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“数据分析是一场很长很长的旅程，沿途美丽而又孤独，尽管终点还没到，但不要错过沿途的美景，”--零一
搞了这么多年的电商数据分析，教过了许多学生，也写了5本书，印证了那句话：这几年搞过的数据比自己吃过的米还要多。 但是有一件事情，一直没有人说清楚明白，这件事情就是：商务数据分析究竟是什么？ 高校都开设了《商务数据分析》这门课，甚至还开设了《商务数据分析》专业，专业的老师们都在教什么呢？
而这两种人，第一种人不具备可复制性，天赋这东西在基因密码里面。第二种人是可以公式化的，具备可复制性的。 公式： 战斗力=业务能力×数据分析方法论×数据分析工具×（1+工作经验） 说明： ①业务能力：这是要从数据中挖矿的核心技能，或者就说是识货辩货的能力，你想，如果你带着锄头去挖矿，然后挖到了一颗天价的蓝宝石，但你却认为这颗只是普通石头，随手把它扔了。 ②数据分析方法论：这是要从数据中挖矿的核心技能，假设现在石头下面就埋着一颗天价的蓝宝石，你要如何才能发现这颗宝石，并确保它的完好无损呢？这真的需要方法，不然就碰运气吧。 ③数据分析工具：这是①和②中的那把锄头，注意你是带着锄头去的，没有带其他东西，没有锄头就只能用手ok？而且你搬不走这块石头，后面有其他人在排队你不挖别人要挖。 我说到这里，大家也应该明白了，前三者缺一不可。而且三者是乘法关系，有一个为0，公式的左侧就会为0。 ④工作经验：工作经验是一个加权项，可以没有，但是有会更好，而且一样是乘法关系，更多的工作经验将成倍地增加数据分析的战斗力。 这个公式中，业务能力之所以排在最前头，是因为没有这个业务能力，那后面的就可以别干了。企业养人做数据分析的目是希望从数据中获取有价值的信息，而如何评判信息是否有价值是在于该信息是否对业务的发展起到了积极正面的作用。 我们将每个业务场景进行归类，可以分为以下10类数据分析的场景
①数据监控与诊断 帮助企业快速发现经营问题，早发现早治疗，最怕拖到无药可救了才暴露出问题。 整体数据监控的仪表盘是比不可少的。
下图是流量从7号的4.9K变化成8号17.8K的过程，通过过程找到问题的关键原因，毋庸置疑“手淘首页”是“罪魁祸首”。
②市场分析 帮助企业占领市场，掌握市场并预测市场行情，及时有效地调整市场或品牌战略。 了解市场结构，随势而动，最大几率获得经济收益。
③竞争分析 帮助企业打赢竞争战，掌握市场竞争情况以及产品与市场的差异，优化企业在竞争策略方面的决策。 下图是两个店铺的流量结构对比，优劣尽收眼底。
④货品分析 帮助企业提高产品销售额，针对产品的销售、渠道、时间、结构等维度对产品的销售情况进行分析，更好地优化产品营销策略。 下图是某个产品的详细数据分析。
下图是用于洞察产品SKU之间的关联情况
⑤客户分析 帮助企业盘活客户群体，让客户产生价值，避免客户流失，提高客户留存率。 下图的X轴单位是月，在现有的老客户中有80%以上是7个月内回购的，超过7个月流失率就会增大，通过图形观察老客户营销的最佳时间是前5个月。
⑥营销及广告分析 帮助企业降低营销及广告成本，充分了解营销及广告效果，调整营销及广告策略，提高ROI。 下图是对不同产品不同优惠使用的情况分析。
⑦库存分析 帮助企业减少不良库存，针对库存的动销分析、补货预测等分析，避免库存堆积产生不良库存 下图圈中的是补货点，红色直线是安全库存，超过红线就需要补充库存了。
⑧流量渠道分析 帮助企业提高流量获取能力，通过对各个流量渠道的特征分析有效分配渠道资源。
⑨财务分析 帮助企业理清财务，这是传统财务算不来的一笔账。 下图展现不同产品的销售额和优惠金额（领券、满减等）
⑩其他 帮助企业解决各种数据需求，客服人员分析、视觉分析、品牌舆情分析等 下图是某三个顾客的舆情连接点，他们共同提到的关键词是“裤子”，通过大量客户的连接点，可以洞察客户的需求。
数据分析和策划、运营是密不可分的，比如上图的例子，假设通过大量的粉丝数据发现你的粉丝对裤子有需求，分析师也将结果告诉了你，但是你就是不想做裤子，就只想卖上衣给粉丝，这样数据分析就毫无价值。所以数据需要伯乐，不但需要分析师将海量数据的信息提取出来，更需要愿意为数据付出行动的决策者。 总结一下，商务数据分析就是结合业务通过技术手段，帮助企业解决现实经营问题，降低企业经营成本，提高企业经营收入的一系列过程，这个过程需要分析师和决策者的共同努力，才可以让数据产生价值。要求分析师具有很强的业务能力、数据分析方法论并熟练运用数据分析工具，否则无法完成任何一个任务。要求决策者能客观对待数据分析结果，基于分析结果做出决策，并落地执行。