紫戒情缘数据分析的出现是因为人类难以理解海量数据所呈现出来的信息，不能从中找到相应的规律来对现实中的事物进行对应，我们都知道数据有很高的价值，但不能利用的价值，没有任何意义。

　　为了解决这一问题，数据分析在长期的数据利用过程中不断完善，简单来说，数据分析就是通过统计分析方法对采集储存的大量数据进行分析，对其进行汇总、归纳、理解和消化，以实现数据的利用价值，发挥数据的作用。

　　目前，数据分析还在不断成长，并通过大数据、数据可视化等形式进行不断延伸，有着强大的生命力。拿数据可视化来说，纯粹的数据文字组成的数据分析有很高的阅读门槛，所以在发展过程中数据分析人员开始以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

　　数据可视化是数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，通过数据分析的方式帮助使企业更好地发展。

　　顾名思义，数据分析的关键绝对离不开“数据”和“分析”这两个词，数据是分析的前提，分析是实现数据价值的手段，这两者互相补全完善，缺一不可。

　　数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

　　举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

　　想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。

　　当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。

　　分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。

　　举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。

　　一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

　　例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

　　总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

　　数据分析的基本步骤包括明确需求、数据收集、数据处理、数据分析以及数据展现。

　　数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。

　　所以数据分析的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级，为下一步取数做好准备。

　　业务指标和数据一一对应是需求确认环节的关键，数据分析人员可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。

　　分析人员在进行数据分析前，应该提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。

　　在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。

　　数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

　　在这个阶段，分析人员还可以根据收集时确认的指标、标签，将数据归纳为不同的主题，进行数据分组操作，方便数据分析时使用恰当的数据。有效地从海量纷乱的数据中提取出有价值的数据进行分析。

　　前期准备工作完成后，数据分析人员就可以从主流的统计分析方法中选取适当的方法，对处理后的数据进行实际分析，提取出数据背后蕴含的价值信息，支撑企业业务和管理人员的信息决策。

　　分析人员在进行数据分析时，要将实际分析和业务活动相结合，产出真正对企业发展有关的数据报告，而不是对数据信息的无脑堆砌。此外，分析人员也可以借助图表，进行可视化分析，避免在面对海量数据时出现错漏等问题。

　　分析人员将商业智能BI数据可视化设计器中完整的页面分割成不同板块、层次，对数据进行分层分块展示，尽可能让信息传递更丰富。同时设计人员还要注意划分数据、信息的优先级，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围铺开。

　　当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求可能会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

　　最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。至此，数据分析人员就可以着手制作数据分析报告，完成数据到信息的转换过程，实现数据价值的有效传递。

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