為什么要做數據分析？

       在大數據時代，大家都知道數據分析的重要性。數據分析無論是企業經營還是個人生活，都是有用的，關鍵在于我們如何使用它。數據分析不僅是某個公式和一系列代碼，而且真正的魅力是系統、客觀、邏輯的思考，用這種思考方式代替零散、推測、盲目是最大的價值。今天小編帶大家詳細看看為什么要做數據分析。

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數據分析

優化運營管理流程

       通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪里需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

創造更大的價值效益

       通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數，降低物料成本，創造更大的收益。通過SKU營收與利潤貢獻分析，確定哪些是暢銷品，哪些SKU是營收與利潤的貢獻的主體，哪些成品又是淘汰或迭代的范疇。
       發現了業務機會：通過分析流失用戶屬性，對用戶進行綜合評估，我找出了挽留價值高，挽留難度低的用戶群體。業務部門采納了意見并開展挽留活動，比沒有進行分層挽留前，提升了用戶留存率5%。

提升效率

       提升了跑數效率，把過往3天更新的數據，提升到了隔日更新，獲得了業務部門的好評，提升了決策效率。我設計了移動端報表樣式，提升了報表使用率，使業務部門更廣泛的獲得數據支持。從0到1，新建數據的作用是最大的。在業務舉棋不定的時候，提供數據標準，判斷哪個是70分及格，哪個是50分不及格，幫助業務從1做到60分，作用是第二位大。因為沒有數據支持下的粗放經營，就是很浪費資源。數據分析就是比拍腦袋靠譜。至于優化效率，把業績從60分提升到90分，反而相當難做，實際起的作用也有限。因為做出超凡的業績，要依賴的往往是不可復制的天時地利人和。這是業務部門發揮天才的時候。再牛逼的分析模型也沒法模擬喬布斯的大腦，大致就是這意思。

       以上就是有關為什么要做數據分析的相關內容。總而言之，數據本身就是價值。數據的價值在于決策分析前向業務部門提供正確的方向指示。當然，業務部門看到如何取得更好的效果，當然會引起第二步的動數據的結論進行決定。這是數據分析作用的第二步:間接促進業績。