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1.3 数据分析的几大抓手

时不时地有培训学员来问我一个问题:“我怎么样才能把数据分析做好?”要回答这个问题还真是不容易,就像业余围棋爱好者问“我怎么样才能快速提高自己的棋力?”或者刚刚进入职场的大学生问“我怎么样才能把销售业绩做好?”一样。

任何一项工作要做好,都是一个综合的成体系的事情,这里就简单梳理一下把数据分析做好的几个必要条件。

1.3.1 足够多的数据

给巧妇多一点米吧!数据量越多,每天更新的数据就越多,做分析的价值就越大。这也就是为什么现在数据分析做得比较好的还是电信、金融、互联网等几个行业,汽车行业现在进展也比较快。从部门的角度看,市场部、财务部、生产部、质量部等是需要做数据分析的重点部门,为什么?就是因为数据多啊。

1.3.2 数据质量

光有数据量还不行,数据质量也是非常重要的。总体来说,我国很多企业的数据质量目前还比较低下的,先不说数据是否有造假的成分,光是数据的“粗漏错乱”这些就足以让企业的数据分析人员头疼了。

“粗”是指数据的颗粒度很粗,过于粗疏的数据,使得数据的分析价值非常低。

“漏”是指由于企业的数据规划或者数据记录仪器等的问题,很多数据都没有被记录下来。

“错”和“乱”指记录的数据错误,或者是数据被不同的部门所记录,但是数据对不上。例如有一个指标数据,市场部记录为103,而财务部记录为124,大家看到这个例子可能会觉得这怎么可能啊?但是我想告诉你,由于IT系统的五花八门以及部门之间数据经常缺乏稽核比对,因此很容易出现这类问题。

1.3.3 合适的工具

用来做数据分析的工具很多,比较知名的就有10多种,如果再加上那些不知名的,说几十种都算少的。

有的学员在跟我交流时提到不愿意换工具,例如他好不容易熟悉了Eviews,然后要做销售数据的季节性分解,虽然听说SPSS比较好,但是他不愿意换,觉得再学一个软件比较麻烦。

我个人的观点是:存在的就是合理的。每种软件都有它的优势,反过来,也有它的问题。其实我们可以逆向思维,如果有一个软件什么都能干,那么其他的软件就可以退出市场了。

要把各种软件的优势和长处说清楚是件不容易的事情,2.2节会尽可能做一个总结和描述。

1.3.4 分析结果的呈现

仅仅能够分析数据是不够的,还需要把分析的结果展示给其他人,这包括领导、同事、客户等。数据呈现目前是一个热门话题,所谓呈现,就是把数据分析的比较专业甚至晦涩的结果,以生动的甚至有趣的形式展示给他人看。

比较通俗地讲,有人认为呈现就是画图,我比较认同这个观点,“一图抵千言”,人们对于图形的接受程度要远远高于文字和数字。

EXCEL中有很多绘图技巧,EXCEL的更新版本也在对图形绘制进行不断地改进,各种专业统计工具中都有绘图模块,Stata、SAS、R等软件都有专门的绘图命令用来绘制图形。 qbwQxbq4mXUhT8DnzMu5T4Za1Ps8VxA2dNzkl7vb3ms255obxJQaun3ktupX371W

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