数据分析，如何支持决策

对于决策者来说，如何做出科学，合理的决策一直是一大难题。如果能够利用数据分析技术，通过对过往事件和数据进行分析，就能对现在做出决策起到很好的支撑作用。

为了提高数据分析技能并简化决策，通常在数据分析过程中执行以下五个步骤：

在组织或业务数据分析中，您需要从正确的问题开始。问题应该是可衡量的、清晰的和简洁的。设计您的问题，以符合或取消您特定问题或机会的潜在解决方案的资格。

此步骤分为两个子步骤：A） 决定测量什么，B） 决定如何测量它。

随着您的问题明确定义和测量优先级的设置，现在是时候收集您的数据了。

将收集的数据整理在日志中，并随时添加任何源注释（包括执行的任何数据规范化）

在从第 1 步收集正确的数据来回答您的问题后，是时候进行更深入的数据分析了。首先，以多种不同的方式操作数据，例如绘制数据并查找相关性，或在 Excel 中创建枢轴表。枢轴表允许您按不同的变量对数据进行排序和筛选，并允许您计算数据的平均值、最大值、最小值和标准偏差，只需确保避免统计数据分析的这五个陷阱。

在此步骤中，菲斐科技数据分析工具和软件非常有帮助，为您的数据分析完成的所有功能，为下一步决策提供依据。

在分析您的数据并可能进行进一步研究后，终于该解释您的结果了。当你解释你的分析时，你永远无法证明一个假设是正确的：相反，你只能拒绝这个假设。这意味着无论您收集多少数据，机会总是会干扰您的结果。

总结

实际工作中，数据支持决策之所以难；

主要难在：不懂业务，部门、层级、分工、目标完全弄不清，没有分清决策层级，不是做的太浅，就是一下扎的太细，没有列罗每一级的评估因素，评估不够充分，不能说服人。

当然，更糟糕的做法，是试图建立一个神威无敌大将军超牛逼模型，一模解千愁，把各种各样的问题都分析清楚。真要有这么厉害的玩意，强烈建议不要打工了，直接去炒股，一摸一个准，下个世界首富就是你，欧耶！梳理问题逻辑，层层递进，多种方法组合，才是支持决策的正道。

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