數字化時代的到來，讓數據成為商業世界中的核心要素，并且随着社會數字化程度的加深，總體的數據量飛速增長，根據IDC的統計預測，2025年中國産生的數據總量預計将達到48.6ZB，占全球的27.8%。

數據量的增加，也讓企業迫切想要将這些海量的數據轉化為可用的信息，實現數據價值，對其進行利用。最直接的數據利用方式就是數據分析，通過數據分析企業可以将業務數據變為狀況信息，支撐發展決策。

數據分析的定義其實很簡單，從字面意思上我們就能知道數據分析就是指對數據進行分析。延伸到實際的數據分析工作，其實就是對這個分析流程進行拓展，将

從數據收集到數據可視化的全流程進行覆蓋，這就是現代的數據分析。

數據分析 - 派可數據BI可視化分析平台

企業分析人員可以通過不同的統計分析方法對海量的業務數據進行歸納總結，挖掘出數據背後隐含的深層信息，提煉出對企業有價值的決策信息，并制作成制作數據可視化分析報告，讓企業得以健康發展。

數據分析是由“數據”和“分析”兩個詞組合形成的，這兩個詞也是實際數據分析中的關鍵，企業可以從中了解數據分析的要點，為日後分析進行準備。

數據是數據分析的關鍵，也是數據分析的必要前提條件，畢竟沒有數據分析也無從談起。不過業務數據是需要企業在日常經營管理中慢慢積累的，企業必須有培養數據的意識，在業務活動中沉澱數據，按照規範化、流程化、标準化逐步填補企業的關鍵數據庫。

數據倉庫 - 派可數據BI可視化分析平台

想要培養高質量的數據，必須提前規劃數據管理體系，動員企業全體員工共同完成數據的培養。這不是什麼短期内就能完成的工作，而是需要員工在日常業務活中，按照統一的模闆、規範來生産、管理數據，長期堅持下來，數據就能以數據分析的形式，反過來促進業務活動的進步。

當然，讓員工執行數據培養任務不能隻靠規定來強制執行，要建立完善的獎懲制度，将數據作為日常的考核指标。同時，企業還應該部署業務系統及商業智能BI，将業務數據從系統數據庫中抽取，通過ETL和數據模型對數據進行處理，分類分級統一儲存到數據倉庫中。

根據不同需求選擇合适的分析方法也是數據分析的關鍵，常見的分析方法有對比分析、象限分析、趨勢分析等，分析人員必須了解主流的分析方法，下面拿對比分析舉個例子。

人類天生就會數字的大小有很強的敏感性，拿一組沒有任何标識的數據展示，人們一眼看過去就會分析出它們的大小差異，如果這些數據之間相互有關聯，那這就是有效的對比分析。

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域内，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

可視化分析 - 派可數據BI可視化分析平台

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的産品生産數量，看看是不是生産環比下降，導緻銷量較少。同理，還可以把供應鍊、經銷商、人流量等等都進行對比分析，确認到底是什麼影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背後形成的原因。

數據分析的基本步驟包括明确需求、數據收集、數據處理、數據分析以及數據展現。

在進行數據分析任務前，分析人員要先完成業務需求的分析，将分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指标、标簽，劃分出不同優先級，為下一步取數做準備。

數據分析 - 派可數據BI可視化分析平台

在确認需求的過程中，分析人員需要特别關注業務和數據的對應關系，按照數據詞典将數據倉庫中的指标、标簽進行确認，對數據質量進行調研，最大程度提高數據分析的準确性。

分析人員在進行數據分析前，應該提前收集好任務所需的數據，做好分析前的準備工作。在這個階段，分析人員可以聯合技術人員，将後續數據分析需要的指标、标簽、維度等數據從數據倉庫中調取出來，準備進行數據分析。

在準備數據的過程中，分析人員可以對業務數據進一步确認，和一線業務人員進行溝通協作，确認數據和業務之間相互貼合，數據也和業務變化一緻。然後可以思考數據之間的關聯，将關鍵數據整理進行标記。

數據分析人員收集好數據之後，需要對這些數據進行适當的加工處理，将其轉化為統一的格式、長度等，不僅提高了數據的準确性，還進一步提高了收集數據的質量。

在這個階段，分析人員還可以根據收集時确認的指标、标簽，将數據歸納為不同的主題，進行數據分組操作，方便數據分析時使用恰當的數據。有效的從海量紛亂的數據中提取出有價值的數據進行分析。

前期準備工作完成後，數據分析人員就可以從主流的統計分析方法中選取适當的方法，對處理後的數據進行實際分析，提取出數據背後蘊含的價值信息，支撐企業業務和管理人員的信息決策。

分析人員在進行數據分析時，要将實際分析和業務活動相結合，産出真正對企業發展有關的數據報告，而不是對數據信息的無腦堆砌。此外，分析人員也可以借助圖表，進行可視化處理，避免在面對海量數據時出現錯漏等問題。

分析人員可以将數據分析結果制作成可視化報表，以圖形化的手段，更好地傳達分析結果。在這個階段，分析人員通過選取合适的圖表，将數據分析報告展現在可視化圖表上。

可視化大屏 - 派可數據BI可視化分析平台

可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顔色最好也不要太過鮮豔，把色彩對比強烈的顔色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分。也可以選擇為制作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!