随着国内外环境的快速变化，国内大多企业正面临着转型升级的挑战。在转型升级的压力面前，管理的跨度和难度显著提升，为了确保公司在良性的氛围中发展，各企业一方面需要梳理和优化流程，一方面需要加强数据分析能力；在日常的工作中，学会用数据说话，更要学会用合理的数据说话，为此，我们对日常工作中的数据应用作出了归纳和总结：
一、常遇问题的界定
1．1、正确的表述问题
数据分析首先要找到我们日常工作的问题，那何为问题呢？问题就是指需要人们去研究和解决的疑难、矛盾，很显然，问题并非简单的表面现象，问题更多的是需要我们去研究其深层次的关联和矛盾，这种关联和矛盾主要就是体现在现状和期望之间的差距。
在我们正确解决问题前，我们必须能够描述出两个层面的定义，即如何描述我们的现状和如何描述我们对未来的期望，只有这两个定义清晰了，那我们就可以有针对性的采用切实可行的方案了。
1、2、问题的层层分解
在现状没有达到预期时，我们就需要在这两者之间寻找关联点，然后对其中的原因进行层层分解和分析，以便找出解决问题的主要影响因素，但是主要影响因素不是由我们感性认知而得到的，虽然直觉是一种非常好的智慧，但直觉仍然需要理性的分析来佐证；
万事皆有规律，问题的分解也是一样，问题的分解有着一定的流程，我们需要在工作中不断的总结和积累，以便实时了解问题的核心因素。
二、重要数据的收集
2．1、数据的真实性
数据有宏观和微观之分，我们主要面对的是微观数据的统计和分析，不管是哪一个类型的分析，都要求我们所收集的数据100%真实。如果我们确实想通过数据来改进我们的工作，那数据就是我们改进工作的源头，如果源头出了问题，后续再多的努力都是徒劳。
2．2、数据的时效性
不同时间的数据反映的是不同时间点的问题，在数据统计和分析方面，我们一般分三类进行处理，即事前推算、事中控制和事后总结，这三者是连环使用的，而非单独存在。在处理日常工作时，我们需要将这三步形成一个系统，有机的开展我们的工作，而时效性就体现在每一个环节当中。合理的方法会推导出合理性的结论，实时性的数据才能真正反映目前工作所处的阶段，才能推导出后期工作中需要如何去调整。
2．3、数据的标准性
同一组数据，不同的人会有不同的解读方式，只是因为各自所站立的角度不一致。每个人在采取数据时，都会倾向于使用对自己有利的数据，有时就违背了数据真实性的要求，如何解决这个问题呢，数据统计的标准就应运而生，加强数据统计的标准化的建立，对我们提高深层次的数据分析水平由着重要的意义。

2．4、数据的推理性

数据分析是总结过去，展望未来的，古训中，凡事预则立，不预则废，就是讲统计数据要有一定的推理性，能够为我们提供一种数据统计分析的模型，能够指导相关环节有序的开展工作。

三、数据与业务的结合
3．1、数据的统计是为了更好的指导业务的实施
数据的统计和分析是不直接产生生产力的，那为何我们要化大力气进行其中的分析和研究呢，这正是源于数据统计和分析可以发现我们工作中的问题，并能为我们提供可信的改进方向。目前各环节都在进行数据的统计和分析工作，但是我们首先要明确一点，任何脱离实际业务的数据都是没有意义的，有庞大的数据，但如果没有得到有效的梳理和提炼，对我们的工作是无法进行有效的引导的。所以，对于数据统计和分析而言，要时时明白，我们所做的数据就是为了更好的指导我们的业务，更好的提炼和升华我们的工作水平。
3．2、业务的开展需要数据的分析和总结
平常，各环节都面临着大量的工作压力，但是我们每天仍然需要节省出大量时间做重要而不紧急的事件，而在业务层面开展数据的分析和总结就属于此。
数据最大的意义在于统计和分析的结果能够被业务层面采用，发挥出指导工作的作用。业务层面对数据的认识显得格外重要，直接决定了数据统计和分析的结果能否被采纳或采纳多少的，作为业务层面的主管，要不断提高我们的数据分析意识，与数据提供环节紧密合作，合情合理的开展数据分析工作
3．3、指标是由数据和业务的融合而成的
KPI的考核无所不在，那我们的KPI指标又是从何而来的呢？作为考核的标准，本身就应该有很强的科学性、合理性和可执行性，否则就失去了考核的价值，因此对指标的设定，就应该是建立在实际发生的数据的基础之上，结合我们预期的调控目标，然后讨论修改后达成的。因此，指标是数据统计分析与业务发展的融合，是对我们的工作不断发展的高标准的要求。当然指标也有一定的时效性，每过一段时间就要重新调整，以使之不断的适应我们现有的工作，由此，数据和业务才能得到实时的结合。
四、持续改进的动力
数据统计分析广泛应用于日常工作的各个环节，如计划、采购、财务、人力、质监、生产、开发等等，无一例外。在数据应用中，我们始终坚信，持续改进是对数据统计和分析工作永远的要求，我们的认识不是一步到位的，我们统计分析的方法也需要不断的更新和调整，不断的去寻找工作的可改之处，不断的去寻找工作的不足之处。
总之，我们要本着每次改善一点点的心态，不断的提高我们的数据统计和分析水平，通过一定的时间积累，就可以惊讶的发现，量变可以产生质变，持续不断的小改善，最终会为我们累积坚实的基石。

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