如何对业务场景做数据分析？
企业的数据分析是一项复杂的工作，它涉及业务理解和数据分析技术，以下是从业务角度出发，讨论如何进行数据分析，本文参考了《帆软软件的零售业数据管理方案》。
1. 明确业务场景
分析整体的思路是：明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。
每个企业或行业的业务不同，因此分析体系也不同，下面主要针对零售电商行业进行探讨，其他行业也可以分享交流，或者通过搜索帆软数据应用研究院的案例（更侧重于报表体系，具有一定借鉴意义）。
2. 销售类分析
销售分析旨在追踪销售情况，与关键绩效指标（KPI）对比，调整销售策略，进一步提升销售额。
分析思路：任何问题都可以套用“人货场”的模型来分析，比如分析客单价下降的原因，可以从人货场角度切入，建立如下分析模型：
分析 *** ：数据分析可以通过数据对比、极值和预测的方式进行，具体包括：
对比：比如事业部销售额排行榜、销售额贡献度、城市排行榜等等。
极值：比如月销售额更高纪录，激励销售人员或事业部突破记录。
预测：根据权重曲线预测未来的销售额。
3. 商品分析
商品分析围绕商品的进销存管理展开，商品库存过大占用资金，采购进货不合理；商品陈列不合理，导致发货不及时，销售滞后。
商品分析体系——“进销存”思路，常用的指标如商品的折扣率、动销率和周转率等。
4. 会员数据分析
会员数据分析一方面可指导销售运营，另一方面能提高营销的精准度，增加用户黏性，减少流失。
会员分析管理体系：
5. 其他管理分析
人力资源管理中的数据分析主要包括两个方面：
- 人员结构分析，包括不同职能部门的人力结构、不同层级的人才结构、不同工作年限的人才结构等。
- 人力效能分析，关注的两个关键指标是人均产出和人员费用产出率，分析人力结构是为了防止人才断层，在 *** 上做好预案，优化薪酬分布。
数据分析领域的财务主要涉及管理财务，管理财务需要细化到每个子公司、每个业务、每个产品、每个业务部门、每个客户，以他们为主题的分析有：现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。
只是一个概要框架，每一个点的深入展开都是一门知识，欢迎留言探讨~