(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论

――摘自《谁说菜鸟不会数据分析》

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用：

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，并显示它们之间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及正确性

常用的数据分析理论模型

营销方面管理方面

4P PEST

用户使用行为5W2H

STP理论时间管理

SWOT生命周期

逻辑树

金字塔

SMART原贝

PEST分析法

PEST分析理论主要用于行业分析

PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量

对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

?国衆出台那些相关政策？有何彩响?脚还是促谨?

?相关法律育哪些?有何影响?

?GDP及増悅壬迓出口总磁增氏聿谓劉介络拒题失业率、居民可支配收入

利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买

行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）■

经济

?中国网民与中国公民在认可规愎性^比例、年龄结构、人口分布、生活方

式、购买习億教育伏况嫌扶宗教信仰状况等方面（网民与国民是否有区

别？

锻术的发明、技术传抵更新、商品礎度、技术发离窗&

■国家重点支持顶目.国羸投入的研发费甩专利个数

5W2H分析法

5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。

r How1nu已1

k何价

What

How

如何做

F-*

5W2H

分

k J

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i JVh o 何

k Ik——-J

Wheni

何时

?用户购买的目的是ft么? ?产品在哪方面吸引用户?

1 "气讼司提供什么产韶醐艮务? 占用户零求是否—致?

亠谁是症们的卑户？

”用户有何特点?

的时购买

?多久再次购买？

?用户在哪里购买?

”用户在各个地区的构成篇样?

植用户支｛寸方式是怎样?

■用户购买龙费的世畀，交通等威本各是雾少？

逻辑树分析法

逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它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。

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。

（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

逻辑树分析法在利润分析中的应用:

4P营销理论

4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析

4P营销理论屮

（用于公司整休运营情况分析）"

Product 产品*包括有形产品、服务、人員、组织、观念或它们的组合—

內ice价格2辺括基本价格、折扣价■格、支忖期限等。屮

价格或怕格决策关系到企业的利润、咸本补槪以及罡否有利于产品销售、促销尊问题。屮

彩响定備的主隽因素有三个：需求、成本*竞争°㈠

最高份格取决于市场需求，最低价格取;央于该严品的成郭费用n在最咼价格和最低价格的帼度内* 企

业能把这种产品价格走梦高取决干竞争者的同种产品的价格°门

Pta诜集道+是指产品从生产企业流轻到用户手上的全过程中所经巧的咅个环节。“

Pro motion 促销屋指企业通过销售行为的改变来剌激用户消劉収短期的行为促成満费的増长，吸引直它品牌的用户或导致提前消费来促逬销售的增长—

广告*宣传推广、人员推钵術害促进是一个机构促销组合的四大要素。」

4P营销理论在公司业务分析中的应用:

客户少？

用户行为理论

用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析

用户使用行为：认知--熟悉--试用--使用--忠诚利用用户行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的网站分析指标体系：

唸司提供什么产品或服务？明齢产品的错星

渠道临司销蛊收兄E 样？堵氏？减少？

?用户接壹的合￡里价惰是多少？

?用户购买支忖方式是怎样的？

松司在各地区有劳少鶴转渠道？是否未覆盖到或讀盖率低?

?用户通过何种渠道购买?用户在吕个地区的构成怎样？唸司的渠

道政策是否有吸引力？

?投入多少促销资淳？效聽D 何？

45放雾少宣传广告？效果如何？

?与用户需求星否一致？

?购实卢磊的用户都是些什么人?

?网站访问——IP、PV.人均页面访问量、访问来源

LN7网朗磯一一一平均停留时长、跳出率、页面偏好

?站内捜窒——捜索访问次数占比

D A

I V J Q"II

?用户注册……注册用户数、注册转化率

■用户登录——登录用户数、人均登录、访问登录比

?用户订购——订购量、订购频次、内容、转瞬

?用户流失——用户流失数、流失率

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，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。?S：构成社会文化环境的关键指标有：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。

?T：构成技术环境的关键指标有：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、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

简单实用的电商数据分析方法论

简单实用的电商数据分析方法论导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是：对比细分转化分类只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。一、对比思想数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。以店铺的成交额分析为例：纵向对比我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑：最近10周的周六成交额趋势如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限）横向对比例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。再举一个更常见的例子：假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？

数据分析模板

下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：浙江农村广播调查报告

数据挖掘方法论(SEMMA).

SAS数据挖掘方法论─ SEMMA (2009-07-20 21:15:48 Sample ─数据取样 Explore ─数据特征探索、分析和予处理 Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择 Model ─模型的研发、知识的发现 Assess ─模型和知识的综合解释和评价 Sample──数据取样当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过数据的筛选,使你想要它反映的规律性更加凸现出来。通过数据取样,要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量,即使你是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的,原始数据有误,还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依此去指导工作,则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样,则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量,慎之又慎! 从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢?这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法:如果你是要进行过程的观察、控制,这时你可进行随机取样,然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。SAS不仅支持这一取样过程,而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时,必须获得在足够广泛范围变化的数据,以

使其有代表性。你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。唯此,才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。利用它支持你进行决策才是真正有效的,并能使企业进一步获得技术、经济效益。 Explore──数据特征探索、分析和予处理前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;其中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现你所从未设想过的数据状态;因素之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。进行数据特征的探索、分析,最好是能进行可视化的操作。SAS 有:SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRA VIEW两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示,而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。这里的数据探索,就是我们通常所进行的深入调查的过程。你最终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的,十分复杂的关系。但是,这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始,可以先观察众多因素之间的相关性;再按其相关的程度,以了解它们之间相互作用的情况。这些探索、分析,并没有一成不变操作规律性;相反,是要有耐心的反复的试探,仔细的观察。在此过程中,你原来的专业技术知识是非常有用的,它会帮助你进行有效的观察。但是,你也要注意,不要让你的专业知识束缚了你对数据特征观察的敏锐性。可能实际存在着你的先验知识认为不存在的关系。假如你的数据是真实可靠的话,那末你绝对不要轻易地否定数据呈现给你的新关系。很可能这里就是发现的新知识!有了它,也许会导引你在此后的分析中,得出比你原有的认识更加符合实际的规律性知识。假如在你的操作中出现了这种情况,应当说,你的数据挖掘已挖到了有效的矿脉。在这里要提醒你的是要有耐心,做几种分析,就发现重大成果是不大可能的。所幸的是SAS 向你提供了强有力的工具,它可跟随你的思维,可视化、快速的作出反应。免除了数学的复杂运算过程和编制结果展现程序的烦恼和对你思维的干扰。这

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

数据分析报告格式

数据分析报告格式导读：本文数据分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；

第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正

数据运营的6个步骤,从方法论到案例带你入门

数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。一、数据运营通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。二、数据分析流程

运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。

拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版 Revised on November 25, 2020

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： ●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，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它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。把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：案例1：输入法首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。案例2：地图再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程 2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析

3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入 3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

项目数据分析报告模板

项目数据分析报告模板目录第一章项目概述此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。第二章项目市场研究分析此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。第三章项目数据的采集分析此章包括数据采集的内容、程序等。第四章项目数据分析采用的方法此章包括定性分析方法和定量分析方法。第五章资产结构分析此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。第六章负债及所有者权益结构分析此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。第七章利润结构预测分析此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。第八章成本费用结构预测分析此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。第九章偿债能力分析此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。第十章公司运作能力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。第十一章盈利能力分析此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。第十二章发展能力分析此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。第十三章投资数据分析此章包括经济效益和经济评价指标分析等。第十四章财务与敏感性分析此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。第十五章现金流量估算分析此章包括全投资现金流量的分析和编制。第十六章经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。第十七章项目数据分析结论与建议第十八章财务报表第十九章附件大致包括这些内容，可以根据实际要求增减

06数据分析技术

课题名称：入侵检测的数据分析技术课的类型：授新课教学目标：学习入侵检测的数据分析技术。教学重点：入侵检测的数据分析技术教学难点：入侵检测的数据分析技术课时安排：2课时教学方法：多媒体原理分析、讲授教学过程：一、序言本次课堂主要介绍入侵分析的各项应用技术，包括基于误用检测( misuse detection的模式匹配、专家系统、状态转移，基于异常检测(anomaly detection的量化分析、统计分析、非参量统计分析、随机过程分析、规则分析、神经网络以及其他诸如免疫系统、基因算法、数据挖掘、基于代理、基于内核等检测模型及技术，介绍过程中还会穿插一些作者在研究入侵检测系统时的经验和体会。二、入侵检测数据分析技术前面我们介绍了入侵分析的定义、目标、需求以及通用的处理模型，本节所要介绍的是入侵分析的各项应用技术。入侵检测从分析引擎所采用的技术上来说，可以分为误用检测( misuse detection)和异常检测(anomaly detection)两大类。误用检测搜索审计事件数据，查看其中是否存在预先定义的误用模式；异常检测则提取正常模式审计数据的数学特征，检查事件数据中是否存在与之相违背的异常模式。下面，我们就从这两个方面来介绍入侵检测的分析技术。 (一)误用检测误用检测对系统事件的检查基于这样一个问题：系统行为是否代表着特定的攻击模式？首先对标识特定入侵的行为模式进行编码，建立误用模式库，然后对实际检测过程中得到的审计事件数据进行过滤，检查是否包含入侵行为的标识。执行误用检测，需要具备以下几个条件：了解误用行为模式的组成部分；完备的检测规则库；可信的用户行为记录；可靠的行为记录分析技术。误用检测的缺陷在于只能检测已知的攻击模式，当出现针对新漏洞的攻击手段或针对旧漏洞的新攻击方式时，需要由人工或者其他机器学习系统得出新攻击的特征模式，添加到误用模式库中，才能使系统具备检测新的攻击手段的能力，如同市场上众多的杀毒软件一样，需要不断的、及时的升级，才能保证系统检测能力的完备性。 1.1简单模式匹配简单模式匹配是最为通用的误用检测技术，特点是原理简单、扩展性好、检测效率高、可以实时检测，但只能适用于比较简单的攻击方式，并且误报率高。简单模式匹配虽然在性能上存在很大问题，但由于系统的实现、配置、维护都非常方便，因此得到了广泛的应用。著名的Snort

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1 建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统方案

目录第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

业务分析方法论整理

业务分析要点：一、搜集资料业务分析的突出特点就是用数据说话，摆情况要有数字根据，要用数据作定量分析，提建议措施最好要有数据佐证。有无丰富而准确的资料作基础，这是撰写业务分析的关键。二、了解需求要清楚材料报告的对象的需求和重点关注的内容，了解读者对信息的需求，充分领会领导所需要的信息是什么。记得有一次与业务部门领导沟通，他深有感触地谈到：你们给的业务分析，内容很多，应该说是花了不少心思的。遗憾的是不需要的信息太多，而想真正获得的信息却太少。每月辛辛苦苦做出来的业务分析原本是要为业务服务的，可事实上呢？问题出在哪？做好业务分析的前提是分析人员要尽可能地多与领导沟通，捕获他们“真正想要了解的信息”。三、确立观点对收集的大量资料，经过分析研究，再通过判断推理，提炼当期业务经营变化的特点，并对观点和材料进行反复的思考。四、确定分析框架和思路做业务分析之前一定要有一个清晰的分析框架和分析思路。业务分析的框架具体如下：报告目录—重要提示—报告摘要—具体分析—存在问题—工作建议。 “报告目录”告诉阅读者本报告所分析的内容及所在页码； “重要提示”主要是针对本期报告新增的内容或须加以重大关注的问题事先做出说明，旨在引起领导高度重视； “报告摘要”是对本期报告内容的高度浓缩，一定要言简意赅，点到为止。无论是“重要提示”，还是“报告摘要”，都应在其后标明具体分析所在页码，以便领导及时查阅相应分析内容。以上三部分非常必要，其目的是，让领导们在最短的时间内获得对报告的整体性认识以及本期报告中将告知的重大事项。 “具体分析”部分，是报告分析的核心内容。“具体分析”部分的写作如何，关键性地决定了本报告的分析质量和档次。要想使这一部分写得很精彩，首要的是要有一个好的分析思路。例如：某集团公司下设四个二级公司，且都为制造公司。报告的分析思路是：总体指标分析—集团总部情况分析—各二级公司情况分析；在每一部分里，按本月分析—本年累计分析展开；再往下按盈利能力分析—销售情况分析—成本控制情况分析展开。如此层层分解，环环相扣，各部分间及每部分内部都存在着紧密的勾稽关系。 “存在问题“一方面是对上期报告中问题执行情况的跟踪汇报，同时对本期报告“具体分析”部分中揭示出的重点问题进行集中阐述，旨在将零散的分析集中化，再一次给领导留下深刻印象。 “工作建议”部分，是针对问题综述中反映的问题，提出应对办法和解决对策。

大数据分析和大数据处理技术研究

大数据分析和大数据处理技术研究首先针对数据分析中数据库处理方式的不同，对数据仓库的各种应用场景，数据挖掘技术的处理过程和数据挖掘面临的主要问题进行了阐述;随后对大数据处理技术的九种典型方法进行了简要综述，包括布隆过滤器、散列法、倒排序、数据库索引与分布式处理等，对各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用进行了总结;并对大数据处理和分析面临的计算复杂性、数据复杂性、以及系统复杂性进行分析，对各种典型的业务应用场景，提出了较为理想的应对方案。标签：数据库;到排序;分布式处理; 数据挖掘; 大数据;推荐系统近年来，大数据引起了学术界和产业界谷歌[7]等的重视，政府部门如美国[8]和其他组织如麦肯锡公司[9]、高德纳公司[10]的高度关注。 1 大数据分析大数据技术是随着数据量急剧膨胀而产生的对海量数据使用和提取有效信息的一种方法，数据仓库是大数据分析的基础，数据挖掘是建立数据仓库的方法，也是使用和分析数据的方法。 1.1数据仓库 Oracle、Mysql、SQL server等关系数据库管理系统是随着关系数据库理论的提出现的，随着数据库使用范围的不断扩大，逐步被分为操作型数据库和分析型数据库。 1.1.1操作型数据库与分析型数据库的区别（1）数据组成差别操作型数据一般只会存放90天以内的数据，主要存放细节数据，一般反映的是现实世界的当前状态。分析型数据库存放的则是数年内的数据，既有细节数据，又有匯总数据，一般用户关注的是汇总数据部分，它可以综合所有快照对各个历史阶段进行统计分析。（2）技术差别操作型数据库查询的数据量少但频率高，并且允许用户进行增加、删除、修改、查询的操作，可以减少数据冗余，避免更新异常;而分析型数据库查询的量大但频率少，并且只能允许进行查询，它并不重视减少数据冗余。 1.1.2 数据仓库的组成

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版下面就是我对数据分析得一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件：１、样本情况分析及调查工具说明２、调查结果分析以图表加文字得方式呈现数据分析得结果,并对结果简单得解释与说明。 (1)表格设计得要求表格应为三线表（自动套用格式中得“简明Ⅰ型”),表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中得数据及文字小正文一号,表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格得正中上方．图表得设计要求，图表设计大小应当与正文得文字大小匹配,图表应当包括图序号，图题及图形．其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排,但不得与表格序号混用。图题目应当在图表得正中下方,图中得数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白得数据结果,仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体得数据结果信息,亦能使数据信息以很具像得方式进行呈现。 (2）结果得分析应体现层次性。一般按大家得操作化结构,分专题进行结果分析。每个专题结束之后,应当进行简要得总结与归纳,突出其中一些主要或令人意外得结果。最后,在所有得专题分析完之后，应当有一个综合得分析,并在其中陈列本次调查结果中最具有价值得一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量得文字对结果进行说明性得描述,请大家尽量使用简洁与简单得方式陈述结果,但也不能只为追求很少得文字,对一些内容结果进行有选择性得删除,务必做到二者得平衡。 (4）调查报告中,如果有引入统计符号,所有得统计符号均为斜体表示. 请大家先自学教材后面附录二中得社会调查报告实例，然后再参考下面得一份调查报告样例: 浙江农村广播调查报告一、调查背景 …… 二、调查方法１、取样情况本次抽样得范围？,抽样方式?,实施过程?