資料分析是什麼？步驟、工具、方法與範例全解析

資料分析是一門透過統計分析方法與技術，從大量資料中提取有價值資訊的技能。它的目標是幫助你更全面地理解過去、現在與未來的情況，從而支持更明智的決策。現代社會中，企業與個人面臨的問題越來越複雜，僅依賴直覺已不足以應對挑戰。資料分析能夠深入挖掘資料，最大化其功能，讓你在決策過程中更具優勢。

一、資料分析基礎：企業必知的核心概念與入門步驟

1.資料分析是什麼？

資料分析（data analysis)是一種透過數據探索、解釋與預測來解決問題的過程。它的目標是幫助你從數據中提取有價值的資訊，進而支持決策。例如，電商公司可以利用資料分析找出銷售轉化率低的產品，或零售商透過分析優化庫存管理。

2.資料分析的四大類型

資料分析可以分為四種類型，每種類型都有其特定的應用場景：

• 描述性分析：幫助你了解過去的趨勢與行為模式。例如，分析航班預訂的高峰時段。
• 診斷性分析：深入挖掘數據，找出事件發生的原因。例如，分析銷售額下降的原因。
• 預測性分析：使用歷史數據預測未來趨勢。例如，預測航班預訂模式。
• 規範性分析：提供行動建議，幫助你決定最佳方案。例如，優化產品定價策略。

3.資料分析的核心原則

在進行資料分析時，你需要遵循以下核心原則：

• 探索性：透過數據發現潛在的模式與關係。
• 解釋性：分析數據以了解過去的狀況與原因。
• 預測性：利用數據模型預測未來的情況。
• 驗證性：確保分析結果的準確性與可靠性。

這些原則能幫助你在分析過程中保持清晰的目標與方向，並提升分析的有效性。

二、資料分析步驟：從數據準備到洞察輸出的完整流程

1.明確分析目的和思路

建立系統化資料解析流程，首要任務是明確我們的研究目標和分析路徑。我們必須搞清楚這次資料解析的核心目的，以及要解決的具體業務問題。

目標確定後，接下來便是規劃分析步驟，將大目標拆分成一個個小任務。我們要明確資料收集的方式、分析的角度以及評估的指標，只有這樣，才能搭建起一個合適的分析框架。

為了讓分析更有條理，我們可以借鑑一些商業理論和實際工作經驗，比如市場營銷的原理、組織管理的方法等。理論如5W2H分析法、PEST分析模型等。最後，我們要將理論與實踐結合起來，讓資料真正成為我們決策的好幫手。

2.資料收集

資料收集是按照確定的資料分析框架，收集相關資料的過程，它為資料分析提供了素材和依據。這裡所說的資料包括第一手資料與第二手資料，第一手資料主要指可直接獲取的資料，第二手資料主要指經過加工整理後得到的資料。一般資料來源主要有以下幾種方式：

• 資料庫：每個公司都有自己的業務資料庫，存放從公司成立以來產生的相關業務資料。這個業務資料庫就是一個龐大的資料資源，需要有效地利用起來。
• 公開出版物：可以用於收集資料的公開出版物包括《世界經濟年鑑》《世界發展報告》等統計年鑑或報告。
• 互聯網：隨著網路的發展，網路上釋出的資料越來越多，特別是搜尋引擎可以幫助我們快速找到所需要的資料，例如行業組織網站、政府機構網站、傳播媒體網站、大型綜合入口網站等上面都可能有我們需要的資料。
• 市場調查：進行資料分析時，需要了解使用者的想法與需求，但是透過以上三種方式獲得此類資料會比較困難，因此可以嘗試使用市場調查的方法收集使用者的想法和需求資料。

3.資料處理

資料處理是指對收集到的資料進行加工整理，形成適合資料分析的樣式，它是資料分析必不可少的階段。

資料處理主要包括資料清洗、資料轉化、資料提取、資料計算等處理方法。一般拿到手的資料都需要進行一定的處理才能用於後續的資料分析工作，即使再“乾淨”的原始資料也需要先進行一定的處理才能使用。

資料處理是資料分析的基礎。透過資料處理，將收集到的原始資料轉換為可以分析的形式，並且保證資料的一致性和有效性。

4.資料分析

資料分析是指用適當的分析方法及工具，對處理過的資料進行分析，提取有價值的資訊，形成有效結論的過程。由於資料分析多是透過軟體來完成的，這就要求資料分析師不僅要掌握各種資料分析方法，還要熟悉資料分析軟體的操作。

藉助商業分析工具可以讓你事半功倍，FineBI就是一款功能強大的資料分析和商業智慧工具，它廣泛應用於各個行業領域，讓業務人員即使不懂程式碼也能輕鬆探索數據，進行多維度分析和視覺化展示。後面我會為你詳細介紹這款軟體。

5.資料展現

分析完資料，下面就來到資料展示的環節了。一般情況下，資料是透過表格和圖形的方式來呈現的。常用的資料圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。

FineReport的資料可視化功能極其強大就極其強大，它提供了豐富的圖表型別，如柱狀圖、折線圖等，使用者只需簡單拖拽即可快速呈現資料，極大提升了工作效率。同時還支援圖表樣式的自定義，滿足企業個性化的展示需求。在資料大屏展示方面，FineReport的戰情室可構建強大、全面的「戰情中心」，下文你會看到FineReport更多的優勢。

6.報告撰寫

報告撰寫是資料分析的最後一步，目的是將分析結果以結構化的方式呈現，幫助決策者快速理解並採取行動。一份好的報告應包含以下要素：

• 好的分析框架：圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。
• 明確的結論：沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義。
• 建議或解決方案：作為決策者，需要的不僅僅是找出問題，更重要的是建議或解決方案，以便他們做決策時作參考。

三、資料分析方法：企業實用的分析技術與場景對應

資料分析中有許多方法可以幫助你從數據中提取有價值的資訊。以下介紹幾種常見且實用的分析方法，讓你能更有效地解決問題並制定策略。

1.對比分析

對比分析是將兩個或兩個以上的資料進行比較，分析它們之間的差異，從而發現資料的變化情況和規律。對比分析法分為靜態比較和動態比較兩類，用來判斷某個資料是好還是壞，以及某幾個資料之間的差異性。通過可視化的對比能讓結果更加清晰。

一般在資料分析中我們可以從這樣幾個角度進行對比：

• 時間對比：同比、環比、變化趨勢
• 空間對比：不同城市、不同產品對比
• 目標對比：年度目標、月度目標、活動目標
• 使用者對比：新使用者vs老使用者、註冊使用者vs未註冊使用者等
• 競品對比：管道、功能、體驗和流程、推廣和收入

2.分類分析

分類分析就是把分析物件總體中具有不同性質的物件區分開，把性質相同的物件放在一起，保持各組內物件屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種資料分析方法來揭示內在的數量關係，最終目的是為了方便對比，所以經常和對比分析法一起用。

3.轉化漏斗分析

轉化漏斗（AARRR)分析是最常用的一種模型，專注於研究用戶在完成某項行動（如購買或註冊）過程中的每個步驟，幫助你找出用戶流失的關鍵點，並優化流程。

電商平台通過轉化漏斗分析，發現用戶在結帳頁面流失率最高，隨後優化了結帳流程，減少了不必要的步驟，成功提升了購買轉換率。

轉化漏斗也是一個分類對比的過程。分類是把使用者的行為過程分成了5個步驟，對比是看使用者在哪個步驟中流失嚴重。比如使用者在註冊的階段流失嚴重，推測是不是註冊過程太繁瑣，體驗太差導致的，我們就可以對症下藥。

4.同期群分析

同期群分析是一種將用戶按照相同時間段或相似特徵分組，並追踪其行為變化的方法。這種分析方式能幫助你了解不同用戶群體的行為模式，並評估策略的長期效果。

為什麼需要同期群分析？

• 追踪用戶留存率：你可以分析不同時間段註冊的用戶，了解他們的留存情況。例如，某電商平台發現，2023年1月註冊的用戶留存率高於2022年12月，這可能與促銷活動的吸引力有關。
• 評估產品改進效果：透過比較不同時期的用戶行為，評估新功能或產品改進是否帶來正面影響。
• 優化行銷策略：分析不同時期的用戶群體，找出最有效的行銷方式。

如何進行同期群分析？

• 定義同期群：根據用戶的註冊時間、首次購買時間或其他關鍵行為，將用戶分組。例如，將2023年1月註冊的用戶定義為一個同期群。
• 選擇分析指標：確定你想追踪的指標，例如留存率、購買頻率或平均消費金額。
• 比較同期群表現：使用圖表或表格展示不同同期群的表現，找出趨勢與差異。

5.AB測試方法

AB測試是精益資料分析中的一種重要方法，其核心思想在於不要一開始就追求大而全的產品，而是要透過不斷推出小而精的功能或策略，並進行快速驗證。在具體實踐中，AB測試將使用者隨機分成實驗組和對照組，對實驗組施加某種變化（如新的功能、設計、價格等），而對照組則保持不變。透過對比兩組使用者在後續行為或轉化上的差異，來評估這種變化是否帶來了積極的效果。

6.矩陣分析法

矩陣分析法是一種依據事物的兩個重要屬性進行分類關聯分析的方法，為決策者提供瞭解決問題和資源分配的重要參考。它強調先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，從而提高工作效率。

波士頓矩陣是矩陣分析法的一種常見應用。透過市場佔有率和市場增長率兩個維度，將企業產品劃分為明星、金牛、問題、瘦狗產品四類。這種分類方式直觀明瞭，有助於決策者確定主次矛盾，進而最佳化資源分配。

“延伸閱讀：18種資料分析師必備的資料分析方法，建議收藏！”

四、資料分析工具對比，企業該選哪個？

1.Excel 資料分析：適用於中小企業輕量級分析場景

對多數剛接觸資料分析的中小企業來說，Excel 是最易上手的「入門工具」—— 無需額外安裝，多數員工已具備基礎操作能力，能快速應對「輕量級、單人作業」的分析需求。

但隨著企業業務擴充套件，Excel 的侷限也會逐漸顯現：面對臺灣企業常見的「多源資料整合」（如同時調取 ERP 的訂單資料、CRM 的客戶資料），需手動匯入多份 Excel 檔案並反覆校對，不僅耗時（單次整合可能需 2-3 小時），還容易因人工操作出現資料差錯；且 Excel 對大資料量的支撐有限，當資料量超過 10 萬行時，容易出現卡頓、崩潰，無法應對臺灣電商、批發等行業的「海量交易資料分析」需求.......

2.FineBI 資料分析：「大數據 + 靈活分析」場景的優選工具

比Excel更勝一籌的是，FineBI 更聚焦企業的「大數據驅動的靈活分析」需求，尤其適合需要從海量數據中快速挖掘業務洞察、而非僅製作固定格式報表的場景：

具體而言，FineBI擁有：

• 強大的資料對接能力：支援 30+ 大數據平台與 SQL 資料源，包括 Hadoop、Hive、NoSQL 等，並能同時處理 Excel、API、文字檔等異質資料，幫助企業打破資料孤島，將 ERP、CRM、MES 等不同系統的資料整合到一個分析平臺中。

• 全面的資料清洗與預處理：透過低程式碼方式整合異構資料，並提供資料轉換、任務調度等功能。提供類 Excel的操作介面，支援新增列、過濾、合併等編輯，降低學習門檻。
• 優秀的數據分析與視覺化展示:內建 多維度探索分析，支援同期環比、佔比、排名等進階運算。提供 豐富的圖表元件（如 KPI 卡片、地圖、日曆圖），並能建立互動式儀表板，方便決策者即時監控。

• 高效的協作與數據消費:支援多人協作分析、公共數據中心、權限管控，確保企業內部資料的一致性。提供數據預警、公共連結分享與自訂數據門戶，讓不同角色快速獲取所需資訊。

FineBI能應對大數據分析師在複雜分析場景下的進階計算，實現更深入的數據挖掘。

3.FineReport 資料分析：企業級需求首選

不同於 Excel 的單人輕量場景，FineReport更聚焦企業的「企業級資料分析需求」，尤其針對多源數據打通、複雜報表自動化、跨部門協作等痛點提供解決方案：

從上述表格可見，FineReport 對資料分析的價值，不僅是「提升工具使用效率」，更能幫助企業從「重複性數據處理」中解放出來，聚焦核心的「數據洞察與業務支持」。

• FineReport 的類 Excel 功能貼合數據分析師習慣：支援 Excel/Txt/CSV 等文字資料源，相容 Excel 公式，匯入檔案能保留公式，如 SUM、VLOOKUP 等可直接用，還能多 Sheet 間計算，透過SQL取數+拖拉拽就能輕鬆製作報表。

• 例如，FineReport鑽取聯動功能可以通過聯動不同部分的數據，幫助企業更加直觀地理解數據之間的關係和數據的變化趨勢。查詢功能也能讓使用者快速定位所需信息，不用在龐大數據集中手動篩選資訊。

• FineReport的內建圖表豐富，內建70+2D/3D 圖表，支援動態輪播、捲動效果，無需代碼即可實現高階視覺化，讓資料分析更加直接地呈現。

• 此外，FineReport的「權限細顆粒度管控」「數據預警」等功能，還能幫助企業解決「數據一致性」「異常數據不及時發現」的痛點。如透過角色權限設置，可確保銷售部門只能查看本部门的銷量數據，財務部門可查看利潤數據但無法修改，避免數據口徑混亂；而當庫存低於預警線時，系統可自動推送通知給分析師與採購部門，真正成為企業業務發展的數據智囊。

你可以根據企業的實際資料分析需求去選擇合適的工具，有了工具的協助，你的資料分析會事半功倍！

五、資料分析範例

資料分析在不同的業務場景中發揮著重要作用。以下介紹三個主要應用場景，幫助你了解如何將資料分析融入實際工作中。

1.經營分析

經營分析以企業整體經營數據為基礎（如財務、市場、供應鏈），評估業務健康度、識別增長機會與風險，支撐高層戰略決策。

核心指標

• 財務指標：營收增長率、毛利率、淨利率、現金流。
• 市場指標：市佔率、客戶留存率、新客獲取成本（CAC）。
• 效率指標：庫存周轉率、人均產值、ROI（投資回報率）。

2.運營分析

運營分析是企業透過數據驅動決策的系統化方法，三個要點：對誰（運營這項工作的物件究竟是誰）、做什麼（運營這項工作做的事情是什麼）、效果如何（做完以後是否達到預期，如何評價）。

核心作用與場景

• 使用者分層：運用RFM模型（最近消費、頻率、金額）劃分用戶價值，針對高潛力客群設計精準策略，例如透過「高消費頻次但近期流失」用戶的挽回活動提升留存。
• 梳理及監測：拆解運營路徑（如用戶從註冊到付費的步驟），透過指標（如次日留存率、付費轉化率）即時監控異常，例如活動期間轉化率驟降時，快速排查頁面流暢度或優惠規則問題。
• 效果評估&ROI：以數據量化活動成效，例如計算拉新活動的ROI=（新增用戶貢獻收入－行銷成本）/成本，並橫向對比不同策略（如社群廣告 vs. KOL合作）的成本效益。

3.產品分析

產品分析幫助你了解用戶需求與產品表現，從而改進產品設計或推出新功能。你可以分析用戶反饋、使用數據與市場趨勢，提升產品競爭力。

常見指標

• 使用者瀏覽指標：平均停留時長、跳出率、點擊率、頁面偏好
• 使用者使用指標：PV/UV（曝光量）、轉化率（流程效率）、停留時長（黏性）、跳出率

全流程分析

• 競品分析：對現有或潛在競爭對手的產品進行分析比較，以最佳化和提升產品功能。
• 新功能上線指標監測體系搭建：確認產品功能核心目標，梳理產品使用路徑，監測相關指標。
• 功能測試（A/B測試）：驗證新產品互動設計、功能或策略的效果，透過實驗組和對照組的資料分析得出結論。
• 功能上線與效果跟蹤：透過轉化漏斗分析、頁面跳轉路徑分析、使用者行為路徑分析等方法，跟蹤和評估功能上線的實際效果。

結語

資料分析作為現代企業和業務決策的重要工具，其概念、流程、方法和應用場景構成了完整的知識體系。透過明確分析目的和思路，收集並處理資料，運用多種分析方法深入挖掘資料價值，最終以直觀的方式展現分析結果並撰寫報告，我們能夠為企業提供更精準、更全面的決策支援。

無論是經營分析、運營分析還是產品分析，資料分析都發揮著不可替代的作用。希望妳能夠掌握這些知識和技能，將其應用於實際工作中，不斷最佳化業務流程，提升企業和產品的競爭力。同時，也期待更多的實踐者能夠不斷探索和創新，推動資料分析領域的持續發展。