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許多職場人的工作內容都需要涉及到數據分析，或者需要具備相應能力，那么，你是否對數據分析有足夠的認知呢？這篇文章里，作者就分享了他對數據分析的一些認知，一起來看。

在職場，這幾年一個比較深的感受，無論是否從事數據崗位，數據能力都是一個人的基本功。比如寫個報告、或者討論某個話題，如果有數據，大家都會覺得是在認真討論，否則就是在侃大山。

今天我分享我自己對數據分析的一些認知，文章很短，以下是正文部分。

一、什么是數據？

數據是對世界觀察的記錄。

二、數據有什么價值？

決策者可以通過數據了解變化，并進而針對自己的業務節省成本或新增價值。

三、數據分析有什么方法？

1. 細分，很多時候整體是看不清楚問題的，需要通過細分的方法進行拆解，比如按流程拆解、公式拆解、職能拆解等等。
2. 對比，沒有對比就沒有傷害，對比的方法有很多，比如時間對比、維度對比、同期群對比等等
3. 溯源，有時候問題是很復雜的，沒辦法快速定位，這個時候，要學會溯源或者說降維去看，去看日志、看流水、看明細，去感知問題。

四、如何提升對數據的敏感性？

有一個可行的行動方案，就是每天上班第一時間看數據，背下各個指標數，對關鍵數據指標的脫口而出，這樣才能敏銳感知數據的異常點。

平時多做指標推算，這樣可以幫助你對各個指標的邏輯脈絡梳理清楚，指標之間是如何互相影響的。

數據指標其實可以分為兩種，一種是結果指標，一種是業務指標，舉個例子，電銷的銷售金額是結果指標，名單量、撥通率、轉化率等等就是過程指標。

結果指標往往很難直接影響，但是過程指標可以。

多做數據指標的拆解，可以知道如何通過影響過程指標進而得到想要的結果指標，這也是做指標拆解最大的價值。

五、如何寫好數據分析報告？

1. 要有事實——靠譜的數據，展現形式上圖>表。
2. 要有分析——邏輯性強，不重不漏。
3. 要有建議——要可行的方案，而不是正確的廢話。

很多時候，在微觀層面上，數據分析通過時空比較是可以幫助你尋找最佳實踐的，數據分析的價值在于找到可落地的最佳實踐。

當然，寫好一份數據報告，只是起點，圍繞數據分析報告，執行落地是第二步，然后通過指標觀測落地的結果，并根據變化和反饋，形成新的洞見，這樣才能持續放大數據的價值。