大數據統計報告

『壹』 「五一」大數據出爐，五一黃金周十大熱門旅遊城市是哪些

據媒體報道，新華財經於2021年5月發布《2021“五一”旅行大數據報告》，該《報告》統計了多個維度的數據，在報告中顯示北京、上海、廣州等地成為了熱門旅遊城市。此消息在社交平台上發酵後，引起了網民們的廣泛關注與討論。

部分網民認為五一黃金周四大熱門城市中沒有深圳是因為深圳這座年輕的城市目前還並沒有挖掘出自身的文化價值；也有部分網民注意到，以廈門為代表的小而精的城市，並未進入到十大熱門城市，這可能與其城市規模小，遊客瀏覽量小有一定的關系。而以下筆者將對十大旅遊熱門城市之中的其中幾個來進行介紹。

在五一黃金周十大熱門城市之中，上海排到了第二位，作為我國國際化程度最高的城市，在上海我們可以領略到現代化大都市的瑰麗，也可以領略到上海小資情調的韻味。我們可以去陸家嘴領略全世界最繁華的場所之一，也可以去崇明島見證自然景色，在上海我們也可以看到現代與自然的碰撞。

在五一黃金周十大熱門城市中，西安是唯一一個入選的西部城市。西安之所以能夠吸引到如此之多的遊客量，這是因為西安主打的是漢唐文化，如在西安所建設的大唐芙蓉園，將大唐文化展示在了遊客面前，而大雁塔、秦始皇陵與兵馬俑坑等，則可以讓遊客近距離與古人接觸，這便也吸引了眾多遊客的到來。

『貳』 一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告。現代社會屬於大數據時代，而數據分析報告是非常重要的，一份完整的數據分析報告並不好寫。接下來就由我帶大家詳細的了解下一份完整的數據分析報告的相關內容。

一份完整的數據分析報告1

報告是項目的結果展示，是數據分析結果鍵閉的有效承載形式。一份思路清晰，言簡意賅地數據分析報告能直戳問題痛點，提高溝通效率，獲得領導賞識。

對於數據分析報告，首先要有一個概念性的認識，按照報告陳述的思路，可分為四類：

這四類報告由淺入深，分析難度遞增，對企業決策的支持程度也遞增，尤其是當企業面臨某個決策難題時，分析工作要做得足夠系統和深刻。

這四類報告我們可以做個比喻。

描述類報告類似記敘文，像個掃描儀一樣描繪市場輪廓，不求最深但求最全。

因果類報告類似議論文，像打水井，集中一點，一直探到底。

預測類報告類似科幻小說，像個預言家，根據市場的過去推斷市場的未來。

咨詢類報告類似推理小說，像小馬過河，投石問路，根據分析結論指導企業搜森一路前行。

報告結構

撰寫報告前先理清楚三個問題：

寫什麼內容？用什麼結構？如何論述？

寫什麼內容由決策難題決定，是投資？戰略？營銷還是其他，相應的報告也就有了相應的內容。

好的報告要求重點突出、主次分明、層次清晰。報告要依附內容的分析以及領導或其他人的閱讀習慣，但最重要的是遵循一定的結構化思維。

報告的常見構成

舉個例子，比如我用PPT展示一個網民調查的報告

1、標題頁： 標題頁用於寫報告題目，為了方便歸檔，日夜也應當註明，還有報告撰寫者和其單位所在部門。

2、目錄頁： 目錄頁將報告的各模塊呈現給讀者，方便閱讀和了解報告結構。

3、分析背景和項目說明： 用於闡述項目需求、分析目的、市場情況、以讓讀者了解項目的前因後果。項目說明用於註明假設、數據來源等。

4、分析思路頁： 這是整個報告的靈魂，便於理解報告的邏輯思路。

5、結論建議頁： 結論建議頁放在主題前，主要是為了給高層看時，結論建議可大幅度節省時間，簡明扼要。

6、分析主體頁面： 這里就要搬上你的各種數據表，數據分析圖。與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以你的數據展示一定要體現你的分析思路。

我曾經就被懟過一次，原因是數據分析結果展示於稿漏裂思路脫節，導致領導一直個為什麼，那個怎麼來，這個數據缺乏依據等等。因為當初的分析報告只是在展示數據，分析不透徹，表之間切換太過生硬，至今記憶猶新。後來，在做數據分析時，我製作一個表，或者一個圖，每個表或者圖都對不同維度做了深入的數據分析表，領導一問為什麼，我就點擊進去展示給他看明細，這用的就是FineBI的聯動鑽取和螺旋式分析功能，在展示時也能實時分析(以往的文章有提過)。

7、附錄頁：附錄頁目的是透明分析過程，常防止受訪者的基本資料。

報告的論述

一份好的報告，光有好的結構還不夠，還要有好的論述，關於論述，有幾個注意事項。

1、數據可靠，界定嚴謹

報告的數據來源一定要可靠。寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、搭建體系平台、導出處理數據，最後才是寫報告，為了結論准確有效，你要保證數據的可靠性，否則一切都可能會變成誤導決策的努力。

界定是指報告中要對數據的來源、計算、概念做說明。不同的界定，有不同的結論。比如什麼是高端微波爐，不同的界定，得到的數據肯定是不同的。

2、概念一致，標准統一

一些名詞的解釋和定義，前後要一致，不要讓人不知所雲。

3、直觀呈報，通俗易懂

我們寫得報告還是金亮圖標話，用生動的圖表代替數字和文字的大量對切往往更形象直觀地理解你的.分析和結論。

一份完整的數據分析報告2

1、你要一個故事

我自己有個想法，就是產品經理應該多學習相關領域的知識，比如學一些基礎的設計規范、交互原則、營銷知識，心理學知識，演算法知識等等。除了一些明顯的對工作的幫助，也能幫助自己擴展思路。其實做好報告，就應向咨詢機構或者投資機構學習。

一個報告核心不是包含很多內容，讓聽眾或者讀者去花時間理解，核心是講好一個簡單的故事。咨詢和投資機構做BP之前，會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣，先理清楚你要講的故事。

2、一個數據分析報告的框架

這里列出一個我個人比較喜歡的報告框架，可能針對不同的報告場景需要有所調整（比如刪除部分步驟，或者增加部分細節）：

項目背景：簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼

項目進度：綜述項目的整體進程，以及目前的情況

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題

數據概覽：重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋

數據拆分：根據需要拆分不同的維度，作為細節補充

結論匯總：匯總之前數據分析的主要結論，作為概覽

後續改進：分析目前存在的問題，並給出解決改進防範

致謝

附件：詳細數據

項目背景 & 項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。這兩點其實沒什麼可說的，如果對象是項目成員，可以寫簡單一些，如果對象是對項目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡單的話，跟別人講明白。

名詞解釋 & 數據獲取方法

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義。這點是很多人忽略的，其實很多時候數據的誤解都是因為對指標沒有統一的定義。舉例而言，點擊率可以是點擊次數/瀏覽次數，也可以是點擊人數/瀏覽人數。人數可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對整個數據的可讀性就大打折扣。

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題。原始數據往往有一些缺憾，要經過數據清洗剔除雜訊，也需要部分假設進行數據補全。數據清洗和數據補全的方法需要跟匯報對象說明並且獲得認可，讓對方對於置信度有一個估計。

數據概覽 & 數據拆分

數據概覽，需要有重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋。

數據拆分，需要根據需要拆分不同的維度，作為細節補充。

這里基本上就是之前說的數據分析方法了。如果需要對方知道對比或者趨勢，則使用圖，如果需要對方知道具體數據，則使用表。表格對需要強調的數字要做明顯標識。需要注意的點是：核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義且詳細。同時如果是PPT的話，每頁說明白一個結論或者解釋清楚一個趨勢足以。關鍵性結論要用一句話能說清楚。

結論匯總 & 後續改進

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。

後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

致謝 & 附件

致謝是對項目組合相關協助部門的致謝，基本上對於項目組和相關協助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數據結果。在之後的合作中，也會更加融洽。

附件是需要附贈更多沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。對於PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之後，與會同事有疑問，可以隨時翻到最後解釋。

3、總結

一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。這是說數據。

而數據報告的意義也是類似，項目完成之後需要完整匯報，這樣無論是對上匯報還是對團隊而言，都是有重要意義。

突然想到一個事情。去年的時候做了一個內部數據平台，到了取名字的時候，我用了dice。為什麼叫dice呢？

這得從物理說起（開啟神棍模式）。物理學不斷前行，之前人們認為物理學是決定論的，只要知道系統的初始值和足夠細節，就能知道之後系統的演化路徑。後來發現不是這樣的，對於一個基本粒子而言，觀測之前，粒子狀態和位置是不可預測的。愛因斯坦說「上帝不會擲骰子」，然後後續的研究，更多的是支持上帝是擲骰子的。這也是dice的來源。

即使是上帝視角，也不可能知道提前知道數據的結果。那麼作為產品經理而言，尊重數據結果，並分析形成結論，遠比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。

一份完美的數據分析報告讓你高人一籌

企業需要發展就需要得到更多信息，這些信息需要有專業能力的人才提供給企業，而這就是數據分析師，數據分析師要通過專業的手段獲取信息，對信息做整合，分析信息，最終形成數據分析統計報告。

在數據分析師的全部工作流程中，數據分析統計報告作為工作的成果是對企業、以及項目的最終發展方向及目標的決策起到至關重要的依據。

在編寫一份完整的數據分析報告前，這些數據報告給誰看，首先你要知道你的這份報告要突出那些點，在做一個數據分析之前領導所關心的哪些點，圍繞著這些中心點，簡單明了的進行編寫數據報告。

數據報告不需要大批量的文字闡述，本身數據分析是圍繞數據為核開展相應的工作，數據報告要突出的也是最終的統計結果，以數字的方式進行簡單明了的闡述對比，報告中加入一些畫像模型，柱線圖、餅狀圖來表示佔有份額等等最為突出，讓閱覽者可以很好的理解，很容易在你的這份報告中找到自己企業在市場的份額，這是作為一個優秀的數據分析師的基本功。

先展示自己在行業內的情況後還要分析當前整個市場的數據變化走勢，通過對自身行業市場的大數據統計，找到市場發展新的切入點、客戶們所關心的新問題、潛在客戶的特徵最終形成走勢圖為企業提供發展方向。

哪些點是我們不足的地方，哪些是我們需要開展的新業務等等，這些都會從行業數據大趨勢發展中體現出來，從而為企業未來的發展決策提供參考依據，為企業領導提供新的信息點，幫助企業思考、創新、完善做出一份滿意的答卷。

『叄』 男性交通事故率為女性8.8倍，這個數據是怎樣得到的

根據相關報道，我們知道這樣一個數據，男性交通事故率為女性8.8倍。這也就是說，真正的馬路殺手是男性而不是女性。

這是中國司法大數據研究院在8月6日公布的一份統計報告，就是關於男司機和女司機發生重大事故的概率。這個研究的是2016年1月到2019年12月的交通所有案件概率，是非常有權威性的一份報告。這份報告裡面的數據顯示，就是男性交通事故比女性要多8.8倍，在平時的網上輿論講，一直都是說女性才是真正的馬路殺手，其實並不是這樣，現在根據這一份非常有力的說明報告，大家可以看到男性的交通事故率是女性的8.8倍，也就是說，真正的馬路殺手並不是女性，而是男性。在這份報告中，我們也可以看到，被告人的年齡集中在29歲到49歲之間，也就是說，在這個年齡段的男性，明明是沉穩的年齡，卻依舊容易出現交通事故，所以大家在開車的過程中一定要注意安全，不能為了尋求刺激不愛惜自己的生命。

『肆』 中國目前在大數據行業的發展情況如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

『伍』 大數據統計 新年紅包男性比女性更「愛財」

大數據統計：新年紅包男性比女性更「愛財」
今年的春節留行「咻咻搖一搖搖到手酸只有一塊五」這句話看來，用戶對於紅包金額是有要求的。騰訊企鵝智庫的這份報告也顯示，不同的用戶對「紅包金額」的要求也不同。
互聯網紅包新特性
報告顯示，今年春節以微信、支付寶、QQ為代表的紅包產品相比去年，在產品、互動、用戶體驗度等多個方面呈現出新的特性:互聯網紅包進一步向中小城市覆蓋，向年輕和年老兩極群體滲透，向更豐富互動模式延伸；公眾性搶紅包活動延續熱度，但反饋毀譽不一，定向社交鏈紅包傳播，成為節慶傳遞情感的重要工具。
【分析】
女性更「知足」
從性別上來看，男性比女性更「愛財」。有16.4%的男性認為6元以上的紅包才「夠意思」，而45.9%的女性覺得搶到1元以內的金額也可以接受。
年長者更在意金額
從年齡上來看，年輕人更注重娛樂性，而年長者更在意金額多少。超過10%的50歲以上用戶認為單個紅包應超過10元。
大城市用戶「更霸氣」
從地域來看，大城市用戶「更霸氣」，小城市用戶更接地氣。一線城市僅有35%的用戶接受1分錢至1元錢的「小額紅包」，20%的用戶認為紅包應超過6元，而四成以上的三四五線城市用戶，認為1分錢至1元錢的紅包可以接受。

『陸』 如何利用汽車大數據的報告選車

在打通阿里大數據後，我們甚至可以將UC汽車活躍用戶人均消費與淘寶總體用戶人均消費作以對比，進而分析出哪的用戶更具購買力和營銷價值：「淘寶用戶整天哭著要剁手，殊不知UC汽車用戶已經連整條胳膊都剁下來了，因為他們更喜歡買買買。」

最有趣的是，UC甚至連各級別車型最吸引什麼星座這樣細微的關注點都進行了准確分類。這樣精密的數據挖掘當然不是為了炫技。國際專業咨詢機構畢馬威發布的《2016全球汽車業高管人員調查》研究報告顯示，在互聯網時代沖擊下，傳統汽車行業對於主宰客戶關系的信心大幅下降，而強大的信息工程能力和數據驅動的思維模式將會在未來的市場競爭中，在用戶層面起到關鍵性的作用。

事實也證明，多懂用戶一點，總是好的。不妨大膽試想，如果有大數據技術作為支撐，傳統車企也可以對用戶需求進行有效挖掘，並針對性地制定一系列銷售甚至品牌策略，讓汽車行業在互聯網+時代迸發出新的更大生機。

宏觀展現市場動態，多維洞察用戶需求

眾所周知，國內汽車行業的發展存在著較大的地域差異，這一現象與中國經濟發展的地域不平衡以及全國各地一定程度上的文化、環境差異相對應。

結合報告，我們可以從宏觀掌握汽車用戶需求變化，並從中察覺到不同地域用戶的一些明顯的偏好趨勢。報告顯示，泉州、中山、保定等三線城市潛力具大，猶如一片廣闊的處女地。這與目前汽車消費渠道整體下沉的趨勢相符合。而三線城市作為首次購車人群最集中的區域，其用戶關注點傾向於更具經濟性的緊湊型和小型車。

除此之外，報告還利用大數據技術進一步對國內各地區汽車用戶市場進行了劃分：西藏青海要求「耐操」、廣東海南注重能耗、重慶貴州喜歡浪漫、甘肅新疆獨愛新潮，至於北京天津……「神車黨」高興就好。在宏觀角度下，一系列區域差異格外明顯，讓人不得不感慨中國汽車市場的多元化。

進入互聯網時代，車企之間數據競爭的序幕也逐漸拉開，要掌握並應對用戶對於汽車品牌、產品乃至服務層面的全新定義，已經不是傳統汽車廠商單方面意願可以解決的問題。而UC的這份汽車行業報告，也向我們充分展示了大數據技術的魅力所在：通過對用戶購車偏好、關注重點、群體構成、結構變化、區域分布等趨勢特徵進行多維度深入洞察，進而為汽車廠商的品牌重構和產品布局提供一定參考。

『柒』 大數據統計看朋友圈和看微信公眾號哪個多

看微顫睜信公眾號。依照2022年9月微信數據調查報告可知，看朋友圈的茄舉歲人數全國達到了111458人，而看微信公眾號的人達到了789341人，看微信公眾號的人比看朋友圈的人高答爛出了6倍。

『捌』 關於大數據你知道多少

十個有關大數的信息
寫回答 共6個回答

我是一個麻瓜啊
來自網路知道認證團隊 2018-09-27
十個有關大數的信息：

1）大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘 

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。大數據技術平台的出現提升了數據處理效率。其效率的提升是幾何級數增長的，過去需要幾天或更多時間處理的數據，現在可能在幾分鍾之內就會完成。

大數據的高效計算能力，為人類節省了更多的時間。我們都知道效率提升是人類社會進步的典型標志，可以推斷大數據技術將帶領人類社會進入另外一個階段。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。 

2）大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相 

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

有利於政府、企業、科學家對過去人類社會的各種歷史行為真正原因的了解，大數據統計將糾正樣本統計誤差，為統計結論不斷糾錯。大數據可以讓人類更加接近了解大自然，增加對自然災害原因的了解。 

3）大數據有助於了解事物發展的氏渣鍵客觀規律，利於科學決策 

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出解人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策，大數據時代的精準營銷就是典型的應用。 

4）大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為 

在沒有大數據之前，我們了解人類行為的數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。擁有了大數據技術之後，大量的感測器如手機APP、攝梁行像頭、分享的圖片和視頻等讓我們更加客觀的了解人類的行為。

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。可以說大數據的一個重要作用就是將人類行為數據進行收集分析，了解人類行為特點，為數據價值的商業運用提供基礎資產 

5）大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維 

人類社會的發展一直都在依賴著數據，無論是各國文明的演化，農業的規劃，工業的發展，軍事戰役及政治事件等。

但是出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。這些數據是過去沒有了解到的，通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。

依靠大數據提供的數據分析報告，人們將會發現決定一件事、判斷一件事、了解一件事不再變得困難。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

大數據發展趨勢：

1）趨勢一：數據的資源化 

何謂資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。   

2）趨勢二：與雲計算的深度結合 

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更殲巧為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。   

3）趨勢三：科學理論的突破 

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。   

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立 

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

大數據分析： 

現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析。

(8)大數據統計報告擴展閱讀：

大數含義

1. 交易員術語，指匯率的頭幾位數字。

2. 數學用語，指兩個數中較大的數。

3.代表十的七十二次方。

4.大數在編程中表示超過32位二進制位的數。

參考資料：網路：大數

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『玖』 數據分析報告怎麼用

數據分析報告怎麼用
本文是作者基於自身多年數據分析的經驗，總結的一體化數據分析框架，簡單地介紹下數據分析能分析能落地的幾點。enjoy~
大數據，這個被炒爛了的概念，現如今已被人工智慧替代。我們先不討論人工智慧，就大數據而言，我們都是在強調他的技術，例如網路熱詞：hadoop+spark，data mining。而我們在用大數據時候，經常用它的來神話它的影響。例如，廣告投放精準化，社會安全管理有序，醫葯行業智能化等。
當然這些是我們的暢想，同時確實也離不開數據分析影響，但是我們有沒有停下腳步去想一想，到底大數據怎麼去落地呢，怎麼去分析?怎麼利用數據來去使企業做出決策，例如：廣告投放精準化?
我們了解什麼叫大數據分析么?
麥肯錫給大數據定義：
「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。「
基於我對以上定義的理解，我總結的大數據分析就是，將獲取的數據，打通，整合，找尋規律，立即得出決策信息。
數據獲取
我總結的數據源可分類三類：
(1)一方數據：用戶事實數據
例如用戶在某金融機構購買的理財產品，時間，哪個出單口，姓名，電話等，或者運營數據，例如某互聯金融app，用戶操作行為數據
(2)二方數據：其實這部分叫做廣告投放數據
例如，廣告展示量，活動頁點擊量，廣告來源等。也有公司將這部分數據作為第三方數據，因為有些廣告監測公司會利用此數據和人群數據整合構建自己dmp這樣的公司一般宣稱為第三方公司，三方數據
(3)三方數據：行業數據，也叫公開數據
例如行協的數據，或者互聯網行為數據，例如某互聯網公司用戶在此網站的行為數據，或者嵌入sdk的app後我們能採集到的安裝活躍列表，以及可採集到線下數據。
打通：其實就是利用關鍵點的採集整合一二三方數據。例如我們可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將二方、三方數據整合。但是由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，以及互聯網和移動端數據的跨平台打通技術難點，我們現實的匹配率很低，例如一方和三方的數據匹配達到20%其實就算比較不錯的情況，當然運營商數據除外。
找尋規律：目標就是數據清理，從非結構化數據變成結構化數據，以便統計，數據探索，找尋規律，形成數據分析報告觀點。本文將會在第三部分闡述。
立即決策：將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
為什麼需要大數據分析?看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，似乎就是我們需要大數據分析的理由
現在，大數據的分析通常採用的數據報表來反映企業運營狀況，同時，對於熱點，人群分析，我們看到的統計值，目標核心都是用數據分析報告提煉的觀點來指導運營，那麼問題來了，怎麼用數據分析來指導數據決策呢?
數據分析的報告思路(本文從移動端的角度進行切入)
基於我對數據分析的理解，我將數據報告會分成三大類：市場分析、運營分析、用戶行為分析。

市場分析
由於市場分析一般而言是定性、定量分析，最近熱播劇《我的前半生》賀函和唐晶的職業就是來去咨詢公司的一般會以訪談、問卷調查來一份市場分析報告去告訴客戶他們的市場佔有量，消費者觀點等。
這里，我們以移動互聯網數據的市場分析為例，通常來說，數據源是公開數據，或者在第三方數據。正如我們所講，將sdk嵌入開發者應用，就可以收集到安裝以及使用列表，那麼開發者使用的sdk越多，我們能收集的數據源也越多，這樣就可以形成安裝app排名，使用app排名，這裡面所說的覆蓋率、活躍率也是這個意思，例如：即此款應用安裝量、使用量在整體金融類的安裝量、使用量佔比。
那麼，這些市場分析的作用呢，一般而言，是對公司市場營銷的總結，比如某金融公司kpi是為了獲客，他們做了一系列營銷，下個月排名我們可以查詢到此款應用的安裝量，是否較上個月上升呢?那麼我們的競品表現呢，他們是不是也做了一些列的營銷活動排名上升下降?我們都可以通過市場分析，競品分析來觀測，但是這部分的觀點由於是市場數據，我們只能通過大量的搜尋官網活動，或者互聯網廣告推測營銷來推測是否競爭對手排名上升和這些營銷活動有關。

同時，根據市場的走勢圖，我們能發現潛在的競爭對手，例如：我們能看出下圖中的工商銀行由於手機屬於高覆蓋高活躍組，即安裝xxapp活躍人群也是最高的，因此，無疑xx銀行是所有銀行組潛在競爭對手。需要更加註意他們的市場策略

運營分析
移動互聯網提出的方法論：3A3R，筆者之前在做咨詢的時候，此方法論也可以將網站分析套用，總結來說3A3R就是：
感知 → 獲取 → 活躍 → 獲取 → 營收 → 傳播 → 感知
這里需要註明下，運營分析只是一個公司的baseline，讓產品經理，運營人員，市場人員根據自己本公司的數據參考做出合理的決定，同時，運營的數據只是參考或者叫警示，若要具體，需要特定細節的分析，例如是否app改版，怎麼改?需要增加哪家渠道合作?
(1)Awareness 感知
根據廣告投放數據進行分析，目的判斷渠道廣告頁對app 或者網站引流情況，同時可以幫助廣告主設計監測表格，以數字角度衡量廣告投放效果
但是，廣告數據一般而言在廣告監測公司手中，或者公開的使用工具上例如GA，我們需要依靠廣告公司設計營銷環節，例如活動頁，加監測代碼，或者在媒體，app應用商店加入代碼便於監測廣告表現，而往往這樣的數據很難載入，一般是由應用商店，或者媒體提供，同時，以上數據，監測公司數據一般而言也不會提供給廣告主，只是會提供統計值，這部分的分析我會在之後詳細寫出，歡迎大家關注我的運營號
言歸正傳，我們看感知數據其實目的就是想衡量我們的大量的營銷投放錢花的對不對，廣告的展示量，點擊量等是最好衡量一個公司的廣告市場部門績效，沒有廣告投放，就無法帶來獲客，因此錢花的值不值，能帶來多少客人，才會有下一步 acquisition。

(2)Acquisition 獲客
獲客是第一步廣告投放拓展，用戶點擊廣告後到達應用商店或者著陸頁後去下載app，訪問網頁後，登陸app後的數據是廣告公司或者應用商店提供不了的數據，因此獲客其實有兩重目的。
目的1：衡量第一步提供的數據是否准確，即是否渠道作弊
目的2：判斷渠道是否好壞
目的3：判斷營銷活動是否有效
例如下圖中，我們發現4成用戶是搜索流量較上個月增加了6%，是不是我們需要增加和sem的合作呢?而在媒體引薦渠道中，我們通過渠道衡量客戶轉化率，點擊-用戶激活的，激活的注冊轉化，可否重點對某應用商店增加合作

下圖是目的3的應用，來衡量三個月內的新增用戶，活躍用戶是否受活動營銷、廣告投放、版本更迭等影響。例如：7月28日的版本更迭，增加新用戶的利器，那麼產品經理需要分析下這個版本到底哪裡的改變，讓用戶增長這么快，而8月份的營銷活動會喚醒沉睡用戶，反應考核運營人員的績效，那麼，是否我們在做促活時候可以借鑒8月的成功經驗呢?而這個成功經驗需要進一步做專題分析

(3)Activities 活躍
獲客後，我們想看看我們的新增、活躍用戶的表現情況，那麼就到了第三步 活躍，其實就是為產品經理改版app或者頁面提供數據支持
活躍分析可參考以下三個步驟：
第一：從頁面瀏覽次數，獨立訪問人數，來圈定主要頁面分析。
例如某款app首頁是pv，uv最高，我們會重點分析首頁。

第二：根據圈定頁面，製作點擊熱力圖，便於產品經理對後續頁面改造提供數據支持，例如我們可以將點擊量小的按鈕在下次改版刪除，對點擊量大的重新排序

第三：根據圈定頁面，製作點擊熱力圖，便於產品經理對後續頁面改造提供數據支持，例如我們可以將點擊量小的按鈕在下次改版刪除，對點擊量大的重新排序

(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
這幾個實際上在企業運用的並不多，這里簡要說明下。
① Retention
用戶積累到一定數量後，我們想看下用戶粘性，那麼我們就來到retention，一般是衡量活動效果時候運用的比較多，來看此次活動過後，是否用戶依舊會使用我們的app，但是由於金融app屬性不會像游戲應用每天進行訪問，因此Retention 在實際應用中不會太多，下面的例子是個展示，不做贅述
② Revenue
這些留下來的客戶給公司貢獻多少現金呢?會看收入步驟， 一般公司不會將現金流數據放入在統計平台中，但是我們需要提出用戶貢獻的流水金額數據供我們使用，便於人群劃分，例如下面簡要分析：

Refer 傳播：
最後，我們想讓這些客戶進行傳播;核心是口碑營銷，即用戶自發的轉發給其他用戶鏈接，讓他們下載app或者參與活動，因此傳播的下一個環節又會轉換營銷，但是傳播會受到很多限制，例如沒有獎勵機制的口碑傳播，幾乎轉發量為0，同時，傳播若要衡量比較困難，尤其在大量互聯網用戶基礎上，這樣會造成資源代碼疊加，系統負擔，因此一般企業也不會設計這樣活動讓營銷人員參考
用戶分析
若說大數據分析的核心，其實就是在於用戶分析，正如我們前面所講，用戶分析的步驟流程如下：

即在力所能及的搜集數據范圍內，打通數據，客戶用戶，精準營銷。
第一，我們可以篩選的條件列表，我們可以通過應用條件，位置，標簽條件將數據整合，整合的目的就是刻畫客戶，定出營銷策略。
例如：我們想篩選金融客戶(應用條件篩選)，出現在五星級酒店(位置條件)，且為母嬰人群(標簽)
但是需要注意的是，條件越多，用戶輪廓越清晰，人群會越少。

第二，根據篩選的人群，我們將線上/線上統計化，或者建模多維度分析。
例如，我們根據篩選的人群，發現男性多於女性，蘋果手機屬性最高，常手機工具使用，那麼我們可以將這部分目標人群用增加手機工具合作、或者和蘋果合作獲客或者促活。

第三，整合以上數據分析，形成人群畫像。

結束語
這篇文章基於我多年數據分析的經驗，總結的一體化數據分析框架，其實就是簡單介紹下數據分析能分析能落地的幾點。當然，這裡面需要大量的數據清洗工作，以及對行業的認知，此篇只是從數據分析角度的概要，內容上的細化，其實可以單拿出來細細分析，尤其用戶畫像那章節。

『拾』 「大數據」分析意義很大

「大數據」分析意義很大

近日，中國青年報社會調查中心對2315人進行的一項調查顯示，43.6%的受訪者認為「大數據」分析意義很大，但80%的受訪者也確認自己不清楚什麼是「大數據」，75.9%的受訪者發現目前存在「大數據」被濫用的現象。

80%受訪者

不清楚什麼是「大數據」

調查中，聽說過和沒聽說過「大數據」的受訪者各佔一半。80%的受訪者直言不清楚什麼是「大數據」，表示「非常清楚」和「比較清楚」的受訪者分別僅佔8.3%和11.6%。其中，75.9%的受訪者發現「大數據」存在被濫用的現象。

北京大學信息工程學院計算機應用技術專業研一學生卿某，這學期正在學習一門關於調研「大數據」的課程。談及如今的「大數據」熱，卿某顯得有些激動。他說，「大數據」可以幫助人們了解平時注意不到的信息，還可以預測未來，比如可以根據機票漲降情況確定最佳購票時機，根據人們的搜索記錄更早地預測流感傳播。

卿某表示，如今很多企業都在說「大數據」，其中不乏「跟風」現象。有些數據分析貼上「大數據」標簽，瞬間就顯得「高大上」，其實並沒有真正的「大數據」分析。

統計學專業畢業的王京也認為，現在有些標榜「大數據」的報告，一方面數據量不大，另一方面也不是「大數據」的思維。「大數據」講究效率、針對個人，但很多類似於「大數據教你談戀愛」這樣的說法，更多是一種噱頭。

電子科技大學互聯網科學中心主任、《大數據時代》中文翻譯者周濤說，的確有一些企業在商務智能時代沒有學好商務智能，到了大數據時代才剛剛學會商務智能，就說自己是「大數據」。

周濤認為，一個企業有沒有「大數據」能力，一個分析報告是否包含「大數據」成分，要看是否具備兩個特徵：一是數據本身要具有一定規模，肯定不同於以前社會科學控制實驗中幾十幾百人的規模；二是數據分析結果要能夠提供深刻洞見，不是簡單的統計分析，譬如「某社交網路1000萬用戶中45%是男性」、「全國春運最熱航線是北京到上海」，這些都不是「大數據」，只是非常簡單的分析方法在稍微大一點的數據集上的應用。

35.6%的受訪者覺得一些「大數據」分析空有大量數據

南京大學計算機專業博士高坤（化名）說，現在「大數據」還存在很多問題，比如數據的所有權問題、隱私問題、安全問題等，都需要盡快解決。

周濤認為，很多人分不清安全和隱私。安全問題一直都有，主要是指攻擊方通過一些手段盜取信息或破壞信息。使用數據的企業，在接觸敏感甚至涉密信息時，應該有安全資質的認證。這在我國的運營商體系和金融體系裡都有明確要求。

「經常和安全問題混為一談的，是數據隱私的問題。」周濤說，一方面，隱私數據直接泄露，或者有不法人士售賣這些信息，另一方面，一些隱私信息通過技術手段遭到破譯。這樣就可能給個人或商家帶來傷害，比如一些招聘網站的個人求職信息被破譯之後，會對個人造成傷害，也會讓招聘企業無法阻斷信息，失去盈利空間。

「除去法律層面、道德層面，科學技術層面上也還有很多問題需要解決。」高坤說，有這么多數據，具體怎麼處理，還需要更好地研究。現在很多「大數據」只是存儲下來，缺少進一步分析，但是把海量數據存儲下來本身也是技術進步，是「大數據」工作的一部分。

調查中，35.6%的受訪者覺得現在一些「大數據」分析空有大量數據，30.8%的受訪者認為缺乏數據安全，11.1%的受訪者提出缺乏科學性，9.3%的受訪者指出分散數據沒有有效整合，7.8%的受訪者認為存在「大數據」與傳統分析概念混淆的情況。

43.6%的受訪者認為「大數據」分析意義很大

調查顯示，43.6%的受訪者認為「大數據」分析的意義很大，7.0%的受訪者認為不太大，9.5%的受訪者覺得「大數據」分析沒什麼意義，39.8%的受訪者表示不好說。

90後北大研究生劉環是在一次講座上了解到了「大數據」。劉環認為，「大數據」確實還存在很多問題，但不可否認生活、學習中的很多細節也因「大數據」而改變，比如現在用的翻譯工具越來越智能化，一些輸入法更人性化，這些都歸功於「大數據」分析，相信「大數據」會有更大發展空間。

周濤表示，「大數據」分析的意義主要體現在：一、挖掘數據中潛藏的關聯關系甚至因果關系；二、對數據整體中缺失的信息進行預測；三、對數據所代表的系統走勢進行預測；四、支持對數據所在系統功能的優化，或者對決策起到評估和支撐作用。

高坤認為，「大數據」本身是一種新的科學手段，雖然目前還不成熟，但已經開始受到科學家的關注。「大數據」對於經濟、國防，都是最重要的科技手段。青年應該更多地關注科學技術的發展，從科技的角度來理解「大數據」。

以上是小編為大家分享的關於「大數據」分析意義很大的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨