数据分析报告怎么用?

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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~

你学习了那么多内容,但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话:你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验,当然可以拿出来,但是如果没有,怎么办?答案很简单,做个报告给他们看,告诉招聘者:我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时,做报告也会是你将来工作的主要内容,因此也有可能出现另外一种情况:你费尽心血做了一个报告,然后发现这不是你想要的生活,决定去干别的工作了……这也是件好事,有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

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。

在此只说做报告的几个要点:

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?

1、先定好分析目标,梳理好分析逻辑,然后再做其他工作,否则要么没有结论,要么逻辑生硬不合理,要么多次返工……

我们了解什么叫大数据分析么?

2、数据来源:首选网上的各种公开数据库和数据源,国外的数据比较规整,国内的数据背景学习成本相对低;

麦肯锡给大数据定义:

3、数据清洗整理:这项工作通常要占到40%-50%甚至更多的时间,请做好多次重来的心理准备。

“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。“

4、工具使用:如无能够解释分析过程和结果的信心,请多用描述统计多作图,少用聚类等分析模型,工具和模型是为分析目标服务的,不要为了使用而使用。

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。

5、报告制作:注意三点:

数据获取

(1)虽然”图比表好,表比字好“,但前提是你能清楚的表达出想要表达的内容,该用文字的时候还是要用文字;

我总结的数据源可分类三类:

(2)分析一定要有结论,结论一定要有数据支持;

(1)一方数据:用户事实数据

(3)如果使用了一些你当前所属组织(公司或学校)的专有数据,请在具体的数值上打马赛克,且最好不要标注具体来源(写到某公司或某学校即可),这是作为一个数据分析师的职业素养,面试时有加分。

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

6、做好多次修改完善报告的心理准备。

(2)二方数据:其实这部分叫做广告投放数据

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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

陈丹奕,本科毕业于北京大学信息管理与信息系统专业,2008年开始专注于数据分析领域,在传统行业和互联网行业均有深厚的数据分析经验积累,先后在中国邮政集团公司(总部)邮政业务局、赶集网营销运营部、百度营销研究院、宜人贷借款业务部从事数据分析和管理工作。在天善智能、知乎等多个专业网站开设个人专栏,主讲数据分析内容。在中国邮政时负责对内数据分析培训,主持召开多期参加者为各省市数据分析人员的现场培训班,并作为主讲讲师之一授课。在百度时多次被邀为百度对外培训讲师,拥有百度认证金牌讲师证书。

(3)三方数据:行业数据,也叫公开数据

Course1:做报告之前的预备工作

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。

概要:讲解在制作数据报告之前,先要了解的知识。包括:数据报告概念,数据报告需要解决的问题,数据报告的类型及应用范围,报告需求的收集与整理,数据报告的制作步骤。

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  • 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。

1.1 数据报告的概念

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

1.2 数据报告需要解决的问题

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?

1.3 数据报告的类型及应用范围

数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)

1.4 数据报告需求的收集与整理

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。

1.5 数据报告的制作步骤

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Course2:搭建故事线

市场分析

概要:讲解数据报告制作中,搭建故事线的相关知识。包括:故事线对报告的意义,故事线的通用结构,常用于搭建故事线的分析工具。

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。

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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。

2.1 故事线的意义

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。

2.2 故事线的通用结构

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2.3 常用分析工具

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

Course3:数据获取与处理

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概要:讲解常用的数据获取来源及初步处理方式。包括:内部数据获取,外部数据获取,数据处理步骤。

运营分析

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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:

3.1 内部数据获取

感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知

3.2 外部数据获取

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?

3.3 数据处理步骤

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3.3.1 数据清洗

(1)Awareness 感知

3.3.2 数据重构

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

Course4:分析场景及常用图表

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

概要:讲解报告中经常见到的分析场景及各场景中常用的图表。包括:变化,分布,对比,预测。

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。

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4.1 变化

(2)Acquisition 获客

4.2 分布

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。

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