2. 數據分析有哪些分類

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面對的問題不同：戰略、運營

戰略分析：是為了解決公司戰略方向問題，回答要向哪裡去的問題。此類分析通常比較宏觀，需要分析者有大局觀、有戰略思維；所用的數據除了公司內部的數據，還需要競品數據、行業數據。戰略分析的方法：需要從競品及行業數據中發現行業發展趨勢及競品的戰略定位，同時結合公司內部數據，可以發現相對於行業和競品發展，內部在哪些地方存在不足，以此制定進攻和防守策略
運營分析：不同於戰略分析，運營分析以解決實際運營問題為目標，比較微觀。需要分析者對公司業務模式、運營細節有深入的了解，使用的數據以公司內部數據為主。此類分析最重要的是，分析結果要能夠與運營結合，並能有效落地

服務的部門不同：業務、數據

業務分析：此類分析由業務部門發起，提交給分析師執行，最終結果交付給業務部門。此類分析一般在最終的價值發現環節效率較高，問題的針對性較強。
數據分析：此類分析由數據部門發起，最終結果視具體情況可能提高給業務部門或者管理層。由於此類分析的視角不同於業務分析，在最終的價值發現和實現環節需要與業務部門的深入溝通。同時，也正是由於視角不同，會經常發現業務部門沒有發現或者忽視的問題。

分析的範圍不同：行業、公司、部門、業務環節

行業分析：目的是總結和預測整個行業的過去和未來的發展趨勢，時間窗口一般在1年以上。使用場景較多的是在投資公司中或者很多公司的市場宣傳稿中會出現。行業分析的對象是商業模式或者業務形態，關注的是資金、市場格局、用戶需求的變化和各企業的應對。最有價值和最難的是要提前預測行業的增長爆發點和衰退的轉折點。
公司分析：目的是結合行業分析對公司業務發展做出診斷，給公司發展提供決策建議。時間窗口一般在一年以內，在公司戰略決策會發揮較大的作用。SWOT等方法適合在公司分析中使用。分析者首先要認清企業的商業模式，要與公司的管理者同步公司的短期和長期目標，了解企業的盈利來源和運作方式，通過公司內外部數據的對比發現運營中的問題和商機。在這個過程中，了解市場和競品的動態是非常重要的。
部門分析：目的是對部門職能範圍內的業務發展做出正確的診斷並給出適當的建議。前提是能充分理解部門在整個公司中的角色和地位、該部門與其他部門的協作關係、在工作流程中的上下游關係。基於以上理解，以配合公司業務發展為目的，以提升部門KPI或某個關鍵任務為分析目標，利用公司和部門運營數據去做分析。此類分析中，理解公司業務、有產品和業務思維很重要，指標的分解、對比，數據變化的歸因往往是常用的分析方法。
業務環節分析：這是數據分析在業務最細粒度的應用。分析者只需要關注非常具體的某個業務環節，讓大家感興趣的是這個業務環節數據的變化原因和改善方式。此時分析的指標經常是確定的，目標也很直接。但所謂牽一髮動全身，這個環節的變化通常是由其他環節的變化引起的。所以萬萬不能走入一葉障目不見泰山的誤區。

項目的階段不同：諮詢、實施

諮詢分析：以前有過跟諮詢公司合作的經歷。在項目開始階段，乙方通常需要花很多時間討論項目立項的必要性、收益等，以此來說服甲方老闆，你懂的。但是，我要說的是，即使是公司自行研發的項目，在立項階段，數據分析需要做的是樹立目標。通過數據分析，可以對業務有一個全面的診斷，發現問題，提出項目需要改善的主要指標，並預測出項目上線後的收益。立項是需要管理層批准的，因此這個階段的分析需要簡明扼要、一針見血，分析結果的呈現起著至關重要的作用。
實施分析：項目開始後，數據分析需要做的是過程式控制制。除了項目目標涉及的主要指標需要持續關注之外，還需要關注過程類指標。所謂過程類指標，是指能夠反映出項目執行內容的數據。因為主要指標的表現通常是滯後的，而且是若干因素影響的結果，過程指標是為了明確各影響因素的作用效果。比如項目目標是提升使用時長，項目內容可能包括提升新用戶和老用戶的使用時長，那麼則應該把新老用戶的時長作為指標單獨監控和分析。

綜上，根據數據分析的使用場景、業務階段、服務人群、範圍及層次不同，可以分為很多種。以上只是列舉出一部分。在每種場景下，數據分析的目標、關注的重點和難點都有所不同，分析師要在分析過程中時刻關注自己有沒有偏離目標，並對重點和難點有充分的準備。