python数据分析——业务指标分析 _数据分析

业务指标分析三、业务问题的识别四、竞争者分析五、市场机会识别六、风险控制七、营销诊断八、市场营销九、战略分析十、目标市场营销十一、消费者分析十二、产品分析十三、市场营销组合十四、理解数据十五、业务指标十六、业务指标选择十七、业务指标体系十八、业务报表总结
前言
业务分析是一系列短期战略与战术协定。它可以为企业提供快速的评估和路线图，帮助企业识别机遇和规划转型路线
一、业务指标分析的定义
业务指标分析可以为企业提供快速的评估和路线图，帮助企业识别机遇和规划转型路线。它还可以通过分析，帮助企业开启实现价值和竞争的新途径。
业务分析通过帮助企业构建业务分析，商业智能，绩效管理，企业信息管理，和企业内容管理等方面的能力，从而辨认出关键的市场模式，降低管理成本并提高利用效率，积极主动地管理风险，实现利润的增长。
作为一个数据分析人员，要明确数据分析是用于解决企业的业务问题，帮助企业更准确地预测未来，发现以前无法预见的商机。
二、业务问题构建
数据分析师所做的工作是要从识别企业的业务问题开始，然后才开始解决这个问题。在数据分析的过程中，这个环节被叫做问题构建，它在数据分析的过程中很重要。
问题构建的要求需要有合理的逻辑要有明确的目标要有数据的支撑
为了做到这三点，需要数据分析师具有非常敏锐的洞察力，熟悉所在企业的业务，和拥有良好的数据科学领域的修养，包括：
基于常识对所观察的事物保持好奇心从复杂的表面中识别问题的本质具有相关的工作经验需要具备解决问题的方法和能力需要关注当前企业面临的宏观经济面，行业状况，和基本面。利用现有的理论和过去的研究成果利用企业项目计划书
在数据分析开始之前，数据分析还未到来。预感和直觉可能是决定继续进行某种分析的推动力。
定量数据分析的最终目的是使用一些数据来检验目前你的预感，这就是定量分析和定性的区别，数据分析人员应当用数据模型来检验他们的预感。
关于定性数据和定量数据
三、业务问题的识别
为了对业务问题进行“ 问题构建 ”，在问题的识别这个阶段，最重要的事情是充分理解该项业务的核心问题是什么？以及这个问题在企业内部的重要程度。
在识别问题的阶段
数据分析人员需要找到企业内部相关者，就是哪些人员从这个业务中收益。在企业中，管理层是内部利益相关者，企业股东，投资人，部门中层管理人员，和企业员工也都是内部利益相关者。
哪些人员和将要进行的数据分析项目的成功有关联？他们是否对存在的问题和解决方案有一个大概的了解？他们是否有能力提供必要的资源？是否有能力推进定量分析项目成功所必须的业务变革？他们是否都支持在决策制定过程中使用数据分析人员的分析方法和数据？你所推荐的分析方案案例和交流方式是否与他们常用的思维与决策方式一致？你是否计划向他们提供定期反馈和阶段性成果报告？
对利益相关者的管理。对将要立项的数据分析项目，识别所有的与项目有关的利益相关者，并记录这些利益相关者的需求。评估和分析利益相关者的感兴趣的方向，及对数据项目的影响，通过这些了解来管理利益相关者的预期。
对于企业内部收益者的补充：现代理论认为投资者对企业的主要期望是实现长期稳定的收益和增长。投资者希望企业能够提供可持续的利润，并不断增加股东价值。他们关注企业的财务状况、市场地位、管理团队的能力和公司的战略规划等方面。投资者也希望企业能够透明地披露信息，以便他们能够做出明智的投资决策。此外，社会责任和可持续发展等因素也越来越受到投资者的关注。