数据分析需要做哪些工作？

在数字化时代，企业日益面临着大量数据的挑战，如何从这些数据中提取有价值的信息，对企业来说是一个非常重要的问题。而数据分析正是帮助企业从这些数据中获取洞见的关键手段。

确定目标数据

在进行数据分析之前，我们需要明确采集哪些数据以及为什么采集这些数据。例如，想要验证一款产品是否能成为拳头产品，就需要采集该产品在推广周期内的转化数据、订单量、收入、收入占比、退费订单量、退费率等数据。需要明确这些数据的含义，才能进行接下来的采集和分析工作。

采集&处理

数据分析的基底是大量的数据，这些数据来自不同渠道，例如用户行为数据、营销数据、业务数据等等。在进行数据采集之前，需要明确需要采集哪些数据，并确定如何采集，以确保数据采集的准确性和完整性。

以海纳嗨数云SAAS服务平台为例，通过将企业需要的全量数据汇集到嗨数云，为企业构建满足业务分数的客户数据管理云平台，一方面避免企业自主搭建的技术成本及硬件成本的支出，另一方面，嗨数云通过ID-Mapping技术，为所有用户配置唯一ID标识，将来自各个业务端、客户端的数据进行关联，建立统一的数据档案，实现业务数据的关联识别，也为后续全量业务数据的分析提供基础支撑。

数据分析

在进行数据分析之前，需要先对数据进行基础分析和深度分析。基础分析通常包括数据的描述性统计和可视化，而深度分析则需要运用更加专业的统计方法和机器学习算法。嗨数云内置9大数据分析模型，满足企业全链路数据分析的运营需求，根据分析场景需求，通过数据分析模型的组合使用，进行多维数据下钻，层层剥离数据背后的业务问题。通过深度数据分析，企业可以更加深入地了解用户需求、优化产品和服务、提高营销效率，从而实现业务增长。

有效的数据分析需要做好以上几方面的工作。通过确定目标数据、采集&处理、数据分析等步骤，企业可以更好地利用数据，获取洞见，优化产品和服务，最终提升业绩。