数据分析是一项十分重要的工作，它可以帮助我们更加全面、更加客观地认识到我们自身的问题和所处环境的机会点，对于职场人来说，拥有较好的数据分析能力，能够帮助自己在职场中越走越顺。那么，要怎么提升数据分析能力呢？
结合产业架构进行分析
数据分析的前提需要先明确分析目的，大致由两个部分组成，一是分析出原因，二是透过数据给出解决方案。这就需要我们懂业务的整体概况，清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，这样才能使数据分析达到一定的效果，才有意义。
运用现成模型进行分析
在明确分析目的之后还会遇到一个问题，那就是数据量庞大，要从何处着手？要从哪些维度进行分析？要善于站在巨人的肩膀上，有些现成的数据分析模型一定要注意积累。常见的有：
1、RFM 分析：这是一种简单实用的客户分析方法，可以通过这个三个关键要素——最近一次消费时间（R）、最近一段时间内消费频次（F）、最近一段时间内消费金额（M）对客户进行观察和分类，从而针对不同的特征的客户，进行相应的营销策略。
2、转化漏斗模型：可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅能找出产品潜在问题的位置，还能定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
3、结构化拆解数据模型：该模型源自结构化思维金字塔原理，要把握两个要点——相互独立、无穷无尽。面对数据的时候，可以分析相关的模块并拆解，研究不变的单一模块。
数据分析工具的学习
工欲善其事，必先利其器，要提升数据分析能力必然离不开学习数据分析工具的使用。主要有以下数据分析工具值得学习：
1、Excel：入门级的工具，能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，十分容易上手，但处理的数据量较小。
2、SPSS：采用类似Excel表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数据库中读入数据，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
3、Python：在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，Python有些非常强大的数据分析能力，工作中能够大大地提高数据分析的效率。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析成了各个行业都绕不开的话题，所以数据分析能力的提升在工作中也就至关重要了，数据分析是一个持续训练与积累的过程，大部分的模型与工具都要在使用中不断的挖掘和巩固。希望以上内容能对大家有所帮助。
