1.5 数据分析赋能业务

数据分析有助于贯彻数据驱动的经营理念，赋能业务洞察和优化。数据分析的本质是通过对业务内容和业务逻辑的转换与反映，有效支撑大小决策和策略的制定。在工作流程中，数据埋点、数据处理平台和BI系统数据报表都是进行数据分析时的底层支撑。业务上更重要的是理顺反映业务链路的核心数据指标体系，通过用户画像来洞察用户需求变化，通过策略实验来评估、验证、提升业务效果。

工作流程中的各方人员都会参与数据分析。决策者、管理者和投资人更注重数据分析对商业市场的判断。业务人员偏向于在策略执行过程中解决业务问题。数据专业技能人员侧重于完成复杂的数据分析工作并总结反馈。

数据分析在实际工作中的流程可以总结为“3S”（See the situation、Summarize and find problem、Solve and optimize，即看数据、找问题、想办法）。第一步，“看数据”主要是各方人员查看报表、统计信息等已经呈现出来的业务数据，目的是看清业务现状，熟悉业务环节。第二步，“找问题”指的是总结和发现问题，通过商业数据模型、增长/产品留存/裂变/现金流/用户特征等维度的数据分析和总结，找到业务当前的问题。第三步，“想办法”就是思考解决方法，给出优化建议和策略，并进行策略实施量化，评估效用。在进行产品、运营、市场等全业务分析时，拆解目标、全局分析才能确保整体的正向结果。

各方人员都需要建立数据驱动的思维，通过数据协作流程，使得分析结果准确、有效，并主动总结、跟进落地执行。这些对于数据分析赋能业务、促进业务正向增长尤为重要。