分享|一文教你建立數據分析思維
在大數據時代，數據分析的重要性毋庸置疑。但仍有許多人掌握了數據分析工具和技能，卻做不好數據分析。其實，做數據分析首先需要建立基本的數據思維，今天就跟隨小編的腳步，一文帶你快速建立數據分析思維。
如何建立和鍛煉數據分析思維？
數據思維不能一蹴而就，也不能死記硬背。關鍵是要掌握數據分析的框架，結合實際場景案例進行分析和應用。根據數據的功能來分，可以分為以下4種類型，分別是市場分析、用戶畫像、競品監測與經營管理分析。
1. 市場分析
市場分析是對某一業務現狀的分析和問題的判斷；細分市場現狀分析和發展趨勢預測。在進行市場分析時，我們可以運用數據模型來助力，例如購物籃分析模型。
購物籃分析是許多企業重點關注的問題，也是商業領域具有挑戰性的問題之一。購物籃分析強調顧客在購買行為中放入購物籃中不同商品之間的關聯。從客戶的購買行為出發，從而達到輔助零售企業制定營銷策略制定的一種數據分析方法。
Smartbi官網上給出了對商場銷售數據的案例，通過FP-Growth關聯規則演算法實現購物籃分析，發現超市不同商品之間的關聯關係並根據商品之間的關聯規則，有利於企業進一步制定銷售策略。想要熟悉購物籃分析的基本流程與步驟的讀者，可以點擊 此處 進行查閱。
2. 用戶畫像
隨著大數據技術的深入研究和應用，企業越來越關注如何利用大數據為精細運營和精準營銷服務，首先要建立企業的用戶畫像。用戶畫像有助於企業了解各類用戶的人群特徵、不同產品不同群體的用戶行為差異，可以幫助大數據「走出」數據倉庫，針對用戶進行個性化推薦、精準營銷、個性化服務等多樣化服務，是大數據落地應用的一個重要方向。
Smartbi群體客戶畫像可視化分析示例
3. 競品監測
在企業經營中還需對市面上同類產品的功能、用戶規模、市場情況做對比研究；這樣才能更好地維護用戶的忠誠度與活躍度，有利於企業的可持續發展。
4. 經營管理分析
周期性地分析企業的經營狀況，能及早洞察機會、發現風險、調整戰略，幫助企業更好的經營。Smartbi提供一體化的數據連接、數據加工、儀錶盤展示功能，實現分析流程自動化，極大提高工作效率。同時它搭建經營分析系統，還提供預置的分析看板，幫助企業經營管理層洞察機會與風險。
