為什麼選擇數據分析

『壹』 數據分析有哪些優勢

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

2、降成本

例如通過數據分析實現對財務和人力的管理，從而控制各項成本、費用的支出，實現降低成本的作用。

3、提效率

每個企業都會出具相關報表，利用數據分析工具，不懂技術的業務人員也能夠通過簡單的拖拉拽實現敏捷自助分析，無需業務人員提需求、IT人員做報表，大大提高報表的及時性，提高了報表的使用效率。

通過數據分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動看板，隨時隨地透視經營，提高決策效率。

4、控風險

預算是否超支?債務是否逾期?是否缺貨了、斷貨了?客戶的回款率怎麼樣?設備的運行是否正常?哪種產品是否需要加速生產以實現產銷平衡?...其實，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過數據分析，能夠幫助企業進行實時監測，對偏離了預算的部分、對偏離了正常范圍的數值能夠進行主動預警，降低企業風險。

『貳』 數據分析有什麼好處

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

『叄』 為何要進行數據分析如何提高數據分析的效率

【導讀】數據剖析是指用恰當的統計剖析方法對收集來的很多數據進行剖析，提取有用信息和構成結論而對數據加以具體研究和歸納總結的過程。在實際應用中，數據剖析可協助人們作出判別，以便採取恰當行動。面臨海量數據時，進步數據剖析的功率成為困擾剖析師的難題。那麼，為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率呢?

為何要進行數據分析?

1、評價產品時機

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品時機評價對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決議了一個產品的未來和核心理念。

2、剖析解決問題

產品出現欠好狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只要通過必要的數據實驗才幹追溯到問題源頭，進而制定合理的解決計劃，徹底解決問題。

3、支撐運營活動

你這個產品功能上線後作用怎麼樣?A計劃和B計劃哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最牢靠的恐怕就是數據了。曾經我就說過「人是不牢靠的，人們總是樂意相信自己想看見的東西。」只要給出實在、牢靠、客觀的事實——數據，才幹對具體的活動作出最實在的評判。

4、猜測優化產品

數據剖析的成果不只能夠反應出以往產品的狀況，即所謂的後見性數據;也能夠給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都能夠付諸行動，差異只是先見性數據能猜測未來發生什麼，縮短迭代周期，精雕細鏤。

如何提高數據分析的效率?

一、明晰剖析的意圖

數據剖析的數據源往往龐大且無規矩，這個時分就需要明晰數據剖析的意圖。需要經過數據剖析展現什麼樣的成果。數據需求直接源於最終的剖析結果，如果你現已全面地規劃了要做哪些剖析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。

二、剖析思路系統化，邏輯話

在進行數據剖析時，能夠借鑒管理學營銷學等理論知識，打開剖析思路，將數據剖析形成系統化，邏輯化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析辦法

熟練掌握數據剖析的一般流程，掌握剖析辦法。理論與實踐相結合，培育數據剖析辦法與數據之前邏輯能力的把控，全面深刻的認識數據的價值，科學進行數據剖析工作。

四、選擇適宜的剖析東西

一個適宜的數據剖析東西是協助數據剖析的利器，但是面臨市場上很多的剖析東西，怎麼才能找到簡略易用的剖析東西似乎成為困擾業務人員的問題。大數據魔鏡作為一款調集數據剖析挖掘一體的可視化軟體，易用性極強，只需簡略拖拽即可完成數據剖析工作。

五、用圖表說話

簡略明晰的圖表能夠協助更好的展現數據結果，發現問題所在。在數據剖析的過程中，圖表能夠協助理清剖析思路，跳出剖析瓶頸。

六、多種可視化展現

跟著信息化的發展，數據井噴時代帶來海量數據，以往一般單調的展現方式現已無法滿足需求。一起，關於企業來說，明晰多元的數據能更好的開掘問題所在，為企業決議計劃帶來科學依據和參閱。大數據魔鏡有500多種可視化效果且烘托速度到達秒級。

七、會集精神有規則的歇息

關於相關業務人員或許大數據剖析師來說，高效專注的剖析時刻是有限的，或許會集在幾個小時內，因此在進行數據剖析工作時應該合理分配時刻，有規則的歇息，放鬆大腦。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『肆』 數據分析為什麼那麼重要

很多人都聽說過數據分析，現在數據分析行業也是比較火爆的，但是不知道數據分析能夠做什麼，或者不知道數據分析到底能夠決定什麼。一般來說，數據分析在營銷中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能夠使商業計劃變得十分完善，從而脫離危險的領域。但是如果沒有進行市場調研和數據甄別以及數據分析的話，商業計劃就很容易走彎路，甚至走向死胡同。由此可見數據分析還是比較重要的，那麼數據分析為什麼那麼重要呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
我們現在處在大數據時代，所以人們已經習慣運用數據，現在差不多已經做到通過數據看事實。數據存在各行各業，當我們進入市場領域時，很多方面主要靠的就是數字。數據或者數據分析就是營銷策略的主要因素之一，即使在有保障 的數據驅動下也有可能失敗，但是沒有數據的驅動下，是註定要失敗的。通過把事物數據化，就可以把數據分析放在受眾、競爭對手分析、市場戰略和業務需求中進行分析，交叉引用，對該行業感興趣的用戶數量，歸類用戶的列表，分析工作模式和行為，數據越精通，對受眾的了解就越多，然後大家就會發現在朝著正確的方向前行，從而簡化效率、提升效果並創建只有數據分析才能創建的洞察力。
當然僅僅數據積累是不夠的，就國內而言，大部分公司是不可能擁有可靠的信息數據，可能掌握的只是最基本的問題以及一些可看見性的基礎數據表，所以現在出現了很多賣數據的企業，而這些數據需要付出一些對等或者較高代價才能得到，從而可以看出現在大數據市場的前景化，因為這關繫到指令的對錯、企業的未來，行業的前景。成功利用大數據，訣竅並不在於獲取大量數據，而是知道怎麼運用數據，分析數據從而得到數據中看不見的部分，它是能夠決定連接客戶、關乎企業發展、關系整個市場變動的方向。如果善於利用數據，就能夠輕松的發現其實整合市場在眼前，數據分析師對於企業來說是比較重要的，可能在市場前景萎靡前已經所有察覺；可能在產品營銷過程中找出問題所在。
大家看完了這篇文章以後想必大家已經知道了數據分析為什麼重要了吧？一般來說，數據分析工作對於一個企業的發展是有很大的作用的，通過數據分析我們可以使得公司朝著又快又好的方向發展，讓公司的發展步伐走得更加堅實有力。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。