自从2006年的生产计划工作开始，到现在十一年过去了，从事的都是服装企业的一些管理工作，而且一直以来就跟数据打交道。如今每天都会进行数据分析工作。这其中的工作经验给了我很多启发和感触。在此，我谈谈我对数据分析的一些想法和建议。
对于我来说，个人认为数据分析的主要目的是实时了解工作进度状态，跟进企业运营和生产的发展进度，检验计划执行情况，并从数据分析中发现管理中潜在的问题或风险，以便尽早采取应对措施，保证事态处于有效控制之下。换个说法，数据分析的主要目的是分析统计决策执行的情况，为决策的可行性评估提供依据，并作为日后公司策略改进的参考基础。
任何服装企业大都是以设计、生产和销售活动为主的企业，其在生产过程中各环节各部门都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。我曾经就职过一家集团企业是服装业龙头企业，在同行业中的竞争的实质就是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据，所以数据的分析统计显得极其重要。
其实各个企业各个部门都有其数据分析和采集的工作要领，但分析的方法和统计整理的技巧是否能反馈出有效的信息，这就需要我们进行数据分析的人员的共同努力了。
首先作为一名数据分析员，第一要具备基本的统计数据的能力，做数据分析，统计是基本功。统计方法及手段多样化，其中最为普遍的是描述统计和推断统计。做数据分析至少需要懂得描述统计，对资料进行分析和描述就是要具备对所搜集的大量数据资料进行加工整理、综合概括，通过图示、列表和数字，绘制分布表、直方图，计算各种特征数，比如均数、中位数、众数、率等等，理解它们有什么区别。
而推断统计，则是在搜集、整理观测的样本数据基础上，根据带随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定（模型），对有关总体作出推断。其实我们往往在统计的时候容易忽略的就是对特征数的分析，主要原因在于对特征数的概念及其意义不是很了解，所以导致了我们统计分析的单一性，分析结果不全面。所以在我们对某个样本做分析时，首先要弄清楚自己需要得到什么样的结论，然后再结合自己的统计知识做相应的特征数分析，这样可以避免少走弯路。
其次，要有一定的管理及联系相关业务的能力。刚接触时，会发现自己所学的和自己所从事的业务几乎没有实际意义上的联系，所以刚开始从事数据分析这一块内容的时候感觉无从下手。因为没有联系实际业务，所以分析的方向不明确，这就造成了数据分析的失真性。
我先谈谈数据分析为何要与管理层挂钩，因为数据分析工作做好了，可以给管理提供可靠的管理方向和决策依据，这也是我们做数据分析的出发点。其次要与业务结合，这点不难理解。因为对自己的业务掌控全面，这与数据分析的样本采集密切相关。换句话说，如果对自己的业务不熟悉，那么做数据分析的数据来源不明确，或者说取不到有效样本，这对分析结果的影响是不可估量的。所以数据分析一定要与管理及业务相结合，如果没有，那分析就像没有根的浮萍，让人捉不着摸不透！如何提高这方面的能力呢，我想谈谈自己的几点想法：
1、管理决定于分析。所以有时候做数据分析要从公司的管理角度出发，顾全大局，切不可因小失大。故而在分析的过程中，应注意摒除异常数据，对特殊情况值不做处理，保证数据的统一和有效性。
2、数据分析决定于业务水平。业务水平的高低决定了数据分析结果的质量好坏。一个对自己业务不是很了解，对自己的工作职责不是很明确的人，分析出来的数据参考价值是很小的！所以我们有专业知识的同时还要在日常工作中积累实践经验。只有这样，我们才能够更好的把自己的理论知识和自己的实际业务相结合，分析出来的结果才具有参考价值。
3、数据分析员电脑技能这一块是不可或缺的。由于数据采集回来后，我们还要运用工具将其收集到一起，成立一个信息管理系统，或者是信息库。因此数据分析人员还需要懂IT。目前我们公司数据分析人员所要求的计算机软件能力均有所不同，但大致做分析统计这一块的，可分为五个层面：
第一个层次就是懂EXCEL，大部分企业各部门的分析人员都要求这一项，也是最基础的，相信大家不会陌生；
第二个层次是懂EXCEL及一个统计分析软件，这个可以根据分析需求合理学习；
第三个层次懂数据库、懂一些制作报表的常用工具；
第四个层次是要有一个统计绘图分析软件，图表可以有效的反应出事态的走势；
第五个层次是懂数据架构，清晰地数据架构可以给人予清晰的逻辑思维，对数据分析大有裨益。
