数据分析及可视化

面对来自各种来源的大量数据，如何有效地分析这些分散的数据并获取有价值的信息一直是大数据研究领域的热点问题。

大数据分析平台是整合当前各种不同侧重点的主流大数据处理分析框架和工具，实现数据挖掘和分析。在搭建大数据分析平台之前，需要明确业务需求场景和用户需求。通过大数据分析平台，想获取哪些有价值的信息，需要访问哪些数据，根据场景的业务需求获取哪些大数据。平台必须具备的基本功能决定了平台建设过程中使用的大数据处理工具和框架。

不同的报告针对不同的用户群体，不同的指标针对不同的用户。因此，在设计报表和指标时，要分层，逐步细化。企业大数据系统的建设分为四个层次，每个层次都可以是递进关系。虽然业务优势不同，但建设思路是一样的。

一、数据库平台

基础数据平台建设工作，包括基础数据平台建设、数据规范、数据仓库建立、数据质量、统一业务口径等。

许多公司的数据无法得到有效利用。一是数据分散在各部门产品的服务器上，各业务系统的数据互不相连；报表，没有标准化的SDK和报表协议，很难构建高质量的数据仓库。

大数据平台架构的构建不是高水平的技术任务。整个平台价值的实现，其实需要公司各个部门的配合，是一种相互依存的关系。例如，关键数据指标体系的建立需要从各部门的业务指标细化，并经业务部门审批。常见的关键指标，如营销业务新用户、有效新用户、活跃转化率、累积留存、渠道效应等。如销售部门、日销售额、月销售额、付费率等。

二、数据报告和可视化

通过规范数据指标体系、统一定义、统一维度区分，非常方便设计标准化、可配置的数据报表，设计直观的可视化输出，包括财务、销售、供应链等数据类别。常用的数据报表工具包括观远数据软件观远BI、birt、水晶报表。小规模也可以用 Excel 代替，但需要一定的开发和使用。企业报表通常可以分为基础查询报表、管理分析报表和主题分析报表。每个类别在不同层次上都有不同的用途。基础报表用于业务人员查询，管理报表用于管理分析决策和向上级汇报。主题分析用于分析问题和发展业务。

例子：

观远BI通过前期调研和沟通，结合某基金公司的核心业务，最终设计出KPI分析、渠道分析、生产分析、业绩分析、产品分析、盈利分析六大专题模块涵盖基金行业的所有业务领域。

三、精细业务分析

在建立数据平台和可视化的基础上，对现有的销售用户行为和收入数据进行各种分析，输出每日、每周、每月以及各种专题分析报告。以互联网为例，常见的数据分析任务如下：

1.通过A/B测试进行产品分析和优化；

2. 使用漏斗模型进行用户触摸分析，例如广告从曝光到活动的转化；

3.营销活动实时反馈；

4. 长期业务健康分析，例如从用户流模型和产品生命周期分析产品增长和健康；

常用的数据分析工具

免费工具：excel、SPSS、R、Python

付费应用：SAS、Tableau、大数据BI工具观远BI（个人长期免费）

四、战略分析与决策

战略分析和决策更多是基于对重大决策变化的业务层面分析和分析。这些决策通常需要大量数据和指标的支持，但过去它们依赖于报告和经验。

如果企业想要实施大数据系统，建议使用机器来监控业务运营，并在此基础上做出人类更擅长的实证分析和战略判断。

从数据分析的目的出发，梳理整个公司的分析指标，在综合数据的基础上，收集分散在观远BI平台各个系统中的业务数据，并使用提供的分析工具由平台。处理数据，形成各种报表和指标，快速生成有价值的决策支持信息，并通过可视化展示工具将这些信息直观高效地推送给管理层，辅助领导快速实时做出判断和决策，优化流程，精准定位。

网址：数据分析及可视化 https://m.mxgxt.com/news/view/1895042

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