最近在做一个采购的项目，涉及到大量的数据分析，总结了一些数据分析经验。

一、数据分析要有目的性。在项目数据分析中，我发现我们时常陷入一大堆数据中，而忘记了分析数据的目的，这以致使项目成员在分析数据过程中感到困惑，迷茫。因此，笔者认为在数据分析前，定要知道数据分析的目的，然后根据数据分析的目的，选择需要分析的数据，明确数据分析的产出物（建议用mindmanager软件做出项目数据分析的目的和产出物）。这样能做到有的放矢，提升工作效率。

二、分析的数据源一定要真实可靠。数据源的真实和可靠性是数据分析的基础，但其实在项目数据分析过程中，很多人都会犯下这样的错误：拿到数据后就分析，忘记确认数据源是否真实可靠，到最后分析结果出来后，客户方却说，这个数据源是错的，这样既浪费时间和精力，也使自己有种挫败感。因此，笔者建议在数据分析之前需明确：1、与客户方的项目经理或者相关事业部负责人确认数据源的真实可靠性；2、确认数据的版本是否为最终版，因为在资料收集过程中，客户的资料也有很多种版本，要确认你拿到的版本是最终版。

三、数据分析结果中有异常数据产生时，一定要与客户沟通背后的原因。作为一名咨询顾问，相信大家都应该要有打破砂锅问到底的心态，不要把这些数据都想当然，在这些数据的背后一定有好多故事。数据分析的结果也许重要，但是更重要的是要了解产生这些数据结果的原因，因为只有找到原因后，才能找到相应的解决方案。在浙江这个采购项目上，客户高层指定了三个项目让我们分析，因为对于他们来说，项目毛利率的变化之大，实在令他们费解，没有人告诉他们原因，而通过三个星期的数据分析，我们发现了数据每一步变化过程中的原因，并提出了相应的机制建设方案。而也是在这个项目数据分析成果出来之后，客户从内心真正地接受了我们，认可我们。这一点也让我们也有了成就感。

四、数据分析结果定要与客户确认，特别是敏感数据结果。在汇报结果中，但凡涉及到数据的，客户都很敏感，记得在正式汇报会之前，先与相关业务部门领导和人员对于数据结果达成共误，以免在汇报会现场出现分歧，导致汇报不成功。与客户确认数据分析结果，一是为了取得客户支持，顺利完成汇报：因为数据结果本身很敏感，可能会涉及到客户组织中某些人的个人利益，因此要慎重对待数据结果，不要让客户对项目组成员产生敌意。二是避免顾问出现工作失误：因顾问对于某些具体的操作方式理解不深，在数据统计和分析中坚持原来的数据分析结果，而忽略了客户公司的灵活操作方式，导致数据结果产生分歧。最后，对于特别敏感的数据，要与客户沟通，取得同意后，方后在汇报会上展示，否则不宜轻易出手。

以上是我在这个采购项目的一些总结，可以用到以后的数据分析中。相信以后也会参加到更多供应链管理项目中，多多积累，多多总结。