大数据统计报告

『壹』 “五一”大数据出炉，五一黄金周十大热门旅游城市是哪些

据媒体报道，新华财经于2021年5月发布《2021“五一”旅行大数据报告》，该《报告》统计了多个维度的数据，在报告中显示北京、上海、广州等地成为了热门旅游城市。此消息在社交平台上发酵后，引起了网民们的广泛关注与讨论。

部分网民认为五一黄金周四大热门城市中没有深圳是因为深圳这座年轻的城市目前还并没有挖掘出自身的文化价值；也有部分网民注意到，以厦门为代表的小而精的城市，并未进入到十大热门城市，这可能与其城市规模小，游客浏览量小有一定的关系。而以下笔者将对十大旅游热门城市之中的其中几个来进行介绍。

在五一黄金周十大热门城市之中，上海排到了第二位，作为我国国际化程度最高的城市，在上海我们可以领略到现代化大都市的瑰丽，也可以领略到上海小资情调的韵味。我们可以去陆家嘴领略全世界最繁华的场所之一，也可以去崇明岛见证自然景色，在上海我们也可以看到现代与自然的碰撞。

在五一黄金周十大热门城市中，西安是唯一一个入选的西部城市。西安之所以能够吸引到如此之多的游客量，这是因为西安主打的是汉唐文化，如在西安所建设的大唐芙蓉园，将大唐文化展示在了游客面前，而大雁塔、秦始皇陵与兵马俑坑等，则可以让游客近距离与古人接触，这便也吸引了众多游客的到来。

『贰』 一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

报告是项目的结果展示，是数据分析结果键闭的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。

对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：

这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。

因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。

预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业搜森一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题：

写什么内容？用什么结构？如何论述？

写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。

3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。

4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。

6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于稿漏裂思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。

1、数据可靠，界定严谨

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致，标准统一

一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。

3、直观呈报，通俗易懂

我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：

项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么

项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题

数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释

数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充

结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览

后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范

致谢

附件：详细数据

项目背景 & 项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 & 后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

致谢 & 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

3、总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？

这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。

即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

『叁』 男性交通事故率为女性8.8倍，这个数据是怎样得到的

根据相关报道，我们知道这样一个数据，男性交通事故率为女性8.8倍。这也就是说，真正的马路杀手是男性而不是女性。

这是中国司法大数据研究院在8月6日公布的一份统计报告，就是关于男司机和女司机发生重大事故的概率。这个研究的是2016年1月到2019年12月的交通所有案件概率，是非常有权威性的一份报告。这份报告里面的数据显示，就是男性交通事故比女性要多8.8倍，在平时的网上舆论讲，一直都是说女性才是真正的马路杀手，其实并不是这样，现在根据这一份非常有力的说明报告，大家可以看到男性的交通事故率是女性的8.8倍，也就是说，真正的马路杀手并不是女性，而是男性。在这份报告中，我们也可以看到，被告人的年龄集中在29岁到49岁之间，也就是说，在这个年龄段的男性，明明是沉稳的年龄，却依旧容易出现交通事故，所以大家在开车的过程中一定要注意安全，不能为了寻求刺激不爱惜自己的生命。

『肆』 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

『伍』 大数据统计 新年红包男性比女性更“爱财”

大数据统计：新年红包男性比女性更“爱财”
今年的春节留行“咻咻摇一摇摇到手酸只有一块五”这句话看来，用户对于红包金额是有要求的。腾讯企鹅智库的这份报告也显示，不同的用户对“红包金额”的要求也不同。
互联网红包新特性
报告显示，今年春节以微信、支付宝、QQ为代表的红包产品相比去年，在产品、互动、用户体验度等多个方面呈现出新的特性:互联网红包进一步向中小城市覆盖，向年轻和年老两极群体渗透，向更丰富互动模式延伸；公众性抢红包活动延续热度，但反馈毁誉不一，定向社交链红包传播，成为节庆传递情感的重要工具。
【分析】
女性更“知足”
从性别上来看，男性比女性更“爱财”。有16.4%的男性认为6元以上的红包才“够意思”，而45.9%的女性觉得抢到1元以内的金额也可以接受。
年长者更在意金额
从年龄上来看，年轻人更注重娱乐性，而年长者更在意金额多少。超过10%的50岁以上用户认为单个红包应超过10元。
大城市用户“更霸气”
从地域来看，大城市用户“更霸气”，小城市用户更接地气。一线城市仅有35%的用户接受1分钱至1元钱的“小额红包”，20%的用户认为红包应超过6元，而四成以上的三四五线城市用户，认为1分钱至1元钱的红包可以接受。

『陆』 如何利用汽车大数据的报告选车

在打通阿里大数据后，我们甚至可以将UC汽车活跃用户人均消费与淘宝总体用户人均消费作以对比，进而分析出哪的用户更具购买力和营销价值：“淘宝用户整天哭着要剁手，殊不知UC汽车用户已经连整条胳膊都剁下来了，因为他们更喜欢买买买。”

最有趣的是，UC甚至连各级别车型最吸引什么星座这样细微的关注点都进行了准确分类。这样精密的数据挖掘当然不是为了炫技。国际专业咨询机构毕马威发布的《2016全球汽车业高管人员调查》研究报告显示，在互联网时代冲击下，传统汽车行业对于主宰客户关系的信心大幅下降，而强大的信息工程能力和数据驱动的思维模式将会在未来的市场竞争中，在用户层面起到关键性的作用。

事实也证明，多懂用户一点，总是好的。不妨大胆试想，如果有大数据技术作为支撑，传统车企也可以对用户需求进行有效挖掘，并针对性地制定一系列销售甚至品牌策略，让汽车行业在互联网+时代迸发出新的更大生机。

宏观展现市场动态，多维洞察用户需求

众所周知，国内汽车行业的发展存在着较大的地域差异，这一现象与中国经济发展的地域不平衡以及全国各地一定程度上的文化、环境差异相对应。

结合报告，我们可以从宏观掌握汽车用户需求变化，并从中察觉到不同地域用户的一些明显的偏好趋势。报告显示，泉州、中山、保定等三线城市潜力具大，犹如一片广阔的处女地。这与目前汽车消费渠道整体下沉的趋势相符合。而三线城市作为首次购车人群最集中的区域，其用户关注点倾向于更具经济性的紧凑型和小型车。

除此之外，报告还利用大数据技术进一步对国内各地区汽车用户市场进行了划分：西藏青海要求“耐操”、广东海南注重能耗、重庆贵州喜欢浪漫、甘肃新疆独爱新潮，至于北京天津……“神车党”高兴就好。在宏观角度下，一系列区域差异格外明显，让人不得不感慨中国汽车市场的多元化。

进入互联网时代，车企之间数据竞争的序幕也逐渐拉开，要掌握并应对用户对于汽车品牌、产品乃至服务层面的全新定义，已经不是传统汽车厂商单方面意愿可以解决的问题。而UC的这份汽车行业报告，也向我们充分展示了大数据技术的魅力所在：通过对用户购车偏好、关注重点、群体构成、结构变化、区域分布等趋势特征进行多维度深入洞察，进而为汽车厂商的品牌重构和产品布局提供一定参考。

『柒』 大数据统计看朋友圈和看微信公众号哪个多

看微颤睁信公众号。依照2022年9月微信数据调查报告可知，看朋友圈的茄举岁人数全国达到了111458人，而看微信公众号的人达到了789341人，看微信公众号的人比看朋友圈的人高答烂出了6倍。

『捌』 关于大数据你知道多少

十个有关大数的信息
写回答 共6个回答

我是一个麻瓜啊
来自网络知道认证团队 2018-09-27
十个有关大数的信息：

1）大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余 

大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的，过去需要几天或更多时间处理的数据，现在可能在几分钟之内就会完成。

大数据的高效计算能力，为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。 

2）大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相 

相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。

有利于政府、企业、科学家对过去人类社会的各种历史行为真正原因的了解，大数据统计将纠正样本统计误差，为统计结论不断纠错。大数据可以让人类更加接近了解大自然，增加对自然灾害原因的了解。 

3）大数据有助于了解事物发展的氏渣键客观规律，利于科学决策 

大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出解人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。 

4）大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为 

在没有大数据之前，我们了解人类行为的数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。拥有了大数据技术之后，大量的传感器如手机APP、摄梁行像头、分享的图片和视频等让我们更加客观的了解人类的行为。

大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。可以说大数据的一个重要作用就是将人类行为数据进行收集分析，了解人类行为特点，为数据价值的商业运用提供基础资产 

5）大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维 

人类社会的发展一直都在依赖着数据，无论是各国文明的演化，农业的规划，工业的发展，军事战役及政治事件等。

但是出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。这些数据是过去没有了解到的，通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。

依靠大数据提供的数据分析报告，人们将会发现决定一件事、判断一件事、了解一件事不再变得困难。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。

大数据发展趋势：

1）趋势一：数据的资源化 

何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。   

2）趋势二：与云计算的深度结合 

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更歼巧为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。   

3）趋势三：科学理论的突破 

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。   

趋势四：数据科学和数据联盟的成立 

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

大数据分析： 

现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。

(8)大数据统计报告扩展阅读：

大数含义

1. 交易员术语，指汇率的头几位数字。

2. 数学用语，指两个数中较大的数。

3.代表十的七十二次方。

4.大数在编程中表示超过32位二进制位的数。

参考资料：网络：大数

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『玖』 数据分析报告怎么用

数据分析报告怎么用
本文是作者基于自身多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~
大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。
当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析?怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化?
我们了解什么叫大数据分析么?
麦肯锡给大数据定义：
“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“
基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。
数据获取
我总结的数据源可分类三类：
(1)一方数据：用户事实数据
例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据
(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据
例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据
(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据
例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。
打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。
找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。
立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。
为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由
现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢?
数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)
基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。

市场分析
由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。
这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。
那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢?那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降?我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。

同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略

运营分析
移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：
感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改?需要增加哪家渠道合作?
(1)Awareness 感知
根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果
但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体，app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值，这部分的分析我会在之后详细写出，欢迎大家关注我的运营号
言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量，点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步 acquisition。

(2)Acquisition 获客
获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。
目的1：衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊
目的2：判断渠道是否好坏
目的3：判断营销活动是否有效
例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作

下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析

(3)Activities 活跃
获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持
活跃分析可参考以下三个步骤：
第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。
例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。

第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序

第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序

(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。
① Retention
用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述
② Revenue
这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤， 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：

Refer 传播：
最后，我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考
用户分析
若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：

即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。
第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。
例如：我们想筛选金融客户(应用条件筛选)，出现在五星级酒店(位置条件)，且为母婴人群(标签)
但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。

第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。
例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作、或者和苹果合作获客或者促活。

第三，整合以上数据分析，形成人群画像。

结束语
这篇文章基于我多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，其实就是简单介绍下数据分析能分析能落地的几点。当然，这里面需要大量的数据清洗工作，以及对行业的认知，此篇只是从数据分析角度的概要，内容上的细化，其实可以单拿出来细细分析，尤其用户画像那章节。

『拾』 “大数据”分析意义很大

“大数据”分析意义很大

近日，中国青年报社会调查中心对2315人进行的一项调查显示，43.6%的受访者认为“大数据”分析意义很大，但80%的受访者也确认自己不清楚什么是“大数据”，75.9%的受访者发现目前存在“大数据”被滥用的现象。

80%受访者

不清楚什么是“大数据”

调查中，听说过和没听说过“大数据”的受访者各占一半。80%的受访者直言不清楚什么是“大数据”，表示“非常清楚”和“比较清楚”的受访者分别仅占8.3%和11.6%。其中，75.9%的受访者发现“大数据”存在被滥用的现象。

北京大学信息工程学院计算机应用技术专业研一学生卿某，这学期正在学习一门关于调研“大数据”的课程。谈及如今的“大数据”热，卿某显得有些激动。他说，“大数据”可以帮助人们了解平时注意不到的信息，还可以预测未来，比如可以根据机票涨降情况确定最佳购票时机，根据人们的搜索记录更早地预测流感传播。

卿某表示，如今很多企业都在说“大数据”，其中不乏“跟风”现象。有些数据分析贴上“大数据”标签，瞬间就显得“高大上”，其实并没有真正的“大数据”分析。

统计学专业毕业的王京也认为，现在有些标榜“大数据”的报告，一方面数据量不大，另一方面也不是“大数据”的思维。“大数据”讲究效率、针对个人，但很多类似于“大数据教你谈恋爱”这样的说法，更多是一种噱头。

电子科技大学互联网科学中心主任、《大数据时代》中文翻译者周涛说，的确有一些企业在商务智能时代没有学好商务智能，到了大数据时代才刚刚学会商务智能，就说自己是“大数据”。

周涛认为，一个企业有没有“大数据”能力，一个分析报告是否包含“大数据”成分，要看是否具备两个特征：一是数据本身要具有一定规模，肯定不同于以前社会科学控制实验中几十几百人的规模；二是数据分析结果要能够提供深刻洞见，不是简单的统计分析，譬如“某社交网络1000万用户中45%是男性”、“全国春运最热航线是北京到上海”，这些都不是“大数据”，只是非常简单的分析方法在稍微大一点的数据集上的应用。

35.6%的受访者觉得一些“大数据”分析空有大量数据

南京大学计算机专业博士高坤（化名）说，现在“大数据”还存在很多问题，比如数据的所有权问题、隐私问题、安全问题等，都需要尽快解决。

周涛认为，很多人分不清安全和隐私。安全问题一直都有，主要是指攻击方通过一些手段盗取信息或破坏信息。使用数据的企业，在接触敏感甚至涉密信息时，应该有安全资质的认证。这在我国的运营商体系和金融体系里都有明确要求。

“经常和安全问题混为一谈的，是数据隐私的问题。”周涛说，一方面，隐私数据直接泄露，或者有不法人士售卖这些信息，另一方面，一些隐私信息通过技术手段遭到破译。这样就可能给个人或商家带来伤害，比如一些招聘网站的个人求职信息被破译之后，会对个人造成伤害，也会让招聘企业无法阻断信息，失去盈利空间。

“除去法律层面、道德层面，科学技术层面上也还有很多问题需要解决。”高坤说，有这么多数据，具体怎么处理，还需要更好地研究。现在很多“大数据”只是存储下来，缺少进一步分析，但是把海量数据存储下来本身也是技术进步，是“大数据”工作的一部分。

调查中，35.6%的受访者觉得现在一些“大数据”分析空有大量数据，30.8%的受访者认为缺乏数据安全，11.1%的受访者提出缺乏科学性，9.3%的受访者指出分散数据没有有效整合，7.8%的受访者认为存在“大数据”与传统分析概念混淆的情况。

43.6%的受访者认为“大数据”分析意义很大

调查显示，43.6%的受访者认为“大数据”分析的意义很大，7.0%的受访者认为不太大，9.5%的受访者觉得“大数据”分析没什么意义，39.8%的受访者表示不好说。

90后北大研究生刘环是在一次讲座上了解到了“大数据”。刘环认为，“大数据”确实还存在很多问题，但不可否认生活、学习中的很多细节也因“大数据”而改变，比如现在用的翻译工具越来越智能化，一些输入法更人性化，这些都归功于“大数据”分析，相信“大数据”会有更大发展空间。

周涛表示，“大数据”分析的意义主要体现在：一、挖掘数据中潜藏的关联关系甚至因果关系；二、对数据整体中缺失的信息进行预测；三、对数据所代表的系统走势进行预测；四、支持对数据所在系统功能的优化，或者对决策起到评估和支撑作用。

高坤认为，“大数据”本身是一种新的科学手段，虽然目前还不成熟，但已经开始受到科学家的关注。“大数据”对于经济、国防，都是最重要的科技手段。青年应该更多地关注科学技术的发展，从科技的角度来理解“大数据”。

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