编辑导读：单纯的数字是没有灵魂的，但是数据分析却可以洞察出数据背后业务的规律。因此，数据分析是商业活动中重要的一项工作。本文将围绕数据分析的四个层次展开介绍，希望对你有帮助。

一、引言

我通常把数据理解为业务的另一个他，单纯的数字是没有灵魂的，而背后的业务却是鲜活的。商业数据分析的核心是洞察数据背后业务的规律，本质是数据赋能。我相信从事商业分析的小伙伴们都听说过，数据分析的三个层次：描述性分析、诊断性分析和预测性分析。

著名的咨询公司Gartner在2013年总结、提炼出了一套数据分析的框架，如上图所示，他们把数据分析分成了四个层次，除了刚才说到的三个之外，还有一个处方性分析。诊断出业务的问题之后，还需要结合实际情况，给出运营策略去改善它。我更倾向把处方性分析合到诊断性分析里，因为分析和运营是需要结合在一起的。当然，这些小细节影响并不大。如今在公司0-1的参与项目，先前很多的方法论正好有机会都经历一遍，所以想结合这些框架梳理一下自己的想法，欢迎大家留言或者进群交流。

本篇文章先跟大家介绍一下数据分析的四个层次：描述性分析、诊断性分析、预测性分析、处方性分析。

二、描述性分析：发生了什么？

通过一些核心指标的数据和前后对比，告诉业务方（或者老板）目前业务的现状是怎样的。比如常见的流量、转化率、收入、成本等等这些指标。往往这些指标是比较宏观和概括性的，对比完就能对整体的情况有个认知。在公司里，大家经常会用Tableau做日报/周报，其实主要承担的就是描述性的汇报。

关于描述性分析，需要思考几个问题，才能让整个日/周报概括而又具体：