业务数据分析的8个流程与常⽤7个思路
本⽂将分享针对某⼀项业务⽐如采购、⽐如销售、⽐如运营，如何切⼊数据分析来解决问题，以什么样的思考⽅式。
以采购这⼀项业务为例。在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核⼼⼤脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之⼀。
那么如何借助数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。如何做数据分析
⼀、数据分析⼋流程
1、为什么分析？
⾸先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的⽬的。⽐如，什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合⽬标反复返⼯，这个过程会很痛苦。
2、分析⽬标是谁？
要牢记清楚的分析因⼦，统计维度是⾦额，还是产品，还是供应商⾏业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把⾦额当产品算，把产品当⾦额算，算出的结果是差别⾮常⼤的。
3、想达到什么效果？
通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最⼤化原则。通过分析，到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经⾮常必要了。
4、需要哪些数据？
采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件⾏业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因⼦？客户规模？等等列⼀个表。避免不断增加新的因⼦。
5、如何采集？
数据库中供应商信息采集，平时供应商各种信息录⼊，产品特性录⼊等，做数据分析⼀定要有原料，否则巧妇难为⽆⽶之炊。
6、如何整理？
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强⼤⼯具，数据透视表的熟练使⽤和技巧，作为⽀付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂⼀⼆，避免低效率的数据整理。Spss也是⼀个⾮常优秀的数据处理⼯具，特别在数据量⽐较⼤，⽽且当字段由特殊字符的时候，⽐较好⽤。
7、如何分析？
整理完毕，如何对数据进⾏综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能⼒的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似⼀个简单的数据分析，其实是各⽅⾯能⼒的体现。⾸先是技术层⾯，对数据来源的抽取－转换－载⼊原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层⾯的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之⼒并⾮⼀朝⼀⼣之功，⽽是在实践中不断成长和升华。⼀个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、⽴⾜业务，⽤数据来驱动增长。
8、如何展现和输出？
数据可视化也是⼀个学问。如何⽤合适的图表表现？每⼀种图表的寓意是什么？下⾯列举下常⽤的8个图表：
1）折线图：合适⽤于随时间⽽变化的连续数据，例如随时间收⼊变化，及增长率变化。
2）柱型图：主要⽤来表⽰各组数据之间的差别。主要有⼆维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3）堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显⽰同类别中每种数据的⼤⼩，还可以显⽰总量的⼤⼩。
4）线-柱图：这种类型的图不仅可以显⽰出同类别的⽐较，还可以显⽰出趋势情况。
5）条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展⽰效果相同，主要⽤于各项类的⽐较。
6）饼图：主要显⽰各项占⽐情况。饼图⼀般慎⽤，除⾮占⽐区别⾮常明显。因为⾁眼对对饼图的占⽐⽐例分辨并不直观。⽽且饼图的项，⼀般不要超过6项。6项后建议⽤柱形图更为直观。
7）复合饼图：⼀般是对某项⽐例的下⼀步分析。
8）母⼦饼图：可直观地分析项⽬的组成结构与⽐重
图表不必太花哨，⼀个表说⼀个问题就好。⽤友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。
有⼀些数据，⾟⾟苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多⼯作，但不能为了体现⼯作量⽽堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。
⼆、数据分析七思路
1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域（交通因⼦），采购额，采购额对供应商占⽐。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进⾏分解。例如产品采购⾦额、供应商规模（需量化）、产品复杂程度等等维度。
3、转化漏⽃
按照已知的转化路径，借助漏⽃模型分析总体和每⼀步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
4、⽤户分
在精细化分析中，常常需要对有某个特定⾏为的供应商组进⾏分析和⽐对；数据分析需要将多维度和多指标作为分条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的⾏为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程；进⽽从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
6、留存分析
留存分析是探索⽤户⾏为与回访之间的关联。⼀般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在⼀段时间内“重复⾏为”的⽐例。通过分析不同供应商组的留存差异、使⽤过不同功能供应商的留存差异来到供应链的优化点。
7、A/B 测试
A/B测试就是同时进⾏多个⽅案并⾏测试，但是每个⽅案仅有⼀个变量不同；然后以某种规则优胜略汰选择最优的⽅案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同⽅案评估。
最后，关于数据分析，⼀俩篇⽂章不能传递透彻，感兴趣可以关注我的公号：数据分析不是个事⼉，这⾥有系列⼲货！
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