網(wǎng)上有很多關(guān)于中國(guó)pos機(jī)社區(qū)論壇,總結(jié)了幾點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)分析的感悟的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于中國(guó)pos機(jī)社區(qū)論壇的問題，今天pos機(jī)之家(www.dsth100338.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來看下吧!
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中國(guó)pos機(jī)社區(qū)論壇
近年來，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也不斷涌現(xiàn)了許多新鮮的名詞，現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)分析被廣泛的應(yīng)用到各行各業(yè)當(dāng)中。本文通過方法論及業(yè)務(wù)實(shí)踐的方式，闡述數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)發(fā)展之間的相互作用以及企業(yè)是數(shù)據(jù)分析管理，希望對(duì)你有所啟發(fā)。
開篇近些年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)涌現(xiàn)過許多特有的名詞，例如：
IP：并非你電腦的IP，指的是知識(shí)產(chǎn)權(quán)。但從用法來看，更像是一個(gè)產(chǎn)業(yè)域。例如《復(fù)仇者聯(lián)盟》這個(gè)IP。私域流量之前的私域：顧名思義，指的是自己能夠直接觸達(dá)用戶的渠道。例如，微信公眾號(hào)，關(guān)注自己公眾號(hào)的用戶，就是自己的私域流量。企業(yè)的活動(dòng)、營(yíng)銷，可以直接觸達(dá)用戶。垂直：當(dāng)然指的不是兩線垂直相交。這是一個(gè)比較古老的詞匯，這里指的是一個(gè)行業(yè)的細(xì)分，例如唯品會(huì)，在起初就是作為化妝品領(lǐng)域的一個(gè)垂直電商。有很多名詞已經(jīng)過氣，當(dāng)然也有新的名詞不斷的在涌現(xiàn)。
而“數(shù)據(jù)分析”可以說是一個(gè)經(jīng)久不衰的詞匯，當(dāng)然它代表了一項(xiàng)工作性質(zhì)，也代表了一個(gè)行業(yè)。
說起數(shù)據(jù)分析，當(dāng)下一定有很多人會(huì)把它與大數(shù)據(jù)聯(lián)系在一塊，畢竟大數(shù)據(jù)也是當(dāng)下的一個(gè)熱詞，也是被大眾誤理（夸張理解/懵懂/感覺很厲害）最多的一個(gè)詞。
不嚴(yán)格的來說，數(shù)據(jù)分析的淵源可以追溯到17世紀(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，并且，其確實(shí)也是由統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展而來。
直到18世紀(jì)初，蘇格蘭工程師威廉?普萊費(fèi)爾發(fā)明了統(tǒng)計(jì)制圖法，用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的折線圖和面積圖，柱狀圖用于描述不同類別的數(shù)量之間的比較，餅狀圖用于描述隸屬同一組的多個(gè)數(shù)值的比例，這是一種數(shù)據(jù)可視化的雛形，卻也為現(xiàn)代數(shù)據(jù)可視化（data visualization）和探索性數(shù)據(jù)分析（exploratory data analysis）奠定了基礎(chǔ)。
隨著科技的發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，算法、模型、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)被應(yīng)用到了統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率學(xué)當(dāng)中，至此，便有了現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)挖掘等。
現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)分析被廣泛的應(yīng)用到各行各業(yè)當(dāng)中。有些觀點(diǎn)認(rèn)為，似乎企業(yè)的發(fā)展、運(yùn)營(yíng)，已經(jīng)離不開數(shù)據(jù)分析，甚至主要依靠數(shù)據(jù)分析。不可否認(rèn)，伴隨著近些年大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)的火熱，數(shù)據(jù)價(jià)值也確實(shí)被更多的挖掘，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)也在不斷的夯實(shí)，但我們也要客觀的去看待數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用能力、使用方法、應(yīng)用結(jié)果。
畢竟，近些年倒下的大企業(yè)也不少，例如每日優(yōu)鮮，數(shù)據(jù)分析應(yīng)該占據(jù)著企業(yè)極高的業(yè)務(wù)比重，但依然默默的退出了市場(chǎng)。
本文將從數(shù)據(jù)分析本身出發(fā)，通過方法論及業(yè)務(wù)實(shí)踐的方式，去闡述數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)發(fā)展之間的相互作用，以及企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析管理過程。我們不去討論結(jié)局，但希望這個(gè)過程能夠給大家?guī)韱l(fā)。
一、數(shù)據(jù)分析及價(jià)值1. 什么是數(shù)據(jù)分析管理學(xué)大師彼得.德魯克曾說過：“如果你不能量化它，你就無法管理它?！?/p>
從字面上看，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，而分析才是核心，數(shù)據(jù)是經(jīng)營(yíng)的量化結(jié)果，洞悉數(shù)據(jù)背后的邏輯、規(guī)律、趨勢(shì)，提取出有價(jià)值的信息、形成建議，這個(gè)過程就是數(shù)據(jù)分析。
可以說，數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)入門容易、但精通困難的學(xué)科、工作。我們常說，數(shù)據(jù)本身并沒有價(jià)值，從數(shù)據(jù)中提取有效的信息，才使得數(shù)據(jù)擁有了價(jià)值。而數(shù)據(jù)分析的核心工作，就是提取數(shù)據(jù)價(jià)值，反哺業(yè)務(wù)。但做到這些并不容易，許多企業(yè)都在做數(shù)據(jù)分析，他們渴求著從中挖掘出數(shù)據(jù)價(jià)值，但現(xiàn)實(shí)卻給出了相反的結(jié)果。
有效的數(shù)據(jù)分析需要懂業(yè)務(wù)、懂分析（思維方法模型）、懂工具（分析工具），以及敏銳的商業(yè)洞見。精通每個(gè)環(huán)節(jié)并不容易，這也是為什么，能夠崛起的企業(yè)總是鳳毛麟角，大多數(shù)企業(yè)都在蹣跚前進(jìn)?？梢哉f，數(shù)據(jù)分析能力也是決定企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
2. 數(shù)據(jù)分析能力從數(shù)據(jù)——到信息——到業(yè)務(wù)流程/業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)，是數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的過程。數(shù)據(jù)能力從：結(jié)果描述（知其然）、數(shù)據(jù)分析（知其所以然）、發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及機(jī)會(huì)、直接用于業(yè)務(wù)過程成為生產(chǎn)力，其能力價(jià)值也是不斷演進(jìn)提升的過程。
一般來說，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力越強(qiáng)，其在市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)越大。
綜合來說，對(duì)于能力的理解，可以歸納為四個(gè)過程：
①描述過去已經(jīng)發(fā)生的
在這個(gè)階段，我們可以通過常規(guī)的報(bào)表去查詢每日的運(yùn)營(yíng)狀況，包括銷量、用戶活動(dòng)、庫(kù)存等。
②了解現(xiàn)在正在發(fā)生的
這個(gè)階段，我們可以通過平臺(tái)的能力、實(shí)時(shí)計(jì)算能力，查看當(dāng)前數(shù)據(jù)狀況，例如實(shí)時(shí)銷量、實(shí)時(shí)庫(kù)存、在途商品等；同時(shí)，也會(huì)對(duì)突發(fā)狀況進(jìn)行告警，例如POS掉線、并發(fā)堆積引發(fā)阻塞等，我們需要針對(duì)現(xiàn)狀進(jìn)行問題疏導(dǎo)和解決。
③預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的
這個(gè)階段，需要借助人工智能、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能化的工具，進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)，當(dāng)然這個(gè)前提是海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)訓(xùn)練。例如，交通狀況的預(yù)測(cè)就需要增長(zhǎng)率法、重力模型法、遺傳算法、ConvLSTM等多種算法的混合支撐。
④優(yōu)化策略驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)
這個(gè)階段，我們已經(jīng)擁有全數(shù)據(jù)鏈路能力，所以才能更好的為業(yè)務(wù)發(fā)展過程給出最得體的運(yùn)營(yíng)方案。
例子不多舉，我想說的是，一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析過程，需要擁有這樣最基本的過程，當(dāng)然這又回到上述的觀點(diǎn)，這些都需要懂業(yè)務(wù)、懂工具、懂分析、懂商業(yè)洞察。業(yè)務(wù)是根本，工具是手段，分析是能力，商業(yè)洞察才是創(chuàng)新，才能發(fā)現(xiàn)問題、預(yù)防問題、預(yù)測(cè)走向、引領(lǐng)轉(zhuǎn)變。
3. 數(shù)據(jù)分析的價(jià)值數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，是其最大程度的體現(xiàn)。但就我國(guó)目前企業(yè)的能力而言，只能說通過數(shù)據(jù)分析，達(dá)成了哪些目的。
基于我們以往的經(jīng)驗(yàn)及應(yīng)用過程，可以歸納為六點(diǎn)。
提升收入利潤(rùn)（直接性價(jià)值）降低成本費(fèi)用（直接性價(jià)值）提升管理效率（發(fā)展性價(jià)值）控制風(fēng)險(xiǎn)降低損失（發(fā)展性價(jià)值）提升無形經(jīng)濟(jì)利益（創(chuàng)造性價(jià)值）外部量化數(shù)據(jù)收入（創(chuàng)造性價(jià)值）企業(yè)利潤(rùn)和成本，是能夠數(shù)據(jù)價(jià)值的最直接體現(xiàn)，是最終端的效應(yīng)。但數(shù)據(jù)分析手段如果僅僅作用在最終側(cè)，那么將會(huì)導(dǎo)致一個(gè)弊端，就是需要經(jīng)常調(diào)整決策，這對(duì)于企業(yè)的發(fā)展是有反作用力的。
所以，數(shù)據(jù)分析的底層作用，是企業(yè)管理的提效，通過對(duì)生產(chǎn)、管理、供應(yīng)鏈、物流、成本、銷售等基本環(huán)節(jié)的把控，夯實(shí)企業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，是企業(yè)利潤(rùn)和成本的根本保證。
最后，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎，做好自身僅僅是基礎(chǔ)，更多的是需要迎合市場(chǎng)，所以外部數(shù)據(jù)、價(jià)值挖掘的價(jià)值利用，才是企業(yè)發(fā)展的助推器。
4. 我們處在哪個(gè)階段我們說了這么多，相對(duì)應(yīng)的各位看官，自己的企業(yè)又是處于什么發(fā)展階段呢。我們姑且將其分為五個(gè)階段，而這幾個(gè)階段也與上文中的分析能力過程和數(shù)據(jù)分析價(jià)值相對(duì)應(yīng)。
①數(shù)據(jù)應(yīng)用薄弱階段
階段目標(biāo)：需要獲得足夠的數(shù)據(jù)來了解企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況。
問題：還不能完整了解企業(yè)正在經(jīng)歷著什么，更不用說外部環(huán)境。
②局部業(yè)務(wù)/職能使用數(shù)據(jù)分析
階段目標(biāo)：通過數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)工具，解決某一項(xiàng)工作的問題，從而進(jìn)行改進(jìn)。
問題：如何進(jìn)一步提升效率，如何全產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。
③對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行整合
目的：利用數(shù)據(jù)能力提高差異化能力。
問題：通過數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在在發(fā)生什么？我們可以從當(dāng)下的趨勢(shì)中推論出什么。
④整體數(shù)據(jù)應(yīng)用并取得單點(diǎn)優(yōu)勢(shì)
目標(biāo)：數(shù)據(jù)能力是業(yè)績(jī)和價(jià)值的重要驅(qū)動(dòng)因素。
問題：數(shù)據(jù)應(yīng)用怎么驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)和管理創(chuàng)新，如何實(shí)現(xiàn)差異化。
⑤全面憑借數(shù)據(jù)開展競(jìng)爭(zhēng)并持續(xù)優(yōu)勢(shì)
目標(biāo)：數(shù)據(jù)能力是業(yè)績(jī)和價(jià)值的首要驅(qū)動(dòng)因素。
問題：下一步應(yīng)該怎么做，有怎樣的可能性，如何保持領(lǐng)先地位。
了解的自身狀況，后面我們就要根據(jù)自身狀況去進(jìn)行改變。
二、數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系，是企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的綜合整理，既表達(dá)了企業(yè)發(fā)展的現(xiàn)行業(yè)務(wù)架構(gòu)，也體現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部精細(xì)化分工。
1. 數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)建方法論數(shù)據(jù)分析體系，是由數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建。
客觀事物或現(xiàn)象，是一個(gè)多因素綜合體，因素之間存在著相互依賴又相互制約的關(guān)系。為了分析其相互作用機(jī)制，揭示內(nèi)部規(guī)律，可根據(jù)理論推導(dǎo)，或?qū)τ^測(cè)數(shù)據(jù)的分析，或依據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)一種模型來代表所研究的對(duì)象。一般構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型體系分為一下幾個(gè)步驟：
①理解業(yè)務(wù)
思考該模塊工作的目標(biāo)、業(yè)務(wù)流程、核心指標(biāo)及行動(dòng)方案；
思考業(yè)務(wù)流程各階段的待解決問題，初步確定需要幾個(gè)分析模型來支持和指導(dǎo)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、決策支持。
以商品銷售為例，銷售模塊的核心指標(biāo)一定是銷量、利潤(rùn)。但結(jié)合整體業(yè)務(wù)流程，還需要了解后臺(tái)配套的商品庫(kù)存、人工成本、供應(yīng)鏈成本、物流成本等，通過逐步拆解細(xì)分，才能得到混合型的支撐模型。
②模型驗(yàn)證和調(diào)優(yōu)
首先要對(duì)自身模型檢驗(yàn)。第一要查看分析模型在業(yè)務(wù)應(yīng)用中是否體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化（有序的、層層遞進(jìn)）、公式化（可量化）、業(yè)務(wù)化（貼合實(shí)際）的思維；第二要查看分析模型是否能夠支撐完整的業(yè)務(wù)閉環(huán)；第三要查看分析模型是否達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)。
其次，要對(duì)分析模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，針對(duì)數(shù)據(jù)偏離進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)；
最后，對(duì)模型進(jìn)行解讀，即用戶如何理解數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶體驗(yàn)優(yōu)化模型。
③構(gòu)建分析模型
明確每一個(gè)分析模型適用業(yè)務(wù)場(chǎng)景、解決什么問題、和使用的角色；
明確各個(gè)模型分別是什么模式，描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析、決策建議性分析；
按照目標(biāo)-核心指標(biāo)-圍繞核心指標(biāo)建立分析模型的方法，推導(dǎo)分析模型；
細(xì)分模型所需的指標(biāo)維度、以及告警設(shè)計(jì)；
思考該模型與其他模型之間的關(guān)系是什么，進(jìn)行模型的跳轉(zhuǎn)與連接。
2. 構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型體系過程所以，根據(jù)方法論所述，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型體系，基本步驟可以概括為：
①理解業(yè)務(wù)，立足目標(biāo)
通過核心指標(biāo)監(jiān)控、業(yè)務(wù)流程分析等方法來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題，針對(duì)性的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘。
積累的問題解決經(jīng)驗(yàn)、成熟的分析思路，經(jīng)過系統(tǒng)的梳理，梳理為一個(gè)或多個(gè)成型的數(shù)據(jù)分析模型。
②細(xì)化流程，發(fā)現(xiàn)問題
細(xì)化流程的方法：一種是按照組織管理職能將業(yè)務(wù)模塊分解，另一種是參照業(yè)界業(yè)務(wù)自然的發(fā)展階段來細(xì)化分解。
數(shù)據(jù)分析模型的核心，不在于圖表華麗、方法炫酷，而是能夠適用業(yè)務(wù)、解決問題、帶來業(yè)務(wù)改善。
③逐個(gè)梳理分析模型
您的模型應(yīng)用了何種分析思維，是公式化、結(jié)構(gòu)化還是業(yè)務(wù)化。
您的模型應(yīng)用了何種分析模式，描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析、決策建議性分析。
模型與模型之間的關(guān)系是什么，無關(guān)、關(guān)聯(lián)、遞進(jìn)、基礎(chǔ)。模型之間的下鉆關(guān)系是什么。
④指標(biāo)維度告警考慮
角色：首先要進(jìn)行角色區(qū)分，角色分為運(yùn)營(yíng)、采銷、管理等，模型是為哪些角色建設(shè)的，不同角色所需的指標(biāo)維度告警方式是否一樣。
指標(biāo)：模型所需的指標(biāo)是哪些，將指標(biāo)定義和計(jì)算公式梳理清晰，并且對(duì)核心指標(biāo)進(jìn)行解讀，如果指標(biāo)缺失則加快指標(biāo)建設(shè)。
維度：維度是分析和匯總數(shù)據(jù)的視角；模型所需的維度是哪些，維度之間的鉆取關(guān)系，如果維度缺失則加快維度建設(shè)。
告警：核心指標(biāo)是否需要設(shè)置異常值提醒通知，是否需要將異常信息推送給相關(guān)人員等。
⑤數(shù)據(jù)驗(yàn)證
按照分析思路填寫真實(shí)數(shù)據(jù)；
檢查數(shù)據(jù)指標(biāo)及分析思路的嚴(yán)謹(jǐn)性；
請(qǐng)使用方試用模型，提修改建議；
結(jié)構(gòu)化、公式化、業(yè)務(wù)化思維、閉環(huán)、目標(biāo)達(dá)成等；
存在問題按重復(fù)上述步驟。
⑥解讀模型構(gòu)建關(guān)系
對(duì)模型進(jìn)行解讀，異常分析的路徑，怎么理解數(shù)據(jù)背后的含義、如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)改善。
基于整個(gè)業(yè)務(wù)的全流程及分析問題，全盤思考模型之間的關(guān)系是什么，模型與模型的跳轉(zhuǎn)與連接是怎樣的。
3. 分析模型體系評(píng)估4. 零售經(jīng)營(yíng)分析體系案例我們結(jié)合電商綜合體，進(jìn)行了行業(yè)經(jīng)營(yíng)分析模型體系構(gòu)建。
基于分析模型構(gòu)建方法論，將龐大的業(yè)務(wù)進(jìn)行拆解，構(gòu)建細(xì)分業(yè)務(wù)的詳細(xì)指標(biāo)，考慮模型之間的流程流轉(zhuǎn)、業(yè)務(wù)跳轉(zhuǎn)等，從而展現(xiàn)電商綜合體的經(jīng)營(yíng)架構(gòu)和內(nèi)部業(yè)務(wù)細(xì)分，體現(xiàn)其核心的業(yè)務(wù)模式，窺探可創(chuàng)新發(fā)展方向。
在大的方向上，電商綜合體的經(jīng)營(yíng)分析體系可分為：經(jīng)營(yíng)環(huán)境分析、財(cái)務(wù)分析、人力分析、戰(zhàn)略發(fā)展分析，以及最重要的業(yè)務(wù)分析。
業(yè)務(wù)分析，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r，進(jìn)行模塊化拆解，可分為：流量、銷售、會(huì)員、門店、商品、廣告、服務(wù)、單品、績(jī)效、商戶、連發(fā)。
以流量為例，流量主題的業(yè)務(wù)目標(biāo)是：提升流量的數(shù)量及質(zhì)量、提高轉(zhuǎn)化率、促進(jìn)銷售增長(zhǎng)、賦能智慧零售。模型目標(biāo)是：監(jiān)控線上運(yùn)營(yíng)流量核心指標(biāo)、及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常、細(xì)化分析、及時(shí)調(diào)整。
同時(shí)流量主題又可細(xì)分為線上流量、線下流量。線上流量又可通過轉(zhuǎn)化路徑，細(xì)分到頁面、搜索、站外等。搜索模塊再而細(xì)分，直至到形成商品購(gòu)買頁的流量轉(zhuǎn)化歸因及閉環(huán)。
三、數(shù)據(jù)分析工具建設(shè)數(shù)據(jù)分析工具，是數(shù)據(jù)分析的核心手段。借由數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)建的思路，數(shù)據(jù)分析工具的建設(shè)，同樣應(yīng)該堅(jiān)持結(jié)構(gòu)化、公式化、業(yè)務(wù)化的原則，支持業(yè)務(wù)的精細(xì)化拆解，支持不同角色的業(yè)務(wù)需求，最終還是要提升業(yè)務(wù)的流轉(zhuǎn)效率、經(jīng)營(yíng)效率、管理效率。
圖（分析工具產(chǎn)品架構(gòu)）
我們從業(yè)務(wù)角度觸發(fā)，將分析工具分為前端的業(yè)務(wù)應(yīng)用和后端的處理核心。
前端的核心應(yīng)用就是數(shù)據(jù)分析門戶，為經(jīng)營(yíng)管理人員、數(shù)據(jù)分析人員、門店人員、促銷人員等。
后端的系統(tǒng)，集成了告警、算法、營(yíng)銷引擎、智能化產(chǎn)品。后端系統(tǒng)不直接應(yīng)用于經(jīng)營(yíng)管理部門，但為業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)經(jīng)營(yíng)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理、指標(biāo)處理、業(yè)務(wù)告警、智能推薦、智能數(shù)據(jù)服務(wù)、智能客服服務(wù)等能力，是前端業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的智慧大腦。
1. 分析工具核心功能①指標(biāo)維度建設(shè)內(nèi)容
指標(biāo)維度的建設(shè)思想，在數(shù)據(jù)分析體系建設(shè)中已經(jīng)有過闡述，在此不再多述。
在這里要額外說一下維度，維度是指標(biāo)的屬性描述，例如流量，流量的相關(guān)維度例如：線上/線下、app/web/小程序、首頁/商品頁/購(gòu)買頁、地域、門店等等。在數(shù)據(jù)分析管理當(dāng)中，維度也被用來做權(quán)限的管控。最典型的案例：通過門店維度，管控店長(zhǎng)僅能看到自身店鋪的相關(guān)數(shù)據(jù)。
②業(yè)務(wù)駕駛艙
現(xiàn)在的BI工具，駕駛艙的特性已經(jīng)被追求到了極致。但好的駕駛艙搭建并不容易。
駕駛艙搭建應(yīng)遵循一下步驟：
確定終端：pc、app、大屏、尺寸確定駕駛艙類型：戰(zhàn)略型、分析型、操作型確定指標(biāo)：能一目了然業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀確定圖表確定排版和美化駕駛艙類型與指標(biāo)緊密結(jié)合。戰(zhàn)略型駕駛艙，一般展示宏觀指標(biāo)，例如當(dāng)日商品銷售（排行）；分析型駕駛艙，則會(huì)體現(xiàn)各個(gè)指標(biāo)之間的聯(lián)系，例如總體銷售、分時(shí)銷售、維度銷售；操作型駕駛艙，則體現(xiàn)業(yè)務(wù)的時(shí)效性和預(yù)警能力，例如退出率、閃退率、XX失敗數(shù)等。
③報(bào)表市場(chǎng)
報(bào)表市場(chǎng)，顧名思義，是一個(gè)報(bào)表的匯聚。通常適用于跨部門、跨業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)查詢分析。當(dāng)然，這需要配套權(quán)限的解凍、流程審批，避免數(shù)據(jù)權(quán)限的擴(kuò)大。一般來說，審批過程會(huì)大大減少數(shù)據(jù)外泄的隱患（關(guān)于數(shù)據(jù)安全不在此描述）。
④分析報(bào)告
某些大型企業(yè)來說，分析報(bào)告是亮點(diǎn)，需要算法的支撐。
通常來說，傳統(tǒng)分析報(bào)告一般為模板化的格式，是一種報(bào)表數(shù)據(jù)的匯總體現(xiàn)。但經(jīng)過算法的融合，分析報(bào)告可以變的更加的靈活，豐富。尤其是當(dāng)前openapi開發(fā)的cp4.0的出現(xiàn)，分析報(bào)告完全可以交由AI來做。AI提供的報(bào)告的創(chuàng)造性遠(yuǎn)超我們。
⑤自助分析
自助分析可以說是一些企業(yè)運(yùn)營(yíng)的命脈，這一現(xiàn)象普遍存在與中小企業(yè)當(dāng)中。其原因我們不取追究，但坦率的來說，通過托拉拽的方式，將由指標(biāo)、維度、事件周期模塊化置于畫布，由數(shù)據(jù)分析人員自由操作，要比固定的預(yù)置報(bào)表更加靈活。同時(shí)配以人員的創(chuàng)新性，更加適合數(shù)據(jù)分析人員進(jìn)行個(gè)性化、臨時(shí)性的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)創(chuàng)新。
以XX品類會(huì)員生命周期及畫像分析為例：
問題背景：XX品類年度買家規(guī)模占比在全品類的20%以上，是會(huì)員運(yùn)營(yíng)的重點(diǎn)品類。但從買家增長(zhǎng)和銷售增長(zhǎng)趨勢(shì)看，2020年該品類一級(jí)商品組銷售規(guī)模同比下降XX%，正向買家規(guī)模同比增長(zhǎng)XX%，增長(zhǎng)率較18、19年同比增長(zhǎng)率下滑嚴(yán)重。且在2021年1-5月，銷售及買家規(guī)模均同比下滑。
分析目的：通過分析了解會(huì)員生命周期結(jié)構(gòu)情況，各階段人員畫像特征，以及如何針對(duì)性采取行動(dòng)來做策略干預(yù)，提升用戶規(guī)劃、優(yōu)化用戶結(jié)構(gòu)、提升會(huì)員價(jià)值。
分析思路：
生命周期分析：結(jié)合會(huì)員生命周期理論框架及自身特征、品類特性，定義XX品類會(huì)員生命周期階段，了解各階段會(huì)員概況、價(jià)值和生命周期結(jié)構(gòu)。
畫像分析：從會(huì)員個(gè)人屬性特征、消費(fèi)偏好特征、交叉購(gòu)買方面，分析各階段生命周期人群畫像，為會(huì)員運(yùn)營(yíng)提升提供決策建議。
通過個(gè)性化的自助分析，得出以下結(jié)果：
從會(huì)員生命周期分布結(jié)構(gòu)來看，該品類待挽回會(huì)員規(guī)模占主導(dǎo)地位，會(huì)員結(jié)構(gòu)處于高流失型結(jié)構(gòu)。
生命周期各階段人均價(jià)值下降程度不同，僅成熟期會(huì)員的人均價(jià)值（貢獻(xiàn)交易額）呈正向增長(zhǎng)。
客單價(jià)≥100 元的會(huì)員留存分布結(jié)構(gòu)中，引入期+成長(zhǎng)期會(huì)員占比過半，成長(zhǎng)性較好?？芍攸c(diǎn)關(guān)注該部分用戶，提高復(fù)購(gòu)，推進(jìn)向成熟期轉(zhuǎn)化。
分析結(jié)論管理建議：
XX品類需要優(yōu)化會(huì)員結(jié)構(gòu)：XX品類 2020 年會(huì)員總數(shù)雖同比增長(zhǎng)，但從生命周期結(jié)構(gòu)來看，待挽回的沉睡期和流失期會(huì)員增長(zhǎng)較多，留存會(huì)員規(guī)模及占比均下降，會(huì)員 的結(jié)構(gòu)較差。且留存會(huì)員中，成熟期占比較低，處于增長(zhǎng)階段的會(huì)員占比處于主導(dǎo)地位，而沒有有效的轉(zhuǎn)化為成熟期會(huì)員。建議在關(guān)注會(huì)員規(guī)模的同時(shí)更要關(guān)注結(jié)構(gòu)性問題。
XX品類會(huì)員貢獻(xiàn)價(jià)值有待提升：XX品類會(huì)員貢獻(xiàn)總交易額略提升，但核心的 留存會(huì)員貢獻(xiàn)總交易額下降，人均貢獻(xiàn)交易額下滑。建議從商品結(jié)構(gòu)與用戶畫像匹配度、 營(yíng)銷方式優(yōu)化、渠道選擇上面，挖掘用戶潛在需求，提升用戶復(fù)購(gòu)及 ARPU 值。
基于畫像分析，從性別、年齡、地區(qū)、渠道偏好、購(gòu)買期偏好等角度分析用戶特征，為后續(xù)挽回、激活等精準(zhǔn)營(yíng)銷策略提供支持。 從交叉購(gòu)買品類的關(guān)聯(lián)性看，可在運(yùn)營(yíng)中對(duì)表現(xiàn)較好的交叉品類做進(jìn)一步聯(lián)動(dòng)營(yíng)銷。
2. 告警預(yù)警能力告警系統(tǒng)，作用于在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)核心指標(biāo)告警方案配置管理、異常數(shù)據(jù)主動(dòng)推送、觸達(dá)，幫助業(yè)務(wù)人員及時(shí)知曉和處理經(jīng)營(yíng)異常。告警系統(tǒng)一般構(gòu)建與指標(biāo)體系之上，其核心是告警規(guī)則配置。 對(duì)于指標(biāo)的告警配置，是對(duì)一個(gè)或多個(gè)指標(biāo)設(shè)置告警規(guī)則，包含但不限于周期設(shè)置、閾值設(shè)置、維度維值設(shè)置、單位設(shè)置、時(shí)間顆粒度設(shè)置、推送策略設(shè)置。
基于告警信息，我們需要對(duì)告警規(guī)則進(jìn)行解讀分析，一方面了解業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況；另一方面對(duì)告警規(guī)則進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
消息推送是告警系統(tǒng)的基本功能之一，一般會(huì)包含郵箱、短信、MSG。每個(gè)企業(yè)可以根據(jù)告警等級(jí)，設(shè)置不同的通知方式。
最后，告警信息需要由責(zé)任人去關(guān)閉，從而形成告警的閉環(huán)。
應(yīng)用案例：
黃金流量位在促銷時(shí)期的 數(shù)據(jù)告警。
頁面運(yùn)營(yíng)中有個(gè)“黃金流量位”的概念，每個(gè)頁面、樓層的“黃金流量位” 是有限的，這個(gè)坑位運(yùn)營(yíng)的商品效果怎么樣，需要業(yè)務(wù)人員實(shí)時(shí)關(guān)注不同樓層和坑位對(duì)應(yīng)商品的實(shí)時(shí)曝光、點(diǎn)擊、加購(gòu)、提交訂單和庫(kù)存數(shù)據(jù)，及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，確保成交最大化。
比如大促預(yù)熱時(shí)，某商品加購(gòu)達(dá)到 100 件，但可售庫(kù)存只有 20 件，這件商品就不適合作為主推款，占據(jù)“黃金流量位”的一定是庫(kù)存、加購(gòu)數(shù)據(jù)都比較優(yōu)秀且平衡的商品。 類似的，還有高曝光低點(diǎn)擊商品告警、有點(diǎn)擊無轉(zhuǎn)化商品告警、缺貨告警。
3. 場(chǎng)景應(yīng)用整體應(yīng)用：
細(xì)分9個(gè)場(chǎng)景：
四、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用管理機(jī)制最后，我們來談一談數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的管理。有效、高效的管理機(jī)制，是數(shù)據(jù)分析價(jià)值發(fā)揮的催化劑，也是數(shù)據(jù)工具進(jìn)化的基礎(chǔ)動(dòng)能，更是企業(yè)數(shù)據(jù)能力提升的鋪路石。
1. 全員參與的重要性①全員參與
好的產(chǎn)品都是運(yùn)營(yíng)出來的 ，用戶需要持續(xù)有效使用中發(fā)現(xiàn)問題，發(fā)現(xiàn)與業(yè)務(wù)訴求的偏差，才能促進(jìn)產(chǎn)品持續(xù)不斷迭代提升，在應(yīng)用落地中發(fā)揮數(shù)據(jù)真正的價(jià)值。
每個(gè)人都能真正從數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)高度經(jīng)營(yíng)各自的本職工作，能在各自的工作中自覺利用或簡(jiǎn)單或復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工具，進(jìn)行大大小小的數(shù)據(jù)分析挖掘，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息財(cái)富，助力公司全方位的提升。
②建立常態(tài)化的跨域流程和機(jī)制
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)是跨專業(yè)、跨團(tuán)隊(duì)的協(xié)同配合，需要建立對(duì)應(yīng)的流程和制度保證最終的實(shí)踐效果，明確相關(guān)方在不同階段的角色、職能、分工和價(jià)值，保障各環(huán)節(jié)的階段性目標(biāo)達(dá)成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)的閉環(huán)。
③管理層的推動(dòng)作用不可忽視
只有各體系中高層持續(xù)推動(dòng)，才能快速在公司內(nèi)建立、推廣、實(shí)施、完善真正的全員參與、跨部門跨專業(yè)、具有戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)意義的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)管理的工作。
④數(shù)據(jù)文化的培養(yǎng)至關(guān)重要
企業(yè)的數(shù)據(jù)能力提升，人是核心動(dòng)能，人力資源的數(shù)據(jù)素質(zhì)培養(yǎng)，氛圍不可或缺。通過培養(yǎng)讓數(shù)據(jù)說話的氛圍：把數(shù)據(jù)用起來，讓數(shù)據(jù)反饋管理、改進(jìn)管理、提升業(yè)績(jī)；通過建設(shè)數(shù)據(jù)分析交流的陣地：數(shù)據(jù)服務(wù)號(hào)、數(shù)據(jù)論壇、數(shù)據(jù)分享會(huì)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)員工能的共同提升；保持開放與學(xué)習(xí)的心態(tài)：參加外部學(xué)習(xí)，吸收行業(yè)優(yōu)秀案例，開拓視野。
2. 管理機(jī)構(gòu)配置為提高核心業(yè)務(wù)重要數(shù)據(jù)的應(yīng)用一致性、完整性、準(zhǔn)確性、有效性，在企業(yè)層面建立包括數(shù)據(jù)管理部門、財(cái)務(wù)中心、業(yè)務(wù)管理中心、研發(fā)中心的“數(shù)據(jù)常設(shè)組織以及運(yùn)作機(jī)制”。
常設(shè)數(shù)據(jù)聯(lián)合組織整體管理由數(shù)據(jù)管理部門牽頭，組織構(gòu)成及各域牽頭人如下，圍繞數(shù)據(jù)細(xì)分域各負(fù)責(zé)人承擔(dān)業(yè)務(wù)域?qū)＜?、產(chǎn)品專家的角色，協(xié)同促進(jìn)數(shù)據(jù)建設(shè)、應(yīng)用能力的提升。
3. 健全數(shù)據(jù)管理流程基于數(shù)據(jù)域常設(shè)組織的設(shè)立，各數(shù)據(jù)域業(yè)務(wù)管理方、研發(fā)管理方以及角色負(fù)責(zé)人從需求調(diào)研、建設(shè)開發(fā)、應(yīng)用管理、應(yīng)用評(píng)估、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控五個(gè)方面監(jiān)控系統(tǒng)完善數(shù)據(jù)及應(yīng)用建設(shè)落地，配套各主題域的數(shù)據(jù)管理機(jī)制，從而提升數(shù)據(jù)分析能力與應(yīng)用成熟度。
4. 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用管理評(píng)估對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用管理的評(píng)估，可拆解為數(shù)據(jù)覆蓋度、數(shù)據(jù)分析力、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)觸達(dá)力、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力、用戶活躍度、數(shù)據(jù)使用率等。
我們可以通過各個(gè)維度的目標(biāo)評(píng)估，做對(duì)應(yīng)的策略、功能變更。
以用戶活躍度為例，內(nèi)部應(yīng)用的用戶活躍度，是衡量產(chǎn)品優(yōu)劣的直觀表現(xiàn)。但因產(chǎn)品前期的更替因素，結(jié)合新老產(chǎn)品的用戶適應(yīng)度來說，前期的產(chǎn)品使用，需要企業(yè)上層的推動(dòng)。在產(chǎn)品后期，用戶的反饋直觀重要，直接影響員工的后期傾向程度，也會(huì)影響產(chǎn)品后期的質(zhì)量，更甚影響企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略。
5. 數(shù)據(jù)安全基本要求數(shù)據(jù)安全是當(dāng)下全社會(huì)都注重的大事項(xiàng)。但因本文偏重?cái)?shù)據(jù)分析角度，故數(shù)據(jù)安全部分僅簡(jiǎn)述一些。
①全民安全意識(shí)
不論是數(shù)據(jù)安全，還是個(gè)人隱私安全，企業(yè)都應(yīng)該從日常的工作、生活中去培養(yǎng)全民的安全意識(shí)，這不僅僅是對(duì)企業(yè)，也是對(duì)個(gè)人、家庭、社會(huì)都是有益的。
我們可以出臺(tái)一系列安全管理措施，從制度上保障數(shù)據(jù)安全底線；也可以舉辦日常培訓(xùn)，重點(diǎn)舉例警示眾人。
②權(quán)限開放與使用
在權(quán)限標(biāo)準(zhǔn)上，需評(píng)估人員崗位與其所需數(shù)據(jù)權(quán)限的匹配性與合理性，按需開放權(quán)限，原則上無特殊原因不得放大崗位權(quán)限，發(fā)生權(quán)限范圍和職責(zé)不匹配的情況。
非兼崗人員不得與其他崗位角色綁定，造成數(shù)據(jù)權(quán)限放大，存在數(shù)據(jù)安全隱患。
權(quán)限使用上，是嚴(yán)禁將權(quán)限借用給他人的。
③數(shù)據(jù)安全與使用
數(shù)據(jù)使用上，連續(xù)30天未登錄系統(tǒng)、門戶等，系統(tǒng)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)凍結(jié)使用權(quán)限，解凍需流程審批。
數(shù)據(jù)安全上，導(dǎo)出權(quán)限需申請(qǐng)；導(dǎo)出數(shù)據(jù)量控制，上限為20萬；導(dǎo)出行為納入數(shù)據(jù)安全監(jiān)控和管理。同時(shí)，需要制度、機(jī)制、產(chǎn)品功能上，控制數(shù)據(jù)后續(xù)的銷毀。
結(jié)語以上，是我們從業(yè)以來，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的一些理解?？偨Y(jié)了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)方法論、討論了數(shù)據(jù)分析體系、數(shù)據(jù)工具能力建設(shè)、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景等相關(guān)模塊的聯(lián)系。
我們不去追求每個(gè)企業(yè)都能夠通過數(shù)據(jù)分析能力的提升，實(shí)現(xiàn)自身企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的脫穎而出，畢竟數(shù)據(jù)分析僅僅是企業(yè)前進(jìn)方向的重要因素之一，而且數(shù)據(jù)分析對(duì)于每個(gè)行業(yè)、企業(yè)的重要性也不能一概而論。
我們只是將數(shù)據(jù)分析的一些基本理論、過程、效果展示給大家，為大家提供成功、失敗的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。
最后，有任何問題，還請(qǐng)大家批評(píng)指正，感謝。
本文由 @碧英數(shù)據(jù) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
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