数据分析应用在企业经营的方方面面。

主要是使用适当的统计分析方法，对收集到的数据进行分析，挖掘出数据中有价值的信息，总结提炼出规律，以达到高效利用数据、为决策提供有力支持的目的。

数据分析的基本流程包括：明确需求、数据准备、数据挖掘和分析、得出结论和应用优化。

数据挖掘和分析融合了多领域、多学科的理论和技术，能够让企业更了解自身的业务发展情况，也更加了解自己的用户。

以电商公司为例，平台可以采集到用户的属性、行为、交易等数据，并利用各种前沿技术做详尽的分析，建立起维度丰富且个性化的用户画像，还可用各种可视化的数据产品来实时展示经营现状。电商平台上的商家可以免费或购买使用各类数据产品，来查看和分析产品、活动、直播等的浏览和成交数据等。这些都是线上销售的优势所在。另外，人们在线下商超购物的时候，商家会用各种优惠活动来鼓励用户办理会员卡。一方面是为了做用户管理，提升用户的购物体验，增强用户黏性；另一方面，每次购物付款时绑定会员信息，商家可以获取本次交易的更多信息。有了这些全面的数据记录，就可以做更多维度的经营分析。

数据分析在市场营销、金融风控、智能制造、医疗等领域都有广泛的应用。正是这些有价值的数据应用，证明数据分析和挖掘是非常有意义，也是非常重要的。

那些尚未开始拥抱数据化的组织，应该抱有开放的心态，积极地应对数字化时代的变迁。但如何做数据化转型、如何实现数据分析的价值、如何在企业内部推进数据化运营，这些都是值得决策者及全体成员规划和学习的内容。