我们完整地梳理过业务流程，并且也知道了业务流程的梳理对数据分析的重要性；尤其是对于入门级别的数据分析从业者，必须要清楚了解业务流程、业务规则以及业务对象等因素，才可以针对性地解决一些明显的局部问题，并进一步提出促进业务增长的方案；而业务增长，是企业的生命线，同时也是数据分析的基石。（业务流程梳理—数据分析的基石）

那么这一次，我们再一次以数据分析入门为原点，从更高的层次——即战略的层次来切入，讨论一下如何从战略层次来理解和看待业务！

一、从战略层次全局看待业务—构建数据分析的“框架”

导读：理解业务，从微观的视角看，即懂业务运作流程，了解行业中某个企业的业务线上不同岗位/角色职责、如何相互协作的以及运作流程等；那么，从宏观的视角看，即要懂得行业模式，又要了解行业中某些约定俗成的规则以及方法论等。

此时，如果以数据分析入门为起点，当把视角拉长，向上升维，从战略层次看待业务，全局地进行纵览，我们就会发现：在做数据分析时，其实很多局部明显的问题，根源实际上是在其他地方。

那么，我们就会逐步有了一个数据分析思路的大框架，就不会出现无边际去的扩大分析的维度；所以，可以说从战略层次全局看待业务，即数据分析的“定义域”。

“定义域”是数学函数里面的概念，是函数关系的起点，这个起点会影响最后函数返回的结果；同样的，数据分析的起点，必然是一个高维度的思考框架，只有在这个框架中进行业务数据的收集、清理、分析甚至展示，才不会偏离数据分析的方向；而只有在这个框架之中，囊括了各种情况的业务场景，这样分析出来的结果，才是相对客观和准确的。

那么，接下来，我们就来探讨一下，如何从战略层次全局看待业务，形成一个数据分析思路的大框架呢？

我们可以从五个方面去全局地纵览行业模式，进而理解业务：

根据行业生命周期理论，可以把所有行业生命周期分为四个阶段：初创阶段、成长期、成熟期、衰退期。

处于成长期和成熟期的行业，收入和利润增长空间大，确定性强，创造的利润最多；成长期的特点是细分行业的市场规模增长率高，年复合增长率一般大于10%，龙头企业收入增加很快，行业特点，技术研发方向和目标客户的相对确定；衰退期的特点是销售增长率开始下降，参与竞争的企业数量下降，市场集中度提高。

其次，我们可以通过各类报告、政府网站数据及公司内部资料的收集与阅读，可以对整个行业层面及公司经营层面有大体的了解；通过访谈，问卷调研，实地考察，座谈会等方法，我们可以加深理解，并对之前了解的内容进行补充与完善。

总的来讲，通过对行业的定义、提供的产品与服务是什么、行业市场规模/增速、行业的历史发展的了解，我们可以形成初步的认识；掌握这些基本信息，有利于从宏观整体对行业有一个大概面的认识，以及行业所处的生命周期，这些为后续深入的分析奠定基础。

“PEST分析”，是指一切影响行业和企业的宏观因素，主要针对宏观环境的分析。对于宏观环境，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都会对政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

政治（Political）：一个国家的社会制度，执政党的性质，政府的方针、政策、法令等。不同的国家有着不同的社会性质，不同的社会制度对组织活动有着不同的限制和要求；引导各行各业顺应政策发展，促进其生产和销售等变革转型，从而进一步优化资源配置，推动产能，实现大发展。

经济（Economic）：经济环境主要可以分为宏观经济环境和微观经济环境两个方面：