一、商业数据分析的定义

基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题，并通过分析商业问题建立相应的分析模型。

二、商业数据分析的流程

1、明确问题

首先在解决问题前，我们一定要知道问题到底是什么？这样我们就知道了后期工作的方向，避免了以后出现的没必要的争论。

对于如何明确问题，可以用SMART法则来说明

S——Specific 具体明确的，不能将问题说得太抽象

比如小米手机想要卖的好，就不能简单的说成小米手机要做成让每个人都喜欢的产品，而是应该说成小米手机的出货量要达到去年的150%

M——Measurable 可衡量的，不管是问题的本身还是目标要量化出来

还是小米的例子，出货量达到到去年的150%，那么150%就是可以量化的标准

A——Action-oriented 行动导向就是说明问题时，必须要有解决的方向

比如小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力这三种方式使出货量要达到去年的150%。

R——Relevant 相关联的，行动与问题存在相关性

小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力对提升出货量是有相关性的，不能说小米通过进入笔记本电脑领域的方式去增加手机的出货量，开发笔记本电脑这个产品线这个行动跟提升手机出货量没有任何关联

T——Time-bound 时间限制

计划使出货量增加到去年的150%，可能过了两年手机的出货量也没有提升到150%，所以明确时间尤其重要，比如我计划用8个月的时间使手机出货量达到去年的150%。当然，时间的限定一定要从实际情况出发，要具备一定的合理性

2、拆分问题

（1）逻辑树模型：把一个已知明确的问题作为树干，分析哪些问题跟这个问题有关，把相关的问题作为树枝加入到树干当中，由此不断向下拓展，就会将问题拓展成一个逻辑树

使用逻辑树模型的优点：

1）保证了解决问题的完整性

2）理清了所有的思路

3） 避免了重复和无关的思考

（2）MECE分析法：把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法

它主要有两条原则：

①完整性：分解工作的过程中不要漏掉某项，要保证完整性

比如市场推广和提升产品研发能力就是2个不同的解决问题方向，漏掉某一项都会使解决问题的方向不完整

②独立性

每项工作之间要独立，每项工作之间不要有交叉重叠

比如小米手机想要增加出货量可以提升产品研发能力和把手机设计得更好看，那么这2个子问题就重合了，因为产品研发能力包含了手机设计能力

（3）二八法则，通俗理解就是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的。

逻辑树分析模型中也是一样，要时刻关注重点问题，对于一些非重点的问题舍弃掉，减少工作量的同时集中力量解决重点问题

3、安排工作任务

将相互关系紧密的问题作为一个独立项目-确定项目负责人和工作推进计划表；特别是重要节点-负责人不时检查工作，按计划推进工作

4、推进执行任务

（1）3个分析维度：市场分析、竞争者分析、用户分析

以小米案例说明：

首先我们要了解整个手机市场的概况，对于手机市场的规模多大，供应链上下游的情况一一了解清楚，根据手机市场的环境来预测未来手机市场的发展趋势，做到快人一步。

对于竞争者分析，我们要知道整个手机市场的几个大的玩家，以及他们的市场占有率是多少，还要具体分析每个竞争对手的概况和优劣势，包括渠道、供应链、产品等等方面。对于手机行业来说，苹果、华为、OPPO、vivo这几个大玩家是一定要仔细研究。

最后是用户分析，要从用户属性、购买产品的决策等等因素上精准定位粉丝，了解用户需求，抓住用户痛点，帮助公司获取和留存用户。手机行业，OPPO和vivo因为渠道优势，对于目标人群的需求抓得非常精准。

（2）3种获取信息的方式：案头研究-用户调研-实地考察

①案头研究，互联网时代，我们可以从网络获得相关新闻和一些专业的数据库，但是由于信息量极大，我们也要注意筛选出可靠准确的目标信息

②用户调查可以分为线上调查和线下调查，线上我们可以通过网络/电话的形式调研，能得到大量的一手信息，但是不一定能得到你想要的全部信息。线下我们可以通过拜访的形式交流调研，线下调查能直接触达用户，了解到你想要的全部信息，但是时间经济成本太高

③实地调研一般会和用户调查相结合，能得到一些隐藏但是非常重要的信息，当然，时间经济成本也是非常高

5、输出分析报告

这一步是整个商业分析过程的复盘总结，决定着你的分析结果是否能给企业做出正确的决策，一般来说，输出分析报告可以分为4个步骤。

①总体概要-整个商业分析的主要内容，包公整体的框架和逻辑

②填充整理PPT信息-将信息填充到每个独立的项目，清楚解决问题的细节

③沟通优化-内部沟通保证报告的完整性，用户沟通包含用户想要的信息

④定稿汇报-对报告内容做到了然于胸，根据不同受众，报告称显得内容和形式不同。

三、商业数据分析需要用到的工具

1）Excel是最普及的数据处理和分析工具，作为Office三件套之一，受到各行业广泛的使用，也很容易上手。

2）思维导图工具，如XMind、Mind Master等，可以整理知识体系、梳理思维。

3）专业的Python数据分析工具Anaconda，可以进行Python基础编程、数据分析、建模计算等。