4月17日，有消息稱亞馬遜將于本周宣布退出中國，具體的時間待定。此后，亞馬遜在中國僅保留兩項業(yè)務(wù)，一是Kindle;二是跨境貿(mào)易，主營業(yè)務(wù)電商將全部退出中國。

 

 

有網(wǎng)友表示了震驚，“我昨天剛在亞馬遜上買了書，今天它就要退出中國了?!”

更多的人則是早有預(yù)感，“這幾年存在感確實越來越弱了......”

亞馬遜在中國的潰敗，離不開互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟環(huán)境下行的影響。

但身處同樣環(huán)境，競爭對手阿里卻表現(xiàn)優(yōu)異：阿里2018年第三季度收入851.48億元，同比增長54%。

大數(shù)據(jù)，是阿里巴巴逆勢增長的秘訣。早在2008年初，阿里巴巴就曾通過詢盤數(shù)據(jù)的下降，預(yù)測到全球性金融危機的爆發(fā)。打過這場硬仗后，馬云意識到數(shù)據(jù)的重要性，制定了“數(shù)據(jù)、金融、平臺”三大戰(zhàn)略。

2016年，馬云公開表態(tài)：

“未來三十年數(shù)據(jù)將取代石油，成為最強大的能源”。

數(shù)據(jù)分析能力成為剛需

中國商委會數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計部也認為，未來中國基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才的缺口將達到1400萬。

在大數(shù)據(jù)時代，萬物皆可數(shù)據(jù)化，幾乎每個人的工作都免不了跟數(shù)據(jù)打交道：大多數(shù)技術(shù)崗每天都在跟數(shù)據(jù)打交道;產(chǎn)品崗一直盯著用戶數(shù)據(jù);銷售崗關(guān)心著ROI、GMV之類的數(shù)據(jù);新媒體會統(tǒng)計閱讀相關(guān)數(shù)據(jù)......

掌握基本的商業(yè)數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成為剛需。

 

 

什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析?

商業(yè)數(shù)據(jù)分析，是指以商業(yè)理論為基礎(chǔ)，從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，依靠統(tǒng)計工具，以決策優(yōu)化為目的，洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，為商業(yè)創(chuàng)造最大價值。簡單地說，就是以數(shù)據(jù)證明為導(dǎo)向，輔助商業(yè)決策，實現(xiàn)有效增長。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析的起點來源某個場景下的需求，根據(jù)需求目標(場景)，搭建分析框架(方法)，提取需要的數(shù)據(jù)指標(數(shù)據(jù))，用適合的工具實現(xiàn)，最后提煉結(jié)論，給出建議或策略。

 

 

用什么工具處理商業(yè)數(shù)據(jù)?

其實商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)運用并沒有太高的技術(shù)門檻，對文科友好，易于入門。

因為它更強調(diào)商業(yè)思維，各類技術(shù)工具只是起到一個輔助作用。從數(shù)據(jù)獲取-存儲-清理-展示-計算-建模到最后輸出報告，只依靠Excel也能進行商業(yè)數(shù)據(jù)分析。

 

 

Excel貫穿商業(yè)數(shù)據(jù)分析全過程

你統(tǒng)計的Excel銷售數(shù)據(jù)表可能長這個樣子：

 

 

可以看出，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系很不清晰，更別提以此為基礎(chǔ)進行決策了。

運用Excel進行高級處理后，你可以把這份表格轉(zhuǎn)化成以銷售管理分析儀為基礎(chǔ)的交互式財務(wù)報表。

 

 

以這張表格為基礎(chǔ)，就可以更加直觀地觀察到企業(yè)的各個產(chǎn)品如何變化，洞察背后的根本原因，采取更加精準的措施。

但如果想要更好地掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析，除了Excel之外，你還需要掌握以下幾個技術(shù)工具：Excel、tableau、Python、SQL：

tableau：tableau是一塊操作特別簡單的軟件，上手快不需要寫代碼，數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和加載都是向?qū)�式�?/p>

作為一款對小白很有好的軟件，tableau內(nèi)置許多美觀的可視化圖表，不用考慮配色，導(dǎo)入表格后處理好格式即可。

 

 

tableau自帶的可視化圖表

Python：python的生態(tài)系統(tǒng)為數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了各種程序庫，其中NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib庫共同構(gòu)成了Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

 

 

SQL：是一門特殊的編程語言，主要用于存取數(shù)據(jù)以及查詢、更新和管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是相對好掌握的一門工具。

 

 

如何洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律?

2013年，著名咨詢公司Gartner曾經(jīng)總結(jié)歸納出一套數(shù)據(jù)分析的框架，其中包括四個分析層次：

描述性分析：發(fā)生了什么
診斷性分析：為什么會發(fā)生
預(yù)測性分析：什么可能會發(fā)生
處方性分析：該做些什么

 

 

用一個簡單的商業(yè)分析案例把Gartner的數(shù)據(jù)分析框架運用起來：

商業(yè)分析師觀察報表發(fā)現(xiàn)，最近小羊的產(chǎn)崽特別少(描述性分析)。調(diào)查之后他發(fā)現(xiàn)，這是因為羊圈中有500只公羊、100只母羊;羊群性別比例嚴重失調(diào)(診斷性分析)�？紤]到飼養(yǎng)成本，現(xiàn)狀持續(xù)三個月后收入將入不敷出(預(yù)測性分析)。

通過對市場調(diào)研他發(fā)現(xiàn)，羊的售價在2月份達到最高，7月份達到最低。于是他向羊圈主人建議：在2月份賣掉一部分公羊，在7月份買入適當數(shù)量的母羊，平衡羊群性別比例，達到最高收益(處方性分析)。

除了Gartner的數(shù)據(jù)框架之外，數(shù)據(jù)分析中常見的還有5W2H模型：

 

 

5W2H分別對應(yīng)：Why、What、Who、When、Where;How、How much。用5W2H模型分析用戶的購買行為，考慮的方面就會特別全面：

why：購買動機/目的是什么?
What：主要購買的產(chǎn)品是哪些?
Who：用戶有哪些特征?
When：用戶通常在什么時間購買?
Where：用戶從什么渠道的購買的?
How：用戶喜歡用什么樣的支付方式?
How much：價格段銷量分布如何?

商業(yè)數(shù)據(jù)分析要求什么能力

在實際的商業(yè)場景中，除了掌握上述的數(shù)據(jù)分析框架，你還需要掌握以下幾類能力：

強大的行業(yè)知識儲備：了解行業(yè)情況，是做好商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ);這就要求你除了關(guān)心公司和競爭對手的數(shù)據(jù)之外，還要每天堅持閱讀行業(yè)相關(guān)的報道，積累行業(yè)知識。

分析思維：分析思維是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的核心，這就要求商業(yè)數(shù)據(jù)分析師具備強大的邏輯分析能力，畢竟有完整的邏輯鏈條才能全面分析，最終提出決策。

溝通匯報能力：完成了一個完整的商業(yè)數(shù)據(jù)分析方案之后，就需要跟領(lǐng)導(dǎo)進行匯報。只有與自身業(yè)務(wù)進行聯(lián)系，簡單明了地讓領(lǐng)導(dǎo)理解后，你的結(jié)論才有可能被采納。

 

標簽： Python 商業(yè)數(shù)據(jù)分析

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