行業分析數據怎麼做

Ⅰ 如何做數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

Ⅱ 怎麼做行業研究中的數據分析

大數據和分析技術正在迅速改變企業的未來發展。研究表明，67%以上的企業每年在分析解決方案上的支出超過1萬美元。

各行業領域如今都在對數據分析進行投資。醫療保健、IT和金融領域的企業是數據分析技術的最主要投資者之一，許多其他行業也在投資數據分析技術。

市場分析是對市場規模、位置、性質、特點、市場容量及吸引范圍等調查資料所進行的經濟分析。通過獲得在大數據技術和程序方面擁有豐富經驗的第三方的幫助，企業可以做出合理的選擇，從而更快地發展業務。客戶可以從企業的大數據中受益，同時還可以獲得大數據工程技能，幫助他們實現目標和願景。

在當今互聯的世界中，大量數據不斷涌現，例如來自商業軟體、社交網站、移動寬頻設備（例如智能手機）的信息，並且數據量在不斷增加——據估計，目前全球可訪問的數據量每12個月增加三倍，而且只會繼續增加。

毫無疑問，數據分析可以為企業提供很大幫助。它不僅有助於評估和未來預測，而且還使企業能夠從以前發生的事件中得出結論，這在許多情況下非常有用。作為解決風險和創建假設的結果，數據分析有助於企業做出合理的業務選擇。

數據分析最顯著的好處是它是完全公正的。人類的本性是傾向於某種立場或思維過程，將會產生偏見。因此，企業的選擇往往受到管理層偏好的影響。另一方面，與人類相反，數據並不會帶來偏見。這就是為什麼數據分析在各種垂直行業的企業中越來越流行的原因之一。

統計數據允許企業根據可用的數據做出選擇。這確保決策者在定量測試的基礎上做出公正和公平的選擇。此外，企業能夠獲得清晰的圖表並根據其做出選擇。

毫無疑問，將數據科學融入業務運營代表著向前邁出的重要一步。採用數據分析解決方案的企業管理人員將能夠做出更好的決策，並在堅實的基礎上運作。企業可以通過數據分析獲得寶貴的業務信息，這些信息可用於多種用途，例如：業務、客戶、程序、供應商、員工、現金流。

Ⅲ 零售行業銷售數據分析圖表怎麼做三個步驟幫你搞定

隨著大數據的發展，越來越多的企業開始重視數據的應用，都說數據能創造價值，但在數據應用的過程中，面臨著諸多問題。比如零售行業，其在數據應用的過程中面臨著以下問題：

1、數據存儲在多地，數據孤島林立

2、業務復雜導致數據融合困難

3、缺乏數據規劃導致數據質量不一致

4、數據分析維度單一致使數據利用率不高

......

盡管零售行業有統一的業務系統管理店面業務，也積累了大量的客戶、交易等經營數據，但由於這些系統偏向於記錄型，無法進行靈活的數據分析，導致導致分析效率低下，在面對海量的數據處理與深度分析時往往心有餘而力不足。而商業智能BI在避免重復建設數據倉庫的同時，通過內置的智能ETL工具便可以對接來自不同業務系統的數據源，實現經營數據的快速分析與展現。

例如，零售行業的銷售數據分析，假設管理層想從多維度了解零售的銷售數據情況，那怎麼做銷售數據分析？

當藉助合適的BI工具後，我們便可以輕松做出靈活的銷售數據分析，比如眾多門店、區域數據一目瞭然：

如圖所示，管理者可總覽銷售收入、成本、毛利、訂單數等核心銷售數據，且該分析圖表直觀展示了各區域收入佔比、門店收入排名、商品銷售明細情況等。管理層可靈活通過不同維度對銷售數據進一步的分析，讓這些銷售數據可以快速有效的指導管理決策。

那具體如何藉助BI工具做零售行業的銷售數據分析呢？其實很簡單，這里我們大致將其分析分為三步驟：取數、建模、圖表設計。

取數，大概是很多零售行業數據應用中遇到的最多的難題了，業務數據獲取不到或難以獲取的心酸，大概很多報表人深有感觸。但隨著數據時代的發展，藉助BI其內置的ETL便可將不統一的業務數據抽取到統一的數據倉庫中，方便了分析者隨時隨地調用數據，建模拖拽設計，完成所需的數據分析圖表，如下BI架構圖所示：

當數據獲取變得比之前容易時，數據的准確性與安全性也變得更加重要了，藉助BI我們可以通過層層許可權的管控，將銷售數據分析圖表准確高效地分享給相關的瀏覽者分析查看。

關於具體的銷售數據分析圖表的設計實現步驟，感興趣的用戶可以參考我們之前分享的采購分析報表怎麼做等相關內容，其圖表工具的設計操作步驟類似，這里不再贅述。

Ⅳ 如何做數據分析

做數據分析步驟如下：

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告、市場調查。

對於數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，資料庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。關於如何做好數據分析的更多問題，可以到一家專業的機構看看，例如CDA數據認證中心就不錯。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

Ⅳ 數據分析怎麼做

數據分析首先進行數據預處理，然後再用各種方法來挖掘數據