跨境电商数据化管理教程
跨境电商数据化管理流程分为8个步骤，它和常规数据分析最大的不同就是强化应用，要求应用模板化、模板智能化。实施数据化管理之后，每个层面展现的不再是枯燥的数据、千巴巴的表格，而是简洁的可视化图表、傻瓜式的业务诊断、智能化的应用提醒、高互动性的使用界面。
(1)分析需求
分析需求又包括收集需求、分析需求、明确需求3个部分。收集需求的方法主要有对使用对象进行访谈、市场调查、走访专家等。分析需求推荐利用思维导图来整理收集的信息，思维导图的逻辑可以参考使用5W2H分析法、人货场等概念
(2)收集数据
收集数据是根据使用者的需求，通过各种方法来获取相关数据。数据收集途径包括在公司数据库、互联网和公开出版物中查找、进行市场调查、购买专业公司的数据等。收集数据是数据分析的基础环节，数据分析人员在数据的收集过程中需要不断地问自己，数据来源是否可靠?收集数据的方法是否有瑕疵? 收集的数据是否有缺失?
(3)理数据
整理数据是对收集到的数据进行预处理，将其整理为可供进一步分析的标准格式的数据。需要整理的数据包括非标准格式的数据和不符合业务逻辑的数据两大类。非标准格式的数据包括文本格式的日期、文本格式的数字、字段中多余的空格符号、重复数据等.
数据整理的好与坏直接决定了分析的结果。数据整理的方法主要有分类、排序、做表、预分析等。整理的逻辑有理口径、看异常、查大数据趋势等。数据分析人员可以利用Excel中的分列、删除重复项、诱视表、图表、函数等功能来辅助整理
(4)分析数据
分析数据是指在业务逻辑的基础上，数据分析人员运用简单有效的分析方法和合理的分析工具对数据进行处理。没有业务逻辑的数据分析是不会产生任何使用价值的，对数据分析人员来说，熟悉业务、有业务背景非常重要。分析方法简单有效就可以，实用才是最高准则。对工具掌握的熟练程度决定了分析的高度。对数据分析人员来说，工具不在于多而在于精。当然片面强调对工具的熟练掌握或对业务的深度理解是不对的，只有均衡发展才是有益的。懂数据分析的人很多，懂业务的人更多，但是既懂业务又懂数据分析的人却非常少。
(5) 数据可视化
数据可视化是指将分析结果用简单且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字、表格和图表等方式进行展示。Word、Excel、PPT等都可以作为数据可视化的展示工具。如今已经进入速读时代好的可视化图表可以“自己说话”，大大地节约了人们思考的时间。用最简单的方式传递准确的信息，让图表“自己说话”，这就是数据可视化的作用。
在数据可视化过程中需要注意的事项如下: 数据图表的主要作用是传递信息，不要用它们来“炫技"，不要舍本逐未般过分追求图表的美观程度，不要试图在一张图中表达所有的信息，不要让图表太“沉重”，数据可视化是以业务逻辑为主线串联起来的，不要随意地堆砌图表，不要试图用图表去骗人。
(6) 应用模板开发
对于那些标准化程度比较高的数据以及使用频率比较高的分析文件，可以将其制作成一种固定的应用模板，这样做的好处是使数据化管理标准化、程序化，并能大大节约时间。
(7)分析报告
分析报告是数据分析人员的作品，可以用Word、Exce1、PPT作为报告的载体。写分析报告犹如写议论文。议论文有3个要素: 论点、论据、论证、分析报告也必须要有明确的论点，有令人信服的论据和严谨的论证过程。虽然在分析报告中不一定要将三者都呈现出来，但是论点是一定要有的。此外，在写分析报告之前，数据分析人员一定要弄清楚是在给谁做分析报告，对象不同，关注点自然不一样。所以，在做分析报告之前，数据分析人员必须要做的一件事情就是审题!
(8) 应用
分析报告并不是数据化管理流程的终点，数据化管理的目的是应用，没有应用的数据化管理流程是不完整的。应用就是将数据分析过程中发现的问题、机会等分解到各业务单元，并通过数据监控、关键指标预警、对趋势进行合理判断等手段来指导各部门开展工作。数据化管理的8个流程有别于常规的数据分析流程，更强调应用和模板化。
