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数据分析一般有数据采集、数据整理、制表、数据分析、数据呈现等多个阶段。当然，不是说每一个数据分析的过程都需要这些阶段，有的企业数据质量非常好，自然就不需要数据采集过程了；也有些数据分析并不怎么需要呈现过程。不过，为了方便读者理解，下面将介绍一个完整的流程。
数据采集指为了保证数据分析能够顺利展开而进行的数据采集工作。数据采集工作的难度、跨度非常大，有的采集工作非常简单，仅仅是几个简单的邮件、电话，就能够完成数据的采集工作；有的数据采集工作则非常痛苦，甚至经常会出现采集不到数据的情况。
数据采集的难度一般表现在如下几个方面。
（1）数据根本就不存在
由于企业缺乏数据规划或者现场人员疏漏等原因，在采集数据的过程中，经常发现数据根本就不存在。
（2）数据过粗
如1.1.3节所述，企业经常在数据记录的颗粒度方面出问题，例如根据某企业的规定，项目的成本数据应该按照“天”为单位来记录，但是我们最后发现成本记录的单位是“月”，这中间的差别非常大。
（3）数据质量低下
数据的错误、对不上、缺漏等情况普遍存在，曾经有一个项目合作方对我说，如果严格校对数据质量，我们的数据可以删除70%。试想想，在30%的比较“靠谱”的数据上做分析，得出的结论是否靠谱？
（4）人为原因导致数据采集困难
一些人为原因也会导致数据采集的困难，包括部门之间的隔阂、人际关系等因素。
但凡是做过数据分析的人都知道，数据整理是一个痛苦而且复杂的过程，很多数据拿到手之后，并不能马上做处理，而是要经过一个转换过程，请看图1-4所示的一个需要整理的数据案例。
图 1-4
从图1-4可以看出，A列的数据都是合并单元格格式，如果要对以上的数据进行透视表分析，需要进行如下的操作。
（1）取消合并单元格
选中A列，点击EXCEL中的“开始”→“合并后居中”，取消合并单元格之后的数据效果如图1-5所示。
图 1-5
（2）填充空白单元格
按F5键，点击“定位条件”，如图1-6所示。
图 1-6
在弹出的界面中选择“空值”，如图1-7所示。
这时工作表中的空白都被选中了，效果如图1-8所示。
图 1-7
图 1-8
在公式栏中输入“=A2”，也就是让每一个单元格都等于上一个单元格的值，然后按“Ctrl+Enter”组合键，空白处都填充好了。填充后的效果如图1-9所示。
图 1-9
以上只是一个小小的例子，我们在进行数据处理的时候，都要先进行各种数据整理。甚至有时数据整理的时间会占据数据分析时长的70%以上。
制表是日常工作的重要组成部分，也是数据分析的重要组成部分。实际上不少企业已经把企业管理工作贯穿到报表的实现当中，通过一张张精心设计的报表，管理人员可以迅速了解企业的采购、生产、销售、售后、财务、人事、安全等相关信息。
企业常见的报表包括如下类型。
·采购报表：反映企业各部门的需求，供应商供货品类、价格等状况，采购项目进展状况等；
·生产报表：包括产量表、成本表、人力消耗表、设备故障表、安全质量表等；
·财务报表：包括销售输入管理、成本管控表、量本利分析表、流动资产管理表、负债管理表、投资项目决策表、财务预测表等；
·售后报表：包括样品跟踪表、设备状况跟踪、客户满意度跟踪、投诉建议表等；
·人事报表：包括人员状况、薪资福利、人员雇佣离职表等多个报表。
数据分析的范围非常广泛，凡是基于业务需求出发且依托于数据进行分析的，就是数据分析。
企业的数据分析一般包括以下方面。
·营销数据分析：这是企业数据分析的主要部分，个人认为也是数据分析最迷人最有魅力的地方。营销数据分析包括营销整体状况分析、客户分析、产品线分析、促销分析、客户画像、客户购买原因分析、营销预测、营销异常值分析等。
·生产质量数据分析：包括生产态势分析、设备故障分析、生产成本分析、质量稳定性分析等。
·财务数据分析：财务数据分析也是数据分析的主要部分之一，在很多企业，营销数据和财务数据有很多交集，甚至我见过一些企业的营销数据基本上是在财务部进行汇总的。财务数据分析一般比较关心异常值分析、财务预测、成本结构、项目投融资决策等多个方面。企业的其他部门也有一些数据分析的需求，不过分布得比较零散。
数据展示这件事情的跨度很大，高度重视数据展示的大企业会购买类似Tableau这样的专业可视化软件，这类软件功能强大，能够承受大数据量的考验，且运转速度快；而一般的企业由于实力限制或者没有那么高层次的需求，通常利用EXCEL或者一些数据分析插件来优化图形展示效果即可。