大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)面臨的境況正日益變得更為復(fù)雜多變,企業(yè)的決策越來越難以靠個人的智力與經(jīng)驗來應(yīng)付了,因此現(xiàn)代決策應(yīng)該更多地依靠科學(xué)，對于企業(yè)來說，內(nèi)部海量數(shù)據(jù)蘊含著大量的“價值金礦”，根據(jù)IDC調(diào)查的2000多個大中型企業(yè)在全球20個國家表明，如果一個公司可以采取一套完整的大數(shù)據(jù)解決方案(包括數(shù)據(jù)收集、整合、篩選、分析、共享)。那么，在未來四年中，企業(yè)將從其數(shù)據(jù)資產(chǎn)中發(fā)掘出額外60%的數(shù)據(jù)紅利。由此可見，這就是為什么企業(yè)需要BI商業(yè)智能的原因。

說說BI能夠給企業(yè)帶來的幾點好處。

1）提高數(shù)據(jù)分析效率

2）培育數(shù)據(jù)文化環(huán)境

3）輔助領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策

舉幾個例子，一、BI數(shù)據(jù)分析可以對原始雜亂的數(shù)據(jù)進行清洗、脫敏、整合、分析和顯示，以提高數(shù)據(jù)的利用率;二、BI數(shù)據(jù)分析還可以預(yù)測數(shù)據(jù)，評估風(fēng)險，協(xié)助決策者決策，合理規(guī)避風(fēng)險;三、BI數(shù)據(jù)分析可以通過可視化的方式，更直觀地顯示數(shù)據(jù)，讓用戶更直觀地了解數(shù)據(jù)的價值，達到一圖勝千言的效果。

那么如何做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析的步驟是什么？

總的來說，數(shù)據(jù)分析一般可分為六個步驟：1、識別需求→2、確定思路→3、數(shù)據(jù)收集→4、數(shù)據(jù)處理→5、數(shù)據(jù)分析→6、制作報告

數(shù)據(jù)分析步驟：

第一步、識別需求

識別需求是確保數(shù)據(jù)分析過程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標，應(yīng)滿足管理者決策和過程控制的需求，確保數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出滿足管理者的訴求。

第二步、確定思路

分析思想是分析的靈魂，是需求識別到細化分析工作的過程。分析思路清晰有邏輯，能有效避免反復(fù)分析問題。從分析目的出發(fā)，全面、深入地拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的數(shù)據(jù)指標體系。

可以參照5W1H方法：

l  Who：數(shù)據(jù)使用者

l  When：數(shù)據(jù)使用時間

l  Where：數(shù)據(jù)使用場合

l  Why：使用數(shù)據(jù)原因

l  What：具體數(shù)據(jù)格式

第三步、數(shù)據(jù)收集

按照上一步確定的數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，來收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程。一般來說，數(shù)據(jù)可分為原始數(shù)據(jù)和清洗過的數(shù)據(jù)?？梢岳?span lang="EN-US">BI數(shù)據(jù)連接的功能，可以對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫、Excel文件進行連接。

第四步、數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)分析80%的時間都是在整理數(shù)據(jù)，把其變成適合分析的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)分析必不可少的階段，涉及到數(shù)據(jù)的計算、分組、轉(zhuǎn)換、脫敏等操作，在這一點上，永洪BI通過拖拽的方式就能夠快速滿足用戶數(shù)據(jù)處理的訴求。

以缺失值處理為例：可以通過以下幾種方式進行處理。

1.用一個樣本統(tǒng)計量的值代替缺失值，一般用的比較多的處理方式就是使用該變量的樣本平均值代替缺失值。

2.用一個統(tǒng)計模型計算出來的值去代替缺失值。例如回歸模型、判別模型等。

3.將有缺失值的記錄刪除，缺點是可能會導(dǎo)致樣本量的減少。

4.將有缺失值的記錄保留，只在相應(yīng)的分析中做排除。

第五步、數(shù)據(jù)分析

在完成數(shù)據(jù)處理之后，就需要通過多種數(shù)據(jù)分析的方法與模型對處理的數(shù)據(jù)進行和研究，通過數(shù)據(jù)分析從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)系和規(guī)律，掌握好這些關(guān)系和規(guī)律就能夠更好的進行數(shù)據(jù)分析工作。

常見的數(shù)據(jù)分析方法包括：對比分析法、分組分析法、結(jié)構(gòu)分析法、平均分析法、交叉分析法、綜合評價分析法、杜邦分析法、漏斗圖分析法、矩陣分析法等。

對比分析法。這種方法分為靜態(tài)比較也叫橫比是指在同一時間下比較。動態(tài)比較也叫縱比是指在同一條件下的不同時期進行比較。適用于：不同時期比、與目標比、同級部門單位地區(qū)比、行業(yè)內(nèi)比、活動效果比等

對于結(jié)構(gòu)分析法也是一種不錯的方法，是指被分析的總體內(nèi)的各部分與總體間進行對比的分析方法。一般來說在總體內(nèi)占有的比例越大，說明對總體的影響也就越大。

而漏斗圖分析法適用于業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范，周期較長，各流程環(huán)節(jié)涉及復(fù)雜業(yè)務(wù)過程較多，其實在分析用戶的流失率、購買率轉(zhuǎn)化率等都可以使用這種方法。

第六步、制作報告

制作報告將數(shù)據(jù)分析形成的結(jié)果進行可視化，并按主題在界面上進行整合，需要注意的幾個點，1、整體布局，需要按用戶角色進行設(shè)計，面向高層可以參考領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙的設(shè)計，從視覺傳達的角度，貼合用戶的角色職能。2、UI設(shè)計，需要借鑒公司內(nèi)部UI標準規(guī)范，達到統(tǒng)一、美觀的效果。3、報告內(nèi)容，可按不同角色進行設(shè)計，如：面向高層的戰(zhàn)略看板，一般會通過純數(shù)字形式來展示核心指標，不需要復(fù)雜的圖表。面向中層的業(yè)務(wù)看板，注重過程和組成，多使用增長曲線等形式來體現(xiàn)數(shù)據(jù)分布、規(guī)律和變化。

相信有不少小伙伴還在為數(shù)據(jù)分析而苦惱，永洪科技也推出了免費版的數(shù)據(jù)分析工具——Yonghong Desktop，來幫助各位小伙伴進行數(shù)據(jù)分析，提供一站式、敏捷、高效的數(shù)據(jù)治理及可視化分析、AI深度分析能力。目前社區(qū)已開放數(shù)據(jù)分析模板，開箱即用，可以幫助每一位用戶輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化工作，快來下載吧！

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綜合來看，永洪BI完全滿足數(shù)據(jù)分析所需能力，且為用戶提供一站式數(shù)據(jù)分析服務(wù)，包括：自助式數(shù)據(jù)處理、自助式數(shù)據(jù)分析（分析函數(shù)、分析方法）、增強分析（AI模型、數(shù)據(jù)問答、數(shù)據(jù)解釋）、企業(yè)級管控（用戶管理、權(quán)限管理、水印、用戶審計等），幫助業(yè)務(wù)用戶實現(xiàn)自主分析，釋放數(shù)據(jù)價值，人人都是數(shù)據(jù)分析師。

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