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“數據分析要支持業(yè)務做出科學的，正確的決策”
——這是很多公司對數據分析師的要求。
那么問題來了？到底要怎么做才能讓數據驅動決策？
今天我們就以問答的形式解答大家對于商業(yè)數據分析的疑問。
隨著數字經濟的發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始進行數字化轉型，這其中難免涉及商業(yè)數據分析。
商業(yè)數據分析則是指以商業(yè)理論為基礎，從數據分析出發(fā)，依靠統(tǒng)計工具，以決策優(yōu)化為目的，洞察數據背后的規(guī)律，為商業(yè)創(chuàng)造最大價值。
商業(yè)模式是一個非常寬泛的概念，商業(yè)模式的說法也各有不同，比如：店鋪模式、“餌與鉤”模式、硬件+軟件模式等。
如今互聯(lián)網時代，大家提到的更多是企業(yè)與企業(yè)之間B2B模式、企業(yè)與客戶之間B2C模式、線上交易到線下消費的體驗的o2o模式、個人對個人的C2C模式。
B2B模式：供需雙方都是企業(yè)，通過使用互聯(lián)網的技術或各種商務網絡平臺，完成商務交易的過程。
B2C模式：企業(yè)直接面向消費者銷售產品和服務商業(yè)的零售模式
O2O模式：離線商務模式，是指線上營銷線上購買帶動線下經營和線下消費
C2C模式：個人與個人之間的電子商務
不管哪種商業(yè)模式，最終的目的都是為了創(chuàng)造價值、實現營收。
商業(yè)數據采集的方式有多種，下面列舉幾種常見的方式：
無論采用哪種方式，數據采集過程中都需要注意數據的準確性、完整性和安全性
1、收集數據：首先需要確定需要收集哪些數據，選擇可靠的數據來源，并設置數據收集的方式和時間。數據可以來自各種內部和外部來源，例如公司的財務系統(tǒng)、市場調查、社交媒體、競爭對手的網站等。
2、整理數據：對收集到的數據進行清洗、去重、篩選、分類等操作，以確保數據質量和準確性。此步驟非常關鍵，因為數據質量會直接影響到后續(xù)分析的可信度。
3、分析數據：利用數據分析工具和技術，對數據進行統(tǒng)計分析、數據挖掘、機器學習等操作，從中提取出有價值的信息和洞見。可以使用可視化工具，將數據以圖表、報表等形式呈現出來，更加直觀地展示數據分析結果。
4、解讀數據：分析結果只是數據的表現形式，需要在分析結果的基礎上進行解讀，將數據分析結果轉化為商業(yè)洞見。這需要對商業(yè)領域的專業(yè)知識和經驗進行綜合運用，對數據分析結果進行解釋和解讀，得出對商業(yè)決策有意義的結論。
5、應用數據：將數據分析結果應用到實際商業(yè)決策中，制定合適的商業(yè)戰(zhàn)略和方案。商業(yè)數據分析的目的在于支持商業(yè)決策，所以需要將數據分析結果轉化為可執(zhí)行的商業(yè)計劃，并及時調整和優(yōu)化。
1、確定分析目標：在開始報告之前，需要明確報告的目的和需要分析的問題或挑戰(zhàn)。比如，你可能想要分析客戶購買習慣、市場競爭、銷售趨勢等。
2、收集和整理數據：在得到分析目標后，需要確定需要分析的數據，并收集和整理數據。這可能需要使用數據分析工具和技術，例如Excel、Python、SQL等。
3、數據清洗和預處理：在收集到數據后，需要進行數據清洗和預處理。這包括刪除缺失值、處理異常值、標準化數據等。這個步驟非常重要，因為這可以確保你的分析結果準確和可靠。
4、數據分析和解釋：完成數據預處理后，可以開始進行數據分析和解釋。這包括使用圖表、統(tǒng)計學方法等進行數據可視化和解釋。在解釋結果時，要注意使用簡單易懂的語言，使報告的受眾能夠理解。
5、結論和建議：根據分析結果，你可以得出結論和建議。結論是你對數據分析結果的總結，建議是你給出的具體行動方案。這是商業(yè)數據分析報告的核心部分，因為這會對決策者產生實際影響。
6、報告撰寫和排版：最后，需要將所有分析結果和建議整合到一份報告中，并進行撰寫和排版。確保使用簡潔、清晰的語言，采用易于閱讀的排版風格。
數據模型是用于描述數據的結構、特性、約束和關系的概念模型。它是一個抽象的表示，用于描述數據之間的關系、數據的屬性、數據類型以及數據之間的約束。
數據模型可以分為三種類型：概念模型、邏輯模型和物理模型。概念模型是一個高層次的、抽象的表示，描述了數據之間的關系，但不包含具體的實現細節(jié)。邏輯模型則是一個更加具體的表示，描述了數據如何被組織和訪問，但并不考慮具體的實現技術。最后，物理模型則是一個具體的表示，描述了數據如何在計算機系統(tǒng)中存儲和操作。
邏輯模型：SWOT、AARRR模型、漏斗模型等
經營分析模型 ：杜邦分析法拆解指標等
查詢模型： RFM模型等
算法模型 ：時間序列分析、線性回歸等
確定分析需求，是預測類、還是關聯(lián)因果類，每一類對應不同的模型，示例：
預測未來
當領導要我基于歷史數據預測未來銷量時
我：用時間序列分析一秒得出未來銷量走勢
通過１個時間序列數據定量變量，預測未來Ｎ天的預測值
分析當下
當老板說需要先開發(fā)某個功能（內心不服）
我：用kano模型基于用戶實際需求說服他用戶第一
通常情況下，產品開發(fā)需求的優(yōu)先級為：必備特性>期望特性>魅力特性>無差異特性。
判斷關系
想知道人口和失業(yè)的關系
我：用格蘭杰因果檢驗分析
檢驗人口總量是引起失業(yè)人數的變化原因，還是失業(yè)人數是導致人口總量的變化原因，或者是他們之間存在相互原因。
商業(yè)數據分析常用到的工具軟件有很多，以下列舉幾個常見的：
1、Microsoft Excel：這是一個廣泛使用的電子表格軟件，用于管理和分析大量數據。它提供了各種功能和工具，例如排序、篩選、數據透視表和圖表等。
2、SQL數據庫管理系統(tǒng)：例如MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle等。這些工具用于處理和管理關系型數據庫中的大量數據。
3、Python：這是一種高級編程語言，可用于各種數據分析任務。Python提供了很多用于數據處理和分析的庫，如NumPy、Pandas和SciPy等。
4、SPSSPRO：一個類似SPSS的免費在線統(tǒng)計分析軟件，用于執(zhí)行各種統(tǒng)計分析任務。
5、R：這是一種專門用于統(tǒng)計分析的編程語言和軟件環(huán)境，它提供了很多用于數據分析和可視化的庫和工具。
商業(yè)數據分析是一項復雜的任務，需要注意以下幾個方面：
1、數據準確性：數據分析的結果只有在數據本身準確可靠的情況下才能具有實際意義。因此，在進行數據分析前，應確保數據的來源、收集方法、質量等方面的準確性。
2、數據清洗：在進行數據分析之前，需要進行數據清洗，即檢查數據是否存在缺失值、異常值、重復值等問題，并對這些問題進行處理。這是保證數據分析結果準確的關鍵
3、業(yè)務理解：商業(yè)數據分析需要將數據結果與業(yè)務需求相結合，以確保分析結果能夠為業(yè)務決策提供有價值的信息。因此，在進行數據分析之前，應該充分了解業(yè)務需求和背景，以便更好地理解數據。
4、數據保密：商業(yè)數據分析通常涉及到大量敏感數據，應該注意保護數據的隱私和安全。在進行數據分析時，需要遵守相關法律法規(guī)和倫理規(guī)范，以確保數據安全和隱私保護。
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5. 不實信息，主要表現為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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