資料分析是一門透過統計分析方法與技術，從(cong)大量(liang)資料(liao)(liao)中提取有價值資訊的技能。它的目標是幫助你更全面地(di)理解過去、現在(zai)與未來的情(qing)況，從(cong)而支持更明(ming)智的決策。現代社會中，企(qi)業(ye)與個(ge)人面臨(lin)的問(wen)題(ti)越來越複雜，僅依賴直覺已不足(zu)以(yi)應對挑戰。資料(liao)(liao)分析能夠(gou)深入挖掘資料(liao)(liao)，最大化其功能，讓(rang)你在(zai)決策過程中更具(ju)優(you)勢。

一、資料分析基礎：企業必知的核心概念與入門步驟

1.資料分析是什麼？

資料(liao)分(fen)(fen)析（data analysis)是一種透(tou)過數(shu)據探索、解釋與預(yu)測來解決問題的(de)過程。它的(de)目標是幫助你從數(shu)據中(zhong)提取有價值(zhi)的(de)資訊(xun)，進而支持決策(ce)。例如，電商(shang)公司可以利用資料(liao)分(fen)(fen)析找出銷售轉化率(lv)低(di)的(de)產品，或零售商(shang)透(tou)過分(fen)(fen)析優化庫存(cun)管理。

2.資料分析的四大類型

資(zi)料分析可以(yi)分為四種類型(xing)，每種類型(xing)都有其特定(ding)的(de)應用場景：

• ：幫助你了解過去的趨勢與行為模式。例如，分析航班預訂的高峰時段。
• 診斷性分析：深入挖掘數據，找出事件發生的原因。例如，分析銷售額下降的原因。
• 預測性分析：使用歷史數據預測未來趨勢。例如，預測航班預訂模式。
• 規範性分析：提供行動建議，幫助你決定最佳方案。例如，優化產品定價策略。

3.資料分析的核心原則

在(zai)進行(xing)資料分析時，你需要遵循以(yi)下核心原(yuan)則：

• 探索性：透過數據發現潛在的模式與關係。
• 解釋性：分析數據以了解過去的狀況與原因。
• 預測性：利用數據模型預測未來的情況。
• 驗證性：確保分析結果的準確性與可靠性。

這些原則(ze)能(neng)幫助你(ni)在分(fen)析過程中保持清晰的目標(biao)與方向，並提升分(fen)析的有效性。

二、資料分析步驟：從數據準備到洞察輸出的完整流程

1.明確分析目的和思路

建立系統化資(zi)料解(jie)析流程，首要任務是明(ming)確我(wo)們的(de)研(yan)究目(mu)標和分析路徑。我(wo)們必須搞清(qing)楚這次資(zi)料解(jie)析的(de)核心目(mu)的(de)，以及要解(jie)決的(de)具體業(ye)務問題。

目標(biao)確(que)定後，接下來(lai)便(bian)是規(gui)劃分(fen)(fen)析步驟，將(jiang)大目標(biao)拆分(fen)(fen)成一個個小任務。我們要(yao)明確(que)資料(liao)收(shou)集的(de)(de)方式、分(fen)(fen)析的(de)(de)角度以及評估的(de)(de)指標(biao)，只有這樣，才能搭(da)建起一個合適的(de)(de)分(fen)(fen)析框架。

為了讓分析更有條理，我們可以借鑑一些商業理論和實際工作經驗，比如市場營銷的原理、組織管理的方法等。理論如5W2H分析法、PEST分析模型等(deng)。最後，我(wo)們要將理論與(yu)實踐結(jie)合起(qi)來，讓資料(liao)真(zhen)正成為我(wo)們決策的好(hao)幫手。

2.資料收集

資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)收集是按照確定的(de)(de)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)分(fen)析(xi)框(kuang)架(jia)，收集相關(guan)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)的(de)(de)過程，它(ta)為資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)分(fen)析(xi)提供了素材(cai)和(he)依據。這裡所說的(de)(de)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)包括第(di)一手(shou)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)與第(di)二(er)手(shou)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)，第(di)一手(shou)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)主要指可直接獲取的(de)(de)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)，第(di)二(er)手(shou)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)主要指經(jing)過加工整(zheng)理(li)後得(de)到的(de)(de)資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)。一般資(zi)(zi)(zi)(zi)(zi)料(liao)來源主要有以下幾(ji)種方式(shi)：

• 資料庫：每個公司都有自己的業務資料庫，存放從公司成立以來產生的相關業務資料。這個業務資料庫就是一個龐大的資料資源，需要有效地利用起來。
• 公開出版物：可以用於收集資料的公開出版物包括《世界經濟年鑑》《世界發展報告》等統計年鑑或報告。
• 互聯網：隨著網路的發展，網路上釋出的資料越來越多，特別是搜尋引擎可以幫助我們快速找到所需要的資料，例如行業組織網站、政府機構網站、傳播媒體網站、大型綜合入口網站等上面都可能有我們需要的資料。
• 市場調查：進行資料分析時，需要了解使用者的想法與需求，但是透過以上三種方式獲得此類資料會比較困難，因此可以嘗試使用市場調查的方法收集使用者的想法和需求資料。

3.資料處理

資料(liao)處理是(shi)指對收集到的資料(liao)進行加工(gong)整理，形成適合資料(liao)分(fen)析(xi)的樣式，它(ta)是(shi)資料(liao)分(fen)析(xi)必(bi)不可少(shao)的階(jie)段(duan)。

資料處理主要包括資料清洗、資料轉化、資料提取、資料計算等處理方法。一(yi)般拿到手的(de)(de)資料都需要進行(xing)一(yi)定(ding)的(de)(de)處理(li)才能用(yong)於後續的(de)(de)資料分析工(gong)作，即使再“乾淨”的(de)(de)原始(shi)資料也需要先(xian)進行(xing)一(yi)定(ding)的(de)(de)處理(li)才能使用(yong)。

資(zi)料(liao)處理是(shi)資(zi)料(liao)分(fen)(fen)析的(de)基礎。透(tou)過資(zi)料(liao)處理，將(jiang)收集到的(de)原始資(zi)料(liao)轉(zhuan)換為可以分(fen)(fen)析的(de)形(xing)式，並且保證資(zi)料(liao)的(de)一致性和有(you)效性。

4.資料分析

資料分析是指用適當的分析方法及工具，對處理過的資料進行分析，提取有價值的資訊，形成有效結論的過程。由於資料分析多是透過軟體來完成的，這就要求資料分析師不僅要(yao)掌(zhang)握各種資(zi)料分析(xi)方(fang)法，還要(yao)熟悉資(zi)料分析(xi)軟體的操作。

藉助商業分析工具可以讓你事半功倍，就是一款功能強大的資料分析和商業智慧工具，它廣泛應用於各個行業領域，讓業務人(ren)員即使不(bu)懂程式碼也能輕(qing)鬆探索數據，進行多維度分析(xi)和視覺化(hua)展示。後面(mian)我會為(wei)你詳細介紹(shao)這款軟體。

5.資料展現

分析完資料，下面就來到資料展示的環節了。一般情況下，資料是透過表格和圖形的方式來呈現的。常用的資料圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。

的資料可視化功能極其強大就極其強大，它提供了豐富的圖表型別，如柱狀圖、折線圖等，使用者只需簡單拖拽即可快速呈現資料，極大提升了工作效率。同時還支援圖表樣式的自定義，滿足企業個性化的展示需求。在資料大屏展示方面(mian)，的戰情室可構建強大、全面(mian)的「戰情中心」，下文你會看到FineReport更(geng)多的優(you)勢(shi)。

6.報告撰寫

報(bao)(bao)告撰寫是資料分析的(de)最後一(yi)步，目(mu)的(de)是將(jiang)分析結(jie)果以結(jie)構化(hua)的(de)方式(shi)呈(cheng)現，幫助決(jue)策者快速理解並採取行動(dong)。一(yi)份(fen)好(hao)的(de)報(bao)(bao)告應(ying)包(bao)含以下要(yao)素：

• 好的分析框架：圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。
• 明確的結論：沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義。
• 建議或解決方案：作為決策者，需要的不僅僅是找出問題，更重要的是建議或解決方案，以便他們做決策時作參考。

三、資料分析方法：企業實用的分析技術與場景對應

資料分析中有許多方法可以(yi)幫助(zhu)你從數據中提取有價值(zhi)的資(zi)訊(xun)。以(yi)下介紹幾種(zhong)常見(jian)且實用(yong)的分(fen)析方法，讓你能更(geng)有效(xiao)地解決問(wen)題並制定策略(lve)。

1.對比分析

對比分析是將兩個或兩個以上的資料進行比較，分析它們之間的差異，從而發現資料的變化情況和規律。對比分析法分為靜態比較和動態比較兩類，用來(lai)判(pan)斷某(mou)個資料(liao)是(shi)(shi)好還(huan)是(shi)(shi)壞，以及(ji)某(mou)幾個資料(liao)之間的差異(yi)性。通(tong)過可(ke)視化的對比能讓結果更加清(qing)晰。

一(yi)般(ban)在資料(liao)分析中我們可以從(cong)這樣幾個角(jiao)度進行對比：

• 時間對比：同比、環比、變化趨勢
• 空間對比：不同城市、不同產品對比
• 目標對比：年度目標、月度目標、活動目標
• 使用者對比：新使用者vs老使用者、註冊使用者vs未註冊使用者等
• 競品對比：管道、功能、體驗和流程、推廣和收入

2.分類分析

分(fen)(fen)類分(fen)(fen)析(xi)就是把分(fen)(fen)析(xi)物件(jian)總體中具有(you)不同性質(zhi)的(de)(de)物件(jian)區(qu)分(fen)(fen)開，把性質(zhi)相(xiang)同的(de)(de)物件(jian)放在(zai)一(yi)起(qi)(qi)，保持各組內(nei)物件(jian)屬性的(de)(de)一(yi)致性、組與組之間屬性的(de)(de)差異性，以(yi)(yi)便(bian)(bian)進(jin)一(yi)步運用(yong)各種資料分(fen)(fen)析(xi)方法來揭示內(nei)在(zai)的(de)(de)數(shu)量關係，最終目的(de)(de)是為了方便(bian)(bian)對(dui)(dui)比，所(suo)以(yi)(yi)經常(chang)和(he)對(dui)(dui)比分(fen)(fen)析(xi)法一(yi)起(qi)(qi)用(yong)。

3.轉化漏斗分析

是最常用的(de)(de)一種模型，專注於(wu)研究用戶(hu)在完成(cheng)某項行動（如購(gou)買(mai)或註冊）過(guo)程(cheng)中(zhong)的(de)(de)每個步驟，幫助你找出用戶(hu)流失的(de)(de)關鍵點，並(bing)優化流程(cheng)。

電商平臺通過轉(zhuan)化(hua)漏斗分析，發現用戶在結(jie)帳(zhang)頁面流(liu)失率(lv)最高，隨後(hou)優化(hua)了結(jie)帳(zhang)流(liu)程，減少了不必(bi)要(yao)的步驟，成功提升了購買轉(zhuan)換率(lv)。

轉化漏斗也是一個分類對比的過程。分類是把使用者的行為過程分成了5個步驟，對比是看使用者在哪個步驟中流失嚴重。比如使用者在(zai)註(zhu)冊的階(jie)段(duan)流失嚴重(zhong)，推測(ce)是不是註(zhu)冊過程太繁瑣，體驗太差導致的，我們就可以(yi)對癥(zheng)下藥(yao)。

4.同期群分析

同(tong)期(qi)(qi)群(qun)分析是一種將用戶(hu)按(an)照相同(tong)時間段或相似特徵分組，並追(zhui)蹤(zong)其行為(wei)變化的(de)方(fang)法。這(zhe)種分析方(fang)式能幫助你了(le)解不同(tong)用戶(hu)群(qun)體的(de)行為(wei)模(mo)式，並評估策略的(de)長期(qi)(qi)效果。

為什麼需要同期群分析？

• 追蹤用戶留存率：你可以分析不同時間段註冊的用戶，了解他們的留存情況。例如，某電商平臺發現，2023年1月註冊的用戶留存率高於2022年12月，這可能與促銷活動的吸引力有關。
• 評估產品改進效果：透過比較不同時期的用戶行為，評估新功能或產品改進是否帶來正面影響。
• 優化行銷策略：分析不同時期的用戶群體，找出最有效的行銷方式。

如何進行同期群分析？

• 定義同期群：根據用戶的註冊時間、首次購買時間或其他關鍵行為，將用戶分組。例如，將2023年1月註冊的用戶定義為一個同期群。
• 選擇分析指標：確定你想追蹤的指標，例如留存率、購買頻率或平均消費金額。
• 比較同期群表現：使用圖表或表格展示不同同期群的表現，找出趨勢與差異。

5.AB測試方法

AB測試是精益資料分析中的一種重要方法，其核心思想在於不要一開始就追求大而全的產品，而是要透過不斷推出小而精的功能或策略，並進行快速驗證。在具體實踐中，AB測試將使用者隨機分成實驗組和對照組，對實驗組施加(jia)某(mou)種(zhong)變(bian)(bian)化(hua)（如(ru)新的功(gong)能、設計、價格等），而對照組則保持(chi)不變(bian)(bian)。透(tou)過對比兩組使用者在後續行為或轉化(hua)上的差異，來評估這種(zhong)變(bian)(bian)化(hua)是否(fou)帶來了積極的效果。

6.矩陣分析法

矩(ju)陣(zhen)分析法(fa)是一(yi)種依據(ju)事物的(de)兩個重(zhong)要(yao)屬性進行分類關聯分析的(de)方(fang)法(fa)，為決(jue)策者提(ti)供瞭解(jie)(jie)決(jue)問題和(he)資源(yuan)分配的(de)重(zhong)要(yao)參考。它強調先解(jie)(jie)決(jue)主(zhu)要(yao)矛(mao)盾，再解(jie)(jie)決(jue)次(ci)要(yao)矛(mao)盾，從而提(ti)高工作效率。

是矩陣分析法的一種常見應用。透過市場佔有率和市場增長率兩個維度，將企業產品劃分為明星、金牛、問題、瘦狗產品四類。這種分類方式直觀明瞭，有助於決策者確定主次矛盾，進而最佳化資源分配。

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四、資料分析工具對比，企業該選哪個？

1.Excel 資料分析：適用於中小企業輕量級分析場景

對多(duo)數剛(gang)接(jie)觸資料(liao)分析的(de)中小企(qi)業(ye)來說，Excel 是最易上手的(de)「入(ru)門工具(ju)」—— 無需額外安裝(zhuang)，多(duo)數員(yuan)工已具(ju)備基礎操作能力，能快速應對「輕量級、單人作業(ye)」的(de)分析需求。

但隨著企業業務擴充套件，Excel 的侷限也會逐漸顯現：面(mian)對臺灣企業常(chang)見(jian)的(de)「多(duo)源資(zi)料(liao)(liao)整合(he)(he)」（如同時調取 ERP 的(de)訂單資(zi)料(liao)(liao)、CRM 的(de)客戶(hu)資(zi)料(liao)(liao)），需手(shou)動匯入多(duo)份 Excel 檔案並(bing)反覆校對，不(bu)僅耗時（單次(ci)整合(he)(he)可能需 2-3 小時），還容易因人工操作出現(xian)資(zi)料(liao)(liao)差錯；且 Excel 對大資(zi)料(liao)(liao)量的(de)支(zhi)撐有(you)限，當(dang)資(zi)料(liao)(liao)量超過 10 萬行時，容易出現(xian)卡頓、崩(beng)潰，無法(fa)應對臺灣電商、批發等行業的(de)「海量交易資(zi)料(liao)(liao)分析」需求.......

2.FineBI 資料分析：「大數據 + 靈活分析」場景的優選工具

比Excel更勝一籌的(de)(de)是， 更聚焦(jiao)企業(ye)的(de)(de)「大數據(ju)驅動的(de)(de)靈活分(fen)析」需求，尤其適合需要從海量數據(ju)中快(kuai)速挖掘業(ye)務洞察、而非僅製作(zuo)固定格式報表的(de)(de)場景：

具體而言，FineBI擁有：

• 強大的資料對接能力：支援 30+ 大數據平臺與 SQL 資料源，包括 Hadoop、Hive、NoSQL 等，並能同時處理 Excel、API、文字檔等異質資料，幫助企業打破資料孤島，將 ERP、CRM、MES 等不同系統的資料整合到一個分析平臺中。

• 全面的資料清洗與預處理：透過低程式碼方式整合異構資料，並提供資料轉換、任務調度等功能。提供類 Excel的操作介面，支援新增列、過濾、合併等編輯，降低學習門檻。
• 優秀的數據分析與視覺化展示:內建 多維度探索分析，支援同期環比、佔比、排名等進階運算。提供 豐富的圖表元件（如 KPI 卡片、地圖、日曆圖），並能建立互動式儀表板，方便決策者即時監控。

• 高效的協作與數據消費:支援多人協作分析、公共數據中心、權限管控，確保企業內部資料的一致性。提供數據預警、公共連結分享與自訂數據門戶，讓不同角色快速獲取所需資訊。

能應(ying)對大數據分(fen)析(xi)(xi)師(shi)在複雜分(fen)析(xi)(xi)場景下的進階計算，實現更深入的數據挖掘。

3.FineReport 資料分析：企業級需求首選

不同於 Excel 的(de)單人(ren)輕量場景，更聚焦(jiao)企業的(de)「企業級資料分析需求」，尤其(qi)針對多源數(shu)據打通、複雜(za)報表自(zi)動化、跨部(bu)門協(xie)作等痛點提供(gong)解決方(fang)案(an)：

從(cong)(cong)上述表格可見，對資料分析(xi)的價值，不僅是(shi)「提升(sheng)工具使用效率」，更能幫(bang)助企業從(cong)(cong)「重複性數(shu)(shu)據處理」中解放(fang)出來，聚焦核心的「數(shu)(shu)據洞察與業務支(zhi)持」。

• 的類 Excel 功能貼合數據分析師習慣：支援 Excel/Txt/CSV 等文字資料源，相容 Excel 公式，匯入檔案能保留公式，如 SUM、VLOOKUP 等可直接用，還能多 Sheet 間計算，透過SQL取數+拖拉拽就能輕鬆製作報表。

• 例如，鑽取聯動功能可以通過聯動不同部分的數據，幫助企業更加直觀地理解數據之間的關係和數據的變化趨勢。查詢功能也能讓使用者快速定位所需信息，不用在龐大數據集中手動篩選資訊。

• 的內建圖表豐富，內建70+2D/3D 圖表，支援動態輪播、捲動效果，無需代碼即可實現高階視覺化，讓資料分析更加直接地呈現。

• 此外，的「權限細顆粒度管控」「數據預警」等功能，還能幫助企業解決「數據一致性」「異常數據不及時發現」的痛點。如透過角色權限設置，可確保銷售部門只能查看本部門的銷量數據，財務部門可查看利潤數據但無法修改，避免數據口徑混亂；而當庫存低於預警線時，系統可自動推送通知給分析師與採購部門，真正成為企業業務發展的數據智囊。

你可以根據企(qi)業的(de)(de)實際資料分(fen)析需求去選擇(ze)合適的(de)(de)工具(ju)，有了工具(ju)的(de)(de)協助，你的(de)(de)資料分(fen)析會事半功倍！

五、資料分析範例