关于企业数据分析的客户答疑

 by 喜乐君

目的：理解数据分析的原则和底层逻辑，数据分析和Tableau之间如何结合，基于数据分析的底层逻辑和Tableau的优势建立公司的数据分析体系，流程和组织结构；

1：公司数据分析会经过几个阶段，每个阶段会有什么特点，数据分析最完美的状态是怎样的？有什么特征？考虑那些因素来调整数据分析体系和模型

最完美的数据分析是辅助领导更好决策的分析——分析与决策验证的结合

为了到达上述目的，分析不能仅仅是展现（条形图、饼图、折线图），还要深入到业务中分析特征、相关性，从而寻找线索，以及在多个问题之间建立互动关系或者结构性洞察。

如果领导/业务经理在思考一个问题、做决策时，通过数据和分析提高了自己的自信心，就可以说这是一家“数据驱动的公司”，分析让领导/业务经理更加理性。

对人提出了综合性的要求：对复杂业务的理解、业务理解数字化和模型化、工具使用与验证。

2：数据分析的流程是怎样？每个节点有什么核心点和挑战点？

数据分析是理解业务、分析问题、构建结论的过程，也是数据准备（构建数据逻辑）、分析呈现（构建行动线索）和应用验证的过程。可以有多个理解角度，不过都会统一到“数据——信息——知识/行动”的框架中来，毕竟分析的目的就是决策。

而大部分人纠结问题太复杂，是因为没有清晰的知识框架简化问题——火箭也是每个零件拼起来的，头发也是一根根一天天长起来。

【理解业务和分析问题】需要建立在统一的分析框架基础上，这样才能前后一致、深入展开。业务理解是对数据行record的理解，问题分析是对字段field的理解，二者统一在数据表之中。

所谓的数据准备，也是构建数据记录record映射业务逻辑，然后从字段出发理解问题的过程。

在分析过程中【呈现问题】需要有明确的逻辑体系，其中的关键是问题的分类方法（构建视图的主干）、可视化的分层方法（提高视图的信息密度）。前者具体，后者抽象，因此需要多加练习，才能快速识别相对最好的表达方式，最终通往高效的问题表达。

3：数据分析的组织结构和角色分工是怎样的？

最好的分析师是业务经理，最好的业务经理是公司领导/负责人。

当组织增加，分析可以分为常规性的结果展示和探索性的业务分析两个方向，前者知识密度低，建立在“显性知识”和明确的业务逻辑基础上，可以通过委派方式交给IT部门或者业务分析师完成；后者知识密度高、随机性多，推荐业务经理完成——探索性分析中最重要的催化剂是业务经理的业务理解，这是“隐形的知识”。

随着组织进一步增加，数据更加复杂，数据准备就成为分析的瓶颈，此时就要增加数据准备、数据模型的人，这一环节更加侧重于数据理解和准确性。不同的方法影响分析的效率和性能，由于数据准备通常“脏乱差”，又不为领导直接所见，所以最容易长年累月积累问题，最后积重难返。

在企业成长路上，可以通过BI分析建立分析的成就感，然后推进ETL提高分析的准确性和时效性，最后二者结合成为敏捷的数据驱动型组织。

4：初步建立数据模型？

经营方面：收入，成本还有利润——核心经营指标展现，关注“好指标”

客户方面：客户方面的模型：客户分类，生命周期，留存率，客户生命价值;

产品方面：产品生命周期

人员方面：员工生命周期

5：关于数据分析的核心点：核心价值有哪些？

数据分析通过决策的有效性产生价值——明确的提高了决策的准确性，同时减少了错误决策带来的潜在成本，以及因为效率带来的效能提升。随着市场竞争的增加，经验决策的有效性降低，数据分析会越来越受重视，从而弥补人的有限经验的不足。

6：Tableau背后的数据分析逻辑，运用的最佳实践？

Tableau数据分析逻辑是赋能业务用户，使业务部门而非IT部门成为企业数据中心，带动企业效益增长。这也是Tableau白皮书在众多大型企业的推广路线。

7：分布数据分析的业务场景，分析流程，核心点和挑战点有那些？一般用什么模型？

//问题不佳

分布分析也可以理解为关于某部分样本的特征分析，代表性有区间分布（直方图）、波动分布（盒须图）、集中分布（帕累托）。

没有特定的业务场景，理论上任何业务场景都可以用，而且数据要素超过100以上都可以将“点分析”转化为“特征分析”，而分布是特征分析的关键。

8：相关性分析的业务场景，分析流程，核心点和挑战点有那些？一般用什么模型？

相关性的关键是两个度量的相关性（比如折扣与数量），分析的维度可以是离散的商品名称，可以是连续的销售日期，前者是散点图，后者是双轴图。

相关性分析是探索分析的重要部分，是决策的重要依据。在散点图和双轴图基础上，可以通过变量控制相关性假设验证，比如产品是否要降价，降价对利润的影响等。

相关性分析与因果分析往往容易混淆。复杂业务环境中，因果关系越来越少见，至多是高度的相关关系，但通常不能构成完全的充分条件。

9：地点分析的业务场景，分析流程，核心点和挑战点有那些？一般用什么模型？

……

10：关于公司目前的起步阶段，老师有什么建议和理由？

1）熟练任何一门工具，都有助于打破过去的思维局限。熟能生巧，巧能生智。

目前大部分人被工具限制了思路，其次是被自己的习惯、舒适区限制了。

优秀的产品的分析模型，有助于打破这个限制，然后尝试星星之火逐步燎原。

2）从业务利益相关的分析开始，建立“激励反馈”机制，鼓励分析师不断产生优秀的内容。

3）从长远角度看，只有可持续、自主的方式才能使用企业的变化，为知识付费，并获得奖赏

Mar 24, 2021 夜晚 @广州