在做一件事情之前我們首先得弄清楚為什么要去做，或者是說做了這件事以后有什么好處，這樣我們才能更好的堅持下去。現在數據分析那么火，那我們為什么要去做數據分析呢？

啤酒和尿布的問題大家應該都聽過吧，如果沒有數據分析，相信大家是怎么也發現不了買尿布的人一般也會順帶去買啤酒，現在各大電商網站都會賣各種套餐，套餐搭配會大大提高客單價，從而提高公司盈利，這些套餐的搭配都是基于歷史用戶購買數據得出來的。如果沒有數據分析可能大家都不知道該怎么去搭配，或許更不知道可以把東西搭配銷售。

谷歌曾經推出一款“谷歌流感預測”產品，這款產品能夠很好地預測一些傳染疾病的發生。這款產品預測的原理就是，某一段時間內某些關鍵詞的檢索量會異常高，谷歌通過分析這些檢索量高的關鍵詞發現，這些關鍵詞，比如說咳嗽、頭痛、發燒都是一些感冒/流感癥狀，當有大規模人去搜索這些關鍵詞時，說明這個感冒非一般性感冒，極有可能是一場傳染性的流感，這個時候就可以及時采取一些措施來預防流感的擴散。

雖然谷歌流感趨勢預測最終以失敗告終，但是這個產品的整體思路是值得借鑒的。感興趣的讀者可以上網查一下關于這款產品的始末。

數據分析可以把隱藏大量數據背后的信息提煉出來，總結出數據的內在規律。代替了以前那種拍腦袋、靠經驗的做法，現在受到越來越多的企業的重視。在企業的日常經營分析中有三大作用，即現狀分析、原因分析、預測分析。

現狀分析

現狀分析可以告訴你業務在過去發生了什么，具體體現在兩個方面。

第一，告訴你現階段的整體運營情況，通過各個關鍵指標的表現情況來衡量企業的運營狀況，掌握企業目前的發展趨勢。

第二，告訴你企業各項業務的構成，通常公司的業務并不是單一的，而是由很多分支業務構成的，通過現狀分析可以讓你了解企業各項分支業務的發展及變動情況，對企業運營狀況有更深入的了解。

現狀分析一般通過日常報表來實現，如日報、周報、月報等形式。

比如下面是XXX公司2020年1月1日的一份數據日報，這份報表展示了這一天全國以及全國各分區的訂單數、下單用戶數以及人均訂單數這幾個指標。除了當日絕對值以外，還有環比和同比指標。通過這份日報，我們就可以知道當日的訂單數是增加了還是降低，具體是哪些分區增加或是降低了。這就是現狀分析的一個簡單案例。

原因分析

原因分析可以告訴你某一現狀為什么會存在。

經過現狀分析，我們對企業的運營情況有了基本了解，知道哪些指標呈上升趨勢，哪些指標呈下降趨勢，或者是哪些業務做得好，哪些做得不好。但是我們還不知道那些做得好的業務為什么會做得好，做得差的業務的原因又是什么？找原因的過程就是原因分析。

原因分析的第一步一般先看轉化漏斗，轉化漏斗就是用戶從進來平臺到最后下單所需要經歷的各個轉化過程。通過分析每一個轉化過程，就可以知道問題發生在哪個或者哪些過程中。

比如下面這張圖展示了一條廣告從展示到點擊、到訪問、到咨詢、再到最后的下單一個過程，我們通過分析這些過程就可以找到最后訂單增加或降低的原因。

到這里結束了嗎？還沒有結束，通過轉化漏斗我們只能知道有問題的過程，問題還不夠明確，我們還需要繼續進行細分，細分就是對整體分各種維度去看。

比如我們發現訂單低的原因是從展現到點擊這個轉化過程有問題，那我們就可以去看一下是PC渠道的這個過程有問題還有移動渠道有問題；假設是PC渠道有問題，那我們還需要繼續去確認是PC渠道中的哪些渠道(平臺)有問題；假設是D渠道(平臺)的問題，那我們還需要去確認下到底是哪個樣式有問題。

到這里結束了嗎？還沒有結束，我們還需要去找為什么這個渠道的這個樣式會有問題，即影響點擊的因素都有哪些？是因為廣告排名比較靠后導致很多人看不到，還是因為投放地區和目標人群不匹配導致很多人沒興趣而不點擊。到這里我們的原因分析基本可以結束了。

預測分析

預測分析會告訴你未來可能發生什么。

在了解企業經營狀況以后，有時還需要對企業未來發展趨勢做出預測，為制訂企業經營目標及策略提供有效的參考與決策依據，以保證企業的可持續健康發展。

預測分析一般是通過專題分析來完成的，通常在制訂企業季度、年度計劃時進行。

例如，通過上述的原因分析，我們就可以有針對性地實施一些策略。比如通過原因分析，我們得知在臺風來臨之際面包的銷量會大增，那么我們在下次臺風來臨之前就應該多準備一些面包，同時為了獲得更多的銷量做一系列準備。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的我们为什么要做数据分析？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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