任何的工具和方法论总是有自己的适用范围的，今天我们来科普下数据分析在我们的工作汇总到底有什么作用？数据分析意义是什么？数据分析的局限性又是什么？

一、用数据说话

数据可以量化现状，数据可以消除模糊，这是最首要的数据分析意义。比如销售货品这件看似简单的事，如果没有数据分析，就只能笼统地说：感觉卖得还好。而当有了数据，我们九可以在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确地知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多有价值的信息。

有了这些指标，作为一线销售，可以知道其他人怎么把销售业绩做高的，从而提高自己的业绩。作为管理者的店长、区域、业务部，就能全面掌握进销存指标，不至于沉溺于虚假的繁荣中，只顾着做整体业绩，忽视了库存、用户管理、队伍建设。

二、用数据判断

数据可以替代模糊的感觉。所有的商业判断都离不开标准，可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。

用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。而回归理性的有效办法，就可以用数据分析方法来检验这些判断标准是否合理，是否有更好的标准可以用，这也恰恰正是数据分析意义。

三、用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用。

比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。

因此单纯对着图表很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。

四、用数据评估

这也是数据分析意义之一。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等。

当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

五、用数据预测

比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。

以上，就是五大数据分析意义，如果你想深入学习数据分析，可以使用九数云数据分析工具进行数据的探索、判断、寻因、评估与预测。

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