许多数据分析师发现自己虽然能够熟练运行SQL查询，但在实际工作中却难以通过数据分析产生真正的业务价值。本文将系统地介绍数据分析的全流程，包括认识现状、原因分析、优化表现、预测走势和主动解读数据等五个关键步骤，希望能帮到大家。

“数据分析的标准流程是啥？”

“为啥感觉自己每天在取数，却看不到问题”

“为啥我提了建议，业务听了不理不睬”

今天系统解答下这些问题，数据分析想发挥作用，有5个常见运作流程，大家要牢记在心。全文较长，记得先给陈老师点赞，再慢慢看哦。

一、认识现状

认识现状，是最简单的需求。数据分析流程就是：业务想了解现状→统计数据指标+判断标准→描述现状。

比如一个销售主管，问：我的业绩如何？

• 了解现状：我的团队业绩如何？
• 统计指标：当月当月销售收入
• 判断标准：当月考核标准
• 描述现状：目前已达标，超额20%

满足这种需求，直接根据：统计时间+统计指标，计算数据即可。要注意的是，孤零零给个指标可能不说明问题，指标+标准才说明问题，要附带上诸如KPI/历史趋势/同业情况作为标准

二、原因分析

典型的问题，比如业务问：“为什么我的业绩没达标？”注意，此时业务有假设和没假设，处理流程不一样:

有假设时：量化业务方假设→ 验证假设→ 输出结论

没有假设时：先做拆解→找到问题最大的点→提出假设→验证假设

分析假设是非常重要的！没有假设，盲目按渠道/按用户/按商品拆解收入等指标，只会让自己越看越乱。提出假设，更容易验证真伪，而且更容易提建议，比如：

假设：销售人员不熟悉新产品 → 建议：培训销售人员

假设：新产品本身品质不行 →建议：先用其他产品顶替，改进改版

假设：新产品品质OK，价格太贵 →建议：开展优惠，测试价格弹性

三、优化表现

典型的问题，比如“我要怎么做，才能让业绩冲第一”。此时，需要先找到问题点，才能提出优化建议：清晰现状→找到问题点→提出假设→验证假设→针对已验证关键假设找办法→测试办法。

此时分析流程特别长，却是唯一办法。缺少问题定位+标杆分析，只靠几个数字式无法计算出业务可行的建议的，很多数据分析师就是吃这个亏。

四、预测走势

典型的问题，比如公司有一个业绩排名奖：全国每月同比增长排名前5的团队，可以拿一笔奖金。现在已经20号了，销售主管很想知道自己有没有机会拿奖。

如果不考虑业务动作，那么可以直接用趋势外推，分析流程就很短：业务想知道预测结果 → 观察过往趋势→按过往趋势拟合函数→直接外推结果。

如果业务想考虑自己的动作，比如“我追加投入会怎样”，这时流程就复杂了，业务想知道预测结果 → 观察过往趋势→建立模型，量化投入影响→代入参数，预测结果。

预测本身有好几种方法：

1. 简单用前20天趋势，模拟未来10天走势（趋势外推）
2. 根据去年同期的走势，模拟未来10天走势（周期性分析）
3. 根据手头尚在跟进的客户*预计转化率，预计结果（业务模型）
4. 根据销售人数、销售费用等数据建模，再预测结果（算法模型）

是否考虑业务投入，是关键问题。如果考虑业务投入，那么只能用3,4，且需要业务先提供：他到底要投入多少人，多少钱。

五、主动解读数据

除了被动等待业务提问，数据分析师还可以主动解读数据，发现问题。但是要注意！春江水暖鸭先知，很有可能：

1. 你从数据看到的问题，业务早知道了
2. 你只看到表象的同比环比，没看到关键
3. 你只看到了近期问题，没有看长时间历史趋势

所以，不要一看到1%的波动，就激动的乱发通报，抓关键问题（如下图）。

比如：从异动出发，异常波动→业务沟通→问题确认→深入分析/问题结束。这种一般是数据分析师发现了指标异动，之后向业务确认。如果异动是业务主动发起/已经采取措施应对，那就不再纠结，如果是意外情况，就再深入分析，直到落实问题原因。

比如：从标杆出发，寻找标杆→业务沟通→可复制性确认/问题结束。这种一般是数据上，发现某个产品/某个地区/某个渠道表现特别好，此时数据可以向业务主动确认“是不是一个机会点”“值不值得推广”。如果业务早就知道了，那就结束。如果业务感兴趣，就深入分析标杆可复制性，推动标杆推广。

比如：从部门联动角度：关联情况分析→信息共享→问题确认→深入分析/问题结束。这种一般是做经营分析的时候，比如发现销售走势下滑，提醒供应注意积压风险；比如发现营销花钱很猛，关注现金流；比如发现业务计划大活动，提醒客服/售后准备。先共享信息，再看相关部门是否有应对，如果没有应对再深入分析。