“數據分析的標準流程是啥？”“為啥感覺自己每天在取數，卻看不到問題”“為啥我提了建議，業務聽了不理不睬”今天系統解答下這些問題，數據分析想發揮作用，有5個常見運作流程，大家要牢記在心，如果你是部門領導/資深同事，記得轉發給自己小伙伴，讓他們一步步來，別著急。

一、認識現狀認識現狀，是最簡單的需求。數據分析流程就是：業務想了解現狀→統計數據指標+判斷標準→描述現狀。比如一個銷售主管，問：我的業績如何？

了解現狀：我的團隊業績如何？

統計指標：當月當月銷售收入

判斷標準：當月考核標準

描述現狀：目前已達標，超額20%

滿足這種需求，直接根據：統計時間+統計指標，計算數據即可。要注意的是，孤零零給個指標可能不說明問題，指標+標準才說明問題，要附帶上諸如KPI/歷史趨勢/同業情況作為標準

二、原因分析典型的問題，比如業務問：“為什么我的業績沒達標？”注意，此時業務有假設和沒假設，處理流程不一樣:有假設時：量化業務方假設→ 驗證假設→ 輸出結論沒有假設時：先做拆解→找到問題最大的點→提出假設→驗證假設

分析假設是非常重要的！沒有假設，盲目按渠道/按用戶/按商品拆解收入等指標，只會讓自己越看越亂。提出假設，更容易驗證真偽，而且更容易提建議，比如：

假設：銷售人員不熟悉新產品 → 建議：培訓銷售人員

假設：新產品本身品質不行 →建議：先用其他產品頂替，改進改版

假設：新產品品質OK，價格太貴 →建議：開展優惠，測試價格彈性

三、優化表現典型的問題，比如“我要怎么做，才能讓業績沖第一”。此時，需要先找到問題點，才能提出優化建議：清晰現狀→找到問題點→提出假設→驗證假設→針對已驗證關鍵假設找辦法→測試辦法。

此時分析流程特別長，卻是唯一辦法。缺少問題定位+標桿分析，只靠幾個數字式無法計算出業務可行的建議的，很多數據分析師就是吃這個虧。四、預測走勢典型的問題，比如公司有一個業績排名獎：全國每月同比增長排名前5的團隊，可以拿一筆獎金。現在已經20號了，銷售主管很想知道自己有沒有機會拿獎。

如果不考慮業務動作，那么可以直接用趨勢外推，分析流程就很短：業務想知道預測結果 → 觀察過往趨勢→按過往趨勢擬合函數→直接外推結果。

如果業務想考慮自己的動作，比如“我追加投入會怎樣”，這時流程就復雜了，業務想知道預測結果 → 觀察過往趨勢→建立模型，量化投入影響→代入參數，預測結果。

預測本身有好幾種方法：1、簡單用前20天趨勢，模擬未來10天走勢（趨勢外推）2、根據去年同期的走勢，模擬未來10天走勢（周期性分析）3、根據手頭尚在跟進的客戶*預計轉化率，預計結果（業務模型）4、根據銷售人數、銷售費用等數據建模，再預測結果（算法模型）是否考慮業務投入，是關鍵問題。如果考慮業務投入，那么只能用3,4，且需要業務先提供：他到底要投入多少人，多少錢。五、主動解讀數據除了被動等待業務提問，數據分析師還可以主動解讀數據，發現問題。但是要注意！春江水暖鴨先知，很有可能：1.你從數據看到的問題，業務早知道了2.你只看到表象的同比環比，沒看到關鍵3.你只看到了近期問題，沒有看長時間歷史趨勢所以，不要一看到1%的波動，就激動的亂發通報，抓關鍵問題（如下圖）。

比如：從異動出發，異常波動→業務溝通→問題確認→深入分析/問題結束。這種一般是數據分析師發現了指標異動，之后向業務確認。如果異動是業務主動發起/已經采取措施應對，那就不再糾結，如果是意外情況，就再深入分析，直到落實問題原因。比如：從標桿出發，尋找標桿→業務溝通→可復制性確認/問題結束。這種一般是數據上，發現某個產品/某個地區/某個渠道表現特別好，此時數據可以向業務主動確認“是不是一個機會點”“值不值得推廣”。如果業務早就知道了，那就結束。如果業務感興趣，就深入分析標桿可復制性，推動標桿推廣。比如：從部門聯動角度：關聯情況分析→信息共享→問題確認→深入分析/問題結束。這種一般是做經營分析的時候，比如發現銷售走勢下滑，提醒供應注意積壓風險；比如發現營銷花錢很猛，關注現金流；比如發現業務計劃大活動，提醒客服/售后準備。先共享信息，再看相關部門是否有應對，如果沒有應對再深入分析。