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凡是做過資料分析的人，都應該聽過這麼一句話：“資料分析要懂的業務”，但是很多人都沒有真正搞懂這句話。在實際中很多人因為不能充分理解業務需求，從而導致資料分析緊急停留在資料提取的表面上，根本不能產生價值。企業的資料分析是個很複雜的工程，需要業務和分析技術兩塊知識，如何讓資料分析充分為業務賦能，是現在業界最想解決的難題。
我們都知道資料分析最基本的作用是發現問題，而解決問題就不是簡單依靠資料就能夠完成的，一般來說用資料分析解決問題的流程是這樣的：資料分析–發現問題–結合業務分析原因–返回資料驗證–發現新問題–循環往復–解決問題。
資料分析閉環的完成是需要結合業務才能實現的，任何拋開業務需求談資料分析的，都是空談！因此，為了避免出現資料分析淪為空談主義，就必須要充分理解業務，針對業務場景進行資料分析，這樣的結果才有價值。
如何理解業務、吃透業務需求？
一、理解業務的本質。也就是業務是怎麼掙錢的，其背後是對整個業務經營模式的理解，比如，某個業務是靠什麼掙錢的，要理解產品；掙的是誰的錢，要挖掘用戶需求；怎麼吸引用戶來掙錢，要搞清業務管道；靠誰來掙錢，要掌握業務分工。
二、梳理業務資訊，建立分析系統。業務的複雜程度決定了系統的複雜程度，若一個複雜的業務能夠被梳理的邏輯清晰條理清晰，系統也不會很複雜，但前提是你很懂很懂業務。比如，業務環節的處理動作是否清楚？跨部門的業務關係是否瞭解？業務基礎資料、資訊流向是否掌握？
三、帶著資料意識去看業務。業務分析的邏輯思維是以業務經驗為基礎的，有時候跟業務走的太近往往會忘記了資料方法論，從而使得業務脫離了資料，導致結果偏離實際，不能為決策提供支援。因此，要帶著資料意識去看業務，才能加深對業務的理解，否則跟普通的業務人員就沒有區別了。
如何針對業務場景進行資料分析？
在進行資料分析之前，我們首先要理解大體的思路是什麼？
簡單來說，第一步就是要明確業務場景，業務場景包括使用者需求、業務流程等內容，瞭解這些場景需要什麼內容和資訊，作為我們分析的基礎；
第二步就是確定分析目標，做資料分析需要以目標為導向，學會做資料維度的逐級拆分，以結構化思維來做運營資料的全面的，系統性的分析；
第三步就是建立分析體系，包括方法論和方法，方法論包括5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法等，分析方法包括趨勢分析、漏斗分析、用戶調查等等；
第四步就是樹立核心指標，和分析思維一樣，指標也能結構化，也應該用結構化。
具體我們舉個零售商的例子：
首先我們明確業務場景包括銷售、管道、商品、會員、競品等等，在整個業務分析體系中，電商行業遵循“人貨場”的思維邏輯，其指標可這樣劃分：
1、銷售類分析
銷售分析主要是為了追蹤銷售情況，與KPI對比，調整銷售策略，進一步提升銷售額。
分析思路：基本上任何一個問題都可以套用“人貨場的模型來分析”。比如分析客單價下降的原因，從人貨場角度切入的話，可建立如下的分析模型：
分析方法：資料分析可透過資料對比、極值、預測的方式來分析
對比：比如事業部銷售額排行榜、銷售額貢獻度、城市排行榜等等
極值：比如月銷售額最高紀錄，激勵銷售人員或事業部突破記錄
預測：根據權重曲線預測未來的銷售額
2、商品分析
商品分析是基於商品的一個流程管理——進銷存。比如商品庫存太大，佔用資金，則採購進貨不合理；商品陳列不合理，造成發貨不及時，銷售滯後。
商品分析體系——“進銷存”思路，常用的指標如商品的折扣率、動銷率、周轉率等。
3、會員資料分析
會員資料分析一方面是可以指導銷售營運，另一方面是提高行銷的精准度，增加用戶的粘性，減少流失。
會員分析管理體系：
4、其他管理分析
人力資源管理中的資料分析一般包括兩個方面，一方面是人員結構分析，另一方面是人力效能的分析。在人效分析過程中最關注兩個指標，人均產出和人員費用產出率。人員結構分析包括不同職能部門的人力結構、不同層級的人才結構、不同工作年限的人才結構等等。分析人力結構是防止人才的斷層，在招聘上做好預案，優化薪酬分佈。
資料分析領域的財務主要是管理財務，管理財務需要細化到每個子公司、每個業務、每個產品、每個業務部門、每個客戶，以他們為主題的分析有：現金流分析報表、盈利能力分析報表、財務預算分析報表等。
總之，業務分析是資料分析走向推動決策的第一步，這要求資料分析人員不僅要看重資料處理、數理統計，對於業務的理解也要放在第一位，才能充分給業務賦能，讓資料分析成為決策、智慧執行的推動或補充者。
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