数据分析体系及构建思路、过程
数据分析解决方案
数据分析解决方案第1篇数据分析解决方案一、项目背景随着信息化时代的来临，数据已成为企业核心竞争力的关键要素。
为充分利用数据资源，提高决策效率与准确性，本研究针对某企业数据管理与分析需求，制定一套合法合规的数据分析解决方案。
二、项目目标1. 提高数据质量，确保数据的真实性、准确性、完整性和及时性。
2. 构建数据分析模型，为企业决策提供有力支持。
3. 提升企业内部数据应用能力，促进业务发展。
4. 合规合法地利用数据，确保数据安全与隐私。
三、解决方案1. 数据收集与整合（1）梳理现有数据来源，确保数据收集的全面性；（2）建立统一的数据存储与管理平台，实现数据的标准化、规范化和一体化；（3）对数据进行清洗、去重、校验等处理，提高数据质量；（4）对敏感数据进行脱敏处理，确保数据安全与合规。
2. 数据存储与管理（1）采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性；（2）建立数据备份与恢复机制，确保数据安全；（3）制定数据访问权限策略，实现数据的安全共享；（4）定期进行数据维护和优化，提高数据查询效率。
3. 数据分析与挖掘（1）根据业务需求，构建数据分析模型；（2）运用机器学习、数据挖掘等技术，提取数据中的有价值信息；（3）通过可视化工具，将分析结果以图表、报告等形式展示，便于决策者理解；（4）持续优化分析模型，提高分析准确性。
4. 数据应用与决策支持（1）将数据分析结果应用于企业战略规划、市场营销、产品优化等方面；（2）搭建决策支持系统，为企业提供实时、智能的决策依据；（3）开展数据培训，提升企业内部员工的数据素养；（4）建立数据驱动的企业文化，推动企业持续发展。
5. 数据安全与合规（1）遵循相关法律法规，制定数据安全策略；（2）加强数据加密、访问控制等技术手段，保护数据安全；（3）建立数据合规审查机制，确保数据的合法合规使用；（4）定期进行数据安全审计，防范数据风险。
四、项目实施与保障1. 成立项目组，明确项目任务、职责和进度；2. 建立与业务部门的沟通机制，确保项目需求的准确性和实时性；3. 引入专业的技术团队，保障项目技术实施；4. 制定详细的项目计划，确保项目按期完成；5. 建立项目质量保障体系，确保项目质量；6. 定期进行项目评估，调整项目策略和计划。
多维数据分析与决策模型构建
多维数据分析与决策模型构建随着信息技术和大数据的快速发展，多维数据分析在各个行业中逐渐得到了广泛应用。
多维数据分析是指利用多个维度对数据进行分析和处理，以揭示数据背后的规律和洞见。
同时，构建决策模型是为了帮助决策者更好地预测和解决问题，为企业及组织提供决策支持的工具。
本文将介绍多维数据分析的基本概念和方法，并探讨如何构建有效的决策模型。
多维数据分析作为一种分析方法，可以帮助企业和组织从不同维度对数据进行深入分析。
多维数据通常包含多个维度，例如时间、地点、产品、用户等。
通过对这些维度的交叉分析，我们可以揭示数据中的关联和趋势。
多维数据分析主要有两个重要的概念，即数据立方体和OLAP （Online Analytical Processing）。
数据立方体是多维数据分析的核心概念之一。
它可以看作是一个立方体形状的数据结构，其中的每个面都代表着一个维度，而每个单元格则代表着一个具体的数据交叉点。
数据立方体的创建需要将原始数据按照不同维度进行汇总和聚合，从而形成能够进行多维分析的数据结构。
OLAP是指在线分析处理，在多维数据分析中起着重要作用。
OLAP系统能够提供灵活的多维分析功能，用户可以通过它进行数据切片、钻取、旋转等操作，以获取所需的信息。
通过OLAP系统，决策者可以轻松地对数据进行分析和挖掘，发现潜在的商业机会和隐含的问题。
在多维数据分析的基础上，构建决策模型是为了帮助决策者做出准确的决策。
决策模型是对所研究问题的一种抽象表示，通过数学、统计和计算机方法建立模型，以预测和优化决策结果。
在构建决策模型时，需要明确决策的目标、考虑相关的约束条件，并选择适合的模型方法。
通常，决策模型可以分为确定性模型和随机模型。
确定性模型是指所有参数和变量的值都是已知的情况下进行建模和分析，例如线性规划模型和多目标决策模型。
而随机模型是考虑参数和变量存在不确定性的情况下进行建模，例如概率图模型和蒙特卡洛模型。
构建决策模型的过程需要经过多个步骤。
数据分析报告的基本构架
一、数据分析报告的基本构架：
1. 背景以及目的——描写报告的业务背景，只有受众了解了才能知道报告的价值所在。
2. 数据来源——注明数据来源，才能提高可信度。
3. 数据展示——数据文字合理的排版，才会有好的可视化效果，需要注意主要数据指标支持（均值、增降幅度、同比环比等）。
4. 数据分析——一定要清楚数据指标背后的业务含义到底是什么？不同的业务、不同的产品指标的体系有所不同的，要保证分析的合理性、可解释性，因此分析的内容根据需求不同有所差异，需要注意整体框架的逻辑性。
5. 抛出结论——有结论的分析才有意义。
6. 提出建议——根据分析结论提出相应的建议。
二、关于数据分析报告的建议：
1. 要明确数据报告的受众对象，要有易读性
2. 要有一个好的分析框架，并清晰地界定问题
3. 要有明确的判断标准和结论，明确数据指标
4. 要尽量图表化，异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注
5. 分析结论不要太多要精
6. 要有可行性的建议和解决方案，正视问题，敢于指出，并随时跟进。
如何进行数据分析？
如何进行数据分析？现今，数据已成为企业决策和发展的重要依据。
利用数据进行分析，可以帮助企业更好地了解市场、消费者、竞争对手等相关信息，帮助企业制定更有效的战略方案。
但是，如何进行数据分析才能达到这一目的呢？本文将从以下几个方面进行介绍。
一、数据收集在进行数据分析之前，首先需要收集数据。
数据的来源有很多种，比如企业内部的销售记录、CRM系统、客户问卷调查、竞争对手的市场报告等等。
在收集数据的同时，需要注意以下几个问题：1.数据质量：确保数据的准确性和完整性，尽可能减少数据的误差。
2.数据的规范性：确保数据的格式、因素、变量、单位等等都是一致的。
3.数据的更新性：数据是随着时间而变化的，因此需要不断更新数据。
二、数据清洗在收集到数据之后，很多情况下数据可能会存在一些问题，比如缺失数据、异常数据等等，需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是确保数据的完整性和准确性，并尽可能地减少数据中的噪声和干扰因素。
清洗数据的步骤如下：1.查找异常或不一致的值，比如不符合业务逻辑的值或不符合数据类型规范的值。
2.剔除重复的数据。
3.填充缺失值，可以使用的方法包括平均数、中位数、众数等。
4.转换数据类型、格式，比如将文本数据转化为数字数据等。
三、数据分析数据分析是数据处理的最重要部分。
在分析数据之前，需要对数据进行可视化处理，以便更好地理解数据的分布以及变化趋势。
数据可视化工具包括表格、图表、地图等等。
数据分析的步骤如下：1.描述性统计分析：通过计算基本的统计量，比如均值、中位数、众数、方差等，来对数据进行描述。
2.推断性统计分析：通过对样本数据进行推断，得出总体的特征和参数。
可以使用的方法包括置信区间、假设检验等。
3.回归分析：回归分析能够识别出变量之间的关系，以及预测因变量变化的幅度。
4.聚类分析：根据数据相似性进行分类，把数据分为不同的类别。
四、数据应用数据分析的最终目的是将分析结果应用到业务实践中。
数据应用包括以下几个方面：1.制定决策：通过对数据的分析，帮助企业了解市场、客户、竞争对手等信息，制定更有效的战略方案。
数据分析与统计建模
数据分析与统计建模数据分析与统计建模是当今信息时代中一项重要的技能和工具。
随着大数据时代的到来，数据分析与统计建模的重要性日益凸显。
它不仅可以帮助企业做出更明智的决策，还可以揭示数据背后的规律和趋势。
本文将从数据分析的基本概念、统计建模的应用以及数据分析与统计建模的未来发展等方面进行探讨。
首先，数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，从中提取有用的信息和知识。
数据分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率等。
它可以通过各种统计工具和方法，对数据进行可视化和分析，从而帮助企业做出更准确的决策。
数据分析的过程包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型选择和结果解释等环节。
通过数据分析，企业可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
其次，统计建模是数据分析的一种重要手段。
统计建模是指利用统计学的理论和方法，对数据进行建模和分析。
通过统计建模，可以从数据中提取出有用的信息和知识，预测未来的趋势和结果。
统计建模可以应用于各个领域，如金融、医疗、市场营销等。
在金融领域，统计建模可以用于风险评估和投资决策；在医疗领域，统计建模可以用于疾病预测和药物研发；在市场营销领域，统计建模可以用于用户行为分析和推荐系统等。
统计建模的过程包括模型选择、参数估计、模型检验和模型应用等环节。
通过统计建模，可以对数据进行更深入的分析和理解。
数据分析与统计建模的应用已经渗透到各个行业和领域。
在金融领域，数据分析与统计建模可以帮助银行和保险公司评估风险、优化投资组合和制定营销策略。
在医疗领域，数据分析与统计建模可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病发展趋势。
在市场营销领域，数据分析与统计建模可以帮助企业了解用户需求、提高产品销量和优化广告投放效果。
在社交网络领域，数据分析与统计建模可以帮助社交媒体平台提供个性化推荐和精准广告投放。
可以说，数据分析与统计建模已经成为当今企业决策和运营的重要工具。
未来，随着人工智能和机器学习的发展，数据分析与统计建模将迎来更广阔的应用空间。
数据分析模型包括需求数据过程三个必备要素
数据分析模型包括需求数据过程三个必备要素数据分析是当今信息时代的一项重要工作。
在进行数据分析时，一个完善的数据分析模型是必不可少的。
数据分析模型主要包括需求、数据和过程这三个必备要素。
本文将详细介绍这三个要素在数据分析模型中的作用和重要性。
需求是数据分析模型的第一个必备要素。
在进行数据分析之前，我们需要明确分析的目的和内容。
只有清楚了解需求，才能更好地进行数据收集和分析。
需求可以包括对特定问题或情况的了解、对数据相关性的探索以及对未来预测的需求等。
例如，在市场调研中，我们可能需要了解消费者的购买偏好和行为模式，以便提供有针对性的产品和服务。
在制定政策决策时，我们可能需要对历史数据进行分析，以预测未来趋势和制定合理的政策。
无论是商业领域还是政府部门，需求都是决定数据分析方向和方法的重要依据。
数据是数据分析模型的第二个必备要素。
数据是进行数据分析的基础，其质量和可用性对分析结果的准确性和可靠性具有重要影响。
数据可以来自各种来源，包括传感器、调查问卷、社交媒体、交易记录等。
在选择数据时，我们需要考虑数据的全面性、准确性、充分性和时效性。
同时，我们还需要对数据进行预处理，例如去除重复数据、填补缺失数据、清洗异常数据等。
数据的选择和处理是数据分析模型中的关键步骤，可以直接影响到后续的分析结果和决策。
过程是数据分析模型的第三个必备要素。
过程包括数据的收集、处理、分析和呈现等环节。
在进行数据收集时，我们可以使用各种方法，例如调查问卷、实地观察、实验设计等。
在数据处理和分析过程中，我们需要使用合适的统计方法和工具，例如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
同时，我们还需要利用数据可视化工具将分析结果以图表等形式直观地展现出来，以帮助用户更好地理解和利用分析结果。
过程的高效与否直接影响到数据分析的效果和应用。
综上所述，数据分析模型包括需求、数据和过程这三个必备要素。
需求是指明数据分析目的和内容的要素，数据是进行数据分析的基础，过程是指导数据分析过程的环节。
数据分析方案
数据分析方案在当今信息时代，数据已经成为了企业决策的重要依据。
通过对大量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解市场趋势、消费者需求和产品表现，从而制定出更准确的业务发展策略。
因此，在数据分析方面进行合理的规划和建设，对于企业的发展至关重要。
I. 问题陈述在制定数据分析方案之前，首先需要明确需要解决的问题。
这可以包括但不限于以下几个方面：1. 了解市场趋势：通过分析市场数据，了解当前市场的发展趋势、竞争情况以及潜在机会，帮助企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
2. 深入了解消费者需求：通过对消费者行为数据的分析，了解消费者的偏好、需求和购买决策过程，帮助企业提高产品的市场竞争力。
3. 优化运营效率：通过对企业内部运营数据的分析，发现潜在的运营瓶颈和问题，并制定相应的改进措施，提高整体运营效率。
4. 支持决策制定：通过对各项业务指标的数据分析，为管理层提供决策支持，帮助他们做出基于数据的准确决策。
II. 数据收集与整理数据分析的基础是大量的高质量数据。
因此，在制定数据分析方案之前，需要确定数据收集和整理的方式。
1. 数据收集渠道的选择：根据企业的业务类型和目标，选择合适的数据收集渠道，包括但不限于市场调研、客户调查、网上数据采集等。
2. 数据整理与清洗：收集到的原始数据通常是杂乱无章的，需要进行整理和清洗，以便后续的分析工作。
这包括数据去重、填充缺失值、处理异常值等。
III. 数据分析方法在数据分析方案中，需要选择适合的数据分析方法来解决具体的问题。
1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、方差、标准差等统计指标，了解数据的分布情况和基本特征。
2. 相关性分析：通过计算不同变量之间的相关系数，了解它们之间的相关性，并发现潜在的关联规律。
3. 预测分析：通过建立合适的预测模型，预测未来的趋势和变化，帮助企业制定相应的业务策略。
4. 聚类分析：通过将数据分成不同的类别，发现数据的内在结构和特征，为企业提供更精确的市场定位和目标客户群体。
数据分析的实战技巧从数据清洗到模型建立
数据分析的实战技巧从数据清洗到模型建立数据分析在现代信息社会中扮演着至关重要的角色。
大量的数据被生成并存储，而通过对这些数据进行分析，可以揭示出价值、发现潜在的模式和趋势，对决策提供指导。
然而，数据分析并非一项简单的任务，它需要掌握一系列实战技巧，从数据清洗到模型建立，本文将讨论这些技巧。
一、数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，它是为了确保数据质量和准确性，以及为后续的分析工作做好准备。
以下是一些常用的数据清洗技巧：1. 处理缺失值：缺失值是数据中常见的问题之一。
在处理缺失值时，可以选择删除含有缺失值的数据行或列，但这可能会导致数据丢失。
另一种方法是通过填充缺失值，常见的方法包括使用均值、中位数、众数等进行填充。
2. 处理异常值：异常值是指与主体数据分布明显偏离的数值。
在处理异常值时，可以通过可视化或统计分析方法来识别和筛选异常值，并采取适当的方法进行处理，如修正、删除或替换异常值。
3. 处理重复值：重复值是指数据集中出现相同数值的情况。
在处理重复值时，可以使用基于列或整个数据集的去重方法来删除重复值，确保数据集中的每个数据项都是唯一的。
二、数据探索与可视化数据清洗完成后，下一步是对数据进行探索性分析，以了解数据的特征、关系和分布情况。
数据探索的目的是为后续的建模和预测工作提供基础。
以下是一些常用的数据探索与可视化技巧：1. 统计描述分析：通过计算各种统计量，如均值、中位数、众数、标准差等，可以对数据的基本特征进行描述，了解数据的中心趋势和离散程度。
2. 散点图：散点图是一种常用的可视化工具，可以用于显示两个变量之间的关系。
通过散点图可以观察到数据的分布情况、相关性和异常点。
3. 直方图：直方图可以用于显示数据的分布情况，通过将数据分成若干区间，并统计每个区间内的数据量，可以直观地了解数据的分布形态。
三、特征工程特征工程是指根据问题与数据的特点，通过对原始数据进行变换、组合和选择，提取出对问题有用的特征。
销售数据分析报告的分析思路
销售数据分析报告的分析思路一、引言销售数据分析是企业管理中至关重要的一环。
通过深入分析销售数据，企业可以更好地了解市场需求，优化产品策略，提升销售效率，从而实现持续增长。
本文将探讨销售数据分析报告的分析思路，帮助企业更好地利用数据进行决策。
二、数据收集与整理销售数据来源于各个渠道，包括线上线下销售、分销商渠道、客户数据等。
在进行数据分析之前，首先需要对数据进行收集与整理。
数据整理的过程包括数据清洗、数据转换、数据归档等环节，确保数据质量和准确性。
三、销售趋势分析销售数据中蕴含着丰富的信息，通过对销售趋势进行分析可以揭示出市场发展的规律。
销售趋势分析包括总体销售额的变化趋势、不同产品线的销售增长率、销售渠道的表现等方面。
结合时间序列图、柱状图等可视化工具，可以清晰展现销售趋势的发展情况。
四、产品销售结构分析产品销售结构分析是销售数据分析的重要内容之一。
通过对不同产品的销售情况进行比较，可以了解产品的热销程度、市场份额以及销售组合的效果。
产品销售结构分析还可以帮助企业调整产品组合，优化产品线策略，实现销售增长。
五、客户群体分析客户群体分析是销售数据分析中的关键环节。
通过对客户群体进行细致的分析，可以了解客户的需求特点、购买行为、忠诚度等信息。
基于客户群体分析的结果，企业可以精准定位目标客户群体，开展个性化营销活动，提升客户满意度和忠诚度。
六、销售渠道效益分析销售渠道是企业销售的重要途径，通过对销售渠道效益的分析可以评估不同销售渠道的表现，寻找优质渠道并优化资源配置。
销售渠道效益分析包括销售渠道的销售额贡献、渠道成本、客户体验等方面。
基于分析结果，企业可以合理配置渠道资源，提升销售效率。
七、销售数据预测销售数据预测是销售数据分析的重要应用之一。
通过建立销售预测模型，可以预测未来销售趋势，为企业制定销售目标和计划提供参考。
销售数据预测通常使用时间序列分析、回归分析等方法，结合历史销售数据和市场环境因素进行预测分析。
2023-数据集市构建思路建设方案-1
数据集市构建思路建设方案数据集市是现代信息化建设中非常重要的一环，可以将企业内部数据资源聚集起来，形成完整的、高度集成化的数据平台，对企业的发展和管理起到重要的推动作用。
但是，在数据集市的建设中，存在着一系列的问题，需要有一套系统的构建思路和方案，才能保证数据集市的顺利建设。
数据集市的基本构建思路如下：1. 数据需求分析在数据集市建设前，必须进行全面的数据需求分析。
这包括对不同部门和业务单位的数据需求进行分析，明确数据集市的目标和功能，并针对不同的用户群体，设计出不同的数据产品。
只有满足用户的真实需求，数据集市才能发挥最大的作用。
2. 数据集成在将各个数据源集成为数据集市前，需要考虑不同的数据源间的差异，进行数据清洗和处理，使其符合标准数据模型，以保证数据质量和准确性。
同时，也需要对数据源进行分类、过滤和压缩等处理，以便于数据的统一管理和应用。
3. 数据维护在数据集市建设后，需要进行数据的版本管理和维护工作。
这包括对数据进行备份和恢复，数据追溯，数据变更监控等工作，以保证数据的安全和可靠性，同时也方便用户了解数据的变化和使用情况。
4. 数据查询和分析数据集市建设的最大意义在于方便用户进行数据查询与分析。
为了实现这个目标，需要考虑用户的查询需求，并开发相应的查询工具和分析功能，同时也需要对查询和分析结果进行维护和监控。
5. 数据安全数据集市包含很多的机密信息，因此数据安全是数据集市建设中非常重要的因素。
为了保证数据的安全，需要进行不同级别的数据访问权限设定，以确保不同用户只能访问其有权限的数据，并同时开发数据加密和数据备份机制等，以应对各种数据安全攻击和突发事件。
综上所述，数据集市建设的过程和构建思路是一个循序渐进的过程，需要进行全面的分析、设计、开发和维护工作。
只有在数据集市的各个环节中都严格遵循这个构建思路，才能确保数据集市的顺利建设，并为企业管理带来更高效的工具和方法。
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数据分析体系及构建思路、过程
有人问：经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控
体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系
是什么？似乎经常看到的，只有AARRR五个字母，又语焉
不详。到底怎样才算是建了个体系？今天我们系统解答一
下。
搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必
备一环。留心看哦。
1
搭建数据分析体系的常见错误
▌ 1、罗列指标，没有重点。
很多文章一讲数据分析体系，就铺陈了大量指标。先看
哪个，后看哪个，根本没说明。光把几百个指标理解一遍都
要半天，业务啥也不用干了，每天就在这瞅数好了。
▌ 2、陷入细节，没有目标。
很多人习惯性列了指标，就开始按时间、渠道、区域、
用户等级拆分，拆来拆去，标出一堆涨了跌了。问题是没个
具体标准。每天纠结：1%的变化到底是不是问题？百分之
几是问题？
▌ 3、不分职责，贪大求全。
很多文章一列标题就是《电商指标体系》《运营指标体
系》甚至是《互联网指标体系》，可实际上像BATT，一个
公司十几个BU几十条业务线，都看一套指标？单纯运营就
分：用户、产品、数据、新媒体、社群、活动、商品、渠道……
几十种运营，也看一套指标？这些大而全的总结，总是看似
有理，实际不好用。
最终导致的恶果，就是自嗨型数据报表。看似罗列几百
指标，拆分数十维度，每天更新累得夯吃夯吃，可一看，报
表打开率不到10%。运营、产品、销售们遇到问题，还是提
临时取数单，每天光跑临时取数就跑到断手指……
2
什么是数据分析体系
如字面意思，数据分析体系包含两点：
1、数据分析：意味着不能光罗列数据，而是要对数据
做解读，解释数据背后的业务含义，找到对业务有用的点。
2、体系：意味着不能毫无逻辑的铺陈数据，而是有节
奏、有主次、有顺序地展现数据。这样才能更有效率地支持
业务，而不是埋没在无穷无尽的码sql里，也能更好地积累
分析经验。
把数据报表、专题报表串起来，有层次地展现，应用到
业务中，才是真数据分析体系。
3
搭建数据分析体系的基本思路
数据分析本质是为业务服务的。尽可能多地帮助业务工
作，少浪费业务时间，才是服务宗旨。所以，在搭建数据分
析体系时，要先问自己：
1、我在为谁们服务？
2、他们中每一位，有什么工作职责？
3、提供什么样数据，能更好帮助他们工作？
4、在什么时间提供帮助，能更少干扰他们？
这就是搭建数据分析体系的基本思路。
▌ 第一步：认准服务对象
企业有部门分工，因此第一步要认准：我在为哪个部门
服务。这非常关键！因为即使同一个问题，不同部门的关注
点会不同。同样是销售问题，如果是销售部看，关注的是每
一支销售队伍完成率、进度、质量。如果是供应链看，那关
注的就是总量、各产品数量、需求高峰期。如果是风控看，
那关注的就是回款、坏账、套利。认清部门，有利于了解真
正需求点。
其次，部门内有职级高低，要具体区分：谁需要看报表，
他的责任与关注点是什么。同样是销售，部门领导关注的是
下属队伍的排兵布阵，重点在什么区域，主打什么产品。每
一个销售人员，关注的是要跟进哪个客人、跟进哪一步、见
人说什么。一般来说，越是管理层就越关注策略问题，越是
基层就越关注执行问题。
即使有些看起来一个人也能办的事，在企业里也有分工
合作。比如公众号发文章，似乎一个人就能写，可在企业场
景里，人家有专业的名字叫：新媒体运营。也有细致的工作
分工。
▌ 第二步：明确工作目标
清晰了人以后，要认清每个人的工作目标。量化目标，
是数据分析的灵魂。后续评价工作的好坏，判断业务走势正
常还是异常，探索解决问题的办法，都是从计算目标和现状
的差距开始的。这一点非常非常重要。很多做数据的人陷入
细节，做的报表看不出所以然，都是因为压根不知道到底数
值是几才算好导致的。
业务目标并不都是“1个亿小目标”这种简单粗暴的形
式。细分之下，可以有多种类型，比如常见的：
1、按达成时间分：年、季度、月
2、按委任形式分：长期任务/临时任务
3、按服务对象分：自身/其他部门
4、按服务对象分：领导/组长/员工
5、按流程位置分：结果型目标/过程型目标
继续拿新媒体运营举例，一个小组，可能同时背着多个
目标：
注意：不同目标之前有逻辑关系。比如年度的涨粉任务，
可能由促销活动涨粉、裂变涨粉、爆款文案涨粉、自然增长
多种形式组成，一个大目标对应多个小目标。把各种目标按
大小归属、时间顺序梳理清楚，就有了分析体系的基础框架。
后续，我们可以跟着这个框架来跟踪目标完成情况，诊断运
营效果。这就推进到了下一步。
▌ 第三步：跟踪业务走势
有了清晰的责任人、目标，就可以跟踪业务走势。在跟
踪的时候，首先关注的是：目标达成情况。对于目标达成率
监督，涉及到后续一系列行动判断，遇事先判断轻重缓急，
再看细节（如下图）。
需要注意：不同等级的人，关注重点不同。还拿新媒体
举例子，具体负责内容的小哥，可能要对每一篇稿子负责；
负责投放的小哥，要对每一次投放效果负责；单次执行不好，
就得进行复盘，总结问题。但作为运营组的组长，可能更关
注整体KPI达成情况，一篇文章不行，只要从其他文章能补
回来就行。
很多基于传统企业场景的数据分析体系，写到这就结束
了。请注意，做到这一步只能算完成了“数据监督体系”的
建设。因为仅仅看目标数量和完成率，是知其然、不知其所
以然的状态。我们并不能回答“为什么做得不好？该改善什
么？”这种问题。想要回答得更细，就得深入到业务过程中，
了解具体行动。（传统企业停在这里，更多是传统的门店、
业务员销售模式缺少数据记录，不代表不想深入做）。
▌ 第四步：了解业务行动
想要改善一个业务，就必须了解这个业务。大部分的业
务比我们想象得要复杂。比如新媒体运营，不做的人可能想
当然地认为：不就是写个文章吗？我看阅读数、转发数这些
数据不就好了……可实际上，细看之下，一篇文章可能有很
多业务细节（如下图）：
了解业务行动，分解业务细节，是为了“找到数据可以
帮助的点”。数据不是万能的，比如一个新媒体小哥写文章，
数据不能只告诉他怎么写。但是具体到业务细节，数据可以
提供很多参考，如下图所示：
这一步，是提升数据分析质量的关键。拆解业务行动，
找到数据的帮助点，我们就能在跟踪进度的时候，进一步分
析问题，这就推动到了一下步。
▌ 第五步：复盘行动结果
对业务行动细节很了解，就能复盘行动结果，总结经验。
数据的优势，不是直接生产出超人的创意，而是事后总结出
普遍的经验。优秀的业务能力永远是稀缺资源，是不可复制
的。但通过数据分析复盘，可以把明显的作死行为总结出来，
避免普通人犯错。
就像写文案，指望每个创作者都成为半佛仙人这种圣手
是不可能的，但是能总结出：
1、时政类话题热点转化率低于情感类50%，不用来做
转化。
2、周四、周六推送阅读低于其他时间40%，不做推送
3、链接跳转超过3步，转化率下降30%，控制篇幅
4、…
有分析结论，就已经能帮助运营规避大量坑点。即使偶
尔采坑失败，也败得明白：“没办法了，必须这个点发文，
亏一点阅读就亏一点”。做业务从来不怕失败，怕的是败得
不明不白。如果能长期积累，业务方经验越来越丰富，遇到
问题的思路也越来越清晰了，就真正发挥了数据的作用。但
是，问题不是一成不变的，因此数据分析体系也要不断迭代
升级。
4
数据分析体系迭代升级
牢记这个标准：坚守目标，迭代方法，积累经验。这是
数据分析体系建设的基本方法，底线，也是最高要求。在这
个原则下，数据分析体系迭代升级路线如下图所示：
1、设定目标后，分月、周、日报表，跟踪目标完成率。
2、在目标达成出现问题时，先判定轻重缓急，再看细
节。
3、针对重点问题，提供临时性支持，探索原因，解决
问题。
4、根据经验指导后续工作，沉淀有效方法，指导以后
目标制定
这样的体系运作，业务部门也很轻松：平时只要看几个
核心KPI达成率即可，平安无事就不用担心，趋势向坏的时
候能及时收到预警。想要思路，也能有足够素材用，使用体
验非常爽。而数据分析师本身，固定KPI、业务支持做成数
据产品，个案分析做专题。产品和专题做多了，也好体现个
人成绩。总比无休无止写sql，写了也不知道干啥去了强得
多。
5
小结
建设数据分析体系，本质是个“从业务中来，到业务中
去”的事。需要大家多在内部花心思。
然而，很多新手太过纠结理论、方法、模型，忽视、无
视、轻视业务。觉得别人的工作没技术含量，“不就是发个
文章”“不就是忽悠客户”，只有自己的算法才是真牛逼无
双。遇到问题，不会细致地和业务沟通，只会上各个数据分
析微信群问：“有没有XX指标体系啊，最好是权威、标准、
BAT认定版的”。这就南辕北辙了，最后只会换来一句：你
这不符合我们公司情况啊。
好的数据分析师，要像眼科医生一样。配眼镜可能有很
多专业的方法，有很多专业的工具，可在配的过程中，却医
生纠结的不是自己的理论，而是关注用户看得清不清楚，不
断问用户“这样可以吗？这样更清楚吗？再这样试试呢？”
用专业的方法服务个性化需求，这才是专业的人干的事。