企业如何分析数据，企业如何高效地进行数据分析

盯着灰尘 这要看你怎么分析业务的混乱，反正你绝对不用Excel。

比如可以用ERP做闭链管理，财务、销售信息管理，CRM做客户管理等等，但是这些系统一般都是独立的，分析的时候很难建立关联，这也是为什么商业智能出现并后来流行起来的原因，因为一个系统支持多个数据源， 可以建立各种业务主题分析，也可以集成ERP和CRM来使用，更适合企业数据分析。因为我目前正在使用finebi，所以在我第一次部署它时，我对它有了更多的了解，现在我已经非常轻松地使用它了，所以我推荐给大家。

这有点相似，我目前的工作偏向于此。 前景不是特别明朗，我们需要朝着管理的方向前进。

几个指标：合同量、合同完成率、同比增长、同比增长率。

销售数据分析一般包括：

1、营运资金周转期分析及销售收入结构分析。

2、销售收入对比分析。

3.成本分析。

4.利润分析。

5. ROE分析。

销售数据分析主要用于衡量和评价经理设定的计划销售目标与实际销售之间的关系，可以使用销售差异分析和微销售分析两种方法。

1、按周、月、季、年汇总分类销售数据;

2、对月度和年度销售汇总数据进行同比和环比分析，了解变化情况;

3、分析计划完成情况及未完成原因;

4.时间序列**未来销售和需求;

5、客户分类管理;

6、消费者消费习惯、购物模式等

下面以冠远数据在快消品行业的销售数据分析为例：

区域分析。 类别分析。

新产品分析。 渠道分析。

主营业务、销售成本、费用。

数据分析的主要工作是通过数据解决企业遇到的实际问题，包括根据数据分析的原因和结果进行推理，制定未来计划，整理从研究中收集的各种产品数据，对数据进行分类和汇总等。 最主要的是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库、分布式存储HDOOP、云计算、数据可视化、大数据技术，也可以去决明子九门数据分析培训官网看一些案例，自己做培训，总之，要学到很多东西。

企业需要使用一些数据分析工具，比如商业智能软件finebi，来应用大数据分析，拥有工具就相当于完成了一半。 一般数据分析可分为以下三个步骤：

1. 明确业务需求。

从业务驱动的角度出发，了解业务需要解决什么样的问题，业务范围是什么，要达到什么效果，并根据这些需求实施和部署商业智能工具。

2.数据组合与关联。

由于企业数据海量化、结构形态多样化等特点，要求业务分析工具具备海量数据挖掘分析能力，能够与现有数据实时有效结合，生成精准的行动方向。

此外，企业数据的价值最终体现在客户的消费中，因此，能够直接产生价值的数据，应与客户关系、交易数据相结合，进行关联，做出直接带来收益的决策。

3、培养数据分析人才。

商业智能系统的部署是企业数据分析的关键，但业务人员的数据分析水平同样重要。 这就要求人员在信息过程管理中逐步培养数据科学管理的意识，企业也要有统一的共识，从而形成对企业数据的综合管理。

大数据技术可以挖掘海量数据中隐藏的信息和知识，为人类的社会经济活动提供基础，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

一般来说，企业应该先搭建互联网平台，然后利用这些平台获取数据，用户访问数据、反馈数据、互联网上的相关数据也应该收集，然后通过专业的数据分析方法进行分析。

主数据。

一、概述。

在21世纪的今天，人们逐渐意识到，企业之间的竞争并不完全是单个企业之间的竞争，而是企业拥有的最佳链条之间的整体竞争。 企业链的效率和质量，关系到企业能否在日益残酷的市场博弈中获得竞争优势。 企业与商家的关系不再是过去简单的买卖关系，而是越来越深入、更紧密的伙伴关系。

企业与本商之间不仅存在不同利益的矛盾，而且存在着共同利益的合作。

在企业管理实践过程中，涉及“最佳业务”的管理信息系统设计主要有两个方面，一是日常业务流程中与最佳业务的业务协同，包括第一业务门户、订单协同、计划协同、询价、招标等，通常归入单片机产品范畴; 二是第一业务的生命周期和关系管理，包括第一业务准入管理、资质认证、协议和合同管理、绩效考核等，通常归入SRM产品的范畴。 这两个方面的连接点是“主数据”，前者涉及主数据的使用，后者涉及主数据的使用。

一般来说，企业应该先搭建互联网平台，然后利用这些平台获取数据，用户访问数据、反馈数据、互联网上的相关数据也应该收集，然后通过专业的数据分析方法进行分析。 雅力科技构建的互联网生态圈具有大数据分析，互联网生态圈获得的数据用于为企业提供决策依据。

这取决于贵公司的具体需求。