1樓：派可資料
第一作用：用資料說話
商業分析最大作用之一，用資料量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有資料，就只能籠統的說：感覺賣的還好。
如果在交易系統對訂單id、商品名稱、商品原價、商品實際交易**、商品交易數量、參與優惠活動、付款使用者id進行了記錄。就能很準確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些使用者來購買，到底商品賣了多少件。
除了直接記錄，還能基於以上資料做二次加工，衍生出更多的有價值資訊。
第二作用：用資料判斷
商業分析最大作用之二，用資料替代感覺。所有的商業判斷都離不開標準。可很多時候，企業裡的標準是隨意、隨性、隨緣來定的，甚至辦事沒有標準，大家憑感覺做。
用未經分析檢驗的標準指導商業經營，往往是災難的起源。遇事拍腦袋，辦事拍胸脯，出事拍大腿，完事拍屁股的人引發的問題，我們都見得太多、太多、太多了。孫子兵法有云：
主不可以怒而興師，將不可以慍而攻戰。做好商業分析，是遏制自己的主觀衝動，迴歸理性的有效辦法。比如上述場景，其實對應了三大類判斷標準，我們可以用分析方法來檢驗這些判斷標準是否合理，是否有更好的標準可以用。
雖然很多時候，商業判斷本身不一定是理性客觀的產物，商業經營的成功也是激情、衝動、創意、甚至運氣的結果。但經過分析，至少可以給一個客觀的參考，這樣才能讓決策者在激情衝動之前，先有一個常識性的認知。畢竟置之死地而後生的人少，置之死地死像悽慘片甲無存的人多。
第三作用：用資料尋因
第四作用：用資料評估
這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規範報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。
這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、**商資質等方面，都可以類似評估。
第五作用：用資料**
這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如**銷售情況，對業務部、市場部、**鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著**鏈的**、售後的服務都會成倍的增加工作量。
銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。**銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業**不同於農業、社會學、經濟學**，商業環境本來就是瞬息萬變的。
導致**的根基更不牢靠，**前提經常變化。因此商業**更多是作為參照值，**效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。
2樓：匿名使用者
希臘有一個著名的谷堆悖論。「如果1粒穀子落地不能形成谷堆，2粒穀子落地不能形成谷堆，3粒穀子落地也不能形成谷堆，依此類推，無論多少粒穀子落地都不能形成谷堆。但是，事實並非如此。」
這個悖論說的，就是告訴我們量變產生質變，需要一個明顯的分割線。如果說，量是一個量化的資料，質是一個結論的話。那麼，資料分析做的，就是要分析量，從而引向「定性」、」定質"。
定量的瞭解歷史的規律（「質」），從而**未來。
關於瞭解歷史規律，常見的資料分析思路，如上圖，大概介紹四種。分組對比、趨勢分析、異常分析、排名分析；目的主要是三個：
1） 找到週期規律
2） 找到各個分類的特徵
3） 找到異常、極值
瞭解歷史，是為了更好的**未來。
找到了週期規律，我們就可以知道哪些波動是正常的不用驚慌，哪些是需要注意的。
瞭解了特徵，我們就可以總結一些相同分類的事務，可能也具備這一特徵；
瞭解了異常和極值，我們就可以深入分析，找到解決它的原因去規避，或者採取措施去發揚極值。
3樓：肥肥家的妞
隨著網際網路的專業化和國際化，資料分析作為**運營的基礎性工作已經顯得越發重要。特別是隨著網際網路的發展，資料成為衡量一個**的各項指標，有據可查的科學評估資料。靠傳統商業模式中所謂的品牌、人脈已經不在具有說服力。
一切以資料說話，成為當今或者未來網際網路發展的趨勢。但是資料分析人才的匱乏或者傳統商業模式的現代化轉換制約著資料分析的快速發展。現在的**資料監測系統已經提供了非常標準和精準的原始資料統計和分析。
**資料分析師，核心不是資料統計，而是分析。從基本的運營資料，比如訪問量**，使用者停留時間，頁面訪問數，等等各項指標的綜合分析得出一個科學的具有參考價值和執行力的分析報告，從而對**的運營進行科學的指導和參考。
優秀的個人站長一般都有非常不錯的資料分析能力，其實他們往往比一些專業的「資料分析」專業人才更有價值，更能為**運營提供更有參考價值的資訊和方案。
資料分析的作用有：1、對產品的運營狀況進行評估分析參考指導。2、對**的運營狀況進行評估分析參考指。3、對**廣告的評估分析參考指導。
資料分析可以細化到一個頁面，一個使用者；巨集觀到可以為**的未來發展及**的運營提供科學的資料參考和指導。
4樓：匿名使用者
學習資料分析可以增加個人的就業機會，因為隨著企業的數字化，資料分析工作在任何行業都需要，如電商/人力資源/財務/遊戲等。其中尤其是網際網路行業招聘需求最多。
為什麼要學習資料分析？
5樓：尊威天下網路
希臘有一個著名的谷堆悖論。「如果1粒穀子落地不能形成谷堆，2粒穀子落地不能形成谷堆，3粒穀子落地也不能形成谷堆，依此類推，無論多少粒穀子落地都不能形成谷堆。但是，事實並非如此。
」這個悖論說的，就是告訴我們量變產生質變，需要一個明顯
6樓：尊威天下網路
第一步：統計、資料、機器學習 關於數學知識，大學課堂會學過一部分，如果是數學科學類的專業會學得更精深。關於統計學知識，還是需要一定思維的鍛鍊的。
第二步：編** 如果希望擁有專業水準的話，從程式設計基礎到端到端的開發，
7樓：匿名使用者
學習資料分析可以增加個人的就業機會，因為隨著企業的數字化，資料分析工作在任何行業都需要，如電商/人力資源/財務/遊戲等。其中尤其是網際網路行業招聘需求最多。
8樓：互相幫助
答: 學習資料分析，是未來的發展趨勢
祝心想事成
開心快樂。
9樓：百越
現在就業形勢好啊！前景好啊！
現代商業中資料分析的作用都有哪些
10樓：西線大資料培訓
很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的資料分析能力，學會分析資料不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那資料分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個資料的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的資料中找出資料與資料之間的內在關係，是變數與變數之間的關係，還是變數與定量之間的關係，這個關係的尋找就需在藉助資料分析的作用。有了資料分析，可以將資料之間的關係可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關係來闡述資料之間的關係;通過資料分析工具來找到資料之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出資料之間到底有何聯絡，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的資料，因為這種種困難將會大大阻礙工作程序，同時也會造成工作處理程序上的混亂。而通過資料分析讓資料變得視覺化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加準確
當資料量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了資料分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明瞭清晰，可以有效地確保分析結果的準確無誤。
現今各行各業一般都自帶資料分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助資料分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。
11樓：匿名使用者
希臘有一個著名的谷堆悖論。「如果1粒穀子落地不能形成谷堆，2粒穀子落地不能形成谷堆，3粒穀子落地也不能形成谷堆，依此類推，無論多少粒穀子落地都不能形成谷堆。但是，事實並非如此。」
這個悖論說的，就是告訴我們量變產生質變，需要一個明顯的分割線。如果說，量是一個量化的資料，質是一個結論的話。那麼，資料分析做的，就是要分析量，從而引向「定性」、」定質"。
定量的瞭解歷史的規律（「質」），從而**未來。
關於瞭解歷史規律，常見的資料分析思路，如上圖，大概介紹四種。分組對比、趨勢分析、異常分析、排名分析；目的主要是三個：
1） 找到週期規律
2） 找到各個分類的特徵
3） 找到異常、極值
瞭解歷史，是為了更好的**未來。
找到了週期規律，我們就可以知道哪些波動是正常的不用驚慌，哪些是需要注意的。
瞭解了特徵，我們就可以總結一些相同分類的事務，可能也具備這一特徵；
瞭解了異常和極值，我們就可以深入分析，找到解決它的原因去規避，或者採取措施去發揚極值。
百貨商場資料分析用書，商業大資料分析有什麼價值？
目前沒有專用的書來分析百貨商場資料分析，但在平時工作中多數運用日本的百貨管理模式，因為日本的百貨的確更成熟一點。在服務上強大的不是一點點。在中國上海有臺灣，香港，新加坡等眾多百貨公司。在經營上引用的日常資料是每日業績銷售，客數，件數。還有就是和你型別相差不多的同型別百貨。百貨的經營不是個體決定的，是...
為什麼要學商業模式
笑笑來著 商業模式，又稱盈利模式，也叫賺錢的方法。經營管理企業，當然要懂得盈利的模式 商業模式 一個好的商業模式至少要包含以下10個基本元素中的前7個。1 價值定位 創業公司所要填補的需求是什麼或者說要解決什麼樣的問題？價值定位必須清楚地定義目標客戶 客戶的問題和痛點 獨特的解決方案以及從客戶的角度...
資料分析師的介紹，大資料分析師 應該要學什麼知識？
資料分析師 datician 指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集 整理 分析，並依據資料做出行業研究 評估和 的專業人員。大資料分析師 應該要學什麼知識？大資料分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，資料探勘或者資料分析方向性選擇，資料分析業務應用。1 統計概...