A. 数据分析软件怎样实现数据监测过程
一个好的数据监测软件，尤其是网络广告监测软件，它必须完成：数据来源->分析标准->数据过滤->结果分析的四个环节，每一个环节都缺一不可，而且必须做到极致，才能保证数据的精准、及时。而在这个行业做得比较好的软件有TopBox（智投分析），可作为参考。
B. 数据分析如何做
首先要有数据。通过到处企业网站过去一个周期的数据进行处理。
1.查找异常流量，分析异常原因并及时调整
一般来说，流量以周为单位进行测量，并且有许多周期性分布。延长视角，一次查看数周的数据，以帮助发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行比较也可以帮助发现问题。除了上图中对异常流量的简单监视以外，还可以进一步细分流量。例如通过进一步分析，观察特定渠道或企业的流量状况以完成问题的跟踪和定位。始于某月中旬的流量下降主要发生在PC端，因此，问题的范围可以进一步缩小。
2.观察流程结构，分析其合理性并进行调整
流量结构通常可以分为渠道结构，业务结构和区域结构。通过查询一段时间内每种结构的比例，了解流量组成。在渠道中，PC所占比例较大，而应用所占比例不高。App对用户具有更大的粘度。因此，应分析导致应用程序流量不足的原因，并分析增加应用程序流量流量的方法。以下折线图可以跟踪每个通道的流量，并分析不合理的比例是短期出现还是长期的辅助问题分析。
3.跟踪流量，衡量活动或调整效果
流量跟踪通常用于监视流量，观察事件发生之前，之中和之后的变化，并评估事件的效果。一般而言，流量在活动期间将显着增加，但在活动之后将减少，这是成功的活动。如果事件期间的流量没有增加太多，或者事件之后流量显着下降，或者即使流量大大低于事件之前的正常流量，也不能说是成功的事件。
C. 数据分析报告怎么用
数据分析报告怎么用
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~
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。
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?
我们了解什么叫大数据分析么?
麦肯锡给大数据定义：
“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。“
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。
数据获取
我总结的数据源可分类三类：
(1)一方数据：用户事实数据
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
(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据
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
(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据
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。
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。
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
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?
数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)
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。
市场分析
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。
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。
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。
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
运营分析
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：
感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
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?
(1)Awareness 感知
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
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
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。
(2)Acquisition 获客
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。
目的1：衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊
目的2：判断渠道是否好坏
目的3：判断营销活动是否有效
例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作
下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析
(3)Activities 活跃
获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持
活跃分析可参考以下三个步骤：
第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。
例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。
第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序
第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序
(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。
① Retention
用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述
② Revenue
这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤， 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：
Refer 传播：
最后，我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考
用户分析
若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：
即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。
第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。
例如：我们想筛选金融客户(应用条件筛选)，出现在五星级酒店(位置条件)，且为母婴人群(标签)
但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。
第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。
例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作、或者和苹果合作获客或者促活。
第三，整合以上数据分析，形成人群画像。
结束语
这篇文章基于我多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，其实就是简单介绍下数据分析能分析能落地的几点。当然，这里面需要大量的数据清洗工作，以及对行业的认知，此篇只是从数据分析角度的概要，内容上的细化，其实可以单拿出来细细分析，尤其用户画像那章节。
D. 如何做数据分析
数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。
E. “数据分析”需要哪些“指标”
分析数据需要的指标有：
常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。
渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。
用户的核心转化率。
用户使用时长的监测。
用户流失情况。
活跃用户动态。
用户特征描述。
用户生命周期的监测。
F. 如何做好数据分析
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
G. 如何通过数据分析监控舆情风险
基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。涉税舆情主要指与税务部门、税收工作及相关工作人员的舆情信息，以及参与到税务相关工作的社会组织，并通过新闻媒体、网络新媒体和社会公众人际传播。且影响力广泛，事件发生后传播迅速且影响范围广泛，而且涉税舆论方面的帖子会在工作日8小时之外被发布到网络上去，这些会给舆情相关的工作带来很大的困难。
舆情选择靠谱的公司才能省心。而新浪舆情通基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。集监测、预警、分析、报告于一体。
H. 微博平台数据分析与信息监测怎么做
可以试试用下第三方的工具，新榜有数有微信 微博 抖音 头条方面的数据采集分析工具
I. 如何做数据分析
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。