數據分析方法在流程優化中的應用

❶ 數據分析的五個基本步驟在金融分析中的應用

1、確定目標

在進行數據分析之前，我們需要結合自己的業務確定數據分析的目標是什麼，可衡量的指標是什麼，對指標進行拆分，找出可收集數據的最小單元，這樣做運銀能夠針對性的進行數據分析，提高數據運營效率，避免數據採集過多，造成無用數據被浪費。

2、搜集數據

當我們確定好目標後，就需要進行針對性的搜集數據，這里所說的搜集數據既包括通過埋點採集的用戶全生命周期數據，也包括自己網上收集的數據，如行業數據報告，還包括通過訪問或者電話等得到的人工整理數據。至於採用哪些具體的數據，還需要根據數據分析的目標而定。

3、整理數據

我們搜集好數據之後旁拿宴，需要對數據進行整理，尤其是搜集的數據來源很多的情況下敏返，比如埋點採集的數據，網上收集的數據，人工整理數據，有時候會出現重復、錯亂等情況，就需要整理數據，盡最大可能提高數據的准確性。

4、分析數據

分析數據諸葛君為大家分享過多次，國慶期間的八大數據分析模型就是用來分析數據的，需要注意的是，在分析數據的過程中，我們要結合自己的產品，選擇合適的數據分析模型，有必要的情況下，需要自己去定義自己的分析模型，總之思路是：方法在這里，怎麼用在於你。

5、可視化呈現

身為數據運營者，數據分析的結果往往是需要給領導和整個團隊匯報的，這個時候我們就需要對數據分析結果做可視化的呈現，一般情況下用圖表的形式呈現即可。通過數據分析找出業務問題所在，同時提出自己的解決方案，不光要知道為什麼，還需要知道怎麼辦。

總結：以上五大步驟構成一個完整的數據分析過程，從開始思考目標到最後可視化呈現，從發現問題到提出解決方案，身為數據運營者，我們既需要有整體思維，能夠從全流程去把握數據分析方法，也需要對細節極致追求，優化每一個步驟，比如：搜集數據時如何才能更加快速准確，就可以作為優化的目標。當我們能夠從整體和細節都游刃有餘得進行數據分析的時候，你就是一個合格甚至優秀的數據運營者。

❷ 數據分析的8個流程與7個常用思路

數據分析的8個流程與7個常用思路
在產品運營過程中，數據分析具有極其重要的戰略意義，是產品優化和產品決策的核心大腦。因此做好數據分析，是產品運營中最重要的環節之一。
那麼如何做好支付的數據分析呢？以下梳理出數據分析的8步流程，以及常見的7種分析思路。新手在啟動數據分析前，最好跟主管或數據經驗較豐富的童鞋確認每一步的分析流程。
一、數據分析八流程：
為什麼分析？
首先，你得知道為什麼分析？弄清楚此次數據分析的目的。比如，這次簡訊方式的數據分析，為什麼要做這個分析。你所有的分析都的圍繞這個為什麼來回答。避免不符合目標反復返工，這個過程會很痛苦。
分析目標是誰？
分析目標是誰？ 要牢記清楚的分析因子，統計維度是訂單，還是用戶，還是金額，還是用戶行為。避免把訂單當用戶算，把用戶當訂單算（上周運營同學真實案例），算出的結果是差別非常大的。
想達到什麼效果？
通過分析各個維度的用戶，訂單，找到真正的問題。例如這次的XX通道的分析，全盤下線，或維持現狀不動，都不符合利益最大化原則。通過分析，找到真正的問題根源，發現用戶精細化運營已經非常必要了。
需要哪些數據？
支付的數據，茫茫大海，數據繁多，用「海」來形容一點都不為過。需要哪些源數據？付費總額，付費人數？新老用戶維度？付費次數？轉移人數？留存率？用戶特徵？畫像？先整理好思路，列一個表。避免數據部門同學今天跑一個數據，明天又跑一個數據，數據部門同學也會比較煩。
如何採集？
直接資料庫調取？或者交給程序猿導出？ 自己寫SQL？運營同學不妨都學一下SQL，自力更生。
如何整理？
整理數據是門技術活。不得不承認EXCEL是個強大工具，數據透視表的熟練使用和技巧，作為支付數據分析必不可少，各種函數和公式也需要略懂一二，避免低效率的數據整理。Spss也是一個非常優秀的數據處理工具，特別在數據量比較大，而且當欄位由特殊字元的時候，比較好用。
如何分析？
整理完畢，如何對數據進行綜合分析，相關分析？這個是很考驗邏輯思維和推理能力的。同時分析推理過程中，需要對產品了如指掌，對用戶很了解，對渠道很熟悉。看似一個簡單的數據分析，其實是各方面能力的體現。首先是技術層面，對數據來源的抽取－轉換－載入原理的理解和認識；其實是全局觀，對季節性、公司等層面的業務有清晰的了解；最後是專業度，對業務的流程、設計等了如指掌。練就數據分析的洪荒之力並非一朝一夕之功，而是在實踐中不斷成長和升華。一個好的數據分析應該以價值為導向，放眼全局、立足業務，用數據來驅動增長。運營同學比較容易聚在某個點上轉圈走不出來。
如何展現和輸出？
數據可視化也是一個學問。如何用合適的圖表表現？每一種圖表的寓意是什麼？下面列舉下常用的8個圖表：
（1）、折線圖：合適用於隨時間而變化的連續數據，例如隨時間收入變化，及增長率變化。
（2）、柱型圖：主要用來表示各組數據之間的差別。主要有二維柱形圖、三維柱形圖、圓柱圖、圓錐圖和棱錐圖。如支付寶與微信覆蓋率差別。
（3）、堆積柱形圖：堆積柱形圖不僅可以顯示同類別中每種數據的大小，還可以顯示總量的大小。例如我們需要表示各個支付方式的人數及總人數時。
（4）、線-柱圖：這種類型的圖不僅可以顯示出同類別的比較，還可以顯示出趨勢情況。
（5）、條形圖：類似於橫向的柱狀圖，和柱狀圖的展示效果相同，主要用於各項類的比較。
（6）、餅圖：主要顯示各項佔比情況。餅圖一般慎用，除非佔比區別非常明顯。因為肉眼對對餅圖的佔比比例分辨並不直觀。而且餅圖的項，一般不要超過6項。6項後建議用柱形圖更為直觀。
（7）、復合餅圖：一般是對某項比例的下一步分析。
（8）、母子餅圖：可直觀地分析項目的組成結構與比重。例如上次簡訊支付能力用戶中，沒有第3方支付能力的用戶，中間有X%比例是沒銀行卡，X%比例是沒微信支付賬號等。
圖表不必太花哨，一個表說一個問題就好。用友好的可視化圖表，節省閱讀者的時間，也是對閱讀者的尊重。
有一些數據，辛辛苦苦做了整理和分析，最後發現對結論輸出是沒有關系的，雖然做了很多工作，但不能為了體現工作量而堆砌數據。
在展現的過程中，請註明數據的來源，時間，指標的說明，公式的演算法，不僅體現數據分析的專業度，更是對報告閱讀者的尊重。
二、數據分析七思路：
簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解產品使用情況。如總流水，總用戶，總成功率，總轉化率。
多維分解
根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如新老用戶、支付方式、游戲維度、產品版本維度、推廣渠道、來源、地區、設備品牌等等維度。
轉化漏斗
按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有下單率，成功轉化率等。
用戶分群
在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的用戶群組進行分析和比對；數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化產品，提升用戶體驗。例如我們這次對簡訊這類用戶，簡訊里又有第3方和無第3方支付能力的，需要再進行分群的運營。
細查路徑
數據分析可以觀察用戶的行為軌跡，探索用戶與產品的交互過程；進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。例如我們這次對新用戶的運營，也非常有意思。
留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率，是指「新增用戶」在一段時間內「回訪」的比例。通過分析不同用戶群組的留存差異、使用過不同功能用戶的留存差異來找到產品的增長點。
A/B 測試
A/B測試就是同時進行多個方案並行測試，但是每個方案僅有一個變數不同；然後以某種規則（例如用戶體驗、數據指標等）優勝略汰選擇最優的方案。數據分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後數據分析和不同方案評估。
不單是支付的數據分析，其他的產品運營數據分析流程和思路也一樣適用，只是支付數據相對其他產品而言，維度很多，以及組合的維度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局觀，避免陷入到數據海洋中。

❸ 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1.對比分析法：對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體採用的時候因人而異。

❹ 電商網站站內數據分析和優化方法

電商網站站內數據分析和優化方法

是電商網站特別主張基於數據分析的網站優化。同時，做事的時候，可以再加上一點點直覺。直覺是什麼？直覺是一個人的學識再加上經驗累積出來的判斷力。所以有時要敢於相信直覺！第一，支付流程電商網站的下單付款流程必須遵循2個基本原則：簡單、靈活。簡單指的是從進入購物車->確認商品->填寫收貨地址->付款，內容填寫要從簡，幾個步驟要最簡化，能3個步驟實現就不要做成4步，因為每多一步，將會流失一部分用戶。靈活指的是2點：其1要靈活對用戶，對於非注冊也可直接購物；其2要付款方式靈活，可支持多種付款方式，如支付寶、網銀、財務通等。多一份選擇，可能就少流失一些訂單。對於下單付款這一基本流程，可以通過數據有效監測效果，並完成優化。最典型的數據模型就是漏斗。
購物下單付款流程是我們開始優化一個電商網站前，需要觀察的第一個數據項和流程功能。第二，站內搜索功能用戶都是喜歡偷懶的，如果你的網站操作效率很低，就會令用戶煩躁，進而導致不好的體驗，甚至出現壞口碑。站內搜索功能就是用戶偷懶的首選工具。對於進入電商網站的用戶，我們粗略的將其分為兩類：目的明確型和盲目閑逛型。站內搜索模塊就是為第一類用戶而生。搜索結果是否准確、是否全面，直接決定了用戶是否停留及選購下單。因此，你需要仔細測試站內搜索功能是否好用，比如搜索「LV」，是否搜索結果中顯示了全部的LV商品，如果同時也顯示了Calvin等等的商品，你就要盡快優化了。除此之外，通過分析站內搜索數據，觀察關鍵詞搜索榜單，也將有助於你對用戶心理有明確的把握，從而完成對網站結構、促銷活動、以及商品等內容的優化。第三，網站導航網站導航主要面向的用戶群是第二類盲目閑逛型。這類用戶一般來說沒有太明確的購物意向，最多有個大概方向，比如想買個背包或者靴子。這類用戶的瀏覽軌跡一般是這樣的：逛逛網站上的促銷活動，看是否有中意的商品，如果有，下單，如果沒有，則會轉向網站導航，進入各個感興趣的分類頻道頁面（比如箱包頻道），耐心瀏覽。通過對同事、朋友和家人的觀察，我發現女性的購物耐心是無與倫比的，不僅僅體現在商場中，網購時也是一樣的。通過觀察網站的歷史數據，可以發現用戶最關注的商品分類哪些，這些就是需要重點加強的。通過分析網站流量數據和商品銷售數據，我們能夠知道本來或許沒有察覺到的商品的一些特別屬性。具體的做法是，把商品按照兩個維度——商品被關注量（通過網站分析工具就能輕松獲得）和商品的銷售轉化情況（即銷量和關注量的比值，通過電子商務後台和網站分析工具能算出）進行細分。簡單的計算之後，我們就可以得到一個下面的圖：
對於右上象限——高銷售轉化和高關注度的商品，當然，保持現狀即可，甚至適當給它們來點兒促銷，以進一步刺激銷售。對於右下象限——關注度不足，但是銷售轉化卻好的商品，顯然是一些潛在的盈利增長點。有了這個情況，你可以立即著手做兩件事情：1.立即研究它們為什麼能有如此好的轉化，是不是因為一些沒有關注到的因素起到了作用——大家都知道這種情況是經常發生的；2.立即給這些低關注度的商品更多的曝光機會，使他們能夠升高關注度，進入明星產品（右上象限）之列。對於左上象限——關注度高但銷售轉化不佳的商品，顯然說明存在交易促成動力不足的問題，產品經理應該立即著手研究如何促成銷售的轉化——是購物車的問題，還是支付不方便，還是競爭對手的價格更具吸引力，還是促銷優惠不夠？等等。這個象限和前面那個象限（右下象限）一樣，都是能大有作為的地方。最後的這個左下角象限——是大家都不喜歡的，既沒有人關注，銷售情況也不理想。那麼，看看有沒有機會增加曝光，或者來點兒促銷？要麼，少進點兒貨吧。如果是撇脂型的商品，就讓它呆哪兒也無妨。說了用戶體驗、購物流程，以及商品優化，再說最後一項：促銷活動。在中國做電商，還是要倚賴促銷活動的刺激。所以，就要細心分析以往促銷活動的各項數據，如活動頁面瀏覽量、成單量、對整站的間接促進等，可以做一個詳細的對比分析表，相信數據，一定能反映出一個趨勢，告訴你什麼樣的活動最吸引人，效果最佳。得出結論，放手去做就好了。

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❺ 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

❻ 大數據分析應用領域有哪些

一、廣告行業

比方你最近想買一個商品，然後在網路、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切後台要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。

二、內容引薦

比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然後根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。

三、餐飲行業

快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然後主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但准備時間相對長的食物。

四、教育范疇應用

網路大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，網路高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查找風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的“活數據”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。

五、醫療范疇

智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國“智慧醫療”的典範。

❼ 產品經理必會的10種數據分析方法

產品經理必會的10種數據分析方法
隨著人口和流量紅利的下降，互聯網行業必然會朝著精益化運營的方向發展。數據分析在很多互聯網人的工作中越發顯得重要，而對於產品經理來說，更是如此。
本文將為產品經理介紹數據分析的基本思路，並基於此，衍生出 2 個常見方法和 7 個應用手段，希望在數據分析的實際應用中能給大家帶來幫助。
一、數據分析的基本思路數據分析應該以業務場景為起始思考點，以業務決策作為終點。
基本思路為 5 步，首先要挖掘業務含義、制定分析計劃、從分析計劃中拆分出需要的數據、再根據數據分析的手段提煉業務洞察，最終產出商業決策。
接下來我們用一個案例來具體說明這 5 步思路：某國內 P2P 借貸類網站，市場部在網路和 hao123 上都有持續的廣告投放，吸引網頁端流量；最近內部同事建議嘗試投放 Google 的 SEM；另外，也需要評估是否加入金山網路聯盟進行深度廣告投放。在這種多渠道的投放場景下，產品經理該如何進行深度決策？1. 挖掘業務含義
首先要了解市場部想優化什麼，並以此為核心的 KPI 去衡量。渠道效果的評估，最重要的是業務轉化：對 P2P 類網站來說，是否『發起借貸』遠遠比『用戶數量』重要。
所以無論是 Google 還是金山渠道，都要根據用戶群體的不同，優化相應用戶的落地頁，提升轉化。
2. 制定分析計劃
以『發起借貸』為核心轉化點，分配一定的預算進行流量測試，觀察對比注冊數量及 ROI 效果，可以持續觀察這部分用戶的後續價值。
3. 拆分查詢數據
根據各個渠道追蹤流量、落地頁停留時間、落地頁跳出率、網站訪問深度以及訂單類型數據，進行用戶分群。
4.提煉業務洞察
在不同渠道進行投放時，要根據 KPI 的變化，推測業務含義。比如谷歌渠道的效果不好，可能因為谷歌大部分的流量在海外，可能會造成轉化率低。而金山網路聯盟有很多展示位置，要持續監測不同位置的效果，做出最後判斷。
5.產出商業決策
最後根據數據洞察，指導渠道的投放決策制。比如停止谷歌渠道的投放，繼續跟進金山網路聯盟進行評估，而落地頁要根據數據指標持續地進行優化。
二、常見的數據分析方法（一）內外因素分解法內外因素分解法是把問題拆成四部分，包括內部因素、外部因素、可控和不可控，然後再一步步解決每一個問題。
社交招聘類網站，一般分為求職者端和企業端，向企業端收費方式之一是購買職位的廣告位。業務端人員發現『發布職位』數量在過去的 6 個月里有緩慢下降的趨勢。
對於這類某一數據下降的問題，從產品經理的角度來說，可以如何拆解？
根據內外因素分解法分析如下：
1.內部可控因素
產品近期上線更新、市場投放渠道變化、產品粘性、新老用戶留存問題、核心目標的轉化；
2.外部可控因素
市場競爭對手近期行為、用戶使用習慣的變化、招聘需求隨時間的變化；
3.內部不可控因素
產品策略（移動端/PC端）、公司整體戰略、公司客戶群定位（比如只做醫療行業招聘）；
4.外部不可控因素
互聯網招聘行業趨勢、整體經濟形勢、季節性變化；
（二）DOSSDOSS 是從一個具體問題拆分到整體影響，從單一的解決方案找到一個規模化解決方案的方式。
某在線教育平台，提供免費課程視頻，同時售賣付費會員，為付費會員提供更多高階課程內容。如果我想將一套計算機技術的付費課程，推送給一群持續在看 C++ 免費課程的用戶，產品經理應該如何輔助分析？按 DOSS 的思路分解如下：
1.具體問題
預測是否有可能幫助某一群組客戶購買課程。
2.整體
首先根據這類人群的免費課程的使用情況進行數據分析，之後進行延伸，比如對整體的影響，除了計算機類，對其他類型的課程都進行關注。
3.單一回答
針對該群用戶進行建模，監控該模型對於最終轉化的影響。
4.規模化
之後推出規模化的解決方案，對符合某種行為軌跡和特徵的行為進行建模，將課程推薦模型加入到產品設計中。
三、數據分析的應用手段根據基本分析思路，常見的有 7 種數據分析的手段。（一）畫像分群畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶，進行特定的優化和分析。
比如在考慮注冊轉化率的時候，需要區分移動端和 Web 端，以及美國用戶和中國用戶等不同場景。這樣可以在渠道策略和運營策略上，有針對性地進行優化。（二）趨勢維度
建立趨勢圖表可以迅速了解市場， 用戶或產品特徵的基本表現，便於進行迅速迭代；還可以把指標根據不同維度進行切分，定位優化點，有助於決策的實時性；（三）漏斗洞察通過漏斗分析可以從先到後的順序還原某一用戶的路徑，分析每一個轉化節點的轉化數據；
所有互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。
關注注冊流程的每一個步驟，可以有效定位高損耗節點。
（四）行為軌跡
行為軌跡是進行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數據，無法全面理解用戶如何使用你的產品。了解用戶的行為軌跡，有助於運營團隊關注具體的用戶體驗，發現具體問題，根據用戶使用習慣設計產品，投放內容；（五）留存分析留存是了解行為或行為組與回訪之間的關聯，留存老用戶的成本要遠遠低於獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標之一；
除了需要關注整體用戶的留存情況之外，市場團隊可以關注各個渠道獲取用戶的留存度，或各類內容吸引來的注冊用戶回訪率，產品團隊關注每一個新功能對於用戶的回訪的影響等。（六）A/B 測試A/B 測試是對比不同產品設計/演算法對結果的影響。
產品在上線過程中經常會使用 A/B 測試來測試產品效果，市場可以通過 A/B 測試來完成不同創意的測試。
要進行 A/B 測試有兩個必備因素：
1.有足夠的時間進行測試；
2.數據量和數據密度較高；
因為當產品流量不夠大的時候，做 A/B 測試得到統計結果是很難的。而像 LinkedIn 這樣體量的公司，每天可以同時進行上千個 A/B 測試。所以 A/B 測試往往公司數據規模較大時使用會更加精準，更快得到統計的結果。
（七）優化建模當一個商業目標與多種行為、畫像等信息有關聯性時，我們通常會使用數據挖掘的手段進行建模，預測該商業結果的產生；
例如：作為一家 SaaS 企業，當我們需要預測判斷客戶的付費意願時，可以通過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據建立付費溫度模型。用更科學的方式進行一些組合和權重，得知用戶滿足哪些行為之後，付費的可能性會更高。
以上這幾種數據分析的方法論，僅僅掌握單純的理論是不行的。產品經理們需要將這些方法論應用到日常的數據分析工作中，融會貫通。同時學會使用優秀的數據分析工具，可以事半功倍，更好的利用數據，實現整體增長。

❽ 數據分析在企業中的應用有哪些

1、管理工作簡單化

復雜的運營管理過程用科學思維分析，聚焦數據的主要矛盾點，配以簡潔的數據呈現，且盡可能地簡化概念來解決，不僅加速了決策效率，也往往還會收到柳暗花明的效果。一個簡要的匯總不亞於面面俱到陳列，一組KPI呈現也比數十頁的PPT效果要強很多。

2、優化運營管理流程

通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化;是訪問流量的變化還是轉換率的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

3、創造更大的價值效益

商業價值的創新來源於數據價值的有效轉換，價值可以通過數據呈閉宴現。生產中，當NPI導入量產後，每多久需對ERP系統損耗系數進行調整，哪些製程、哪些料號需要冊態清調整?需要通過對生產過程數據進行分析來決定。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數的關鍵才能提升直通率，降低物料成本的同時才能創造更大的收益。

4、拓展新業務新商機

數據分析可以避免思維的盲點。有人把數據分析過程是比喻成醫生把脈看病的過程。除了不僅要提州前供體檢數據，更得要提供疾病醫治與預防的方案。一份新備貨方案，一條新的流水線的布局，一個新的客戶導入或一個新業務模式的開發，均離不開數據預測、分析與推演。

❾ 如何利用各種數據分析的方法對業務流程進行優化

業務流程優化的步驟：

1、組建流程優化組織。業務流程優化工作是一項系統而復雜的工作，在決定進行流程優化前應該成立由企業高層、中層、業務骨幹、咨詢培仿顧問組成的流程優化小組，對流程優化工作進行分工，確定流程優化的實施計劃。咨詢顧問應對流程優化小組成員進行流程管理專業知識培訓，確保小組成員掌握流程梳理、流程分析、流程設計、流程圖繪制、流程說明文件編制和流程實施等專業知識和技能。

2、流程調研。流程優化小組應首先對企業現有業務流程進行系統的、全面的調研，分析現有流程存在的問題，確定流程優化後要達到的目標。一般的製造型企業的業務流程有數百個之多，這些流程分布在各個部門的內部、部門之間以及企業與客戶及供應商之間，同時，由於企業原有業務流程的不明確性，同一業務的執行者對流程的描述也存在著差別，這就使得對流程的梳理工作變得更為復雜。

3、流程梳理。對現有的業務流程進行調研後應進行流程梳理，流程梳理往往有著龐大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文檔，包括業務流程圖、流程說明文件等。流程梳理工作本身的價值在於對企業現有流程的全面理解以及實現業務操作的可視化和標准化，同時，應明確現有業務流程的運作效率和效果，找出這些流程存在的問題，從而為後續的流程優化工作奠定基礎。

4、流程分析。對現有流程進行梳理後應進行分析，清晰原有流程的關鍵節點和執行前返過程，找出原有流程的問題所在，並考查優化過程中可能涉及的部門。同時，應徵求流程涉及的各崗位員工意見，說明原流程有哪些弊端，新流程應如何設計使之具有可操作性。

5、設計新的流程。經過流程分析後，根據設定的目標以及流程優化的原則，改善原有流程或者重新設計新的流程，簡化或合並非增值流程，減少或剔除重復、不必要流程，構建新的流程模型。新流程模型構建後應與IT技術相結合，使軟硬體和企業的實際管理運營結合起來，並將新流程固化到公配悔纖司的IT系統中，如ERP或OA系統，使流程信息能通過IT技術及時匯總、處理、傳遞，這是業務流程優化過程中的一個很重要的環節。

6、評價新的流程。根據設定的目標與企業的現實條件，對優化設計後新流程進行評估，主要是針對新流程進行使用效率和最終效果的評估，即「雙效」評估。

7、流程實施與持續改進。業務流程經過「雙效」評估後，應該進行流程的運行實施，在實施業務流程的過程中，應進行總結完善、持續改進，也就是說，流程優化是一個動態循環過程，流程分析、流程設計、流程評價、流程實施、流程改進再進入下一次分析、設計、評價、實施、改進，也是一種動態的自我完善機制。