近些年來，與數據分析相關的崗位越來越火熱，擁有數據分析能力的數據分析人員，越來越受各大企業的歡迎，本篇將就數據分析人員對企業的作用進行思考和探討，與大家分享。
本文目錄：
作用一：幫助企業經營者快速掌握企業的基本面
1. 數據分析人員可以將企業經營行為轉化為可評估的量化指標
中國是個人情化的社會，無論是在生活還是工作中，大多數人都會以主觀的感受來評估一個人；所以在古代皇帝重用某個官員，往往會以“順眼”來判斷官員的能力，這就誕生了一批批的通過‘阿諛諂佞’的人，往往只要獲得關鍵人物的歡心即可。
在當前的時代，尤其是在職場中，數據分析人員正在逐漸改變這一種風氣；通過數據分析人員的統計、轉化，可以將企業的人、貨、場轉化率具體的經營指標和數字，如：銷售額、獲客數、轉化率、復購率、產品庫存數、周轉率等等，企業經營者可以通過不同部門的指標達成情況，來掌握整個公司和各個部門的經營情況。
2. 數據分析人員能夠及時發現問題，並追根溯源
在企業經營中，數據分析人員可以通過各種數據分析方法和思維，來發現企業經營中的問題；可以結合數據的分析方法來講，這裡以“杜邦分析法-簡單版”的分析方法來說，為什麼說是“簡單版”呢？因為“杜邦分析法”嚴格上講是一套很複雜的評價公司盈利能力和股東權益回報水平方法，具體的內容可以自行百度。
在這裡我們主要借鑒其形，為企業搭建一個簡單的指標體系，它提供基本的分析思路，主要可以從兩個角度思考；
思路一：從指標組成邏輯分析原因；
思路二：從渠道組成分析原因；
思路三：從品類組成分析原因；
根據思路一來看，數據分析分析人員可以看出來，總體銷售額環比有下降，其主要是因為訂單數下降，然後又可以看出來又主要是客戶數下降導致，當然可以在此基礎上可以繼續進行按照指標拆解的方式，進行查詢原因；然後可以再結合思路二，從渠道組成的方向分析，又可以發現主要問題渠道是在渠道A；再結合思路三，從品類的組成進行拆解分析，很容易發現是品類A總體的下降較大；所以可以以“杜邦分析法-簡單版”對指標進行一層一層的拆解，找到業績下降的最終的原因。
3. 數據分析人員可以優化企業產品健康度和整體員工的素質能力
數據分析人員通過數字指標量化的評估方式，進行評估產品或者員工的當前水平，並且可以根據二維四象限發對產品或者銷售進行劃分類別，優勝劣汰。
比如：對於銷售人員，可以以“客戶滿意度”和員工“銷售額”兩個指標對銷售人員通過二維四象限進行銷售人員的分類；
A類員工：典型的公司優秀員工，客戶滿意度高、給公司帶來的銷售額也高；
B類員工：典型的偏科員工，雖然短時間內可以給公司帶來較多的銷售收入，但不利於公司長期和客戶合作發展，需要培養如何提升客戶滿意度；
C類員工：屬於銷售技能缺失員工，更多的會表現在不會合理分配時間，可能是因為把大量的時間花在一個客戶身上，雖然單個的客戶對其很滿意，但銷售收入較少，屬於投入產出較低，需要重點扶持。
D類員工：屬於即將淘汰型員工，這類員工在企業和公司中如何不及時淘汰掉，一家企業就離倒閉不遠了。
數據分析人員可以同樣通過此邏輯，對企業中的產品進行劃分，對產品也進行優勝劣汰評估，將可以提升整個公司的產品影響力。
作用二：幫助企業經營者的進行業務決策
1. 數據分析人員可以通過數據分析和挖掘，可以為業務發展提供策略和方向
在企業經營中，為了能給業務提供策略和方向，數據分析人員研究出來了很多的業務增長理論和方法，包含有渠道分析、AARRR模型、漏斗模型、相關性分析等等理論幫助業務進行決策；
渠道分析：正常來講，一個公司的業務會來源於多個渠道，比如天貓、京東、拼多多、線下門店等等，可以通過對不同渠道的數據進行對比分析，來尋找發展的機會點；
AARRR模型：包含了從用戶獲取、用戶活躍、用戶留存、用戶收入、用戶傳播等5個用戶生命周期，可以針對不同生命周期進行分析、來調整業務發展策略；
漏斗模型：漏斗模型可以看做一種線性的思考方式，可以對任意事件或者用戶行為的轉化進行問題定位，當然漏斗模型也可以和AARRR模型結合使用，可以從AARRR模型每個生命周期的轉化進行分析。
相關性分析：是業務中經常使用的分析方法之一，主要是通過對不同特征和數據間的關係進行分析，發現業務運營中的關鍵影響因素及驅動因素，並且可以對業務的發展進行預測。比如說，廣告曝光量和營銷花費的相關關係；銷售人數和用戶增長的關係等等；
2. 數據分析人員通過數據分析和監測，能夠支持企業進行精細化運營
大多數行業，最初的階段大家一般會進行跑馬圈地，講究的是快速擴張；但當行業進入到發展和成熟的時期，這個時候還要謀求增長，就要開始進行對已有用戶的精細化運營，以求挖掘出每個用戶最大的商業價值。
在支持業務進行精細化運營的過程，數據分析人員可以幫助企業逐步搭建用戶畫像、利用用戶分群運營等工具，並通過A/Btest等方式，來幫助企業進行精細化的運營。
- 用戶畫像：就是根據用戶的社會屬性、消費行為等信息而抽象出來的一個標簽化的用戶模型；通過模型以便讓經營者知道企業的主要客戶群是那些人；
- 用戶分群運營工具：是主要的用戶運營工具，幫助運營人員對用戶根據不同的用戶標簽篩選出不同的客戶群，併進行針對性的營銷和提升客戶的動作。
- A/Btest：是一種用來測試如新產品或者新功能的測試方法，一般會對選擇兩組用戶，一組實驗組，一組對照組，通過設置不同的規則，來確定新產品或者新功能是否達到預期。
企業要進行精細化運營，無論是針對用戶，還是產品的提升，都需要數據分析人員通過數據整理和分析挖掘，來幫助企業更好的運營。
作用三：幫助企業經營者平衡企業的投入和收益
1. 數據分析人員利用大數據技術來幫助企業實現企業收益>企業投入
企業經營者經營企業的最最最重要目的，其實就是賺錢，其次才會去做或者宣揚公益價值。而要實現企業賺錢，那就必須要實現企業收益是大於投入的；而大數據時代的發展過程中逐漸衍生出來的精準營銷、銷售預測、千人千面-個性化商品推薦（推薦算法）、商品智能補貨或定價等等的應用，數據分析人員可以利用各類的大數據工具，來幫助企業實現企業收益>企業投入。
精準營銷：通過針對潛在或者特定的用戶進行營銷，實現收益的增長，數據分析人員可以通過營銷後的分析，來進一步優化營銷的精準度，來實現收益/投入的百分比大幅度提升。
銷售預測：數據分析人員可以通過大數據技術以歷史的銷售數據為養料，並搭建預測模型，便可以對未來的銷售趨勢進行銷售預測；對於企業經營者 可以根據預測結果，安排生產，避免產品積壓，可以有效的管理產品庫存；從這方面來講，可以降低產品投入的浪費，實現更多的收益大於投入。
推薦算法：數據分析人員可以通過用戶的歷史數據，來推測出來用戶可能喜歡的東西，可以是文章內容、歌曲視頻、淘寶商品；目前市面上應用最好的有今日頭條、抖音、網易雲音樂、淘寶等等；並和技術人員依賴來搭建推薦系統來提升用戶的滿意度，增加用戶的使用粘性，本質上也是提升企業收益的方式，實現收益大於投入的目的。
總結
在企業中，上至企業的經營指導，下至員工、商品的考核評估；數據分析人員都在其中扮演了越來越重要的角色，目前已成為各大企業中不可缺少的一個重要角色，也許大家也已經慢慢發現在各類崗位的面試中，數據分析能力也是作為了一項重要的考核項。
所以我相信，數據分析將來在企業中還能發揮更大的作用。
本文由 @天真一匹狼 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
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