随着互联网技术的快速发展，数据分析的应用场景也越来越丰富。现今已广泛应用于互联网、移动互联网、教育、医药、金融、汽车、房地产、电力、金融、政府、税务、司法、租赁、银行、制造和物流等。数据分析是一个连接业务与技术的桥梁，要求在工作中了解业务逻辑的同时还具有数据分析思维与技能，这是在大数据、人工智能时代的通用能力。本人将以呼叫中心数据分析岗位多年的工作经验，现就数据分析工作进行一个简单的分享，希望能与大家共勉。

01
明确目的，有的放矢

我们做任何事情的第一步都是要先清楚想要达到什么目的，才能围绕目的展开后续的工作。数据分析也是这样，每次分析前必须明确这次分析要达到什么目的，是要改善运营指标还是要制定产品策略？是要提升员工能力还是要分析用户行为？明确了分析目的才能从海量的数据中快速、精准地抽取到与之相对应的数据进行分析，做到有的放矢，才不会面对众多数据无从下手，或者把所有数据都分析一遍，最后却什么结论都没有。

02
数据精准，高效快速

“数据”是记录和确认客观事件的符号，记录客观事物的性质、状态、关系，或者这些符号的组合。企业在生产经营过程中会产生许许多多的数据，诸如经营管理数据、财务数据、销售数据、用户数据、人力资源数据等等。这些数据有的来自于系统自动记录，有的属于人工收集记录。在数据的记录过程中，可能出现记录不完整、记录错误或者不一致等问题。我们在分析前必须对原始数据进行整理，包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并等，校验其一致性，对于不完整的记录补充完整、记录错误的进行修正，这样才能确保数据的准确性以及分析结论的准确性。

原始数据经过整理后成为数据分析所要求的样式，我们还需要选择合适的工具对数据进行统计，以此来提升我们的工作效率。少量数据利用Excel、WPS软件的函数功能进行计算就可以解决；大数据量或者复杂的统计最好使用SQL（数据查询）或HIVE（数据仓库）进行处理，这样利用各种工具的性能特点进行选择才能够快速高效地完成数据统计工作。

03
方法合适，追根溯源

数据是我们分析的基础，数据统计出来我们的分析工作才完成了第二步。接下来，我们要选择合适的方法来进行分析，数据分析方法有相互独立，完全穷尽、归纳、演绎、对比、抽丝剥茧、5W1H等。

相互独立、完全穷尽法是针对复杂问题的分析，特别是大的研究课题通常使用这种方法，将整体分解成很多局部模块，针对每个模块进行可能性假设和论证，直到得出满意的答案为止。

归纳法是一种由个别到一般的论证方法。它通过许多个别的事例或分论点，归纳出它们所共有的特性，从而得出一个一般性的结论。每次的分析可能从很多维度、视角进行尝试，再提炼核心观点，也可以说它是一个信息归纳的过程。

演绎法是由普通性的前提推断出特殊性结论的推理，比如电信运营商、电商卖家收入倾向的二八法则就是一种演绎。

对比法利用参考来说明问题，如我们常用的同期对比、上期环比、与目标相比、与同行业相比等，利用对比来发现差距、发现问题，才能使分析具有实际的意义，避免单纯的陈列数据。好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定有对比。

抽丝剥茧法，我们一般通俗称为剥洋葱法，简单来说就是数据分析要像剥洋葱一样，一层一层往下分解，直到不能再分解或可以落地解决为止，这样才能将数据分析落到实处，真正驱动业务发展。

5W1H法即六何分析法，包括原因（Why，为什么做)、事件（What，需要做什么工作）、地点（Where，在哪里做？从哪里入手？）、时间（When，什么时间完成）、人（Who，由谁来完成？）、方法（How，如何实施？）。

这么多的分析方法，我们如何在现实工作中正确选用呢？在选择方法时，我们要根据目的去选择，有的目的只需要单一的一种方法就可以，有些则需要多种方法结合进行。只有选择合适的方法对数据进行追根溯源，才能得到我们预期的目的。

04
切合实际，言之有物

数据分析工作一般会经历三个阶段：见山是山、见山不是山、见山还是山。

见山是山，是指在刚开始接触数据分析时，往往只看到数据，只就数据而说话，不会去追究数据背后的故事。

见山不是山，是指在有一定数据分析经验后，从数据里面看出了问题，会去了解有没有什么事情影响了这个数据，从而出现这种结果。

见山还是山，是数据分析工作成熟以后，会就通过了解到的事实结合数据，判定事件是否就是影响这个数据的关键因素。影响力有多大，最终回归到以事实说话。

综上所述，数据分析一定要切合实际情况，只有将实际情况与数据结合起来分析，才能得到真实、准确的结论。除此之外，数据分析工作的作用和价值还体现在数据分析与实践相结合的方面，很重要的一点是对问题不断拆解，层层递进，依次解决，提取数据、处理数据、撰写报告则是达成目标的工具，包括针对结论提出可落地实施的方案以及指导工作开展

数据分析的核心，是通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据，节约成本、创造价值。掌握数据分析能力，将数据分析思维运用到工作中，在大数据时代提升工作管理的效率和效能。