如何让数据分析助力你的企业运营

科技进步,社会发展,移动互联网市场不断扩大。“大数据”三个字已经贯穿在人们的日常生活和工作中。如今的企业,无论大小,都在讲“大数据”,“数据分析”。那么身处大数据时代,我们该如何利用数据分析和你的对手竞争,让自身的企业所向披靡,一路过关斩将呢?

小盒就在这里和大家分享一下如何让数据分析为企业运营助力。


了解数据,把握关键数据点

无论一家企业是卖产品还是卖服务,它的数据指标都离不开两个主体,用户和内容。用户即你的产品或服务的目标受众,内容即你将产品或服务呈现给用户的形式。

围绕用户,你需要考虑现有用户和潜在用户,分析你的用户属性,从而改进并完善你的产品或服务;围绕内容,你要考虑的是,所展示的内容是否能吸引用户,同时,使你的产品或服务契合用户的利益点。基于以上两个主体,你最后要看的就是结果,即你的产品或服务最终给用户创造的价值,为企业创造的利润。

当然这只是从大方向而言,细分到不同的行业,其数据关键词就有所不同,例如零售行业,我们可能需要把握的关键词是“畅销商品”“销售额”“促销活动”等;运输行业可能是“运输资金”“车辆金额”等……虽然细分出来千差万别,其实质还是围绕前文所说的那三个点。

把握好数据关键点,就能接着往下走了

选对工具很重要,好的工具是成功的一半

现在的市场上琳琅满目的数据分析处理工具,该如何选择?想要清晰明了的图表,想要简单粗暴的一键生成?做报表,整理数据都离不开Excel,但是Excel真的这么好用吗?并非如此,数据复杂多样,利用Excel虽然可行,但是工作量大,耗时久,效率低。那么如何选择合适的工具呢?

小盒提供了三点选择工具的条件供你参考:

1.数据获取的便捷化

2.数据整合的自动化

3.数据分析的自主化

在我们的传统思维模式里,并不重视数据可视化,但数据可视化却是至关重要的,它能帮助我们更好地洞察数据背后的规律,发现问题,深入钻取有价值的信息。适当的选择可视化图表对于数据的分析是不可或缺的。

【数据模盒】基于云端的数据可视化分析平台,以中小企业为主要服务对象,为企业管理者提供决策帮助,操作简单易上手。企业管理者可以通过一站式的大数据分析平台,根据其行业特点,帮助企业高效率、低成本的建立数据应用体系,匹配数据服务和可视化方案。灵活、易用、高性能和一站式的特性,让企业轻松实现数据驱动的精细化运营,全面激活业务增长,提升经营绩效!

将数据应用到场景,真正实现数据驱动

每个行业都有对数据需求的相关场景,将数据带入到场景里,才能真正实现数据驱动。提取确定的数据关键指标,根据不同的量度做出横向或纵向的对比,进行有针对性的分析,能够帮助我们更加全面地把握数据价值。那么,究竟该怎么做呢?

首先,了解行业特点,熟悉业务,确定数据指标,选择合适的图表进行分析。


产品分析

举个例子,要做某产品的产品分析,我们可以提取四个数据关键指标“产品销量”,“产品销售额”,“产品盈利能力”“产品利润”,(如上图)先把不同的产品和每个对应的指标进行纵向分析,再将不同的指标集中起来进行横向对比,让产品目前的情况分析更加直观明了。

当然,选择合适的图表也是很重要的。不同类型的图表适用的场景也不同。下面我们简单介绍一下各种图表。


柱状图

适用场景:适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。

劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。


条形图

适用场景:显示各个项目之间的比较情况,可参考柱状图;

优势:每个条都清晰表示数据,直观。


饼状/环形图

适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。

优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。

劣势:肉眼对面积大小不敏感。


折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。

优势:容易反应出数据变化的趋势。


雷达图

适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。

优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。


漏斗图

适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。

优势:网站分析中,通常用于分析转化率,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。


散点图

适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。

优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。

劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。


计量图

适用场景:一般用来显示项目的完成进度。直观展示项目的进度情况,类似于进度条。

总而言之,想要让数据分析有价值,要改变固有的思维模式,提升整体的思维方式。了解业务,选对工具,将数据分析深入到场景去洞察其背后的规律,发现问题,采取措施,最终解决问题,真正做到用数据思维指导企业管理运营。




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