为什么强调数据分析的目的性？

从功能的角度来看，数据分析只有两个。1、如果出现问题，可以通过数据分析找出原因，做出决定。2、需要数据分析结论作为辅助参考，才能推出新的项目、产品和方案，或者企业做出重大决策。为什么要强调数据分析的目的？数据分析的目的是决定后续研究内容、数据来源和使用方法的整个研究方案的起点。目的不明确会导致方向错误。这里有两个歪斜的例子。场景A：一家电商双十一跟着淘宝做了一个大促销活动，事后想了解一下活动的效果，于是找到了小王。因此，小王开始收集数据，处理数据，建立模型，制作报表。最终得出结论：UV在活动期间增长了50%，订单增长了40%，销售额增长了45%。场景B：我觉得天猫最近的销量有点低。做一个分析，看看为什么，该怎么办？小王开始发起洪荒之力，结合平台流量数据、订单数据、用户数据，采用聚类分析、主要成分分析、相关银行分析等分析挖掘手段。发现男性群体的销量明显下降，需要加大对这类群体的引流力度。在上述两个场景中，虽然场景A的数据似乎有所改善，但事实上，电子商务是一种礼物。他需要知道双11与其他节日活动效果的比较。他只计算输出，不计算投资，结论和目的一样不清楚。场景B使用了许多算法来挖掘一个群体的变化，但事实上，电子商务本月的新男装数量显著减少，销售下降与季节调整有关。因此，以上两个案例，一个不细分研究目的，另一个不引导目的，是分析失败的主要问题。业务不了解数据，数据不了解业务，这种连接矛盾经常存在。目的面纱需要层层揭开数据分析的目的往往不那么明确，但有一个大致的方向，有时销售人员和领导没有办法。所以在做数据分析的时候要聪明。例如，让你做一个用户行为分析，并制定一个研究计划。你必须知道这不是真正的需求。你需要和领导沟通，了解他做用户行为需要解决什么问题，摆脱什么困难。如果领导觉得客户流失率太高，想留住客户，分析方案要围绕用户满意度展开。分析的价值在于研究找出用户不满意的点，并对这些问题提出改进建议。怎样明确分析的目的？1、沟通，沟通，再沟通！许多领导者和企业都渴望知道结果，原因，如何做，有多少改进空间。虽然只是一句话，但你要做的不止这些，所以多沟通，找出问题的症结。2、多问一个问题，少绕道而行如果对业务缺乏了解，在分析的时候不妨多问一个问题，关心的指标是什么？例如，在分析用户转化率时，影响用户转化率的主要因素是什么？一般正常指标是什么水平？可以排除哪些客观的外部因素，比如节假日。无目的的数据分析是“瞎玩”，都是盲目的。但有些人会说，我知道如何分析，有目的，但我不知道如何表达，使用什么工具，找到信息部门的数据麻烦，很难做报告，Excel只是基本的，不能满足需求。应该学习一种合适的分析工具。以下是用FineBI分析的dashboard。连接后台数据库，自动构建字段之间的关系，设置自动更新数据，使模板显示所需数据并进行分析。

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