数据对企业来讲是十分重要的，因此数据分析对企业来讲就是重中之重，那么如何进行数据分析呢？我们以零售行业为例，简单的介绍一下数据分析。

      对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。

直接数据的分析       对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。

间接数据的组合分析       间接数据的组合分析就是将直接数据分析中得到的分析结果进行有效的组合和数据关联，并且在统一的数据模型下进行钻取以及进行关联交叉分析，逐渐发现并缩小分析的范围。 我们在间接数据的分析中常用到的是销售综合分析、库存分布分析、商品结构分析、ABC商品分布分析、商品毛利带分布分析、商品价格带分布分析、商品滞销与进货量分析、供应商盈利能力分析等，在这些分析中可以互相交叉和分析条件的传递。

数据化管理

数字化管理，要求用数据“说话”，实施数据化管理，必须尊重数据，每一个人都必须对数据负责。数据化管理的实质是用数据来反映实际发生情况与原定预算指标的差异。当预算汇总表所反映的情况与实际发生的情况有差异，也就是说明企业在总体上已偏离了所要实现的目标，这时，预算汇总表又成为采取纠正措施的指导。 实际完成情况与原指标（Budget）有了偏差，就需要我们对原指标进行调整，进行新的一轮预测（Forecast）。数据分析是现代信息技术与现代管理技术结合的产物。