数据汇总分析能解决什么问题

⑴ 数据分析有什么好处

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

⑵ 数据分析帮助企业解决哪些问题

1、帮助企业了解自身

告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

2、帮助企业发现问题

通过对企业现状的了解，可以发现企业现在经营的问题所在，知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。

3、帮助企业提高收益

通过数据分析已经知道企业经营的问题所在，就可以制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。

4、帮助企业识别机会

企业很多决策是建立在对自身和对市场的深度了解下展开的，数据分析不仅可以帮助企业更加全面的了解自身的情况，还可以通过数据分析了解市场过去和现在的情况，以帮助企业识别机会发展壮大自身。

关于数据分析帮助企业解决哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑶ 数据分析是什么它到底能分析出什么玩意

近几年，数据分析师在互联网圈是很热门的职业。很多人会好奇什么是数据分析，是不是掌握了数据分析，就能够推算出对方的银行卡密码的（这肯定不可以的）

本文将会从“ 什么是数据分析 ”以及“ 数据分析的作用 ”进行介绍。

数据分析，简单说，就是分析数据。如果用专业的说法，数据分析是指用 适当的统计分析方法 对收集来的大量 数据 进行 分析 ，将它们加以 汇总和理解并消化 ，以求最大化地开发数据的功能， 发挥数据的作用 。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来 杂乱无章的数据中 的信息 集中和提炼 出来，从而找出所研究对象的 内在规律 。

它就好比是 从矿山中挖掘出金子 ，帮助我们找到 热销单品 ，帮助我们在商品销售中找到 最优质客户 ，帮助我们给客户推送 利润最大化的优惠券 。

数据分析在企业的日常经营分析中主要有三大作用，现状分析、原因分析和预测分析。

简单来说就是告诉你 过去发生了什么 。告诉你企业现阶段的 整体运营情况。 告诉企业各项业务的发展以及变动情况。

比如在微信公众平台中，作者可以看到自己经营的公众号的 阅读情况 ，可以了解到每天公众号的 阅读次数和阅读人数 。让作者对自己的公众号有清晰的认识。

简单来说就是告诉你 某一现状为什么发生 。

经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解。但如果想进一步了解是什么原因引起的，这时就需要开展 原因分析 ，以进一步确定业务变动的具体原因。

比如，我们知道了自己经营公众号的阅读情况，可以再进一步去查看每一篇文章的阅读数据，找到是哪一篇文章带来高的阅读量，作进一步分析。比如从文章的“跳出比例”看到，有部分读者在读到文章开头部分就关闭文章了，启发我们在开头部分去优化了。

简单来说就是告诉你 将来会发生什么 。

在了解企业运营现状后，有时还需要对企业 未来发展趋势作出预测 ，为制订企业运营目标及策略提供有效的 参考与决策依据 。

比如提取读者喜爱的文章，分析出高频出现的关键词，并以此作为写作话题，那么很可能带来可观的阅读量。

以上解答了“ 什么是数据分析 ”以及“ 数据分析的作用 ”，希望可以帮到你对数据分析有清晰的认识。

⑷ 数据分析能给你的行业带来什么帮助

首先来说，数据分析最大、最直接的作用是生产了数据，这才是真正数据分析师自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，就像开车一定要看速度和转速表一样，根本不需要模型，不需要思维，不需要概念，就这么简单。

第二点，优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

第三，创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。

第四，发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。

这里以Python数据分析为例，看看它能给各行业各岗位从业人员带来什么帮助？

·运 营

写个爬虫代码，追踪查看竞争对手的商品信息。通过Python爬取用户网上的浏览信息、点击行为等，同时对数据进行清洗、分析和可视化，从而精确指导运营动作，制定高效的运营策略！

·财务

面对几十万条大数据，用Python完成庞大税务数据存储、统计与管理，做整体财务分析报表、支出预测，可大幅节约企业时间和人工成本！

⑸ 请结合实例简述如何理解数据分析,以及数据分析的作用是什么

数据分析是指，用适当的统计分析方法，对收集来的数据进行分析，将它们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能以便于发挥数据的作用。它的的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息，集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。
商业领域中，数据分析能够给帮助企业进行判断和决策，以便采取相应的策略与行动。例如，企业高层希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能完成。
例如2020年6月公司运营收入下降5%，是什么原因导致的呢？是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。这就需要我们展开分析，进一步确定收入下降的具体原因，对运营策略做出调整与优化。

⑹ 数据分析技术解决了哪些难题

在过去的二十多年里，几万亿美元的投资被用于建立名目繁多的各类数据采集、管理、和上报系统。单个来看，每个系统都有其存在的原因和道理。但从总体角度看，数据却是一片混乱。数据孤岛、混乱的定义、不统一的格式、各异的标准等给数据分析造成了极大障碍。通过网络、社交、视频、传感器等手段源源不断地积累的无结构、半结构数据更加大了数据清理、过滤、重组、标准化工作的难度。因此，今天数据分析面临的最大挑战就是如何应用数据科学的理论、方法论、和大数据技术高速、高质地把数据正确地整合以支持数据分析和智能决策。
数据整合的技术挑战有六个方面：
第一、大规模数据收集和管理（Data Curation at Scale）
数据收集和管理经历了三代技术更新。第一代的数据仓库（Data Warehouse）出现于1990年代。主要功能是数据提取、转换、上传（Extract, Transform, and Load- ETL）。第二代技术成熟于2000年代。它主要是在ETL的基础上增加了数据清理，不同类型数据库的兼容，相关数据自动转换（如欧元转化为美元）等功能。这两代技术都不适于大规模数据收集（成百上千个数据源）。第三代技术随大数据时代的到来而兴起于2010年代。它的核心技术是应用统计模型和机器学习使数据的收集和管理实现自动化为主，人员干预为辅使高速优质的大规模数据收集成为可能。
第二、数据管理的新思路
过去几十年里，自上而下的数据管理理念一直占有统治地位。这种思维方式的基本假设是只有通过统一规划才能达到数据的统一定义，标准，管理，储存，使用。可实践证明，由于每个公司和组织都在不断变化，中央设计的数据管理系统似乎永远无法完成。即使完成了也已经过时。系统的设计者与使用者之间总是有一道隔阂，计划赶不上变化。企业为此浪费了大量的钱财和时间。
近十年来，一种自下而上的数据管理理念逐渐引起人们的关注。它的思维方式有五个特点：（1）联邦式管理，中央和地方分权。公司总部和分公司协商数据定义和管理的职责和权力；（2）允许各级管理人员使用各种现成的工具而不是等待中央系统提供；（3）不断登记注册各种相关数据而不等待统一数据模型；（4）保持数据管理系统简单直观；（5）建立尊重数据的环境以改进数据的管理和使用。
第三、数据清理的挑战
如何处理混杂不干净的海量数据是大数据分析难以避免的挑战。至今为止还没有出现比较理想的数据清理的工作平台。产生这一情况的主要原因是数据质量问题的诊断、梳理、验证、以至修正都离不开人的参与。只有通过人工产生了数据清理的程序、逻辑和方法后，才能使用软件工具快速清理数据。每个新数据源都有其特殊的数据质量问题，这使得开发通用型数据清理平台极为困难。
第四、数据科学：数据主导的认知（Data Intensive Discovery）
近年来以数据为主导的分析（Data Intensive Analysis – DIA）成为数据科学的新热点。DIA也被称为大数据分析，是数据科学的新分支。它使人类突破了自身思维能力的极限（人脑只能同时分析10个以下变量的模型）。应用大数据技术可以高速地找出千百个变量的相关性。传统的科学实证思维模式是以理论为出发点提出假设，然后选择分析方法，再采集数据来验证假设。大数据分析拓展了人类的认知能力。这使以数据为主导的科学发现成为可能。这种新的认知框架从数据出发，发现相关性后寻找理论解释，然后应用科学的方法验证。有人称其为第四代认知框架（the Fourth Paradigm）。
第五、从软件开发运作（DevOrp）到数据应用运作（DataOrp）
软件开发经过多年的经验积累已形成了一套有效的设计、开发、测试、质量管理模式和一系列相关的工具（DevOrp）。今天，数据工程师、数据科学家、数据库管理员等也需要类似的数据应用运作程序和相关工具（DataOrp）。这是一套新的基础设施，有人称之为数据技术（DT）。
第六、数据统一是使现有数据系统产生价值的最佳战略
如何将企业里分散的数据整合以实现全公司层面的决策支持是一个令人非常头痛的事。为迎接这一挑战，一个新的理念和技术“数据统一化”（Data Unification）被越来越多的人接受。这个技术包括三个步骤：（1）数据登记注册（Catalog），即保持原始数据不变又为中心数据库提供完整数据记录，（2）数据库连接（Connect），使各个分散数据库通过互联网在需要时即时连接，（3）数据公布（Publish），按照分析需求将不同数据库的数据统一定义、连接后提供给数据分析人员。这个技术的核心是应用统计概率模型自动地在数据库连接过程中使数据统一化。数据统一化已成为大数据处理过程中的一个重要组成部分。
数据分析上的竞争将会日趋激烈。只有面对以上挑战而不断创新的企业才能率先实现以数据分析为主导的智能决策。

⑺ 商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面

通过与BI系统相结合，根据不同工作流程所处阶段和分析需求角度出发，BI数据分析可被划分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析四种类型。

1.描述性分析

描述性分析主要需要汇总原始数据，并将其转化为人可以理解的形式，例如各种报表、图表等。需要注意的是描述性分析通常都是从过去的数据里提取出有价值的见解，但往往不具备解释问题发生原因的能力。

2.诊断性分析

诊断性分析是基于描述性分析的基础之上。通过诊断性分析，可以深入挖掘问题根源，识别依赖关系，找出影响因素。借助联动、下钻、挖掘、预警等方法，可以知道问题是如何发生的，企业接下来需要关注哪些方面以帮助解决问题。

3.预测性分析

相比较于描述性分析和诊断性分析在过去数据上的集中，预测性分析往往更能说明未来可能发生的事情。通过使用描述性和诊断性分析的结果来检测趋势、异常或做聚类分析后，对未来进行动态预测。

4.处方式分析

处方式分析是基于对“发生了什么”、“为什么会发生”、“可能会发生什么”的分析，通过算法手段最优化决策，来帮助用户决定应该采取什么措施，以便消除未来可能发生的问题或获得更有利的趋势。作为最先进的分析方法，它不仅需要历史数据，还需要很多外部信息，利用更为复杂的工具和技术，如机器学习、业务规则和算法等，这也决定了它的实施和管理相对于其他分析类型来说更加复杂。

做好BI数据分析不可或缺的分析流程

要做好BI数据分析，整个过程可拆分为以下7个步骤：

BI数据分析流程

① 明确需求

明确需求是数据分析的第一个步骤，一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。

② 确定思路

分析思路可谓是分析的“灵魂”所在，它是将分析工作进行细化，分析思路清晰、有逻辑，可避免一个问题反复分析的情况。

确定思路需要从分析目的出发全面、深入拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。

③ 处理数据

当拿到数据时，数据不能满足直接用来分析，所以需要将收集到的杂乱无章的数据，快速、准确加工成适合数据分析的样式。

④ 分析数据

分析数据是分析流程重中之重的工作，可谓是“抽丝剥茧”，它是从分析目的出发，按照分析思路，运用适当的分析方法或分析模型，使用分析工具，对处理过的数据进行分析，提取出有价值的信息。

⑤ 展示数据

展示数据也称为“数据可视化”是以简单、直观的方式传达出数据包含的信息，增强数据的‘易读性’，让阅读者轻而易举的就看出数据表达的内容。

俗话说的好“文不如表，表不如图”，所以展示数据一般用图表进行展示，常用图表有表格、柱状图、折线图、条形图、散点图、饼图。

⑥ 撰写报告

撰写报告是指以文档形式输出分析结果，其内容是通过数据全方位的科学分析来展现运营情况，能够为决策者提供强有力的决策依据，从而降低运营风险，提高盈利。分析报告就是第1步~第5步工作的总结，以文档的形式展现“推理”的过程，并说明最终的结论。

⑦ 效果反馈

所谓效果反馈就是选择恰当且代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度、执行效果。

一般第 7 步效果反馈后还会回到第 1 步需求沟通，与他人沟通反馈效果情况，比如是否有异常、异常原因、下一步动作等，如此反复迭代，就形成了闭环分析。