企业所进行的数据分析，早就不再是单纯的数字排列罗列了，它可是能够让企业做出正确决策的核心依据，是能够帮助企业发现潜在问题的核心依据，是能够助力企业优化业务流程的核心依据。在实际展开的工作当中，好多管理者面对数量巨大的海量数据，常常会感觉到根本没有办法下手去处理，或者是经过分析得出来的结果同业务实际状况相脱离，没有办法落地实施。下面结合我的经验，来聊一聊怎样才可以让数据分析真正地产生出价值来。
数据分析到底该分析什么
好多企业，在说起数据分析时，常常急不可耐地引进各类复杂的工具和模型，可是却忽略了最为关键的问题，即：我们到底要解决怎样的业务方面的难题呢？不管是致力于提高销售额，还是尽力降低客户流失率，又或是着重于优化库存周转，所有的分析工作实际上都应该从一个清晰确切的业务目标开始。缺少目标的探索式分析，极容易变成只是为了分析而去做分析，最终产生的不过是一堆看起来很美观的图表，然而根本不能对实际行动起到丝毫的指导作用。
仅当确凿且切实地将数据同特定的业务场景紧密关联在一起时，分析方可拥有真实且可靠的起始点。这表明在开展数据分析期间，不光不能仅把目光汇聚于工具以及模型的运用之上，更得深度思索其背后的业务需求，保证每一步分析皆紧紧围绕清晰且明确的业务目标予以推展，像这样才可以让数据分析切实发挥出其应有的价值，从而为企业的决策给予有力的支撑。
如何保证分析结果准确可信
分析工作的生命线是数据质量，一旦源头数据出现录入错误、格式不统一或者关键字段缺失等情况，即便运用再高级的算法，也难以发挥有效作用。在实际开展分析工作的操作时，我们首要任务是投入大量精力进行数据清洗和预处理，剔除异常值，补全缺失信息。与此同时，不可仅依赖单一数据源，应尝试对不同渠道的数据进行交叉验证。
举例来说，当进行用户偏好分析这个行为的时候，不可以只限定在单单查看后台所存在的交易记录了，除此之外，还应去参考客服提供的反馈情况，以及社交媒体之上呈现的舆情等诸多方面的信息才可以通过多个方面相互印证，这样才能够让最终得出的结论更加具备站得住脚的可能性。
怎么把数据结论讲给老板听
就算是再精准又毫无疑问正确的分析结果，要是没办法以清晰且明白的方式传递供给决策者，那它的价值肯定会大幅削弱。好多数据分析师总会轻易地陷入到技术细节里头，在汇报的时候一个劲儿地堆积许多专业术语还有繁杂的模型，像这样的话，反而让听众听得稀里糊涂。
将业务语言用于讲述故事，是更有效的方式，需直接指出数据变化背后的原因，以及该变化对未来业务的意义，要多以直观图表取代冗长文字，强调“我们发现了什么”和“我们建议怎么做”这两点，这样才能促使决策与行动快速达成。
如何让分析推动业务改进
做数据分析这件事时，其终点并非一份报告，而是切切实实的业务改进之处。在分析报告被提交之后，得对具体的落地执行情形予以跟进。就好比，经分析发觉某个促销活动效果不太好，这是由于优惠力度不足呢，还是宣传渠道存在问题。基于此，接下来就要和业务部门一道去调整方案，并且再次收集数据用以验证。唯有分析、决策、执行、反馈构成一个完整的闭环，数据分析所具备的循环价值才能够持续展现出来，进而真正变为驱动企业增长的动力。
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