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麟威顧問與很多企業的管理團隊交流中，偶爾會聽到一些管理人員說：“我們管理得還比較細，你看我們有好多數據，也很全面”。但再問到目前是否存在什么問題，后面管理的主要方向是什么時就往往回答得不是很清晰了。這其實就是沒有運用好所收集到的數據，也可能不知道怎么用好數據。也能做出很多好看的數據圖表，但還是不知道該怎么分析。這樣的現象在很多企業中都存在。有數據，但仍舊不知道該怎么分析。那么有了數據，還需要做些什么，才能做好數據分析呢？

01 了解數據

一般收集到的數據分為三種類型：事物數據、計劃數據、外來數據。

事物數據：一般來說，事物數據可以理解為對事物進行描述、記錄和量化的數據。這些數據可以是數字、文字、圖像、音頻等多種形式，用于表示事物的屬性、狀態數量、位置等，在操作層面的數據，如產出、不良、出入庫等數據。事物數據是一種描述和量化事物的工具，通過分析和利用這些數據，人們可以更好地了解事物的情況。

計劃數據：即整理、清洗后的數據，檢查數據是否存在缺失值或異常值、刪除重復數據、處理非法或不一致的值、轉換數據格式、數據規范化等供進一步的數據分析。它能夠提高數據的準確性、一致性和可理解性，為后續的數據分析和建模提供可靠的依據。

外來數據：通常指的是從外部源獲取的數據，這些數據可能來自不同的源頭，如電商平臺，銷售終端，行業分析等。參考第三方行業的研究數據，來做預測和判斷等。

02 建立數據

收集數據以前，需要預設好相應的格式，或者構建數據“表述的維度”，例如建立人事檔案，就要預設好需要收集姓名、出生日期、籍貫、學歷、專業、婚姻狀態等維度，從而形成人員畫像。

相對應的，收集其他信息也需要通過預設信息維度，從而能夠收集到全面、客觀的信息來反映真相，有助于后續的分析。

02 運用數據及分析

在做任何數據分析之前，首先要想清楚我們想通過分析數據呈現或解決什么問題。

數據分析主要有以下幾種類型： 描述性分析、預測性分析、建議性分析。

描述性分析：回答“發生了什么事？”的問題。描述性數據分析，就是需要說清楚：發生了什么事情。也就是說，你拿到手上需要分析的數據，本身所表現出了什么特征。

預測性分析：回答“未來可能發生什么”的問題。使用數據來預測未來的趨勢和事件。它使用歷史數據來預測有助于推動戰略決策的潛在情景。

建議性分析：回答“我們下一步應該做什么？”的問題。

描述性分析就如“望聞問切”，預測性分析是預判病情的走向，而建議性分析則是開藥方。描述性分析著眼“已經發生的”，預測性分析著眼“可能發生的”，建議性分析則是回答“怎么辦”的問題。

數據運用的核心，是把數據變成有價值信息的過程，從簡單的統計報表和數據探索，知道數據指標和關鍵因素是什么，到具體原因的分析，知道數據背后的原因是為什么，再到預警、預測和優化的分析，知道下一步應該怎么辦，從而能夠主動做出更加科學的決策。