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為什么數據分析,為什么要做數據分析

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看數據分析，是后位的，理性的方法，難以預測；不做數據分析，只能靠想象猜測結果 。做數據分析就能知道 。首先，在時間上做一個對比 。都是剛開始從事數據分析和web前端 。數據分析師的工資肯定是弱的 。為什么？通過數據分析找出不達標的原因；預測分析 。
為什么要做數據分析？
其實，現在不會再有人再問這樣的問題了，因為大數據時代下，每個人都知道數據分析的重要性！數據分析在企業經營或個人生活中都很有用處，關鍵在于我們如何使用它 。數據分析不僅是某一條公式或者一串代碼，它真正的魅力在于系統地、客觀地、有邏輯地思考，用這種思考方式去代替零散、臆斷、盲目，這才是它最大的價值，當我們在工作中接到一項任務時，首先主觀意識第一反應“我想不想做這個事？如果我做了會產生什么影響？”決定做了之后，又要開始思考“我能不能干這個事？做這個事需要什么條件？到底應該如何做這件事？”這些心理建設和意愿、能動性、創造力有關 。
再來看數據分析，它是一種后置的、理性的方法，很難預知；如果不做數據分析，只能靠臆想猜測結果，如果做了數據分析，才能知道：現狀是怎樣的？到底現狀好不好？出現這個狀況的原因是…？預測一下結果會如何？下一步應該怎么做？這5個問題是環環相扣的，有了清晰的描述才能尋找指標，有了指標才有好壞判斷，有好壞判斷才能思考為什么好或不好，有了原因才知道如何構建預測模型，如何全面評估，
從一個最簡單的例子來說，設想下，你剛就任一個銷售公司大區總監，掌管著華北500家客戶，忽然收到財務發來的一封郵件說這個月業績KPI沒有達標 。那么第一件事，就是要看數據，業績狀況到底是什么情況？差多少達標？什么時候開始不達標的？差距越來越大還是越來越?。克袇^域還是單個區域的問題？沒有問題的是不是正在變得有問題？所有一切都要用數據說話，
接下來，還需要做以下三項分析工作：原因分析：通過數據分析找一下不達標的原因；預測分析：預測一下銷售走勢，預計業績有多大缺口；評估分析：評估一下過往的措施哪個好用，然后安排下一步舉措 。不過在實際工作中，80%的時間都被耗在清理數據、更新報表、做描述性統計上，剩下時間可能還在寫評估報告，最后就變成，只有數據，沒有分析，
如果使用分析云來做數據分析，數據抽取與業務模型是獨立的，數據抽取由系統自動完成，且可跨平臺集成數據，大大減少了清理數據的工作；而業務模型是固定不變的，數據更新，報表內容也會隨之更新，如需調整模型，也可由業務人員自行完成操作 。通過數據穿透、鉆取，找到原因；通過歷史數據，預測今后走勢；通過對比，全面評估，
在電商運營中，你覺得數據分析有多重要呢？為什么？
謝謝邀請！數據分析在電商的運營過程中一直是比較重要的內容，相關的工作崗位也比較多，運營的參與人員幾乎都要具備一定的數據分析能力，一些大的電商平臺會有專門的團隊來進行各種數據分析 ?？梢哉f，數據分析是運營團隊制定策略的重要參考，在大數據時代背景下，數據采集的渠道得到了擴展，數據的維度也得到了全面的提升，這會進一步提升數據分析的價值 。
對于電商運營人員來說，通過數據分析能體現出以下幾個重要的內容：第一：用戶來源，用戶注冊數量是運營人員關心的重要指標，對于運營人員來說，每天的用戶增長量幾乎是必看的內容 。那么，對于新增用戶的來源分析就是一個重要的數據分析任務，通過分析新用戶的來源來制定相應的推廣策略是比較常見的做法，第二：使用頻次 。電商產品的使用頻次能夠體現出產品自身的健康程度，使用頻次目前已經有了非常詳細的劃分，包括主頁面的打開頻次、不同功能頁面的打開頻次等內容，另外還有活躍用戶的使用頻次等等，

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