数据分析的进阶,业务数据分析 _业务

如何对业务场景做数据分析？

企业的数据分析是个很复杂的工程，需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入，谈谈如何对业务分析，文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。首先，企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析，分析整体的思路是：明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。因为每个企业/行业的业务不同，分析体系也不同，这里主要说一下零售电商，按照不同的分析场景来探讨下。
其他行业也欢迎大家勾搭，或者可以搜索帆软数据应用研究院的案例（比较偏向报表体系，有一定借鉴意义）。以电商为例，常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等，而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利润以及关联销售分析。在整个业务分析体系中，电商行业遵循“人货场”的思维逻辑，其指标可这样划分：1、销售类分析销售分析主要是为了追踪销售情况，与KPI对比，调整销售策略，进一步提升销售额。
分析思路：基本上任何一个问题都可以套用“人货场的模型来分析” 。比如分析客单价下降的原因，从人货场角度切入的话，可建立如下的分析模型：分析方法：数据分析可通过数据对比、极值、预测的方式来分析对比：比如事业部销售额排行榜、销售额贡献度、城市排行榜等等极值：比如月销售额最高纪录，激励销售人员或事业部突破记录预测：根据权重曲线预测未来的销售额2、商品分析商品分析是基于商品的一个流程管理——进销存。
比如商品库存太大，占用资金，则采购进货不合理；商品陈列不合理，造成发货不及时，销售滞后。商品分析体系——“进销存”思路，常用的指标如商品的折扣率、动销率、周转率等。3、会员数据分析会员数据分析一方面是可以指导销售营运，另一方面是提高营销的精准度，增加用户的粘性，减少流失。会员分析管理体系：4、其他管理分析人力资源管理中的数据分析一般包括两个方面，一方面是人员结构分析，另一方面是人力效能的分析。
在人效分析过程中最关注两个指标，人均产出和人员费用产出率。人员结构分析包括不同职能部门的人力结构、不同层级的人才结构、不同工作年限的人才结构等等。分析人力结构是防止人才的断层，在招聘上做好预案，优化薪酬分布。数据分析领域的财务主要是管理财务，管理财务需要细化到每个子公司、每个业务、每个产品、每个业务部门、每个客户，以他们为主题的分析有：现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。
想做业务数据分析，需要学习些什么？

首先我认为，业务数据分析是业务和数分这两大块内容的集合体，学习业务和学习数据分析是同等重要的，既然题主问的是学习路径，那么我就分开说：先说数据分析，要学些什么按照我一贯推崇的学习路径，数据分析一定要先学基础和方法，再学工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基础和工具的顺序，说一下应该学习哪些内容1、数据分析基础包括：（1）统计学基础。
数理统计学是数据分析的基础之一，很多人连统计学概念都没搞清楚就跑去学python、学excel，结果却发现越学越难。首先要了解一些统计学的基本概念，比如什么叫描述型统计？什么叫假设检验？什么叫正态分布？然后再去学习统计学里的数据模型，比如聚类、回归，这些都是业务分析中必备的内容。关于统计学，大家可以看一看《深入浅出统计学》、《赤裸裸的统计学》、《统计学概论》这几本书。