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那么如何做好數(shù)據(jù)分析呢？以下梳理出數(shù)據(jù)分析的8步流程，以及常見的7種分析思路。在啟動數(shù)據(jù)分析前，最好跟主管或數(shù)據(jù)經(jīng)驗較豐富的童鞋確認(rèn)每一步的分析流程。

1、為什么分析

首先，你得知道為什么分析？弄清楚此次數(shù)據(jù)分析的目的。比如，什么類型的客戶交貨期總是拖延。你所有的分析都的圍繞這個為什么來回答。避免不符合目標(biāo)反復(fù)返工，這個過程會很痛苦。

2、分析目標(biāo)是誰

要牢記清楚的分析因子，統(tǒng)計維度是金額，還是產(chǎn)品，還是供應(yīng)商行業(yè)競爭趨勢，還是供應(yīng)商規(guī)模等等。避免把金額當(dāng)產(chǎn)品算，把產(chǎn)品當(dāng)金額算，算出的結(jié)果是差別非常大的。

3、想達到什么效果

通過分析各個維度產(chǎn)品類型，公司采購周期，采購條款，找到真正的問題。例如這次分析的薄弱環(huán)節(jié)供應(yīng)商，全部集中采購，和保持現(xiàn)狀，都不符合利益最大化原則。通過分析，找到真正的問題根源，發(fā)現(xiàn)精細化采購管理已經(jīng)非常必要了。

4、需要哪些數(shù)據(jù)

采購過程涉及的數(shù)據(jù)，很多，需要哪些源數(shù)據(jù)：采購總額、零部件行業(yè)競爭度、貨款周期、采購頻次、庫存?zhèn)湄洈?shù)、客戶地域因子、客戶規(guī)模等等列一個表。避免不斷增加新的因子。

5、如何采集

數(shù)據(jù)庫中供應(yīng)商信息采集,平時供應(yīng)商各種信息錄入,產(chǎn)品特性錄入等,做數(shù)據(jù)分析一定要有原料,否則巧婦難為無米之炊。

6、如何整理

整理數(shù)據(jù)是門技術(shù)活。不得不承認(rèn)EXCEL是個強大工具，數(shù)據(jù)透視表的熟練使用和技巧，作為支付數(shù)據(jù)分析必不可少，各種函數(shù)和公式也需要略懂一二，避免低效率的數(shù)據(jù)整理。Spss也是一個非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理工具，特別在數(shù)據(jù)量比較大，而且當(dāng)字段由特殊字符的時候，比較好用。

7、如何分析

整理完畢，如何對數(shù)據(jù)進行綜合分析，相關(guān)分析？這個是很考驗邏輯思維和推理能力的。同時分析推理過程中，需要對產(chǎn)品了如指掌，對供應(yīng)商很了解，對采購流程很熟悉。看似一個簡單的數(shù)據(jù)分析，其實是各方面能力的體現(xiàn)。首先是技術(shù)層面，對數(shù)據(jù)來源的抽取－轉(zhuǎn)換－載入原理的理解和認(rèn)識；其實是全局觀，對季節(jié)性、公司等層面的業(yè)務(wù)有清晰的了解；最后是專業(yè)度，對業(yè)務(wù)的流程、設(shè)計等了如指掌。練就數(shù)據(jù)分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在實踐中不斷成長和升華。一個好的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該以價值為導(dǎo)向，放眼全局、立足業(yè)務(wù)，用數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長。

8、如何展現(xiàn)和輸出

數(shù)據(jù)可視化也是一個學(xué)問。如何用合適的圖表表現(xiàn)？每一種圖表的寓意是什么？下面列舉下常用的8個圖表：

①折線圖：合適用于隨時間而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，例如隨時間收入變化，及增長率變化。

②柱型圖：主要用來表示各組數(shù)據(jù)之間的差別。主要有二維柱形圖、三維柱形圖、圓柱圖、圓錐圖和棱錐圖。

③堆積柱形圖：堆積柱形圖不僅可以顯示同類別中每種數(shù)據(jù)的大小，還可以顯示總量的大小。

④線-柱圖：這種類型的圖不僅可以顯示出同類別的比較，還可以顯示出趨勢情況。

⑤條形圖：類似于橫向的柱狀圖，和柱狀圖的展示效果相同，主要用于各項類的比較。

⑥餅圖：主要顯示各項占比情況。餅圖一般慎用，除非占比區(qū)別非常明顯。因為肉眼對對餅圖的占比比例分辨并不直觀。而且餅圖的項，一般不要超過6項。6項后建議用柱形圖更為直觀。

⑦復(fù)合餅圖：一般是對某項比例的下一步分析。

⑧母子餅圖：可直觀地分析項目的組成結(jié)構(gòu)與比重

圖表不必太花哨，一個表說一個問題就好。用友好的可視化圖表，節(jié)省閱讀者的時間，也是對閱讀者的尊重。

有一些數(shù)據(jù)，辛辛苦苦做了整理和分析，最后發(fā)現(xiàn)對結(jié)論輸出是沒有關(guān)系的，雖然做了很多工作，但不能為了體現(xiàn)工作量而堆砌數(shù)據(jù)。

在展現(xiàn)的過程中，請注明數(shù)據(jù)的來源，時間，指標(biāo)的說明，公式的算法，不僅體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)度，更是對報告閱讀者的尊重。

1、簡單趨勢

通過實時訪問趨勢了解供應(yīng)商及時交貨情況。如產(chǎn)品類型，供應(yīng)商區(qū)域（交通因子），采購額，采購額對供應(yīng)商占比。

2、多維分解

根據(jù)分析需要，從多維度對指標(biāo)進行分解。例如產(chǎn)品采購金額、供應(yīng)商規(guī)模（需量化）、產(chǎn)品復(fù)雜程度等等維度。

3、轉(zhuǎn)化漏斗

按照已知的轉(zhuǎn)化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。常見的轉(zhuǎn)化情境有不同供應(yīng)商及時交貨率趨勢等。

4、用戶分群

在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應(yīng)商群組進行分析和比對；數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標(biāo)作為分群條件，有針對性地優(yōu)化供應(yīng)鏈，提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性。

5、細查路徑

數(shù)據(jù)分析可以觀察供應(yīng)商的行為軌跡，探索供應(yīng)商與本公司的交互過程；進而從中發(fā)現(xiàn)問題、激發(fā)靈感亦或驗證假設(shè)。

6、留存分析

留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關(guān)聯(lián)。一般我們講的留存率，是指“新新供應(yīng)商”在一段時間內(nèi)“重復(fù)行為”的比例。通過分析不同供應(yīng)商群組的留存差異、使用過不同功能供應(yīng)商的留存差異來找到供應(yīng)鏈的優(yōu)化點。

7、A/B 測試

A/B測試就是同時進行多個方案并行測試，但是每個方案僅有一個變量不同；然后以某種規(guī)則優(yōu)勝略汰選擇最優(yōu)的方案。數(shù)據(jù)分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標(biāo)、事后數(shù)據(jù)分析和不同方案評估。

不單是供應(yīng)商及時交貨的數(shù)據(jù)分析，其他的數(shù)據(jù)分析流程和思路也一樣適用，只是維度重點很多，以及組合的維度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局觀，避免陷入到數(shù)據(jù)海洋中。