什么是数据化？
将实际的行为特点进行数据收集或对某些环境的功能进行数字统计，并以信息化的状态表述出来，这就是数据化描述。它可以读取任何信息，且以此做出决策。比对商业行为和管理的关系，根据科技技术，产生报表和建立分析架构，并且运用商业知识核对数据去解释报表和结构准确与否，从而产出报表和分析/挖掘差异化比较，也能提供数据与决策参考。
1、让抽象的事情数据化
任何一个行为，都必须用数据来分析，而让延伸的图表更加明显，就是所谓的数据化。数据化，按企业经营需要记录经营过程中的各种数字，以便于进行企业经营的综合研究分析。
示例：产品类别销售金额统计表
产品类别销售金额统计表
2、在企业经营的历程中准确详实地记录你的经营数据
如果没有所谓的计算，等于，你没有了任何算计的前提。如果，你没能在经营的过程中清楚成本，设定利润模式。也等于你的企业就有问题，不是一个完整的企业。这项工作能力，和你的经营数据源十分紧密地联系在一起。所以，没有在生意的过程中准确，细致地记录你的经营数据的话，也就没有所谓的计算了。
算计，我们理解为策略，解译为在经营中运用的各种各样的手段。在你不会计算前，根本就没法提供，准确并且针对性地为你的企业进行经营调整。当有了数据，有了计算，能够清楚地看到你的企业，你的算计，才能够运用，并且发挥作用。
3、一旦开始统计资料，也就要持续去记录，去统计
这样能让你更加关心你的企业。一旦有了图表，图表要表达的东西，反而要求你采集各种数据以证明图表完善，于是，你不得不按这个方向在图表的引导下完善报表。这时，经营者就不知不觉与商业活动结合、进而关注企业各种事务的过程。
4、有了一份统计表，你就会关注你的经营过程中的现象
而时间久了，就会成为良好的经营习惯。这会让你用数据说话，用数据为工作依据，让你的谈论更加合理。任何习惯的养成，都需要超过21天。你要想养成良好的经营习惯，肯定是有的，比如收集数据，设计需要的报表，落实分析，这三个习惯都是最好的经营习惯。而这三个习惯的养成，肯定是从收集资料开始。这是最简单，最直接的做法。
资料收集
数据收集作为报表佐证的依据，这就是科技设备学习的一种公式，存在着那么一点儿让计算机自学的工作。依照公式设计程序也就有预测、分类、聚类、关联等等，使用起来很方便，普通应用只需要知道怎么数据收集，再提供给软件依照公式给出的报表即可，关键是在商业逻辑环环相扣。
数据及数据库
数据是数据分析的来源，数据库是数据的累积，数据仓库是具有项目的数据库。高效率的数据仓库需要被设计，大数据量需使用架构模板，哪些表在业务上使用频繁需要分项，哪些项目需要呈现在一张报表等等。如果要涉及到数据分析的质量，数据质量又可以分成两大块，数据的处理和数据源口径的追踪。若数据质量有问题，那么后面的分析必然不可信，应该首先检查数据质量是否有问题。
报表应用
报表这种原始的表达有时候是简单有效，但要做一张有效的报表要考虑很多用途。首先是确定报表的用途，这样才能取得报表是列表级还是统计级或汇报用；其次选择字段；再次是对字段做维度立项，并做重要性排序，最重要的，能做分析思路索引的，要排在第一。所以一张优秀的报表绝不可拘泥于以上，需要在工作中多交叉思考和修改了。
算法应用
做任何事情都有一定的步骤。为解决一个问题而采取的方法和步骤，就称为算法。计算机算法：计算机能够执行的算法。计算机算法可分为两大类：数值运算算法：求解数值；非数值运算算法：事务管理领域。如果你只想做到中级分析师，可以不去理会。但是要成为一名高级分析师，那肯定针对特定的数据，选用什么样的算法，如何取得样本，抽取多大量的样本。另外还有一类商业智能问题，是算法解决不了的，这类问题大多见于与地理结合的GIS决策系统，这类系统就要求分析人员有图形算法功底。可见如果你想成为顶级的数据分析师，算法与数据结构的手法必不可少。搜索，排序，树，图之所以必要，是因为它们简单有效。如果你能把这些算法在数据库里实现，那么你分析技术这方面，确实达到很高的境界了。
更为生动、易理解的方式来诠释数据
商业智能，是指以图形、图像、动画等更为生动、易为理解的方式来展现和诠释数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。传统意义上的报表，格式单一，枯燥乏味，令人没有阅读的欲望。数据如果能变成图像，就能在逻辑思维的基础上进一步激发人的形象思维。从最早的点线图、直方图、饼图、网状图等简单图表，发展到以监控商务绩效为主的仪表盘、记分板，到今天的三维地图、交互式图像、动态模拟、动画技术等等更加直觉化、趣味化的表现方法，短短的十年间，信息可视化已经发展成了一个绚丽多彩独立的产业。
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