做好建立数据分析体系,电商如何做好财务数据分析?

作为一名大数据技术人员，我可以和题主分享一些经验:其实题主需要了解以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。要不要从个人学习成长的角度，搭建一个自学的平台？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在大数据技术领域，掌握英语是非常重要的，因为涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文，包括回答遇到的问题，所以还是很重要的。

要解决什么业务问题？需要什么样的分析？有多少数据？是否需要实时分析？对BI报告有需求吗？下面是一个典型的场景:公司使用Oracle或MySQL构建业务数据库，它有简单的数据分析，或者它可能购买了一个BI系统，该系统由业务系统数据库直接支持。现在数据量越来越大，需要采用大数据技术进行扩展。

产品经理在日常工作中最重要的就是提高自己的数据分析能力。除了数据产品经理，其他产品经理都不需要数据挖掘能力。要提高数据分析能力，必须建立数据分析的知识体系和方法论。近两年，随着大数据、精益运营、成长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越流行。处于互联网最前沿的产品经理，接触到大量的用户数据，却一直为如何做好数据分析而苦恼。

数据分析的价值是什么？产品经理做数据分析的具体方法有哪些？如何学习数据分析？本文将这些问题与大家分享。第一部分|数据分析系统:道、技术和仪器“道”是指价值观。产品经理要想做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析，缺乏对其意义认识的人，很难做好这份工作。“术”是指正确的方法论。现在新兴的“GrowthHacker”概念从AARRR框架(获取、激活、留存、变现、推荐)入手，这是一个非常好的分析方法。

1)数据采集过程管理。依托该平台，电网规划数据采集效率大大提高。平台规划设计的数据统计、验证、计算、上报，减少了基层人员的工作量。数据质量在源头控制，过程上报，多环节控制，及时准确获取数据，保证了数据源的及时性、完整性和一致性，从而为电网项目的精益管理提供技术支持，有效保障电网发展的质量和效率。2)多源数据的完美融合。

3)成绩全信息化管理。在过去几十年的发展中，国家电网公司在信息化建设方面取得了积极的成绩，积累了大量的数据，各种专业信息系统的数量也在不断扩大。但这在一定程度上也造成了业务系统之间条块分割的现象，造成一个又一个信息孤岛，业务系统之间没有数据共享的基础和条件，导致各专业部门的报表输出出现“部门级”输出的现象。

由于目前互联网上关于数据系统的知识很少，本文试图根据作者的产品设计和用户操作经验以及本人对数据分析的理解，从0开始构建一个完整的数据系统，自上而下拆分，将分析模块的不同功能抽象集成到各个子系统中，力图理清脉络。全文共分6个部分，以平台型电子商务为例。从框架设计一步步走到具体的指标设计，视觉设计:1。基本概念2。指标体系3。分析系统4。报告系统。报告系统6。产品体系首先给出指标体系的构成:指标体系数据主题场景主题指标的量化简单来说就是将统计指标进行系统化组织，指标体系由体系和指标两部分组成。

前言上一期我们讲了“如何区分数据指标，用正确的数据指标来指导我们的工作”。这一期，我们就来谈谈:如果你面对的是一个探索项目，如何从零开始建立一个数据指标体系。01明确当前业务的目的从产品生命周期的角度来看，一个产品会经历四个阶段:导入期、成长期、成熟期、衰退期。由于衰退期的产品价值相对有限，这里主要讨论前三个阶段:导入期，重点关注商业模式能否平稳运行(主要包括用户满意度、留存等指标，看产品能否为用户提供价值成长期，关注用户成长成熟度的理想状态(主要关注新增、留存等指标)， 提高用户活跃度，实现商业变现(重点关注DAU、收入等指标)以上，但目前由于资金压力，越来越多的公司正在缩短产品导入的成长期，已经开始从产品初期孵化一些商业功能来实现变现。

财务数据分析的流程如下:1。数据收集:财务人员要收集所有相关的财务数据，包括财务报表、成本数据、销售数据、客户数据等等。2.清洗数据:清洗数据是指过滤、去除重复、格式化等操作，以保证数据的准确性和一致性。3.分析数据:使用数据分析工具，如BI、Excel、SPSS、R等。对数据进行分析，找出数据中的规律和趋势，得出结论。

5.提出建议:根据模型结果，提出相应的建议，如降低成本、提高销售、优化流程等。，以实现企业的财务目标。财务报表分析的常用方法。纵向分析主要分析整体与部分之间的比例，某一项在总报表项目中所占的比例也叫结构分析。2.横向分析主要分析横向报表中变动率最大的项目，将财务报表中各项目的数据与上期数据进行比较，分析企业财务数据的变动情况。

在分析数据之前没有明确的目的。其实每个人都应该有这个问题，以我自己为例。每天打开一个网站，我都会第一时间给自己的网站选址，然后再看网站的数据，比如IP来源，用户跳出率等，但这些都是表面的工作，因为之前在A5上看过一篇文章，说一个成功的站长要有超强的数据分析能力，所以我才加了数据查看这一步，不过说实话，这一步并没有真正帮到我。就像高中老师经常让我看错题集，我就知道这是一个好学生的标准，但当我真的看错了一套问题时，那就会流于形式，倾向于一个面子工程。既然站长每天都要看数据，不如有个目标，比如今天，然后因地制宜，加强那个区域的线上影响力等等。，并且做一些真正有益的事情，以免让自己看到数据只是自怨自艾。