企业如何做好数据分析(数据管理与数据分析,关键词优化)

爱因斯坦说过：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要，因为解决问题也许仅能是一个数学上或实验室上的技能而已。而提出新的问题、新的可能性，从新的角度去看旧的问题，都需要有创造性的想象力。”管理学上同样如此，但如何发现问题、提出问题对所有管理者都是一个挑战。

数据化管理给管理从业者指出了一个方向。通过管理数据的积累、科学分析，有助于管理者发现疑点、挖掘问题，从而找出增长或改善空间。下文以连锁门店为例，简要说明企业如何做经营数据分析。

首先，明确企业数据管理所需要的数据类型。

例如一家化妆品连锁企业，都需要积累哪些数据呢？

利润实现方面：

产品动销方面：

销售能力方面：

如果企业条件允许，还可以延伸，比如增加会员相关数据：

其次，数据统计、综合分析

按时将上述所需数据进行记录、存档，每月度做一次综合分析。如下表所示：

月度经营数据分析模型

最后，对照研判、综合分析

整理数据、统计分析，结合日常管理进行分析、研讨，发现问题；对照往期数据进行研判。办软件中常见的柱形图、折线图等工具，有助于直观地呈现结果、反应问题。如案例所示：

某连锁店面毛利率分析

某连锁店面增长率分析

数据分析需要注意的执行细节

1、在不增加员工工作量基础上完成数据统计工作。

衡量诸多中小型企业执行能力重要参考之一。某连锁药店企业，推广数据积累时：员工反馈该店有多个出入口，各岗位缺乏记录销售能力相关数据的时间与精力，必须增加岗位编制。这与企业控制人工成本、提高人效的战略思想相悖。最终，该店在所有进出口安装人流统计设备，并推广至该企业所有门店。

2、精确记录是数据分析成败的关键。

模糊制度是成长型企业常见问题，“差不多先生”是数据分析的天敌。细心的朋友也许会发现：上文案例中，毛利率分析图与增长率分析图源自同一家企业，但增长率只有15家店数据、比毛利率图少一家——源于该店缺失了一个月数据——企业环比增长率就不能精确核算分析。

3、数据分析的专业能力。

对于部分成长型企业，缺乏专业运营管理人员、或是计算机操作能力偏弱，等等问题会影响数据分析的应用。一方面企业从简单的分类统计开始，基本的Excel操作能力即可实现；另一方面，培养、挖掘具备相应能力的员工，作为企业第三方团队成员，参与数据分析。长远来看，企业必须引入专业的数据管理软件，整体提升企业数据分析能力。

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