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数据分析怎么做?一文教你快速上手数据分析

作者:FineBI

发布时间:2023.9.1

浏览次数:605 次浏览

在大数据背景下,数据分析对各行各业的大大小小的企业都越发重要,充分掌握数据分析不仅能将原本复杂的数据情况呈现地清清楚楚,对企业的运营管理也能起到很好的辅助作用,通过对数据洞察,及时调整企业经营战略,能帮助您的业绩更上一层楼!本文就手把手教您如何快速上手数据分析。

1. 明确数据分析的大体流程

数据分析的主要流程是: 明确问题与目标 —— 数据收集与清洗 —— 探索性数据分析(EDA) —— 假设检验与建模 —— 解释与可视化

下面我将做详细介绍:

  1. 明确问题与目标:首先要明确分析的问题和分析数据的最终目标是什么,从而明确分析的方向和方法。
  2. 数据收集与清洗:收集相关的数据并对数据进行清洗(包括处理缺失值/异常值/重复值等)和预处理。
  3. 探索性数据分析:对数据进行深度探索、可视化和描述性统计分析。通过绘制图表、计算统计指标等手段,发现数据的分布趋势和关联性,了解数据的特征和规律。
  4. 假设检验与建模:通过统计方法和机器学习算法,根据问题和目标验证假设、建立模型并进行预测。
  5. 解释与可视化:对数据分析结果进行解释和图表的可视化展示,目的是将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式传达给相关的利益相关者(如你的boss等)

2. 选择合适的数据分析工具和技术

如上你了解了数据分析的大体流程,相信你也发现了,这其中涉及了大量的数据处理和分析任务,那么选择适合自己和需求的工具并掌握相关技术是至关重要的。

如果您是或者想成为专业的数据分析师,那么您可以选择一些代码语言或者需要编程基础的软件,如Python的NumPy和Pandas库,R语言、Apache Hadoop、WEKA等。

如果您是代码小白,或者只是需要数据分析的日常业务人员,那么恭喜你,你也能找到适合自己的软件。随着无代码、数据可视化的数据分析浪潮越吹越烈,很多新型的BI数据分析工具如FineBI等应运而生,这些BI数据分析软件往往走低代码,甚至无代码路线,业务部门可以轻轻松松按需分析,不存在因为操作门槛高而导致软件被闲置的情况。

FineBI的一大特性就是它的自助式分析能力,企业常规的现在都是“懂业务的不懂数据分析,懂数据分析的不懂业务”,而公司恰恰就需要两者都精通的人才。自助式分析就是通过拖拽方式非常简单就可以搭建数据分析模型,这样业务人员就可以将自己的业务经验沉淀到数据分析模型中,再用数据反哺业务,企业就会得到最佳利益。

FineBI的数据自助分析模式
FineBI的数据自助分析模式

3、掌握常用数据分析模型和方法

在进行数据分析过程中,通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点,一是为了使自己的结论更具备说服力,二是让自己的论证过程更具备逻辑性和条理性。

FineBI推出部分数据分析方法,帮助用户更好的使用 BI 进行数据分析。

3.1 RFM模型

RFM 用于对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。

FPM模型关键指标
FPM模型关键指标

通过

  • 最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。
  • 最近一段时间内消费频次(F):指客户在限定的期间内所购买的次数。
  • 最近一段时间内消费金额(M):客户的消费能力,通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

FineBI实现效果如下图所示:

 FineBI实现FPM模型
FineBI实现FPM模型

帮助文档请点击:RFM 分析

3.2 帕累托分析

帕累托分析又叫 ABC 分析,分类的核心思想:少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例:A 款式数量占总体 10% ,却贡献了 80% 的销售额。

把产品或业务分为A、B、 C三类,用于分清业务的重点和非重点,反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响,从而实现差异化策略和管理。

FineBI实现效果如下图所示:

 FineBI实现帕累托分析
FineBI实现帕累托分析

帮助文档请点击:ABC分析

仪表板查看请点击:ABC分析

3.3 杜邦分析

杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况,用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效。

其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积,这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

某企业 2016 年的财务状况如下图所示:

杜邦分析 举例
杜邦分析 举例

实现思路:

净资产收益率=销售净利润率*资产周转率*权益乘数

净资产收益率受三类因素影响:

指标 说明
销售净利润率=净利润/销售收入  表明企业的盈利能力
资产周转率=销售收入/总资产 表明企业的营运能力
权益乘数=总资产/净资产(权益)=1/(1-资产负债率) 财务杠杆:用权益乘数衡量,表明企业的资本结构

详情仪表板请参见:杜邦分析 

3.4 同环比分析

同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比的相对发展速度

环比表示连续2个统计周期(比如连续两月)内的量的变化比。

计算公式:

同比:(本期销售额-去年同期销售额)/去年同期销售额

环比:(本期销售额-上个周期销售额)/上个周期销售额

3.5 转化分析

转化漏斗模型,是分析用户使用某项业务时,经过一系列步骤转化效果的方法。

转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况,不仅找出产品潜在问题的位置,还可以定位每个环节流失用户,进而定向营销促转化。

FineBI 实现效果如下图所示:

FineBI实现转化分析
FineBI实现转化分析

帮助文档请点击:转化分析

3.6 波士顿矩阵

波士顿矩阵通过销售增长率(反映市场引力的指标)和市场占有率(反映企业实力的指标)来分析决定企业的产品结构。

波士顿矩阵将产品类型分为四种,如下图所示:

波士顿矩阵四种产品类型分类
波士顿矩阵四种产品类型分类

3.7 留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考查看进行初始行为后的用户中, 经过一段时间后仍然存在客户行为(如登录、消费)。

计算公式:某一段时间内(时间段a)的新增用户在若干天后的另一段时间(时间段b)的留存数量 / (时间段a)的新增用户总量

3.8 库存周转分析

库存周转率是企业在一定时期销货成本与平均存货余额的比率,用于反映库存周转快慢程度。周转率越高表明存货周转速度越快,从成本到商品销售到资金回流的周期越短,销售情况越好。

库存周转天数是企业从取得存货开始,至消耗、销售为止所经历的天数。周转天数越少,说明存货变现速度越快,销售状况越良好。

FineBI实现效果如下图所示:

FineBI实现库存周转分析
FineBI实现库存周转分析

帮助文档请点击:库存周转分析

3.9 购物篮分析

通过研究用户消费数据,将不同商品之间进行关联,并挖掘二者之间联系的分析方法,即「购物篮分析」

购物篮分析实现思路
购物篮分析实现思路

FineBI实现购物篮分析效果
FineBI实现购物篮分析效果

当然,要成为合格的“数据分析专家”,您还需掌握更多的常用数据分析模型和方法 ,了解数据分析基本思路

4、学习精彩数据分析案例

俗话说,他山之石,可以攻玉,每踏入一个新的领域,一定是从学习别人的经验开始的,在详读他人优秀案例的过程中,进行复刻、模仿、思考,这也是最快掌握数据分析的方法。

这里提供一些优秀案例供您参考:

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以上就是数据分析的一些入门学习经验分享,唯有实践出真知,快去试试吧!

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