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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
�