企业进行数据分析，早就不再算是那种可有可无的选择了，而是变成了跟企业生存以及发展紧密相关的核心能力。好多管理者察觉到数据很重要，然而却常常会陷入两个极端情况，一种情况是过度迷信数据，从而脱离了业务实际状况；另一种情况是收集了数量众多的数据，可是却不清楚要怎样把这些数据转化成为决策依据。真正具备效力的数据分析，应该如同企业的导航系统那般，既能够指明前进方向，又能够避开那些坑洼之处。
如何快速找出数据异常点
面对着数量巨大像一望无际海洋一样的数据，人工逐个挨个儿地去做的检查，这既跟实际的现实状况不相符合，也不存在去做这种事的必要性。更加具有高效性效果的做法是构建起具有多个维度方向的针对监控的体系。比如说，能够设定以日、周、月这三个时间维度作为依据的同比以及环比的阈值界限，一旦出现的波动超出属于正常情况的范围，系统就会自动发出起到警示作用的信号。
与此同时，需紧密留意核心指标的关联变动情形。比如说，当销售额降低之际，客单价以及转化率分别都出现了怎样的变动。借由这般的途径，可助力迅速判定问题究竟是出在流量端、转化端还是产品端，而非在诸多报表里像大海捞针一样去寻觅问题。
数据分析要从哪里开始
好些刚接触的新手头次开启Excel或者BI工具之际，常常会陷入到茫然无措的状况里头，压根就不晓得该先瞅些啥内容。事实上，分析的起始点应该是业务问题，而绝不仅仅定睛在数据自身这块儿。在着手开展分析以前，不妨先问问自己三个关键的问题：老板或者业务部门最为在意的究竟是啥指标？这个指标最近又呈现出了哪些异常情形？我们期望借助此次分析去处理什么样的具体问题？比如说，相较于漫无目的地去瞧销售报表这一行为，更适宜带着“为何华东区本月业绩出现下滑”这个特定问题去把数据给剖析开来，唯有带着问题去寻觅答案，数据才会切实地开口讲出话语来。
当我们清楚了要留意的业务类问题后, 便能够更具针对性地去探寻数据。以“为何华东区本月业绩出现滑坡”的这个问题作为例子, 我们需深入到数据里去挖掘线索。不再是毫无目的地浏览数据, 而是凭借问题的指引, 去寻觅那些兴许与业绩下滑存在关联的数据点。借由这种方式, 我们能够更高效地从数据当中获取具备价值的信息, 让数据为我们揭开业绩下滑背后的缘由,进而寻觅到解决问题的方向。
提升数据准确性的技巧
要是数据不准确，那么分析得出的结果便会造成误导，为了确保源头数据具备质量，首先就得在录入这个环节实施控制，就像设置下拉菜单以此来限制输入的内容，借助公式自动达成校验逻辑的关系，其次，需要构建起定期的数据清洗机制，去处理重复值、空值以及明显错误的数据，对于关键的报表，建议推行双人复核制度，由一个人负责出数，另一个人采用不同的方法进行验证，以此保证核心数据不会出现任何差错，唯有基础稳固，上层的分析方才有其意义。
数据可视化让谁都能看懂
分析报告并非是那种仅供自身狂欢愉悦的文档，其目的在于能使处于不同层级的同事们都可以迅速理解并且付诸行动。所以，图表的挑选这件事是极其关键重要的。要是展示某种事物的发展趋向那就得选用折线图，要是进行对比组成结构的话就采用饼图或者堆积柱状图，再有就是分析相关性的时候得用散点图。一定要避免去使用那种外表花哨然而所包含信息却很少的图表类型。更为关键重要的是，要在图表的旁边添加上你自己得出的核心结论，告知读者“这张图究竟说明了些什么内容”，而绝不是让他们仅仅依靠自己去猜测琢磨。优质良好的可视化呈现，是能让那些并非专业领域的外行人员也能够一眼就看出其中所存在的问题以及蕴含的机会。
在读完这篇文章之后，不妨去回想一番：你手头最近的那一份分析报告，它是清晰地指出了下一步要进行的行动呢，还是仅仅只是罗列了一堆数字呀？
