1.3 数据分析的几大抓手
时不时地有培训学员来问我一个问题：“我怎么样才能把数据分析做好？”要回答这个问题还真是不容易，就像业余围棋爱好者问“我怎么样才能快速提高自己的棋力？”或者刚刚进入职场的大学生问“我怎么样才能把销售业绩做好？”一样。
任何一项工作要做好，都是一个综合的成体系的事情，这里就简单梳理一下把数据分析做好的几个必要条件。
1.3.1 足够多的数据
给巧妇多一点米吧！数据量越多，每天更新的数据就越多，做分析的价值就越大。这也就是为什么现在数据分析做得比较好的还是电信、金融、互联网等几个行业，汽车行业现在进展也比较快。从部门的角度看，市场部、财务部、生产部、质量部等是需要做数据分析的重点部门，为什么？就是因为数据多啊。
1.3.2 数据质量
光有数据量还不行，数据质量也是非常重要的。总体来说，我国很多企业的数据质量目前还比较低下的，先不说数据是否有造假的成分，光是数据的“粗漏错乱”这些就足以让企业的数据分析人员头疼了。
“粗”是指数据的颗粒度很粗，过于粗疏的数据，使得数据的分析价值非常低。
“漏”是指由于企业的数据规划或者数据记录仪器等的问题，很多数据都没有被记录下来。
“错”和“乱”指记录的数据错误，或者是数据被不同的部门所记录，但是数据对不上。例如有一个指标数据，市场部记录为103，而财务部记录为124，大家看到这个例子可能会觉得这怎么可能啊？但是我想告诉你，由于IT系统的五花八门以及部门之间数据经常缺乏稽核比对，因此很容易出现这类问题。
1.3.3 合适的工具
用来做数据分析的工具很多，比较知名的就有10多种，如果再加上那些不知名的，说几十种都算少的。
有的学员在跟我交流时提到不愿意换工具，例如他好不容易熟悉了Eviews，然后要做销售数据的季节性分解，虽然听说SPSS比较好，但是他不愿意换，觉得再学一个软件比较麻烦。
我个人的观点是：存在的就是合理的。每种软件都有它的优势，反过来，也有它的问题。其实我们可以逆向思维，如果有一个软件什么都能干，那么其他的软件就可以退出市场了。
要把各种软件的优势和长处说清楚是件不容易的事情，2.2节会尽可能做一个总结和描述。
1.3.4 分析结果的呈现
仅仅能够分析数据是不够的，还需要把分析的结果展示给其他人，这包括领导、同事、客户等。数据呈现目前是一个热门话题，所谓呈现，就是把数据分析的比较专业甚至晦涩的结果，以生动的甚至有趣的形式展示给他人看。
比较通俗地讲，有人认为呈现就是画图，我比较认同这个观点，“一图抵千言”，人们对于图形的接受程度要远远高于文字和数字。
EXCEL中有很多绘图技巧，EXCEL的更新版本也在对图形绘制进行不断地改进，各种专业统计工具中都有绘图模块，Stata、SAS、R等软件都有专门的绘图命令用来绘制图形。