行业分析数据怎么做

Ⅰ 如何做数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

Ⅱ 怎么做行业研究中的数据分析

大数据和分析技术正在迅速改变企业的未来发展。研究表明，67%以上的企业每年在分析解决方案上的支出超过1万美元。

各行业领域如今都在对数据分析进行投资。医疗保健、IT和金融领域的企业是数据分析技术的最主要投资者之一，许多其他行业也在投资数据分析技术。

市场分析是对市场规模、位置、性质、特点、市场容量及吸引范围等调查资料所进行的经济分析。通过获得在大数据技术和程序方面拥有丰富经验的第三方的帮助，企业可以做出合理的选择，从而更快地发展业务。客户可以从企业的大数据中受益，同时还可以获得大数据工程技能，帮助他们实现目标和愿景。

在当今互联的世界中，大量数据不断涌现，例如来自商业软件、社交网站、移动宽带设备（例如智能手机）的信息，并且数据量在不断增加——据估计，目前全球可访问的数据量每12个月增加三倍，而且只会继续增加。

毫无疑问，数据分析可以为企业提供很大帮助。它不仅有助于评估和未来预测，而且还使企业能够从以前发生的事件中得出结论，这在许多情况下非常有用。作为解决风险和创建假设的结果，数据分析有助于企业做出合理的业务选择。

数据分析最显着的好处是它是完全公正的。人类的本性是倾向于某种立场或思维过程，将会产生偏见。因此，企业的选择往往受到管理层偏好的影响。另一方面，与人类相反，数据并不会带来偏见。这就是为什么数据分析在各种垂直行业的企业中越来越流行的原因之一。

统计数据允许企业根据可用的数据做出选择。这确保决策者在定量测试的基础上做出公正和公平的选择。此外，企业能够获得清晰的图表并根据其做出选择。

毫无疑问，将数据科学融入业务运营代表着向前迈出的重要一步。采用数据分析解决方案的企业管理人员将能够做出更好的决策，并在坚实的基础上运作。企业可以通过数据分析获得宝贵的业务信息，这些信息可用于多种用途，例如：业务、客户、程序、供应商、员工、现金流。

Ⅲ 零售行业销售数据分析图表怎么做三个步骤帮你搞定

随着大数据的发展，越来越多的企业开始重视数据的应用，都说数据能创造价值，但在数据应用的过程中，面临着诸多问题。比如零售行业，其在数据应用的过程中面临着以下问题：

1、数据存储在多地，数据孤岛林立

2、业务复杂导致数据融合困难

3、缺乏数据规划导致数据质量不一致

4、数据分析维度单一致使数据利用率不高

......

尽管零售行业有统一的业务系统管理店面业务，也积累了大量的客户、交易等经营数据，但由于这些系统偏向于记录型，无法进行灵活的数据分析，导致导致分析效率低下，在面对海量的数据处理与深度分析时往往心有余而力不足。而商业智能BI在避免重复建设数据仓库的同时，通过内置的智能ETL工具便可以对接来自不同业务系统的数据源，实现经营数据的快速分析与展现。

例如，零售行业的销售数据分析，假设管理层想从多维度了解零售的销售数据情况，那怎么做销售数据分析？

当借助合适的BI工具后，我们便可以轻松做出灵活的销售数据分析，比如众多门店、区域数据一目了然：

如图所示，管理者可总览销售收入、成本、毛利、订单数等核心销售数据，且该分析图表直观展示了各区域收入占比、门店收入排名、商品销售明细情况等。管理层可灵活通过不同维度对销售数据进一步的分析，让这些销售数据可以快速有效的指导管理决策。

那具体如何借助BI工具做零售行业的销售数据分析呢？其实很简单，这里我们大致将其分析分为三步骤：取数、建模、图表设计。

取数，大概是很多零售行业数据应用中遇到的最多的难题了，业务数据获取不到或难以获取的心酸，大概很多报表人深有感触。但随着数据时代的发展，借助BI其内置的ETL便可将不统一的业务数据抽取到统一的数据仓库中，方便了分析者随时随地调用数据，建模拖拽设计，完成所需的数据分析图表，如下BI架构图所示：

当数据获取变得比之前容易时，数据的准确性与安全性也变得更加重要了，借助BI我们可以通过层层权限的管控，将销售数据分析图表准确高效地分享给相关的浏览者分析查看。

关于具体的销售数据分析图表的设计实现步骤，感兴趣的用户可以参考我们之前分享的采购分析报表怎么做等相关内容，其图表工具的设计操作步骤类似，这里不再赘述。

Ⅳ 如何做数据分析

做数据分析步骤如下：

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

Ⅳ 数据分析怎么做

数据分析首先进行数据预处理，然后再用各种方法来挖掘数据