企业数据运营管理与数据分析方法论
盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些 数据分析师 cpda
盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些？数据分析师CPDA很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析？一点思维都没有，今天小编给大家盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些？希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维。
数据分析思维混乱的小伙伴，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。
方法论和方法有什么区别? 方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。
方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
数据分析方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
①PEST分析法：PEST 为一种企业所处宏观环境分析模型，从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
四点因素也被称之为“pest有害物”，PEST要求高级管理层具备相关的能力及素养。
PEST 分析与外部总体环境的因素互相结合就可归纳出SWOT分析中的机会与威胁。
PEST/PESTLE、SWOT 与SLEPT 可以作为企业与环境分析的基础工具。
②SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。
运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。
③5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。
广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
主数据管理方法论
主数据管理方法论主数据管理（Master Data Management，简称MDM）是一种组织内部数据管理的方法论。
它旨在通过确定和规范其核心数据，以实现数据的一致性、准确性和完整性。
主数据是指一个组织中用于支持其核心业务运营的关键数据。
MDM方法论的重要性在于其能够解决组织中的数据碎片化和数据冲突问题。
随着信息系统的发展，一个组织中的数据存储在不同的系统和应用程序中，导致数据冗余、数据不一致和数据质量低下等问题。
MDM方法论通过集中管理和控制数据，使组织能够更好地使用和分析数据，从而提高运营效率和决策质量。
MDM方法论的核心思想可以归纳为以下几个方面：1.确定主数据：MDM首先需要确定组织中的主数据。
主数据通常是指具有高重要性和高价值的数据，例如客户、产品、供应商等。
确定主数据可以帮助组织更好地理解其数据资产，避免对次要数据过度投入和管理。
2.数据质量管理：数据质量是MDM方法论的重要目标之一、数据质量管理包括数据清洗、数据标准化、数据匹配和数据去重等措施，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
通过数据质量管理，组织可以减少数据错误和冲突，提高数据的可信度和可用性。
3.数据整合与融合：MDM方法论旨在将分散的数据整合和融合成一个统一的数据源。
这涉及将来自不同系统和应用程序的数据进行映射和转换，以实现数据的一致性和可访问性。
数据整合和融合可以减少数据冗余和重复劳动，提高数据的价值和利用率。
4.数据权限和安全性：MDM方法论强调数据的权限和安全性管理。
组织应该根据角色和职责划分数据的访问权限，防止未经授权的人员访问敏感数据。
此外，MDM方法论还应该确保数据在传输和存储过程中的安全性，以防止数据泄露和滥用。
5.数据治理：MDM方法论需要建立适当的数据治理机制。
数据治理包括定义数据的所有权和责任、建立数据管理规则和流程、监督和审查数据管理活动等。
通过数据治理，组织可以确保数据的规范化和可持续性，减少数据管理过程中的混乱和冲突。
企业数据运营管理与数据分析方法论
企业数据运营管理与数据分析方法论随着互联网的快速发展和大数据技术的成熟应用，企业数据运营管理和数据分析逐渐成为了企业决策和运营的重要组成部分。
企业数据运营管理是指通过对企业数据进行全面管理和运营，提高企业的数据分析和决策能力，从而实现企业的运营目标。
本文将探讨企业数据运营管理和数据分析的方法论。
一、数据收集与整理企业数据运营的第一步是数据的收集和整理。
这一阶段包括了数据的采集、筛选、清洗、整合和存储。
在数据的采集过程中，企业需要根据自身的需求确定采集的指标和数据源，并通过各种手段（如问卷调查、网站统计、传感器数据等）获取数据。
在数据的筛选过程中，需要根据数据的质量和可信度进行筛选，剔除掉不合格的数据。
在数据的清洗过程中，需要对数据进行去重、填补缺失值、处理异常值等操作，确保数据的完整性和准确性。
在数据的整合过程中，需要将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中，方便后续的分析和运营。
最后，企业需要将数据存储在安全可靠的数据库中，确保数据的保密性和可用性。
二、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是企业数据运营的核心环节。
通过对收集到的数据进行分析和挖掘，企业可以发现数据中的规律和趋势，提供有力的决策依据。
数据分析和挖掘的方法包括统计分析、机器学习、预测模型等。
统计分析是利用统计学方法对数据进行分析，包括描述统计、推断统计和相关分析等。
机器学习是利用机器学习算法对数据进行模式识别和预测，包括聚类分析、分类分析和回归分析等。
预测模型是利用历史数据构建预测模型，通过对未来数据进行预测，以指导企业的决策和运营。
在数据分析和挖掘的过程中，企业需要选择合适的方法和工具，并根据实际情况进行调整和优化，以提高分析和挖掘的效果。
三、数据可视化与报告数据可视化与报告是将分析结果以可视化的形式展现出来，以便决策者和运营人员更好地理解和利用数据。
数据可视化的方法包括图表、地图、仪表盘等，通过图形化的方式展示数据的关系和趋势，提供直观的决策依据。
公司运营管理方法论
公司运营管理方法论引言公司运营管理是指对企业整体运营进行有效管理的方法和理论。
它涉及到企业的各个方面，包括战略制定、资源配置、流程优化以及团队管理等。
本文将从战略视角出发，探讨几种常用且有效的公司运营管理方法论。
1. SWOT分析法SWOT分析是一种基于企业内部和外部环境的评估工具，以评估企业的优势、劣势、机会和威胁。
这个方法论的关键是通过识别和分析这些因素，从而制定相应的战略和目标。
具体而言，SWOT分析通过以下四个方面进行评估：•企业的优势：评估企业的核心竞争力和优势资源，例如技术、品牌、人才等。
•企业的劣势：识别企业的短板，例如市场份额、财务状况、管理能力等。
•外部机会：分析市场趋势、竞争对手的动态变化、新兴技术等带来的机会。
•外部威胁：分析市场竞争、政策变化、供应链风险等可能给企业带来的威胁。
通过SWOT分析，企业可以全面了解自身和外部环境的情况，从而做出合理的战略决策。
2. OKR管理方法OKR（目标关键结果）是一种目标管理方法，它能够帮助企业制定明确的目标并监控实现情况。
OKR由一个目标和一组关键结果组成，目标是一个具有鼓舞力和方向性的宏观目标，而关键结果则是衡量目标实现情况的具体指标。
采用OKR 方法论，企业可以做到以下几点：•设定清晰的目标：明确企业的长期和短期目标，并将其分解成可操作的关键结果。
•层级链接：将整个组织的目标层级链接起来，确保目标的一致性和协同性。
•实时监控：通过定期检查关键结果的完成情况，能够及时调整战略方向和资源分配。
OKR方法论的优势在于能够提高团队的执行能力和动力，推动企业实现可持续发展。
3. 价值链管理价值链管理是一种将企业整个价值链进行管理和优化的方法论。
价值链是指将一系列活动组成的过程，从原材料采购到产品销售，这些活动在各个环节中增加了价值。
通过价值链管理，企业可以识别关键环节的价值创造和浪费，并开展相应的优化工作。
具体的步骤包括：•价值链分析：对企业的价值链进行全面分析，找出重要的价值创造环节和潜在的浪费环节。
精益数据方法论
精益数据方法论是一种结合了统计学和管理学的方法，它以求精益求新，在企业内部使用数据来改进业务流程并最大限度地提高绩效的方法论。
精益数据方法论的核心思想是，企业可以收集和分析数据来进行持续的改进，以最大限度地提高企业的效率和绩效。
其目标是通过数据来确定企业中存在哪些改进机会，从而改善现有的业务流程。
在精益数据方法论中，数据收集和分析的主要方法包括：统计分析、数据挖掘、模型预测和机器学习。
精益数据方法论的应用可以帮助企业实现以下目标：
1）提高销售绩效：通过对销售数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，从而提高销售绩效。
2）优化运营：企业可以结合数据分析，提高营运效率，并实现服务水平的提升。
3）提高核算精度：通过对财务数据的分析，可以更准确地评估企业的财务状况，以及实现更高的精度。
4）提高产品质量：企业可以使用数据分析，确定产品品质的改进机会，以提高产品的质量。
总之，精益数据方法论为企业提供了一个有效的方法来分析和改进业务流程，从而最大限度地提高绩效。
三层四面方法论
三层四面方法论一、目标层目标层是三层四面方法论的最高层，它主要涉及到企业的战略规划和目标设定。
在目标层，我们需要明确企业的愿景、使命和核心价值观，并基于这些核心要素制定企业的长期和短期战略目标。
同时，目标层还需要将战略目标分解为各个部门和个人的具体目标，以便在执行层进行实施。
二、执行层执行层是三层四面方法论的中间层，它主要涉及到目标的实施和任务的执行。
在执行层，我们需要制定具体的计划和方案，明确每个部门和个人的职责和任务，并通过有效的沟通、协调和合作来确保计划的顺利实施。
同时，执行层还需要对实施过程中出现的问题进行及时解决和调整，以保证目标的顺利实现。
三、监控层监控层是三层四面方法论的保障层，它主要涉及到对企业运营过程的监控和管理。
在监控层，我们需要建立一套有效的监控体系，对企业的财务状况、销售情况、生产进度等进行实时监控和分析，以便及时发现和解决潜在问题。
同时，监控层还需要对目标层和执行层的执行情况进行跟踪和评估，以确保企业运营的高效和稳定。
四、分析层分析层是三层四面方法论的基础层，它主要涉及到对企业运营数据的分析和挖掘。
在分析层，我们需要运用数据分析工具和技术，对企业的各项运营数据进行深入分析和挖掘，以便发现数据背后的规律和趋势。
同时，分析层还需要为监控层和执行层提供数据支持和决策建议，以帮助企业做出更加科学和合理的决策。
五、总结层总结层是三层四面方法论的总结和归纳层，它主要涉及到对企业运营经验和教训的总结和归纳。
在总结层，我们需要对企业运营过程中的成功经验和失败教训进行深入分析和总结，并基于这些经验和教训制定相应的改进措施和方案。
同时，总结层还需要对整个方法论的实施情况进行评估和反馈，以便不断完善和优化三层四面方法论的实施过程。
运营方法论总结范文
运营方法论总结范文运营是一项关键的业务操作，它是为了实现企业的目标而开展的各种活动。
在整个企业运营过程中，运营方法论起着决定性的作用。
运营方法论是一种有效管理和执行运营活动的理论和实践经验的总结。
在本文中，我将总结一些常见的运营方法论，并详细介绍它们的原理和实践应用。
一、精细化运营方法论精细化运营方法论是一种以数据分析为基础，以提高运营效率和效果为目标的方法。
它通过对运营过程中的各个环节进行详细分析，找出问题，并采取相应的措施加以改进。
其基本原理包括以下几个方面：1.数据分析：通过收集、整理和分析海量数据，找出问题发生的原因，并制定相应的解决方案。
2.细节管理：将运营过程中的每一个环节都细分为若干个小环节，对每个小环节进行具体管理，以提高整体效率。
3.高效协作：建立紧密的团队合作机制，运用有效的沟通和协调方式，提高团队协同效率。
4.指标管理：设定合适的指标体系，量化评估运营绩效，进行动态管理和调整，提高运营效果。
精细化运营方法论的实践应用包括以下几个方面：1.市场调研：通过市场调研，了解客户需求和竞争对手情况，为运营决策提供参考。
2.产品运营：通过产品定位、定价策略、促销活动等手段，提高产品的市场竞争力。
3.渠道管理：建立良好的渠道合作关系，优化渠道结构，提高产品销售效率。
4.客户关系管理：通过建立完善的客户关系管理体系，提升客户满意度和忠诚度。
二、创新思维方法论创新思维方法论是一种以创新为核心的方法。
它通过培养和运用创新思维，推动企业不断创新和提升竞争力。
创新思维方法论的基本原理包括以下几个方面：1.开放思维：采用开放的思维方式，积极吸收和借鉴外部的经验和思想，寻求创新的灵感。
2.多元思维：借助多种思维方式，包括系统思维、设计思维、逆向思维等，从不同角度思考问题，寻找创新解决方案。
3.创新文化：营造积极支持创新的企业文化，鼓励员工提出新的想法，并为其提供创新实施的环境和资源。
4.风险管理：在创新过程中，注意管理和控制风险，确保创新活动能够达到预期的效果。
数据分析方法论研究报告
数据分析方法论研究报告在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。
无论是市场营销、产品研发，还是运营管理、战略规划，都离不开对数据的深入分析。
然而，要从海量的数据中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的见解，并非易事。
这就需要一套科学、系统的数据分析方法论。
一、数据分析的基本概念数据分析是指对数据进行收集、整理、分析和解释，以提取有用的信息和知识，并支持决策制定的过程。
数据可以来自各种来源，如企业内部的业务系统、社交媒体、传感器等。
通过对这些数据的分析，我们可以了解市场趋势、客户需求、业务绩效等，从而为企业的发展提供有力的支持。
二、数据分析的流程1、数据收集这是数据分析的第一步，也是最关键的一步。
数据的质量和完整性直接影响到后续分析的结果。
数据收集的方法包括问卷调查、数据库查询、网络爬虫、传感器采集等。
在收集数据时，需要明确数据的来源、格式和准确性，以确保数据的可靠性。
2、数据清理收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行清理和预处理。
这包括删除重复数据、填补缺失值、纠正错误值、标准化数据格式等。
数据清理的目的是为了提高数据的质量，以便后续的分析能够更加准确和可靠。
3、数据分析在数据清理完成后，就可以进行数据分析了。
数据分析的方法有很多种，包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、因子分析等。
选择合适的分析方法取决于数据的特点和分析的目的。
4、数据可视化数据可视化是将分析结果以直观、易懂的图形或图表形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图、箱线图等。
数据可视化可以帮助决策者快速理解数据的含义和趋势，发现数据中的规律和问题。
5、结果解释和报告最后，需要对分析结果进行解释和报告。
解释结果时，要结合业务背景和实际情况，将数据转化为有意义的见解和建议。
报告要清晰、简洁、准确，能够有效地传达分析的结论和建议。
三、数据分析的方法1、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述和总结，如均值、中位数、众数、标准差、方差等。
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一线人员痛点
•需要规范业务流程，提升作业效 率。 •需要大幅减轻工作量，简化重复 劳动。
解决痛点的关键 是要解决企业使用数据的瓶颈问题
数据要解决的瓶颈问题
业务发展的瓶颈 数据分析需求得不到及时响应
缺乏 对业务现状的准确把握
缺乏 对业务背后逻辑的洞察
缺乏 对业务未来的可见与预测
报表固定且老化，数据利用率低。 市场占有率，用户画像，服务质量， 营销ROI….
如何将数据价值变现？
定义企业数据资产使用所处阶段
数据的使用形式：
数据的使用形式：
数据的使用形式：
数
沉睡阶段
起步阶段
发展阶段
成熟阶段
据
数据的使用形式：
门
基
汇
户
础
总
，
报
分
基
业
表
析
础
务
，
，
统
数
简
专
计
据
单
题
使用的工具：
应
报
分
完全依赖Excel
用
告
析
数据人员素质：
产
使用的工具：
使用的工具：
兼职，手工Excel
企业数据运营管理与分析方法论
企业日常运营场景
●总经理及时得到经营信息，将发现的问题迅速下放，确定会议目标。 ●运营总监进行初步分析，确定问题方向，交由数据人员进一步分析探索。 ●数据分析人员从多维度展开自助分析，定位问题产生的关联因素。 ●运营人员根据分析结果给出运营调整建议，自动生成会议报告。 ●总经理在会议中形成决策，协调相关部⻔参与执行。
具体的做法（5/8）
对报表进行整合，形成主题分析模块
形成报表：整合需求输出单一报表。 形成报表簇：围绕某一个业务场景或业务模块整合涉及到的所有报表，输出报表簇。 形成模块：分析目的 → 分析维度 → 报表簇 → 主题模块
具体的做法（6/8）
培养建立人员结构体系
懂数据
懂业务
懂管理
输出：复合型人力资本
运营（KPI管理） 预警（异常指标预警系统） 会议（高效会议报告）
实现以“财务经营”为导向，以“现金流”和“利润”为核心 跨部门跨层级高效统筹运用
助力企业实现“大运营”
从财务视角看业务
从全局视角看经营
跨部门 / 层级协同
• 各类业务活动（如：营 销价格变动，成本增减 ）引起多少财务经营数 据的变化，决定业务活 动价值的大小，以此为 依据进行调整或作出决 策。
具体的做法（7/8）
建立数据的应用体系
领导驾驶舱（数据大屏） 异常指标预警（手机短信） 移动报表（手机端APP） 自助式分析（BI）
多维度分析（PC） 高效会议报告（会议室演示） 基础报表查询（各业务场景） 数据采集补录（填报，其他非结构化数据）
具体的做法（8/8）
建立企业“大运营”管理体系
监控（控制塔） 拉动（经营管理看板） 改善（全员参与提案库）
发现问题 ► 分析原因 ► 改善措施 ► 决策执行
企业运营面临的痛点
决策者痛点
•无法及时全面地掌控企业整体运营 状况，影响决策效率。 •无法将经营压力迅速向下释放，影 响执行效果。
中层管理者痛点
•无法迅速地发现问题和准确地定位 原因，影响管理效能。 •无法精准的组织汇报内容，造成价 值传递效果衰减。
难以量化
数据关联性差，难以多维度观察。 季节性波动，竞争格局演变，结构性调 整，用户流失…
难以捉摸
缺乏全量数据分析和利用，难以全局判断。 周期性规划，战略目标制定，业务增长点 预测，消费结构升级…
难以预测
数据要解决的瓶颈问题
IT集权下疲于应对
需求多，响应慢 熬夜加班多，成就感低。
IT中心的瓶颈
IT放权下数据管理混乱
具体的做法（3/8）
建立企业指标体系
整理各项指标
指标分类
定义指标间逻辑关系
输出《指标体系目录》
业务指标 财务指标 职能指标
具体的做法（4/8）
建立维度和分析方法
维度分析
钻取 / 上卷 联动
体系分析
同比，环比，累计， 计划与实际，占比，排名， 对比，平均，走势
模块分析
管理驾驶舱 营销KPI体系 经销商与门店管理 竞品分析 预测分析
重构企业运营指标逻辑
纵向抓问题
横向抓运营
全项目列表：
项目检索，异常体现，关键指标呈现
单项目总览：
主因分析，版本对比，指标变化体现
单模块详情：
版本对比，集团目标对标
投资 储备 生产 供货 销售 结转 库存
规模 利润 现金流
具体的做法（2/8）
建立企业数据流转模型
业务流
数据流
输出《业务 / 数据逻辑流程》
数据准确性低，安全性差 内部数据壁垒多
数据要解决的瓶颈问题
大数据应用瓶颈 不利用时心慌，利用时迷茫，如何走好“最后一公里”？
数据体量的增加
服务器/硬件的升级
数据体量增至PB/EB级 数据结构更加多元复杂
服务器 内存 存储 带宽
数据底层架构的升级
Hadoop
Spark
Greenplum Storm
数据应用层升级
品和模块
制定数据资产管理规划
第一阶段
第二阶段
第三阶段
解决数据孤岛问题 解决数据口径问题 解决数据价值问题
数据仓库 采集调度平台 BI展现平台 报表平台
输出：数据基础平台
企业数据标准 数据治理标准 开放数据服务接口 开放BI开发平台
输出：数据标准
主数据提供者 企业系统整合
输出：主数据系统
具体的做法（1/8）
品
Excel为主，数据库为辅
数据库为主，开始数仓建设
对数据的价值观：
数据人员素质：
数据人员素质：
使用的工具：
眼中只有Excel
少量专职
数据分析团队
大数据平台，各类型数据组件
数据人员素质：
对数据的价值观：
对数据的价值观：
Excel满天飞
业务依赖数据报表
大数据中心
对数据的价值观：
不同业务场景对应不同的数据产
• 要从整体运营层面评估 经营指标，如单个项目 利润率可能很低，但通 过协调资源，加快项目 周转，可实现公司运营 总体利润的提升。
• 组织协同上升至经营协同 • 围绕财务的经营指标，实
现部门间的横向协同，管 理层级间的纵向协同，共 同为 Nhomakorabea营指标负责。