1、數據分析的意義

　　從互聯網上的詞云分析中可以看到，“數據分析”這個詞匯的熱度很高，然而數據分析到底是什么？從行業的角度看， 數據分析是基于某種行業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價值信息的一個過程。再通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索和分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，為商業目的提供決策參考。

　　2、數據分析的把握方向

　　而從本質上看，數據分析主要從三方面進行把握：

　　1）目標，數據分析的關鍵在于設立目標，專業上叫做“有針對性”；

　　2）方法，數據分析的方法包括統計分析和數據挖掘兩種；

　　3）結果，數據分析最終要得出分析的結果，結果對目標解釋的強弱，結果的應用效果如何。

　　3、數據分析的步驟

　　有了對數據的把握后，那數據的處理過程就很好理解了，主要包括：明確分析的目的和內容、數據收集 、數據處理、數據分析、數據展現和報告撰寫等六個步驟。

　　4、數據分析的工具

　　有了整體框架的把握后，要分析數據就需要專業的數據分析工具了，而專業的數據分析工具不僅僅要提供日常作為公司KPI考核的一些數據，更要提供公司橫縱向多維度的數據，每個數據之間的聯系。我們需要找出它每一個屬性，這個屬性的實體代表什么？后面的屬性是什么？如果數據就放在硬盤里面，那數據也僅僅是數據，沒有對數據屬性的理解洞察和對算法能力的了解 ，那它上升不到Information的階段。

　　5、數據分析的多維度

　　公司日常主要關注的數據作為用公司KPI考核已成主流，例如：新增、留存、激活、渠道、GMV等。但這是否意味著其他數據都沒必要看了呢？

　　如果一個企業老板這樣要求團隊運營和看自己的數據，那你能想象這個運營團隊是怎樣使用他的數據，不會研究的很深！其實數據之間都是有關聯性的，每一個維度的數據并不能很客觀的探索出業務問題的最本質原因。選取主要的幾個數據可以作為KPI考核，其他的數據應該重點作為KPI的分析數據。

　　除了新增、留存、激活、渠道、GMV，我們還要看漏斗分析、用戶群、渠道質量、訪問序列、熱點圖等一切可以降低成本的數據。

　　諧云推出的漏斗分析、用戶群、渠道質量評估、訪問序列、熱點圖等就是要填補企業對多維數據監控的缺失。與此同時諧云將繼續優化，除了功能的增加，以及保障數據的安全外，在產品功能展現上也將更加直觀明了。真正做到為企業細無巨細的提供不同的優化思路。而諧云的一切功能點都是從業分析的本質多維度出發的，沒有多余的數據，也沒有缺失的數據。

　　企業對于數據的駕馭，從最基本的獲取到整合、治理、探索、分析、行動，這種全能力的建立已經比以往任何時候更為重要。畢竟人口紅利已經過去，精細化運營，用數據作為決策才是專業之選。