(yè)數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要注意以下幾個(gè)方面：

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)分析的結(jié)果只有在數(shù)據(jù)本身準(zhǔn)確可靠的情況下才能具有實(shí)際意義。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，應(yīng)確保數(shù)據(jù)的來(lái)源、收集方法、質(zhì)量等方面的準(zhǔn)確性。

2、數(shù)據(jù)清洗：在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，即檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值、異常值、重復(fù)值等問(wèn)題，并對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行處理。這是保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果準(zhǔn)確的關(guān)鍵

3、業(yè)務(wù)理解：商業(yè)數(shù)據(jù)分析需要將數(shù)據(jù)結(jié)果與業(yè)務(wù)需求相結(jié)合，以確保分析結(jié)果能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)決策提供有價(jià)值的信息。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，應(yīng)該充分了解業(yè)務(wù)需求和背景，以便更好地理解數(shù)據(jù)。

4、數(shù)據(jù)保密：商業(yè)數(shù)據(jù)分析通常涉及到大量敏感數(shù)據(jù)，應(yīng)該注意保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要遵守相關(guān)法律法規(guī)和倫理規(guī)范，以確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。