A. 數據分析軟體怎樣實現數據監測過程
一個好的數據監測軟體，尤其是網路廣告監測軟體，它必須完成：數據來源->分析標准->數據過濾->結果分析的四個環節，每一個環節都缺一不可，而且必須做到極致，才能保證數據的精準、及時。而在這個行業做得比較好的軟體有TopBox（智投分析），可作為參考。
B. 數據分析如何做
首先要有數據。通過到處企業網站過去一個周期的數據進行處理。
1.查找異常流量，分析異常原因並及時調整
一般來說，流量以周為單位進行測量，並且有許多周期性分布。延長視角，一次查看數周的數據，以幫助發現問題。將一段時間內的數據與歷史數據進行比較也可以幫助發現問題。除了上圖中對異常流量的簡單監視以外，還可以進一步細分流量。例如通過進一步分析，觀察特定渠道或企業的流量狀況以完成問題的跟蹤和定位。始於某月中旬的流量下降主要發生在PC端，因此，問題的范圍可以進一步縮小。
2.觀察流程結構，分析其合理性並進行調整
流量結構通常可以分為渠道結構，業務結構和區域結構。通過查詢一段時間內每種結構的比例，了解流量組成。在渠道中，PC所佔比例較大，而應用所佔比例不高。App對用戶具有更大的粘度。因此，應分析導致應用程序流量不足的原因，並分析增加應用程序流量流量的方法。以下折線圖可以跟蹤每個通道的流量，並分析不合理的比例是短期出現還是長期的輔助問題分析。
3.跟蹤流量，衡量活動或調整效果
流量跟蹤通常用於監視流量，觀察事件發生之前，之中和之後的變化，並評估事件的效果。一般而言，流量在活動期間將顯著增加，但在活動之後將減少，這是成功的活動。如果事件期間的流量沒有增加太多，或者事件之後流量顯著下降，或者即使流量大大低於事件之前的正常流量，也不能說是成功的事件。
C. 數據分析報告怎麼用
數據分析報告怎麼用
本文是作者基於自身多年數據分析的經驗，總結的一體化數據分析框架，簡單地介紹下數據分析能分析能落地的幾點。enjoy~
大數據，這個被炒爛了的概念，現如今已被人工智慧替代。我們先不討論人工智慧，就大數據而言，我們都是在強調他的技術，例如網路熱詞：hadoop+spark，data mining。而我們在用大數據時候，經常用它的來神話它的影響。例如，廣告投放精準化，社會安全管理有序，醫葯行業智能化等。
當然這些是我們的暢想，同時確實也離不開數據分析影響，但是我們有沒有停下腳步去想一想，到底大數據怎麼去落地呢，怎麼去分析?怎麼利用數據來去使企業做出決策，例如：廣告投放精準化?
我們了解什麼叫大數據分析么?
麥肯錫給大數據定義：
「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。「
基於我對以上定義的理解，我總結的大數據分析就是，將獲取的數據，打通，整合，找尋規律，立即得出決策信息。
數據獲取
我總結的數據源可分類三類：
(1)一方數據：用戶事實數據
例如用戶在某金融機構購買的理財產品，時間，哪個出單口，姓名，電話等，或者運營數據，例如某互聯金融app，用戶操作行為數據
(2)二方數據：其實這部分叫做廣告投放數據
例如，廣告展示量，活動頁點擊量，廣告來源等。也有公司將這部分數據作為第三方數據，因為有些廣告監測公司會利用此數據和人群數據整合構建自己dmp這樣的公司一般宣稱為第三方公司，三方數據
(3)三方數據：行業數據，也叫公開數據
例如行協的數據，或者互聯網行為數據，例如某互聯網公司用戶在此網站的行為數據，或者嵌入sdk的app後我們能採集到的安裝活躍列表，以及可採集到線下數據。
打通：其實就是利用關鍵點的採集整合一二三方數據。例如我們可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將二方、三方數據整合。但是由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，以及互聯網和移動端數據的跨平台打通技術難點，我們現實的匹配率很低，例如一方和三方的數據匹配達到20%其實就算比較不錯的情況，當然運營商數據除外。
找尋規律：目標就是數據清理，從非結構化數據變成結構化數據，以便統計，數據探索，找尋規律，形成數據分析報告觀點。本文將會在第三部分闡述。
立即決策：將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
為什麼需要大數據分析?看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，似乎就是我們需要大數據分析的理由
現在，大數據的分析通常採用的數據報表來反映企業運營狀況，同時，對於熱點，人群分析，我們看到的統計值，目標核心都是用數據分析報告提煉的觀點來指導運營，那麼問題來了，怎麼用數據分析來指導數據決策呢?
數據分析的報告思路(本文從移動端的角度進行切入)
基於我對數據分析的理解，我將數據報告會分成三大類：市場分析、運營分析、用戶行為分析。
市場分析
由於市場分析一般而言是定性、定量分析，最近熱播劇《我的前半生》賀函和唐晶的職業就是來去咨詢公司的一般會以訪談、問卷調查來一份市場分析報告去告訴客戶他們的市場佔有量，消費者觀點等。
這里，我們以移動互聯網數據的市場分析為例，通常來說，數據源是公開數據，或者在第三方數據。正如我們所講，將sdk嵌入開發者應用，就可以收集到安裝以及使用列表，那麼開發者使用的sdk越多，我們能收集的數據源也越多，這樣就可以形成安裝app排名，使用app排名，這裡面所說的覆蓋率、活躍率也是這個意思，例如：即此款應用安裝量、使用量在整體金融類的安裝量、使用量佔比。
那麼，這些市場分析的作用呢，一般而言，是對公司市場營銷的總結，比如某金融公司kpi是為了獲客，他們做了一系列營銷，下個月排名我們可以查詢到此款應用的安裝量，是否較上個月上升呢?那麼我們的競品表現呢，他們是不是也做了一些列的營銷活動排名上升下降?我們都可以通過市場分析，競品分析來觀測，但是這部分的觀點由於是市場數據，我們只能通過大量的搜尋官網活動，或者互聯網廣告推測營銷來推測是否競爭對手排名上升和這些營銷活動有關。
同時，根據市場的走勢圖，我們能發現潛在的競爭對手，例如：我們能看出下圖中的工商銀行由於手機屬於高覆蓋高活躍組，即安裝xxapp活躍人群也是最高的，因此，無疑xx銀行是所有銀行組潛在競爭對手。需要更加註意他們的市場策略
運營分析
移動互聯網提出的方法論：3A3R，筆者之前在做咨詢的時候，此方法論也可以將網站分析套用，總結來說3A3R就是：
感知 → 獲取 → 活躍 → 獲取 → 營收 → 傳播 → 感知
這里需要註明下，運營分析只是一個公司的baseline，讓產品經理，運營人員，市場人員根據自己本公司的數據參考做出合理的決定，同時，運營的數據只是參考或者叫警示，若要具體，需要特定細節的分析，例如是否app改版，怎麼改?需要增加哪家渠道合作?
(1)Awareness 感知
根據廣告投放數據進行分析，目的判斷渠道廣告頁對app 或者網站引流情況，同時可以幫助廣告主設計監測表格，以數字角度衡量廣告投放效果
但是，廣告數據一般而言在廣告監測公司手中，或者公開的使用工具上例如GA，我們需要依靠廣告公司設計營銷環節，例如活動頁，加監測代碼，或者在媒體，app應用商店加入代碼便於監測廣告表現，而往往這樣的數據很難載入，一般是由應用商店，或者媒體提供，同時，以上數據，監測公司數據一般而言也不會提供給廣告主，只是會提供統計值，這部分的分析我會在之後詳細寫出，歡迎大家關注我的運營號
言歸正傳，我們看感知數據其實目的就是想衡量我們的大量的營銷投放錢花的對不對，廣告的展示量，點擊量等是最好衡量一個公司的廣告市場部門績效，沒有廣告投放，就無法帶來獲客，因此錢花的值不值，能帶來多少客人，才會有下一步 acquisition。
(2)Acquisition 獲客
獲客是第一步廣告投放拓展，用戶點擊廣告後到達應用商店或者著陸頁後去下載app，訪問網頁後，登陸app後的數據是廣告公司或者應用商店提供不了的數據，因此獲客其實有兩重目的。
目的1：衡量第一步提供的數據是否准確，即是否渠道作弊
目的2：判斷渠道是否好壞
目的3：判斷營銷活動是否有效
例如下圖中，我們發現4成用戶是搜索流量較上個月增加了6%，是不是我們需要增加和sem的合作呢?而在媒體引薦渠道中，我們通過渠道衡量客戶轉化率，點擊-用戶激活的，激活的注冊轉化，可否重點對某應用商店增加合作
下圖是目的3的應用，來衡量三個月內的新增用戶，活躍用戶是否受活動營銷、廣告投放、版本更迭等影響。例如：7月28日的版本更迭，增加新用戶的利器，那麼產品經理需要分析下這個版本到底哪裡的改變，讓用戶增長這么快，而8月份的營銷活動會喚醒沉睡用戶，反應考核運營人員的績效，那麼，是否我們在做促活時候可以借鑒8月的成功經驗呢?而這個成功經驗需要進一步做專題分析
(3)Activities 活躍
獲客後，我們想看看我們的新增、活躍用戶的表現情況，那麼就到了第三步 活躍，其實就是為產品經理改版app或者頁面提供數據支持
活躍分析可參考以下三個步驟：
第一：從頁面瀏覽次數，獨立訪問人數，來圈定主要頁面分析。
例如某款app首頁是pv，uv最高，我們會重點分析首頁。
第二：根據圈定頁面，製作點擊熱力圖，便於產品經理對後續頁面改造提供數據支持，例如我們可以將點擊量小的按鈕在下次改版刪除，對點擊量大的重新排序
第三：根據圈定頁面，製作點擊熱力圖，便於產品經理對後續頁面改造提供數據支持，例如我們可以將點擊量小的按鈕在下次改版刪除，對點擊量大的重新排序
(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
這幾個實際上在企業運用的並不多，這里簡要說明下。
① Retention
用戶積累到一定數量後，我們想看下用戶粘性，那麼我們就來到retention，一般是衡量活動效果時候運用的比較多，來看此次活動過後，是否用戶依舊會使用我們的app，但是由於金融app屬性不會像游戲應用每天進行訪問，因此Retention 在實際應用中不會太多，下面的例子是個展示，不做贅述
② Revenue
這些留下來的客戶給公司貢獻多少現金呢?會看收入步驟， 一般公司不會將現金流數據放入在統計平台中，但是我們需要提出用戶貢獻的流水金額數據供我們使用，便於人群劃分，例如下面簡要分析：
Refer 傳播：
最後，我們想讓這些客戶進行傳播;核心是口碑營銷，即用戶自發的轉發給其他用戶鏈接，讓他們下載app或者參與活動，因此傳播的下一個環節又會轉換營銷，但是傳播會受到很多限制，例如沒有獎勵機制的口碑傳播，幾乎轉發量為0，同時，傳播若要衡量比較困難，尤其在大量互聯網用戶基礎上，這樣會造成資源代碼疊加，系統負擔，因此一般企業也不會設計這樣活動讓營銷人員參考
用戶分析
若說大數據分析的核心，其實就是在於用戶分析，正如我們前面所講，用戶分析的步驟流程如下：
即在力所能及的搜集數據范圍內，打通數據，客戶用戶，精準營銷。
第一，我們可以篩選的條件列表，我們可以通過應用條件，位置，標簽條件將數據整合，整合的目的就是刻畫客戶，定出營銷策略。
例如：我們想篩選金融客戶(應用條件篩選)，出現在五星級酒店(位置條件)，且為母嬰人群(標簽)
但是需要注意的是，條件越多，用戶輪廓越清晰，人群會越少。
第二，根據篩選的人群，我們將線上/線上統計化，或者建模多維度分析。
例如，我們根據篩選的人群，發現男性多於女性，蘋果手機屬性最高，常手機工具使用，那麼我們可以將這部分目標人群用增加手機工具合作、或者和蘋果合作獲客或者促活。
第三，整合以上數據分析，形成人群畫像。
結束語
這篇文章基於我多年數據分析的經驗，總結的一體化數據分析框架，其實就是簡單介紹下數據分析能分析能落地的幾點。當然，這裡面需要大量的數據清洗工作，以及對行業的認知，此篇只是從數據分析角度的概要，內容上的細化，其實可以單拿出來細細分析，尤其用戶畫像那章節。
D. 如何做數據分析
數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。
E. 「數據分析」需要哪些「指標」
分析數據需要的指標有：
常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。
渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。
用戶的核心轉化率。
用戶使用時長的監測。
用戶流失情況。
活躍用戶動態。
用戶特徵描述。
用戶生命周期的監測。
F. 如何做好數據分析
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
G. 如何通過數據分析監控輿情風險
基於互聯網信息採集、文本挖掘和智能檢索，及時發現並快速收集所需的網路輿情信息。並通過自動採集、自動分類、智能過濾、自動聚類、主題監測和統計分析，實現社會熱點話題、突發事件、重大情報的快速識別和定向追蹤。涉稅輿情主要指與稅務部門、稅收工作及相關工作人員的輿情信息，以及參與到稅務相關工作的社會組織，並通過新聞媒體、網路新媒體和社會公眾人際傳播。且影響力廣泛，事件發生後傳播迅速且影響范圍廣泛，而且涉稅輿論方面的帖子會在工作日8小時之外被發布到網路上去，這些會給輿情相關的工作帶來很大的困難。
輿情選擇靠譜的公司才能省心。而新浪輿情通基於互聯網信息採集、文本挖掘和智能檢索，及時發現並快速收集所需的網路輿情信息。並通過自動採集、自動分類、智能過濾、自動聚類、主題監測和統計分析，實現社會熱點話題、突發事件、重大情報的快速識別和定向追蹤。集監測、預警、分析、報告於一體。
H. 微博平台數據分析與信息監測怎麼做
可以試試用下第三方的工具，新榜有數有微信 微博 抖音 頭條方面的數據採集分析工具
I. 如何做數據分析
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。