销售数据分析怎么做ppt，销售数据分析怎么做？

随着企业数字化程度的不断推进，掌握一手数据分析的能力，强化对数据的敏感度，对于每一个业务部门来说都是不可或缺的。不过一提到数据分析，许都人都会感到头痛，认为与数字打交道需要非常高的数学和统计学方面的知识，于是将这一技能拒之千里。殊不知，在如今各类数据分析工具功能非常完善的今天，学习数据分析更重要的是掌握完备的数据分析思路。接下来，三网数据营销将为您介绍企业数据分析思路的五步要领。

一、问题构建

构建问题是迈出数据分析的第一步，通俗来讲就是根据分析者的直觉和经验对数据分析的目的进行总结，以便后续分析时用数据证据加以验证。当然了，所作出的猜想和假设一定是需要与企业的业务实际相结合的，同时也要考虑相关的管理者和决策者的诉求。RACI模型就可以用来记录每次数据分析的相关的责任人、咨询人等等，可以帮助数据分析师在一开始就理清相关的人际关系。

在整个问题构建的过程中，分析者可以在问题初步成型的时候回顾历史经验，即与该问题类似的分析，从而帮助分析者突破现有认知，实现问题的重构，如此循环，直到得到令人满意的结果。

可以说，整个问题构建的步骤是做出良好决策的最重要的环节。对于新手或者对数据分析感兴趣的人来说，可以尝试在日常的业务中多多观察，总结现象和规律，培养对数据的sense。

二、建立模型

建立模型的过程，是在分析者所构建的问题的基础之上，根据自身对问题的理解，运用逻辑思维和业务经验，来选取对预设问题有影响的独立变量，提出假设与彩向。比如与预测家庭收入相关的独立变量有年龄、家庭人口数、职位、工龄等等。在这一步，分析者可以适当地发挥自身的创造能力，尽可能多地进行变量的尝试与拓展。而对于变量的取舍，则取决于模型的目的和变量与问题之间的相关性。

三、收集与数据测量

对于企业来说，除非是调研性质的数据分析，往往都有自己的数据资源，可供相关业务的分析者使用；与此同时，网络上有很多二手数据，如国家统计局的数据可供分析者使用。因此对于企业分析者来说，数据收集与测量的工作量较科学研究者来说要少很多。分析者只需要要圈定自己所需的数据，即可。需要注意的是，如果所获得的数据是非结构化的数据（如文本），分析者需要以一定的标准将这其转变为结构化的数据（如名义变量、序变量、数值变量）。

四、数据分析

数据分析的过程，是选择分析工具、选择模型并运行模型的过程。常用的数据分析软件包括Excel、SQL Server、Tableau、SPSS等，分析者根据自身能力、数据体量以及分析的侧重点进行选择。如数据体量较小，对可视化要求不高的数据则可以选择用最基础的Excel来进行分析。对于模型的选择，需要考虑以下两个方面：变量的数量（单变量、双变量、多变量模型）、问题的类型（描述性问题——均值、中值、标准差 vs. 推论性问题——相关分析、回归分析）。一个要点是分析者需要定期检查所使用的模型与数据的拟合程度和适用性，以便对不适用的模型进行适当的调整。

五、结果输出

不能够盲目迷信分析技能，而应当考虑这份数据分析的结果最终需要呈现给谁看，是否对符合最终决策者的思维习惯和目的。笔者曾经根据上级的指示做过几份数据分析报告，在输出结果的过程中沉迷于各种公式的使用而缺乏对结果进行通俗的阐释，导致每次分析完都需要与上级开会进行讲解，无形之中浪费了双方的宝贵时间。这一点是新手尤其应该注意的。

以上就是本次关于企业数据分析思路分享的全部内容了，如果您有更加深刻的见解或实战经验，欢迎在相仿评论区留言，与三网数据营销一起探讨。

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