數據分析是一項十分重要的工作，它可以幫助我們更加全面、更加客觀地認識到我們自身的問題和所處環境的機會點，對於職場人來說，擁有較好的數據分析能力，能夠幫助自己在職場中越走越順。那麼，要怎麼提升數據分析能力呢？
結合產業架構進行分析
數據分析的前提需要先明確分析目的，大致由兩個部分組成，一是分析出原因，二是透過數據給出解決方案。這就需要我們懂業務的整體概況，清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，這樣才能使數據分析達到一定的效果，才有意義。
運用現成模型進行分析
在明確分析目的之後還會遇到一個問題，那就是數據量龐大，要從何處著手？要從哪些維度進行分析？要善於站在巨人的肩膀上，有些現成的數據分析模型一定要注意積累。常見的有：
1、RFM 分析：這是一種簡單實用的客戶分析方法，可以通過這個三個關鍵要素——最近一次消費時間（R）、最近一段時間內消費頻次（F）、最近一段時間內消費金額（M）對客戶進行觀察和分類，從而針對不同的特徵的客戶，進行相應的營銷策略。
2、轉化漏斗模型：可以分析多種業務場景下轉化和流失的情況，不僅能找出產品潛在問題的位置，還能定位每個環節流失用戶，進而定向營銷促轉化。
3、結構化拆解數據模型：該模型源自結構化思維金字塔原理，要把握兩個要點——相互獨立、無窮無盡。面對數據的時候，可以分析相關的模塊並拆解，研究不變的單一模塊。
數據分析工具的學習
工欲善其事，必先利其器，要提升數據分析能力必然離不開學習數據分析工具的使用。主要有以下數據分析工具值得學習：
1、Excel：入門級的工具，能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供相當友好的操作介面，十分容易上手，但處理的數據量較小。
2、SPSS：採用類似Excel表格的方式輸入與管理數據，數據接口較為通用，能方便地從其他資料庫中讀入數據，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。
3、Python：在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，Python有些非常強大的數據分析能力，工作中能夠大大地提高數據分析的效率。
隨著大數據信息化時代的到來，數據分析成了各個行業都繞不開的話題，所以數據分析能力的提升在工作中也就至關重要了，數據分析是一個持續訓練與積累的過程，大部分的模型與工具都要在使用中不斷的挖掘和鞏固。希望以上內容能對大家有所幫助。
結合產業架構進行分析
數據分析的前提需要先明確分析目的，大致由兩個部分組成，一是分析出原因，二是透過數據給出解決方案。這就需要我們懂業務的整體概況，清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，這樣才能使數據分析達到一定的效果，才有意義。
運用現成模型進行分析
在明確分析目的之後還會遇到一個問題，那就是數據量龐大，要從何處著手？要從哪些維度進行分析？要善於站在巨人的肩膀上，有些現成的數據分析模型一定要注意積累。常見的有：
1、RFM 分析：這是一種簡單實用的客戶分析方法，可以通過這個三個關鍵要素——最近一次消費時間（R）、最近一段時間內消費頻次（F）、最近一段時間內消費金額（M）對客戶進行觀察和分類，從而針對不同的特徵的客戶，進行相應的營銷策略。
2、轉化漏斗模型：可以分析多種業務場景下轉化和流失的情況，不僅能找出產品潛在問題的位置，還能定位每個環節流失用戶，進而定向營銷促轉化。
3、結構化拆解數據模型：該模型源自結構化思維金字塔原理，要把握兩個要點——相互獨立、無窮無盡。面對數據的時候，可以分析相關的模塊並拆解，研究不變的單一模塊。
數據分析工具的學習
工欲善其事，必先利其器，要提升數據分析能力必然離不開學習數據分析工具的使用。主要有以下數據分析工具值得學習：
1、Excel：入門級的工具，能夠滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供相當友好的操作介面，十分容易上手，但處理的數據量較小。
2、SPSS：採用類似Excel表格的方式輸入與管理數據，數據接口較為通用，能方便地從其他資料庫中讀入數據，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。
3、Python：在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，Python有些非常強大的數據分析能力，工作中能夠大大地提高數據分析的效率。
隨著大數據信息化時代的到來，數據分析成了各個行業都繞不開的話題，所以數據分析能力的提升在工作中也就至關重要了，數據分析是一個持續訓練與積累的過程，大部分的模型與工具都要在使用中不斷的挖掘和鞏固。希望以上內容能對大家有所幫助。
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