一文讀懂資料分析！從新手到大師的轉變丨帆軟軟體

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、資料分析的基本概念

1.資料分析的定義與目標

資料分析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、資料分析的核心流程

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。目標如同整個工作的基石，不清晰則容易讓我們在後續的資料採集、整理和分析中迷路。因此，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。同時，我們要確保這個框架是有邏輯的，這樣別人才能相信我們的分析結果，就像講故事一樣，要有頭有尾，中間還要連貫。

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。資料處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的資料中，抽取並推匯出對解決問題有價值、有意義的資料。

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。

FineBI是一款功能強大的資料分析和商業智慧工具，它支援多種資料來源整合，提供豐富的視覺化元件和靈活的資料分析功能，幫助使用者輕鬆構建直觀易懂的資料報表，實現資料的深度挖掘和智慧決策，同時支援多端適配和便捷的資料共享協作，廣泛應用於各個行業領域。

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5.資料展現

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。

大多數情況下，人們更願意接受圖形這種資料展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出分析所要表達的觀點。記住，一般情況下，能用圖說明問題的就不用表格，能用表格說明問題的就不要用文字。

FineReport的資料可視化功能極其強大。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」，簡單拖拽就可以將企業的數據管理資訊完美地投放在任何螢幕，為企業決策提供直觀、全面的資料支援。

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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、資料分析的方法

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。

分類分析一般有以下幾種分類方法：

不同時間分組：日、周、月、年等
不同產品類型分組：產品屬性；產品區域
不同使用者類型分組：人口屬性（性別、年齡）；客戶價值；消費頻次
不同渠道分組：線上渠道、線下渠道；付費渠道、免費渠道

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。

這種方法的作用在於能夠快速驗證假設，比如假設改變商品價格能提高轉化率，那麼就可以透過AB測試來驗證。它提供了一種科學、客觀的方式來評估不同策略的效果，幫助決策者基於資料做出決策，而不是僅僅依靠主觀判斷或經驗。同時，透過不斷地進行AB測試，可以發現並最佳化影響使用者體驗和產品效能的關鍵因素，從而提升使用者滿意度和產品競爭力。

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。

四、資料分析的三大場景

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）。

方法工具

趨勢對比：同比/環比分析業績波動。
根因分析：用「5 Why」拆解利潤下滑主因（如原料成本上升、定價失效）。
預測模型：透過歷史數據預測下一季營收，輔助備貨與營銷規劃。

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。