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数据分析流程揭秘:企业为什么需要数据分析?

作者:FineBI

发布时间:2023.12.1

浏览次数:215 次浏览

在当今信息化的时代,大量的数据在企业运营中不断产生,这些数据包含着企业的运营、市场、客户等各个方面的关键信息。而企业如何利用这些数据进行精细化决策,提高运营效率和盈利能力?这就需要数据分析来实现。本篇文章将详细介绍企业为什么需要数据分析以及数据分析的流程。

一、企业能用数据分析做什么

数据分析在当今信息化时代对企业至关重要,其作用不仅仅体现在更好地了解客户需求和行为,而且还可以帮助企业优化供应链、生产计划和库存管理,发现潜在商机,提高市场占有率和竞争力。

1.了解客户需求和行为

通过收集和分析客户数据,企业可以清晰地了解客户的偏好、购买习惯以及行为模式,从而更好地进行产品设计和市场推广。将客户数据与市场趋势相结合,企业可以更准确地把握市场需求,更快地推出符合市场需求的产品,提高产品的市场反应速度和精准度。

2.优化供应链、生产计划和库存管理

通过对供应链和生产过程中产生的大量数据进行分析,企业可以更好地优化生产计划和库存管理,降低库存积压和物流成本,提高生产效率,实现生产成本的有效控制。

1)供应链管理

首先,在供应链管理方面,数据分析可以帮助企业实现供需平衡。通过收集和分析供应链中各个环节的数据,企业可以准确预测需求量和供应情况,从而合理安排采购和生产计划,避免库存积压和缺货的情况发生。

2)生产计划

其次,在生产计划方面,数据分析可以提供准确的生产需求预测。通过分析历史销售数据、市场趋势和产品生命周期等信息,企业可以预测产品的需求量和销售趋势,并根据预测结果做出相应的生产计划,避免过剩或缺货的情况发生。此外,数据分析还可以帮助企业识别生产过程中存在的瓶颈和问题,从而采取措施进行改进和优化,提高生产效率和产量。

企业为什么需要数据分析之库存管理

3)库存管理

最后,在库存管理方面,数据分析可以帮助企业准确评估库存水平和成本。通过对库存数据的分析,企业可以了解每个产品的库存量、周转率和滞销情况,从而合理制定库存管理策略,避免库存积压和滞销现象的发生。此外,数据分析还可以帮助企业预测季节性需求和市场变化,及时调整库存水平,降低库存成本。

示例1(来自FineBI)

3.发掘潜在商机

数据分析还可以帮助企业发现潜在的商机,探寻新的市场空间,提高市场占有率和竞争力。通过对市场数据和消费者行为数据的深入分析,企业可以发现新的市场需求和趋势,挖掘出更多的商机和增长点。同时,数据分析也可以帮助企业更好地了解竞争对手的动向和策略,从而制定更具竞争优势的营销策略,提高市场占有率和竞争力。

二、数据分析的流程

经过我们上文的一系列分析,企业应当意识到,通过深入挖掘和分析数据,可以获得有价值的洞察,从而为决策提供依据,并优化运营。然而,要充分发挥数据分析的潜力,需要经过一系列步骤和方法。以下是进行有效数据分析的关键步骤:

1.数据采集

数据采集是数据分析的第一步,通过收集相关的数据来支持后续的分析工作。数据来源可以多样化,包括企业内部系统、公开数据以及第三方数据等。在数据采集过程中,需要注意确保数据的准确性、完整性和安全性。同时,还需要遵守相关的法律法规和隐私政策,确保数据的合法获取和使用。

1)企业内部系统

企业内部系统是最直接且常见的数据来源,包括销售记录、客户信息、供应链数据等。这些数据通常存储在企业的数据库或者其他信息系统中,可以通过数据提取工具进行获取。

2)公开数据

公开数据可以是政府发布的统计数据、行业报告、市场研究数据等。这些数据通常可以通过政府网站、行业协会、学术机构等渠道获取,可以为企业提供更全面的背景信息和市场趋势。

3)第三方数据

第三方数据提供商可以提供各种类型的数据,例如消费者行为数据、社交媒体数据、地理位置数据等。这些数据可以帮助企业更好地了解消费者需求、市场竞争情况以及潜在商机。

2.数据清洗和处理

通过对采集到的数据进行清洗和处理,可以剔除无效数据和异常值,确保数据的准确性和完整性,从而为后续的数据探索和建模提供高质量的数据基础。

数据清洗的步骤包括但不限于:

1)处理缺失值

这可能涉及填充缺失数据、删除缺失数据或者通过插值等方法进行处理;

2)处理异常值

识别并处理那些明显偏离正常范围的数值,以避免这些异常值对后续分析产生负面影响;

3)处理重复数据

剔除重复的数据记录,确保数据的唯一性;

4)数据格式统一化

将不同格式的数据统一转换成适当的格式,以便后续分析使用;

5)处理错误数据

识别并纠正数据中的错误,例如错误的数据输入或记录。

通过数据清洗,可以提高数据的质量和可信度,从而使得后续的数据分析工作更加准确和可靠。此外,清洗后的数据也更容易被理解和应用,有助于提升数据的可视化和解释能力,为决策提供更可靠的支持。

3.数据分析和建模

使用各种统计学和机器学习技术对数据进行分析和探索,并提取有意义的信息和关系。并根据分析目标选择适当的模型,例如聚类、分类、回归等模型。数据分析可以帮助人们更好地理解数据以及数据背后的现象和趋势,从而支持人们做出更明智的决策。数据分析可以应用于各种领域和行业,例如金融、医疗、零售、制造业、政府等,以及科学研究和社会调查等领域。

4.数据可视化

数据可视化是一种将复杂的数据分析结果以图表、图像等形式进行呈现和展示的技术。通过数据可视化,我们可以直观地理解数据的变化趋势、相关关系及异常点等关键信息,从而支持决策制定和反馈。这种技术可以帮助企业、政府机构等组织更好地了解客户需求和行为,改进产品设计和服务质量,优化流程和资源配置等。同时,数据可视化也可以用于科学研究领域,帮助研究者展示研究成果和发现,促进科学交流和合作。总之,数据可视化已经成为现代社会中不可或缺的一种重要工具,它能够为各种组织和个人提供决策支持和反馈,推动社会进步和创新发展。

以上内容所有提及到的以及更深入的数据分析方法都可以通过使用BI(商业智能Business Intelligence)工具(FineBI,Tableau)实现。

数据分析流程中的数据可视化

示例2(来自FineBI)

三、结语

在当今信息化和数字化的时代,数据已成为企业运营和决策不可或缺的重要资源。通过本文的介绍,我们可以了解到企业为什么需要数据分析以及数据分析的流程。数据分析可以帮助企业深入了解客户需求和行为、优化供应链和生产计划、探寻新的市场空间等,最终提高企业竞争力和市场地位。希望读者能够通过本文的阅读,深入理解数据分析的重要性和流程,为企业实现精准决策提供更好的支持。

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