1.2　数据分析的重要性

大数据、人工智能时代到来，数据分析无处不在。数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的措施，比如发现机遇、创造新的商业价值，以及发现企业自身的问题并预测企业的未来。

在实际工作中，无论从事哪种行业，如数据分析师、销售运营、市场策划、金融、客户服务、人力资源、财务管理、教育等行业（如图1.1所示），数据分析都是基本功，是职场必备技能，能够掌握一定的数据分析技能必然是职场中的加分项。

图1.1　数据分析的行业需求

下面举两个例子为大家说明数据分析的重要性。

情景一：运营人员向管理者汇报工作，说明销量增长情况。

☑表达一：这个月比上个月销量好。

☑表达二：11月销量环比增长69.8%，全网销量排名第一。

☑表达三：近一年全国销量及环比增长情况如图1.2所示，月平均销量2834.5册，整体呈上升趋势，其中受“618”和“双十一”影响，6月环比增长43.7%，7月环比增长16.1%，9月环比增长56.8%、11月环比增长69.8%。虽然“618”大促销量比5月有所提高，但表现并不好，与“双十一”相比差很多，未来要加大“618”前后的宣传力度，做好预热和延续。

图1.2　全国销量及环比增长情况

如果你是管理者，更青睐哪一种？

其实，管理者要的是真正简单、清晰的分析，以及接下来的决策方向。根据运营人员给出的解决方案，他可以预见公司未来的发展，解决真正的问题，提高平台的业务量。

情景二：啤酒和纸尿裤的故事。

为什么沃尔玛将看似毫不相干的啤酒和纸尿裤（如图1.3所示）摆在一起销售，两者的销量均增长了呢？

图1.3　啤酒和纸尿裤

因为沃尔玛很好地运用了数据分析方法，发现了“啤酒”和“纸尿裤”的潜在联系。原来，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫在下班后为孩子买纸尿裤，而丈夫们在购买纸尿裤的同时又随手带回了几瓶啤酒。这一消费行为导致这两件商品经常被同时购买。所以，沃尔玛索性就将它们摆放在一起，既方便顾客，又提高了商品销量。

还有很多通过数据分析而获得成功的例子。比如，在营销领域对客户分群数据进行统计、分类等，判断客户购买趋势；对产品数据进行统计，预测销量，找出销量薄弱点进行改善；在金融领域基于大量的过往数据预测股价波动。

综上所述，数据分析之所以如此重要，是因为数据具有真实性。我们对真实的数据进行统计分析，就是对问题进行思考和分析，在这个过程中，我们会发现问题，并寻找解决问题的方法。

未来如果不懂数据分析，可能会与很多热门职位失之交臂。