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数据分析是有成本的，这种成本包括时间精力、金钱，以及情感上的烦恼等。既然有成本付出，那人们自然关心，我能够从数据分析中得到什么？
曾有人在培训时提出，我公司的业务状况，我非常清楚，还用得着分析吗？可是，事实真的是这样吗？你真的对公司的数据了如指掌？对它所体现的特征一清二楚？如果公司的数据量比较大、比较复杂，那么它就有可能存在潜在的价值，就有分析的必要。
数据的整体状况包括如下内容：
（1）总体状况
总体销量是多少？质量问题的总计是多少？研发团队目前有多少人？研发费用是多少？
（2）结构状况
在关注总量之余，我们也关心结构情况，例如销售在各产品、各区域的分布是怎么样的？哪些设备、哪些机床有质量问题？
（3）异常情况
曾经有客户问过我这个问题：“老师，我们希望把产品销售增速放缓的品线找出来，可以吗？”这里先解释一下客户的需求，就是假如客户一月份的销售增速是3%，二月份的增速是3.4%，三月份的增速是4.5%，如果四月份的增速是3.9%，那么4月份的增速就放缓了，就属于异常值。
什么是异常值？简单地讲，就是根据客户的想法感觉有些异样的值，这些值是我们要重点关注的东西，并且会试图分析其背后的原因。后面会成体系地详细讲解。
（4）其他一些数据特征
我们有时候也会关心数据的稳定性、对称性等特征，后续都会详细讲解。
数据分析的第二个好处是我们可以快速地查询数据，在数据分析领域中，筛选查询是一个宽泛的课题，涉及很多技术，从简单的筛选数据到动态筛选再到ACCESS的数据查询，内容非常丰富。
我曾经碰到一个企业的老总，他跟我说，企业里面的数据，他不可能都记得很清楚，但是他时常需要了解某个数据，例如某个产品在某个时间段里的返修率是怎么样的，这个时候他会去问秘书，秘书找到数据后再告诉他。“有的时候查一个数据，要一个小时”，这位老总觉得效率不高。
碰到这种情况，如果企业的规模比较大，则需要建立数据库；对于小规模的企业来说，用VB控件把企业的重要数据全部整合起来放在一个EXCEL文件中，是一个高效而且切合实际的做法。后面会详细讲解VB控件的具体安装和应用。
这部分内容应该是数据分析中最像“数据分析”的部分，例如以下的问题：
·产品价格中的成本占比是多少？
·如果成本上升了，价格怎样调整才是最优的？
·影响产品质量的因素有很多个，假如这些数据都是能量化的，那么哪些因素对产品质量是有影响的？
·肥胖和饮食习惯对冠心病有影响吗？
这些都是“正规”的数据分析的内容，需要运用一些统计分析的模型算法等进行分析。
这里把业务预测放在数据分析收益的最后，并不代表数据预测的重要性是排在最后的。在我和企业接触的过程中，发现很多企业都有数据预测的需求，即使我告知他们预测未必很准确，但是一些企业也坚持要做一些预测，他们认为科学预测过的数据，对他们的生产经营等能有一个比较科学的指导。