数据分析实战指南 2023:零代码专题.pdf
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1、前言前言当我们回顾数据分析的历史,可以看到这一领域的巨大变革和不断演进。从最早的手工计算,到Excel统计表格,再到如今的在线分析工具和人工智能,数据分析一直在不断发展。数据分析的历史不仅是技术和方法的进步,也是企业和决策方式的变革。在这个数字化时代,不仅是大型企业,中小企业也越来越认识到数据分析的重要性,数据分析已经成为企业管理的重要支撑。生产线的每一次操作运转、货物的每一次出入库、网站每一次的点击、搜索、购买等交互行为,都留下了数字足迹。这些数字蕴含着无限的可能性,企业不再依赖过去的经验和直觉来做出决策,而是利用数据分析来指导经营决策。其不仅能够揭示过去的趋势和模式,还可以预测未来的机会和
2、挑战、帮助了解客户需求、优化业务流程、提高产品质量,而取得竞争优势。更重要的是,我们相信数据分析不应该是一项复杂和艰深的专业技能。它可以变得简单,甚至可以没有技术门槛。简道云作为一款承载了数据从进入到处理、分析可视化全流程的零代码工具,为这一构想提供了新的可能性。它使数据更加易于进入和保存、使数据分析的过程更易于理解和普及,极大地降低数据分析门槛。无论是一家初创公司还是一家集团型企业,都可以通过简道云来挖掘数据潜力,将数据变成行动,将见解变成成功。本书将从数据分析的基本概念出发,逐步解析数据分析的4大关键流程。此外,本书提供了20多个业务场景的数据分析实例,通过对每个实例从【分析思路-分析过程
3、-分析结论】进行剖析,帮助读者们更好地理解数据分析在企业实际管理中的应用。另外,这些分析的模板,我们也都在对应篇章中进行了分享。无论您是企业管理者、业务经理、分析师、还是普通业务人员,这些实例都将帮助你更好地理解如何应用数据分析来解决实际问题。目录目录解析数据分析11.1 数据分析是什么1.2 数据分析历史演变1.3 数据分析在经营管理中的重要性1.4 企业数据分析难点1.5 零代码产品在企业数据分析中的优势01数据分析的流程 702 数据分析操作实例20生产计划完成率分析质量分析设备分析库存周转率分析ABC分析市场推广ROI分析商机分析客户RFM分析032.1 明确分析目的2.2 数据收集2
4、.3 数据加工处理2.4 数据分析与可视化2.5 总结和建议统计分析类销售业绩分析售后分析企业经营分析企业数据分析案例64上海西门子高压开关有限公司:数据驱动业务创新业务报表类富丽制衣厂:数据分析在传统制衣业的革命性应用百得(苏州):工厂数字化运营助力管理效率提升港华燃气:数字化使反馈效率提高96%,零代码助力中小企业加“数”跑!四川众友:零代码构建计划、采购、报工、质量的全流程,锻造数字智能工厂04业务报表生产效率驾驶舱生产质量驾驶舱企业经营分析驾驶舱销售业绩分析驾驶舱数据大屏ERP业务报表目录目录第一章解析数据分析简 道 云 零 代 码 应 用 搭 建 平 台数据分析是什么?内 页 页 眉
5、 内 容DEFINITION OF DATA ANALYSIS1.1数据分析是一种通过收集、清理、转换和解释数据来识别有关数据集中模式、趋势和关联的过程。数据分析旨在用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用的信息,发挥数据的作用,以支持决策制定、了解现象、解决问题和预测未来趋势。也就是说,把隐藏在一大批看起来杂乱无章的数据中的信息集综合提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律,帮助人们做出判断,以便采取适当行动的方式,就是数据分析。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。这里举2个例子:电商平台的库存管理一家电子
6、商务公司需要管理大量的库存,包括各种商品。他们希望确保货物在任何时候都有足够的库存以满足客户的需求,但又不希望库存过多,以减少成本和避免积压。通过数据分析,公司可以监测销售趋势、季节性需求以及各种产品的畅销情况。这有助于预测未来的需求,制定库存管理策略,确保适量的库存,并减少过多库存的风险。数据分析还可以帮助识别慢销产品,从而优化库存,减少浪费。质量控制和生产优化数据分析的价值一家汽车制造商想要确保其生产线上的每辆汽车都符合高质量标准,同时最大程度地减少废品和不合格产品的产生。通过传感器和自动化设备收集的大量数据,制造商可以实时监控生产线。数据分析用于检测任何异常情况,预测潜在问题并采取纠正措
7、施。通过分析生产过程的数据,可以优化设备维护、提高生产效率,减少废品,从而提高产品质量。数据分析的价值1内 页 页 眉 内 容1.纸笔表格时代在过去,数据分析是一项繁重的工作,通常依赖于手工数据记录和计算。人们使用纸笔和表格来记录数据,进行简单的统计和分析,由于古代纸笔昂贵且文化普及程度低,数据分析能力只有少数贵族群体掌握。这个时代,因完全靠手工处理,分析速度慢且容易出错,数据的保存、溯源、复杂分析等都是难题,阻碍了数据分析的广泛应用。2.电子表格和Excel的崛起随着计算机技术的进步,电子表格软件如Excel的出现带来了重大改变。它们使数据分析更加高效,减少了手工计算的需要。人们可以使用公式
8、和函数来执行各种计算,从而更容易地进行数据分析。然而,电子表格在处理大规模和复杂数据时仍显不足,限制了进一步的分析深度,单机的数据存储与处理模式也难以满足现在实时更新的数据分析需求。3.商业智能工具(BI工具)时代BI商业智能工具的兴起标志着数据分析技术的重要进步。BI工具允许用户实时更新数据源、进行数据建模,创建交互式仪表板、报告和数据可视化,从而更深入地理解数据。这些工具,如国内主流的FineBI,提供了业务人员自助分析的可能,推动了数据分析在企业中的广泛应用。但BI工具在国内的普及并不如预期高,主要应用于具备一定数据能力建设的中大型企业。4.业务+分析一体化时代基于BI工具在国内普及度不
9、高的现实情况,尤其是其高昂的价格、运维成本以及对企业间数据标准和前期数据治理的高要求,使得大部分中小企业难以使用BI级别的数据分析能力。因此,“业务+分析一体化”的平台逐渐受到更多企业的青睐。零代码工具如简道云在这一领域引领了一场革命。通过简化数据处理和可视化的技术,这类工具允许非技术人员轻松创建业务应用,并在应用中灵活地实现业务数据的收集、加工处理与可视化分析。这不仅降低了数据分析的门槛,也使众多中小微企业能够参与到数字化转型浪潮中,充分挖掘数据价值,实现数据分析的普适化。数据分析历史演变HISTORY OF DATA ANALYSIS1.2大部分学者会用数据模型、大数据技术的演变来概括数据
10、分析的演变历史,这是基于技术角度。本书将从应用角度切入,认为数据分析的真正演变趋势是逐渐普适化。2内 页 页 眉 内 容t基于事实基于事实的决策的决策t洞察市场和客户需求洞察市场和客户需求帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求和竞争情况。这有助于企业调整战略,提供更适应市场的产品和服务,发现新的产品或服务机会。t提高效率和生产力提高效率和生产力通过数据分析,企业可以优化人力、物力和资金等资源的分配和利用,这有助于降低成本、提高效率,从而提升盈利能力。t风险管理风险管理数据分析可以用于监测和管理风险,比如生产预警、市场风险、运营风险等,及时的风险识别和应对可以降低潜在损失。t快速应对市场变化快速应
11、对市场变化数据分析提供了实时的监测和反馈机制,使企业能够迅速调整策略和战术,以应对市场变化和机遇。数据分析为企业提供客观的、基于事实的信息,帮助决策者制定明智的决策。不再依赖主观猜测,而是依靠数据来支持决策,降低决策风险。数据分析在企业经营中的重要性IMPORTANCE OF DATA ANALYSIS1.3数据分析在企业经营中具有极其重要的作用,它对企业的决策制定、降低成本、效率提升和业务发展产生深远的影响。以下是数据分析在企业经营中的重要性体现:3内 页 页 眉 内 容需要明确的是,目前没有一套能同时解决中大型企业和小微企业数据分析难题的解决方案。但零代码工具能够在一定程度上对以上问题进行
12、改善,下一小节将阐述零代码工具在企业数据分析中的具体优势。企业数据分析难点DIFFICULTIES IN DATA ANALYSIS1.49内 页 页 眉 内 容零代码产品在企业数据分析中的优势ADVANTAGES OF ZERO-CODE PRODUCT IN DATA ANALYSIS1.5这里我们用简道云的产品能力为大家举例,企业使用简道云这款零代码产品进行数据分析具有多方面的优势,主要包括:5内 页 页 眉 内 容总体来说,简道云作为一个零代码搭建平台,其在数据分析方面的主要优势在于易用性、快速部署、灵活性和个性化定制能力,大大减低了数据分析的门槛,使得企业能够更加高效和灵活地进行数据
13、分析,支持数据驱动的决策制定。本书在下一章节,将深入探讨零代码工具在数据分析全流程中的能力表现,这将一定程度上解决中小微企业以及大型企业的边缘业务的数据分析难题,为它们带来更多机遇和竞争优势。我们始终坚信,新工具的崛起会使数据的应用和传播变得更加广泛。6第二章数据分析的流程简 道 云 零 代 码 应 用 搭 建 平 台内 页 页 眉 内 容数据分析流程图如下:识别问题与机会企业需要识别实际的业务问题或机会,如销售下降或成本上升。设定明确的目标明确所需数据制定分析计划设定明确的目标,如提高销售额或减少特定成本,这些目标应该是可度量的。企业明确所需的数据,包括数据来源、类型和时间范围。根据问题和数
14、据需求,企业制订分析计划,包括数据收集、数据清理和分析方法。明确分析目的EXPLICIT PURPOSE2.1首先,企业需要明确其数据分析的目标和问题。这是数据分析流程中的关键一步,决定了整个分析工作的方向和意义。具体步骤如下:清晰的数据分析思路是整个过程的基础,提供了明确的指导,确保数据的收集、处理和分析是有条不紊的。想清楚之后,就可以开始制订计划,只有思路清晰,方案才能确定,这样分析才会更科学、更有说服力。8内 页 页 眉 内 容2.2.1 表单收集数据表单是简道云中的基础工具,用来进行数据的填报和采集。在简道云中,表单分为以下2种类型:普通表单:用于填报和收集业务数据,并带有数据协作功能
15、,如修改、删除、导入、导出,并可以给不同成员设置不同的管理权限;流程表单:填报数据,并带有流程审批功能,用于成员发起申请,可以让数据自下而上进行层层流转,逐级审批。适合报销、请假申请或其他工作流。数据收集DATA COLLECTION2.2数据是分析的基础。企业需要收集与目标相关的数据,这可能涉及内部数据(例如销售记录、客户信息)和外部数据(例如市场数据、竞争对手信息)。我们可以使用简道云的表单进行数据收集工作,或者将收集好的数据(Excel)导入简道云使用,又或者可以通过简道云的开发能力将自身其他系统的业务数据通过API同步进简道云。9内 页 页 眉 内 容2.2.2 Excel导入数据我们
16、可以直接将Excel数据导入简道云,自动创建成一个表单。也可以在现有的表单中导入Excel数据。10内 页 页 眉 内 容2.2.3 外部系统数据接入很多企业中同时有多套管理系统,如果想打通两个系统间的数据,实现数据快速调用,就需要用到数据连接工具。简道云API功能包含表单接口、数据接口、通讯录接口,Webhook功能包含数据推送、表单推送、消息推送。通过简道云API及Webhook功能,可以对接简道云和外部的其他系统、产品,打通二者间的业务与数据。例如在订单管理中,我们在简道云中建立了一个订单表单,用于统计订单信息。销售渠道分为线上商城和线下销售,线下销售需要销售手动在简道云中录入订单,商城
17、的用户自主下单后会生成一个电子订单,此时该订单可以通过 API 接口直接在简道云中生成一条订单记录,这样就不需要有专人把商城中的订单一条条手动录入简道云。手动录入不仅工作量很大,而且容易出错。11内 页 页 眉 内 容拥有数据后,还需要经过分析才能充分挖掘出其中的价值。然而,并非所有原始数据都可以直接使用,数据质量会直接影响数据分析的效果,因此,有一道环节必不可少,那就是对数据的加工处理。数据处理的基本目标就是从大量、混乱、难懂的原始数据中提取并导出标准统一、口径清晰、有价值的数据,便于后续使用和分析,主要包括数据清洗、数据合并、数据汇总、数据计算等处理方法。在数据复杂的中大型企业,这一步通常
18、需要通过编程来实现、或者购买专门的工具来协助完成,对于中小微型企业,零代码开发平台无疑是更好的选择。简道云的数据工厂是无须编写代码的数据加工和处理工具,具有连接、合并、汇总、筛选、计算、去重等多种功能,基本涵盖了数据处理所需要的全部处理方法,并支持自动更新、定时更新、手动更新三种更新方式。数据加工处理DATA PROCESSING2.312内 页 页 眉 内 容2.3.1 数据清洗数据清洗用于数据过滤,可以将数据表中不需要处理的数据、异常数据、重复数据过滤掉,只保留需要处理的数据。以下是4个常见的数据处理方式,都可以使用简道云的数据工厂实现:13内 页 页 眉 内 容2.3.2 数据合并数据合
19、并用于将多个数据源或数据集合并成一个更大、更全面的数据集。这个过程可以涉及不同来源、不同格式和不同结构的数据。有横向连接与上下合并两种方式:横向连接:左右两张表单需要具有共有的字段,也就是连接字段,连接时根据该字段左右合并数据。比如,学生的数学成绩是一张表,学生的英语成绩是另外一张表,他们共有的字段是学生姓名。可以通过姓名字段将两张表的数据左右合并为一张表,便于查看每个同学的各科成绩。上下合并:主要应用于数据结构几乎相同的数据合并。比如学生成绩数据汇总时,每个班级录入了各自班级的学生成绩,年级组可以通过数据工厂的追加合并功能,将所有班级的成绩数据合并至一张表。14内 页 页 眉 内 容2.3.
20、3 数据汇总数据汇总主要用于同类数据的汇总计算,通常涉及计算总和、平均值、最大值、最小值等统计信息。比如,学生成绩统计中,根据所有学生成绩数据计算出每个班级的平均成绩。数据计算是数据处理中的核心步骤,它包括对数据执行各种数学、统计和计算操作,对输入进来的数据进行显示和隐藏、排序、重命名、添加计算公式、去重、行列转换等操作。例如,在计算生产工人的工资时,既需要生产日报中记录的工人产量来计算产量工资,也需要考勤记录中的考勤信息来判断是否可以获得考勤奖励。这种情况下,就可以用数据工厂整合生产信息和考勤信息,并进行统计和计算,最终得出生产工人的实际工资。2.3.4 数据计算15内 页 页 眉 内 容数
21、据分析与可视化DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION2.4准备好数据后,我们可以采用不同的数据分析方法,使用对应的统计图表对数据进行可视化展示,让隐藏在数据中的关系和规律逐渐出现。我们可以使用简道云的仪表盘进行数据分析工作。仪表盘是简道云中的数据可视化工具,主要由图表、组件以及整体设置构成。其中提供了多种样式的图表:可以通过明细表、数据透视表等查看表单数据的明细和汇总;通过柱形、折线、图形、雷达图、漏斗图等可以对数据进行处理,显示出数据的发展趋势、分类对比等结果;通过饼图体现数据中每个部分的比例;通过甘特图了解项目进展;通过数据管理表格、日历组件设置数据修改权限。16内
22、 页 页 眉 内 容其中,统计图表主要分为比较类、占比类、趋势或关联类、分布类以及明细类,我们可以根据实际需求选择适合的图表。17内 页 页 眉 内 容18内 页 页 眉 内 容19总结与建议CONCLUSION AND SUGGESTION2.5当我们利用图表把我们的数据分析结论展示出来以后,最后就是数据分析的总结部分,主要论述我们得出了什么具体的结论以及给业务部门具体的建议,告诉他们改进的方向,以帮助他们做出决策或采取行动。以下就是一次完整的数据分析的流程,从分析目的到收集处理数据,到分析数据给出结论的全过程。库存周转情况分析目的:减少库存成本;避免过期或陈旧库存;优化资金利用。目标:找到
23、库存周转率低的产品,及时处理。明确的目标和分析思路 收集与库存周转率相关的数据,包括期初库存、期末库存、销售额和采购成本。确保数据的准确性和完整性。涉及表单:仓库初始信息表、销售出库表、采购入库表、其他入库表、其他出库表。数据收集 通过数据处理得到计算库存周转率需要的数据,包括:期初金额、期末金额、销售成本等。需用到数据筛选、追加合并、横向连接、分组汇总、字段计算等数据处理能力。数据处理 基于库存周转率的分析结果,制定具体的行动计划。例如,如果库存周转率低,可以考虑减少库存量、优化供应链、改进销售策略等。向相关利益相关者和决策者清晰地报告库存周转率的分析结果和建议。说明如何提高库存效率以实现更
24、好的资金流动。总结和建议数据可视化 展示不同产品的库存周转率,高库存周转率可能表明库存管理高效,而低库存周转率可能需要进一步调查。-第三章数据分析操作实例简 道 云 零 代 码 应 用 搭 建 平 台在企业数据分析的结果通常以两种形式呈现:业务数据报表:通常是基于某个业务模块的专项分析,呈现数据的详细信息,例如销售报告、财务报表、库存数据等,通过表格中的明细表或图表上的趋势线,更适合业务人员用于深入分析和监测数据,从分析结果中发现业务存在问题;数据大屏:通常以更为动态和视觉化的方式展示数据的总体情况和趋势,例如实时业绩指标、关键绩效指标(KPI),它们更适合用于管理层、决策者,快速了解经营数据
25、情况。在本章节中,我们将从业务数据报表和数据大屏方向,围绕生产、进销存、销售管理、企业经营管理等企业核心分析场景,分享15个分析实例。统计分析类生产报工场景内 页 页 眉 内 容纸质报工效率低、生产进度难把控、财务统计工资困难等问题往往使企业的生产管理陷入混乱,进而牵扯采购、库存、销售等环节的流转,直接影响到企业的运作!如何解决制造型企业的生产管理痛点,轻松提升生产计划完成率?不妨从数字化、智能化入手,实现生产数据的自动流转,实时监控生产进度,聚焦计划完成率等关键指标,把控生产管理的核心命脉!EXAMPLES OF DATA ANALYSIS OPERATIONS生 产 计 划 完 成 率 低
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