在商业分析中，读懂业务发展趋势是至关重要的，毕竟你所做的所有事都是为了服务投入与产出的。说白了就是提高商业模式的盈利能力，检查出业务发展中的异常环节，降低不必要的风险。
读懂业务发展的数据趋势能够让你更好地理解业务：
步骤如下：
✅1-数据收集：收集准确的数据：历史销售数据、市场调研结果、历史运营成本数据等。
✅2-数据清洗：确保数据的准确性和一致性，包括处理缺失值、异常值和重复数据。
✅3-数据可视化：直观展示数据的模式和趋势
✅4-趋势识别：通过图中三种方法进行趋势识别，目前处于上升、稳定、下降趋势中，产品的销量是否是受季节性周期性波动因素影响，是否与产品生命周期息息相关。不同数据之间的是如何影响的？利用回归分析进行因果关系的探索。
✅5-预测未来趋势：构建预测模型，进行时间序列分析。比较基础的就是R方回归预测，详情请见【逆袭数据分析大师19】的笔记分享。
✅6-异常检测：详情请见【置顶笔记：如何构建数据预警体系】，识别数据中的异常点，如果是由于内因导致的（非突发性、周期性因素影响），则需要预警，并做归因分析。
✅7-持续监控：趋势是动态变化的，因此需要持续监控数据。
全体拉通之后，您就知道今天的笔记分享有多实用了，没错，它处于第四步：趋势识别，也是帮助我们读懂业务发展趋势的关键，哪些趋势是正常的，哪些趋势是可能有异常的，那我们应该如何进行判断呢？请看图文分享#数据分析我在行 #商业分析 #数据分析#数据分析师 #数据指标体系 #数据分析有窍门 #数据趋势 #商业数据分析#商业分析模型 #商业思维
读懂业务发展的数据趋势能够让你更好地理解业务：
步骤如下：
✅1-数据收集：收集准确的数据：历史销售数据、市场调研结果、历史运营成本数据等。
✅2-数据清洗：确保数据的准确性和一致性，包括处理缺失值、异常值和重复数据。
✅3-数据可视化：直观展示数据的模式和趋势
✅4-趋势识别：通过图中三种方法进行趋势识别，目前处于上升、稳定、下降趋势中，产品的销量是否是受季节性周期性波动因素影响，是否与产品生命周期息息相关。不同数据之间的是如何影响的？利用回归分析进行因果关系的探索。
✅5-预测未来趋势：构建预测模型，进行时间序列分析。比较基础的就是R方回归预测，详情请见【逆袭数据分析大师19】的笔记分享。
✅6-异常检测：详情请见【置顶笔记：如何构建数据预警体系】，识别数据中的异常点，如果是由于内因导致的（非突发性、周期性因素影响），则需要预警，并做归因分析。
✅7-持续监控：趋势是动态变化的，因此需要持续监控数据。
全体拉通之后，您就知道今天的笔记分享有多实用了，没错，它处于第四步：趋势识别，也是帮助我们读懂业务发展趋势的关键，哪些趋势是正常的，哪些趋势是可能有异常的，那我们应该如何进行判断呢？请看图文分享#数据分析我在行 #商业分析 #数据分析#数据分析师 #数据指标体系 #数据分析有窍门 #数据趋势 #商业数据分析#商业分析模型 #商业思维
