數據分析的出現是因為人類難以理解海量數據所呈現出來的信息，不能從中找到相應的規律來對現實中的事物進行對應，我們都知道數據有很高的價值，但不能利用的價值，沒有任何意義。

　　為了解決這一問題，數據分析在長期的數據利用過程中不斷完善，簡單來說，數據分析就是通過統計分析方法對采集儲存的大量數據進行分析，對其進行匯總、歸納、理解和消化，以實現數據的利用價值，發揮數據的作用。

數據分析 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　目前，數據分析還在不斷成長，并通過大數據、數據可視化等形式進行不斷延伸，有著強大的生命力。拿數據可視化來說，純粹的數據文字組成的數據分析有很高的閱讀門檻，所以在發展過程中數據分析人員開始以圖形化手段為基礎，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。

　　數據可視化是數據分析的延伸，分析人員借助統計分析方法，將數據轉化為信息，然后進行可視化展現。讓企業中財務、生產、運營、銷售等不同部門不同職務的員工，都能通過數據可視化獲取信息，通過數據分析的方式幫助使企業更好地發展。

　　數據分析的關鍵

　　顧名思義，數據分析的關鍵絕對離不開“數據”和“分析”這兩個詞，數據是分析的前提，分析是實現數據價值的手段，這兩者互相補全完善，缺一不可。

　　1、數據培養

　　數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什么數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

　　舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統數據庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的后果。

數據倉庫 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　想要培養高質量的數據，必須提前做好數據培養規劃，動員企業全體員工共同完成數據的管理機制。這不是什么短期內就能完成的工作，而是需要員工在日常業務活動中，按照統一的流程、規范來生產、管理數據，長期堅持下來，在業務活動中沉淀數據，按照規范化、流程化、標準化逐步填補企業的關鍵數據庫。

　　當然，讓員工執行數據培養任務不能只靠規定來強制執行，要建立完善的獎懲制度，將數據作為日常的考核指標。同時，企業還應該部署業務信息系統，讓企業的財務、銷售、生產、運營等不同部門員工有數據培養的工具，在完成業務活動后自動傳輸數據，將日常業務過程、流程中的數據沉淀到系統后臺數據庫中。

　　2、分析方法

　　分析方法是有效利用數據、實現數據價值的重要手段。如果沒有數據分析方面的人才和熟練的分析方法運用，即使有再好的數據，也無法轉化為富有價值的信息。進行數據分析前，數據分析人員必須熟練掌握主流的分析方法，比如對比分析、象限分析、趨勢分析、描述性分析、預測分析等。

　　舉個簡單的例子，人類天生就對數字的大小有很強的敏感性，拿一組沒有任何標識的數據展示，人們一眼看過去就會分析出它們的大小差異，如果這些數據之間相互有關聯，那這就是有效的對比分析。

數據可視化 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

　　例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什么環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什么影響了銷量。

　　總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背后形成的原因。

　　數據分析的步驟

　　數據分析的基本步驟包括明確需求、數據收集、數據處理、數據分析以及數據展現。

　　1、明確需求

　　數據分析是將抽象的數據和實際的業務相結合的過程，在實際的數據分析過程中需要了解業務情況，明晰行業知識，和業務高度結合。

　　所以數據分析的第一步就是根據數據分析要求，對業務需求進行分析，將其拆分為不同層級、不同主題的任務，根據業務的數據指標、標簽等，劃分出不同優先級，為下一步取數做好準備。

數據分析 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　業務指標和數據一一對應是需求確認環節的關鍵，數據分析人員可以根據數據庫或數據倉庫的數據詞典確認指標、標簽等，對數據質量進行調研，進行試點評估，將數據分析的準確性最大化。

　　2、數據收集

　　分析人員在進行數據分析前，應該提前收集好任務所需的數據，做好分析前的準備工作。在這個階段，分析人員可以聯合技術人員，將后續數據分析需要的指標、標簽、維度等數據從數據倉庫中調取出來，準備進行數據分析。

指標管理 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　在準備數據的過程中，分析人員可以對業務數據進一步確認，和一線業務人員進行溝通協作，確認數據和業務指標之間相互貼合，數據也和業務變化一致。然后可以思考數據之間的關聯，將關鍵數據整理進行標記。

　　3、數據處理

　　數據處理是指對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，也在一定程度上取決于數據倉庫的搭建和數據質量的保證。

數據主題 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　在這個階段，分析人員還可以根據收集時確認的指標、標簽，將數據歸納為不同的主題，進行數據分組操作，方便數據分析時使用恰當的數據。有效地從海量紛亂的數據中提取出有價值的數據進行分析。

　　4、數據分析

　　前期準備工作完成后，數據分析人員就可以從主流的統計分析方法中選取適當的方法，對處理后的數據進行實際分析，提取出數據背后蘊含的價值信息，支撐企業業務和管理人員的信息決策。

數據分析 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　分析人員在進行數據分析時，要將實際分析和業務活動相結合，產出真正對企業發展有關的數據報告，而不是對數據信息的無腦堆砌。此外，分析人員也可以借助圖表，進行可視化分析，避免在面對海量數據時出現錯漏等問題。

　　5、數據展現

　　分析人員將商業智能BI數據可視化設計器中完整的頁面分割成不同板塊、層次，對數據進行分層分塊展示，盡可能讓信息傳遞更豐富。同時設計人員還要注意劃分數據、信息的優先級，在整體視覺設計中，把核心的數據指標放在最重要的位置，占據較大的面積，其余的指標按優先級依次在核心指標周圍鋪開。

可視化大屏 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　當然，在實際的可視化分析過程中，管理人員給到的數據需求可能會比較多，要求在同一頁面上展現盡可能多的信息量。這時候設計人員就需要在滿足計較關鍵信息、平衡布局空間以及簡潔直觀的基礎上將數據劃分為更多層次。

可視化大屏 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

　　最后，回到數據分析本身，分析人員可以選擇為制作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。至此，數據分析人員就可以著手制作數據分析報告，完成數據到信息的轉換過程，實現數據價值的有效傳遞。