数据驱动的时代，无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，可以帮助你更好地认识这个世界，更好地提升工作效率。
为什么要做数据分析？
任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要明确为什么要做数据分析？
常见的数据分析目标包括以下三种类型：
波动解释型：某天的销售额突然下降了，某天的新用户留存突然降低了，这时候往往需要分析师去解释波动的原因，分析较为聚焦，主要是找到波动的原因。
数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网领域常见于app某某功能上线了一段时间后，数据分析师往往需要复盘一下这个功能的表现情况，看看有没有什么问题。
专题探索型：对某个主题发起的专项探索，比如新用户流失、营收分析等等。
数据分析一些应用场景：
商品推荐系统
商品推荐是电商企业非常关注的问题，因为它可以帮助企业提高销售量和客户满意度。淘宝是一家非常成功的电商企业，它在商品推荐方面采用了一种基于数据分析的算法来推荐商品。该算法主要利用客户历史浏览记录和购买行为来分析客户的兴趣和需求，从而给客户推荐相应的商品。通过这种算法，淘宝可以大大提高客户的购买率和销售额，同时提高客户的满意度。
库存管理
零售和电商企业需要合理控制库存，以便及时满足客户的需求，同时避免库存积压和浪费。为了实现有效的库存管理，企业需要对销售数据进行分析，了解销售趋势和预测销售量。例如，亚马逊在库存管理方面采用了一种基于数据分析的预测模型，它可以分析历史销售数据和其他因素，如季节性和促销活动等，来预测未来销售量。通过这种模型，亚马逊可以更好地控制库存，减少浪费，并提高客户的满意度。
营销策略制定
企业也需要不断改进营销策略，以吸引更多的客户和提高销售量。为了制定有效的营销策略，企业需要分析市场趋势、客户需求和竞争对手的策略。例如，沃尔玛采用了一种基于数据分析的策略，它分析客户的购买行为和其他因素，如地理位置和社会人口统计数据等，来制定定制化的营销策略。通过这种方法，沃尔玛可以更好地了解客户需求和喜好，从而提高销售量和客户满意。
传统零售业绩诊断
某传统零售企业通过历史数据分析发现，他们的某一门店在过去几个月的销售额下降了 20%，而且与周边竞争对手的销售额也有较大的差距，进一步的数据分析还发现，该门店所在区域的人口流动性较大，客户的年龄、收入和消费习惯也与其他门店不同。
为了解决这个问题，该零售企业开始进行更加深入的数据分析，首先是对该门店进行店铺和商品的调查。通过对该门店周围的商业环境和人口特征进行调研，发现该门店所在区域的人口流动性大，消费者更喜欢到购物中心购物而不是到独立商铺购物，而该门店正好位于一个商铺街上。此外，该门店所售商品的品种、价格等也存在不足之处，与周围购物中心的商家相比，品种较少、品质一般，价格较高。基于以上分析结果，该零售企业决定采取以下措施：
对该门店进行改造，提升店面和产品的质量。例如：改善店面布局和装修、增加品种、优化价格等。
提高该门店的客流量，吸引更多的顾客前来消费。例如：通过更好的推广和营销策略、加强与周边商家的合作等方式，提升该门店的知名度和吸引力。
对其他门店也进行类似的分析，制定相应的营销策略，提高其他门店的销售额。
