数据分析的作用

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

数据分析的目的和意义

【导读】无论是在商业应用领域还是在学术研究领域，在线数据分析早已得到更多企业的认可。随着信息时代不断的发展，越来越多的人开始使用在线数据分析。那么，在线数据分析有哪些目的和意义呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

一、在线数据分析的重点是可视化分析

在线数据分析中，可视化分析是比较重要的，这面向的对象包含普通用户或大数据分析专家等等。用户对于大数据分析，最为简单的一种要求就在于，可视化的分析能够快速的呈现出大数据有价值的信息，也更容易被读者所接受，在看完之后也会发现这就好像看图画一般简单明了。

二、在线数据分析支持数据挖掘

大数据分析过程中，数据挖掘算法也是一大核心，各种不一样的数据挖掘法都能够体现在线数据分析的实际用处和价值。

一方面，也就是因为数据挖掘算法是全世界统计学家都会认可的统计方式，能挖掘出所公认的一种价值。另外一方面，正是因为这些数据挖掘的算法，才能够快速的处理大量的数据，如果一个数据挖掘算法需要花好多年的时间才得出结论，那么就根本体现不出所拥有的价值。

三、在线数据分析包含预测性分析能力

在线数据分析过程中，也包含预测性分析内容。

四、在线数据分析结合语义引擎

在线数据分析早就已经作用在当前的网络中，用户在使用时，可以结合标签关键词，又或者是搜索关键词等等，软件算法能够迅速判断用户的需求，最终有效达到更好的用户体验，更具有广告匹配的效果。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“在线数据分析有哪些目的和意义?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

数据分析的三大作用

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第二作用：用数据判断

商业分析最大作用之二，用数据替代感觉。所有的商业判断都离不开标准。可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。

用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。遇事拍脑袋，办事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍屁股的人引发的问题，我们都见得太多、太多、太多了。孙子兵法有云：主不可以怒而兴师，将不可以愠而攻战。做好商业分析，是遏制自己的主观冲动，回归理性的有效办法。比如上述场景，其实对应了三大类判断标准，我们可以用分析方法来检验这些判断标准是否合理，是否有更好的标准可以用。

虽然很多时候，商业判断本身不一定是理性客观的产物，商业经营的成功也是激情、冲动、创意、甚至运气的结果。但经过分析，至少可以给一个客观的参考，这样才能让决策者在激情冲动之前，先有一个常识性的认知。毕竟置之死地而后生的人少，置之死地死像凄惨片甲无存的人多。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

分析数据的目的是什么

何谓数据分析——对数据进行分析，是较为专业的说法。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，这里的数据也称观测值，是通过实验、测量、、观察、调查等方式获取的结果，常常一数据的形式展现出来。

数据分析得分目的是把隐藏在一大片看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。

数据分析最终目的——帮助管理者进行有效的判断和决策。

数据分析具体如何如何开展？有哪些准备工作？

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数据的作用有哪些

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。

一、 发展大数据技术可以提高生产力

大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。

二、 发展大数据技术可以改善营销决策

近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。

大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。

三、 发展大数据技术的未来优势

大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。

目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。

大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。

希望对您有所帮助！~