数据分析这个话题是老生常谈了，以前的实体公司是发动了人海战术，从线下各种地方做市场调研、做问卷调查，从这些收集到数据中分析客户需求寻找企业发展的路子。时代在发展，企业在进步，现在互联网时代，很多企业都进行了数据化转型，数据的体量是以前多了，那么问题又来了，这么多数据该怎么剔除无用的数据找到真实的数据进行分析。下面就一起来了解一下业务经理怎么样做数据分析。

一、别人眼中的数据分析师：

新入行的数据分析师，在入职之后每天干的活就是取数给业务用，感觉自己就像个取数机。时不时地还是会怀疑：我做的真的是数据分析么？为什么会怀疑？因为到现在为止也没有人可以对数据分析的工作内容和方向有个清晰的定义，产品和运营的同学眼中的数据分析就是没的感情的提数机器，老板们眼中的数据分析师是数据+UI的报表maker，圈外人眼中的数据分析师……就是用大数据算命的吧？

因为没有方向和期待，所以才会出现数据分析师野蛮生长的情况，也至于摸索了好几年，可能才发现，数据分析大抵应该是：从业务中发现问题，用对业务的理解和逻辑思维分析问题，找到问题的症结所在或者发展态势，给出可行性的方案，然后协调各方的资源推动落地。

数据分析从业务来，再回到业务去，这一个过程才是真的难。

难点一：业务究竟是什么

谁都知道数据分析师要懂业务，可业务究竟是个啥？从来都是只闻其名，不得其精髓，以至于很多人就迷失在了第一步。业务虽然很复杂，但从数据分析的角度上来讲，只需要关注以下几个方面。

1. 商业模式

所谓的商业模式，无非就提供什么样的产品服务，然后以何种方式赚钱。

互联网行业区别于其他传统企业，传统行业靠的是销售产品获利，互联网企业的特点往往是：羊毛出在狗身上，猪来买单。通过什么样的服务进行引流？又通过什么样的服务黏住用户？然后提供什么样的服务进行转化付费以及复购？

2. 产品

我们提供什么类型的产品？面向的是什么样的用户？解决用户什么样的痛点需求？产品的主要流程是什么样的？产品处于何种生命周期？是在验证功能？还是在快速拓展市场？抑或是已经进入成熟期，要拓展新的领域或者做好用户迁移了？

3. 运营

对于产品的运营策略是什么？有哪些运营的策略和方法？线上线下如何推广转化？如何做好用户的精细化运营，把钱用到刀刃上？

4. 渠道

通过哪些渠道触达到产品的目标人群，各渠道的用户质量如何？投入产出ROI如何？

5. 销售

销售方式往往取决于商业模式，如果是2B/2G，一般来说需要做好关键决策人的运营，同时做好商务关系或者代理商建设，如果是2C，线上线下如何配合？

6. 竞品

关注自身产品的同时，更要了解细分领域竞品的情况。同一赛道的竞品有哪些？共性的产品功能和服务是什么？我们的优势和劣势各是什么？未来有没有机会可以突围？

难点二：懂业务了怎么搞数据分析

已经把这么复杂的业务理了一遍，接到一个数据分析的需求，又该如何下手呢？比如，通过数据挖掘和数据处理之后，发现你的用户某一时段留存率很低，让你分析一下原因，怎么做？

第一步，是不是应该把应用的用户使用流程梳理一遍，看看用户究竟留存率低是在哪个环节流失了，梳理后主要应该有以下几个关键流程：

然后，我们就要对这一部分的用户留存率低的原因进行假设，假设要来源于对业务的理解。如果理解得更加深入，可以细分多个用户影响因素。接下来就是对假设收集数据，逐个验证，过程并不复杂，就是简单的演绎推理过程。

然而实际业务中，最复杂耗时的是基于业务的理解提出合理的假设，业务理解得越深入，假设就越接近问题本质，验证就越简单直接。

二、商业智能数据分析软件

excel做数据分析难以解决大数据量的问题，对没有编程基础的人来说上手python又比较难，这时候可以选择利用数据分析软件来做数据分析，现在市场上的数据分析软件基本都涵盖来数据采集、处理、分析到可视化展现的过程，操作简单，可视化效果很棒，比较适合新手入门。比较好用的有Smartbi、tableau 等等

数据分析的数据来源

数据是数据分析的基础，所以获取大而全的数据就至关重要，以下是我经常获取数据的几个渠道：

1、国家统计局：国家统计局网站上的数据量之齐全，内容之丰富，简直让人咂舌，可以作为你宏观数据分析的来源。

2、工信部：主要针对的是工业、信息类数据，上面还有一些行业运行情况分析，可以作为参考。

3、中国信通院：中国信息通信研究院，针对互联网多个行业的发展趋势，会有很多行业白皮书发布，研究内容较为前沿。

4、艾瑞：主要针对互联网行业，数据比较单一，亮点是会发布一些艾瑞研究报告，是开阔分析思路的好帮手。

5、网易、新浪等门户网站。这些网站的数据较为分散，需要进行整合，最好的方式就是配合Smartbi筛选自己想要的数据。

三、数据分析师的进阶之路

数据分析高手和新手最大的区别在于：高手能通过数据分析，找到工作的关键节点，思考怎样达成每个节点，并用数据证明能不能走得通。新手容易陷入＂毛线团式＂的工作状态，绕了一圈又一圈才完成任务。

想成为这样的高手，拿到比数据小白高几倍的工资，至少需要经历以下3个数据分析能力阶段。

1. 数据分析能力阶段一：用数据分析解决业务问题

2. 数据分析能力阶段二：用数据分析达成项目目标

3. 数据分析能力阶段三：用数据分析达成项目目标

总的来说，数据分析不仅仅是给产品、运营提取数据，也不是只会做报表和UI的报表人，数据分析师是能优化企业业务线的技术人员，让企业业务能更进一步的工程师，所以数据分析需要不断强化自己，去了解业务并通过专业分析给企业做出指导方案。