從事數據分析行業的好處？可以提升業務能力 為什么說數據分析可以提升業務能力呢?因此懂業務才能更好的進行數據分析,所謂懂業務就是需要了解產品的一系列發展模式。更好的進行用戶分析 數據就是數值,而數值又由

從事數據分析行業的好處？

可以提升業務能力 為什么說數據分析可以提升業務能力呢?因此懂業務才能更好的進行數據分析,所謂懂業務就是需要了解產品的一系列發展模式。

更好的進行用戶分析 數據就是數值,而數值又由數字組成,是我們進行觀察計算出的結果。

有利于增長 通過數據分析可以了解到用戶的需求從而精準的進行用戶定位,繼而進行產品的設計理論。

總結 通過以上內容了解了數據分析的重要性以及做好數據分析的好處,而做好數據分析。

其實，現在不會再有人再問這樣的問題了，因為大數據時代下，每個人都知道數據分析的重要性！數據分析在企業經營或個人生活中都很有用處，關鍵在于我們如何使用它。

數據分析不僅是某一條公式或者一串代碼，它真正的魅力在于系統地、客觀地、有邏輯地思考，用這種思考去代替零散、臆斷、盲目，這才是它最大的價值。

當我們在工作中接到一項任務時，首先主觀意識第一反應“我想不想做這個事？如果我做了會產生什么影響？”決定做了之后，又要開始思考“我能不能干這個事？做這個事需要什么條件？到底應該如何做這件事？” 這些心理建設和意愿、能動性、創造力有關。

再來看數據分析，它是一種后置的、理性的方法，很難預知；如果不做數據分析，只能靠臆想猜測結果，如果做了數據分析，才能知道：

現狀是怎樣的？

到底現狀好不好？

出現這個狀況的原因是…？

預測一下結果會如何？

下一步應該怎么做？

這5個問題是環環相扣的，有了清晰的描述才能尋找指標，有了指標才有好壞判斷，有好壞判斷才能思考為什么好或不好，有了原因才知道如何構建預測模型，如何全面評估。

從一個最簡單的例子來說，設想下，你剛就任一個銷售公司大區總監，掌管著華北500家客戶，忽然收到財務發來的一封郵件說這個月業績KPI沒有達標。那么第一件事，就是要看數據，業績狀況到底是什么情況？

差多少達標？

什么時候開始不達標的？

差距越來越大還是越來越小？

所有區域還是單個區域的問題？

沒有問題的是不是正在變得有問題？

所有一切都要用數據說話。接下來，還需要做以下三項分析工作：

原因分析：通過數據分析找一下不達標的原因；

預測分析：預測一下銷售走勢，預計業績有多大缺口；

評估分析：評估一下過往的措施哪個好用，然后安排下一步舉措。

不過在實際工作中，80%的時間都被耗在清理數據、更新報表、做描述性統計上，剩下時間可能還在寫評估報告，最后就變成，只有數據，沒有分析。如果使用分析云進行數據分析，數據提取和業務模型是獨立的，數據提取由系統自動完成，數據可以跨平臺整合，大大減少了清洗數據的工作；然而，商業模式是固定的。當數據更新時，報告的內容也將更新。如果需要調整型號，業務人員也可以自行完成操作。通過數據穿透和鉆探找出原因；通過歷史數據預測未來趨勢；通過比較，綜合評價。有數據有分析，是完整的數據分析！