关于企业数据分析的客户答疑

 by 喜乐君

目的:理解数据分析的原则和底层逻辑,数据分析和Tableau之间如何结合,基于数据分析的底层逻辑和Tableau的优势建立公司的数据分析体系,流程和组织结构;

1:公司数据分析会经过几个阶段,每个阶段会有什么特点,数据分析最完美的状态是怎样的?有什么特征?考虑那些因素来调整数据分析体系和模型

最完美的数据分析是辅助领导更好决策的分析——分析与决策验证的结合

为了到达上述目的,分析不能仅仅是展现(条形图、饼图、折线图),还要深入到业务中分析特征、相关性,从而寻找线索,以及在多个问题之间建立互动关系或者结构性洞察。

如果领导/业务经理在思考一个问题、做决策时,通过数据和分析提高了自己的自信心,就可以说这是一家“数据驱动的公司”,分析让领导/业务经理更加理性。

对人提出了综合性的要求:对复杂业务的理解、业务理解数字化和模型化、工具使用与验证。

2:数据分析的流程是怎样?每个节点有什么核心点和挑战点?

数据分析是理解业务、分析问题、构建结论的过程,也是数据准备(构建数据逻辑)、分析呈现(构建行动线索)和应用验证的过程。可以有多个理解角度,不过都会统一到“数据——信息——知识/行动”的框架中来,毕竟分析的目的就是决策。

而大部分人纠结问题太复杂,是因为没有清晰的知识框架简化问题——火箭也是每个零件拼起来的,头发也是一根根一天天长起来。

【理解业务和分析问题】需要建立在统一的分析框架基础上,这样才能前后一致、深入展开。业务理解是对数据行record的理解,问题分析是对字段field的理解,二者统一在数据表之中。

所谓的数据准备,也是构建数据记录record映射业务逻辑,然后从字段出发理解问题的过程。

在分析过程中【呈现问题】需要有明确的逻辑体系,其中的关键是问题的分类方法(构建视图的主干)、可视化的分层方法(提高视图的信息密度)。前者具体,后者抽象,因此需要多加练习,才能快速识别相对最好的表达方式,最终通往高效的问题表达。

3:数据分析的组织结构和角色分工是怎样的?

最好的分析师是业务经理,最好的业务经理是公司领导/负责人。

当组织增加,分析可以分为常规性的结果展示和探索性的业务分析两个方向,前者知识密度低,建立在“显性知识”和明确的业务逻辑基础上,可以通过委派方式交给IT部门或者业务分析师完成;后者知识密度高、随机性多,推荐业务经理完成——探索性分析中最重要的催化剂是业务经理的业务理解,这是“隐形的知识”。

随着组织进一步增加,数据更加复杂,数据准备就成为分析的瓶颈,此时就要增加数据准备、数据模型的人,这一环节更加侧重于数据理解和准确性。不同的方法影响分析的效率和性能,由于数据准备通常“脏乱差”,又不为领导直接所见,所以最容易长年累月积累问题,最后积重难返。

在企业成长路上,可以通过BI分析建立分析的成就感,然后推进ETL提高分析的准确性和时效性,最后二者结合成为敏捷的数据驱动型组织。

4:初步建立数据模型?

经营方面:收入,成本还有利润——核心经营指标展现,关注“好指标”

客户方面:客户方面的模型:客户分类,生命周期,留存率,客户生命价值;

产品方面:产品生命周期

人员方面:员工生命周期

5:关于数据分析的核心点:核心价值有哪些?

数据分析通过决策的有效性产生价值——明确的提高了决策的准确性,同时减少了错误决策带来的潜在成本,以及因为效率带来的效能提升。随着市场竞争的增加,经验决策的有效性降低,数据分析会越来越受重视,从而弥补人的有限经验的不足。

6:Tableau背后的数据分析逻辑,运用的最佳实践?

Tableau数据分析逻辑是赋能业务用户,使业务部门而非IT部门成为企业数据中心,带动企业效益增长。这也是Tableau白皮书在众多大型企业的推广路线。

7:分布数据分析的业务场景,分析流程,核心点和挑战点有那些?一般用什么模型?

//问题不佳

分布分析也可以理解为关于某部分样本的特征分析,代表性有区间分布(直方图)、波动分布(盒须图)、集中分布(帕累托)。

没有特定的业务场景,理论上任何业务场景都可以用,而且数据要素超过100以上都可以将“点分析”转化为“特征分析”,而分布是特征分析的关键。

8:相关性分析的业务场景,分析流程,核心点和挑战点有那些?一般用什么模型?

相关性的关键是两个度量的相关性(比如折扣与数量),分析的维度可以是离散的商品名称,可以是连续的销售日期,前者是散点图,后者是双轴图。

相关性分析是探索分析的重要部分,是决策的重要依据。在散点图和双轴图基础上,可以通过变量控制相关性假设验证,比如产品是否要降价,降价对利润的影响等。

相关性分析与因果分析往往容易混淆。复杂业务环境中,因果关系越来越少见,至多是高度的相关关系,但通常不能构成完全的充分条件。

9:地点分析的业务场景,分析流程,核心点和挑战点有那些?一般用什么模型?

……

10:关于公司目前的起步阶段,老师有什么建议和理由?

1)熟练任何一门工具,都有助于打破过去的思维局限。熟能生巧,巧能生智。

目前大部分人被工具限制了思路,其次是被自己的习惯、舒适区限制了。

优秀的产品的分析模型,有助于打破这个限制,然后尝试星星之火逐步燎原。

2)从业务利益相关的分析开始,建立“激励反馈”机制,鼓励分析师不断产生优秀的内容。

3)从长远角度看,只有可持续、自主的方式才能使用企业的变化,为知识付费,并获得奖赏

Mar 24, 2021 夜晚 @广州

发布者:喜乐君

喜乐君 | Tableau Partner,Tableau Desktop and Server QA Certification

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