如何进行探索式数据分析?

关于企业日常的营运数据分析问题,应该怎么去思考、探索、解读?有没有常规数据分析的万能公式?

这,还真可以有!所以今天的内容就决定和大家总结一下,探寻一下日常工作中,怎么分析我们遇到的各种数据分析的疑难杂症。比如,大家日常可能都遇到过如下的问题:

今年3月华东区销售额下降了,为什么?

上个月北京的业绩增长那么高,为什么?

某品牌今年的的客单价下降了,为什么?

…………

其实解读企业营运数据问题,都可以通过探索式数据分析,来寻找出答案,思路如下 :

1、第一步,找出需要分析数据中的所有的时间、对象和指标。

2、通过对比、细分、溯源贯穿在分析的时间、对象、指标中,去找问题的原因。

3、通过交叉组合分析,进一步确认问题的原因。

第一步 找出时间、对象和指标

探索式数据分析的前提就是要把数据源中的所有显性、隐性的时间、对象、指标都找出来供下一步使用。

第二步 对比、细分、溯源

我们经常说“没有对比就没有伤害”,数据分析也一样,没有对比就不能发现差异。可以对比不同的时间、对象、指标,以便从中发现问题。

所谓细分,其实就是上面我们举例的时间、对象、指标的细分,可以方便我们由大到小逐层钻取,以便方面我们接下来的溯源。

所谓溯源,是要找到源头。如果分析的粒度不够,出来的结果就不够深入,只停留在基本的层面。

第三步 交叉组合分析

所谓探索式的数据分析,就是将所有时间、对象、指标进行组合,探索每个组合中是否有问题,直到最后发现事实或结论为止。简单来说就是有没有问题,探索一下试试。

需要提醒大家,探索式的数据分析不能瞎探索,一定要有路径顺序,比如时间从日-月-季-年的顺序,组织从全国-大区-省份-城市-店铺的顺序,由上到下或由下到上都可以。

大家可以在日常的工作中多点去练习,在使用皕杰的BIOS iLook的过程中不断的实践中吸收知识。多探索就会形成自己分析数据的路径,长期训练就可以做到有章可循、有迹可挖。

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