最近几年因为疫情,也因为经济增速放缓,导致了个人、市场、企业乃至国家之间的竞争都无法激烈,所以我们这段时间总能看到哪个行业进入了寒冬期,倒闭了多少企业,失业率又有所提高,面对这种现状,很多职场人不管在哪个岗位发展都想着要再掌握一门技术,用各种方式提升自己,而数据分析就是人们提升自己,亦或转行发展的热门选择。
大家应该都知道,随着信息化、数字化覆盖了各行各业,数据从规模以及价值上就越来越重要,并成为了第五大生产要素,加入到企业的重要资产名单中。但数据有一个缺点,那就是一旦数据量增多或结构稍复杂,人们就无法理解,不能利用数据,而数据分析就是通过统计分析方法挖掘出数据背后的信息价值,将其转化为可以直接利用信息的关键,所以也不难理解数据分析在当下以及未来为什么会这么受到重视。
数据分析是什么 数据分析是一个通过统计分析方法,从数据中提炼、挖掘中发现数据的规律背后蕴含的信息的过程。数据分析有很强的实用性,没有行业领域的限制,只要有数据的地方就有数据分析的价值,这主要是因为数据分析的过程,也就是采集数据-数据清洗-数据处理-数据建模-分析结果呈现-业务价值获取,这中间没有环节上的限制。
文章图片
业务数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
在未来,或者说就是现在数据分析并不只是数据分析师的职责,企业的不同员工,比如说运营、财务、销售等人员都可以利用数据分析提升本职工作的效率以及成果,在数据愈发重要的未来,数据分析将会是每一个人的通用技能。
而数据分析师在未来会负责分析复杂逻辑的业务分析以及企业整体的发展状况,通过不同统计分析方法对海量的业务数据进行归纳总结,挖掘出数据背后隐含的深层信息,提炼出对企业有价值的决策信息,并制作成制作数据可视化分析报告,提交给不同层级、不同部门的员工以及高层管理人员,让企业能够实时了解业务发展情况,得以持续性的健康发展。
数据分析的关键 数据分析是由“数据”和“分析”两个词组合形成的,这两个词也是实际数据分析中的关键,个人可以从数据中了解行业和业务,从分析中掌握信息挖掘的方法,企业可以针对数据进行培养,从分析中得到业务发展信息,并通过数据分析结果支撑管理人员决策。
1、数据培养
经常做数据分析的人肯定能明白数据对分析的结果影响到底有多大,一旦数据出现问题,那数据分析的结果不但不可信甚至有可能将企业业务决策导向危险的境地。所以想要数据分析足够可信,企业首先要做好数据培养,在日常经营管理中,通过基础的信息化建设完成规范化、标准化的业务流程,慢慢积累高质量的业务数据。
文章图片
数据仓库 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
想要培养高质量的数据,必须提前规划数据管理体系,通过一系列的数据治理,动员企业全体员工共同完成数据的培养。数据培养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流程中,按照统一的模板、规范来生产、传输、储存、处理、分析数据,长期坚持下来,数据就能透过数据分析,提供对过往业务流程的纠错以及对未来市场的预测,反过来促进业务活动、企业状况的进步。
此外,动员全体员工参与到数据培养的过程中时,首先要通过思想文化建设,让员工了解到数据的重要性,知道数据、数据分析对自身工作效率、成果是有提升的,然后建立完善的KPI奖惩制度,将数据作为日常的考核指标。
文章图片
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
最后不要忘了,企业高层管理人员还应该部署业务系统及商业智能BI,将业务数据从系统数据库中抽取,通过ETL和数据模型对数据进行处理,分类分级统一储存到数据仓库中,方便后续进行取数,让数据分析人员更好地进行数据分析,并通过数据可视化进行展现。
2、分析方法
【信息化建设|业务发展陷入停滞,决策没有信息支撑,数据分析才是解决方案】随着数据分析的火热,不同职位的人员面对数据时都有了一定的数据分析能力,所以很多人也对数据分析师这个专门搞分析的岗位有了一定误解,认为数据分析无非就是把数据做成可视化图表,整个过程不需要什么思考,只是一个不断重复的机械过程。
但实际上数据分析除了数据之外,最重要的就是分析,而分析恰好就是区分不同分析人员水平的关键技能。首先,很多人只关注数据,却忽略了业务的重要性。真正的数据分析是和企业具体业务牢牢绑在一起的。
文章图片
可视化分析大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
在分析前,要根据业务方向调取相关数据,在分析中,要根据业务判断这些数据对企业的影响,在分析后,要根据得到的结果,辅助管理人员对企业业务进行决策。所以,业务性质不同、复杂度不同、影响因素不同等非常考验分析水平。
所以,根据不同业务分析需求选择合适的分析方法也就成了数据分析的关键,常见的分析方法有对比分析、象限分析、趋势分析等,分析人员必须了解主流的分析方法,下面拿对比分析举个例子。
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。
文章图片
可视化分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
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、人流量等等都进行汇总统计,并整合制作成销量分析主题报表,确认到底是什么影响了销量,后续需不需要进行调整等。
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。
推荐阅读
- elasticsearch|Elasticsearch 参数优化
- big|集群计算——Spark-Spark Core 、Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、Spark集群管理器
- #|Spark Streaming与流处理
- 前端笔记|Node.js笔记-Koa2与Redis在项目中安装使用
- 数据库|HTQ ,全称 Http Task Queue ,是一个以Http方式执行异步任务的队列服务.
- MySQL|【MySQL】MySQL的介绍及基础操作
- 数据库|数据库增删查改进阶
- MySQL学习|《MySQL学习笔记》数据库增删查改(进阶)
- 网络基础概念|计算机网络知识点总结(四)