1.2 一般都对哪些数据做分析
每一位数据分析师在成长的过程中都需要面临同样一个问题，那就是该如何以价值为导向，整理、分析并发掘出关键信息加以分析利用，从而提升企业资源管理效率。而这就需要数据分析师以各类数据为分析模型，结合实际案例和新技术应用，完成全面的数据化分析，推动企业资源管理转型升级。下面就为大家介绍数据分析师一般都需要对哪些数据进行分析。
1.2.1 人力资源数据
人力资源作为企业发展的基石，一直被广泛关注，而想要对人力资源数据有一个充分的了解，首先需要对人力资源数据的关键要素、类型进行分析。
1.关键要素
说到人力资源数据在数据分析中的作用，最关键的不是该数据相对性的“大”与“多”，而是人力资源数据的丰富性与连续性。有一些小企业可能只有几十人或者十几人，人力资源数据相对于几百人的大企业来说显得十分“小”。因此，一些数据分析师觉得这样的企业不需要进行人力资源数据分析，实则不然。人力资源数据的分析需要满足以下三点要素。
（1）要整体，不要抽样。不可采用抽样调查的模式，而应收集全体数据。
（2）要相关，不要因果。在分析数据时要注重数据的相关性，避免收集因果性的数据。例如，A有80%的可能会导致B，那么这两个数据就具有相关性。
（3）要效率，不要精确。数据分析师在进行数据分析时，更关注的是效率，而不是绝对精确。比如，平均年龄28.1岁与28.2岁并没有多大差别，这个时候就不需要追求绝对的精确，而应提高效率，减少对数据精确的执着，应用28.1与28.2都可以。
对于人力资源数据而言，数据分析师首先要考虑的是数据的丰富性、相关性、高效性，如此一来，才能够把握人力资源数据当中的各种关联要素。
2.人力资源数据类型
（1）事实性数据
事实性数据可分为三个层面：个人层面、群体层面、工作层面。个人层面的数据有员工学历、年龄、性别、工作经历等，这类数据在企业中被称为人事档案信息，这是最基本的人力资源数据信息；群体层面的数据包含哪些员工来自同一所学校、哪些员工来自同一个地区等；工作层面的数据包含员工的工作内容、工作时间、绩效完成情况等。
（2）动态性数据
这类数据属于变化的信息，具有动态性。例如，某个企业计划招聘50名员工，但企业收到的简历远远不止50份，这就使得最终面试的人数有可能达到100 人，这个过程中不断变化的招聘数据就属于动态性数据。
（3）整合性数据
这类数据是通过计算、分析、综合整理后得出的总结性数据，例如人均效益、人均工资等。
了解了人力资源数据的关键要素与类型以后，数据分析师就可以对人力资源数据进行概括以指导后续的数据分析工作。人力资源数据分析有以下三个方面。第一个：对基础信息数据进行分析，包括人员数量、人才结构、人力资源配比等，从这些基础信息中可以看出企业人力资源现状。第二个：对业务数据进行分析，包括员工招聘、薪酬激励、绩效考核等，此类信息可以反映出企业人力资源的活力。第三个：对效益数据进行分析，包括人工成本利润率、员工满意度等，这些信息能够反映出企业的人力资源质量。
1.2.2 财务数据
财务数据分为两类，一类是财务总账和财务报表。财务总账是指企业经营财务信息整体核算后得出的汇总账户信息，财务报表包括资产负债表、损益表、现金流量表。另一类是根据不同需求对上述数据进行分析得到的数据，比如企业的责任考核数据、财务管理数据、决策分析数据等。
对两大类财务数据的分析能够为企业提供决策上的保障，为企业投资者、经营者及其他想要了解企业的组织和个人提供依据。从财务数据分析的服务对象看，数据分析师进行财务数据分析主要有以下几个目的。如图1-5所示。
图1-5 进行财务数据分析的主要目的
1.为企业投资人提供财务分析
财务数据的分析能够帮助企业投资人了解企业的盈利状况、企业的支付能力及运营状况。只有这些数据良好，或者达到投资人的期望值，投资人才会继续加大投资，一些潜在的投资人也才会将资金投入到企业中。
2.为企业债权人提供财务分析
企业债权者指为企业提供贷款的银行、金融机构，以及购买企业股票的个人等。为债权人进行财务分析的目的与为投资人进行财务分析的不同，是为了使债权人看清对该企业的贷款能否及时收回，以及确认企业的收益状况与风险程度是否匹配。
3.为企业经营人提供财务分析
为企业经营人提供财务分析的作用是多方面的。对于企业所有人而言，通过财务分析，他们不仅能清楚知道盈利结果，还能清楚了解盈利的原因及过程，例如运营状况与效率分析、支付能力分析等。同时，企业经营人通过财务分析，能够对企业各个部门的工作效率进行考核，为管理决策提供依据。如图1-6所示的业务数据分析。
图1-6 业务数据分析
4.为其他主体提供财务分析
财务数据分析的其他主体指与企业经营有关的国家行政管理部门和监督部门。通过对企业的支付能力、盈利能力等进行评价，国家行政管理部门和监督部门能够全面评估企业的信用与财务状况，了解企业是否及时纳税、有无偷税漏税等。这些部门主要指工商、税务、审计等部门。
财务数据的分析不仅能够反映企业的现状，更能为企业未来的财务决策和财务预算指明方向，为企业预防财务危机提供必要信息。因此，财务数据的分析是企业进行价值评估的基础，也是揭示企业产值的途径。
1.2.3 营销数据
如今，几乎每一家企业都想打造自己的营销信息库，推动企业的发展。在这个过程中，企业管理层必须面对一个难题，那就是如何确保收集的营销信息有价值。要解决这个问题，数据分析师在对营销数据进行分析的时候必须从以下五步着手。
第一步，与企业进行沟通，了解基本信息，获取企业的真实需求。
第二步，依据行业特性，明确需要收集的销售数据维度。
第三步，对企业的数据进行广泛的搜集和细致的整理，构建相似企业群体。
第四步，以相似企业群体为基础，从价格、渠道等多个方面对数据进行挖掘，形成分析结论和总结性图表。
第五步，依据数据分析得到的结论与问题，形成可优化的数据分析报告。
完成以上五步的过程并不轻松，很多时候数据分析师还需要借助数据分析模型。下面就为大家介绍营销数据分析中最常见的三种模型。
1.差异性分析
差异性分析的核心是将性质相似的数据归到一类，将性质不相似的数据分开。
图1-7中2014年、2015年、2016年的每月产品销售收入属于性质相似的数据，销售月度成交量属于性质相似的数据，所以对这两组数据先分开、再对比分析。
差异化分析的目的在于通过数据的图像化呈现，找到变化的差异点，追根溯源，提出建设性意见。
2.特征性分析
首先要根据需要将数据按照某种特征分成不同组数，并按一定顺序将数据排列，以便在浏览数据时发现一些特征趋势，以图1-8、1-9为例。
图1-7 差异化分析图
图1-8 2016年四个行业的同一产品成交购买次数
图1-9 2016年四个行业的同一产品购买次数散点分布图
从上图中，我们可以判断出行业对同一产品的销售量有影响。做出这种判断的依据为四个行业的同一产品购买次数的均值并不相等。假如它们的均值相等，就意味着“行业”这个因素对产品销售是没有影响的；假如均值不全相等，则意味着“行业”对产品销售是有影响的，这里面，行业属性成了要分析的因素。
同时，我们还可以得出一个结论：即使是同一个行业，对同一产品在不同时间下购买的次数也不同。做出这种判断的依据为散点分布图中四个行业的购买次数点并不相同。
当然，仅从图1-8与1-9的数据上观察来证明不同行业对同一产品的销售有影响是不具备普遍性的，因为这有可能是由于数据的随机性造成的，也有可能是由于公司的自身背景造成的，这时我们需要以更加专业的统计学方法进行分析，例如前文讲到的方差。这里由于篇幅有限，就不过多展开讨论。
3.回归分析
在市场营销的过程中，销售额是一个因变量，而产品价格、设计成本、推广费用、政策变化等都属于自变量，因此我们可以在一定的数据积累以后进行回归分析，确定哪些因素属于影响销售额的关键因素，哪些属于非关键因素，进而采取相应的行动解决实际问题。
回归分析虽然运用十分广泛，但是同样也对数据分析师提出了非常高的要求，需要数据分析师具有出色的统计学分析建模能力，能够对未来市场销售给出较为合理的预判。
通过上面的分享，相信大家也发现了一个有趣的规律，那就是这三种数据分析的模型属于层层递进的关系。差异性分析是最低层次的数据分析，基于对营销数据的筛选排序，分组形成图表，直观判断数据的变化趋势与差异点；特征性分析虽然有一定的要求，需要数据分析人员具备统计学基础，但并未要求达到专业级的程度，而分析得出的结果基本能够满足企业发展的需求；而最后一种推断性分析则需要专业人士（统计学或者概率学专业的人）来完成。
1.2.4 仓储数据
仓储数据实际上指的是在库存管理过程中出现的各类数据，例如库存数量、库存材料种类、库存金额等。通过对库存的分析，实现库存的合理配置，能够在保证正常材料供应的同时，减少库存量。因此，这些数据的合理化运用对于提高企业的管理水平、降低企业的经营成本具有重要作用。
现在，数据分析师对于仓储数据的分析都是通过ERP（覆盖客户、项目、库存、采购、供应等工作，通过对企业资源的优化达到资源利用最大化）来完成的。其益处主要有以下三点。
1.帮助企业及时处理滞留物
企业仓库的管理过程中常常出现这样的问题：由于产品更新换代，某些原材料被遗忘在角落里，一年甚至好几年都没人发现，直到盘点库存的时候，人们才发现这些原材料，但为时已晚，原材料不是过期不能使用了，就是市场价值下跌了。
而在ERP系统中，我们可以随时查询一个月、一个季度、一年内库存没有变化的原材料。假如采用了批号管理，我们还可以查询采购期超过一年或者半年还未使用的原材料，帮助企业及时发现并处理这些滞留物，减少损失。
2.提高库存使用率
在分析库存原材料的时候，如果仅仅从数量上分析，并不能较为全面地反映库存成本。这是因为不同的原材料价格也不同，库存价值也是不同的。所以，想要提高库存的使用率，就必须学会分析原材料的价值情况。
在ERP系统中，分析原材料的价值情况变得极为简单。结账时，数据分析师会马上从ERP系统中调出当月的原材料报表。根据这份报表，企业管理者能清楚知道哪些原材料的库存价值较高，在后续采购决策和库存管理中，就可以对这些价值较高的原材料进行特殊管理，提高库存的使用率。
3.降低库存成本
在一些企业中，淡旺季的区分比较明显。比如，某一家企业的旺季为8月到11月，其余的时间为淡季。在ERP系统出现以前，大多数企业都是根据销售单价进行确定的，单价高，说明处于旺季。单价低，说明处于淡季。这就导致了每次到达旺季时，资金便出现短缺的情况。
而ERP系统能够分析前几年的库存资金情况，推算出库存资金占用较大的几个月份，预留好相关资金。同时，ERP系统能够根据往年的数据，推算出哪些原材料是历年来都需采购的，以提醒企业提早采购，从而降低采购成本。例如，等到旺季进行采购时，原材料的价格可能会在原来的基础上涨10%左右，而提前采购则能避免此类情况发生。