業務流程和數據流程數據流程分析的主要工具是 _經驗分享

數據流程分析的包括的內容數據流程分析主要包括對信息的流動、變換、存貯等的分析。其目的是要發現和解決數據流動中的問題。這些問題有：數據流程不暢，前后數據不匹配，數據處理過程不合理等等。問題產生的原因有的是屬于現行管理混亂，數據處理流程本身有問題，有的也可能是我們調查了解數據流程有誤或作圖有誤。調查的目的就是要盡量地暴露系統存在的問題，并找出加以解決的方法。

業務流程和數據流程業務流程和數據流程
業務流程和數據流程，相信很多人都不清楚這兩種流程是什么，有什么作用。作為企業管理功能的一部分，業務流程主要針對的是業務，而數據流程針對的當然是數據了，這兩者如此相像，之間還有一些比較復雜的聯系，下面和大家分享業務流程和數據流程的相關內容。
業務流程和數據流程1
1、描述對象不同
業務流程圖的描述對象是某一具體的業務; 數據流程圖的描述對象是數據流。
業務是指企業管理中必要且邏輯上相關的、為了完成某種管理功能的一系列相關的活動。在系統調研時, 通過了解組織結構和業務功能, 我們對系統的主要業務有了一個大概的認識。但由此我們得到的對業務的認識是靜態的, 是由組織部門映射到業務的。而實際的業務是流動的, 我們稱之為業務流程。一項完整的業務流程要涉及到多個部門和多項數據。例如, 生產業務要涉及從采購到財務, 到生產車間, 到庫存等多個部門; 會產生從原料采購單, 應收付賬款, 入庫單等多項數據表單。因此, 在考察一項業務時我們應將該業務一系列的活動即整個過程為考察對象, 而不僅僅是某項單一的活動, 這樣才能實現對業務的全面認識。將一項業務處理過程中的每一個步驟用圖形來表示, 并把所有處理過程按一定的順序都串起來就形成了業務流程圖。如圖 1 所示, 就是某公司物資管理的業務流程圖。
數據流程圖是對業務流程的進一步抽象與概括。抽象性表現在它完全舍去了具體的物質, 只剩下數據的流動、加工處理和存儲; 概括性表現在它可以把各種不同業務處理過程聯系起來,形成一個整體。從安東尼金字塔模型的角度來看, 業務流程圖描述對象包括企業中的信息流、資金流和物流, 數據流程圖則主要是對信息流的描述。此外, 數據流程圖還要配合數據字典的說明, 對系統的邏輯模型進行完整和詳細的描述。
2、功能作用不同
業務流程圖是一本用圖形方式來反映實際業務處理過程的“流水帳” 。繪制出這本流水帳對于開發者理順和優化業務過程是很有幫助的。業務流程圖的符號簡單明了, 易于閱讀和理解業務流程。繪制流程圖的目的是為了分析業務流程, 在對現有業務流程進行分析的基礎上進行業務流程重組, 產生新的更為合理的業務流程。通過除去不必要的、多余的業務環節; 合并重復的環節; 增補缺少的必須的環節; 確定計算機系統要處理的環節等重要步驟, 在繪制流程圖的過程中可以發現問題, 分析不足, 改進業務處理過程。
數據流程分析主要包括對信息的流動、傳遞、處理、存儲等的分析。數據流程分析的目的就是要發現和解決數據流通中的問題, 這些問題有: 數據流程不暢, 前后數據不匹配, 數據處理過程不合理等。通過對這些問題的解決形成一個通暢的數據流程作為今后新系統的數據流程。數據流程圖比起業務流程圖更為抽象, 它舍棄了業務流程圖中的一些物理實體, 更接近于信息系統的邏輯模型。對于較簡單的業務, 我們可以省略其業務流程圖直接繪制數據流程圖。
3、基本符號不同
對數據流程圖的基本符號解釋如下:
外部實體表示數據流的始發點或終止點。原則上講, 它不屬于數據流程圖的核心部分, 只是數據流程圖的外圍環境部分。在實際問題中它可能是人員、計算機外設、系統外部的文件等。在圓形框中用文字注明外部實體的編碼屬性和名稱。
數據流是用箭頭線及其上的數據表示數據流動的方向, 數據流由一個或一組數據項組成。
數據存儲表示邏輯意義上的數據存儲環節, 不考慮存儲的物理介質和技術手段的數據存儲環節。它用一個右邊開口的長方形條來表示, 圖形右部填寫存儲的數據和數據集的名字, 左邊填寫該數據存儲的標志。
【業務流程和數據流程數據流程分析的主要工具是】 處理邏輯加工也稱為處理或功能, 它包括兩方面的內容:一是改變數據結構; 二是在原有數據內容基礎上增加新的內容,形成新的數據。一般用一個長方形表示處理邏輯, 圖形下部填寫處理的名字, 上部填寫該處理的標志。
關于業務流程圖和數據流程圖的基本符號很多教材上都不完全一致, 還沒有形成一個統一的標準。例如, 有的教材上用圓形表示外部實體, 有的用矩形表示外部實體。二者所使用的符號不同, 但代表的含義都相同。業務流程圖中的業務處理和存儲這兩個符號和數據流程圖中的相應的符號基本一致; 業務流程圖和數據流程圖中都有箭頭線的符號, 但含義不同: 業務流程圖中的箭頭線表示信息流向, 它沒有名稱; 數據流程圖中的箭頭線表示某一數據流, 它有名稱, 通常寫在數據流的上方。
4、繪制過程不同
業務流程圖就是用一些規定的符號及連線來表示某個具體務處理過程。業務流程圖的繪制是根據系統詳細調查過程中所得的資料, 按業務實際處理過程, 用規定的符號將它們繪制在同一張圖上。它的繪制無嚴格的規則, 只需簡明扼要地如實反映實際業務過程。在繪制過程中一般也遵循“自頂向下”的原則。
數據流程圖的繪制方法較為復雜, 它是按照“自頂向下, 逐層求精”的方法進行的, 也就是將整個系統當成一個處理功能,畫出它和周圍實體的數據聯系過程, 即一個粗略的數據流程圖( 頂層數據流程圖),然后逐層向下分析, 直到把系統分解為詳細的低層次的數據流程圖。如圖A是一個高等學校學藉管理系統的頂層數據流程圖。
繪制數據流程圖的注意事項:
①數據流程圖的繪制一般是從左到右進行。從左側開始標出外部實體, 然后畫出由外部實體產生的數據流, 再畫出處理邏輯、數據流、數據存儲等元素及其相互關系, 最后在流程圖的右側畫出接收信息的系統外部實體。
②父圖與子圖的平衡。子圖是對父圖中處理邏輯的詳細描述, 因此父圖中數據的輸入和輸出必須在子圖中反映。父圖與子圖的平衡是數據流守恒原則的體現, 即對每一個數據處理功能來說, 要保證分解前后的輸入數據流與輸出數據流的數目保持不變。
③數據流至少有一端連接處理框。數據流不能直接從外部實體直接傳送到數據存儲, 也不能從數據存儲直接傳送到外部實體。
④數據存儲輸入/輸出協調。數據存儲必定有輸入數據流和輸出數據流, 缺少任何一個則意味著遺漏了某些加工。
⑤數據處理流入/流出協調。只有流入沒有流出, 則數據處理無需存在; 只有流出沒有流入的數據處理不可能滿足。
⑥合理命名, 準確編號。對數據流程圖的基本元素進行編號, 這樣有利于編寫數據字典及方便系統設計人員和用戶的閱讀與理解。
二、業務流程圖和數據流程圖的聯系
1、業務流程圖和數據流程圖都是從流程的角度動態地去考察分析對象, 都是用圖形符號抽象地表示調查結果。
2、數據和業務的聯系具體表現在: 數據流是伴隨著業務過程而產生的, 它是業務過程的衍生物; 數據資料基本上也是按組織結構或業務過程收集的; 在數據匯總時, 我們也是以業務流程為單位, 將同一業務的不同處理步驟中的數據加以集中; 數據流程圖的繪制遵照業務處理的全過程。
3、數據流程圖和業務流程圖存在一定的對應關系。由業務流程圖可以導出相應的數據流程圖。有兩種思路: 一種是先按業務流程圖理出的業務流程順序, 然后將相應調查過程中所掌握的數據、表單分離出來, 接下來考查數據的流向, 加工處理過程和存儲, 把它們串起來就繪制成一完整的數據流程圖; 另一種是從業務流程中分離出處理過程, 再考查每一個處理過程的輸入數據與輸出數據, 將業務過程中所有的處理過程的輸入、輸出數據流進行有機的集成就形成了一個完整的數據流程圖。
業務流程和數據流程2
01業務流程梳理：數據分析的基石
在做數據分析時，需從業務角度切入進去，把整個業務條線的流程梳理清楚。我們需要熟悉：客戶怎么來、客戶的流向是怎樣的、需要什么功能來引導客戶、怎樣維護管理客戶、怎樣促進成交等流程。只有找到業務流程中的重要節點，才能精準地發現業務上可能存在的問題，進而針對性地解決問題、并提出促進業務增長的方案。我們知道，增長是企業的生命線，從這點來說，對業務流程的梳理，說是數據分析的基石，一點都不為過。
我們總提“業務流程” ，那么什么是業務流程呢？
引用百度百科的解釋：
“業務流程，是為達到特定的價值目標而由不同的人分別共同完成的一系列活動。”這是廣義上的業務流程的含義，而狹義的業務流程，則認為它僅僅是與客戶價值的滿足相聯系的一系列活動。
從業務流程的定義里，我們需要關注這么幾個要素：
角色：這是業務流程里的第一個基本要素。有了角色才會有分工、有協作，才能完成特定的業務目標。活動：也就是指具體做的事，每個角色都會有具體要做的事。協作：一家公司或者說一個組織里面，不同人做不同事，最終通過協助才能完成一系列的事。而且協作方式上，有并行和串行之分（意思是可以在同一時間完成，或者是不同的時間段里完成）。產出物：每個人有了具體活動，就會有產出，產出的東西形成產出物，以使不同活動在不同崗位間進行轉手交接成為可能。規則：正所謂，無規矩不成方圓，活動的內容、方式、責任等也必須有明確的安排和界定。關于業務流程相關的五要素，我們這里還是以某B端產品的職能架構為例，來感受一下業務流程中每個角色的作用。架構下，一般主要有產品設計部（負責技術、測試、產品、設計等）、運營部（負責市場、各類運營等）、銷售部（負責銷售達成、市場開拓等）、售后服務部（負責售后跟蹤、促進轉化等）四個部門。關于各部門的重點工作如下：
產品設計部：輸出產品方案，幫助商家解決業務問題，包括需求挖掘、需求分析、需求管理等；
運營部：獲取足夠流量及銷售線索，進行內容運營、活動運營、社群運營以及打造品牌口碑等；
銷售部：將有效的銷售線索，轉化至與客戶成交這一步驟，需要經常進行線下拜訪、PPT演示、簽訂合同等相關工作。
售后服務部：助力客戶成功、轉化成單，提升客戶產品的使用率，兼任新手培訓、客戶成功案例分享等工作。
各部門的相關工作人員，就是各個角色。每個角色具體做的事，就是活動。產品人員做產品，營銷人員獲取銷售線索，銷售做銷售轉化，客戶成功做客戶服務，這就是協作。營銷部門交付有效的客戶線索，銷售交付已付費的客戶，這就是產出物。運營部門必須獲得的是有效線索才可以交給銷售部，而什么是有效線索，也會有相應的標準。產品設計需要的相應標準，這就是規則。那么，我們對關于業務流程的定義以及包含的基本要素有了一定的了解之后，接下來，我們就來看一下，如何梳理以及繪制業務流程？
其實，梳理業務流程是一個相當復雜的過程，這個過程主要是以實際的業務場景為基礎來獲取業務信息，然后抽象出一個以參與對象為節點的業務流程。在形式上，我們可以使用【泳道圖】等工具將流程的要素及細節等信息，用一目了然的方式展現出來。展示步驟如下：
1）獲取詳細且真實的業務流程我們一般有兩種獲取業務流程的方法：從業務那邊直接獲取，或者依靠自己去觀察、了解業務流程。
關于第一種，好處是，業務部門一般都會有現成的整理好的流程。但缺點是，這種模式一般不能直接拿來用。因為很多業務都是針對自己當前的業務整理的，或者針對自己部門的.業務整理，并不是完整的全局流程。而產品設計需要考慮全局性，甚至未來的擴展性。
關于第二種，需要費時費力，但是完成后效率將倍增。如果業務部門沒有紙面上的流程圖，只能靠業務人員的口述去了解他們的業務流程。這時最好的方法，就是自己先模擬走一遍流程，最終落到紙面上，形成業務流程。然后我們拿著這份流程圖與業務再次進行核實，甚至需要重復核實及校對，因為流程常常會隨著業務方向的變化而變化。在這一點上，我們按照這樣的步驟，來逐一完成各個節點業務的流程。
2）明確全業務流程的關鍵角色首先要弄清楚哪些人會參與解決問題。
解決一個問題往往需要完成多個任務，每一個任務都會由一個或多個人參與。找到那些執行相同任務的人，把他們定義為一個角色。
針對B類產品客戶可能不僅僅是單一角色，可能還會涉及到多個角色，如：銷售員、客服、運營人員，在不同階段參與人和參與度都不同。可能會涉及到產品定位以外的人員，比如技術人員等。早期可不做深入挖掘，但也需要收集，了解其參與的作用。
3）識別路徑節點解決一個問題需要執行很多任務，但并非所有的任務都是關鍵業務節點。
關鍵任務節點有兩個特征：一是能夠推進業務往下進行，二是推動業務在不同角色間流轉。業務流程路徑則反應了整個業務流程邏輯。通過關鍵節點轉化關系及結果，反應業務狀況的好壞。
當然，這些都是用戶在業務進行到一定的階段需要完成的一些相對大一點的階段性的目標。這些目標在后續需要進行進一步的細分處理拆解子目標，作為后期切分頁面的依據。
4）找到用戶參與的關鍵步驟業務流程的設計中，如果加入用戶參與的角度，會使整個流程更具有針對性和合理性。
完整的業務流程中，參與人大部分是團隊內部的成員，加入外部成員后，相當于引入了可以提供反饋及增長動力要素。
而這一點，在流程設計及頁面優化和調整上，起到關鍵作用。梳理業務流程不是簡單的照搬，需要分析現有實際場景中各節點的必要性，現有流程是否可以進行優化或者調整。
5）留意不同業務場景對流程的影響從產品生命周期中，我們需要考慮，周期內不同階段的營銷及管理策略的差異，會給業務流程帶來的影響。
從業務場景中，我們需要考慮，同一個場景內不同畫像的客戶群體的差異，會給業務流程帶來的影響。甚至在某些特殊的時間節點和場合，例如像“雙十一”等業績旺季的業務流程調整。
總體來說，我們梳理業務流程的初衷，是便于我們進行數據采集及分析，而分析的結論和成果，還是要同步給業務團隊。因此，我們既要站在數據分析的專業角度上給予業務團隊關于流程的優化方案及分析結果，還要提醒業務團隊不同場景下的戰略調整，最終促成業務增長。
02 總結
以上是梳理業務流程需要明確的相關內容。獲取這些信息的方法，可以通過：現場調研、用戶訪談、場景觀察等方法獲悉。獲悉信息后，我們需要將相關內容分類梳理歸集存檔，存檔結果可以通過【泳道圖】表現出來。
整個流程走下來，我們對業務流轉和規則也就有了比較清晰的認知了。做數據分析，理解“業務流程”是必備的思維方式，尤其是剛入門數據分析時，必須要了解目力之所及的業務流程、參與其中的業務對象、操作時的數據留痕以及表面產生的問題。當你對當前業務有了以上角度的了解，才算是真正的入門。任何一個角度的不完善，就能造成你的理解、分析問題、提出解決方案時的盲區。
然后，如果你對當前的業務情況已經了如指掌，就可以著手解決一些明顯的局部問題。比如產品上的某一模塊的功能對最終的目標沒有任何幫助，我們可以將其下線，保障整個產品的暢通，防止后面的產品規劃上造成影響。
業務流程和數據流程3
流程管理的基本特征
1、業務流程是指以面向顧客直接產生價值增值的流程；
2、管理流程是指為了控制風險、降低成本、提高服務質量、提高工作效率、提高對市場的反應速度，最終提高顧客滿意度和企業市場競爭能力并達到利潤最大化和提高經營效益的目的的流程。
企業內的一切流程都應以企業目標為根本依據，尤其是管理流程：對外，面向客戶，提高業務流程的效率；對內，面向企業目標，提高管理流程的效率，平衡企業各方資源（生產線平衡），控制總體效率的平衡，實現企業總體績效。
流程管理的優勢
在流程管理中，流程中各個節點上的工作由團隊成員負責，流程負責人對整條流程的成效負責，因此流程管理在分工意義上依舊屬于管理活動簇，只不過相對于職能管理而言，前者著眼于提高組織橫向的滿足客戶的工作效率，后者著眼于保證最高管理者對組織的縱向控制和獲取專業化的分工優勢，二者在各自的管理活動構成上也存在著明顯的差異，這說明流程管理對于傳統的管理模式既具有傳承性，又具有創新性。
流程管理的局限性
流程管理模式所適用的管理機制僅是一種，不能單獨去有效應對所有的管理問題，管理問題的解決其實有三種途徑，即能動致變的演化機制途徑、設計優化的控制機制途徑以及兩種機制的藕合互動途徑。假設一個組織的所有工作都采用流程管理模式，因為不可能用一條流程去囊括組織的全部工作并加以管理，換言之，至少存在兩種以上的流程，如物流和資金流，而對兩條以上流程的管理卻屬于職能管理的范疇，所以流程管理不能有效處理的問題還得留給職能管理去解決或與職能管理相配合而得到解決。另外，由于市場需求的持續變化以及生產技術的不斷發展，組織管理經常會面臨新的矛盾和問題，如出現的物流管理和信息化建設等等。在這種情況下，組織一般會先成立一個職能部門去解決特定的矛盾和問題，而不可能一開始就考慮設計一個流程去處理這些特定的矛盾和問題，因此至少從這兩點來講，職能管理是會永遠存在的，并且與流程管理的互補關系大于二者之間的替代關系。
因此，在流程梳理中將流程環節對應到部門、崗位職責時，要注意流程梳理無法涵蓋所有的職能，這就需要將職能梳理作為輔助手段，才能保證部門與崗位職能的全面性。
結語
總而言之，企業流程管理主要是企業管理者對企業內部改革，改變企業職能管理機構重疊、中間層次多、流程不閉環等，使每個流程可從頭至尾由一個職能機構管理，做到機構不重疊、業務不重復，達到縮短流程周期、節約運作資本的作用。它是一種以規范化的構造端到端的卓越業務流程為中心，以持續的提高組織業務績效為目的的系統化方法。它的推出是工作流技術和企業管理理念的一次劃時代飛躍。
流程管理，是保證工作效率提高的關鍵;企業管理者只有將流程中的各個節點把握好，才可以讓工作人員的效率迅速提高。企業運行必須讓流程說話，企業管理者思考問題時要用流程思考，而流程最好讓那些具有豐富企業管理經驗和系統管理思維的人來設計，他們會把流程科學、管理新方法和企業固有的文化融為一體，讓企業文化形成獨特優勢，流程思想就是企業的核心競爭力，對于企業的長遠發展有著非常重要的意義。
一次完整的數據分析流程包括哪些環節？一次完整的數據分析流程主要分為六個環節，包括明確分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、提出建議推動落地
做任何事情都有其對應的目的，數據分析也是如此。每一次分析前，都必須要先明確做這次分析的目的是什么，只有先明確了目的，后面的分析才能圍繞其展開。常見的數據分析目標包括以下三種類型：
波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新用戶留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動的原因。
數據復盤型：類似于月報、季報，在互聯網領域常見于app某某功能上線了一段時間后，數據分析師往往需要復盤一下這個功能的表現情況，看看有沒有什么問題。
專題探索型：對某個主題發起的專項探索，比如新用戶流失、營收分析等等
在明確的分析目標后，就可以根據目標去獲取所需要的數據，數據獲取主要可以分為外部數據和內部數據兩類：可以外部數據和內部數據兩類：
外部數據
想要獲取外部數據，一是可以從公開的數據網站上查詢，比如對于戰略分析師，在研究進入某個地區或某個國家的策略時，往往就需要獲取對應地區、國家的數據
第二種獲取外部數據的方法就是爬蟲，這種方法會更加靈活，不過現在做爬蟲會有一定的法律風險。
內部數據
內部數據是企業自身內部的數據，對于互聯網行業，用戶行為的數據是通過埋點的形式上報獲取，最終儲存在hive表中，作為數據分析師，需要用sql去把數據提取出來。
數據處理階段主要的目的是解決數據質量的問題，在數據采集環節中，內部的數據往往質量較好，但是外部數據，比如爬蟲獲取的數據，數據往往會比較雜亂，俗稱“臟數據” ，需要進行數據清洗，包括補全缺失值、刪去異常值、重復值、進行數據轉換等等
1 、異常值處理
什么是異常值？下面就是一個很明顯的異常值的例子，這種異常值在我們進行分析時候，比如回歸分析，這種值往往都要刪掉，不然會對結果產生很大的影響。但是并不是所有情況異常值都要刪掉，不同領域對異常值的處理方法不同，比如在風控領域，反而要重點關注異常值，因為大部分用戶都是正常的，異常值可能就是作弊用戶。
2、補全缺失值
有缺失值怎么辦，補上。常見的補缺失值的辦法包括：
1. 通過其他信息填補，比如通過身份證補充生日、籍貫等
2. 將樣本進行分類，然后以該類中樣本的均值、中位數補全
數據處理好了之后，就可以開始分析，根據你的分析目標，要選擇合適的分析方法。常見的分析方法包括：
描述性分析
推斷性分析
探索性分析
通過數據分析得出結論后，還需要用圖表展示出來，俗話說得好， “文不如表，表不如圖" ，用圖表可以更清晰展現你的結論。
基于你的分析目標得出結論后，數據分析師還應根據你的結論提出相對應的改進建議，并推動建議落地，這樣才能完成一個完整的數據分析閉環。比如你發現新用戶流失高的原因是因為某個新用戶引導的節點有問題，那么可以提出對應的建議，比如產品應該如何改進這個節點。
在你的策略實施后，發現新用戶的流失率顯著下降，這樣就完成了一次完整的數據分析，通過分析改進了業務。
數據分析的基本流程數據分析有極廣泛的應用范圍，這是一個掃盲貼。典型的數據分析可能包含以下三個步：[list]1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。數據分析過程實施數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價并改進數據分析的有效性組成。一、識別信息需求識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。二、收集數據有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：[list]①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；③記錄表應便于使用；④采取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。三、分析數據分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：[list]老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；四、數據分析過程的改進數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：[list]①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準、滯后而導致決策失誤的問題；②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；⑤數據分析所需資源是否得到保障。
數據分析流程是什么?1. 識別信息需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。

2.數據采集

了解數據采集的意義在于真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和采集過程，避免由于違反數據采集規則導致的數據問題;同時對數據采集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。

3.數據存儲

在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最后得到了怎樣的數據。由于數據在存儲階段是不斷動態變化和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、準確性很多時候由于軟硬件、內外部環境問題無法保證，這些都會導致后期數據應用問題。

4.數據提取

數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。常用的Select From語句是SQL查詢和提取的必備技能，但即使是簡單的取數工作也有不同層次。

5.數據挖掘

數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，以下是算法選擇的基本原則：沒有最好的算法，只有最適合的算法，算法選擇的原則是兼具準確性、可操作性、可理解性、可應用性。沒有一種算法能解決所有問題，但精通一門算法可以解決很多問題。

挖掘算法最難的是算法調優，同一種算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。

6.數據分析

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常所用的方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖;新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

7.數據可視化

數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。

8.數據應用

數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。
數據分析的基本流程是什么?數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎么做，才能得出洞見。
01）分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那么就可以去分析。
02）矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那么可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各占多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03）漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04）相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05）邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那么就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然后薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。
06）趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。
1、增收益
最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。
下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。
下圖為渠道銷量分析，為渠道支持提供數據支撐。
2、降成本
例如通過數據分析實現對財務和人力的管理，從而控制各項成本、費用的支出，實現降低成本的作用。
下圖為生產成本分析，了解成本構成情況。
下圖為期間費用預實對比分析，把控費用情況。
3、提效率
每個企業都會出具相關報表，利用數據分析工具，不懂技術的業務人員也能夠通過簡單的拖拉拽實現敏捷自助分析，無需業務人員提需求、IT人員做報表，大大提高報表的及時性，提高了報表的使用效率。
通過數據分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動看板，隨時隨地透視經營，提高決策效率。
4、控風險
預算是否超支？債務是否逾期？是否缺貨了、斷貨了？客戶的回款率怎么樣？設備的運行是否正常？哪種產品是否需要加速生產以實現產銷平衡？...其實，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過數據分析，能夠幫助企業進行實時監測，對偏離了預算的部分、對偏離了正常范圍的數值能夠進行主動預警，降低企業風險。
下圖為稅負率指標，當綜合稅負率過高，可以實現提示和預警。
下圖為重要指標預警，重點監控項目的毛利率。

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業務流程和數據流程 數據流程分析的主要工具是

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