數據匯總分析能解決什麼問題

⑴ 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。

⑵ 數據分析幫助企業解決哪些問題

1、幫助企業了解自身

告訴你企業現階段的整體運營情況，通過各個經營指標的完成情況來衡量企業的運營狀態，企業各項業務的構成，讓你了解企業各項業務的發展及變動情況，對企業經營狀況有更深入的了解。

2、幫助企業發現問題

通過對企業現狀的了解，可以發現企業現在經營的問題所在，知道運營情況具體好在哪裡，差在哪裡，是什麼原因引起的。

3、幫助企業提高收益

通過數據分析已經知道企業經營的問題所在，就可以制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。

4、幫助企業識別機會

企業很多決策是建立在對自身和對市場的深度了解下展開的，數據分析不僅可以幫助企業更加全面的了解自身的情況，還可以通過數據分析了解市場過去和現在的情況，以幫助企業識別機會發展壯大自身。

關於數據分析幫助企業解決哪些問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑶ 數據分析是什麼它到底能分析出什麼玩意

近幾年，數據分析師在互聯網圈是很熱門的職業。很多人會好奇什麼是數據分析，是不是掌握了數據分析，就能夠推算出對方的銀行卡密碼的（這肯定不可以的）

本文將會從「 什麼是數據分析 」以及「 數據分析的作用 」進行介紹。

數據分析，簡單說，就是分析數據。如果用專業的說法，數據分析是指用 適當的統計分析方法 對收集來的大量 數據 進行 分析 ，將它們加以 匯總和理解並消化 ，以求最大化地開發數據的功能， 發揮數據的作用 。

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來 雜亂無章的數據中 的信息 集中和提煉 出來，從而找出所研究對象的 內在規律 。

它就好比是 從礦山中挖掘出金子 ，幫助我們找到 熱銷單品 ，幫助我們在商品銷售中找到 最優質客戶 ，幫助我們給客戶推送 利潤最大化的優惠券 。

數據分析在企業的日常經營分析中主要有三大作用，現狀分析、原因分析和預測分析。

簡單來說就是告訴你 過去發生了什麼 。告訴你企業現階段的 整體運營情況。 告訴企業各項業務的發展以及變動情況。

比如在微信公眾平台中，作者可以看到自己經營的公眾號的 閱讀情況 ，可以了解到每天公眾號的 閱讀次數和閱讀人數 。讓作者對自己的公眾號有清晰的認識。

簡單來說就是告訴你 某一現狀為什麼發生 。

經過第一階段的現狀分析，我們對企業的運營情況有了基本了解。但如果想進一步了解是什麼原因引起的，這時就需要開展 原因分析 ，以進一步確定業務變動的具體原因。

比如，我們知道了自己經營公眾號的閱讀情況，可以再進一步去查看每一篇文章的閱讀數據，找到是哪一篇文章帶來高的閱讀量，作進一步分析。比如從文章的「跳出比例」看到，有部分讀者在讀到文章開頭部分就關閉文章了，啟發我們在開頭部分去優化了。

簡單來說就是告訴你 將來會發生什麼 。

在了解企業運營現狀後，有時還需要對企業 未來發展趨勢作出預測 ，為制訂企業運營目標及策略提供有效的 參考與決策依據 。

比如提取讀者喜愛的文章，分析出高頻出現的關鍵詞，並以此作為寫作話題，那麼很可能帶來可觀的閱讀量。

以上解答了「 什麼是數據分析 」以及「 數據分析的作用 」，希望可以幫到你對數據分析有清晰的認識。

⑷ 數據分析能給你的行業帶來什麼幫助

首先來說，數據分析最大、最直接的作用是生產了數據，這才是真正數據分析師自己做出來的成績。不需要花里胡哨的包裝，就像開車一定要看速度和轉速表一樣，根本不需要模型，不需要思維，不需要概念，就這么簡單。

第二點，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，流程哪裡需要優化。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。

第三，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。

第四，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，找出挽留價值高，挽留難度低的用戶群體，提升了用戶留存率。

這里以Python數據分析為例，看看它能給各行業各崗位從業人員帶來什麼幫助？

·運 營

寫個爬蟲代碼，追蹤查看競爭對手的商品信息。通過Python爬取用戶網上的瀏覽信息、點擊行為等，同時對數據進行清洗、分析和可視化，從而精確指導運營動作，制定高效的運營策略！

·財務

面對幾十萬條大數據，用Python完成龐大稅務數據存儲、統計與管理，做整體財務分析報表、支出預測，可大幅節約企業時間和人工成本！

⑸ 請結合實例簡述如何理解數據分析,以及數據分析的作用是什麼

數據分析是指，用適當的統計分析方法，對收集來的數據進行分析，將它們加以匯總和理解消化，以求最大化地開發數據的功能以便於發揮數據的作用。它的的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背後的信息，集中和提煉出來，總結出所研究對象的內在規律。
商業領域中，數據分析能夠給幫助企業進行判斷和決策，以便採取相應的策略與行動。例如，企業高層希望通過市場分析和研究，把握當前產品的市場動向，從而制定合理的產品研發和銷售計劃，這就必須依賴數據分析才能完成。
例如2020年6月公司運營收入下降5%，是什麼原因導致的呢？是各項業務收入都出現下降，還是個別業務收入下降引起的，是各個地區業務收入都出現下降，還是個別地區業務收入下降引起的。這就需要我們展開分析，進一步確定收入下降的具體原因，對運營策略做出調整與優化。

⑹ 數據分析技術解決了哪些難題

在過去的二十多年裡，幾萬億美元的投資被用於建立名目繁多的各類數據採集、管理、和上報系統。單個來看，每個系統都有其存在的原因和道理。但從總體角度看，數據卻是一片混亂。數據孤島、混亂的定義、不統一的格式、各異的標准等給數據分析造成了極大障礙。通過網路、社交、視頻、感測器等手段源源不斷地積累的無結構、半結構數據更加大了數據清理、過濾、重組、標准化工作的難度。因此，今天數據分析面臨的最大挑戰就是如何應用數據科學的理論、方法論、和大數據技術高速、高質地把數據正確地整合以支持數據分析和智能決策。
數據整合的技術挑戰有六個方面：
第一、大規模數據收集和管理（Data Curation at Scale）
數據收集和管理經歷了三代技術更新。第一代的數據倉庫（Data Warehouse）出現於1990年代。主要功能是數據提取、轉換、上傳（Extract, Transform, and Load- ETL）。第二代技術成熟於2000年代。它主要是在ETL的基礎上增加了數據清理，不同類型資料庫的兼容，相關數據自動轉換（如歐元轉化為美元）等功能。這兩代技術都不適於大規模數據收集（成百上千個數據源）。第三代技術隨大數據時代的到來而興起於2010年代。它的核心技術是應用統計模型和機器學習使數據的收集和管理實現自動化為主，人員干預為輔使高速優質的大規模數據收集成為可能。
第二、數據管理的新思路
過去幾十年裡，自上而下的數據管理理念一直佔有統治地位。這種思維方式的基本假設是只有通過統一規劃才能達到數據的統一定義，標准，管理，儲存，使用。可實踐證明，由於每個公司和組織都在不斷變化，中央設計的數據管理系統似乎永遠無法完成。即使完成了也已經過時。系統的設計者與使用者之間總是有一道隔閡，計劃趕不上變化。企業為此浪費了大量的錢財和時間。
近十年來，一種自下而上的數據管理理念逐漸引起人們的關注。它的思維方式有五個特點：（1）聯邦式管理，中央和地方分權。公司總部和分公司協商數據定義和管理的職責和權力；（2）允許各級管理人員使用各種現成的工具而不是等待中央系統提供；（3）不斷登記注冊各種相關數據而不等待統一數據模型；（4）保持數據管理系統簡單直觀；（5）建立尊重數據的環境以改進數據的管理和使用。
第三、數據清理的挑戰
如何處理混雜不幹凈的海量數據是大數據分析難以避免的挑戰。至今為止還沒有出現比較理想的數據清理的工作平台。產生這一情況的主要原因是數據質量問題的診斷、梳理、驗證、以至修正都離不開人的參與。只有通過人工產生了數據清理的程序、邏輯和方法後，才能使用軟體工具快速清理數據。每個新數據源都有其特殊的數據質量問題，這使得開發通用型數據清理平台極為困難。
第四、數據科學：數據主導的認知（Data Intensive Discovery）
近年來以數據為主導的分析（Data Intensive Analysis – DIA）成為數據科學的新熱點。DIA也被稱為大數據分析，是數據科學的新分支。它使人類突破了自身思維能力的極限（人腦只能同時分析10個以下變數的模型）。應用大數據技術可以高速地找出千百個變數的相關性。傳統的科學實證思維模式是以理論為出發點提出假設，然後選擇分析方法，再採集數據來驗證假設。大數據分析拓展了人類的認知能力。這使以數據為主導的科學發現成為可能。這種新的認知框架從數據出發，發現相關性後尋找理論解釋，然後應用科學的方法驗證。有人稱其為第四代認知框架（the Fourth Paradigm）。
第五、從軟體開發運作（DevOrp）到數據應用運作（DataOrp）
軟體開發經過多年的經驗積累已形成了一套有效的設計、開發、測試、質量管理模式和一系列相關的工具（DevOrp）。今天，數據工程師、數據科學家、資料庫管理員等也需要類似的數據應用運作程序和相關工具（DataOrp）。這是一套新的基礎設施，有人稱之為數據技術（DT）。
第六、數據統一是使現有數據系統產生價值的最佳戰略
如何將企業里分散的數據整合以實現全公司層面的決策支持是一個令人非常頭痛的事。為迎接這一挑戰，一個新的理念和技術「數據統一化」（Data Unification）被越來越多的人接受。這個技術包括三個步驟：（1）數據登記注冊（Catalog），即保持原始數據不變又為中心資料庫提供完整數據記錄，（2）資料庫連接（Connect），使各個分散資料庫通過互聯網在需要時即時連接，（3）數據公布（Publish），按照分析需求將不同資料庫的數據統一定義、連接後提供給數據分析人員。這個技術的核心是應用統計概率模型自動地在資料庫連接過程中使數據統一化。數據統一化已成為大數據處理過程中的一個重要組成部分。
數據分析上的競爭將會日趨激烈。只有面對以上挑戰而不斷創新的企業才能率先實現以數據分析為主導的智能決策。

⑺ 商業智能的數據分析處理功能體現在哪幾方面

通過與BI系統相結合，根據不同工作流程所處階段和分析需求角度出發，BI數據分析可被劃分為描述性分析、診斷性分析、預測性分析和處方式分析四種類型。

1.描述性分析

描述性分析主要需要匯總原始數據，並將其轉化為人可以理解的形式，例如各種報表、圖表等。需要注意的是描述性分析通常都是從過去的數據里提取出有價值的見解，但往往不具備解釋問題發生原因的能力。

2.診斷性分析

診斷性分析是基於描述性分析的基礎之上。通過診斷性分析，可以深入挖掘問題根源，識別依賴關系，找出影響因素。藉助聯動、下鑽、挖掘、預警等方法，可以知道問題是如何發生的，企業接下來需要關注哪些方面以幫助解決問題。

3.預測性分析

相比較於描述性分析和診斷性分析在過去數據上的集中，預測性分析往往更能說明未來可能發生的事情。通過使用描述性和診斷性分析的結果來檢測趨勢、異常或做聚類分析後，對未來進行動態預測。

4.處方式分析

處方式分析是基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」、「可能會發生什麼」的分析，通過演算法手段最優化決策，來幫助用戶決定應該採取什麼措施，以便消除未來可能發生的問題或獲得更有利的趨勢。作為最先進的分析方法，它不僅需要歷史數據，還需要很多外部信息，利用更為復雜的工具和技術，如機器學習、業務規則和演算法等，這也決定了它的實施和管理相對於其他分析類型來說更加復雜。

做好BI數據分析不可或缺的分析流程

要做好BI數據分析，整個過程可拆分為以下7個步驟：

BI數據分析流程

① 明確需求

明確需求是數據分析的第一個步驟，一般剛入門的分析是以被動分析為主，也就是他人發現問題，你來進行數據分析，所以要清晰的勾繪需求內容，讓輸出結果與需求的契合度更高。

② 確定思路

分析思路可謂是分析的「靈魂」所在，它是將分析工作進行細化，分析思路清晰、有邏輯，可避免一個問題反復分析的情況。

確定思路需要從分析目的出發全面、深入拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的分析框架。

③ 處理數據

當拿到數據時，數據不能滿足直接用來分析，所以需要將收集到的雜亂無章的數據，快速、准確加工成適合數據分析的樣式。

④ 分析數據

分析數據是分析流程重中之重的工作，可謂是「抽絲剝繭」，它是從分析目的出發，按照分析思路，運用適當的分析方法或分析模型，使用分析工具，對處理過的數據進行分析，提取出有價值的信息。

⑤ 展示數據

展示數據也稱為「數據可視化」是以簡單、直觀的方式傳達出數據包含的信息，增強數據的『易讀性』，讓閱讀者輕而易舉的就看出數據表達的內容。

俗話說的好「文不如表，表不如圖」，所以展示數據一般用圖表進行展示，常用圖表有表格、柱狀圖、折線圖、條形圖、散點圖、餅圖。

⑥ 撰寫報告

撰寫報告是指以文檔形式輸出分析結果，其內容是通過數據全方位的科學分析來展現運營情況，能夠為決策者提供強有力的決策依據，從而降低運營風險，提高盈利。分析報告就是第1步~第5步工作的總結，以文檔的形式展現「推理」的過程，並說明最終的結論。

⑦ 效果反饋

所謂效果反饋就是選擇恰當且代表性的指標，及時監控報告中提出的策略執行進度、執行效果。

一般第 7 步效果反饋後還會回到第 1 步需求溝通，與他人溝通反饋效果情況，比如是否有異常、異常原因、下一步動作等，如此反復迭代，就形成了閉環分析。