做决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，它还可以是通过数据和逻辑一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大。
我们先来看几个例子：
1、某电商公司为了刺激消费打算发放一批优惠券，那么你作为电商公司的CEO，如何针对不同的用户特点指定合理的策略合理发放优惠券，才能使得成本最小，同时收益最大呢？
2、某互联网公司，为了获取更多的曝光率、流量和转化率，决定在原来比较优质的硬广、SEM、内容营销、SEO、自媒体广告、线下讲座、口碑营销这几个渠道上，增加一笔营销推广预算，你作为市场部的总监，如何基于之前的投放经验，合理安排使用这笔营销推广预算，使得曝光率、转化率最大化呢？
3、某电商公司的客服部门，有全职员工和兼职员工两种职位，全职员工有3个工作时段、兼职员工有4个工作时段，这两种不同员工的报酬是不同的，作为部门总监，在不同的时段如何安排全职员工和兼职员工的组合，能在服务质量达标的前提下，使得人力成本最小？
4、某软件公司有3个研发组，当前需求池中有85个需求，分为A、B、C、D四类，通过预算的数据分析得到了各个开发组的完成各类需求的效率和各个开发组的能力上限，作为部门负责人，如何安排公众了才能在最短时间内完成全部需求？
5、某零售公司，通过数据分析知道了不同四类不同用户的人均GMV、利润率、利润贡献率，以及每个用户的运营成本、人力成本、，不同类型用户的流失率和好评率，那么作为运营总监，如何分析和优化用户结构，使得公司的利润最大化呢？
6、某海产品批发商每天需要采购 500 斤的海产品，一直在城市的 A 市场销售海，每天都能卖完，价格也基本不变，成本也相对固定为 1000 元，如下图所示：
现在管理部门为了方便市民，准备在另外一个地方设置B 市场，老板雇佣了一名市场
调查员对 B 市场做了一段时间的调研，发现新市场的该海产品的市场需求符合一定的概率分布，如下图所示，该海产品的价格是不固定的，但是价格的平均值基本在 3.75 元，并且基本符合标准差为 3 元的正太分布规律，同时新市场的固定成本为 950 元。
由于人手有限，该批发商只能在一个市场销售，老板希望通过以上的调研数据，对未来200天各市场的销售利润做分析，在考虑风险的情况下合理选择产品所在的销售市场。如果是你，会如何合理决策分析呢？
这些问题都是在自己的行业工作中会遇到的实际问题，基本的内容是，在公司经营中，通过基础的数据分析，已经知道了一定的相关数据，在这些数据的作用下，如何综合分析和评估使得利润最大、成本最小、风险最低，这也是作为数据分析师会经常遇到的决策问题。
解决这些问题，其实也叫管理科学的决策过程，它是将定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法，辅助指定管理决策的过程。通常会经过如下步骤：
这里就以第一题合力发放优惠券为例做一个实例说明。
为了合理决策，我们必须对公司的流程和指标、已有的数据做合理的分析和梳理，我们分析发现该公司的不同用户类型对优惠券的敏感度是不同的，而且消费能力和消费结构有明显的差异，因此分出了超级VIP用户、VIP用户、老用户和当月新用户，并且超级VIP用户是用户价值的前10000名，而每月的拉新最多能做到20000名，因此我们可以把整个问题所需要的数据分为单位效益、约束条件、决策结果、目标函数这四个部分，每个部分对应的数据和维度如下图所示：
我们的目标就是计算出四类用户中优惠券的发放人数和最大化利润数值，也就是上图中蓝色部分，我们可以将上述数据用公式来表示：
MAX(41*超级VIP用户+21*VIP用户+8.5*老用户+当月新用户*6.5)；
8.85*超级VIP用户+6.3*VIP用户+3*老用户+1.5*当月新用户《150000；
超级VIP用户《10000，当月新用户《20000；
最终可以通过如下设置求解得出最终满足所以条件的结果：
因此，我们可以通过如下的计算，获得最终的结果：当超级VIP用户为10000张、VIP用户为219286张、老用户0张、当月新用户20000万张时候，能够达到利润最大为5145000。
数据分析可以应用的场景和范围都非常光，能够带来的实际效益也是非常明显和直观的，希望有更多人和企业能够运用数据来促进生产、降低成本和风险、提高利润。
Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录，欢迎看我个人资料联系我：
网友评论