数据分析的三大作用

　　我们使用数据分析，总是想解决某些业务中遇到的问题，驱动业务实现增长，根据我们想要解决的问题类型，我们可将数据分析的目的分为三类：分析现状，分析原因，预测未来。

　　分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何，我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

　　在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。

　　原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。

　　比如在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

　　数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

　　36氪2019年8月21日讯，十年前，管理层更多聚焦在创造营收（topline）上，例如如何拓展新市场？如何快速实现营收翻番？是否进行收购交易？是否上市等。但是，最近几年，我们明显观察到如上的粗放式的跑马圈地需求已不再是主流，而转向到如何实现降本增效的精益化和精准化管理。这种自上而下的转变倒逼企业各个部门必须实现自我革新和能力重塑。对于HR而言，最大化人力资本效能、提升人才数据分析能力将迫在眉睫，即人才与人才战略的数字化转型将是新时代抢占竞争制高点的应对与取胜之道。

　　36氪2021年9月17日讯，近两年来，数字化、数据分析、大数据等概念火了，引来一帮牛鬼蛇神，把各种各样乌七八糟的东西都包装成“大数据思维”兜售。总结一下，一共八大门派，各个身怀绝技。在工作中遇到了，绝对让人苦不堪言。

　　36氪2018年3月21日讯，诸葛君说：在日常的数据分析中，常用的有8大模型：用户模型（点我回顾）、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型，其中，“事件模型”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但他却是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础。事件模型背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素，对这一模型有了深刻的认识和理解，那用户行为数据分析的核心也就基本掌握了。

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　　BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。它的主要功能有：1、商业智能平台中的交互式仪表板；2、提高效率；3、智能决策过程；4、提高客户满意度；5、获取高质量数据；6、帮企业预见即将发生什么。