一个完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的，数据采集，数据处理，数据分析，数据可视化，提出建议把一切推到地面都有其相应的目的。数据分析也是一样，数据分析或根据数据分析进行产品改进，导致ARPU增加30%)。
数据团队在两个不同公司背景的工作经历，让我对数据团队有了新的认识。新的理解是，在对比了我现在的业务团队所承担的工作和我之前团队的工作之后，我认为数据团队的终极价值应该是数据应用系的一些同学会说，数据团队本身就是在应用数据。这句话没有错。对于目标，都是数据应用，但实际上有多少数据团队真正去做呢？为什么这么说？先把数据分成五个阶段(当然是基于个人之前的工作经验，不是行业的主流标准)。1.数据响应:业务需要我们满足他的数据，解决他的数据需求。对于业务来说，及时的响应满足了需求。2.数据支持:根据业务流程，帮助业务制定报表。定制个性化报告3。数据渗透:基于战略-2/，业务场景和业务讨论问题，帮助业务发现问题，定位问题，理想情况下共同解决问题。
现阶段公司的数据分析系统是以数据报表集合的形式呈现的，系统设计纯粹是从数据呈现的思维出发，很难从报表中直观的发现业务问题。各级管理者为了做出决策，需要更多的手工表格，最终的决策无法回流到系统中，决策难以量化和跟踪。零售中心是零售企业的第一线，是零售决策的中心。为了实现数据驱动决策的愿景，笔者计划通过设计a 数据分析和服务于零售中心的决策协同系统，为企业数据决策赋能，帮助数据分析更好地与商业战略结合。
在设计之前，我们可以先看看基于现有数据决策平台的数据决策是什么样的。需要满足哪些核心需求？公司采购的零和商品系统建立在处理商品管理业务的基础上，构建了各工作节点的业务控制模型。虽然是完全为商品服务的体系，但商品的最终质量还是体现在零售端，所有的商品策略也是基于零售结果。
