【学习笔记】商业数据分析

商业数据分析

商业数据分析是指以数据和商业理论为基础，通过寻找数据规律，结合业务背景，依靠统计软件和可视化工具，以优化企业经营决策为目的，洞察经营数据背后的规律等，从而为企业提供生产力和业务效益，其中数据本身仅仅是事实和数字，不产生任何价值。

数据分析的困境

结构化思维

类似金字塔思维，把需要分析的问题按不同的方向分类，然后不断拆分细化，从而全方位地思考问题。一般先把所有能想到的想法都写下来，然后整理归纳成金字塔模型，可以借助思维导图工具来辅助分析（XMind）。

比如销售部门某月的销售额出现大幅下降

公式化思维

在结构化的基础上，分析的变量往往会存在一些数量关系，使其能够进行统计计算，将分析过程量化，从而验证我们的观点是否正确。

业务化思维

深入了解业务，结合项目的具体业务进行分析，并且能让分析结果落地。用结构化和公式思维得出的最终分析结果大多时候表现的是一种现象，不能体现原因。

贴近业务：多与一线销售人员进行沟通；
换位思考：站在业务人员角度进行思考；
积累经验：从成功和失败经历中总结业务特点；

商业数据分析基本流程

挖掘业务含义：理解数据分析的业务场景是什么；
制定分析计划：制定对业务场景进行分析的计划；
拆分查询数据：从分析计划中拆分出需要的数据；
提炼业务洞察：从数据结果判断提炼出商务洞察；
产出商业决策：根据数据结果洞察制定商业决策；

通常以商业回报来定位数据分析的不同阶段。

商业数据分析注意事项

数据分析与数据可视化的差异：数据分析是一个探索的过程，数据可视化是对数据进行可视化展示（图表/仪表盘），在实际处理时，数据分析应该先于数据可视化；
正确理解数据分析和数据可视化：数据可视化是一个化繁为简的过程，清晰地展示数据，而数据分析是根据数据点进行讨论与下一步地决策；
不要仅仅停留在可视化视图上：数据可视化地工具有很多，构建可视化非常容易，但数据分析地目的是确保它们提供的数据是可以访问的、易于理解和清晰的。

商业数据可视化分析工具

可分为编程类和非编程类，这里用的比较广泛的是非编程类。

Microsoft Power BI

由微软发布，整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列工具，可以连接数百个数据源，简化数据准备并提供即席查询（Ad Hoc）。

Tableau Desktop

桌面系统中简单的商业智能软件，可以完全自定义配置，简单、易用、快速。

Smartbi Insight

企业级的商业智能和大数据分析平台，具有分布式云计算、直观的流式建模、拖拽式操作、实用的统计分析、可视化数据探索等特点。

Wyn Enterprise

西安葡萄城自主研发的嵌入式商业智能和报表软件，通过灵活的数据分析和探索能力，全面满足数据分析需求。

Qlik View

完整的商业分析软件，是一个具有完全集成ETL工具的应用开发环境，让开发者能从多种数据库里提取和清晰数据，建立各种强大高效的应用。

此外，阿里DataV、腾讯TCV、百度Sugar、Fine BI等。

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