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在推动企业成功方面，大数据分析越来越具有决定性的作用。因此 ，数据分析越来越受各大企业欢迎。然而，对于很多公司来说，大量的业务数据掌握在手里却不知如何解读和分析，从而无法从海量数据中得出有用信息和提取业务问题。
其实，无论是数据收集、整理还是数据分析，都离不开“趋势”、“分布”和“细化”这三点。下面小编就和大家分享一下如何利用这三点得到最有价值的结果。
一、找趋势
对于产品或项目核心指标的长期跟踪，一般就要采用趋势分析的方法。比如，点击率、转化率、页面停留时长、活跃用户数等。但是采集相关数据制作简单的数据趋势图还远远不够，找趋势做分析不仅要看到数据的变化还要辨析变化背后的原因。
同时，我们要明确，孤立地去看数据的变化趋势，是很难说明问题的。比如单看“一个企业的销售额增长10%”，无法判断其经营状况，但是如果同行业企业的销售额增长20%，一对比便可以直观地去判别企业的增长速度。这就要聊到趋势分析中经常用到的一些对比概念。
1、环比
环比是用来表示连续两个统计周期之间的比较。一般来说，数据分析中经常会用到环比增长率，是用来反映本期比上期增长了多少。计算公式是：环比增长率=（本期统计数据—上期统计数据）/上期周期数据×100%
2、同比
同比一般情况下是今年第n月与去年第n月做比较，主要是为了消除季节变动的影响。在实际应用中，我们会经常使用某年、某季、某月与上一年同期的数据计算同比增长率。计算公式为：同比增长率=（本期统计数据-上一年同期统计数据）/上一年同期统计数据×100%。
不过我们需要明确的一点是，虽然同比和环比都是用来反映数据的变化速度，但由于两者对比采用的基期不同，反映的结果内涵也是完全不同的。一般来说，环比与环比相比，不能与同比相比。但在一些特殊的情况下，比如要考虑时间纵向发展趋势，偶尔也需要将两者放在一起进行比较。
3、定基比
定基比是将报告期的水平和某一固定时期的水平做对比。定基比=（报告期水平÷某一固定时期水平）×100%，体现的是企业某段时间内的总发展速度。
二、看分布
我们在拿到海量数据的时候，最先要做的就是了解数据。我们可以通过描述数据的“集中趋势”、“离散程度”、“分布形状”三个方面去了解数据的分布。看分布其实就是为了了解业务数据是否稳定，以及数据的集中度，便于确定下一步数据分析方向。通常可以使用直方图、箱线图、正态分布、点图、柏拉图等工具。
三、做细化
在数据分析中，我们经常会遇到各种各样复杂的数据，这时候就需要对数据做细致地多维度划分。
常见的细化方法有：
1、分时：观察对比不同时间段的数据是否发生变化。例如，通过某超市上午、下午和晚上的营业数据对比，可以分析不同时间段的客流量变化，从而得出客流高峰期以便工作人员排班。
2、分渠道：观察对比不同渠道的产品与用户的数据是否有所不同。例如，某电商平台通过对直接点击网页进入的用户和通过链接转入的用户下单付款的数据进行分析，得出不同渠道用户的转化率。
3、分用户：观察对比新老用户的差异。例如，分析新老用户的消费水平是否存在差异并解析差异背后的原因，从而更好地获取精准用户。
4、组成拆分：观察数据的构成，查看数据之间是否能够继续拆分。例如在搜索引擎上的搜索词组，可以继续拆分出不同的关键词。
以上就是我们在数据分析时的三个有效技巧，同时要记住，做完数据分析后，要根据分析结果得出结论，结论中需要用清晰明了地指出问题、背后的原因及针对问题的解决方法。
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