预约成功
在我接触到的很多客户，他们都会像我询问其他客户是怎样做数据分析的，很多企业参加行业交流，也是希望更多的了解分析应用场景，大家真的是对数据分析的方法感兴趣吗?更深一步的去看，是对其他公司的管理和工作方法感兴趣，当然，这一点如果不去深究，可能他本人也想不通。
上面解释了很多，得到了这样的一个结论：数据可以让我们更容易的以规范的方式进行判断和决策，也就是数据可以让决策更加规范。我为什么要花这么多时间来解释这样一个结论呢。
一、数据分析是规范的原因——希望企业少被忽悠。
如此解释数据分析，当然会显得很土，但确实是这样。很多企业会规划做数据分析的项目，会找一些做数据的公司进行交流，而乙方公司则必然会拿出大量的概念进行渲染，什么高效管理、预测风险、智能决策之类的，听起来牛逼哄哄，然而扒开表皮，实质要怎么解释呢。一个巴掌拍不响，很多企业的IT人员也乐于听到这些牛逼哄哄的概念，喜欢源于业务高于业务，要让领导耳目一新才好通过项目审批。
举个例子，有企业还没有理顺运营人员看用户数据的时候，思考哪些问题，进行怎样的决策，上来就要做用户画像做挖掘做聚类，可是人家明明就只看个地区然后分配给对应的销售。但是一旦用户画像做出来之后?根据什么样的用户属性进行怎样的判断与决策呢?这些价值都是无法落地的，所以，如果想通过用户画像为运营带来更先进的管理和决策水平，一定得从运营角度出发。
作为一个企业来讲，最好先清楚，做数据分析是为了谁而做，是为了什么样的决策而做。这些东西想清楚，项目做起来也不那么复杂，因为这个项目已经有章可循，没必要动不动就上来个大概念，花钱不说，能不能解决问题也不确定。以目前大部分的企业，以现在的信息化水平，还没到拼科技的地步。
二、数据分析是规范的原因——希望帮助企业规划数据分析体系
很多企业要做数据分析项目，但并不知道该如何规划，需求做的一塌糊涂，没有需求就开始项目的也不少见，全权委托乙方来进行需求规划，只能说是一种逃避和懒政，项目需求的事，如果只能选择一方，也是甲方，否则就是碰运气的事。70%都被使用，“项目做的很好，大家辛苦了”;30%被使用，“项目没白做还凑合”;10%被使用，“你们怎么做的项目啊，都没人用”。当然，需要补充一下的是，项目完成后的使用率高低，原因不只是需求做的好与差，还有很多因素，是否对业务进行了合理的培训和引导，项目易用性是否标准等，上面的例子只是表达需求不明很容易造成项目系统利用率不高的情况。
根据上面的结论，我们怎样来做数据分析，甚至是从什么地方开始做?
首先，可以观察企业哪一个群体的决策最不规范，出的问题最多，就可以从那个群体下手(真空环境下)。比如，我们发现商品经常断货或者积压，那么就从品类管理员下手。通过数据展示出来可能挤压的商品或者即将断货的商品。这个群体的问题解决后，再看其他群体，以人为本，逐个击破。核心理念就是：我先了解你是怎样决策的，再去为你开发你的数据模型。
最近和某个客户聊天，客户表示自己公司有很多存量数据，知道这些数据很有价值，但不知道这些数据如何变现。从本文的角度去看，暂不需要把“变现”想的过于复杂，我们如果通过数据实现了员工决策的标准化，就减少了在各个环节出现判断失误的概率，什么提高工作效率、降低采购成本、提升销售额之类的，都在这一系列对问题的准确判断之中，对于员工是如此，对于领导也是如此。这样，就实现了数据的变现。同样，即使你是提供对外的数据服务，当你所做的数据分析能够让客户实现决策的规范化，那么相信客户也会为此买单。
以上就是有关于数据分析是规范的原因的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
