從事數據分析行業的好處？

可以提升業務能力為什么說數據分析可以提升業務能力呢?因此懂業務才能更好的進行數據分析,所謂懂業務就是需要了解產品的一系列發展模式。

更好的進行用戶分析數據就是數值,而數值又由數字組成,是我們進行觀察計算出的結果。

有利于增長通過數據分析可以了解到用戶的需求從而精準的進行用戶定位,繼而進行產品的設計理論。

總結通過以上內容了解了數據分析的重要性以及做好數據分析的好處,而做好數據分析。

其實，現在不會再有人再問這樣的問題了，因為大數據時代下，每個人都知道數據分析的重要性！數據分析在企業經營或個人生活中都很有用處，關鍵在于我們如何使用它。

數據分析不僅是某一條公式或者一串代碼，它真正的魅力在于系統地、客觀地、有邏輯地思考，用這種思考去代替零散、臆斷、盲目，這才是它最大的價值。

當我們在工作中接到一項任務時，首先主觀意識第一反應“我想不想做這個事？如果我做了會產生什么影響？”決定做了之后，又要開始思考“我能不能干這個事？做這個事需要什么條件？到底應該如何做這件事？”這些心理建設和意愿、能動性、創造力有關。

再來看數據分析，它是一種后置的、理性的方法，很難預知；如果不做數據分析，只能靠臆想猜測結果，如果做了數據分析，才能知道：

現狀是怎樣的？

到底現狀好不好？

出現這個狀況的原因是…？

預測一下結果會如何？

下一步應該怎么做？

這5個問題是環環相扣的，有了清晰的描述才能尋找指標，有了指標才有好壞判斷，有好壞判斷才能思考為什么好或不好，有了原因才知道如何構建預測模型，如何全面評估。

從一個最簡單的例子來說，設想下，你剛就任一個銷售公司大區總監，掌管著華北500家客戶，忽然收到財務發來的一封郵件說這個月業績KPI沒有達標。那么第一件事，就是要看數據，業績狀況到底是什么情況？

差多少達標？

什么時候開始不達標的？

差距越來越大還是越來越小？

所有區域還是單個區域的問題？

沒有問題的是不是正在變得有問題？

所有一切都要用數據說話。接下來，還需要做以下三項分析工作：

原因分析：通過數據分析找一下不達標的原因；

預測分析：預測一下銷售走勢，預計業績有多大缺口；

評估分析：評估一下過往的措施哪個好用，然后安排下一步舉措。

不過在實際工作中，80%的時間都被耗在清理數據、更新報表、做描述性統計上，剩下時間可能還在寫評估報告，最后就變成，只有數據，沒有分析。如果使用分析云進行數據分析，數據提取和業務模型是獨立的，數據提取由系統自動完成，數據可以跨平臺整合，大大減少了清洗數據的工作；然而，商業模式是固定的。當數據更新時，報告的內容也將更新。如果需要調整型號，業務人員也可以自行完成操作。通過數據穿透和鉆探找出原因；通過歷史數據預測未來趨勢；通過比較，綜合評價。有數據有分析，是完整的數據分析！