在大部分企業里，數據分析師忙于各種爬取報表取數，應付各種常規報表。我經常收到一些留言，這些活兒讓一個熟練的實習生都能干，那我們作為數據分析師的價值體現在哪呢？

沒錯，如果每天都在這樣機械地做事，無異于溫水煮青蛙，我認為數據分析師要想實現自我增值，想跳槽能拿到更高的待遇，就要提高自己的分析能力。具體來說，數據加工是能力基礎，但更重要的，是對數據的主動解讀能力。今天要介紹的這四招，就是讀懂數據的四大法寶！

01 熟悉業務打基礎

數據本身沒有意義，放在業務環境下才有價值。所以我們解讀數據，絕對不能就數論數。舉個簡單的例子，比如下面這張圖是某公司一周的銷量數據。

如果解讀成，周六周日銷量較周一到周五有明顯的下滑，所以要重點關注周六周日的銷量。那這個解讀顯然沒有結合業務周期來看，工作日銷量高、休息日銷量少，這個公司很可能是做B2B生意的，也可能是CBD的餐廳。

所以，如果沒有對業務有足夠的理解，做出的分析可能就是沒有意義甚至是不利的。那我們該如何理解業務呢？

首先是要理解每一項數據指標背后的業務含義，分析師和業務人員對同一個指標不能有歧義。

比如上圖中的“銷售額”，如果發生在電商，指的是下單金額還是減去優惠后的支付金額呢？是按支付后計算還是按收貨計算呢？有沒有考慮退款呢？

其次我們需要了解數據的評判標準。比如前面的例子中，評判業績好壞，我們也不能光看銷售額，還要對比公司給定的業績目標，還要對比同行業同體量公司的同期銷售額，還要考慮數據大小的現實區別，假設上例中商品的單價是30萬，每天成交1-3單，那么盡管在折線圖中表現的趨勢非常明顯，但偶然性偏多，那這個折線圖參考意義就不大。

最后還要了解業務的周期性。周期性又分為自然周期性和生命周期性。自然周期就比如空調、旅游等有淡旺季之分，不同季節分析策略應有所不同；生命周期比如一款app會經歷上圖的四個時期，不同時期的對各項指標的追求是不同的，可能成長期追求拉新，成熟期追求利潤，所以不同時期分析的側重點也是不同的。

對數據分析師來說，以上三條對業務的理解越深入越好，這就需要我們多和業務人員溝通，在對接需求的時候多想多問。

02 結合環境更深入

在熟悉業務后，我們通常還需要重視那些異常的、突發的波動，這會讓我們的分析更加全面，通常還能帶來意外的收獲。

還是一開始的例子，周六周日銷售額驟降，我們還需要考慮環境因素的影響，有可能交易系統恰好在周六周日兩天頻頻卡頓，許多訂單沒有成功，也有可能促銷活動恰好到周六周日結束，分析出結論后還能得出優化的意見。

再比如，疫情初發期間，遠程辦公App活躍用戶和活躍時長激增，我們做數據解讀和前瞻性展望時，也需要結合國內外疫情控制情況進行分析。

03 善用工具有奇效

大數據時代，專業的數據分析工具，早已成為大廠的標配。就拿我在用的FineBI來說，可以讓數據解讀效率max！

FineBI有一套自助分析的流程。比如在數據清洗這一階段，FineBI不會上來就展示這些密密麻麻的數據，而是會先讓咱們明確目標，然后點擊選擇對應操作，只需鼠標操作就能一步一步靠近目標。

在FineBI的幫助下，整個數據處理和制作圖表的過程變得簡單有效，而且還內置了非常多的圖表樣式，傻瓜式生成，滿足各種分析場景，省去了大量的繁雜工作，讓我們完全可以把精力聚焦在數據解讀上。

把多張圖表放一塊聯動，還可以做成一個可視化大屏，直觀又簡單，幫助我們在做分析報告時更清楚地講解。

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04 過度解讀不可取

當然，解讀數據也是要有限度的，過度解讀可能會得出違背事實的結論。怎么避免過度解讀呢？

一方面是避免放大數據波動的后果。比如一段時期內銷量的波動都在10%以內，是在可接受范圍內的，那如果非要分析個二三四結論出來，就容易把細微甚至毫不相關的影響因素當成優化建議的重頭戲，這是舍本逐末，我們更應該關注整體趨勢的變化。

另一方面要忽視中介變量的影響，比如有人分析發現雪糕的銷量越高，下海溺亡的小孩子數量越多，因此建議出臺減少銷售雪糕的政策。這其實是因為夏天到了，雪糕銷量上漲了，去海里游泳的孩子也多了，溺亡和雪糕之間沒有因果關系。

具體該怎么做呢？首先就是抓主要矛盾，將主要精力放在找對結果影響最大的因素上，其次要運用批判性思維，核對邏輯鏈條的嚴謹性。

總之呢，讀懂數據是個硬技能，既需要保持對數據變化的敏感，也需要長期的觀察和積累，既需要和業務人員深入溝通，也需要自己加深對行業的認識。

ps：本文中的商業智能BI平臺軟件提供給大家，回復“數據”即可！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的连数据都读不懂，你凭什么说会数据分析？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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