提起经营数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力，对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。这些数据的分析都要基于数据质量，所以通常我们还会需要有个数据质量管理的相关体系来配合。
经营数据分析通过数据质量管理来提供数据，数据分析与需求开发一样，都是在寻找问题，分析问题，避规风险，改进措施。帮助企业识别机会、规避风险；帮助企业诊断问题、亡羊补牢；帮助企业评估效果、改进营销；帮助企业提高效率、加强管理。
有个好的数据质量管理提供的数据还是不够的，数据分析需要的知识体系包括：1、统计学2、社会学3、心理学4、人口学5、营销6、财务管理。对分析师的素质要求是：逻辑清晰、坚持不懈、细致入微、严谨负责、沟通顺畅。
数据分析的整体思路通常为可以分为以下几个步骤：
分析目的：数据分析的目的就是为了帮助企业为经营做决策，分析就在于战略、投资、营销三个方面。
分析思路：按照时间、空间、综合维度分析用户行为轨迹
分析方法：（1）对比分析（2）分类分析（3）分布分析--地域分布（4）相关分析--某种联系相关方法
分析应用：战略分析-投资分析--营销分析
经营数据分析都必须基于一个高质量的数据基础上进行，否则数据的分析就会失去意义，结果也是不准确的，所以必须有个数据质量管理来提供一个高质量的数据来作为分析的基础。
在数聚股份看来，数据的质量直接影响着数据的价值，并且还影响着数据分析的结果以及我们依此做出的决策的质量。质量不高的数据会影响企业的经营管理决策；如果数据是错误的，那么还不如没有数据，因为没有数据时，我们会基于经验和常识做出不见得是错误的决策，而错误的数据会引导我们做出错误的决策。因此，数据质量管理是治理企业经营管理数据的关键所在。
数据质量管理可以通过八个指标进行衡量，每一个指标都从一个侧面反映了数据的品相。这八个指标分别是：准确性、及时性、即时性、真实性、精确性、完整性、全面性和关联性。
一个好的数据质量管理，对经营数据分析有着很重要的关系。不管我们采用哪一种数据分析的方式，我们都需要有个好的数据质量管理来提供一个高质量的数据。
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