数据分析的结果该如何落地？

数据分析的根本意义在于辅助决策，通过数据的分析，能够对经验进行总结，发现事物的规律，并且根据数据的积累进行趋势的预测，总的来说，就是我们获取的数据越多，通过数据分析辅助的决策就越加的科学、精确、合理。

由此可以知道，数据分析服务最终的走向仍是人（决策者），所以要想将数据分析的结果进行落地，就需要达到以下几个要求：

1. 理解数据所针对行业的业务，了解决策者的实际业务需要，明确要做什么；

2.要对本行业的数据有一定的了解，数据的源头，数据的逻辑关系，数据的质量，数据的准确性；

3. 要对数据进行处理，根据所要展现的形式，对数据进行清洗，构造，整合等；

这里我们需要注意这几个问题

1、怎么样让领导认可支持我的数据分析？

这个通俗点理解就是说如何说服领导，让其对你的数据分析觉得靠谱，并且能够帮助相关部门进行实质性的帮助、发展

找到问题关键点，项目定位，组织团队，清晰的目标，可执行的计划，落地不断的行动，监控激励机制，KPI考核，总结奖励惩罚，再修正目标与计划，行动行动再行动。如此循环。

数据分析太笼统，既然设计系统架构时候要设计数据分析就应该知道数据流的导向和目的，简单而言，电商数据分析是转化率和用户粘性，产品定位是否和数据一致，所以不能简单说数据分析如何落地?既然已经分析了就应该落地了，差评问题