京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330


战略数据分析是支撑企业长期决策的核心方法,其基础模块包含表格结构数据操作、输入数据与资源需求,适配企业战略规划类场景。


PEST从政治、经济、社会、技术因素方面评估某行业的发展前景;SWOT从优势、劣势、机会、威胁方面评估企业自身优劣势;波特五力模型评估公司在行业中的竞争地位;波士顿矩阵分析法帮助企业进行产品组合管理;
表格结构数据(WPS/Excel)的高频功能是战略数据分析的基础工具,可大幅提升数据处理效率与分析准确性。
函数计算
SUMIF()函数求特定条件下的销售总额,用AVERAGE()计算数据平均值,用IF()进行条件判断。查询函数VLOOKUP()
VLOOKUP()函数查询并返回对应薪资信息。条件格式
数据验证
定位
数据分列
数据透视表
明确战略数据分析所需的数据类型与资源,是分析落地的前提条件。
内部数据:企业自身的财务、运营、市场类数据(如企业营收、渠道覆盖情况);
外部数据:行业报告、政策文件、公开统计数据(如国家统计局发布的行业产值数据);
第三方数据:付费行业数据库(如艾瑞咨询、易观分析)、专业调研机构输出的数据。
软件工具:Excel(数据处理)、PPT(报告呈现);
人力资源:需要数据分析师、行业专家、IT支持团队跨部门协作。
财务资源:需要预算采购外部数据、软件许可证、培训员工、咨询服务等。
桌面研究是战略数据分析的关键步骤,通过二手资料整合完成行业与竞品的信息摸底。
核心定义:基于已有的公开资料(报告、文档、数据)开展的研究,无需进行实地调研;
研究方法:5W1H 分析法、PEST 分析法、SWOT 分析法、波特五力分析法、BCG 矩阵分析法等
覆盖领域:行业格局分析、竞品战略分析、政策环境分析;
核心价值:以低成本、高效率的方式获取行业基础信息,为后续分析搭建框架。
桌面研究的核心模块之一,是解析行业发展状态的标准化流程。
调研准备:明确行业分析的目标(如“评估某行业的进入可行性”);
资料收集:获取行业报告、政策文件、统计年鉴等二手资料;
(1)界定信息的范围和类型

(2)确定资料的来源

(3)评估资料的质量
(4)整合所收集到的数据
(1)5W1H方法

(2)PEST分析法

(3)SWOT分析法

(4)波特五力分析法

(5)波士顿矩阵分析法



桌面研究的核心模块之二,是剖析竞品战略与表现的标准化流程。

资料收集:获取竞品的公开信息(官网、财报、用户评价、媒体报道);
筛选整理:按“竞品基本信息、战略方向、核心优势、市场表现”分类汇总;
(1)STP模型(市场细分、目标市场选择、产品定位)
(2)电梯演讲(Elevator Pitch)
电梯演讲:在非常短的时间内清晰而有效地传达一个想法或产品的核心价值。
它的关键在于高度浓缩的信息量和吸引听众的能力。
通常包括以下要素:
• 目的:你为何发起这次演讲?你想要的结果是什么?
• 问题:你解决了什么问题?这个问题对听众有何重要性?
• 解决方案:你的产品、服务或想法是如何解决这个问题的?
• 差异化:你与竞争者相比有什么独特之处?你的优势在哪里?
• 行动号召:听完你的演讲后,你希望听众采取什么行动?
(3)精益画布(Lean Canvas)
主要包括以下几部分:
• 问题:列出目标客户面临的前三个主要问题。
• 客户细分:确定理想客户群体,描述他们的特点。
• 独特价值主张:一个清晰的、吸引人的口号,解释产品为什么与众不同。
• 解决方案:描述计划如何解决这些问题。
• 渠道:如何与客户接触和传递产品。
• 收入流:收入模型,怎样从客户那里赚钱。
• 成本结构:商业活动需要哪些重要成本。
• 关键指标:将如何衡量成功。
• 竞争优势:描述核心竞争力壁垒,解释为什么解决方案难以被复制或买断。
(4)价值主张画布(Value Proposition Canvas)
① 客户细分(Customer Profile):
• 客户工作:客户在工作或生活中试图完成的任务。
• 客户痛点:客户在尝试完成这些任务时遇到的挑战和问题。
• 客户收益:客户希望通过完成这些任务获得的好处和愿望。
② 价值主张(Value Proposition):
• 产品与服务:企业提供的产品或服务。
• 痛点缓解:产品如何减轻或解决客户的痛点。
• 收益创造:产品如何增强客户期望的收益。
(5)业务流程图(Business Process Diagram)
主要组成元素包括:
• 事件:流程的起点和终点,通常用圆形表示。
• 活动:流程中的具体任务或工作,用矩形表示。
• 决策点:流程中的选择点,如“是”或“否”的决策,通常用菱形表示。
• 连接线:表示流程中活动之间的流向或顺序,通常用箭头表示。
• 泳道:可用来表示流程中的不同组织单位或部门,每个泳道代表一个特定的参与者。

(6)用户体验地图


搭建自动化监控机制:用工具跟踪关键词、品牌及行业动态,覆盖社媒、流量、评论评分等维度;
定期评估市场与竞品:按季/半年/年定评估周期,更新竞品数据库(产品、份额、营销策略等);
分析消费与市场趋势:通过调研、报告等追踪消费需求偏好变化,及新兴趋势、技术创新;
建立内部反馈循环:推动销售、客服、产品等一线团队定期提反馈,深化市场竞品认知;
迭代调整核心策略:依据研究结果,定期优化产品、营销及战略规划,适配市场变化;
开展内部学习培训:定期组织分享与培训,更新团队市场竞争知识,提升组织市场敏感度与应对力。
调查研究是战略数据分析的**关键步骤2**,通过一手资料收集补充桌面研究的信息缺口。
目标设定:明确调查的核心问题(如“目标用户对行业新品的接受度”);
调研准备:设计调研工具(问卷、访谈提纲),确定调研对象与样本量;
调研执行:通过线上问卷、线下深度访谈等方式收集一手数据;
数据处理与分析:整理调研数据,统计核心结论(如“60%的用户关注新品价格”);
撰写报告:输出调研结果,补充桌面研究的信息盲区。
调查研究的两类核心方法,适配不同的信息收集需求。
| 方法类型 | 核心定义 | 适用场景 | 典型工具 |
|---|---|---|---|
| 定性方法 | 聚焦“原因、观点、体验”的描述性分析 | 探索用户需求、挖掘问题根源 | 深度访谈、焦点小组、用户体验测试 |
| 定量方法 | 聚焦“数量、比例、趋势”的统计性分析 | 验证假设、量化市场规模 | 线上问卷、数据统计分析 |
将战略分析结果转化为决策建议的标准化呈现模块。
战略数据分析以 桌面研究+调查研究 为核心流程,通过行业分析明确外部环境、竞品分析定位自身差距,最终输出支撑企业长期决策的战略建议。其核心价值是帮助企业在复杂市场中精准识别机会、规避风险,制定适配自身资源的长期发展策略。
推荐学习书籍 《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~ !

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03