我曾收到过很多关于数据的问题：
“行政工作无法量化，怎么收集数据？”
“收集了数据，后面应该怎么办？”
“那么多数据，我应该怎么分析？”
与他们交流后我发现，他们不是不知道方法或技巧，而是因为初衷只是“为了数据分析而分析”，根本不知道自己要通过数据分析得到什么。如果你的目的是在简历上增加一行：擅长分析数据并通过分析数据解决问题，才看一大堆工具书，那大概率是白费心思。毕竟HR要看的是工作成果和带来的绩效，而不是一句擅长什么而已。
回顾数据分析的本质，不论你使用什么样的工具和方法，最终的目的只有一个，那就是从数据出发，设法解决一个问题或者为某个决策提供依据。所以，重要的是我们如何思考，如何用数据来解决问题。如果我们只是跟着网上的教程学习爬虫，或是数据清洗，然后把那些数据做成绚烂的图表，那做出来的东西也极可能不是领导想要的。
阶梯模型
不同职业阶段的行政人，在数据分析上的目的和能力要求也不同：
行政专员：更多只要收集数据，同时也可以有意识的学习和练习数据分析，但比较现实的是，行政专员一来接触不到业务数据，导致数据分析的维度不够，很难与实际业务结合。二来，除非是领导给机会，否则你做数据分析更多的是练习而已。
行政主管：要根据部门需求和业务需求，做一些简单的数据分析。同时，在主管阶段，需要为晋升管理者做准备，通过强化数据分析的能力，可以有效提升逻辑思维能力，改变很多行政人会做事不会说话的情况。
行政经理：这个可能是很多行政人要停留最久的阶段了，也是很多有经验的行政人从事务阶段转变为规划阶段的重要转变时期，如果一直习惯于处理事务性工作，那大概率在经理级别上一直蹉跎了。这个时候，我们需要通过数据分析来发现问题并找到解决方案。其实就是锻炼自己多角度看问题的能力，以及特别玄乎的大局观。当然，如果懂数据分析，即使空降，也能比较快的通过数据找出部门问题的症结。
行政总监：行政做到总监这个阶段，大概率是做到头了，而且很多公司压根没有行政总监这个职级，有也是兼了人事，或直接就是办公室主任，或总经办主任之类的岗位，不是心腹当不了的那种。在总监这个级别，数据分析的用处，更多的是通过发现的问题和解决方案的基础上，通过数据为公司业务、部门业务的发展做好指引工作。
数据分析流程
首先明确我们做数据分析的目的究竟是什么？简单来说，我们做数据分析的目的其实就2个，第一个是设立目标或业务需求，第二个就是解决问题。
搞清楚了目的后，数据分析的难点就容易理解了，其实就是：
为了证明一件事情或一个观点，你要如何收集数据，如何分析数据，才能让结果符合你的预期或帮助你改善过程，并最终有效呈现出来呢？
举个例子：我一个朋友公司办公室里面的耗电量近期特别高，作为物业经理，他让助理查了一圈，却发现与平常没啥两样，空调温度一样，灯光亮度也一样，也没看到异常耗能的情况，怎么解决这个问题？
他是这么做的：先用方法论（5W2H分析法）明确问题，判断可能是是大楼BMS的参数被调整。当他用数据透析表将干扰数据和需要的数据拆分开来之后，发现空调温度，新风比，关灯时间的都被调整了。接着，为了找出参数调整的原因，他继续收集数据并发现是上个月中旬的时候被调整的，原来是系统维护的时候，将配置文件恢复成了初始设置。为了避免类似问题，他将系统参数巡查作为例行工作写入了周报中，并在月报中，将这件事情的经过通过一个时间线和逻辑图的方式呈现了出来。
这个例子清晰地解释了通过数据分析解决问题的基本流程：
- Step1：明确要解决什么问题（5W2H）
- Step2：按维度进行数据收集（BMS参数数据）
- Step3：数据清洗（Excel）
- Step4：数据分析并建立数据的关联性，图表呈现
- Step5：结论（维护导致参数调整）、建议&解决方案（巡查）
按照这样的流程分析数据，才能让我们行政做的事情更加有据可依，让行政提交的报告专业有水准。
方法论
在数据分析中，方法论来主要是一个提纲建领的作用，就是从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进行规划，指导。就类似做题前的思路分析，做项目前的规划，方便确认方向。
曾有一位数据分析方面的大咖分享，我对中间一组数据印象非常深刻，影响数据分析最终成果的因素主要有3个，方法论的选择、数据分析工具的选择及技术的选择。其中方法论的选择的影响因素占了85%，你的思路决定着你数据分析的效果！常用的方法论有5W2H，SWOT，逻辑树等，这里由于篇幅限制主要介绍5W2H。
5W2H
5W2H就是Why、What、Who、When、Where、How和How much，还是用上面那个案例来说明一下：
领导：“最近电费有点高，你去查一下。”
我们可以用5W2H进行下列拆解，
What（问题是什么？）：电费升高
Where（问题在哪发生，范围？）：办公室
When（问题发生时间，持续多久？）：上个月开始
Why（为什么会发生这个问题，可能原因？）：空调温度、灯光亮度、BMS参数等
Who（谁可能导致或找谁可以处理问题？）：行政前台、设施维护人员等
How：检查能控系统中关于空调、新风、灯光开启时间等的数据，并通过对比去年环比和上季度数据来寻找异常项目，同步检查各类参数的设置情况及变动情况。
How Many：预计需要2个人，在3天内完成。
这样拆解后，收集哪些数据，如何分析就清晰了。所以方法论的作用是帮助你理清思路，思路非常重要，有了思路，我们才方便按图索骥的进行数据的收集、清洗、分析以及后续的出报表及出分析报告。没有思路，你就会碰到不知道收集哪些数据，收集了数据不知道如何用的情况。
数据分析工具
如果说方法论是道，那工具就是术。从实操的角度看，行政80%以上的数据分析工作，都是可以通过Excel来实现的。Excel的功能非常强大，各类函数非常丰富，尤其是数据透视表的功能一定要用好，你的分析能力，主要是交叉分析的能力会得到迅速提高。
在各类的office的培训中，会对Excel使用者，按能力进行分级，简单来说如下图：
对我们来说，我们要做到的就是中级用户即可，也就说能熟练使用常用功能，会数据透视表及常用的统计公式就能满足我们行政做数据分析的技术需要了。
还是用办公室电费增加这个例子：
先用5W2H的方法先来理顺一下思路，在理清思路后，就可以去收集合适的数据了，比如能控系统中关于空调、新风、灯光单位时间耗能、开关时间等数据，以及上个月或更久之前的相关数据，各类参数的设置情况及变动情况。拿到这些数据后，其实就是很简单的excel操作了。比如你可以通过设备单位时间能源消耗没有变得到设备使用时间增加，从而去收集分析那些数据。做数据分析不光是通过“拷问”数据来获得信息，本身的分析逻辑也是应该是自洽的，这就是所谓的分析能力。
数据呈现
我曾听过一个闭环的知识链的概念，也就是数据分析、数据处理与分析、图表与图形及函数与公式，这4样东西结合的闭环。
简单的来说就是，我们利用函数与公式做数据分析，然后对分析好的数据进行处理与操作，最终生成ppt或报告上呈现的图表和图形。在之前的很多交流中，我发现很多行政人不是不会用函数，也不是不会做分析，而是在如何做图表和图形呈现的时候，无所适从。关于数据呈现，大家可以参考下图：
关于Excel的函数这里就不展开了。使用函数的目的是为了做数据清洗和数据整合。常用的数据清洗和交叉分析的函数就是vlookup，当然如果你精通数据透视表，用数据透视表做动态图表也是种很有意思的事情。毕竟，数据分析的最终目的是呈现给管理层做决策的依据，如果你的老大喜欢花里胡哨的，那用动态图表很能夺人眼球，如果你老大喜欢实干型的，那就用金字塔模型来做汇报。
行政人在做数据分析中，最重要的就是要明确要通过数据解决什么问题，可以通过5W2H等方法论来帮助分析问题，如果不想清楚这点，而过于关注使用什么工具或者分析方法，得到的结论也大概率也只是空中楼阁，站不住脚。补充一句，老板是不会有兴趣知道你给出的数据或结论背后的分析过程与统计学原理，老板要的是结果，可行或不可行，是或者否，给到二元答案即可。
作者：许烨
来源：【E企行服务号】
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