在职场，这几年一个比较深的感受，无论是否从事数据岗位，数据能力都是一个人的基本功。比如写个报告、或者讨论某个话题，如果有数据，大家都会觉得是在认真讨论，否则就是在侃大山。

今天我分享我自己对数据分析的一些认知，文章很短，以下是正文部分。

数据是对世界观察的记录。

决策者可以通过数据了解变化，并进而针对自己的业务节省成本或新增价值。

1. 细分，很多时候整体是看不清楚问题的，需要通过细分的方法进行拆解，比如按流程拆解、公式拆解、职能拆解等等。
2. 对比，没有对比就没有伤害，对比的方法有很多，比如时间对比、维度对比、同期群对比等等
3. 溯源，有时候问题是很复杂的，没办法快速定位，这个时候，要学会溯源或者说降维去看，去看日志、看流水、看明细，去感知问题。

有一个可行的行动方案，就是每天上班第一时间看数据，背下各个指标数，对关键数据指标的脱口而出，这样才能敏锐感知数据的异常点。

平时多做指标推算，这样可以帮助你对各个指标的逻辑脉络梳理清楚，指标之间是如何互相影响的。

数据指标其实可以分为两种，一种是结果指标，一种是业务指标，举个例子，电销的销售金额是结果指标，名单量、拨通率、转化率等等就是过程指标。

结果指标往往很难直接影响，但是过程指标可以。

多做数据指标的拆解，可以知道如何通过影响过程指标进而得到想要的结果指标，这也是做指标拆解最大的价值。

1. 要有事实——靠谱的数据，展现形式上图>表。
2. 要有分析——逻辑性强，不重不漏。
3. 要有建议——要可行的方案，而不是正确的废话。

很多时候，在微观层面上，数据分析通过时空比较是可以帮助你寻找最佳实践的，数据分析的价值在于找到可落地的最佳实践。

当然，写好一份数据报告，只是起点，围绕数据分析报告，执行落地是第二步，然后通过指标观测落地的结果，并根据变化和反馈，形成新的洞见，这样才能持续放大数据的价值。

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