你做的是數據分析還是資料匯總?

你做的是數據分析還是資料匯總?

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自從大數據(Big Data)一詞現世以來,數據分析就變成一件很潮的事,雖然許多事並沒有因為新名詞的出現而有太多改變,髒的數據還是變不出黃金,過少的數據還是轉換不了商業價值。

除了專職的數據分析師之外,許多工作者每天也都會接觸大量的數據,像是採購或行銷,也都試著從數據裡面淬煉出有意義的資訊。數據分析師的職責、任務與價值到底是什麼?

我的答案是,數據分析師價錢在於探索未知的現象,並促成有價值的商業行動。

已知與未知

一樣都是處理資料,因目的的不同,又可以分成資料匯總與數據分析。前者總結已知事件,後者探索未知的迷霧。

舉例來說,如果你手上有一間服飾店的消費資料,你想知道過去一個月中哪些商品的營業額最高,這就是數據匯總。你的目標很明確,「挑出營業額最高的商品」,實際的操作步驟則是將所有商品的營業額分別算出來,然後挑出最高的那一個,結束。

假如你想知道的是,過去一個月中銷售最佳的這支商品,是不是因為促銷活動導致銷量爆增?促銷活動對這支商品的影響又是多少?以後的促銷活動適不適合再加入這支商品?這個問題明顯困難很多,不是因為它有三個問號,而是增加了許多必須考量的面向。

首先,我們要先知道這支商品在沒有促銷活動期間的銷量,並與促銷期間的銷量作比對,確認促銷活動對這支商品有正面影響。

其次,重複上個步驟,但我們要進一步計算促銷活動對於全部商品的影響。如果促銷活動平均可以提升全部商品20%的業績,卻能這支商品30%的業績,我們就可以初步判定這支商品適合做促銷。

說是初步,因為還有其他的細節需要考慮,像是商品毛利率。如果這支商品的毛利率本身就比較低,舉辦折扣促銷後毛利變得更加殘不忍睹。即使帳面上業績很漂亮,但這些都是不賺錢的生意,大家白忙一場。

排除以上原因後,建議你也不要信心滿滿的下結論,「這支商品很適合做促銷」,因為你老闆可能會一臉不爽的回答,「這個商品是羽絨衣,現在剛進入冬天,銷量當然會爆衝啊,就算不做促銷應該也很好賣吧?」

你就要進一步考慮季節性因素,表面上你一樣在處理資料,但這時候你的問題會變成「季節性和促銷活動,哪一個對羽絨衣的業績正面影響較大?」

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