数据不只是数字，图像、文字、行为等都可以是底数据，数据就是“信息”。数据分析是对已有的真实数据统计处理后，总结数据透露的现象并发现背后洞察，对业务方向提出指引。要看到的数据现象总结为【找规律、找异常】
1. 了解业务
· 基于业务了解可能会用哪些数据、结合业务分析数据才能了解业绩变化，从而看市场增长机会，及通过对客户的观察掌握整个市场情况
· 按时间顺序梳理业务流程，绘制价值链（公司创造价值的过程），再将价值链作发现问题的思路，并聚焦大问题
· 思考问题的解决对策不是悬浮的，要同时考虑到企业设施条件和团队人员等
2.数据规范化
· 必须是事实数据
· 明确来源口径并统一共识，否则会花大量时间二次清洗
· 遵循“互相独立、互相穷尽”结构化原则，以便直接透视分析
· 明确标准，以衡量数据反映的事实程度；内部标准如各项指标规范，外部标准如行业标准
3.可能用到的数据
①内部数据，包括但不限于：销售业绩：达成率、增长率；客户：约定的销量、产品覆盖、结算方式和奖励机制；终端；合作经销商：进销存；其他信息如用户画像等
②外部数据，包括但不限于：行业政策、市场占有率、相对增长（EI）、潜力、竞品表现
4.分析维度
①【我在哪；最大的在哪（能否抢它的份额、能抢谁的份额）；谁涨得最快（为什么它涨得快、干了什么）】
--领先时找市场领导者，扩大份额；落后时找最接近的竞争对手，上追下踩。
②维度包括但不限于：
· 区域：全局--局部，看地位（全国到各地区）
· 时间：长期--短期，看趋势（MAT/YTD/RQ/MTH）
· 产品：从公司各产品表现，发现导致趋势变化的权重品种（市场容量、份额、竞品表现）；同时产品有生命周期，要关注新产品潜力
5.常用分析方法
①排序
· 按次序看异常波动，结合二八法则、均值进行聚焦
· 交叉维度进一步明确异常，如外部数据靠前、内部数据靠后的，就表示可能有增长机会
· 常用如条形图、表格降序升序
②波士顿矩阵
· 2个维度交叉看表现，如横轴市场份额、纵轴增长率，找到最优增长+判断市场趋势
· 可结合【切片】做不规则矩阵
③切片
· 将一组数据按一个属性等分，再观察其他指标，常用10等分和4等分。
④漏斗
· 按过程/流程拆分看各环节的转化率，或预测目标客户容量（如通过官方统计报告，从全国人口倒推目标群体人数）
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1. 了解业务
· 基于业务了解可能会用哪些数据、结合业务分析数据才能了解业绩变化，从而看市场增长机会，及通过对客户的观察掌握整个市场情况
· 按时间顺序梳理业务流程，绘制价值链（公司创造价值的过程），再将价值链作发现问题的思路，并聚焦大问题
· 思考问题的解决对策不是悬浮的，要同时考虑到企业设施条件和团队人员等
2.数据规范化
· 必须是事实数据
· 明确来源口径并统一共识，否则会花大量时间二次清洗
· 遵循“互相独立、互相穷尽”结构化原则，以便直接透视分析
· 明确标准，以衡量数据反映的事实程度；内部标准如各项指标规范，外部标准如行业标准
3.可能用到的数据
①内部数据，包括但不限于：销售业绩：达成率、增长率；客户：约定的销量、产品覆盖、结算方式和奖励机制；终端；合作经销商：进销存；其他信息如用户画像等
②外部数据，包括但不限于：行业政策、市场占有率、相对增长（EI）、潜力、竞品表现
4.分析维度
①【我在哪；最大的在哪（能否抢它的份额、能抢谁的份额）；谁涨得最快（为什么它涨得快、干了什么）】
--领先时找市场领导者，扩大份额；落后时找最接近的竞争对手，上追下踩。
②维度包括但不限于：
· 区域：全局--局部，看地位（全国到各地区）
· 时间：长期--短期，看趋势（MAT/YTD/RQ/MTH）
· 产品：从公司各产品表现，发现导致趋势变化的权重品种（市场容量、份额、竞品表现）；同时产品有生命周期，要关注新产品潜力
5.常用分析方法
①排序
· 按次序看异常波动，结合二八法则、均值进行聚焦
· 交叉维度进一步明确异常，如外部数据靠前、内部数据靠后的，就表示可能有增长机会
· 常用如条形图、表格降序升序
②波士顿矩阵
· 2个维度交叉看表现，如横轴市场份额、纵轴增长率，找到最优增长+判断市场趋势
· 可结合【切片】做不规则矩阵
③切片
· 将一组数据按一个属性等分，再观察其他指标，常用10等分和4等分。
④漏斗
· 按过程/流程拆分看各环节的转化率，或预测目标客户容量（如通过官方统计报告，从全国人口倒推目标群体人数）
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