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在數字化浪潮中，數據分析已成為企業決策的羅盤。千冰儀，數據領域的深耕者，為我們揭開了數據驅動決策的神秘面紗。本文將帶您一探究竟，如何從海量數據中提煉出有價值的業務洞察，并轉化為具體的行動指南。讓我們跟隨數據的足跡，探索數據分析如何助力企業在競爭中占得先機。

數據化運營成為當前企業經營降本增效的重要手段，用數據說話，數據驅動決策也逐漸成為重要的工作習慣。但實際上，很多人甚至是數據分析師使用數據時，往往只是停留在取數據、看數據階段，從數據中挖掘出有效的決策結論卻遲遲難以入門。數據分析界流傳的一個段子就是，數據分析師費了九牛二虎之力一通分析猛如虎，最后得出的結論是下雨影響了訂單量。

一、 數據分析的核心目標

數據驅動決策需要解決：是什么，為什么，怎么樣，如何做四個問題；

是什么：構建可以全面反映業務全貌的數據指標，從拍腦袋定性決策到有數可依的定量決策

怎么樣：如果只告訴你昨天DAU100萬是沒有任何意義的，需要給出數據指標好壞評價的標準，比如同環比歷史同期對比，和目標KPI對比，和競對對比，和大盤對比等對比，這樣才能判斷業務是否健康

為什么：當對比發現數據指標表現異常，如環比下降50%（正常10%），需要通過關聯指標分析、維度拆解，定位到影響指標變化的關鍵因素

怎么做：定位到具體的維度（產品、渠道、區域等）后，再去結合業務內外部運營動作的變化，定位具體的原因，從而輸出下一步的行動建議；

二、 數據分析輸出決策建議的思路

在戰略分析領域一個經典的模型是波士頓矩陣，基于市場份額、市場增量率兩個指標將業務落位到四個象限，增長率高、市場份額高的業務定義為明星業務，需要加大投入擴大優勢；而對于份額低、增長率低的業務，則建議逐步放棄，把資源投入到其他業務中；

在數據指標分析時，可以借用波士頓矩陣的思想，以流量投放渠道為例，可以從獲客能力、營收能力等不同的指標維度將渠道落位，同時建立四象限劃分的基準線（比如平均值、中位數、行業參考、Top優質渠道等），氣泡大小可以用流量規模來表示，這樣再給到業務渠道投放策略建議時，就可以根據渠道落位直觀的給出，例如：

XX渠道獲客能力強，但營收能力差，需要優化進站后產品承接策略，提升用戶收益；

三、 小結

數據分析的價值在于把數據代表的業務含義準確地監控和表達出來，很多數據分析或數據產品缺少分析結論建議的輸出時，往往會淪為取數工具，難以體現自身的價值，開始自我懷疑。