企业数据分析哪些方面？
数据是企业最核心的资产，如何有效管理和利用数据是每一个企业管理层最头疼的问题之一。 作为一家专业的管理咨询服务机构，麦思博一直认为提升数据分析能力可以为企业带来三大价值：
1、提高决策质量与效率 通过数据支撑，让决策变得更科学和高效，避免主观臆测带来的失误；同时及时对已有方案进行复盘分析，及时调整策略方向。
2、优化业务流程 通过对业务数据的梳理和分析，帮助识别过程短板，针对性地提出改进措施和建议，从而改善业务流程，提高运营效率。
3、构建数据文化 数据文化的营造不是一朝一夕之事，需要管理层从意识上先树立起对于数据的关注度和重视程度，逐步培养数据在业务中的角色。通过多方式宣传数据和利用数据，让员工意识到数据的真实价值和意义。
当然，做好数据分析并不是一件容易的事，其中最容易犯的错误就是只会单纯看数字本身，而没有深入分析其背后原因和数据间关系所造成的影响。
因此学会正确数据分析的步骤和方法至关重要！ 一般来讲，做好数据分析有五个关键步骤：明确问题、收集数据、整理和数据清理、数据分析、结论与建议。
明确问题：首先需要对问题进行定位。具体可以从以下两个层面展开思考：一是当前面临的最大问题是什么（以影响最大为原则）；二是目前各个业务环节中存在的问题有哪些。只有将问题找准，后面的分析才能有的放矢。
收集数据：数据分析的过程实际上就是把隐于表面现象背后的实质给挖掘出来。准确的数据十分重要。如果没有足够的、真实的数据作为支持，所有的分析和结论都将成为无本之木、无源之水。所以，在数据分析之前，一定要确保所收集的数据是全面而充足的。
整理和数据清理：虽然目标都是采集足够量且准确的数据，但在现实情况下，我们往往会遇到诸多意外，比如数据不够完全或者出现错误。这就需要我们对数据进行及时而有效的处理，保证数据分析的基座牢不可破。常见的数据清洗和整理工具包括Excel以及SQL。
数据分析：数据分析的能力体现在能否准确找到问题和合理运用工具两个方面。如果能熟练应用常用的数据分析工具，并具备一定数据敏感度，就可以快速准确地找到问题的本质和内在逻辑。常用的数据分析工具有很多，比如描述统计分析常用的工具Excel就包含大量数据分析函数，还可以使用Python完成数据分析任务等。
结论与建议：数据分析的目的在于提供决策依据，为此，在数据分析过程中就需要时刻围绕决策的主题展开分析和推断，进而得出结论和建议。