为什么数据分析,为什么要做数据分析

看数据分析，是后位的，理性的方法，难以预测；不做数据分析，只能靠想象猜测结果。做数据分析就能知道。首先，在时间上做一个对比。都是刚开始从事数据分析和web前端。数据分析师的工资肯定是弱的。为什么？通过数据分析找出不达标的原因；预测分析。

为什么要做数据分析？

其实，现在不会再有人再问这样的问题了，因为大数据时代下，每个人都知道数据分析的重要性！数据分析在企业经营或个人生活中都很有用处，关键在于我们如何使用它。数据分析不仅是某一条公式或者一串代码，它真正的魅力在于系统地、客观地、有逻辑地思考，用这种思考方式去代替零散、臆断、盲目，这才是它最大的价值，当我们在工作中接到一项任务时，首先主观意识第一反应“我想不想做这个事？如果我做了会产生什么影响？”决定做了之后，又要开始思考“我能不能干这个事？做这个事需要什么条件？到底应该如何做这件事？”这些心理建设和意愿、能动性、创造力有关。

再来看数据分析，它是一种后置的、理性的方法，很难预知；如果不做数据分析，只能靠臆想猜测结果，如果做了数据分析，才能知道：现状是怎样的？到底现状好不好？出现这个状况的原因是…？预测一下结果会如何？下一步应该怎么做？这5个问题是环环相扣的，有了清晰的描述才能寻找指标，有了指标才有好坏判断，有好坏判断才能思考为什么好或不好，有了原因才知道如何构建预测模型，如何全面评估，

从一个最简单的例子来说，设想下，你刚就任一个销售公司大区总监，掌管着华北500家客户，忽然收到财务发来的一封邮件说这个月业绩KPI没有达标。那么第一件事，就是要看数据，业绩状况到底是什么情况？差多少达标？什么时候开始不达标的？差距越来越大还是越来越小？所有区域还是单个区域的问题？没有问题的是不是正在变得有问题？所有一切都要用数据说话，

接下来，还需要做以下三项分析工作：原因分析：通过数据分析找一下不达标的原因；预测分析：预测一下销售走势，预计业绩有多大缺口；评估分析：评估一下过往的措施哪个好用，然后安排下一步举措。不过在实际工作中，80%的时间都被耗在清理数据、更新报表、做描述性统计上，剩下时间可能还在写评估报告，最后就变成，只有数据，没有分析，

如果使用分析云来做数据分析，数据抽取与业务模型是独立的，数据抽取由系统自动完成，且可跨平台集成数据，大大减少了清理数据的工作；而业务模型是固定不变的，数据更新，报表内容也会随之更新，如需调整模型，也可由业务人员自行完成操作。通过数据穿透、钻取，找到原因；通过历史数据，预测今后走势；通过对比，全面评估，

在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢？为什么？

谢谢邀请！数据分析在电商的运营过程中一直是比较重要的内容，相关的工作岗位也比较多，运营的参与人员几乎都要具备一定的数据分析能力，一些大的电商平台会有专门的团队来进行各种数据分析。可以说，数据分析是运营团队制定策略的重要参考，在大数据时代背景下，数据采集的渠道得到了扩展，数据的维度也得到了全面的提升，这会进一步提升数据分析的价值。

对于电商运营人员来说，通过数据分析能体现出以下几个重要的内容：第一：用户来源，用户注册数量是运营人员关心的重要指标，对于运营人员来说，每天的用户增长量几乎是必看的内容。那么，对于新增用户的来源分析就是一个重要的数据分析任务，通过分析新用户的来源来制定相应的推广策略是比较常见的做法，第二：使用频次。电商产品的使用频次能够体现出产品自身的健康程度，使用频次目前已经有了非常详细的划分，包括主页面的打开频次、不同功能页面的打开频次等内容，另外还有活跃用户的使用频次等等，

如果你能通过使用频率发现用户关心哪些功能，那么你就需要进一步拓展这些功能，而那些用户不关心的功能就要适当调整。第三:活动效应。电商平台会不定期举办各种类型的活动，每次活动的效果需要通过数据分析来呈现。通过数据分析，可以发现哪些活动是有效的，哪些活动需要调整，哪些活动需要关闭等等。随着电子商务的不断发展，目前电子商务平台的活动频率非常高，需要数据分析来验证每次活动的效果。