数据分析对运营的作用(做了大量数据分析，数据分析思维还有没有意义)

做了大量数据分析，数据分析思维还有没有意义

目前商业世界中，各行各业的企业基本都进行了初步的信息化、数字化建设，这就让企业大量的业务数据得以沉淀，为数据分析的盛行打下了良好的基础。并且信息化和数字化对于企业业务流程、经营管理模式和思维文化等造成了很大冲击，新的通过数据驱动业务发展和决策的理念开始被企业所接受，这样一来数据分析正式走进了各领域的企业。

数据分析最主要的作用就是取代传统的依靠经验进行发展决策的模式，转而采用客观、高质量、丰富的数据资产来进行分析，解决企业面对的各种问题。同时数据也是较为全面的，企业通过数据分析可以尽可能考虑更多因素，综合各种数据分析产出数据分析报告，支撑起企业业务发展，让企业能够更精准、更有效的进行决策。

总而言之数据分析在当前时代非常重要，可以算是企业的基础建设，是决定企业能不能健康发展的重要因素。但数据分析也有一些缺点，比如虽然高质量的数据能够客观的展现企业信息，揭示企业全面的发展状况。但复杂的数据分析并不是每个人都能够实施的，也是需要专业的数据分析师来解决分析需求，这些复杂的数据分析就要求数据分析师掌握足够的数据分析思维，不然很容易偏离问题，产出无效甚至错误的分析结果，所以数据分析思维还是很有必要的。

其实我们很多人都清楚分析思维，而数据分析思维其实也是一样的，只不过加上了数据要素，改变了解决问题的方式以及分析的细化角度，但其本质都是对事物进行分析，得出结论。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

数据分析师在企业的工作日常基本上就是接受不同人员的分析需求，对需求进行梳理之后进行数据分析，并提交数据分析得出的结论，所以数据分析师非常需要数据分析思维，来更好更快的进行数据分析，解决各种需求分析问题。

为什么这么说，主要是因为数据分析思维决定了数据分析师能不能快速处理问题，通过各种数据发现其中的蕴含的信息，从而做好数据分析工作。像很多数据分析思维，或者说分析思维能力强的人，经常会对周围的事物进行简单的分析，探索大量的未知信息，满足知识增量的同时增加看问题的广度和深度。数据分析思维强的人就很容易总结分析规律、举一反三，快速形成有效结论。

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之前也提到过很多次，数据分析其实是一个综合性很强的工作，并不只是一个技术方向的技能。数据分析在企业中是要解决实际问题的，并且要解决的问题可能涉及销售、运营、市场、研发等不同业务，也会要求分析行业内外的各种来源数据。这些都是很复杂的过程，如果没有数据分析思维，就很难全面理解行业、业务知识，切实解决实际问题，产出的数据分析效果就会比较有限。

数据分析思维强的数据分析师拥有很强的规律总结能力、能够通过举一反三整理分析思路、通过对行业业务的了解建立一整套思维体系。

数据分析师可以通过对行业业务的了解对数据分析需求进行梳理，确认数据分析涉及的业务、行业，需要用到的分析方法，会调取哪些数据指标的数据，需不需要业务人员的参与等等。

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举个简单的例子，企业销售部门需要对区域销售情况进行分析，判断区域销售的发展趋势，这时数据分析师可以通过数据分析思维想到相关的销售收入、销售订单、销售额、销售拜访等和销售活动直接相关的数据分析，这就是利用数据分析思维形成的总结能力，快速对需求进行反应。

在对数据分析需求进行梳理之后，数据分析师就可以确定为数据分析任务所需划定一个基础的范围，然后再根据数据分析任务以及和业务人员的沟通交流确定数据分析的目标。或者换种说法就是业务人员需要数据分析师给出什么样的结论，是找出销售趋势下降的原因，还是给出区域销售效果提升的分析方案。

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不管怎样，数据分析师可以根据数据分析目标，通过数据分析思维来找到完成销售任务的分析方法。只需要明确业务人员的目标，就可以根据数据、业务和分析思维，找到问题出现的原因，并分析出问题解决的方案有哪些。

很多时候我们会发现，其实很多数据分析并不需要太多的复杂思路，这主要有两个原因。一个是因为很多数据分析需求其实都很简单，更多是对数据进行一个简单的分析罗列，主要是用来展现业务发展变化或是当前情况；另一个则是因为数据分析师拥有较强的数据分析思维，形成了一套数据分析方法论，之后就可以根据总结的规律经验对需求进行数据分析，让数据分析看起来很简单。

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实际上同样的数据分析需求交给不同人来做效果就是有很大差异，给出的结论有时也不尽相同。当然这并不是说有些数据分析有错误，只是掌握了数据分析思维的数据分析师能够给出更有效的数据分析结论，具有解决问题的能力，可以给出一定的方案、见解，给人看起来的感觉很舒服，更令人信服。