为什么要学商业数据分析

发布网友 发布时间：2022-03-26 07:52

我来回答

共4个回答

热心网友 时间：2022-03-26 09:22

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第二作用：用数据判断

商业分析最大作用之二，用数据替代感觉。所有的商业判断都离不开标准。可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。

用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。遇事拍脑袋，办事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍*的人引发的问题，我们都见得太多、太多、太多了。孙子兵法有云：主不可以怒而兴师，将不可以愠而攻战。做好商业分析，是遏制自己的主观冲动，回归理性的有效办法。比如上述场景，其实对应了三大类判断标准，我们可以用分析方法来检验这些判断标准是否合理，是否有更好的标准可以用。

虽然很多时候，商业判断本身不一定是理性客观的产物，商业经营的成功也是*、冲动、创意、甚至运气的结果。但经过分析，至少可以给一个客观的参考，这样才能让决策者在*冲动之前，先有一个常识性的认知。毕竟置之死地而后生的人少，置之死地死像凄惨片甲无存的人多。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

热心网友 时间：2022-03-26 10:40

希腊有一个著名的谷堆悖论。“如果1粒谷子落地不能形成谷堆，2粒谷子落地不能形成谷堆，3粒谷子落地也不能形成谷堆，依此类推，无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事实并非如此。”

这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。

关于了解历史规律，常见的数据分析思路，如上图，大概介绍四种。分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析；目的主要是三个：

1） 找到周期规律
2） 找到各个分类的特征
3） 找到异常、极值

了解历史，是为了更好的预测未来。
找到了周期规律，我们就可以知道哪些波动是正常的不用惊慌，哪些是需要注意的。
了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征；
了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。

热心网友 时间：2022-03-26 12:14

热心网友 时间：2022-03-26 14:22