1.2 为什么要进行数据分析

在做一件事情之前，我们首先需要弄清楚为什么要去做，或者做了这件事以后将产生什么好的效果，这样我们才能更好地坚持下去。

啤酒和尿布的话题读者应该都听说过吧？如果没有进行数据分析，相信人们是怎么也发现不了买尿布的人一般也会顺带去买啤酒，现在各大电商网站都会卖各种套餐，套餐搭配会大大提高客单价，从而提高公司盈利，这些套餐的搭配都是基于历史用户购买数据得出来的。如果没有进行数据分析，可能相关人员都不知道该怎么去搭配，或许更不知道可以把东西搭配销售。

谷歌曾经推出一款“谷歌流感预测”产品，这款产品能够很好地预测一些传染疾病的发生。这款产品预测的原理就是，某一段时间内某些关键词的检索量会异常高。谷歌的相关工作人员通过分析这些检索量高的关键词发现，这些关键词，比如咳嗽、头痛、发烧都是一些感冒/流感症状，当有大规模人去搜索这些关键词时，说明这个感冒非一般性感冒，极有可能是一场传染性的流感，这个时候就可以及时采取一些措施来预防流感的扩散。

虽然“谷歌流感预测”产品最终以失败告终，但是这款产品的整体思路是值得借鉴的。感兴趣的读者可以上网查一下关于这款产品的相关信息。

数据分析可以把隐藏在大量数据背后的信息提炼出来，总结出数据的内在规律，代替了以前那种拍脑袋、靠经验的做法，现在受到越来越多的企业的重视。在企业的日常经营分析中，数据分析有三大作用，即现状分析、原因分析、预测分析。

1.2.1 现状分析

现状分析可以告诉分析人员企业的业务在过去发生了什么，具体体现在以下两个方面。

第一，告诉分析人员企业现阶段的整体经营状况，通过各个关键指标的表现情况来衡量企业的经营状况，从而掌握企业目前的发展趋势。

第二，告诉分析人员企业各项业务的构成，通常企业的业务并不是单一的，而是由很多分支业务构成的，通过现状分析可以让分析人员了解企业各项分支业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常报表来实现，如日报、周报、月报等形式。

比如下面是×××公司2020年1月1日的一份数据日报，这份数据日报展示了这一天全国以及全国各分区的订单数、下单用户数和人均订单数指标。除了包含当日数据，还包含环比和同比指标。通过这份数据日报，我们就可以知道当日的订单数是增加了还是减少了，具体是哪些分区增加或减少了。这就是现状分析的一个简单案例。

1.2.2 原因分析

原因分析可以告诉分析人员某一现状为什么会存在。

经过现状分析，分析人员对企业的经营情况有了基本了解，知道哪些指标呈上升趋势，哪些指标呈下降趋势，或者哪些业务做得好，哪些做得差。但是分析人员还不知道那些做得好的业务为什么会做得好，业务做得差的原因又是什么？找原因的过程就是原因分析。

原因分析的第一步一般是看转化漏斗，转化漏斗是指用户从进平台到最后下单所需要经历的各个转化过程。通过分析每个转化过程，就可以知道问题发生在哪个或者哪些过程中。

比如，下面这张图展示了一条广告从展示到用户点击、访问、咨询再到最后下单的过程，分析人员通过分析这些过程就可以找到最后订单数增加或减少的原因。

到这里结束了吗？还没有结束，通过转化漏斗我们只能知道某一过程有问题，但问题还不够明确，我们还需要继续进行细分，细分就是将整体分为各种维度。

比如我们发现订单数减少的原因是从展现到点击这个转化过程有问题，那么我们就可以看一下是PC渠道有问题还是移动渠道有问题，假设PC渠道有问题，那么我们还需要继续确认是PC渠道中的哪些渠道（平台）有问题，假设D渠道（平台）有问题，那么我们还需要确认到底是哪个样式有问题。

到这里结束了吗？还没有结束，我们还需要分析为什么这个渠道的这个样式会有问题，即影响点击率的因素有哪些。是广告排名比较靠后导致很多人看不到，还是投放地区和目标人群不匹配导致很多人没兴趣而不点击。到这里原因分析基本可以结束了。

1.2.3 预测分析

预测分析可以告诉分析人员未来可能发生什么。

在了解了企业经营状况以后，分析人员有时还需要对企业未来的发展趋势做出预测，为制定企业经营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。

预测分析一般是通过专题分析来完成的，通常在制订企业季度、年度计划时进行。

例如，通过上述的原因分析，我们就可以有针对性地实施一些策略。比如，通过原因分析，我们得知在台风来临之际面包的销量会大增，那么在下次台风来临之前我们就应该多准备一些面包，同时为获得更多的销量进行一系列准备。