1、數(shù)據(jù)分析的意義

　　從互聯(lián)網(wǎng)上的詞云分析中可以看到，“數(shù)據(jù)分析”這個(gè)詞匯的熱度很高，然而數(shù)據(jù)分析到底是什么？從行業(yè)的角度看， 數(shù)據(jù)分析是基于某種行業(yè)目的，有目的的進(jìn)行收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù)，提煉有價(jià)值信息的一個(gè)過程。再通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。

　　2、數(shù)據(jù)分析的把握方向

　　而從本質(zhì)上看，數(shù)據(jù)分析主要從三方面進(jìn)行把握：

　　1）目標(biāo)，數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于設(shè)立目標(biāo)，專業(yè)上叫做“有針對(duì)性”；

　　2）方法，數(shù)據(jù)分析的方法包括統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘兩種；

　　3）結(jié)果，數(shù)據(jù)分析最終要得出分析的結(jié)果，結(jié)果對(duì)目標(biāo)解釋的強(qiáng)弱，結(jié)果的應(yīng)用效果如何。

　　3、數(shù)據(jù)分析的步驟

　　有了對(duì)數(shù)據(jù)的把握后，那數(shù)據(jù)的處理過程就很好理解了，主要包括：明確分析的目的和內(nèi)容、數(shù)據(jù)收集 、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和報(bào)告撰寫等六個(gè)步驟。

　　4、數(shù)據(jù)分析的工具

　　有了整體框架的把握后，要分析數(shù)據(jù)就需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具了，而專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具不僅僅要提供日常作為公司KPI考核的一些數(shù)據(jù)，更要提供公司橫縱向多維度的數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。我們需要找出它每一個(gè)屬性，這個(gè)屬性的實(shí)體代表什么？后面的屬性是什么？如果數(shù)據(jù)就放在硬盤里面，那數(shù)據(jù)也僅僅是數(shù)據(jù)，沒有對(duì)數(shù)據(jù)屬性的理解洞察和對(duì)算法能力的了解 ，那它上升不到Information的階段。

　　5、數(shù)據(jù)分析的多維度

　　公司日常主要關(guān)注的數(shù)據(jù)作為用公司KPI考核已成主流，例如：新增、留存、激活、渠道、GMV等。但這是否意味著其他數(shù)據(jù)都沒必要看了呢？

　　如果一個(gè)企業(yè)老板這樣要求團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)和看自己的數(shù)據(jù)，那你能想象這個(gè)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)是怎樣使用他的數(shù)據(jù)，不會(huì)研究的很深！其實(shí)數(shù)據(jù)之間都是有關(guān)聯(lián)性的，每一個(gè)維度的數(shù)據(jù)并不能很客觀的探索出業(yè)務(wù)問題的最本質(zhì)原因。選取主要的幾個(gè)數(shù)據(jù)可以作為KPI考核，其他的數(shù)據(jù)應(yīng)該重點(diǎn)作為KPI的分析數(shù)據(jù)。

　　除了新增、留存、激活、渠道、GMV，我們還要看漏斗分析、用戶群、渠道質(zhì)量、訪問序列、熱點(diǎn)圖等一切可以降低成本的數(shù)據(jù)。

　　諧云推出的漏斗分析、用戶群、渠道質(zhì)量評(píng)估、訪問序列、熱點(diǎn)圖等就是要填補(bǔ)企業(yè)對(duì)多維數(shù)據(jù)監(jiān)控的缺失。與此同時(shí)諧云將繼續(xù)優(yōu)化，除了功能的增加，以及保障數(shù)據(jù)的安全外，在產(chǎn)品功能展現(xiàn)上也將更加直觀明了。真正做到為企業(yè)細(xì)無(wú)巨細(xì)的提供不同的優(yōu)化思路。而諧云的一切功能點(diǎn)都是從業(yè)分析的本質(zhì)多維度出發(fā)的，沒有多余的數(shù)據(jù)，也沒有缺失的數(shù)據(jù)。

　　企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的駕馭，從最基本的獲取到整合、治理、探索、分析、行動(dòng)，這種全能力的建立已經(jīng)比以往任何時(shí)候更為重要。畢竟人口紅利已經(jīng)過去，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，用數(shù)據(jù)作為決策才是專業(yè)之選。