引言

我们在日常业务处理流程和内外交易的各个节点收集数据，数据采集工作具有可以改善工作方式的巨大潜力。前提是只有通过数据分析深入了解如何改进企业的产品和服务，这种数据分析才能为业务增加价值，从而结合具体业务最大限度发挥数据价值。

什么是数据分析？

数据分析是一个广泛的领域，比如这些分析场景：例如，公司上个季度的增长情况如何？或者为什么公司的销售额去年夏天下降了？因此，为了回答这些问题，通常采用已经拥有的数据，从中过滤掉需要的数据。这些过滤后的数据是已经收集的较大块的最终数据集，并成为数据分析的目标。或者有时我们采用多个数据集并对其进行分析以找到模式。例如，以连续三年的二季度销售数据为例，找出去年二季度销售的下降是因为我们销售的任何特定产品，还是只是一个反复出现的问题，这一切都是为了寻找一种模式。对过去已经发生的事情或事件进行分析。

数据分析类型

通常数据分析有四种主要类型：描述性、诊断性、预测性和规范性分析，每种类型的目标在数据分析过程中的位置都不同。

1.描述性分析查看历时数据并分析过去的经营情况，以深入了解如何处理未来业务趋势。通过挖掘历史数据来查看过去的经营表现，并了解过去成功或失败的原因。几乎所有的管理报告（如销售、营销、运营和财务）都使用这种类型的分析。

例如：比如销售部门可以查看产品的历史销售记录，并通过查看产品销售趋势，来找出哪些产品销售量更大或哪些产品需求量大，并且基于他们的分析，可为来年商品是否可以大量采购提供分析支撑。

2.诊断分析与描述性分析协同工作，描述性分析发现已经发生的趋势，诊断分析会找出为什么会发生这种情况，或者当时采取了什么措施，或者发生的频率，通过对特定场景进行详细的分析，确定经营过程中的各类异常情况。

例如，如果想找出为什么一个特定的产品为何有很多需求，是因为品牌还是因为质量。所有这些信息都可以使用诊断分析轻松识别。诊断分析通常分三个步骤进行：

1) 识别数据中的异常

2) 将收集与这些相关的异常数据

3) 寻找解释这些异常的关系和趋势

3.预测分析主要是预测未来将会发生什么的情况。使用历史数据来识别趋势并确定是否有可能再次发生。预测分析工具提供了对未来可能发生的事情的解决方案，其技术包括各种统计和机器学习技术，例如：神经网络，决策树和回归。

例如，视频类APP或网站时的推荐技术，可以看到提供了许多推荐的电影或网剧、视频等，该推荐基于过去的数据或过去的趋势，确定了哪部电影或视频能够获得公众兴趣。

4.规范性分析有助于回答有关应该怎么做的问题。通过使用来自预测分析的结果，可以做出数据驱动的决策。这使企业能够在面对不确定性时做出明智的决策。规范性分析技术依赖于机器学习策略，这些策略可以在大型数据集中找到模型。通过分析过去的决策和事件，可以估计不同结果的可能性。

例如，汽车自动驾驶技术，通过查看过去的趋势和预测数据，它可以确定何时转弯或何时减速，其工作方式与人类驾驶非常相似。

数据分析流程

数据分析能够将原始可用数据转换为有意义的方案，以用于业务和决策。虽然有几种不同的方法来收集和解释这些数据，但大多数数据分析过程都遵循相同的六个常规步骤。

1.制定数据要求
在数据分析过程中，定义源于一个或多个业务问题，并通过数据回答的内容。

2.收集数据
确定可以从现有来源收集哪些信息，将数据存储在带有日期的日志、数据库、大数据存储中，并加以注释以明确数据来源。

3.清理和处理数据
通过识别和删除任何错误或干扰数据，确保数据正确且可用。

4.分析数据
利用不同的数据分析技术，根据业务问题得出结论。

5.解释
数据是否解决或回答了业务问题，是否还有没考虑到的业务限制或分析角度。

6.报告
向不同的业务关联方提供可视化、易读的报表。

数据分析工具

数据分析工具使用户更容易处理和操作数据，分析数据集之间的关系和相关性。以下简单罗列了一些数据分析工具：

1.Excel

电子表格，可用于记录费用，图表数据，轻松执行操作和查找以及/或生成数据透视表，提供包含重要数据发现的大型数据集的所需汇总报告。

2.R

用于执行复杂统计计算和图形的领先编程语言之一，免费的开源语言，可以在各种UNIX平台，Windows和macOS上运行，具有易于使用的命令行界面。

3.Python

一种功能强大的高级编程语言，用于通用编程。Python支持结构化和函数式编程方法。其广泛的库集合使其在数据分析中非常有用。对Tensorflow，Theano，Keras，Matplotlib，Scikit-learn等机器学习框架有这天然的集成性。

用友智能分析

企业在经营过程中不断积累各类数据分析方法，但在具体执行和使用过程中，需要大量人力，譬如：部门Excel数据分析模板的制定、业务工作表格的制定、公司财务分析报表，销售分析报表等，在不同企业内角色视角中，会形成大量的认为加工报表，数据分析和管理效率相对低下。

用友智能分析产品是基于创新中台化架构的云原生智能数据分析产品。产品基于数据中台能力，赋能企业数据分析与可视，支持与业务系统的便捷集成应用，提供自助式分析和报表能力；支持用户在可视化设计态环境下的个性化建模，实现基于浏览态的即席图表分析探索。以场景化、沉浸式的全新体验，助力企业数智化。

产品为企业的经营管理者提供高效易用的智能分析服务，实现便捷的数据获取、治理及丰富的可视化呈现，帮助用户深入发掘数据潜能、快速探索数据价值、敏捷洞察运营状态、提供精准决策支持。

数据模型

数据模型为用户提供基于数据源（离线文件、外部系统接口、数仓等）的业务建模能力。在数据模型中使用表模型搭建关联关系，设置连接条件、过滤条件、参数过滤、模型数据权限等。搭建业务主题模型或宽表， 为报表、分析提供模型的数据准备工作。

仪表盘

数据分析为用户提供基于数据模型、数据源表、业务元数据模型的分析建模、报表建模能力。在数据分析中，实现图表可视化的创建与编辑，图表钻取、链接、联动等交互。亦可根据业务单据数据，快速形成即时分析报表。

数据填报

数据填报为用户提供创建和编辑的填报模板，设置填报字段，设置单元格公式、数据过滤、筛选条件等，并可将对象发布到报表中心或业务功能节点。

智能报告

智能报告采用 WORD 编辑模板方式,在 WORD 模板中，编辑报告样式，可包含图表对象、表格与文字，将编辑好的模板导入到系统中自动生成报告模板,在生成的模板中用系统中的数据替换掉模板中的占位符，并支持筛选条件，随后一键生成图文并茂的智能报告,可在线查看也可以导出 WORD 与 PDF，离线查看。

随着当代企业商业创新意识增强，参与经营的决策者或从业者对数据敏感度增加，数据驱动业务运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在日常工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，一个好的数据平台和数据应用工具，无疑将助力企业经营决策更加高效和精准。用友YonBIP作为企业商业创新的最佳选择，支撑和运行客户的商业创新（业务创新、管理变革），助力企业实现从以流程驱动为核心的规范管理，到以数据驱动为核心的智慧管理。