数据分析职场技巧,数据分析工作怎么做

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析职场技巧的问题，于是小编就整理了1个相关介绍数据分析职场技巧的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何能够在公司中真正的用好数据分析？

如何能够在公司中真正的用好数据分析？

1、随着信息技术的高速发展，数据分析为企业决策提供了有力的支撑。

众所周知，随着信息技术的高速发展，数据分析的技术条件不断成熟，各类软件的开发和使用已经不再是价格高昂、可望而不可及了。特别是通过数据库、数据软件的使用，已经可以极大的方便各类情况的统计、汇总、分析、运用，节约了领导分析情况的时间，提升了领导做出科学决策的全面性、实时性、针对性和有效性，已经成为信息时代的一个重要工具。从企业文化的角度来说，应该通过各种宣传、培训等方式，在企业内部大力营造学习信息技术、运用信息技术的良好氛围。

2、数据分析掌握在人的手中，首先要搞定人这个关键。

做好数据分析，首先要做好人的工作。因为数据分析相较于传统的分析方式虽然有许多的优点，但对于一些年龄较大或者运用传统方法熟练的领导来说，需要他们放下已经得心应手的方法，重新学习新的信息技术知识，对他们的思想和学习能力是一个考验。同时，各类数据的统计、汇总、分析均依赖于最基础的数据来源，对于每个终端数据的提供和录入人员来说，既可能大幅增加了他们的工作量，也可能会影响他们与上级沟通、交流的话语权，是否能够获得他们的支持是数据分析可否真正发挥作用的关键点。从企业文化的角度来说，应通过典型树立、问题剖析、成果分享等方式，不断地提升大家对信息数据的认识程度，强化大家积极学习、主动运用、沟通协作的意识。

3、数据分析只有更好地服务业务发展，才会有生命力。

做数据分析工作，最容易出现的一个问题是为分析而分析，为统计而统计，最终成为形而上学的数据，无法为生产经营和业务发展服务。从数据分析工作开始的第一天起，就必须强化全体人员数据分析应为生产经营和业务发展服务的意识。比如说成本控制，以往，许多企业的采购、物流、储存、生产、销售都依靠人工来处理，不仅速度慢，而且错误多。而通过大数据库建设，可以全过程的录入、比对、控制相关数据，实现信息数字化、数据实时化，通过将成本控制所涉及的从原料***购到产品生产、运输、储存、销售（部分可能包括回收、报废）等各环节有机结合起来，形成一个闭合的环，为成本控制提供可靠的数字化的依据。并以此为基础，通过数据分析不断优化，从而达到一个相对合理的平衡状态，最终实现有效控制成本的目的。

4、数据分析运用应小步快跑，持续为公司创造价值。

对数据分析运用来说，企业的日常生产经营都可以实施数据分析，但人的精力是有限的，数据分析这个团队的精力也是有限的。必须根据企业生产经营的总体规划，首先进行全面的摸排、梳理，确定企业目前最需要改善、通过数据分析可以实现改善的项目。在项目确定后，数据分析团队应进行充分的现场沟通了解与现状分析，再形成具体的方案，包括目前现状、准备***取的措施、需要公司支持的***、预期的时间及效果等内容，报公司领导批准后，再正式实施。在这个项目的数据分析运用取得成功之后，再进行第二个项目的实施。在取得一批项目的成功实施后，再组织专题讨论研究会，梳理成功的经验与存在的问题，以及公司目前可以实施数据分析、以改善工作的具体项目，提出可行性的建议，请与会成员集中研究，最终报公司领导批准后实施。

如此，数据分析通过一次次为企业解决问题、创造价值，不断强化大家对数据分析的正面评价与正向认知，在不断积累经验的基础上，培养人才，营造氛围，从而更好地融入业务工作、服务业务工作，推进生产经营。

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想要在公司中真正的运用好数据分析，必须满足分析的数据精准、分析的业务指标有效，通过数据分析能使企业产生深远的价值。

1. 数据精准

企业的业务系统繁多，各业务系统之间缺少了数据的统一管理，需要通过数据治理，先将数据形成统一标准的，[_a***_]数据的质量，之后再通过分析业务逻辑，找到数据源头，从数据源头把控数据质量，同时数据同步过程中要做好数据的清洗和合并，避免数据重复和垃圾数据的存在。只有保证了数据的准确性，数据分析才有意义。

2. 指标有效

数据分析应根据企业的实际业务场景来进行分析，通常不是为了分析而分析，分析的数据指标是为解决企业所面临的实际问题，希望可以通过这种深度分析解决问题，同时将企业的整体业务数据整合到一起，做到实时监控，遇到问题及时避免。

3. 价值影响

通常数据分析需要挖掘企业底层的黄金数据，探究业务疑点，***企业决策分析，数据分析一定要与业务紧密结合，不能浮于表面，只看业绩不看痛点。只有清楚数据分析的价值影响，落到实处，才能真正的用好数据分析。

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用好数据分析和提高数据分析的能力，简单说就是“理论+实践”

理论是进行分析的基础

1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；

2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；

3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。

实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的

1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；

2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；

3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；

到此，以上就是小编对于数据分析职场技巧的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析职场技巧的1点解答对大家有用。