商务数据分析与应用 课件 2.1商务数据分析的思维（问题界定思维）

商务数据分析的思维项目二：0108商务数据分析商务数据思维是指以数据为核心展开分析和决策的一种思维方式，强调通过数据的获取、处理和解读，形成科学的洞察和行动方案。在现代商业环境中，数据已经成为企业核心资产，商务数据思维的本质在于将数据转化为决策依据，从而帮助企业在复杂、多变的环境中找到方向、解决问题并创造价值。拥有商务数据思维，不仅可以提高企业的决策效率，还能在竞争中实现差异化优势。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.学会有效提问界定商业问题2.掌握假设验证的方法3.理解细化指标的层级和价值4.掌握细化指标的MECE原则知识目标能力目标素养目标1.能够有效界定企业面临的商业问题2.能够结合商业问题有效拆解细化指标3.能够运用细化指标分析和解决商业问题1.培育学生实事求是严谨治学的科学精神2.培育学生辩证思维和结构化思维的能力02任务一问题界定思维

任务1.1问题界定的价值有效的问题界定对于企业商业行为的价值有以下几点：1.明确分析方向，避免资源浪费：有效的问题界定可以帮助企业聚焦关键问题，避免在无关或低优先级领域浪费时间和资源。2.识别问题根因，提高解决方案针对性：有效的问题界定可以深入挖掘问题的本质和规律，避免停留在表面现象，确保解决方案能切实解决问题根本。3.优化决策逻辑，提升方案可行性：有效的问题界定，通过严密的逻辑推理，帮助企业制定科学合理的解决方案，提高商业决策的成功率。4.降低误判风险，减少行动偏差：有效的问题界定能验证假设，减少分析过程中因错误假设或信息偏差导致的错误决策。5.建立系统框架，支持持续优化：有效的问题界定能构建系统性问题框架，为企业提供一个长期可参考的结构，便于问题跟踪和改进。任务1.1案例分析在商业行为中，错误的问题界定可能导致严重的战略失误。一个真实的例子是2023年WeWork的失败。WeWork原本定位为一家共享办公空间提供商，本质属于房地产行业，但是其创始人AdamNeumann错误地将其定义为一家“技术公司”，

认为公司能够像科技公司那样实现指数级增长，并以此逻辑进行快速扩张。于是，一方面Neumann以远高于传统房地产市场的估值进行融资，并投入大量资金扩展全球业务；另一方面Neumann忽视了WeWork作为办公空间的实际需求、现金流管理及租赁成本等核心商业问题。2023年，WeWork由于未能合理解决债务问题、办公需求疲软以及持续亏损，最终宣布面临破产危机。在这个案例中，错误的问题界定导致WeWork的商业定位和运营模式出现了明显的偏差，将自己视为科技公司而非房地产公司，忽视了行业规律和自身的盈利模式。这一战略错误不仅使公司亏损巨大，也影响了投资者和市场对其的信任，最终酿成危机。任务1.1案例讨论（1）

从WeWork失败的案例中，您能得到哪些启示？任务1.2问题界定思维方法1.独立思考在商业数据分析中坚持独立思考的思维方法尤为重要。这是因为在复杂多变的商业环境中表明现象往往不能反映问题的本质，因此需要通过独立思考，质疑企业需求的前提假设并全面验证数据资料，深入探索因果关系，帮助企业避免因盲从或者信息偏差做出错误决策。常见的独立思考方法有3种（见表2-1）。表2-1独立思考的三种方法具体方法方法解释基于自身的逻辑判断对现象背后的原因持续追问，避免接受表面现象。通过质疑现有假设和观点，深入思考问题是否被准确描述，假设是否有足够依据，从而避免陷入分析误区。逻辑判断的关键在于保持清晰的思路，以系统化的方式排查问题，确保得出的结论经得起推敲深度分析挖掘数据和现象之间的联系，探索问题的深层驱动因素。关注数据或流程中的关键细节，寻找被忽略的症结。深度分析要求通过因果关系解析，揭示隐藏的模式和问题的核心。通过对现象的深入分析，确保分析的全面性和精准性，为后续决策提供可靠依据多维度探索从消费者、竞争者、行业趋势等多个视角全面理解问题背景，避免因单一视角导致分析片面；结合文化、市场、政策等因素评估潜在影响，避免重要的背景因素被忽视；接受不同见解和思想，拓宽思维，避免思维固化，增强解决问题的创新性和灵活性为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：任务1.2问题界定思维方法为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：2.学会提问在商业数据分析中，坚持学会提问的思维方法尤为重要，通过精准有效的提问，可以深刻挖掘商业问题的本质、关键要素和潜在影响的能力。这一思维方法不仅可以帮助企业明确问题的范围，还能引导企业思考和优化决策的逻辑和科学性。表2-2是七种常见的商业决策问题：表2-2商业数据分析需回答的常见问题具体问题该问题的价值我们面临的核心问题是什么？问题定义：明确问题本质，是决策的首要步骤我们是否掌握了所有相关信息？是否存在信息不对称或缺失的情况？信息完整性：确保信息的全面性和准确性，减少决策偏差我们是否考虑了所有可能的解决方案？是否存在未被发现的选项？选项评估：广泛探索可能性，以避免陷入“非此即彼”的思维定势。每个选项可能带来的风险是什么？我们是否有应对这些风险的策略？风险策略：评估潜在风险，制定应对措施，确保决策稳健性决策将如何影响各利益相关者？他们的需求和期望是什么？考虑各方利益：确保决策的可行性和接受度我们是否具备执行所需的资源和能力？是否存在潜在的执行障碍？执行可行性：确保方案能够有效落地，并达到预期效果该决策在长期可能产生的影响是什么？是否符合企业的战略目标和价值观？长期影响：确保决策符合企业战略目标和愿景任务1.2问题界定思维方法为有效进行问题界定，需坚持以下三种思维方法：3.假设检验假设验证是指在对商业问题进行界定时，要对初步提出的假设进行数据验证和逻辑分析，以判断假设是否成立，从而确保问题分析的准确性。进行假设验证的原因在于，初始假设可能存在偏差或与实际情况不符，如果不加验证，可能导致分析方向错误和资源浪费。通过验证，企业能够避免基于错误假设进行决策，同时确保解决方案有针对性，减少盲目性，从而提升商业数据分析的科学性和决策的有效性。表2-3是四种常见的假设验证方法。表2-3假设检验的四种方法具体方法方法解释明确需求定义首先与企业管理层或相关部门沟通，明确企业提出需求的具体含义和期望结果。了解问题关键点以及解决该问题的目标，以确保需求的准确性和清晰性相关数据收集分析企业已有的历史数据或业务记录，检验需求与实际数据是否存在偏差。如果需求涉及市场，通过调查潜在客户、竞争对手和行业专家，验证企业需求与市场真实情况的吻合度企业深入了解通过了解企业资源状况（人力、财力、技术等）和实际业务操作过程，评估企业提出的需求是否与自身资源与业务现状匹配，从而找到可能存在的矛盾或限制多方面沟通与企业内部管理层或部门反复沟通，了解需求的真实想法并调整分析方向。同时，寻求外部专家建议，利用他们的经验对企业需求偏差进行评估，获取专业化分析意见任务1.2案例分析在2023年，北美知名零售公司H-E-B面临着库存管理的挑战。最初，公司主要依赖历史销售数据来决定商品的库存配置。然而，随着市场和消费者偏好的快速变化，单靠历史数据的决策方式出现了问题。H-E-B在多个季节性产品上出现滞销，库存积压严重，导致公司错失了多个销售机会。面对这些问题，H-E-B的数据分析团队没有一味依赖传统的方法，而是通过独立思考，重新界定了库存管理中的关键问题。他们意识到，历史数据只能反映过去，无法准确预测未来市场的变化。因此，分析师们决定采取更前瞻性的策略，结合实时数据，如社交媒体上消费者的互动数据、线上购物行为以及市场趋势，来更好地了解当下和未来的市场需求。通过引入多种实时数据源，分析团队构建了一套新的库存管理模型，可以实时追踪市场的动态，提前预测销量波动。这一创新使得H-E-B可以更精准地调整库存，避免了季节性产品的滞销。同时，公司通过这套系统成功抓住了新兴的消费趋势，减少了热门商品供应不足的问题。随着库存管理的优化，H-E-B不仅降低了库存积压的风险，还提升了运营效率和利润率。案例1：H-E-B公司优化库存管理任务1.2案例分析2023年，某知名理财平台的运营人员向管理层报告称，近期用户流失情况显得较为严峻，并希望通过增加促销活动（如发放优惠券和赠送礼品）来挽回部分用户。管理层在审议提案时意识到，这种无节制的促销可能导致用户对优惠形成依赖，长此以往，平台正常价格下的销售能力和盈利基础将受到严重威胁。为了有效解决问题，管理层决定从根本上明确“用户流失”的定义和严重性标准并深入分析流失原因。他们提出以下关键问题，要求运营团队逐步回答（详见表2-4）：案例2：解锁理财平台的用户流失问题表2-4围绕用户流失提出的关键问题问题类别具体问题1.定义用户流失1.1用户停止购买理财产品了吗？1.2用户是否将资金撤离平台？1.3用户是否已经不再登陆平台？2.界定流失严重性的标准2.1当前的流失率是否高于行业平均水平？2.2流失率是否超过平台历史上的平均水平？2.3流失率是否远高于领导的期望值？3.确认信息来源3.1这些数据从哪里得来？是否经过验证？3.2是基于平台的用户行为数据，还是市场舆论或新闻报道？3.3是否只是基于主观感觉？任务1.2案例分析通过这一系统化的提问，平台团队发现，所谓的“流失严重”仅在部分用户群体中有所体现，而这些用户的流失主要原因是平台理财产品的收益率不如竞争对手吸引人。进一步分析发现，平台的营销资源较多集中在低价值用户，而高价值用户并未得到足够关注。基于这些洞察，管理层调整了策略：取消广泛的无差别促销，专注于优化高价值用户的体验，例如为其提供个性化的理财建议和快速响应的客户服务。案例2：解锁理财平台的用户流失问题表2-4围绕用户流失提出的关键问题问题类别具体问题1.定义用户流失1.1用户停止购买理财产品了吗？1.2用户是否将资金撤离平台？1.3用户是否已经不再登陆平台？2.界定流失严重性的标准2.1当前的流失率是否高于行业平均水平？2.2流失率是否超过平台历史上的平均水平？2.3流失率是否远高于领导的期望值？3.确认信息来源3.1这些数据从哪里得来？是否经过验证？3.2是基于平台的用户行为数据，还是市场舆论或新闻报道？3.3是否只是基于主观感觉？任务1.2案例分析2023年，一家汽配企业向某数据分析公司寻求帮助，声称库存压力过大，希望降低库存以改善运营效率。企业认为问题在于成品库存过多，导致资金占用严重。然而，分析公司深入研究后发现，实际情况与企业认知存在较大偏差。初步分析成品库存数据后，团队发现许多产品库存并不高，甚至存在缺货现象。问题显然不只是库存积压。为进一步挖掘原因，分析公司要求企业提供零部件数据，并发现问题根源在于零部件到位时间的不匹配。这种不匹配使生产计划难以高效执行，既导致成品缺货，又造成部分零部件的长期积压。深入调研后，分析团队确认问题来自企业内部流程的混乱。物料需求缺乏有效计划，而这种混乱又源于信息流、物流和资金流的不顺畅。企业的生产、采购和销售部门如同孤立的单元，缺乏协作与信息共享。例如，采购部门不了解销售需求变化，生产部门也未有效协调零部件采购时间。分析公司最终得出结论：问题的核心不在库存，而在流程。企业需要进行流程再造，建立信息共享机制，打通部门壁垒，优化物流、信息流和资金流。通过实施这些建议，该企业显著改善了库存管理，提升了运营效率。这一案例表明，表面现象常掩盖问题本质，只有通过系统性分析才能找到真正有效的解决方案。案例3：汽配企业从库存到流程任务1.2案例讨论（1）案例1中，从H-E-B公司的优化库存管理，您能得到哪些启示？（2）案例2中，除了该案例中提出的这些问题，