普通的業務人員,如何做出高階的資料分析?

企業資料分析工作中經常會遇到這樣的尷尬情況:會資料分析的人不懂業務,而懂業務的人卻不會資料分析。往往一個數據分析需求的完成,最大時間成本不是花在真正的取數、分析階段,而且前期的需求溝通階段。這種配合模式下,業務的資料分析需求總是在無盡的排期和等待中,沒辦法及時發現業務問題和輔助業務決策,老闆怪罪下來,先扛鍋的還是業務。

解決上述問題的辦法之一就是讓業務掌握基本的資料分析能力,不需要依賴資料分析人員就能自助進行資料分析,快速響應業務決策。這也是越來越多的公司在招聘銷售、人力資源、財務、運營等業務崗位時要求掌握一定資料分析能力的原因。

那業務人員如何才能掌握資料分析能力呢?

“我從來沒接觸過技術相關的東西,sql啥的我都不會啊,怎麼學啊”

“聽人說得要學python呢,我一竅不通”

“我連Excel都不太會用,只會畫個表格…”

…..

大部分業務人員對資料分析的畏懼都來自於缺少技術語言/工具技能的不自信,這也是很多想轉行資料分析的技術小白的擔憂。但其實對業務資料分析來說,更重要的是對業務邏輯的理解,其實才是資料分析技術的掌握。所以在我看來,業務人員學習資料分析是更具有優勢的,因為你們更加了解業務邏輯,只是缺乏對資料進行分析的技術和手段。

資料分析技術的學習並不難,拆分一下其實就是兩點:工具+方法

先說工具

工具怎麼選?當然是在能滿足我們分析需求的基礎上越簡單越好,我們的本職還是更好的完成業務工作,資料分析只是輔助,沒必要在工具的學習上浪費太多時間。

第一個推薦的是excel,最常用的辦公軟體之一了,資料處理功能強大,製作一些簡單的資料分析圖表也很方便,網上的教程也很豐富,掌握一些基本的分析功能可以應付大部分的工作場景。

但一旦面对大量的数据和复杂表格,Excel就显得有些遜色了,并不是说它的功能实现不了,而是对于大部分普通业务人来说,技术水平受限于Excel的高技巧功能,没办法自由快速的做表格做分析。(可以选择专门花时间去学,根据自身情况衡量投入产出)

所以如果既要追求上手快,又对数据分析要求比较高的,我通常会推荐大家用BI工具,操作比excel更加简单好学,同时自带数据库连接、数据可视化处理等功能,避免了复杂函数公式的困扰,不用花大部分的时间在数据处理上,另外数据可视化分析的功能很强大,拖拖拽拽就能生成精美的可视化分析报告。

口說無憑,直接給大家演示一下BI工具的分析過程吧,工具選擇的是軟體FineBI,對某個月的銷售資料進行分析。

直接把Excel資料集匯入,或者直接將FineBI與資料庫連線,匯入資料表

如果需要進行資料處理,點選建立自助資料集,在自助資料集中可以進行過濾、分組彙總、新增資料列、多表合併等資料加工操作,用滑鼠就可以完成資料加工操作,不用死記硬背函式公式。

資料處理完畢之後,點選儲存,回到自助資料集預覽介面,點選建立元件,即可進行資料視覺化分析。把「合同簽訂日期」拖入橫軸,「合同金額」拖入縱軸,選擇分割槽折線圖,一個折線圖就自動個生成了:

工具裡內建了豐富的視覺化圖表,比如:雷達圖、氣泡圖、散點圖、資料地圖等等,還有Excel資料透視表功能,可以透過篩選控制元件對圖表資料進行篩選過濾,各個圖表之間能夠實現鑽取和聯動,方便我們進行探索性資料分析。

從拿到資料到分析資料,BI工具在資料處理和視覺化分析上都極大的降低了操作難度,讓沒有技術基礎的業務人員能夠快速上手資料分析,拖拖拽拽就能即時得到資料分析結果。除此之外,如果有興趣的話,還可以探索一下BI工具視覺化技能,製作精美的業務分析戰情室或者儀表板。

再說方法

1、建立你的業務指標體系

想要利用資料分析提升你的工作,首先要學會利用資料來衡量你的工作。比如做新媒體運營的,衡量她工作好與壞的指標可能就是所運營賬號的粉絲數和閱讀數,想要獲得更高的績效,就是想辦法提升這這些指標。

瞭解和使用指標是資料分析思維的第一步,接下來你還需要建立指標體系,這個環節需要你對業務邏輯有充分的理解和認知,將業務拆分為一個個更加具體的指標,每一個環節都有一個可以量化的指標,透過對這些指標的監控,我們就可以透過資料分析對各個業務環節進行改善和提升。

2、掌握業務分析模型和方法

有了可以分析的資料指標,我們應該怎麼分析這些指標呢?這個時候就體現資料分析的基本功了。

掌握資料分析方法有一條好的捷徑 — — 套用分析模型,對新手來說幾乎是百試百靈,只要掌握了下面幾個分析模型,基本上可以應對工作中的所有業務分析場景。資料模型中包含了很多對於基礎資料分析的思路,在你能夠理解並熟練使用這些模型的過程中,你對資料的理解和敏感度也會不斷提升。

總結

文章來源於:李啓方

文章連結:https://zhuanlan.zhihu.com/p/260773524

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