在數聚股份看來，提起經營數據分析，大家往往會聯想到一些密密麻麻的數字表格，或是高級的數據建模手法，再或是華麗的數據報表。其實，“ 分析 ”本身是每個人都具備的能力，對于業務決策者而言，則需要掌握一套系統的、科學的、符合商業規律的數據分析知識。這些數據的分析都要基于數據質量，所以通常我們還會需要有個數據質量管理的相關體系來配合。

經營數據分析通過數據質量管理來提供數據，數據分析與需求開發一樣，都是在尋找問題，分析問題，避規風險，改進措施。幫助企業識別機會、規避風險；幫助企業診斷問題、亡羊補牢；幫助企業評估效果、改進營銷；幫助企業提高效率、加強管理。

有個好的數據質量管理提供的數據還是不夠的，數據分析需要的知識體系包括：1、統計學2、社會學3、心理學4、人口學5、營銷6、財務管理。對分析師的素質要求是：邏輯清晰、堅持不懈、細致入微、嚴謹負責、溝通順暢。

數據分析的整體思路通常為可以分為以下幾個步驟：

分析目的：數據分析的目的就是為了幫助企業為經營做決策，分析就在于戰略、投資、營銷三個方面。

分析思路：按照時間、空間、綜合維度分析用戶行為軌跡

分析方法：（1）對比分析（2）分類分析（3）分布分析--地域分布（4）相關分析--某種聯系相關方法

分析應用：戰略分析-投資分析--營銷分析

在數聚股份看來，經營數據分析都必須基于一個高質量的數據基礎上進行，否則數據的分析就會失去意義，結果也是不準確的，所以必須有個數據質量管理來提供一個高質量的數據來作為分析的基礎。

數據的質量直接影響著數據的價值，并且還影響著數據分析的結果以及我們依此做出的決策的質量。質量不高的數據會影響企業的經營管理決策；如果數據是錯誤的，那么還不如沒有數據，因為沒有數據時，我們會基于經驗和常識做出不見得是錯誤的決策，而錯誤的數據會引導我們做出錯誤的決策。因此，數據質量管理是治理企業經營管理數據的關鍵所在。

數據質量管理可以通過八個指標進行衡量，每一個指標都從一個側面反映了數據的品相。這八個指標分別是：準確性、及時性、即時性、真實性、精確性、完整性、全面性和關聯性。

在數聚股份看來， 一個好的數據質量管理，對經營數據分析有著很重要的關系。不管我們采用哪一種數據分析的方式，我們都需要有個好的數據質量管理來提供一個高質量的數據。

審核編輯 黃宇