数据分析基础体系
基于大数据的数据分析系统架构简版
基于大数据的数据分析系统架构引言概述:随着大数据时代的到来,数据分析系统架构扮演着至关重要的角色。
基于大数据的数据分析系统架构能够帮助企业从海量的数据中获取有价值的信息和洞察,从而支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容:1. 数据采集1.1 数据源选择:根据业务需求和数据特点,选择合适的数据源,如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
1.2 数据获取:通过API接口、爬虫等方式实时或定期获取数据,并确保数据的完整性和准确性。
1.3 数据清洗:对原始数据进行清洗和预处理,包括去除噪声、处理缺失值、处理异常值等,以提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据存储2.1 存储架构选择:根据数据量和访问需求选择合适的存储架构,如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据分区:将数据按照一定的规则进行分区存储,以提高数据的查询效率和可扩展性。
2.3 数据备份和恢复:建立合理的数据备份和恢复机制,确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据提取和转换:从存储系统中提取数据,并进行必要的转换和整合,以满足后续分析的需求。
3.2 数据建模:根据业务需求和分析目标,对数据进行建模和转换,如特征工程、维度建模等。
3.3 数据计算和聚合:利用分布式计算框架,对数据进行计算和聚合,以支持复杂的数据分析和挖掘算法。
4. 数据分析4.1 探索性数据分析:通过可视化和统计分析等手段,对数据进行探索,发现数据的分布、关联性和异常情况等。
4.2 预测建模:基于历史数据和机器学习算法,构建预测模型,用于预测未来的趋势和结果。
4.3 决策支持:根据数据分析的结果,提供决策支持和优化建议,帮助企业做出更明智的决策。
5. 数据可视化5.1 可视化工具选择:选择合适的可视化工具,如Tableau、Power BI等,以展示数据分析的结果和洞察。
数据分析必备的三大能力体系
数据分析必备的三大能力体系这篇文章从整体框架出发,介绍了数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。
数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出:1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体的、系统的思维框架;2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观如何让数据分析真正发挥价值?我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面,企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。
做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位:利用(大)数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架,对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务,我们认为数据分析应该分别起到助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)的三大作用。
各行业的数据分析指标体系
各行业的数据分析指标体系行业的数据分析指标体系是根据不同行业的特点和需求来构建的,它可以帮助企业分析和评估各种指标,以便制定战略和做出决策。
在下面的文章中,将探讨几个常见行业的数据分析指标体系。
1.零售业在零售业中,数据分析非常重要,有助于确定销售趋势、顾客需求以及优化供应链管理。
以下是一些典型的数据分析指标体系:-顾客留存率:衡量顾客的忠诚度和满意度,可通过计算一定时期内再次购买的顾客比例来衡量。
-库存周转率:衡量企业的库存管理效率,计算公式为销售额除以平均库存值。
-订单满足率:衡量企业及时满足顾客订单的能力,通过计算成功交付的订单比例来衡量。
-客户转化率:衡量线上线下推广活动的效果,计算公式为成功转化为顾客的线索或潜在顾客数除以总线索或潜在顾客数。
-平均客单价:衡量每个顾客的平均消费金额,计算公式为销售额除以顾客数。
2.金融业金融业也是数据分析的重要应用领域,以下是一些常见的金融领域的数据分析指标体系:-信用贷款违约率:衡量金融机构的风险管理能力,计算公式为违约贷款金额除以总贷款金额。
-资产负债率:衡量企业的财务稳定性和偿债能力,计算公式为负债总额除以资产总额。
-活动存储率:衡量客户的储蓄和投资能力,计算公式为活期存款和定期存款总额除以总资产。
-券商的交易净收入:衡量券商的交易业务盈利能力,计算公式为交易净收入除以交易净额。
-风险价值:衡量投资组合的风险水平,计算公式为投资组合的预期收益与投资组合的标准偏差之比。
3.制造业制造业数据分析指标体系有助于提高生产效率、降低成本、优化供应链等。
以下是一些常见制造业的数据分析指标体系:-产能利用率:衡量企业生产设备的使用率,计算公式为实际产量除以最大产能。
-不良品率:衡量产品质量水平,计算公式为不良品数量除以总产量。
-生产效率:衡量企业的生产效率,计算公式为标准产量除以实际产量。
-供应链周转时间:衡量供应链的效率,计算公式为原材料到成品交付的平均时间。
数据基础指标体系
数据基础指标体系数据基础指标体系是指用于描述、评估和比较不同数据集的基本指标的集合。
该体系通常由多个维度和指标组成,用于帮助分析人员理解和解释数据的特点和变化趋势。
数据基础指标体系可以应用于各种领域,包括市场研究、经济分析、运营管理等,以提供数据支持和决策依据。
以下是一个例子,展示了一个包含多个维度和指标的数据基础指标体系:1.数据质量维度:-完整性:反映数据集中信息的完整程度,如缺失值的比例、记录的完整性等。
-准确性:反映数据集中信息的准确性,如错误数据的比例、异常值的存在等。
-一致性:反映数据集中信息的一致性,如相同信息在不同数据源中是否一致等。
2.数据可用性维度:-可及性:反映数据的获取和使用的便捷程度,如数据存储的形式、接口的开放程度等。
-即时性:反映数据的更新和发布的及时程度,如数据的实时性和延迟程度等。
-清晰度:反映数据的表达和呈现的清晰程度,如数据文档的完善程度、图表和报告的可读性等。
3.数据分析维度:-描述性分析:反映数据集中信息的基本特征,如平均值、中位数、标准差等统计指标。
-比较分析:反映不同数据集之间信息的相似性和差异性,如相关系数、卡方检验等。
-预测分析:反映数据集中信息的趋势和变化规律,如时间序列分析、回归模型等。
4.数据管理维度:-存储管理:反映数据存储和管理的效率和可靠性,如数据压缩、备份和恢复等。
-安全管理:反映数据的保密性和完整性的保护程度,如访问权限控制、加密技术等。
-质量管理:反映数据管理过程的规范性和可持续性,如数据清洗、数据字典的建立等。
5.业务价值维度:-支撑决策:反映数据对决策的支持程度和关联性,如数据的相关性、决策模型的准确性等。
-优化效益:反映数据在业务过程中的效率和效益,如成本降低、生产效率提升等。
-创新发展:反映数据对新产品和服务的创新和发展的影响,如市场创新、技术创新等。
数据基础指标体系的建立与使用需要根据具体领域和业务需求进行定制化,以确保能够全面、准确地描述和评估数据的特征和价值。
数据分析师的必备技能和知识体系
数据分析师的必备技能和知识体系在当今信息爆炸的时代,数据已经成为企业和组织中无可替代的重要资产之一。
对于数据的分析和挖掘,许多企业纷纷聘请数据分析师来进行专业的处理。
想要成为一名优秀的数据分析师,必须具备一系列的技能和知识体系。
本文将介绍数据分析师的必备技能和知识体系,并为读者提供一些有用的建议。
一、统计学知识作为一名数据分析师,掌握统计学知识是基础中的基础。
统计学可以帮助分析师理解和应用概率、抽样、假设检验等概念和方法。
这些方法可以用来验证数据的可靠性、推断数据的特征和进行预测分析。
数据分析师需要了解统计学的基本原理和常用方法,如平均值、标准差、相关系数等。
统计学知识不仅可以帮助数据分析师更好地理解数据,还可以为数据分析过程提供科学的依据。
二、数据编程和处理能力数据分析师需要具备扎实的数据编程和处理能力,以便能够高效地处理大规模数据并建立分析模型。
常见的数据编程语言包括Python、R、SQL等。
Python是一种简洁高效的编程语言,具备强大的数据处理和分析能力,广泛应用于数据科学领域。
R语言是专门针对统计分析和图形化的编程语言,也是许多数据分析师常用的工具。
SQL是结构化查询语言,用于管理和处理关系型数据库中的数据。
掌握这些编程语言和工具,可以帮助数据分析师更好地处理和分析数据。
三、数据可视化能力数据可视化是将复杂的数据通过可视化图表展现出来,以便人们更直观地理解和分析数据。
数据分析师需要具备良好的数据可视化能力,以便能够有效地传达数据分析的结果和发现。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、matplotlib等。
这些工具可以帮助数据分析师创建各种类型的图表,如折线图、柱状图、热力图等。
数据分析师需要学会如何选择和使用合适的数据可视化工具,以便能够更好地呈现数据分析结果。
四、领域知识作为一名数据分析师,除了具备数据分析的技能外,还需要对相关领域有一定的了解。
数据分析师经常需要与各个部门和团队合作,理解他们的需求,并根据特定的行业和领域进行数据分析。
数据库体系结构分析
一个良好的数据库体系结构可以提高 数据管理的效率和可靠性
2
3
下面将对常见的数据库体系结构进行 分析
PART 1
集中式数据库体 系结构
1
集中式数据库体系结构
A
集中式数据库体系结构是最简单的
一种,它只有一个数据库服务器,
所有的数据都存储在这易于维护
,但是当数据量非常大时,性能会
03
于维护,但是当节点数量非常大时,
管理效率会降低
PART 5
关系型数据库体 系结构
5
关系型数据库体系结构
1
关系型数据库体系结构是 最常用的结构之一,它以 表格的形式组织数据,每
个表格都有行和列
2
这种结构的优点是可靠、易于 维护,但是当数据量非常大时, 性能会下降,因为查询数据需
要大量的表连接操作
-
感谢观看
20XX年XX月
下降,因为所有的数据都存储在同
一个地方,导致数据备份和恢复的
效率低下
PART 2
分布式数据库体 系结构
2
分布式数据库体系结构
PART 3
客户端-服务器 数据库体系结构
3
客户端-服务器数据库体系结构
客户端-服务器数据库 体系结构是一种常用的 结构,它包括一个数据 库服务器和一个或多个 客户端
客户端向服务器发送请 求,服务器处理请求并 返回结果
率会降低
PART 9
总结
9
总结
以上介绍了常见的数据库体系结构,每种结构都有自己的优缺点
在选择数据库体系结构时,需要根据实际情况进行综合考虑
如果需要高性能和可扩展性,可以选择分布式数据库体系结构;如 果需要可靠性和安全性,可以选择关系型数据库体系结构;如果需 要灵活性和可扩展性,可以选择文档型或键值存储数据库体系结构
数据分析的理论基础
数据科学的定义 数据科学的研究对象 数据科学的体系结构概述 数据科学的体系结构测 医疗:病患诊断、药物研发和流行病预测 商业智能:市场分析、销售预测和客户细分 人工智能:机器学习、自然语言处理和计算机视觉
统计学在数据分 析中的作用
统计学是一门科学, 旨在研究数据的收 集、整理、分析和 解释
数据处理:分布式计算,提 高数据处理速度和效率
数据存储:分布式存储,提 高存储容量和效率
数据挖掘:数据挖掘算法, 发现数据中的规律和价值
数据安全:数据加密,保障 数据安全和隐私
应用场景:金融、医疗、教育、零售等领域
案例分析:某银行利用大数据分析客户消费行为,提高客户满意度;某医院利用大数据分析疾 病诊断,提高医疗质量和效率
将数据或信息转化为视觉形式 的过程
增强人类对数据的感知和理解 能力
类型包括图表、图形、地图等
在数据分析中用于解释、表达 和探索数据
图表类型:柱状图、折线图、饼图等 数据可视化软件:Tableau、Power BI、Excel等 可视化图表优化:颜色搭配、布局优化等 可视化图表选择:根据数据类型和分析目的选择合适的图表
应用场景:智能推荐、智能交通、智能制造等领域
案例分析:某电商利用大数据分析用户行为,实现精准推荐;某城市利用大数据分析交通流量, 优化交通布局
数据伦理和数据 安全问题
数据隐私和安全问题
数据歧视和不公平现象
数据泄露和合规风险 解决方案:制定数据伦理准则和规范,加强数据安全技术保障,建立数据 伦理监管机制,提高公众数据素养和意识。
数据分析的理论基础
汇报人:
目录
数据科学的基本概 念
统计学在数据分析 中的作用
机器学习在数据分 析中的应用
构建数据统计分析体系
构建数据统计分析体系随着信息技术的飞速发展,数据成为企业决策和业务发展的重要依据。
然而,单纯收集和存储大量的数据并不能发挥其最大的潜力。
只有通过数据统计分析,我们才能从海量数据中挖掘出有价值的信息,为企业的决策提供支持。
构建一个高效的数据统计分析体系,对于企业的发展至关重要。
一、确定数据统计分析的目标在构建数据统计分析体系之前,我们首先需要明确数据统计分析的目标。
这包括确定需要统计分析的数据类型、分析的范围和深度,以及期望得到的分析结果。
只有明确了数据统计分析的目标,我们才能在后续的工作中有针对性地进行数据收集、处理和分析。
二、收集和整理数据数据的收集是构建数据统计分析体系的基础工作。
在收集数据时,我们需要确定数据收集的来源和方式,并确保数据的准确性和完整性。
同时,为了方便后续的分析工作,我们还需要对收集到的数据进行整理和清洗,以确保数据的一致性和可用性。
三、选择适合的统计分析方法根据数据统计分析的目标和需求,我们需要选择适合的统计分析方法。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析等。
通过运用这些统计分析方法,我们可以对数据进行有针对性的分析,揭示数据背后的规律和趋势。
四、建立数据统计分析模型为了提高数据统计分析的效率和准确性,我们可以建立数据统计分析模型。
数据统计分析模型可以帮助我们对数据进行快速和准确的分析,并得出可靠的结论和预测。
常见的数据统计分析模型包括回归模型、时间序列模型、决策树模型等。
通过建立合适的数据统计分析模型,我们可以进一步优化数据统计分析的结果。
五、开发数据统计分析工具和软件为了方便数据统计分析的工作,我们可以开发数据统计分析工具和软件。
这些工具和软件可以提供数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等功能,帮助分析人员更加高效地进行数据统计分析工作。
同时,这些工具和软件还能够提供数据安全和数据隐私的保护,确保数据的安全性和合规性。
六、建立数据统计分析团队构建数据统计分析体系需要有一支专业的数据统计分析团队。
数据分析的知识体系_光环大数据培训
数据分析的知识体系_光环大数据培训数据分析的知识体系, 学习一直是他所在行和热爱的,问及如何系统的去学习数据知识,他将其分为技术和业务。
1、基本的计算机和统计知识数据库+SQL语言一些常用的数据库如Oracle、SQL Sever、DB2、MySQL,这些数据库或者说日常接触的数据库都要有所了解,最重要的还是SQL数据库查询语言,这是解决取数的问题,平常多学一些SQL的技巧和一些新的函数,能有效提高效率。
数学/统计学知识一些基本的数学统计方法如描述性统计、多元统计分析、回归分析等,重要性不言而喻。
数据挖掘知识:方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。
这些东西作为入门多多少少都要会一些,虽然有可能不会全用到,但一旦用时方恨少。
相关的数据统计分析建模工具不多说了,SPSS,SAS。
数据分析可视工具数据分析可视化工具很宽泛,人人都在用的Excel,这是必备技能,会用多少、熟练程度这个看选择。
有些公司都是Excel处理数据,那我认为Excel懂得越多越好,会连接数据库,会制作动态报表、dashboard,这些都是有力优势。
但大多数公司有自己的业务系统,如OA,ERP或者报表系统FineReport。
但作为数据分析师,任何一个公司主用的系统都要比任何一个人熟悉,看到数据要知道来自哪个系统哪个表,很少有工具能帮你理清这个,但这是基本的素养。
2、业务知识数据分析师要与公司的各业务打交道,所以对于各部门的业务知识要有深入的了解。
如何某业务领导需要知道如何设定某个指标,你需要知道这个指标由哪些数据构成?数据统计的口径是什么?数据怎么取出来?这个指标对于行业的意义是什么,处于什么范围分别对应什么样的情况,是好还是坏。
然后慢慢摸索这个指标层面多维度的规律,如何设定最合理。
如何推动自己的职业发展?数据分析师按能力区分本身就有分层,初级、中级、高级。
推动自身的职业发展有两个方面1、自身技能的发展上面所提到的只是一些入门,随着实际应用的扩展,系统的增设,需要你懂很多的技术知识。
构建数据基础制度体系
构建数据基础制度体系一、引言数据在现代社会中扮演着至关重要的角色,它们被广泛应用于决策、分析、创新和解决问题等方面。
然而,随着数据的不断增长和应用的不断扩大,如何构建一个完善的数据基础制度体系成为了亟待解决的问题。
本文将深入探讨构建数据基础制度体系的必要性及关键要素,并提出具体建议。
二、数据基础制度体系的必要性2.1 提升数据的质量和安全性数据的质量和安全性是构建数据基础制度体系的重要目标,而制度体系的建立可以有效地规范数据的采集、存储、传输和处理等环节,确保数据的准确性、完整性和保密性。
通过制度的约束,可以避免数据被恶意篡改、泄露或滥用的风险,提高数据的价值和可信度。
2.2 推动数据的开放与共享现代社会中,数据的开放与共享已成为推动科学研究、创新和社会进步的重要推动力。
构建数据基础制度体系可以为数据的开放与共享提供法律和管理的保障,明确数据的权益、责任和使用方式,促进数据资源的共享和利用,推动数据的创新应用和产业发展。
2.3 支撑智能决策和智慧发展数据基础制度体系的建立对于智能决策和智慧发展具有重要意义。
制度体系可以规范数据的采集和分析过程,提供标准的数据模型和分析方法,为决策者提供准确、及时、全面的数据支持,帮助其做出具有科学性和可靠性的决策。
三、构建数据基础制度体系的关键要素3.1 法律法规和标准建设构建数据基础制度体系需要依托健全的法律法规和标准体系。
通过制定相关的法律法规,明确数据的产权、使用权和保护权,规范数据的采集、存储、传输和处理等环节。
同时,制定统一的数据标准和规范,确保数据的互操作性和共享性。
3.2 数据治理和管理机制数据治理和管理机制是构建数据基础制度体系的核心。
这需要建立完善的组织体系和管理流程,明确数据的所有者和责任人。
建立数据安全和隐私保护的制度和机制,确保数据的安全和合规性。
同时,需要制定数据管理的政策和措施,推动数据的价值最大化和可持续发展。
3.3 技术支撑和人才培养构建数据基础制度体系需要依托先进的技术支撑和专业人才。
电商数据分析基础指标体系 36大数据
电商数据分析基础指标体系36大数据文|傅志华进入傅志华先生36大数据专栏,查看全部文章>>>;信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台.而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力.无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。
越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。
构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点介绍电商数据分析指标体系。
电商数据分析指标体系分为八大类指标,包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标.不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。
1。
电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层,通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。
电商总体运营整体指标包括四方面的指标:(1)流量类指标独立访客数(UV),指访问电商网站的不重复用户数。
对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户.在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。
而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。
页面访问数(PV),即页面浏览量,用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计.人均页面访问数,即页面访问数(PV)/独立访客数,该指标反映的是网站访问粘性。
(2)订单产生效率指标总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和。
数据科学、数据工程、数据分析 知识体系构建和培训实践
数据科学、数据工程、数据分析知识体系构建和培训实践数据科学、数据工程和数据分析是当前大数据时代的核心技术,与各行业的发展密不可分。
因此,建立完善的数据科学知识体系、数据工程知识体系和数据分析知识体系,对于提高企业的数据分析水平、优化决策过程具有重要的意义。
知识体系构建数据科学是一个全面的概念,涉及数据处理、数据挖掘、机器学习、人工智能等多个方面。
因此,其知识体系也非常广泛,需要包括数学、统计学、计算机科学、领域知识等多个方面,才能够全面了解数据科学的实质。
具体而言,数据科学知识体系包括以下几个方面:1.数学:概率论、统计学、线性代数、微积分等基础数学知识2.计算机科学:计算机编程、数据结构和算法等基础知识3.数据挖掘和机器学习:聚类、分类、预测和回归等技术4.面向具体领域的应用:包括自然语言处理、计算机视觉、信号处理、生物信息学等方面数据工程的知识体系包括以下几个方面:1.数据采集:包括数据获取、数据爬取、数据清洗等方面2.数据存储:包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等方面3.数据处理:包括ETL、数据整合等方面4.数据分发:包括数据仓库、数据传输、数据共享等方面数据分析的知识体系包括以下几个方面:1.统计学基础知识:包括概率论、数理统计等方面2.计量经济学和运筹学基础知识3.数据可视化和报表的相关技术数据科学、数据工程和数据分析知识体系构建的关键在于全面、结构清晰,让学学员可以深入理解数据技术的全貌。
培训实践针对不同行业、不同人群的需求,我们可以在数据科学、数据工程和数据分析方面进行培训。
具体而言,培训的目标可以分为入门、中级和高级三大类。
1.提供最基本的数据科学、数据工程和数据分析知识,使学员了解相关基础知识,掌握相应的数据分析技能。
2.提供深入的数据科学、数据工程和数据分析知识,如机器学习技术、数据流处理技术、大数据技术和高级统计技术等。
3.提供前沿的数据科学、数据工程和数据分析知识,如深度学习、计算机视觉,采用现代化的人工智能方法等。
构建数据统计分析体系
构建数据统计分析体系随着大数据时代的到来,数据统计分析成为了企业决策的重要工具之一。
构建一个完善的数据统计分析体系对于企业的发展和决策具有重要意义。
本文将探讨如何构建一个高效、可靠的数据统计分析体系。
一、明确分析目标在构建数据统计分析体系之前,首先需要明确分析的目标。
只有明确了分析的目标,才能有针对性地采集和处理数据。
企业可以根据自身的需求,确定分析的指标和方向,比如销售数据分析、市场趋势分析等。
二、数据收集与整合构建一个完善的数据统计分析体系首先需要进行数据收集与整合。
企业可以通过多种途径收集数据,比如数据库、应用程序、传感器等。
收集到的数据可以包括销售数据、用户行为数据等。
然后,将收集到的数据进行整合,确保数据的完整性和一致性。
三、数据清洗与处理收集到的数据往往包含大量的噪声和错误。
为了保证分析结果的准确性,需要对数据进行清洗和处理。
数据清洗包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等。
数据处理可以包括数据转换、数据归一化、特征选择等。
四、数据存储与管理构建一个数据统计分析体系需要合理地存储和管理数据。
企业可以选择传统的数据库系统或者使用云计算平台进行数据存储。
同时,需要建立一个完善的数据管理体系,包括数据备份、权限管理、安全保障等。
这样可以确保数据的安全性和可靠性。
五、数据分析与挖掘数据统计分析体系的核心是数据分析与挖掘。
通过使用统计方法、机器学习算法等技术,对数据进行分析和挖掘,从中获取有价值的信息和规律。
数据分析可以帮助企业发现问题、优化流程,并做出相应的决策。
六、可视化与报告数据分析的结果往往需要以可视化的方式展现给决策者。
通过可视化工具和技术,将数据分析的结果以图表、报告的形式展示出来,方便决策者理解和使用。
同时,可以将数据分析的结果与企业的目标进行对比,评估业务的效果和质量。
七、持续改进与优化数据统计分析体系不是一次性的工作,而是一个持续改进和优化的过程。
企业需要不断地分析和评估数据统计分析体系的效果,发现问题并做出相应的改进。
数据基础制度体系的内容
数据基础制度体系的内容数据基础制度体系是一个完整的、系统化的数据管理体系,它包括了数据的收集、存储、处理、分析和应用等各个环节,以及相关的政策、法规、标准、技术和人员培训等一系列保障措施。
下面是一些与数据基础制度体系相关的参考内容:政策与法规:1. 《中华人民共和国电子商务法》:该法规定了电子商务数据的收集、存储、交换和保护等方面的原则和规定。
2. 《中华人民共和国网络安全法》:该法明确了网络安全的基本要求和责任分工,规定了网络数据的保护措施和网络安全监管的责任。
3. 《个人信息保护法》:该法对个人信息的收集、使用、传输和保护等进行了详细规定,保障了个人信息的合法权益。
标准与规范:1. GB/T28984-2012《数据资源管理基本规范》:该标准规定了数据资源管理的基本原则、要求和流程,包括数据的分类、命名、标准化和质量控制等方面。
2. GB/T15292-2019《公共数据分类与代码》:该标准规定了公共数据的分类和编码规范,为数据的整合和共享提供了基础。
3. ISO 27001《信息安全管理体系(ISMS)》:该国际标准规定了建立、实施、监测和持续改进信息安全管理体系的要求,保证了数据安全和隐私的保护。
技术与工具:1. 数据库管理系统:如MySQL、Oracle等,用于数据的存储、管理和查询等功能。
2. 数据采集与处理工具:如Python、R等编程语言和相应的库和工具,用于数据的采集、清洗、转换和分析等操作。
3. 数据安全与隐私保护工具:如防火墙、入侵检测系统、数据加密等技术和工具,用于保护数据的安全和隐私。
人员培训与管理:1. 数据管理人员培训计划:包括数据管理的基本知识、技能和规范等方面的培训内容,培养数据管理团队的专业素质和能力。
2. 数据安全和隐私培训:包括数据安全和隐私意识的培养,以及相应的操作规范和数据保护措施的培训,提高员工对数据安全的重视和保护意识。
3. 绩效考核和监督机制:建立与数据管理相关的绩效考核和监督机制,确保数据管理人员的工作按照规范和制度进行。
大数据标准体系大数据标准体系框架
大数据标准体系大数据标准体系框架1.基础标准层:包括数据基础设施环境、数据管理和数据质量三个方面的标准。
其中,数据基础设施环境标准包括数据存储、计算资源等基础设施的要求和标准;数据管理标准包括数据采集、处理、存储、传输和访问等环节的标准;数据质量标准包括数据准确性、一致性和完整性等方面的标准。
2.技术标准层:包括数据处理和数据分析两个方面的标准。
其中,数据处理标准包括数据清洗、转换、集成和计算等方面的标准;数据分析标准包括数据挖掘、机器学习、统计分析等方面的标准。
3.应用标准层:包括数据应用和数据安全两个方面的标准。
其中,数据应用标准包括数据可视化、数据服务、数据挖掘等方面的标准;数据安全标准包括数据保护、隐私保护、风险评估等方面的标准。
4.管理标准层:包括数据管理和项目管理两个方面的标准。
数据管理标准包括数据资产管理、数据治理、数据规范等方面的标准;项目管理标准包括项目计划、组织管理、风险控制等方面的标准。
1.数据基础设施环境标准:-数据存储标准:包括分布式存储、云存储等方面的标准;-计算资源标准:包括分布式计算、集群计算等方面的标准。
2.数据管理标准:-数据采集标准:包括数据源选择、数据采集方案、数据清洗规范等方面的标准;-数据处理标准:包括数据转换、数据集成、数据计算等方面的标准;-数据存储标准:包括数据存储格式、数据存储架构等方面的标准;-数据传输标准:包括数据传输方式、数据传输格式、数据传输加密等方面的标准;-数据访问标准:包括数据查询、数据访问权限等方面的标准。
3.数据质量标准:-数据准确性标准:包括数据准确性监测、数据采集错误处理等方面的标准;-数据一致性标准:包括数据一致性验证、数据一致性处理等方面的标准;-数据完整性标准:包括数据完整性检查、数据完整性维护等方面的标准。
4.数据处理标准:-数据清洗标准:包括数据清洗方法、数据清洗过程控制等方面的标准;-数据转换标准:包括数据转换方法、数据转换规则等方面的标准;-数据集成标准:包括数据集成方法、数据集成规范等方面的标准;-数据计算标准:包括数据计算方法、数据计算规范等方面的标准。
实战大数据分析和建模的技能体系和技术点
实战大数据分析和建模的技能体系和技术点在今天的大数据时代,数据分析和建模已经变得格外重要,无论是企业还是个人,都需要借助数据分析和建模来更好地处理数据和进行决策。
有了大数据技术,人们能够更好地获得不同来源和类型的数据,更全面地挖掘数据价值,因此对于大数据实战分析和建模技能的需求越来越高。
那么,在实战大数据分析和建模的过程中,有哪些技能体系和技术点需要重点关注呢?一、建模和分析基础无论什么样的大数据分析和建模都需要熟悉一些基础概念、原则和方法。
这些基础知识包括数学基础、统计学基础、计算机基础、数据结构和算法基础,等等。
有这些基础知识的人才有能力去更好地处理数据,进行分析、建模和决策。
此外,系统工程基础和实验研究方法也是进行大数据分析和建模的重要基础。
二、数据处理和预处理技能众所周知,大数据分析和建模的预处理过程非常重要,因为垃圾数据会对分析结果产生很大的影响。
因此,数据处理和预处理技能也是实战大数据分析和建模不能缺少的。
数据可视化工具、数据清洗和筛选技术、数据格式转换、数据集成和处理技术等都属于数据处理和预处理技能的范畴。
三、数据挖掘和分析技术数据挖掘和分析技术是进行实战大数据分析和建模必须掌握的技能。
数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析等。
对于不同种类的数据,如文字数据、图像数据、语音数据、视频数据等,需要掌握不同的数据挖掘和分析技术。
四、机器学习技术机器学习技术是实战大数据分析和建模中必不可少的技能。
机器学习技术主要有监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等。
在实际应用中,机器学习技术可以用于预测、分类、聚类、推荐、搜索等多个方面,扮演着重要的角色。
五、深度学习技术深度学习技术是当前非常流行的技术之一,是机器学习技术的一种变种,在互联网、金融、医疗等领域都有广泛应用。
深度学习技术主要包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
在实际应用中,深度学习技术可以用于图像分类、物体识别、语音识别、自然语言处理等多个方面,极大地提高了数据分析和建模的效率。
数据要素基础制度体系建设
数据要素基础制度体系建设是指建立一套有序的、标准的、有法律法规支持的数据要素管理体系,以确保数据的质量、安全、合规和可用性。
这种制度体系有助于不同部门、机构和企业之间共享和交换数据,并促进数据的有效管理和应用。
以下是建设数据要素基础制度体系的关键要素:法律法规框架:建设数据要素基础制度体系需要明确的法律法规支持,以确保数据的合法性和合规性。
这些法规可以包括隐私法、数据保护法、信息安全法等。
数据分类和标准:建立一套数据分类和标准,以确定数据要素的种类、定义和格式。
这有助于确保数据一致性,减少数据重复和混乱。
数据采集和质量控制:制定数据采集和质量控制的标准和流程,以确保数据的准确性、完整性和一致性。
这包括数据采集方法、数据验证和数据清洗。
数据归档和保留:规定数据的存储、归档和保留期限,以满足法规要求和组织的需求。
这包括数据备份和恢复计划。
数据安全和保护:建立数据安全和保护策略,包括数据加密、访问控制、身份验证和风险管理。
确保数据不被未经授权的访问或泄露。
数据共享和交换:制定数据共享和交换政策,以确保数据能够在不同部门和机构之间安全、高效地共享。
这可能包括数据共享协议和数据共享平台的建设。
数据治理和管理:建立数据治理结构,包括数据管理团队、数据所有权和责任分配。
确保数据的持续管理和监督。
数据分析和应用:制定数据分析和应用策略,以利用数据进行决策和业务改进。
包括数据分析工具和培训。
培训和意识提高:为员工提供数据管理培训,以提高他们的数据管理技能和意识。
监督和审计:建立数据管理的监督和审计机制,以确保制度体系的执行和合规性。
数据要素基础制度体系的建设有助于提高数据的质量、安全和可用性,促进数据的有效管理和应用。
这对于组织、政府部门和企业来说都是非常重要的,特别是在信息化时代,数据具有巨大的价值。
数据分析中的指标体系建立方法
数据分析中的指标体系建立方法随着大数据时代的到来,数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
在进行数据分析时,一个完善的指标体系是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解和解释数据,从而做出准确的决策。
本文将介绍一些常用的方法和技巧,帮助我们建立一个有效的指标体系。
首先,建立指标体系的第一步是明确分析目标。
在开始数据分析之前,我们需要明确自己的目标是什么,想要通过数据分析得到什么样的结论。
例如,如果我们想要了解一个电商平台的销售情况,我们可以将销售额、订单量、用户转化率等作为我们的分析目标。
接下来,我们需要确定关键指标。
关键指标是指对于我们的分析目标来说最为重要的指标。
在确定关键指标时,我们可以考虑以下几个方面:指标的可衡量性、指标的相关性、指标的可操作性等。
通过综合考虑这些因素,我们可以确定出一组关键指标来帮助我们实现分析目标。
在确定了关键指标之后,我们需要对这些指标进行数据收集和整理。
数据收集是指通过各种方式收集相关的数据,例如通过调查问卷、数据抓取等方式。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗和整理,以确保数据的准确性和完整性。
在进行数据整理时,我们可以使用一些数据处理工具,例如Excel、Python等。
接下来,我们需要对收集到的数据进行分析和计算。
在进行数据分析时,我们可以使用一些常用的统计方法和模型,例如平均值、标准差、回归分析等。
通过对数据的分析和计算,我们可以得到一些有意义的结论和洞察,帮助我们更好地理解数据。
最后,我们需要将得到的结论进行可视化呈现。
可视化是指通过图表、图像等方式将数据的分析结果直观地展示出来。
通过可视化,我们可以更加清晰地看到数据的规律和趋势,从而更好地理解数据。
在进行可视化时,我们可以使用一些数据可视化工具,例如Tableau、Power BI等。
总结起来,建立一个有效的指标体系是进行数据分析的关键步骤之一。
通过明确分析目标、确定关键指标、进行数据收集和整理、进行数据分析和计算以及进行可视化呈现,我们可以更好地理解和解释数据,从而做出准确的决策。
建设面向新时代的心理学数据分析入门课程体系
建设面向新时代的心理学数据分析入门课程体系我目前的主要兴趣点在于入门阶段的心理统计教育与应用。
在当下的心理学人才教育模式下,本科阶段的心理学数据分析类课程基本由三大类完成:一是基础的概率论与数理统计,二是专门的心理统计学,三是与心理统计学相匹配的計算机统计软件操作(主流是SPSS);在研究生阶段,随着学科分工的精细化,会有更多元的选择。
实际操作中,部分本科院校没有设立概率论与数理统计课程,学生通常在心理统计学课程中完成对基础概率论和统计学的掌握,然后再开始学习相关的SPSS软件操作。
基本上而言,本科阶段的数据分析课程可能就等价于心理统计学课程,而心理统计学的软件操作课程,在一开始又几乎等价于SPSS操作课程。
我认为这一现状可能并不是最合理的,这对学习心理学的学生建立更为全面、灵活和面向新时代的数据分析思维并不是最有利的。
以下是具体意见与建议。
首先,数据分析课程不能简单地归结为心理统计学课程。
目前,关于“数据科学”(datacience)与统计学是否是同一学科,可能还有争议。
我个人的观点倾向于认为数据科学是更具包容性的学科概念与学科群,而传统统计学(主要由经典的描述性统计和推论性统计两部分构成)则是其中的一个子学科。
其主要区别就在于传统统计学处理的“数据”类型与方式,已经很难包容当下自然科学和社会科学领域产生的各种非结构化、文本化、语音化、影像化的数据,这些数据往往需要借助于其他方法的先期处理的流程,才能最终进入到“统计学”处理的流程。
就目前的发展来说,文本数据的获取和分析,已经是计算机领域相对成熟和非常热门的领域,也在心理学研究中有了诸多应用。
但无论心理统计学还是概率论与数理统计,都无法将其很好地容纳进其知识体系中,因而需要新设立相关的课程加以补充,以便在一开始就拓宽学生对于“数据”的视野,给予其更丰富的选择与可能性。
这不是要取代心理统计学,而是在坚持统计学教学的同时,增加“非统计学的”、更为计算机化的数据分析课程。
加快构建数据基础制度体系
加快构建数据基础制度体系数据基础制度体系是指在数据管理和数据使用过程中所建立的一系列制度和规范,涵盖了数据的收集、存储、加工、分析和共享等环节。
加快构建数据基础制度体系对于促进数据的有效应用和保障数据安全具有重要意义。
本文将从数据收集与管理、数据隐私保护、数据安全与共享三个方面,探讨加快构建数据基础制度体系的重要性和具体措施。
首先,加快构建数据基础制度体系对于提高数据质量、加强数据管理具有重要作用。
在数据收集和管理环节,需要建立规范的数据采集方法和流程,确保数据的准确性和完整性。
同时,需要建立数据分类和标准化的制度,便于数据的统一管理和使用。
此外,数据基础制度体系还需要规范数据的存储和备份,确保数据的可追溯性和可恢复性。
其次,加快构建数据基础制度体系对于保护数据隐私具有重要意义。
数据隐私是个人信息保护的核心内容,也是数据应用的基本前提。
在数据收集和使用过程中,需要建立明确的数据保护原则和隐私条款,明确数据使用的目的和范围,获取个人数据的必要性以及个人同意的方式。
同时,需要采用加密和脱敏等技术手段保护敏感数据的安全。
最后,加快构建数据基础制度体系对于保障数据安全和促进数据共享具有重要意义。
数据安全是数据基础制度体系的核心要素之一、建立健全的数据安全管理制度,加强数据的权限管理和访问控制,提高数据的安全性和可信度。
同时,需要建立数据共享的机制和规范,打破数据的孤岛,促进数据在不同部门、组织和个体之间的共享和流动。
为加快构建数据基础制度体系,可以从以下几个方面入手:首先,加强数据管理和治理的法律法规建设。
制定相关的数据管理和隐私保护的法律法规,明确数据的收集、使用和共享的规范和限制,为数据基础制度体系的建设提供法律支撑。
其次,提升数据技术和安全保障能力。
加强数据技术和安全保障的人才培养和引进,提高数据的加工和分析能力,加强数据的安全保护措施,防止数据泄露和滥用。
再次,加强数据的分类和标准化工作。
建立数据的分类和标准化制度,便于数据的整合和管理,提高数据的可用性和共享性。
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互联网产品数据分析基础体系互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度,包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。
用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标,这类指标一般为产品考核的重点指标;参与度分析主要分析用户的活跃度;渠道分析主要分析渠道推广效果;功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率;用户属性分析主要分析用户特征。
一、用户规模和质量用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。
用户规模和质量是数据分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多。
1、活跃用户指标活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。
手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计,即统计一段周期内使用过的设备(如手机、平板电脑)数量。
活跃用户是衡量产品用户规模的指标。
通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数。
活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。
2、新增用户指标新增用户是指注册后,首次登录产品的用户。
按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。
新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。
如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。
3、用户构成指标用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。
以周活跃用户为例,周活跃用户包括以下几类用户,包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。
本周回流用户是指上周“未使用”过产品,本周使用产品的用户;连续活跃n周用户是指连续n周,每周至少使用过一次产品的活跃用户;忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户;连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户;近期流失用户是指连续n周(大约等于1周,但小于等于4周)没有使用过产品的用户。
4、用户留存率指标用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。
用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。
次日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户在第二天(如明天)再次使用产品的比例;7 日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例;14日和30日留存率以此类推。
用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。
通常,我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。
如果对于某一个产品,在相对成熟的版本情况下,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。
5、每个用户总活跃天数指标每个用户的总活跃天数指标(TAD,Total Active Days per User)是在统计周期内,平均每个用户在产品的活跃天数。
如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,那么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在产品上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。
二、参与度分析参与度分析的常见分析包括使用次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。
参与度分析主要是分析用户的活跃度。
1、使用次数指标使用次数是指在某一统计周期内用户使用产品的次数。
在进行数据分析时,一方面要关注使用次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均使用次数,即同一统计周期的使用次数与活跃用户数的比值;如人均日使用次数,则为日使用次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均使用次数。
通常,人均使用次数和人均使用时长可以结合一起分析。
2、使用时长使用总时长是指在某一统计周期内所有从产品开始使用到结束使用的总计时长。
使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。
人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和使用次数的比值。
使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标,道理很简单,用户每天的时间是有限的且宝贵的,如果用户愿意在你的产品投入更多的时间,证明你的产品对用户很重要。
使用次数和使用时长可以结合一起分析,如果用户使用次数高,使用时长高,该产品则为用户质量非常高,用户粘性好的应用,比如现在很流行的社交应用。
3、访问页面访问页面数指用户一次使用访问的页面数。
我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)产品的访问页面数的活跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及50页以上的活跃用户数。
同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。
4、使用时间间隔使用时间间隔是指同一用户相邻两次使用的时间间隔。
我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内使用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布,如使用时间间隔在1天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。
同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为30天)的使用时间间隔分布的差异,以便于发现用户体验的问题。
三、渠道分析渠道分析主要是分析各渠道在相关的渠道内的质量的变化和趋势,用以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。
渠道分析需要渠道推广负责人重点关注,尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下,渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。
渠道分析包括新增用户、活跃用户、使用次数、单次使用时长和留存率等指标。
这些指标均在上文阐述过,在此就不在赘述。
以上提到的只是渠道质量评估的初步维度,如果还需要进一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊层面,指标还需要更多,包括:判断用户使用行为是否正常的指标,如关键操作活跃量占总活跃的占比,用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实,如机型、操作系统等集中度的分析。
总之,如果要深入研究渠道作弊,算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用,从这个方向去设计相关的评估指标和算法,如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用,我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用,甚至是机器在作弊。
四、功能分析功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。
1、功能活跃指标功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。
这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。
只是,本部分只关注某一功能模块,而不是产品整体。
2、页面访问路径分析产品页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。
页面访问路径分析的目的是在达到产品商业目标之下帮助产品用户在使用产品的不同阶段完成任务,并且提高任务完成的效率。
产品页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题:(a)产品用户身份的多样性,用户可能是你的会员或者潜在会员,有可能是你的同事或者竞争对手等;(b)产品用户目的多样性,不同用户使用产品的目的有所不同;(c)产品用户访问路径的多样性,即时是身份类似、使用目的类似,但访问路径也很可能不同。
因此,我们在做产品页面访问路径分析的时候,需要对产品用户做细分,然后再进行产品页面访问路径分析。
最常用的细分方法是按照产品的使用目的来进行用户分类,如汽车产品的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户,并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析,比如意向型的用户,他们进行不同车型的比较都有哪些路径,存在什么问题。
还有一种方法是利用算法,基于用户所有访问路径进行聚类分析,基于访问路径的相似性对用户进行分类,再对每类用户进行分析。
3、漏斗模型漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率,以确定产品流程的设计是否合理,分析用户体验问题。
转化率是指进入下一页面的人数(或页面浏览量)与当前页面的人数(或页面浏览量)的比值。
用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时(如购物),不同步骤之间的转换会发生损耗。
如用户进入某电商网站,到浏览商品,到把商品放入购物车,最后到支付,每一个环节都有很多的用户流失损耗。
通过分析转化率,我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中,那一路径是否存在问题。
当然,对于产品经理,其实不用每天都看转化率报表,我们可以对每天的转化率进行连续性的监控,一旦转化率出现较大的波动,应及时发现产品问题。
五、用户属性分析用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。
1、设备终端分析设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析、浏览器分析和操作系统系统分析等,在分析的时候,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、使用次数的分析。
即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和使用次数,分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和使用次数,分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和使用次数。
2、网络及运营商分析网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、使用次数的分析。
即分析联网方式(包括wifi、2G、3G、4G)的活跃用户数、新增用户数和使用次数,分析不同运营商(中国移动、中国电信、中国联通等)的活跃用户数、新增用户数和使用次数。
3、地域分析主要分析不同区域,包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和使用次数。
4、用户画像分析用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。
人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等;用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析,如听音乐、看电影、健身、养宠物等;用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。
用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集,才可以支撑比较详细的画像分析。
本文主要介绍了互联网产品基础的数据分析体系,还有更多的指标体系需要根据产品的特性进行特殊设计。
比如,搜索产品需要关注与其特性相关的指标如搜索关键词数、人均搜索关键词数等。
另外,还有一个非常值得关注的是,很多产品经理或者运营人员认为本文提到的很多指标,产品上线后便自然可以看到,这是一个非常常见的误区。
因为,本文提到的大多数指标,如果不进行数据打点上报,并进行相关的数据开发统计,就不能看不到相关的数据报表。
所以,产品经理在产品上线前一定要规划好自己所负责的产品的数据体系,驱动开发进行相关的数据采集上报,并在运营过程中,动态优化和丰富数据体系。