
快节奏的今天,越来越多企业客户需要的是能够为他带来直接价值的东西,往往忽略报告给企业带来的实际价值。然而事实上一份有效的大数据分析报告能够对企业产生很大的价值。
大数据分析报告不仅能够对某个具体领域的宏观经济趋势进行判断和预测;还可以把我们的触角深入到某一个社区、某一类人群、某一个具体的产品,来了解他们的真实情况;同时,我们还能够借助大数据分析的结果来制定精细化的线上广告投放策略或是做针对性的地面推广活动;而最终,我们把大数据分析的成果以大数据工具的形式固化,才能让我们的大数据效力持续。
也就是说,真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。
一、大数据报告怎么做出来的?认识大数据分析流程!
首先,我们要理解大数据分析的基本流程,一个完整的大数据分析流程包含了商业问题理解、数据理解、数据准备、数据分析、产出分析报告、提出解决方案6个环节,并且是一个闭环、不断优化的过程。对于企业,可能不需要掌握高难度的分析处理能力,但是掌握数据分析思路、数据思维和意识都是非常重要的。
二、大数据报告究竟研究了什么东西?解密大数据分析思路!
大数据报告根据功能来分,可分为4个常见类型:
1. 市场/行业分析:对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测;
2. 用户画像:了解用户的人群特征、某个产品的不同群体的用户行为差异;
3. 竞品监测:对同类产品的用户使用情况、市场情况、功能性能进行对比研究;
4. 经营分析/业务问题专题:企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析,如营销效果评估等。
大数据是新生事物,所以很多人对大数据分析报告缺乏概念,所以我来对4种典型分析报告的分析思路进行一次解密,看看每一类的数据分析报告到底需要包括哪些因素(指标仅为列举,无法全面涵盖):
市场/行业分析
竞品监控
营销效果评估
三、数据来自哪里?不同数据渠道和来源的优劣势对比
数据来源分为内部和外部,内部数据是企业有意识进行埋点、收集、整合与储存所获得的数据资产。一般来说,我们还会通过一些外部渠道获取数据:
1. 网页爬虫数据:通过程序在网页上把相关的信息采集下来;
2. SDK数据:游戏等应用中SDK自动打包回传的数据,像友盟、talkingdata,主要是基于SDK数据进行整合和处理分析;
3. 运营商数据:三大运营商运营、业务和管理三大领域大量的客户属性和上网行为数据,祥运大数据平台的核心数据来源之一;
4. 咨询公司加工数据:咨询公司大量的调研活动所产生的统计级数据;
5. 定制数据:向数据拥有者/采集者提需求,根据你具体的条件再进行数据的采集工作;
一份报告的价值很大程度收数据源质量影响,因此我们需要注意是数据是否靠谱。检查数据是否靠谱最简单的方式是借助你熟悉的数据进行对比,验证数据口径和数据范围。其次,就是对数据采集的对象、过程和处理方法进行评估,看数据是否具有时效性、代表性。
四、大数据报告能够怎么用?场景应用列举
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03