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數據分析是業務決策的重要工具，但很多數據分析師在實際操作中卻常常感到困惑，不知道如何將數據轉化為有價值的業務洞察。本文將系統性地介紹數據分析的標準流程，幫助數據分析師理清思路，更有效地支持業務決策。

“數據分析的標準流程是啥？”

“為啥感覺自己只取了數，看不到結果？”

“分析做到什么地步，才算是對業務有用？”

經常有人有這些疑惑，今天我們來系統講解下，數據分析的標準流程，幫大家理清思路。做數據分析其實有2種基本流程和6種具體情況，我們一個個講。

一、從問題出發的流程

此類流程，典型有三步：問題→數據→答案，一般業務部門會沿著這個路徑思考。比如你是一個銷售主管，你最關心的肯定是自己業績表現，于是你會先看：

• 問題1：我的團隊業績如何？
• 數據1：當月達標情況……今年累計達標情況……
• 答案1：目前已達標，超額20%

當然，有可能你思考得更深入一些。

比如公司目前有一個業績排名獎：全國每月同比增長排名前5的團隊，可以拿一筆獎金。現在已經20號了，你很想知道自己有沒有機會拿到這個獎。

于是，你會進一步分析：

• 問題2：目前排行+未來10天預計增速，能否讓我拿到這個獎
• 數據2：截至19日，同比增長排行……未來10天，各團隊預計完成情況
• 答案2：從目前行業+未來增速來看，我能/不能拿到獎金

注意！問題2比問題1要復雜很多，因為問題1只需要統計歷史數據就好了，問題2得預測未來10天的走勢。

在怎么預測上，可能有好幾種方法，比如：

1. 簡單用前20天趨勢，模擬未來10天走勢（趨勢外推）
2. 根據去年同期的走勢，模擬未來10天走勢（周期性分析）
3. 根據手頭尚在跟進的客戶*預計轉化率，推薦結果（業務模型）
4. 根據銷售人數、銷售費用等數據建模，再預測結果（算法模型）

這就是我們常說的：復雜需求。當需求變復雜的時候，數據分析的流程也會變長，主要在數據環節，越復雜的方法，需要越多的數據準備。那么，有哪些是復雜方法呢？

二、四種復雜度下，分析流程

復雜度一級：認識現狀。

這種最簡單，直接統計歷史數據即可，比如截至1月3日，今年新增加的用戶數/累計完成的銷售業績；1月3日時間點上，商品庫存有多少等等。注意！單純羅列數據，并不能解釋現狀好壞，需要數據+判斷標準，比如累計銷售業績+業績考核標準，這樣才能發現問題。

在這種情況下，數據分析流程就是：業務想了解現狀→統計數據指標+判斷標準→描述現狀。

復雜度二級：原因分析。

典型的問題，比如業務問：“為什么我的業績沒達標？”注意，此時業務有假設和沒假設，處理流程不一樣:

總之，想做得深入，一定要業務題假設才行，不然數據自己把指標拆來拆去，很有可能只輸出諸如：“因為人數少了，所以沒達標，建議把人數搞高！”一類膚淺結論。

復雜度三級：優化表現。

典型的問題，比如“我要怎么做，才能讓業績沖第一”。此時，需要把前邊兩個復雜度的問題全部做完，才能有結論。

所以，優化表現類流程會特別長。很多數據分析師不知道怎么提業務提升建議，其實就是因為缺少了前邊這幾步鋪墊，啥情況都不了解，肯定沒法直接提建議。

復雜度四級：預測走勢。

在上一節已經舉過預測例子，實際上，凡是預測類的問題都很復雜。起碼得先了解現狀，知道問題點，知道業務有沒有計劃做改進動作，收集一大堆信息以后才能做合理預測。

此時：

如果不考慮業務動作，那么可以直接用趨勢外推，分析流程就很短：業務想知道預測結果 → 觀察過往趨勢→按過往趨勢擬合函數→直接外推結果。

如果業務想考慮自己的動作，比如“我追加投入會怎樣”，這時流程就復雜了，業務想知道預測結果 → 觀察過往趨勢→建立模型，量化投入影響→代入參數，預測結果。

總之，業務上提問越復雜，需要分析的環節越長，前期鋪墊越多，不然很難輸出有價值結論。

三、從數據出發的流程

還有一種情況，就是業務端沒主動提需求，但是數據分析師需要主動從數據里讀出業務含義，發現業務問題。此時的基本流程是：數據→問題→答案。

但是！這個流程經常走不下去。因為很多很多數據分析師只看得到數據，對業務情況不了解。因此不知道該怎么解讀這個數。比如：

• 知道累計銷售額是多少，但不知道業務考核標準，因此沒法解讀“好/不好”
• 知道銷售排行是啥，但不知道業務的排行獎勵細則，因此沒法看出誰有潛力拿獎
• 知道銷售不好，是因為某個產品賣得很差，但不了解產品屬性，沒法深入分析

因此本篇用了很長篇幅介紹業務視角如何展開分析，就是為了提醒那些每天對著報表發呆的同學，多和業務溝通，多加深對業務背景/業務狀況的了解。好在，有很多公司業務和數據溝通還是很緊密的，因此，可以優化下“數據→問題→答案”的基本流程。

比如：從異動出發，數據→異常波動→業務溝通→問題確認→深入分析/問題結束。這種一般是數據分析師發現了指標異動，之后向業務確認。如果異動是業務主動發起/早就知道/已經采取措施應對，那就不再糾結，如果是意外情況，就再深入分析，直到落實問題原因。

比如：從標桿出發，數據→尋找標桿→業務溝通→可復制性確認/問題結束。這種一般是數據上，發現某個產品/某個地區/某個渠道表現特別好，此時數據可以向業務主動確認“是不是一個機會點”“值不值得推廣”。如果業務早就知道了，那就結束。如果業務感興趣，就深入分析標桿可復制性，推動標桿推廣。

比如：從部門聯動角度：數據→關聯情況分析→信息共享→問題確認→深入分析/問題結束。這種一般是做經營分析的時候，比如發現銷售走勢下滑，提醒供應注意積壓風險；比如發現營銷花錢很猛，關注現金流；比如發現業務計劃大活動，提醒客服/售后準備。先共享信息，再看相關部門是否有應對，如果沒有應對再深入分析。

以上，所有流程總結如下圖，方便大家取用：