“有数据、有准确数据的企业在商业市场中能打败50%的同行；
而能根据数据进行揭示过去、预测未来、优化流程的企业，在商业市场中能打败99%的同行！“
那么，企业到底应该如何开展数据分析工作呢？这篇从基本概念讲起，解析数据分析 4 大关键流程，帮助各位企业老板解决实际问题。
01 什么是数据分析？
数据分析是一种通过收集、清理、转换和解释数据来识别有关数据集中模式、趋势和关联的过程。它旨在用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用的信息，发挥数据的作用，以支持决策制定、了解现象、解决问题和预测未来趋势。
举两个例子帮助大家理解：
比如说，一家电子商务公司需要管理大量的库存，包括各种商品。
他们希望确保货物在任何时候都有足够的库存以满足客户的需求，但又不希望库存过多，以减少成本和避免积压。
通过数据分析，公司可以监测销售趋势、季节性需求以及各种产品的畅销情况。这有助于预测未来的需求，制定库存管理策略，确保适量的库存，并减少过多库存的风险。
再比如，一家汽车制造商想要确保其生产线上的每辆汽车都符合高质量标准，同时最大程度地减少废品和不合格产品的产生。
通过传感器和自动化设备收集的大量数据，制造商可以实时监控生产线。数据分析用于检测任何异常情况，预测潜在问题并采取纠正措施。
通过分析生产过程的数据，可以优化设备维护、提高生产效率，减少废品，从而提高产品质量。
02 数据分析历经了哪些演变？
大部分学者会用数据模型、大数据技术的演变来概括数据分析的演变历史，这是基于技术角度。这篇我们更实际一点，从应用角度切入，认为数据分析的真正演变趋势是逐渐普适化。
纸笔表格时代
过去数据分析是一项繁重的工作，通常依赖于手工数据记录和计算。人们大多使用纸笔和表格来记录数据，进行简单的统计和分析。
这个时代，因完全靠手工处理，分析速度慢且容易出错，数据的保存、溯源、复杂分析等都是难题，阻碍了数据分析的广泛应用。
电子表格和Excel的崛起
随着计算机技术的进步，电子表格软件如Excel的出现带来了重大改变，使得数据分析更加高效，减少了手工计算的需要。
人们开始使用公式和函数来执行各种计算，从而更容易地进行数据分析。
然而，电子表格在处理大规模和复杂数据时仍显不足，限制了进一步的分析深度，单机的数据存储与处理模式也难以满足现在实时更新的数据分析需求。
商业智能工具（BI工具）时代
BI商业智能工具的兴起标志着数据分析技术的重要进步，BI工具允许用户实时更新数据源、进行数据建模，创建交互式仪表板、报告和数据可视化，从而更深入地理解数据。
这些工具，如国内主流的FineBI，提供了业务人员自助分析的可能，推动了数据分析在企业中的广泛应用。但BI工具在国内的普及并不如预期高，主要应用于具备一定数据能力建设的中大型企业。
业务+分析一体化时代
基于BI工具在国内普及度不高的现实情况，尤其是其高昂的价格、运维成本以及对企业间数据标准和前期数据治理的高要求，使得大部分中小企业难以使用BI级别的数据分析能力。
因此，“业务+分析一体化”的平台逐渐受到更多企业的青睐，零代码工具如简道云在这一领域引领了一场革命。通过简化数据处理和可视化的技术，这类工具允许非技术人员轻松创建业务应用，并在应用中灵活地实现业务数据的收集、加工处理与可视化分析。
这不仅降低了数据分析的门槛，也使众多中小微企业能够参与到数字化转型浪潮中，充分挖掘数据价值，实现数据分析的普适化。
03 企业为什么要做数据分析
1.企业做数据分析的难点
我们在调研了上百家企业之后，总结出了企业数据分析”做不了、做不下去、做不出效果“的原因：
对中大型企业来说
- 边缘需求难实现：数据需求多，数据IT部门人力紧张，边缘业务的数据需求不受重视，一拖再拖。
- 数据治理难：中大型企业通常面临跨多系统、多数据源独立的数据孤岛、数据不流通的难题。
- 大规模数据管理难：大型企业通常需要处理海量数据，包括结构化和非结构化数据。存储、管理和维护这些大规模数据集需要庞大的数据架构和高性能的存储解决方案。
- 高阶数据人才短缺：目前国内高阶的数据人才既要懂业务、又要懂数据科学技术，人才招聘难。
对于小微企业来说：
- 数据意识薄弱：管理层习惯性用经验做决策，不重视数据分析，沉淀下来的业务数据成为形式主义，难以进一步发挥价值。
- 数据分析能力缺乏：有限的资源和预算可能限制其在数据分析方面的投资，缺乏预算购买数据分析工具。
- 数据质量和完整性：小微企业的业务量与预算均难以支撑起专业的数据分析岗位，数据始终难以得到有效的管理和分析。
很多小微企业缺乏成熟的数据管理流程与数据进入标准，混乱的数据格式，不准确的、不完整的数据都会影响分析结果的准确性。
2.零代码产品在企业数据分析中的优势
企业使用零代码产品进行数据分析具有多方面的优势，主要包括：
- 易用性：非技术人员，无需具备编程技能也能轻松进行数据分析
- 灵活的数据集成：支持与多种数据源的集成，包括内部应用和外部系统
- 快速部署与实施：允许用户快速搭建和部署数据分析工具，大大减少了开发和测试的时间
- 个性化的报表和仪表盘：企业可以根据自己的需求，使用简道云定制各种报表和仪表盘
- 移动端适配：用户能够在手机或平板电脑上随时随地访问和分析数据，提高工作灵活性
- 权限管理：企业可以根据角色和需求设置不同用户的数据访问权限，确保数据安全和合规性
- 扩展性和开放性：支持企业根据自身需求扩展更多功能，以及与其他系统的集成对接
04 如何利用零代码工具做好数据分析？
整体的数据分析流程如下：
下面拆来开每个环节详细给大家演示下：
第一步：明确的分析目的及思路
首先，企业需要明确其数据分析的目标和问题。这是数据分析流程中的关键一步，决定了整个分析工作的方向和意义，具体流程如下：
- 识别问题与机会
- 设定明确的目标
- 明确所需数据
- 制定分析计划
第二步：数据收集
企业需要收集与目标相关的数据，这可能涉及内部数据（例如销售记录、客户信息）和外部数据 （例如市场数据、竞争对手信息）。
- 比如表单收集数据：
- 或者Excel导入数据
- 又或者外部系统数据接入
第三步：数据加工处理
并非所有原始数据都能直接用于分析，而数据加工处理就是从大量、混乱、难懂的原始数据中提取并导出标准统一、口径清晰、有价值的数据，以便后续使用和分析。
主要的数据处理方法包括：
- 数据清洗：用于数据过滤，可以将数据表中不需要处理的数据、异常数据、重复数据过滤掉，只保留需要处理的数据
- 数据合并：用于将多个数据源或数据集合并成一个更大、更全面的数据集。这个过程可以涉及不同来源、不同格式和不同结构的数据。
- 数据汇总：用于同类数据的汇总计算，通常涉及计算总 和、平均值、最大值、最小值等统计信息。
- 数据计算：数据处理中的核心步骤，它包括对数据执行各 种数学、统计和计算操作，对输入进来的数据进行显示和 隐藏、排序、重命名、添加计算公式、去重、行列转换等操作。
第四步：数据分析与可视化
准备好数据后，就可以采用不同的数据分析方法，使用对应的统计图表对数据进行可视化展示，以使隐藏在数据中的关系和规律逐渐显现出来。
「仪表盘」是进行数据可视化的主要工具，它主要由图表、组件以及整体设置构成。
提供了多种样式的图表，包括明细表、数据透视表、柱形图、折线图、图形、雷达图、漏斗图、饼图、甘特图、数据管理表格、日历组件等。
通过这些图表，可以查看表单数据的明细和汇总，对数据进行处理以显示出数据的发展趋势、分类对比等结果，体现数据中每个部分的比例，了解项目进展，以及设置数据修改权限等。
其中，统计图表主要分为「比较类、占比类、趋势或关联类、分布类以及明细类」，我们可以根据实际需求选择适合 的图表：
第五步：展示数据分析结论
当利用图表展示数据分析结论时，需要清晰、准确地呈现数据的分析结果。例如，通过图表展示库存周转率的变化趋势、不同产品的销售情况、市场推广活动的效果等。
最后就是根据数据分析结论，给业务部门提供具体的建议，帮助他们做出决策或采取行动。
例如：
- 如果库存周转率低，建议业务部门减少库存量、优化供应链、改进销售策略等；
- 如果某个市场推广活动的ROI较低，建议调整推广渠道或方式，提高投入产出比。
同时，要向相关利益相关者和决策者清晰地报告分析结果和建议，说明如何通过改进措施实现更好的业务绩效和资金流动。
