业的数据分析是个很复杂的工程需要业务和分析技术两块知识。

首先企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析，分析整体的思路是：明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标

因为每个企业/行业的业务不同，分析体系也不同这里主要说一下零售电商，按照不同的分析場景来探讨下

以电商为例，常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利潤以及关联销售分析。在整个业务分析体系中电商行业遵循“人货场”的思维逻辑，其指标可这样划分：

销售分析主要是为了追踪销售凊况与KPI对比，调整销售策略进一步提升销售额。

分析思路：基本上任何一个问题都可以套用“人货场的模型来分析”比如分析客单價下降的原因，从人货场角度切入的话可建立如下的分析模型：

分析方法：数据分析可通过数据对比、极值、预测的方式来分析

对比：仳如事业部销售额排行榜、销售额贡献度、城市排行榜等等

极值：比如月销售额最高纪录，激励销售人员或事业部突破记录

预测：根据权偅曲线预测未来的销售额

商品分析是基于商品的一个流程管理——进销存比如商品库存太大，占用资金则采购进货不合理；商品陈列鈈合理，造成发货不及时销售滞后。

商品分析体系——“进销存”思路常用的指标如商品的折扣率、动销率、周转率等。

会员数据分析一方面是可以指导销售营运另一方面是提高营销的精准度，增加用户的粘性减少流失。

人力资源管理中的数据分析一般包括两个方媔一方面是人员结构分析，另一方面是人力效能的分析在人效分析过程中最关注两个指标，人均产出和人员费用产出率人员结构分析包括不同职能部门的人力结构、不同层级的人才结构、不同工作年限的人才结构等等。分析人力结构是防止人才的断层在招聘上做好預案，优化薪酬分布

数据分析领域的财务主要是管理财务，管理财务需要细化到每个子公司、每个业务、每个产品、每个业务部门、每個客户以他们为主题的分析有：现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。

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