数据分析能为公司做什么贡献

‘壹’ 数据分析有什么好处

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

‘贰’ 数据分析师主要是做什么工作的

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？
就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

‘叁’ 数据分析有什么作用

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。

数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：
在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题；另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。

在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。

对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。

企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。

‘肆’ 数据分析能给企业带来哪些成果

1.积极主动和预测需求
企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系。客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。 为此，企业需要识别客户的多个标识符（例如手机、电子邮件和地址），并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动，为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业也需要提供情境相关的实时体验，这也是客户的期望。
2.大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
3.缓冲风险减少欺诈
高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全：威慑需要建立有效的机制，以便企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者。将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型，将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应，并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。
4.通过大数据能让企业有效激活用户
企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
5.个性化服务
公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力，并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应，并让客户感觉受到重视，只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

‘伍’ 数据分析能给你的行业带来什么帮助

首先来说，数据分析最大、最直接的作用是生产了数据，这才是真正数据分析师自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，就像开车一定要看速度和转速表一样，根本不需要模型，不需要思维，不需要概念，就这么简单。

第二点，优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

第三，创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。

第四，发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。

这里以Python数据分析为例，看看它能给各行业各岗位从业人员带来什么帮助？

·运 营

写个爬虫代码，追踪查看竞争对手的商品信息。通过Python爬取用户网上的浏览信息、点击行为等，同时对数据进行清洗、分析和可视化，从而精确指导运营动作，制定高效的运营策略！

·财务

面对几十万条大数据，用Python完成庞大税务数据存储、统计与管理，做整体财务分析报表、支出预测，可大幅节约企业时间和人工成本！

‘陆’ 商业数据分析对公司有哪些用处

商业数据分析的含义是，通过使用应用数学、统计、计算机科学中的方法来分析数据，寻求数据中有价值的洞察，帮助企业做出更优决策，从而提升企业绩效和驱动行动。这里强调数据分析不仅要能辅助商业决策的制定，并且是可执行可落地的，这样才有价值和意义。那么，商业数据分析的价值之一体现在，可以帮助企业管理者做出具有执行性的决策，包括战略性、战术性和运营性的决策。

战略性决策关乎公司顶层设计，比如公司的年度战略方向目标;

战术性决策则是各中层管理者为实现战略目标所制定的具体策略;

运营性决策则设计企业日常运营的决策，包括基层员工的一些商业策略。

数据分析可以帮助企业在一贯的决策依据上进行升华，能够比较科学合理地为决策提供数据的支撑。基于收集而来的数据，利用分析手段挖掘其背后的商业价值，从而解决商业问题。它的价值可以体现在商业流程中的各个环节，如市场推广、企业策略、顾客体验等。

‘柒’ 数据分析师在企业中做哪些工作

1.分析竞争对手

企业想要迅速发展，是一定要了解自己竞争对手的。比如说咱们是一家电商公司，那么咱们一定要了解竞争对手这个月的主营产品、销售额、扣头优惠等等。这样才有利于咱们做好调整，更好的去安排。

2.推行途径效果监测

当你为企业做广告投放的时分，你是不是需求提前对这些推行途径的数据进行监测。比如说账号的活跃度、曝光量，只要把这些东西核算好了，你才干预估出这个广告可认为咱们带来多首收益。

这个反馈完全可以处以后持续做营销做决定，按效果去调整哪些途径持续投放广告，哪些途径砍预算，哪些途径不投放了。

是一个非常复杂和耗时的进程。这涉及到很多高技术知识。这些公司供给的是一套处理数据吸取、整理、建模和显示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，这取决于他们想要探索的细分商场。

3.产品的用户集体

当咱们一款新的产品上线时，首要要知道店铺里的哪些用户可以首批付费运用，这个和咱们的日常监测以及标签有关。平台就可以发信息推送给这类用户，就可以分析出咱们的产品用户是否满足，数据分析准不精确了，那里是需求调整的。

关于数据分析师在企业中做哪些工作，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘捌’ 数据分析对于企业的重要性有哪些

①销售&市场

企业业务部门非常重要，他们往往掌握着企业资金的流入和各个渠道。使用一款强大的商业智能BI数据分析软件，可以帮助管理者清晰的了解到哪些产品销量更好、哪些渠道更有价值，以及对未来的销售预测、销售布局做出合理规划。

对于市场部门也同样，通过销售搜集的数据进行价值分析，可以更加精准的投放广告，更加合理的把控预算，从而实现成本控制。另外，还能监测并分析行业竞品情况，收集并解读相关用户和市场研究报告，为公司产品规划提供支持。

②财务&运营

财务部门是企业的“钱袋子”，需要对企业的各项收入、支出进行管理。通过财务数据分析，可以帮助财务部门清晰的知道企业每月、每季度的花费都在哪些地方，并通过数据进行支出优化;另外，也能对利润进行直观的展示和核算，从而帮助管理部门对未来计划进行制订。

数据分析软件还能提供最新运营情况，对日报、周报、月报等日常报告和数据的制作与维护，及时反馈最新的运营情况。

③产品&研发

数据可对产品优化进行支持，对相关业务线产品进行用户分析，营收分析，行为分析、活动效果评估等，产出相应报告，为产品优化和业务运营提供支持。同样，新产品研发也需要数据支持，根据已有数据为新产品的开发提供决策依据和方向，实现业务所需的数据分析、数据产品设计。

④大数据平台支持方面

对于数据量容易达到海量级别的行业，比如金融行业(基金、证券、期货、投资)，或者是提供数据服务的IT企业，往往会有大数据平台搭建和维护等需求。