乐信数据驱动怎么做

1. 如何打造数据驱动的文化

在高科技领域，数据是不可或缺的。它可以帮助你更好管理系统和团队，但从数据有效获取价值比拿到数字更难。你需要一种由数据驱动和抉择的文化。通过数据可以让管理者不仅降低正确决策的风险，也更有信心迅速行动。它也提供一种确认选择是否可行的办法。

建立这样文化比口头上简单说说要更复杂。你衡量哪些数据？如何响应？采取什么方法让团队意识到应该把数据摆在首位？

以下是实现可持续发展的数据驱动的企业文化的一些建议，可以让团队在自我完善，也有一些陷阱我们需要注意：

1.确定要测量什么。我们目的是用数据让商业更加灵活有信心。管理层需要了解公司高层的优先级，再选择支持这些目标的指标。如果你不分重要性衡量一切的话，你就会陷入无关紧要的细枝末节。比如对于用户增长的核心指标有注册数，激活率，重新激活率。

2.为实现具体商业及团队目标的相关指标。修复的平均时间(MTTR)是一个不错的性能指标，但它不容易让团队执行。确认事件发生的平均时间(MTTA)是MTTR的一个组成部分，往往更可行。跟踪这两个关键绩效指标，有助于了解团队是如何对总体指标做贡献的。

2. 数据驱动的思维方式包含哪五个方面

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本文作者：天善智能联合创始人&运营总监 吕品，微信：tianshanlvpin，原文发表于天善智能服务号，欢迎讨论交流。

开篇语

看过不少讲解大数据思维的文章，文章的一些观点能够带给我很多的启发，很有见地也很受用。在跟一些企业的负责人聊起大数据项目规划和建设的时候，发现大家对大数据并不缺少自己的认识和看法，只是这些认识和看法没有被系统性的组织起来，形成一个比较有深度的思考问题、解决问题的套路。

这篇文章结合我在和一些朋友沟通过程中看到的一些问题，将大数据思维和价值做了一些聚焦和分解。我来抛砖引玉，希望这篇文章能够让大家从另外的一个角度去了解和思考一下到底什么是大数据思维和价值。

这篇文章适合企业高层、即将或者正在规划大数据项目、思考如何对大数据进行顶层设计、大数据项目管理人员一读。作为补充，我在此也推荐几篇文章以丰富大家思考问题的维度（角度）：

【概念篇】大数据思维十大核心原理

【分析篇】趋势 | 大数据应用落地分析

【案例篇】深入解读民生银行阿拉丁大数据生态圈如何养成

【案例篇】大数据如何聚焦业务价值，美的大数据建设的启发

本文作者：吕品 天善智能联合创始人

本文整理自 2017年3月3日 美云智数新品发布会数据云分论坛吕品的演讲内容

人人必谈大数据

说到大数据，大家并不陌生，从各种自媒体、线上线下沙龙，包括生活中大家经常提起。早在 2010 年之前，国内的很多互联网公司都已经在处理 “大数据”，只不过那时对大数据还没有一个清晰的定义。2013 年起，我们注意到在国内大数据这个词开始火了，火到什么程度？ 举个例子：我每次回家，家里的亲人朋友都在问我是做什么的，我说我们是搞商业智能 BI 的，基本上听不懂。什么把数据变为信息、信息产生决策，什么 ETL、报表，几乎是懵圈的。后来提了一句，我们有一个技术网站，里面都是玩数据的，比如大数据、数据分析、数据挖掘...。“大数据啊！大数据我知道！”，我问什么是大数据，回答很简洁干脆：“大数据就是数据大呗！”。

其实这种理解不能说错，只能说不全面，但是从某种角度上来说大数据还是比较深入人心的，“大数据”这三个字起到了一个很好的名词普及作用，至少不会像商业智能 BI 那样很难用一句或者几句话让大家有个哪怕是很基础的概念。

大数据 4V

我们经常提到的大数据四大特征：4个V

Volume 数据容量大：数据量从 GB 到 TB 到 PB 或以上的级别。
Variety 数据类型多：企业在解决好内部数据之后，开始向外部数据扩充。同时，从以往处理结构化的数据到现在需要处理大量非结构化的数据。社交网络数据采集分析、各种日志文本、视频图片等等。
Value 价值高，密度低：数据总量很大，但真正有价值的数据可能只有那么一部分，有价值的数据所占比例很小。就需要通过从大量不相关的、各种类型的数据中去挖掘对未来趋势和模型预测分析有价值的数据，发现新的规律和新的价值。
Velocity 快速化：数据需要快速处理和分析。2010年前后做过一个美国医疗保险的数据迁移项目，有一个 ETL 需要处理该公司几十年的历史文件和历史数据，文件数据量很大，并且逻辑非常复杂，一个流程几十个包，一趟下来 35 个小时执行完毕。这种情形如果放在现在的互联网比如电商平台很显然是不允许的。比如像电商促销、或者要打促销价格战，实时处理传统的 BI 是无法完成的。对有这种实时处理实时分析要求的企业来说，数据就是金钱，时间就是生命。
我相信上面提到的大数据的四个 V、核心特征还是比较容易理解的。如果我们不是站在技术层面去聊的话，大家对大数据或多或少都会有一些比较接近和类似的看法，并且在理解和认识上基本也不会有太大的偏差。

但是当我们谈到大数据，大家真正关心的问题在哪里呢？ 从技术角度大家可能关心的是大数据的架构、大数据处理用到了什么样的技术。但是站在一个企业层面，特别是在着手考察或者规划大数据项目建设的负责人、企业高层来说，更多关心的应该是下面这几个问题：

1. 大数据到底能帮我们企业做什么，或者说能够带给我们企业什么变化。上了大数据对我们有什么用，会有什么样的改变，是经营成本下降、还是帮我们把产品卖的更多？

2. 我们的企业现在能不能上大数据？如果不能上大数据，为什么，那又需要怎么做？

3. 我们企业也想跟随潮流上大数据，问题是要怎么做。需要准备什么，关于投入、人才、还缺什么、需要用到什么样的技术？

4. 我们怎么验证这个大数据项目是成功还是失败，我们判断的标准是什么？

我相信这些问题都是大家比较关心的一些点，包括我自己。我们目前还是以 BI 分析为主，但我们也会去爬一些外部的数据，后面也在规划大数据相关的一些项目和开发。

当然大数据这个话题是非常大的，我们很难从一个或者两个角度把这些问题回答的非常全面。但是我觉得有一点是我们的企业高层或者决策者可以注意的：在规划和考虑大数据的时候需要具备一定的大数据思维，或者说是面对大数据时我们所要具备的考虑问题和看问题的角度。

大数据思维方式

大数据思维方式我简单概括为两个方面：第一个是以数据为核心、数据驱动的思维方式。第二个是业务核心，业务场景化的思维方式。

以数据为核心、数据驱动的思维方式包含这几个方面：

1. 尽可能完善自己的数据资源。我们手上握有什么样的数据资源，我们数据资源的质量如何？

企业需要关注和梳理我们有什么样的数据，以前是关注企业的流程，IT的流程、业务流程再造。现在大多数企业这些 IT 基础和应用的建设都已经完成了，更加关心的应该是在我们的企业里到底握有什么样的数据资源，在不同的行业我们的数据主题是不一样的。

比如电商零售行业，我们考虑更多的可能是消费数据、涉及到用户、产品、消费记录。因为我们可以围绕这些数据比如做用户画像、精准营销、定制化的产品、产品的市场定位分析等等。

比如制造生产行业，我们涉及更多的数据可能是产品本身、我们的生产流程、供应商等。因为我们可以围绕这些数据比如做我们的生产质量检查、降低生产成本、工艺流程再造等。

只有了解我们目前自身的数据资源，才能知道我们还缺少哪些数据资源。而这些缺少的数据资源从哪里来，如何获得，就是我们在规划大数据项目的时候是需要解决的。如果缺乏这种意识，等在规划和上大数据项目的时候你的大数据资源非常有限的。

2. 增加数据触点、尽可能多的去收集数据，增加数据收集和采集渠道。大数据的建设和大数据分析它是一个迭代的过程，很多的分析场景都是在不断的探索中找出来的，它有一定的不确定性。正是因为这种不确定性所以才需要我们尽可能收集更多的数据。

现在是移动互联网时代，人人都是数据的生产者和制造者。比如每天的社交数据、互联网点击网络的数据、刷卡消费的数据、电信运营、互联网运营数据。像我们的制造和生产行业，有自动化的传感器、生产流水线、自动设施的数据等。有些数据放在以前可能不值钱，但是现在看呢？这些数据现在或者在将来的某一天就会变得很有价值。

比如像我最开始提到的那家美国医疗保险公司，我看过他们的 COBOL 代码注释都有是七几年、八几年前的。他们积累了几十年的数据，突然在 2010 年前后开始意识到数据的价值了，开始通过数据进行一些变现了。之前知道这些数据的价值吗？不知道，但是尝试到数据的甜头，比如做自己的数据分析，咨询机构购买一些脱敏的数据，或者给咨询机构提供数据做市场研究用途。

所以大数据的构建不会是一天两天的，这个过程会持续很长的时间，我们需要为将来做准备。所以如果你的公司连个最简单的业务系统，IT 应用系统都没有，数据连存放的地方都没有，怎么能够上大数据呢？不合理。

数据越多，数据种类越丰富，我们观察数据的角度维度就越丰富，我们利用大数据从中就能够发掘出以前更多没有看到的东西。

3. 数据开放和共享思维。这一点在我们国内其实说起来很容易，但是实际上很难。

去年的时候我去看了一个市公安局的大数据项目（可参看这篇文章 政府大数据面临的问题和阻力在哪里？），他们有两点意识非常好：

1）非常清楚的知道自己拥有哪些数据资源。比如市公安局以及下属分局、各个支队各个应用系统的数据：基础的人口管理、信访、犯罪信息、情报。包括数据监控所涉及到的铁路、网吧、民航购票、ETC 卡口等。

2）为了纳入更多的社会化数据资源、实现全行业的数据覆盖，他们准备接入交通、服务、科技信息化、教育、社保、民政等各个行业的数据。包括他们给下面的单位下了数据的指标，每个单位或者每个民警都有这种收集数据的指标，比如哪个单位今天上传了什么样的多少数据，每个月哪个单位上传的最多，这都是很好的数据收集的意识。

但问题在哪里？问题在于很多机构比如银行受国家政策限制很多数据是没有办法共享的、还有像教育机构，我凭什么把数据给你，在行政上大家是并级的机构。

所以这个时候就需要考虑数据开放和共享的思维，在满足数据安全性的基础之上我们可以不可以考虑数据互换共享的可能。公安局有的数据一定是教育机构没有的数据，那么同样的教育机构有的数据，公安机构也不一定有。如果两者数据在某种程度上形成共享，在保证数据安全和不冲突的情况下是可以创造出更多的社会价值的。比如公安局可以提供教育机构关于各个地区犯罪率的信息，包括交通安全事故多发地等，教育机构可以针对

3. 怎样用SQL数据库数据驱动CAD图形

什么叫驱动？
我做电子地图是这么做的，SQL存储顶点坐标，落点坐标点的值和该区域的基本信息。然后SQL查询就能筛选一个坐标范围。
窗体上拖个PictrueBox存放CAD图片，用CAD图鼠标点击的坐标就可以去查询数据库了。从而模拟了一个电子地图的效果，我从来不用电子地图第三方控件。
第一个过程描坐标：建立数据库表，比如一个长方形区域，起点坐标应该是他左上角，X轴，Y轴都是起始位置，落点坐标应该是右下脚，所以在数据库中除了存储这个区域的基本信息外还要存储四个基本值X起始值、X落点、Y起始、Y落点。
获得这些值不是靠你去计算，必须写一个外挂程序，通过鼠标点击PictrueBox捕捉起点和落点坐标，然后分别更新查询到数据表，才能准确地记录每个区域的坐标值。表的格式如下：
区域名称 | 区域基本信息 ...| X起点 | Y起点 | X落点 |Y落点 | 图索引
---------------------------------------------------------------------------------------------
图片A区 | 办公区域 | 80 | 20 | 140 | 50 | 图1
-------------------------------------------------------------------------------------------
......
当基础资料表建立以后，再建立SQL视图，用一个鼠标点做条件检索数据库：
假如捕捉点为（X，Y），程序中公开两个变量Public int X,Y;
Select * from 基本资料 where X起点<=X and X落点>=X and Y起点<=Y and Y落点>=Y;
这样通过PictrueBox读取CAD图，描坐标的方法就能用图形范围坐标位置检索小范围信息。
你可以通过鼠标点击来完成，也可以通过鼠标双击缩放图形，拖动，使用Graph类在上面画图形，遍历数据库，通过区域名称索引也可以，给图片坐标范围着色。

4. 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营

互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。

大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。

1、大数据时代，数据如何驱动运营 

在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。

当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……

经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。

2、大数据识别有价值信息，辅助决策 

对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。

目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。

大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。

3、大数据连接、赋能、跨行业数字化 

通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。

4、如何解读数据成了非常重要的技能 

互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。

5、企业如何利用大数据分析精准运营 

无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。

数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。

那么，数据从何而来呢？

构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。

数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。

在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。

01、用户分群，寻找更多的核心用户

用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。

02、营销转化漏斗分析

互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。

03、客户浏览来源分析

互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。

互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。

中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营

中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。

帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。

帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。

5. 什么是数据驱动

通过采集数据（这里的数据必须满足大、全、细、时），将数据进行组织形成信息流，在做决策或者产品、运营等优化时，根据不同需求对信息流进行提炼总结，从而在数据的支撑下或者指导下进行科学的行动叫做数据驱动。

控制资料：

分类

1、按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

2、按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值 ；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

3、按记录方式分为

地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

参考资料来源：网络-数据

6. 微信运营该怎么用数据分析来驱动

微信运营数据分析主要集中于：用户分析、图文分析、流量分析、菜单分析、活动分析。

1. 用户分析主要包含用户增长（包括关注、取关、累计人数等）、用户属性（后台的数据包括性别、省份等信息）。

2. 图文分析：主要包含主要图文页阅读、原文页阅读、互动数据（分享、转发、评论、收藏等)。

3. 流量分析：主要是用户通过什么渠道关注公众号的（主要可以辅助你了解怎么去推广你的公众号）、阅读图文的流量都来自哪些渠道。

4. 菜单分析：一般公众号菜单都设置了网站、平台需要突出的内容，需要展示给用户看的内容，所以菜单的点击情况也显得很重要。

5. 活动分析：要了解活动单条的阅读量、曝光量、互动等数据，并和平日的平均阅读量、曝光量、互动等数据做个对比；

   以下是我自己之前做的一些图表分析，楼主可以看看~（希望可以采纳）

   
   

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   以上图片均来自BDP个人版~