3种方法做好数据分析！推进企业数字化转型
大数据时代下，企业进行数字化转型很重要，而找对数据分析的方法，充分利用数据分析维度，有时候并不是那么容易。企业若想提升自己数字化转型的能力，就要抓住数据分析，尤其是以下相关常见的数据分析的方法。
1.数据分析的意义
数据分析是为了提取有用信息和形成结论，而对数据加以详细研究和概括总结的过程。企业实现数字化转型需要把握数据分析的维度，找对数据分析的方法。那么数据分析有什么作用？数据分析的目的是把隐藏在一大批，看来杂乱无章的数据中的信息，集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，找准数据分析的方法，便能通过数据分析给企业实现数字化转型带来帮助。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务，和最终处置的各个过程，如果想实现良好的企业数字化转型，发挥数据价值，都需要利用好数据分析维度，掌握常见的数据分析的方法。
2.如何做好数据分析
在企业进行数字化转型时，想要进行效果比较好的数据分析，有以下几个常用的方法：
1.数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析，从而推进企业实现数字化。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
以下图BI所呈现的一份可视化数据图表为例，以这样图表的形式直观反映出数据变化趋势，能让数据分析变得容易很多，从而也能帮助企业进行数字化转型。
2.数据对比分析
数据的趋势变化单独去看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，有了对比的分析后，才能找出数字化管理的有效方式。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3.数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
以上常见的数据分析的方法，能大大帮助企业进行良好的数据分析，并通过数据分析的结果，在数字化转型道路上做决策。
数据分析上起到较大进步BI
立即沟通
