汽车评测平台_汽车测评博主数据分析报告分析方法

1.运营及博主如何做小红书数据分析｜逻辑与方法论

2.你相信“第三方测评”吗？跟着测评博主买东西需要注意哪些事项？

3.国内有哪些数据分析和数据挖掘的牛人

4.一份高质量数据分析报告是如何产生的

分析报告是一种系统性、有条理地对某一主题或问题进行研究、分析、评价和建议的书面材料。分析报告的形式和特点如下：

1.结构清晰：分析报告通常包括摘要、引言、背景、分析方法、数据分析、结论和建议等部分，各部分之间有明确的逻辑关系和层次结构。

2.数据丰富：分析报告需要收集大量的数据和信息，通过对这些数据的整理、分析和归纳，得出有价值的结论。

3.客观中立：分析报告要求作者在分析过程中保持客观、公正的态度，避免主观臆断和偏见，确保分析结果的准确性和可靠性。

4.逻辑严密：分析报告要求作者在论述过程中严格遵循逻辑规律，确保论证过程严密、有力，使读者容易理解和接受。

5.语言简练：分析报告要求作者使用简洁、明了的语言表达观点和论据，避免冗长、复杂的句子和段落，便于读者阅读和理解。

6.实用性强：分析报告的目的是为了解决实际问题，因此要求作者在分析过程中充分考虑实际情况，提出切实可行的建议和措施。

7.可读性高：分析报告要求作者在撰写过程中注意格式、排版和插图等方面的设计，使报告具有较高的可读性和美观度。

运营及博主如何做小红书数据分析｜逻辑与方法论

要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。

数据分析方法论的作用：

理顺分析思路，确保数据分析结构体系化

把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系

为后续数据分析的开展指引方向

确保分析结果的有效性和正确性

五大数据分析模型

1.PEST分析模型

政治环境：

包括一个国家的社会制度，执政党性质，的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。

关键指标

政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，补贴水平，民众对政治的参与度。

经济环境：

宏观和微观两个方面。

宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。

微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。

关键指标

GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

社会环境：

包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。

关键指标

人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

技术环境：

企业所处领域直接相关的技术手段发展变化，国家队科技开发的投资和支持重点，该领域技术发展动态和研究开发费用总额，技术转移和技术商品化速度，专利及其保护情况。

关键指标

新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况。

2.5W2H模型

5W2H分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析

3.逻辑树分析模型

将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

把一个已知问题当作树干，考虑这个问题和哪些问题有关，将相关的问题作为树枝加入到树干，一次类推，就会将问题扩展成一个问题树。

逻辑树能保证解决问题的过程完整性，将工作细化成便于操作的具体任务，确定各部分优先顺序，明确责任到个人。

逻辑树分析法三原则：

要素化：把相同问题总结归纳成要素

框架化：将各个要素组成框架，遵守不重不漏原则

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立

4.4P营销理论模型

产品：

能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。

价格：

购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响价格的主要因素有需求、成本和竞争。

渠道：

产品从生产企业流转到用户手上全过程所经历的各个环节。

促销：

企业通过销售行为的改变来激励用户消费，以短期的行为促进消费的增长，吸引其他品牌用户或导致提钱消费来促进销售增长。

5.用户行为模型

用户行为指用户为获取、使用产品或服务才去的各种行动，首先要认知熟悉，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为产品或服务的忠实用户。

行为轨迹：认知->熟悉->试用->使用->忠诚

最后

五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。

PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，判断产品或服务是否满足大环境。

5W2H分析模型的应用场景较广，可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析。

逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析，通过对已知问题的细化分析，通过分析结论找到问题的最优解决方案。

4P营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析，通过分析结论，决策近期运营与方案。

用户行为分析模型应用场景比较单一，完全针对用户的行为进行研究分析。

当然，模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进。

你相信“第三方测评”吗？跟着测评博主买东西需要注意哪些事项？

某个品牌在小红书做了一组矩阵号，他们的运营团队有一名专职数据分析师，这个数据分析师由于不知道该怎么做小红书数据分析，于是找我咨询。数据分析的角色在产品运营、营销的业务中很重要，既是集团各部门领导进行决策的重要依据，也是营销运营大头兵们寻找业务突破的重要方式。一般一个10人规模以上的团队，都会专门配备一名数据分析师来业务。10人规模以下的团队，则可能由懂数据分析的运营兼任。一数据分析三境界数据分析的三层境界：第一层，获得数据，整理数据，汇报数据。第二层，加工数据，找到问题，呈现问题。第三层，通过数据分析发现洞察，影响决策。第一层处在第一层的数据分析师，每天早上第一件事就是去获取数据，如果公司有数据库，但是没有可视化的取数工具，那就自己写SQL语句在服务器上获取数据，可能几个小时过去了才拿到数据。如果公司有数据库又有可视化的取数工具的话，那就根据要求让数据库计算出想要的数据，然后复制粘贴到excel表格里。获取了领导需要的数据后，就是整理数据，放到一个表格里或者PPT里，让领导查阅了。由于每天都有新的数据，这种数据分析师每天都要重复劳动。然后领导遇上要向上回报的时候，就又有更多处理数据的任务需要完成了。这种数据分析师的价值是获取数据，整理好数据，从而节省领导和同事的时间。但这种价值同时也容易被取代呀，结果就是拼加班，拼手速，拼快捷键技巧的熟练程度，拼细心程度。疯狂加班不敢抱怨。第二层处在第二层的数据分析师，会对数据进行加工，让领导在众多数据中，能轻松看出关键数据，找到问题，从而领导做出决策。比如领导更希望能够看到某个产品销量等数据的趋势变化，而第一层的数据分析师只会给出每天的销量数据表格。第二层的数据分析师能够用PowerBI等工具生成数据趋势图，让领导能够每天清晰地看到最近的数据变化怎么样，该不该做出策略调整。能够做到这一层次，就可以被领导看做优秀的助手了，做决策的左膀右臂。第三层处在第三层的数据分析师，擅长在一堆数据中寻找问题，分析问题，设计出策略来解决问题。有一个传说，有个超市通过数据分析发现，把啤酒和尿布放在一起，两者的销量有显著提升，原因是带娃的爸爸会同时购买两者。虽然这是个传说，但表达的意思是通过数据分析可以发现一些营销洞察，从而通过提出对应的策略，来获得明显的成绩。之后有空时我会专门写篇文章讲讲我如果通过数据分析来指导决策，从而获得出色成绩的。二数据分析的流程数据分析基本的六个步骤：1、提出分析目的这一步在很多公司是老板做了，老板给数据分析师任务。比如今天老板说：给我拉张表，看看最近6个月销售额按天统计的数据，增长趋势，分区域分店铺的增长情况。比如前天老板说：帮我看看我们的产品，哪些两两组合关联度更强。比如上周老板说，最近销售额数据有些拉胯，帮我找找是什么原因。但更高段位的数据分析师，可能会自己寻找分析目的。比如要提高某个业务的销售额，可以想出什么策略。2、获取数据Excel表格适用于处理1万行以内的数据，10万行以内的数据处理也马马虎虎。石墨文档等的在线表格处理几千条数据也还可以。要处理几万行几十万行数据的话，就要用一些专业的数据处理工具了，例如PowerBI。要处理几百万行到几亿行数据的话，就要用一些数据库工具了，例如MySQL，要专门学下基本的数据库语言。我们处理小红书相关的数据，Excel表格或者石墨文档的在线表格就够了。少量的数据手工录入可能更快。有的数据量稍微有点大，或者方便使用爬虫，那就使用爬虫来搜集数据。比如百度搜索搜到的结果用爬虫比较方便，比如一些你翻很多页都不需要输验证码的网页，比如不需要登录账号就可以看到你想要内容的网页，这些都是比较方便用爬虫的。如果要学爬虫，可以带着这个目的学学相关的Python编程语言。也有一些比较简单的爬虫工具，比如八爪鱼，比如webscraper。对于小红书相关的数据，基本还是建议用人工录入数据吧，也就几百几千条数据，很快就搞定了。3、处理数据获得了数据后，要先处理下数据，比如，你的数据格式是不是对的，有些格式的数据不方便你后面的计算，排序等操作，有些数据格式可能还不统一，有些数据可能漏了，有些数据可能错误了。这些问题如果可能影响之后的分析结果，那就要提前处理。4、分析数据这是最考验人的一步了，怎样的分析产生怎样令人信服的结论。在得出正确结论以前，我们不一定知道该用什么分析方法，也并不知道该用怎样的分析思路。得出结果后回头看，你可能觉得，好简单啊，可是在这个过程中，却好难啊。就像我们中学时代解数学大题一样。5、让数据可视化分析完成后，不仅要自己能看懂，能看清楚，还要让领导和同事们能看懂能看清楚，那就常常需要运用可视化了。让分析结果更简单更直观地呈现出来。最简单最常见的数据可视化方式就是柱状图、饼图、折线图、散点图等几种图表。6、得出可执行结论数据分析时为了得出结论，统一大家的意见，然后促进大家产生对应的行动。如果大家认识不到位，不认可某个决策，那么执行就可能产生抵触，甚至唱反调。所以数据分析时一种说服的方式，通过数据让大家心服口服，从而推动业务的发展。在小红书相关的数据分析中，分析任务主要集中在以下几个方面：自有账号分析，对标分析，非自有账号分析。三自有账号分析作为一个小红书团队的数据分析师，重点自然是分析自家的账号。你可能负责的只有一个账号，也可能要负责多个账号。要维护的数据量不过100-2000条而已，所以最快的获取数据的方法还是手工录入数据到excel表格中。因为小红书账号的数据查看途径主要就两个，一个是电脑端登录创作服务平台s://creator.xiaohongshu/，一个是手机端在创作中心查看。电脑端数据显示维度更少，但是可以查看每篇笔记最近30天的流量趋势图。小红书的数据不是一行行排列的，这就没法直接复制粘贴到表格中了，平台有防爬虫策略，也就不好用爬虫软件整理到表格中了，主要数据都在手机端才能看到，这就更麻烦了。所以，老老实实手工整理这些数据吧。用表单收集原始数据，第一张表单，录入每篇笔记的数据，至少包含的字段：账号名、标题、阅读量、点赞量、收藏量、评论量、分享数、涨粉量、人均观看时长、点击率、点击率评价、5s完播率（内容的指标）、完播率评价（内容的指标）、内容丰富度、内容丰富度评价、首页推荐占比、搜索占比、个人主页占比、关注页面占比、其他来源占比、女性观众占比、年龄分布（根据需要看是统计1-2个年龄段还是所有5个年龄段）、城市分布（根据需要看是统计排名前1-3的城市还是前10城市）、观众兴趣（根据需要看是统计排名前1-3的兴趣还是前10兴趣）。第二张表单，录入账号基本数据，至少包含的字段：每日观看数、近7日观看数、近7日观看总时长、近7日点赞数、近7日收藏数、近7日评论数、近7日笔记涨粉、近7日主页访客、近7日笔记分享数、近7日观看排名百分位、近7日互动排名百分位、近7日涨粉排名百分位、近7日推荐流量占比、近7日搜索流量占比、近7日个人主页流量占比、近7日关注页面流量占比、近7日其他来源流量占比、近7日新增粉丝数、近7日流失粉丝数、女性粉丝比例、年龄分布比例、城市分布比例、观众兴趣分布比例。计算一些指标笔记搜索阅读量：通过搜索结果点击该笔记的阅读量，笔记搜索阅读量=笔记阅读量×搜索占比。由于我们无法看到搜索结果点击率，所以就只好看笔记搜索阅读量了，搜索阅读量越高，说明该笔记在搜索结果中越有优势。如果要布局搜索结果，就需要研究这类搜索阅读量高的笔记，来优化团队创作方向。笔记推荐阅读量：通过首页推荐点击该笔记的阅读量，笔记推荐阅读量=笔记阅读量×首页推荐占比笔记推荐曝光量：该条笔记在首页推荐获得的曝光量，笔记推荐曝光量=笔记阅读量/点击率。推荐量高说明该笔记更受系统认可。可以找到推荐量相关的关联因素，从而给团队指引优化方向。同城阅读量：该条笔记的同城用户阅读量，同城阅读量=笔记阅读量×同城比例，有些业务有很强的同城属性，非同城的流量意义不大，所以需要看同城阅读量。互动率：互动率=（点赞数+收藏数+评论数）/阅读量，互动率被普遍认为是一种评价笔记是否值得推荐的指标，互动率高的笔记更容易被推荐。高互动率的笔记可以用来总结增加互动率的经验，从而提高以后笔记的表现。涨粉率：涨粉率=涨粉数/阅读量，涨粉率越高表明这个笔记的内容更容易吸引读者关注。高涨粉率的笔记可以考虑作为置顶帖，也可以考虑投放薯条用来涨粉。通过数据分析指引怎么获得更高流量做小红书常常会陷入流量焦虑，为什么最近流量明显下滑，为什么流量一直上不来。这时就需要数据分析师来告诉大家为什么会这样，以及该做出怎样的改变。看流量的分布是否有变化，主要的流量变化集中在哪里。根据看前面计算的一些指标，生成折线图，通常就能比较明显看出问题所在，常常是由于最近的笔记推荐流量明显下滑导致的。接下来就看，哪些数据发生了变化，比如兴趣分布，性别分布，城市分布，点击率。可能是笔记对应的目标人生了变化，也可能是这个笔记本身不够吸引人点击率不高，或者这个笔记写得并不够好，导致互动率低。找到了原因所在，就可以寻找解决方案了。通过数据分析指引怎么获得更多的成交额先梳理出该业务的成交路径，例如某医美机构的路径是，笔记阅读——主页流量——私信——引导到微信私域——成交。那么就要监测：7天阅读量、7天主页访问量、7天私信数、7天加微信数、7天成交数（额）然后就可以算出每7天的主页访问率、按阅读量的私信率、按主页访问量的私信率、私信加微信率、成交率。然后就可以定位问题了，比如有时虽然阅读量升高了，但是销售额降低，通过定位发现是最近的按阅读量的私信率明显降低了，然后发现按主页访问量的私信率降低得不那么明显，那么问题就在于阅读量引导到主页访问的这一步出了问题，那么接下来就应该出引导到主页访问的策略，从笔记的文案到评论区引导，都需要进行迭代。四对标分析对标分析主要是分析一批对标账号和一批对标内容。对标分析这个我们有专门的文章研究过。对标账号不只是对标直接的竞品，还可以包括在某些角度有竞争关系的账号，还可以包括兴趣点，目标人群，内容风格等高度重合的账号。对标分析的主要价值在于为内容创作和运营动作优化提供借鉴。在电商领域常会做竞品数据分析，但是内容领域，由于通常和你抢夺流量的账号众多且并不仅仅来自你的直接竞争对手，并且缺乏专门的数据。所以并不会每周做对标账号的数据分析，注重自己的内容就好了。五非自有账号分析如果需要找博主做推广，这时需要评估这些博主的数据。单纯看粉丝数的方式容易误差很大。如果能建立不错的数据分析模型，就能够比较方便筛选博主，以及给出对应的合适定价。与广告效果相关性最强的数据是转化率，这个数据需要经过多次测试逐渐精确。同一个博主发的内容，即使阅读量相同，不同的文案，转化率也可能相差几倍。除了转化率，相关性比较高的数据就是阅读量。一篇笔记的阅读量越高，我们认为通常就带来了越高的销量。但是不同类型的内容，转化率相差其实不小，几倍甚至十数倍的转化率差异。有的笔记属于高点击率低转化率类型，有的笔记属于低点击率高转化率类型。两种解决方式，第一种是通过数据分析经验的不断积累，我们可以将笔记分为几种类型，同类型的笔记进行比较，这样同类型笔记的转化率至少不会相差太远。这种解决方式需要不断的数据分析研究，有一定难度。第二种是通过多个合作案例不但积累，测出平均数据，这种方式可以一定程度减小误差，操作也简单。由于博主并不一定想让你看到真实阅读量，或者在初步筛选的过程中不方便调查阅读量。所以一般流行的策略是统计点赞量。不过有些类型的笔记点赞率能够达到10%-20%，有些类型的笔记点赞率连0.1%都不到。以及有些博主的笔记点赞主要来自少数忠实粉丝或者互赞买赞行为。50赞以下的笔记容易通过互赞买赞等行为，所以存在数据的可能。不过在初步筛选中这个并不重要。按照千赞标准来评估爆文的方式也并不可靠。有些笔记1000赞对应的阅读量才1w左右，有些笔记10w阅读量才100个赞。所以，在建立合作前的筛选账号阶段，我们起码要统计以下数据：昵称、粉丝数、总赞藏数、置顶帖标题、置顶帖点赞量、最近10篇或最近2个月内容平均点赞量、最近2个月最低点赞量、30%分位作品点赞量、作品风格、作品内容形式。最低点赞量是用于估算来自粉丝的流量。当几乎没有被系统推荐时，作品的点赞量就处于洼地，这时的点赞几乎都来自于粉丝。30%分位作品点赞量可以用来预测你的投放能够拿到的较乐观结果是怎样的。基础预测公式可以参考如下，之后再根据实际执行的数据调整优化。预期阅读量=预期点赞量/3%预期销量=预期阅读量×预期转化率（1%）预期产出=预期销量×售价这样就可以初步估算出这个博主带来的预期产出会是多少，然后决定广告费最多可以给多少。注意预期产出的计算建议根据实际经验反复测算，我们给出的初始数据仅供缺少数据的情况下参考。前期建议先做保守估计，就是预期产出降低5-10倍。

国内有哪些数据分析和数据挖掘的牛人

在自媒体的风狂刮的时候，各式各样的博主拔地而起，什么美妆博主、穿搭博主、美食博主、搞笑博主、各式各样的博主，当然，还有一个比较能抓住人心的博主——测评博主。那么你相信“第三方测评”吗？跟着测评博主买东西需要注意哪些事项？反正我是不相信的，因为我所认识的身边人都被各种（坑）过，包括我在内：

最早被坑的是我的表姐，她喜欢网购，家里大大小小的东西都是从网上淘的。自从有了“网络测评”后，她每次购物前都会先去社交平台搜一搜相关的“测评”笔记。她还告诉说，她确实从“测评”笔记中淘到不少好物。“当然，也有踩雷的。”有一次她为了给孩子买玩具汽车，在翻阅多篇“测评”笔记后，最后买了某博主强烈“种草”的一款。没想到实物的质量很差，根本不像博主说的那么坚硬，而且气味也非常刺鼻，一股塑料被烧焦的味道，玩一会手上也会有，清洗过后味道还九九散不去，因为是给孩子买的，后来她也只好丢掉了。

我小姨去年买了一款某测评博主推荐的风衣，因为当时测评时报出来的尺码和我小姨的基本吻合，她又看博主穿上好看，就想买回来试一试，结果，心心念念的风衣拿回来尺寸小不说，面料和测评博主的也是天壤之别，更气的是退货还要自己出运费，然后我小姨就再也没有网上买衣服了，她说一颗老鼠屎坏了一锅粥。

还有就是我，因为我是敏感肌，一直都是满脸痘痘，那一段时间为了祛痘我是什么产品都敢相信，什么产品都敢往脸上试用，偶然的一天，刷到了测评博主推荐的一种刷酸类的膏体，我就翻看了好多同产品的测评和，几乎零差评，当时真的没有想太多，就先买了一盒试用装，我试用第一天脸部就出现了泛红，联系客服说是清理毒素，我也是个傻缺就这么相信了，第二天第三天不仅泛红还又痛痒厉害，没有办法我就去医院检查了，结果是过敏了，而且是中度，这给我吓的，本来就青蛙似的脸，这下更惨了，回到家我就扔了，后来没多长时间这个祛痘产品就被曝光说成分不安全。

经过亲身经历和身边人的教训，我总结了以下道理：

——夸大宣传，涉嫌发布虚内容或广告。比如某博主在测评一款旁氏洗面奶产品时，口播“适合所有肤质”，但一部分博主及消费者表示该洗面奶不适合敏感肌、干皮、痘痘肌使用。另一平台博主在作品中又提到“用一次就能瞬间提亮”以及“效果最快、最猛”，所以存在夸大产品功效、虚宣传。

——反向评价或涉不正当竞争嫌疑。比如博主测评艾琳素颜霜时表示，该产品提亮效果有限、味道刺鼻、留痕、瘙痒。经查询，该商品在多个线上平台中，正面评论居多，多数商品消费者反馈中未出现博主所说的情况，相关部门判定该测评作品存在一定的不正当竞争嫌疑。

——商测一体、以商养测现象凸显。有的测评博主会在中直接挂购物车跳转链接，博主甚至以口播形式推荐电商平台购买。我从中消协的报告中看到，55.7%的“第三方测评”涉嫌存在商测一体的模式，所以公正性堪忧。

那么跟着测评博主买东西需要注意哪些事项呢？我也总结了几点：

1、了解博主背景：了解博主的专业背景、经验和知识，以确保他们具备评价产品的能力。

2、比较多个来源：不要仅仅依赖一个测评博主的意见，而是要查看多个来源的评价，以便形成更全面的了解。

3、考虑个人需求：确保所选产品符合您的需求和预算。每个人的需求和喜好可能不同，所以一个博主推荐的产品未必适合您。

4、了解退换货政策：在购买产品之前，了解商家的退换货政策，以便在不满意的情况下能够顺利处理。

在这个电商自媒体的时代，谁不是为了挣钱呢？那些所谓正义感十足的博主确实是有在认真测评，但是无论如何测下去，最终的目标都是带货，所以作为消费者的我们还是理智一点好哦！

一份高质量数据分析报告是如何产生的

国内有哪些数据分析和数据挖掘的牛人这个看主要是关注哪些了哦，技术实现的效果也是不一样的哦

根据IDC报告称，全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率，2016年市场总规模有望达到238亿美元。按此计算，大数据市场的增速将达到同期整个信息和通信技术领域增速的7倍。该市场正在迅速从各种既有市场和新市场中吸收技术和服务目前，IBM、微软、甲骨文、惠普、EMC等一些IT行业大佬都看好这一领域，纷纷投入人力、财力进行布局。

据IDC调查，过去的5年里，人类行为所产生的数据量增长了10倍，而在接下来10年中，这一增长将达到29倍。但80%的数据都是非结构数据，如何进行数据挖掘和利用，将成为大数据的价值点和难点。

中国计算机大会指导委员、北京大学教授高文近日接受本刊访表示，大数据不仅受产业界广泛关注，在技术领域也是热点。从技术角度来看，数据挖掘是大数据的价值所在，但目前数据挖掘仍存在很多问题，远没达到我们的预期。他谈到，阿里巴巴在数据挖掘上做了尝试，由电商的海量的交易数据衍生出阿里金融和物流，但这仅仅是在商业领域的价值，在社会变革仍未释放能量，未来大数据将会给社会带来更多改变。

关于大数据带来的价值也正引起业界和学术界广泛热议。近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。

如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。

在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似进行趋势预测和应对建议。

大数据在舆情监测上的应用价值

（一）大数据价值的核心：舆情预测

传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。

（二）大数据价值的条件：舆情全面

大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时， 只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸"，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。

大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。

（三）大数据价值的基础：舆情量化

大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。

（四）大数据价值的关键：舆情关联

数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应--类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。

大数据时代的舆情监测瓶颈

目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行搜索，但搜索舆情的技术仍用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情员对集的信息进行二次加工成舆情产品。但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一评论反映出的情绪变化，以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘，仍靠人工集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性，增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性，为重大突发的舆情预测埋下隐患。

大数据背景下舆情监测的实现

对大数据的集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或用了Frame或用了JaScript动态写入内容或用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。

对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。

大数据时代需要大集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求，多瑞科舆情数据分析站系统成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。

首先我们需要知道为什么要撰写数据分析报告呢？

主要目的在于 将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。 而数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。

我们撰写数据分析报告的时候需要注意三个方面: ?展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。

如何写好一份数据分析报告

一份数据分析报告由以下几个部分组成：

标题

目录

前言

正文

01

标题

标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

1.? 直接在标题中放上报告的结论 ，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

2.? 提出分析报告的研究问题， 例如《数据分析师的职业规划在哪里》

3.? 中规中矩地写上研究的主题， 例如《数据分析师的招聘研究》

02

目录

体现数据分析报告的整体架构

我认为一个好的分析报告应该要的结构:

03

前言

前言部分就和写论文时候的Abstract类似：

1. 要写出做这次分析报告的目的和背景

2. 略微阐述现状或者存在的问题

3. 通过这次分析需要解决什么问题?

4. 运用了什么分析思路，分析方法和模型

5. 给出总结性的结论或者效果

6. 给出数据来源

但所有的分析报告都有一个大前提------- 了解报告的受众

知道他们是谁，喜欢什么样的风格，怎样的叙事过程，才好判断报告的载体和形态。

是用excel，还是用word，或者PPT和key note ？

是喜欢鲜艳的对比色，还是稳重的商务色 ？

是总分，还是总分总，还是总分分 ？

是喜欢开门见山，还是喜欢先扬后抑 ?

是希望逻辑严整，还是喜欢单点突破按照模块去拆解？

是喜欢专业的词汇，还是通俗易懂的大白话？

根据受众的数据理解能力，去判断用哪种图表进行呈现，做合适的解读。

04

正文

逻辑性强

现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义。按照写议论文的方式，总分总，是最常见的结构，总的部分，就是结论了。

结论可进行前置,其好处在于能帮助读/看报告的人节省时间，快速聚焦到结论事项上。如果本身的话语权足够大的话，还能减少决策链路，直接进行策略抉择，少了很多环节。

举个例子：通过对各省用户在客服部门的诉求信息分析，发现湖南和吉林两省的用户体量大（x），新用户的占比高（x%），在平台入驻、协议签订、商品发布几个环节的问题量，高于平台平均水准x%。?

原因：经过对数据的拆解，在两省的培训材料少、知识库覆盖面比较低，语料素材匹配度不高；

策略：建议培训部门加强对知识库、语料的建设，并针对两省用户的问题，制定相应的策略；

价值：通过对知识体系的完善，能够减少客服人员在基础问题上的人力投入，加快问题响应解决率，从而提升用户的使用满意度。

05

架构清晰

分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。

大部分情况下，一般的数据分析到结论就结束了，因为是总分的关系，只需要暴露问题，至于问题的解决，是依赖于其他的团队，或者部门的领导去拍板。

针对结论，对每一项分开进行阐述，支撑起重要结论的论点分别是什么，以及对应的论据。在这个环节过程里面，所需要组织的内容就是一套标准的数据分析过程，即：

数据集-数据处理-数据统计-数据可视化-数据结果?

需要强调的是，在整个分析的过程里面，最好能够提前明确好统计的核心指标和维度。看待问题的视角有很多，所以需要提前定下来一个框架，从主视角、第二视角去对指标进行剖析。

分析的方法，就不在报告层面上展开了，会在另外一个部分里面体现。

06

结论明确

数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。

熟悉业务多一点的分析师，会看的更远一些，从业务的视角尝试进行数据解读，即根因分析，先定义异常，然后去解释异常，再之后去阐述异常。

07

可视化

人都是视觉动物，一图胜千言。在数据报告中需要大量地使用各种图表而非文字，图表能够一步到位的将数据呈现在读者面前，大部分时候无需做多余的解释。

08

术语

根据读者的不同决定是否要解释报告中的分析方法和术语。

报告的协同部门，即谁参与方，无论是确定数据来源的部门，还是核对数据口径的部门，或者是参与数据解读的部门，都是协同方，应该事先去做好沟通确认的工作，避免数据结果被质疑。

写在最后

在报告主体之前，最好能明确报告的业务适用范围，内容中涉及到的指标，数据集的渠道，抽取样本的时间，作为说明页，插入到内容之前。

end