业务流程和数据流程数据流程分析的主要工具是 _经验分享

数据流程分析的包括的内容数据流程分析主要包括对信息的流动、变换、存贮等的分析。其目的是要发现和解决数据流动中的问题。这些问题有：数据流程不畅，前后数据不匹配，数据处理过程不合理等等。问题产生的原因有的是属于现行管理混乱，数据处理流程本身有问题，有的也可能是我们调查了解数据流程有误或作图有误。调查的目的就是要尽量地暴露系统存在的问题，并找出加以解决的方法。

业务流程和数据流程业务流程和数据流程
业务流程和数据流程，相信很多人都不清楚这两种流程是什么，有什么作用。作为企业管理功能的一部分，业务流程主要针对的是业务，而数据流程针对的当然是数据了，这两者如此相像，之间还有一些比较复杂的联系，下面和大家分享业务流程和数据流程的相关内容。
业务流程和数据流程1
1、描述对象不同
业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。
业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。
数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。
2、功能作用不同
业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐” 。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。
数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。
3、基本符号不同
对数据流程图的基本符号解释如下:
外部实体表示数据流的始发点或终止点。原则上讲, 它不属于数据流程图的核心部分, 只是数据流程图的外围环境部分。在实际问题中它可能是人员、计算机外设、系统外部的文件等。在圆形框中用文字注明外部实体的编码属性和名称。
数据流是用箭头线及其上的数据表示数据流动的方向, 数据流由一个或一组数据项组成。
数据存储表示逻辑意义上的数据存储环节, 不考虑存储的物理介质和技术手段的数据存储环节。它用一个右边开口的长方形条来表示, 图形右部填写存储的数据和数据集的名字, 左边填写该数据存储的标志。
【业务流程和数据流程数据流程分析的主要工具是】 处理逻辑加工也称为处理或功能, 它包括两方面的内容:一是改变数据结构; 二是在原有数据内容基础上增加新的内容,形成新的数据。一般用一个长方形表示处理逻辑, 图形下部填写处理的名字, 上部填写该处理的标志。
关于业务流程图和数据流程图的基本符号很多教材上都不完全一致, 还没有形成一个统一的标准。例如, 有的教材上用圆形表示外部实体, 有的用矩形表示外部实体。二者所使用的符号不同, 但代表的含义都相同。业务流程图中的业务处理和存储这两个符号和数据流程图中的相应的符号基本一致; 业务流程图和数据流程图中都有箭头线的符号, 但含义不同: 业务流程图中的箭头线表示信息流向, 它没有名称; 数据流程图中的箭头线表示某一数据流, 它有名称, 通常写在数据流的上方。
4、绘制过程不同
业务流程图就是用一些规定的符号及连线来表示某个具体务处理过程。业务流程图的绘制是根据系统详细调查过程中所得的资料, 按业务实际处理过程, 用规定的符号将它们绘制在同一张图上。它的绘制无严格的规则, 只需简明扼要地如实反映实际业务过程。在绘制过程中一般也遵循“自顶向下”的原则。
数据流程图的绘制方法较为复杂, 它是按照“自顶向下, 逐层求精”的方法进行的, 也就是将整个系统当成一个处理功能,画出它和周围实体的数据联系过程, 即一个粗略的数据流程图( 顶层数据流程图),然后逐层向下分析, 直到把系统分解为详细的低层次的数据流程图。如图A是一个高等学校学藉管理系统的顶层数据流程图。
绘制数据流程图的注意事项:
①数据流程图的绘制一般是从左到右进行。从左侧开始标出外部实体, 然后画出由外部实体产生的数据流, 再画出处理逻辑、数据流、数据存储等元素及其相互关系, 最后在流程图的右侧画出接收信息的系统外部实体。
②父图与子图的平衡。子图是对父图中处理逻辑的详细描述, 因此父图中数据的输入和输出必须在子图中反映。父图与子图的平衡是数据流守恒原则的体现, 即对每一个数据处理功能来说, 要保证分解前后的输入数据流与输出数据流的数目保持不变。
③数据流至少有一端连接处理框。数据流不能直接从外部实体直接传送到数据存储, 也不能从数据存储直接传送到外部实体。
④数据存储输入/输出协调。数据存储必定有输入数据流和输出数据流, 缺少任何一个则意味着遗漏了某些加工。
⑤数据处理流入/流出协调。只有流入没有流出, 则数据处理无需存在; 只有流出没有流入的数据处理不可能满足。
⑥合理命名, 准确编号。对数据流程图的基本元素进行编号, 这样有利于编写数据字典及方便系统设计人员和用户的阅读与理解。
二、业务流程图和数据流程图的联系
1、业务流程图和数据流程图都是从流程的角度动态地去考察分析对象, 都是用图形符号抽象地表示调查结果。
2、数据和业务的联系具体表现在: 数据流是伴随着业务过程而产生的, 它是业务过程的衍生物; 数据资料基本上也是按组织结构或业务过程收集的; 在数据汇总时, 我们也是以业务流程为单位, 将同一业务的不同处理步骤中的数据加以集中; 数据流程图的绘制遵照业务处理的全过程。
3、数据流程图和业务流程图存在一定的对应关系。由业务流程图可以导出相应的数据流程图。有两种思路: 一种是先按业务流程图理出的业务流程顺序, 然后将相应调查过程中所掌握的数据、表单分离出来, 接下来考查数据的流向, 加工处理过程和存储, 把它们串起来就绘制成一完整的数据流程图; 另一种是从业务流程中分离出处理过程, 再考查每一个处理过程的输入数据与输出数据, 将业务过程中所有的处理过程的输入、输出数据流进行有机的集成就形成了一个完整的数据流程图。
业务流程和数据流程2
01业务流程梳理：数据分析的基石
在做数据分析时，需从业务角度切入进去，把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉：客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点，才能精准地发现业务上可能存在的问题，进而针对性地解决问题、并提出促进业务增长的方案。我们知道，增长是企业的生命线，从这点来说，对业务流程的梳理，说是数据分析的基石，一点都不为过。
我们总提“业务流程” ，那么什么是业务流程呢？
引用百度百科的解释：
“业务流程，是为达到特定的价值目标而由不同的人分别共同完成的一系列活动。”这是广义上的业务流程的含义，而狭义的业务流程，则认为它仅仅是与客户价值的满足相联系的一系列活动。
从业务流程的定义里，我们需要关注这么几个要素：
角色：这是业务流程里的第一个基本要素。有了角色才会有分工、有协作，才能完成特定的业务目标。活动：也就是指具体做的事，每个角色都会有具体要做的事。协作：一家公司或者说一个组织里面，不同人做不同事，最终通过协助才能完成一系列的事。而且协作方式上，有并行和串行之分（意思是可以在同一时间完成，或者是不同的时间段里完成）。产出物：每个人有了具体活动，就会有产出，产出的东西形成产出物，以使不同活动在不同岗位间进行转手交接成为可能。规则：正所谓，无规矩不成方圆，活动的内容、方式、责任等也必须有明确的安排和界定。关于业务流程相关的五要素，我们这里还是以某B端产品的职能架构为例，来感受一下业务流程中每个角色的作用。架构下，一般主要有产品设计部（负责技术、测试、产品、设计等）、运营部（负责市场、各类运营等）、销售部（负责销售达成、市场开拓等）、售后服务部（负责售后跟踪、促进转化等）四个部门。关于各部门的重点工作如下：
产品设计部：输出产品方案，帮助商家解决业务问题，包括需求挖掘、需求分析、需求管理等；
运营部：获取足够流量及销售线索，进行内容运营、活动运营、社群运营以及打造品牌口碑等；
销售部：将有效的销售线索，转化至与客户成交这一步骤，需要经常进行线下拜访、PPT演示、签订合同等相关工作。
售后服务部：助力客户成功、转化成单，提升客户产品的使用率，兼任新手培训、客户成功案例分享等工作。
各部门的相关工作人员，就是各个角色。每个角色具体做的事，就是活动。产品人员做产品，营销人员获取销售线索，销售做销售转化，客户成功做客户服务，这就是协作。营销部门交付有效的客户线索，销售交付已付费的客户，这就是产出物。运营部门必须获得的是有效线索才可以交给销售部，而什么是有效线索，也会有相应的标准。产品设计需要的相应标准，这就是规则。那么，我们对关于业务流程的定义以及包含的基本要素有了一定的了解之后，接下来，我们就来看一下，如何梳理以及绘制业务流程？
其实，梳理业务流程是一个相当复杂的过程，这个过程主要是以实际的业务场景为基础来获取业务信息，然后抽象出一个以参与对象为节点的业务流程。在形式上，我们可以使用【泳道图】等工具将流程的要素及细节等信息，用一目了然的方式展现出来。展示步骤如下：
1）获取详细且真实的业务流程我们一般有两种获取业务流程的方法：从业务那边直接获取，或者依靠自己去观察、了解业务流程。
关于第一种，好处是，业务部门一般都会有现成的整理好的流程。但缺点是，这种模式一般不能直接拿来用。因为很多业务都是针对自己当前的业务整理的，或者针对自己部门的.业务整理，并不是完整的全局流程。而产品设计需要考虑全局性，甚至未来的扩展性。
关于第二种，需要费时费力，但是完成后效率将倍增。如果业务部门没有纸面上的流程图，只能靠业务人员的口述去了解他们的业务流程。这时最好的方法，就是自己先模拟走一遍流程，最终落到纸面上，形成业务流程。然后我们拿着这份流程图与业务再次进行核实，甚至需要重复核实及校对，因为流程常常会随着业务方向的变化而变化。在这一点上，我们按照这样的步骤，来逐一完成各个节点业务的流程。
2）明确全业务流程的关键角色首先要弄清楚哪些人会参与解决问题。
解决一个问题往往需要完成多个任务，每一个任务都会由一个或多个人参与。找到那些执行相同任务的人，把他们定义为一个角色。
针对B类产品客户可能不仅仅是单一角色，可能还会涉及到多个角色，如：销售员、客服、运营人员，在不同阶段参与人和参与度都不同。可能会涉及到产品定位以外的人员，比如技术人员等。早期可不做深入挖掘，但也需要收集，了解其参与的作用。
3）识别路径节点解决一个问题需要执行很多任务，但并非所有的任务都是关键业务节点。
关键任务节点有两个特征：一是能够推进业务往下进行，二是推动业务在不同角色间流转。业务流程路径则反应了整个业务流程逻辑。通过关键节点转化关系及结果，反应业务状况的好坏。
当然，这些都是用户在业务进行到一定的阶段需要完成的一些相对大一点的阶段性的目标。这些目标在后续需要进行进一步的细分处理拆解子目标，作为后期切分页面的依据。
4）找到用户参与的关键步骤业务流程的设计中，如果加入用户参与的角度，会使整个流程更具有针对性和合理性。
完整的业务流程中，参与人大部分是团队内部的成员，加入外部成员后，相当于引入了可以提供反馈及增长动力要素。
而这一点，在流程设计及页面优化和调整上，起到关键作用。梳理业务流程不是简单的照搬，需要分析现有实际场景中各节点的必要性，现有流程是否可以进行优化或者调整。
5）留意不同业务场景对流程的影响从产品生命周期中，我们需要考虑，周期内不同阶段的营销及管理策略的差异，会给业务流程带来的影响。
从业务场景中，我们需要考虑，同一个场景内不同画像的客户群体的差异，会给业务流程带来的影响。甚至在某些特殊的时间节点和场合，例如像“双十一”等业绩旺季的业务流程调整。
总体来说，我们梳理业务流程的初衷，是便于我们进行数据采集及分析，而分析的结论和成果，还是要同步给业务团队。因此，我们既要站在数据分析的专业角度上给予业务团队关于流程的优化方案及分析结果，还要提醒业务团队不同场景下的战略调整，最终促成业务增长。
02 总结
以上是梳理业务流程需要明确的相关内容。获取这些信息的方法，可以通过：现场调研、用户访谈、场景观察等方法获悉。获悉信息后，我们需要将相关内容分类梳理归集存档，存档结果可以通过【泳道图】表现出来。
整个流程走下来，我们对业务流转和规则也就有了比较清晰的认知了。做数据分析，理解“业务流程”是必备的思维方式，尤其是刚入门数据分析时，必须要了解目力之所及的业务流程、参与其中的业务对象、操作时的数据留痕以及表面产生的问题。当你对当前业务有了以上角度的了解，才算是真正的入门。任何一个角度的不完善，就能造成你的理解、分析问题、提出解决方案时的盲区。
然后，如果你对当前的业务情况已经了如指掌，就可以着手解决一些明显的局部问题。比如产品上的某一模块的功能对最终的目标没有任何帮助，我们可以将其下线，保障整个产品的畅通，防止后面的产品规划上造成影响。
业务流程和数据流程3
流程管理的基本特征
1、业务流程是指以面向顾客直接产生价值增值的流程；
2、管理流程是指为了控制风险、降低成本、提高服务质量、提高工作效率、提高对市场的反应速度，最终提高顾客满意度和企业市场竞争能力并达到利润最大化和提高经营效益的目的的流程。
企业内的一切流程都应以企业目标为根本依据，尤其是管理流程：对外，面向客户，提高业务流程的效率；对内，面向企业目标，提高管理流程的效率，平衡企业各方资源（生产线平衡），控制总体效率的平衡，实现企业总体绩效。
流程管理的优势
在流程管理中，流程中各个节点上的工作由团队成员负责，流程负责人对整条流程的成效负责，因此流程管理在分工意义上依旧属于管理活动簇，只不过相对于职能管理而言，前者着眼于提高组织横向的满足客户的工作效率，后者着眼于保证最高管理者对组织的纵向控制和获取专业化的分工优势，二者在各自的管理活动构成上也存在着明显的差异，这说明流程管理对于传统的管理模式既具有传承性，又具有创新性。
流程管理的局限性
流程管理模式所适用的管理机制仅是一种，不能单独去有效应对所有的管理问题，管理问题的解决其实有三种途径，即能动致变的演化机制途径、设计优化的控制机制途径以及两种机制的藕合互动途径。假设一个组织的所有工作都采用流程管理模式，因为不可能用一条流程去囊括组织的全部工作并加以管理，换言之，至少存在两种以上的流程，如物流和资金流，而对两条以上流程的管理却属于职能管理的范畴，所以流程管理不能有效处理的问题还得留给职能管理去解决或与职能管理相配合而得到解决。另外，由于市场需求的持续变化以及生产技术的不断发展，组织管理经常会面临新的矛盾和问题，如出现的物流管理和信息化建设等等。在这种情况下，组织一般会先成立一个职能部门去解决特定的矛盾和问题，而不可能一开始就考虑设计一个流程去处理这些特定的矛盾和问题，因此至少从这两点来讲，职能管理是会永远存在的，并且与流程管理的互补关系大于二者之间的替代关系。
因此，在流程梳理中将流程环节对应到部门、岗位职责时，要注意流程梳理无法涵盖所有的职能，这就需要将职能梳理作为辅助手段，才能保证部门与岗位职能的全面性。
结语
总而言之，企业流程管理主要是企业管理者对企业内部改革，改变企业职能管理机构重叠、中间层次多、流程不闭环等，使每个流程可从头至尾由一个职能机构管理，做到机构不重叠、业务不重复，达到缩短流程周期、节约运作资本的作用。它是一种以规范化的构造端到端的卓越业务流程为中心，以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法。它的推出是工作流技术和企业管理理念的一次划时代飞跃。
流程管理，是保证工作效率提高的关键;企业管理者只有将流程中的各个节点把握好，才可以让工作人员的效率迅速提高。企业运行必须让流程说话，企业管理者思考问题时要用流程思考，而流程最好让那些具有丰富企业管理经验和系统管理思维的人来设计，他们会把流程科学、管理新方法和企业固有的文化融为一体，让企业文化形成独特优势，流程思想就是企业的核心竞争力，对于企业的长远发展有着非常重要的意义。
一次完整的数据分析流程包括哪些环节？一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、提出建议推动落地
做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么，只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开。常见的数据分析目标包括以下三种类型：
波动解释型：某天的销售额突然下降了，某天的新用户留存突然降低了，这时候往往需要分析师去解释波动的原因，分析较为聚焦，主要是找到波动的原因。
数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网领域常见于app某某功能上线了一段时间后，数据分析师往往需要复盘一下这个功能的表现情况，看看有没有什么问题。
专题探索型：对某个主题发起的专项探索，比如新用户流失、营收分析等等
在明确的分析目标后，就可以根据目标去获取所需要的数据，数据获取主要可以分为外部数据和内部数据两类：可以外部数据和内部数据两类：
外部数据
想要获取外部数据，一是可以从公开的数据网站上查询，比如对于战略分析师，在研究进入某个地区或某个国家的策略时，往往就需要获取对应地区、国家的数据
第二种获取外部数据的方法就是爬虫，这种方法会更加灵活，不过现在做爬虫会有一定的法律风险。
内部数据
内部数据是企业自身内部的数据，对于互联网行业，用户行为的数据是通过埋点的形式上报获取，最终储存在hive表中，作为数据分析师，需要用sql去把数据提取出来。
数据处理阶段主要的目的是解决数据质量的问题，在数据采集环节中，内部的数据往往质量较好，但是外部数据，比如爬虫获取的数据，数据往往会比较杂乱，俗称“脏数据” ，需要进行数据清洗，包括补全缺失值、删去异常值、重复值、进行数据转换等等
1 、异常值处理
什么是异常值？下面就是一个很明显的异常值的例子，这种异常值在我们进行分析时候，比如回归分析，这种值往往都要删掉，不然会对结果产生很大的影响。但是并不是所有情况异常值都要删掉，不同领域对异常值的处理方法不同，比如在风控领域，反而要重点关注异常值，因为大部分用户都是正常的，异常值可能就是作弊用户。
2、补全缺失值
有缺失值怎么办，补上。常见的补缺失值的办法包括：
1. 通过其他信息填补，比如通过身份证补充生日、籍贯等
2. 将样本进行分类，然后以该类中样本的均值、中位数补全
数据处理好了之后，就可以开始分析，根据你的分析目标，要选择合适的分析方法。常见的分析方法包括：
描述性分析
推断性分析
探索性分析
通过数据分析得出结论后，还需要用图表展示出来，俗话说得好， “文不如表，表不如图" ，用图表可以更清晰展现你的结论。
基于你的分析目标得出结论后，数据分析师还应根据你的结论提出相对应的改进建议，并推动建议落地，这样才能完成一个完整的数据分析闭环。比如你发现新用户流失高的原因是因为某个新用户引导的节点有问题，那么可以提出对应的建议，比如产品应该如何改进这个节点。
在你的策略实施后，发现新用户的流失率显著下降，这样就完成了一次完整的数据分析，通过分析改进了业务。
数据分析的基本流程数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：[list]1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。二、收集数据有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：[list]①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；③记录表应便于使用；④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：[list]老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：[list]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；⑤数据分析所需资源是否得到保障。
数据分析流程是什么?1. 识别信息需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。

2.数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

3.数据存储

在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。

4.数据提取

数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能，但即使是简单的取数工作也有不同层次。

5.数据挖掘

数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。

挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。

6.数据分析

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常所用的方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

7.数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。

8.数据应用

数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
数据分析的基本流程是什么?数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01）分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02）矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03）漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04）相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05）逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06）趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。
2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。
4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。
下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

关于数据流程分析和数据流程分析的主要工具是的内容就分享到这儿！更多实用知识经验，尽在 www.hubeilong.com

业务流程和数据流程 数据流程分析的主要工具是

业务流程和数据流程数据流程分析的主要工具是