企業如何分析資料，企業如何高效地進行資料分析

盯著灰塵 這要看你怎麼分析業務的混亂，反正你絕對不用Excel。

比如可以用ERP做閉鏈管理，財務、銷售資訊管理，CRM做客戶管理等等，但是這些系統一般都是獨立的，分析的時候很難建立關聯，這也是為什麼商業智慧型出現並後來流行起來的原因，因為乙個系統支援多個資料來源， 可以建立各種業務主題分析，也可以整合ERP和CRM來使用，更適合企業資料分析。因為我目前正在使用finebi，所以在我第一次部署它時，我對它有了更多的了解，現在我已經非常輕鬆地使用它了，所以我推薦給大家。

這有點相似，我目前的工作偏向於此。 前景不是特別明朗，我們需要朝著管理的方向前進。

幾個指標：合同量、合同完成率、同比增長、同比增長率。

銷售資料分析一般包括：

1、營運資金周轉期分析及銷售收入結構分析。

2、銷售收入對比分析。

3.成本分析。

4.利潤分析。

5. ROE分析。

銷售資料分析主要用於衡量和評價經理設定的計畫銷售目標與實際銷售之間的關係，可以使用銷售差異分析和微銷售分析兩種方法。

1、按周、月、季、年彙總分類銷售資料;

2、對月度和年度銷售彙總資料進行同比和環比分析，了解變化情況;

3、分析計畫完成情況及未完成原因;

4.時間序列**未來銷售和需求;

5、客戶分類管理;

6、消費者消費習慣、購物模式等

下面以冠遠資料在快消品行業的銷售資料分析為例：

區域分析。 類別分析。

新產品分析。 渠道分析。

主營業務、銷售成本、費用。

資料分析的主要工作是通過資料解決企業遇到的實際問題，包括根據資料分析的原因和結果進行推理，制定未來計畫，整理從研究中收集的各種產品資料，對資料進行分類和彙總等。 最主要的是學習Python、R、SAS等程式設計工具，資料倉儲、分布式儲存HDOOP、雲計算、資料視覺化、大資料技術，也可以去決明子九門資料分析培訓官網看一些案例，自己做培訓，總之，要學到很多東西。

企業需要使用一些資料分析工具，比如商業智慧型軟體finebi，來應用大資料分析，擁有工具就相當於完成了一半。 一般資料分析可分為以下三個步驟：

1. 明確業務需求。

從業務驅動的角度出發，了解業務需要解決什麼樣的問題，業務範圍是什麼，要達到什麼效果，並根據這些需求實施和部署商業智慧型工具。

2.資料組合與關聯。

由於企業資料海量化、結構形態多樣化等特點，要求業務分析工具具備海量資料探勘分析能力，能夠與現有資料實時有效結合，生成精準的行動方向。

此外，企業資料的價值最終體現在客戶的消費中，因此，能夠直接產生價值的資料，應與客戶關係、交易資料相結合，進行關聯，做出直接帶來收益的決策。

3、培養資料分析人才。

商業智慧型系統的部署是企業資料分析的關鍵，但業務人員的資料分析水平同樣重要。 這就要求人員在資訊過程管理中逐步培養資料科學管理的意識，企業也要有統一的共識，從而形成對企業資料的綜合管理。

大資料技術可以挖掘海量資料中隱藏的資訊和知識，為人類的社會經濟活動提供基礎，從而提高各個領域的執行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

一般來說，企業應該先搭建網際網絡平台，然後利用這些平台獲取資料，使用者訪問資料、反饋資料、網際網絡上的相關資料也應該收集，然後通過專業的資料分析方法進行分析。

主資料。

一、概述。

在21世紀的今天，人們逐漸意識到，企業之間的競爭並不完全是單個企業之間的競爭，而是企業擁有的最佳鏈條之間的整體競爭。 企業鏈的效率和質量，關係到企業能否在日益殘酷的市場博弈中獲得競爭優勢。 企業與商家的關係不再是過去簡單的買賣關係，而是越來越深入、更緊密的夥伴關係。

企業與本商之間不僅存在不同利益的矛盾，而且存在著共同利益的合作。

在企業管理實踐過程中，涉及“最佳業務”的管理資訊系統設計主要有兩個方面，一是日常業務流程中與最佳業務的業務協同，包括第一業務門戶、訂單協同、計畫協同、詢價、招標等，通常歸入微控制器產品範疇; 二是第一業務的生命週期和關係管理，包括第一業務准入管理、資質認證、協議和合同管理、績效考核等，通常歸入SRM產品的範疇。 這兩個方面的連線點是“主資料”，前者涉及主資料的使用，後者涉及主資料的使用。

一般來說，企業應該先搭建網際網絡平台，然後利用這些平台獲取資料，使用者訪問資料、反饋資料、網際網絡上的相關資料也應該收集，然後通過專業的資料分析方法進行分析。 雅力科技構建的網際網絡生態圈具有大資料分析，網際網絡生態圈獲得的資料用於為企業提供決策依據。

這取決於貴公司的具體需求。