大公司的数据分析_公司的数据分析怎样进行

通常企业数据分析的内容是什么？

看是什么部门的数据分析啊，财务的当然分析财务，资金流向、预算运用、流动资金（我没接触过财务这块，不太了解）、投入支出等等，有些可能要与上一年或上一季度做对比，只要做这个部门的人都知道那些数据的，用心就好~

大公司的数据分析_公司的数据分析怎样进行

如果是销售的话，就分析销售增长率，热销产品、市场反应，竞争对手的情况，销售遇到的主要问题，消费者或中间商、客户反应的问题等等。

…………等等，每个部门都不同的，主要就是围绕公司的运行，公司目标来做的，这个慢慢做，整理整理就知道，除非特别想知道某一项具体数据，要不然基本就这些。财务的话是越细越好，销售的就拿主要核心及可能影响运作的因素作分析；如果无法把握那就都整理起来~

如果是公司的整体运营的数据报告，那就把所有的数据整理在一起，然后做分析，总结，找原因等等~这个只要用心，就知道应该做那些内容~

以上的举的两个例子，仅供参考

通常企业数据分析的内容有企业的条件和环境分析、投入和产出分析、企业经济效益分析、企业发展战略分析和企业经营数据分析等。

在技术上也通常会采用一些工具类似于TopBox（智投分析）、GA这样的数据分析软件。

在企业发展的不同时间，企业数据分析的方向不同，不同的类型企业数据分析的方向也不同。

我给你举个列子，比如一个初创企业，他基本不用做专业的统计分析。但是在企业达到一定规模以后，销售部门需要做与销售量有关的统计分析，广告部门，需要做广告投放效率的统计分析等等。而一个大型企业，更要关注更多的东西，以保证企业能够保持增长。

但是毫无疑问企业数据分析，必然是与企业产品，服务，成本，客户等因素相关的。不同发展时期，不同企业，所侧重的定是不一样的。

企业如何进行大数据分析?

1、数据存储和管理 MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。 DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。

2、数据清理类 EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

3、数据分析挖掘 豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。

4.数据可视化类 亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

公司从数据分析怎么发展

大数据分析为企业发展提供了哪些助力

(1)预测性维护

大数据分析在制造行业中取得的大成就之一是预测性维护的作用。随着当今先进设备中安装部署各种传感器和网络连接设备，制造商有可能采用算法在问题出现之前发现并况，并在问题变得更加严重可能付出高昂代价之前解决。

预测性维护有可能在一年内为制造商节省数百万美元的费用，延长设备使用寿命，并确保高效运营。并且，由于大数据平台的发展，收集这些见解变得更加容易且更具成本效益。

(2)性能分析

企业很容易假设一切正常，但在80%的容量和95%的容量之间有巨大的异。大数据允许企业根据期望的产出水平来分析业绩并做出改变。

以工业机械手为例。许多企业直到近都在使用一刀切的产品，但这种情况正在发生变化。例如这个领域的行业厂商之一Dalmec公司已经遇到了发展瓶颈，并意识到已经到了切割机解决方案不起作用的地步。而使用数据和分析，他们可以购买专门为特定功能设计的的机械手。这导致提高生产力和性能。

(3)缩短停机时间

对于制造商而言，没有什么比停机时间的代价更加高昂。在某些行业，每分钟损失的成本可能花费数千美元，而每年将花费数百万美元。有了适合的系统(由大数据驱动的系统)，这些组织可以大大减少停机时间，并确保大生产力。

除了巩固盈亏底线之外，停机时间的缩短提高了运营效率，减轻了压力，增强了品牌忠诚度，并且实现了创新和创造力。

(4)改进战略决策

在一天结束时，大数据分析将帮助制造商做出战略决策。这些工具包括：数据清理工具、剖析工具、数据挖掘工具、数据映射工具、数据分析平台、数据可视化资源、数据监控解决方案等等。企业学习如何将正确的工具与正确的结果相结合是这个过程中的一个重要步骤。

如要使数据分析有价值，就必须改变固有的思维模式，改进整体思维方式。了解业务，选择合适的工具，将数据分析放到现场，洞察背后的规律，发现问题，采取措施，终解决问题，真正用数据思维指导企业的管理和经营。

1.市场分析一般是定性、定量分析。告诉企业他们的市场份额。

举个例子，移动互联网的市场分析，该数据就来自于公开数据或者第三方数据，企业收集的数据源越多，对产品信息了解就越深。

而市场分析的作用也能清晰看到自身产品和竞品的表现，甚至能够发现潜在的竞争对手。

2）用户分析

大数据分析的核心在于分析用户，正如艾永亮超级产品公众H所写的文章，我们可以将用户分析分为以下步骤：

打通数据，了解用户需求，精准解决。

这时，我们要做筛选条件列表，刻画用户，例如，用户的条件、位置、使用产品的频率，条件越多，用户轮廓就越清晰。

根据筛选出来的用户群体，进行线上统计化，终整合这些数据，形成用户画像。

3）运营分析

根据艾永亮老师所提出的艾永亮超级产品方，我们可以将运营分析拆解成：

1）感知：根据广告投放数据进行分析，判断渠道广告对App或者网页的引流情况，该类数据一般都在广告监测企业手中，因此，我们需要依靠广告企业设计营销环境中加入代码便于监测广告表现，而通常该类数据仍难加载，只会提供统计值，关于这部分的分析，大家可以查看艾永亮超级产品公众H所写的文章。

而企业看感知数据的目的就是衡量自己花大钱做的营销后的获客情况，才能进行下一步。

2）获取：获得用户的青睐，除了产品外，还需要适当的营销，那么在这个过程中，企业需要判断数据是否准确，渠道是否，查看营销的效果。

3）活跃：获得用户青睐后 ，还需要查看用户的活跃情况，在这时，可以根据产品打开次数进行分析，也可以制作点击热力图，当用户积累到一定数量后，查看用户粘性，并对用户进行划分，哪些是企业的核心用户群体。

4）传播：后，用户对产品进行传播，其核心在于口碑传播，即通过产品为用户带来良好的用户体验，用户安利给身边人。

从目前的大数据分析来看，大数据也反映着企业的情况、市场环境、热点、人群分析，那么我们如何将这些运用到产品当中？

基于艾永亮超级产品公众H所写的文章，来说说我对数据分析的理解，我将数据分析报告分为这三大类：

1）市场分析

市场分析一般是定性、定量分析。告诉企业他们的市场份额。

举个例子，移动互联网的市场分析，该数据就来自于公开数据或者第三方数据，企业收集的数据源越多，对产品信息了解就越深。

而市场分析的作用也能清晰看到自身产品和竞品的表现，甚至能够发现潜在的竞争对手。

2）用户分析

大数据分析的核心在于分析用户，正如艾永亮超级产品公众H所写的文章，我们可以将用户分析分为以下步骤：

打通数据，了解用户需求，精准解决。

这时，我们要做筛选条件列表，刻画用户，例如，用户的条件、位置、使用产品的频率，条件越多，用户轮廓就越清晰。

根据筛选出来的用户群体，进行线上统计化，终整合这些数据，形成用户画像。

3）运营分析

根据艾永亮老师所提出的艾永亮超级产品方，我们可以将运营分析拆解成：

1）感知：根据广告投放数据进行分析，判断渠道广告对App或者网页的引流情况，该类数据一般都在广告监测企业手中，因此，我们需要依靠广告企业设计营销环境中加入代码便于监测广告表现，而通常该类数据仍难加载，只会提供统计值，关于这部分的分析，大家可以查看艾永亮超级产品公众H所写的文章。

而企业看感知数据的目的就是衡量自己花大钱做的营销后的获客情况，才能进行下一步。

2）获取：获得用户的青睐，除了产品外，还需要适当的营销，那么在这个过程中，企业需要判断数据是否准确，渠道是否，查看营销的效果。

3）活跃：获得用户青睐后 ，还需要查看用户的活跃情况，在这时，可以根据产品打开次数进行分析，也可以制作点击热力图，当用户积累到一定数量后，查看用户粘性，并对用户进行划分，哪些是企业的核心用户群体。

4）传播：后，用户对产品进行传播，其核心在于口碑传播，即通过产品为用户带来良好的用户体验，用户安利给身边人。

本文将以艾永亮超级产品公众H所写的文章，总结出的一体化数据分析，现在我就告诉大家具体操作流程。

大数据，在互联网被熟悉的概念，对大部分企业来说，大数据是被神化的存在，例如，广告的精准投放需要大数据，而用户洞察也需要大数据的参与，仿佛大数据是的，这是因为我们企业想要更加了解用户离不开数据分析，那么，让我们停下来思考，该如何实现大数据落地？如何分析才能帮助企业做出决策，做出更好的产品。

01

关于大数据分析

在艾永亮超级产品公众H所提及的文章中曾写过：大数据是一种规模大道在存储、获得、管理、分析方面都超出了传统数据库软件的数据，针对大数据分析，我们可以将获得的数据进行打通、整合、寻找规律，后运用到产品。

在获取数据途中，我们可以采取这三类：

1）用户所填写的资料

举个例子，当我们在银行办卡的时候就需要填写信息。

2）广告投放数据

例如，活动页面点击率、广告展示信息、广告来源，利用这些数据和人群数据整合结构自己数据管理平台的企业，我们也可以称之为第三方企业。

3）行业数据

简单来说，就是公开的数据，只要我们在网络上就可以查到这些。

打通：将上述提及的123方数据进行整合。例如，我们可以通过手机号码查到1和3的数据进行整合。当然，因为手机号是较为敏感的数据，还是要尊重用户隐私的。

找寻规律：换句话说就是做数据清洁，让非结构化数据变成结构化数据，方便统计，在数据中探索，找到规律，从而形成数据分析报告。

运用到产品：将数据分析报告中获得信息提取出来，了解到用户真正的需求，时至今日，大部分企业还是会凭借人工决策，站在自己的角度做产品，那么企业为什么需要大数据分析，这是因为大数据分析能让企业找到规律，明确目标，验证想法，这就是企业需要做大数据分析的理由。

02

数据分析报告

从目前的大数据分析来看，大数据也反映着企业的情况、市场环境、热点、人群分析，那么我们如何将这些运用到产品当中？

基于艾永亮超级产品公众H所写的文章，来说说我对数据分析的理解，我将数据分析报告分为这三大类：

1）市场分析

市场分析一般是定性、定量分析。告诉企业他们的市场份额。

举个例子，移动互联网的市场分析，该数据就来自于公开数据或者第三方数据，企业收集的数据源越多，对产品信息了解就越深。

而市场分析的作用也能清晰看到自身产品和竞品的表现，甚至能够发现潜在的竞争对手。

2）用户分析

大数据分析的核心在于分析用户，正如艾永亮超级产品公众H所写的文章，我们可以将用户分析分为以下步骤：

打通数据，了解用户需求，精准解决。

这时，我们要做筛选条件列表，刻画用户，例如，用户的条件、位置、使用产品的频率，条件越多，用户轮廓就越清晰。

根据筛选出来的用户群体，进行线上统计化，终整合这些数据，形成用户画像。

3）运营分析

根据艾永亮老师所提出的艾永亮超级产品方，我们可以将运营分析拆解成：

1）感知：根据广告投放数据进行分析，判断渠道广告对App或者网页的引流情况，该类数据一般都在广告监测企业手中，因此，我们需要依靠广告企业设计营销环境中加入代码便于监测广告表现，而通常该类数据仍难加载，只会提供统计值，关于这部分的分析，大家可以查看艾永亮超级产品公众H所写的文章。

而企业看感知数据的目的就是衡量自己花大钱做的营销后的获客情况，才能进行下一步。

2）获取：获得用户的青睐，除了产品外，还需要适当的营销，那么在这个过程中，企业需要判断数据是否准确，渠道是否，查看营销的效果。

3）活跃：获得用户青睐后 ，还需要查看用户的活跃情况，在这时，可以根据产品打开次数进行分析，也可以制作点击热力图，当用户积累到一定数量后，查看用户粘性，并对用户进行划分，哪些是企业的核心用户群体。

4）传播：后，用户对产品进行传播，其核心在于口碑传播，即通过产品为用户带来良好的用户体验，用户安利给身边人。

从目前大数据分析来看，大数据也反映着企业的情况、市场环境、热点、人群分析。将这些分析报告分为三大类：1）市场分析：市场分析一般是定性、定量分析。告诉企业他们的市场份额。2）用户分析：打通数据，了解用尸需求，精准解决。3）运营分析：根据广告投放数据进行分析，判断渠道广告对App或者网页的引流情况。

为什么大数据分析对于企业来说很重要？

大数据的概念已经存在多年了。现在，大多数企业都知道，如果他们捕获流入其业务的所有数据，则可以应用分析并从中获得可观的价值。但是即使在1950年代，也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候，企业仍在使用基本分析（本质上是电子表格中的数字进行人工检查）来发现洞察力和趋势。

但是，大数据分析带来的新好处是速度和效率。几年前，一家企业可以收集信息，运行分析和挖掘出可用于将来决策的信息，而如今，企业可依据可视化数据立即做出决策，更快地反应以保持敏捷的能力为企业提供了前所未有的竞争优势。

为什么大数据分析很重要？

大数据分析可帮助企业利用其数据来抓住新的机会。的数据分析，将带来更明智的业务流动，更有效的运营，更高的利润和更精准的客户。那么，大数据分析到底有哪些价值呢，让我们一起来看一下：

1.降低成本。诸如Hadoop和基于云的分析之类的大数据技术在存储大量数据方面带来了显着的成本优势-此外，它们还可以确定更有效的开展业务的方式。

2.更快，更好的决策制定。借助Hadoop和内存分析的速度，再加上分析新数据源的能力，企业能够立即分析信息，并根据所学知识做出决策。

3.新产品和服务。通过分析来衡量客户需求和满意度的能力，可以为客户提供他们想要的东西。Denport指出，借助大数据分析，越来越多的公司正在开发新产品来满足客户的需求。

工作原理和关键技术

大数据分析需多种类型的技术可以协同工作，以帮助您从信息中获得价值。以下为关键技术及相关原理：

机器学习 。机器学习是训练机器学习方法的AI的特定子集，它可以快速，自动地生成可以分析更大，更复杂的数据并提供更快，更准确的结果的模型，甚至是非常大规模的模型。通过建立精确的模型，企业可以更好地识别可获利的机会-或避免未知的风险。

数据管理 。在对数据进行可靠分析之前，需要对其进行高质量管理。随着数据不断流入和流出企业，建立可重复的过程以建立和维护数据质量标准非常重要。一旦数据可靠，企业应建立一个主数据管理程序，以使整个企业都在同一页面上。

数据挖掘 。数据挖掘技术可帮助您检查大量数据以发现数据中的模式-该信息可用于进一步分析，以帮助回答复杂的业务问题。借助数据挖掘软件，您可以筛选出数据中所有混乱和重复的噪音，查明相关的内容，使用该信息评估可能的结果，然后加快做出明智决定的步伐。

Hadoop 。这个开源软件框架可以存储大量数据，并在商用硬件群集上运行应用程序。由于数据量和种类的不断增加，它已成为开展业务的关键技术，并且其分布式计算模型可以快速处理大数据。另一个好处是Hadoop的开源框架是免费的，并使用商品硬件存储大量数据。

内存分析 。通过分析系统内存（而不是硬盘驱动器）中的数据，您可以从数据中获得即时见解并快速采取行动。该技术能够消除数据准备和分析处理等待时间，以测试新场景并创建模型；这不仅是企业保持敏捷性并做出更好的业务决策的简便方法，还使他们能够运行迭代和交互式分析方案。

预测分析 。预测分析技术使用数据，统计算法和机器学习技术根据历史数据确定未来结果的可能性。就是要对未来会发生的事情提供佳的评估，因此企业可以更加自信地认为自己正在做出佳的业务决策。预测分析的一些常见应用包括欺诈检测，风险，运营和营销。

文本挖掘 。 借助文本挖掘技术，您可以分析来自Web，注释字段，书籍和其他基于文本的来源中的文本数据，以发现以前从未发现的见解。文本挖掘使用机器学习或自然语言处理技术来梳理文档，以帮助您分析大量信息并发现新的主题和术语关系。

大公司的数据分析师日常工作是什么样的？

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？

首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。

获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。

数据分析师重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？

就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。

数据分析工具都有Excel、Python、R、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

企业的大数据分析平台应该如何构建

①确认数据分析方向。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据，或者搜索数据。

②确认数据来源。比自腾讯，来自百度，来自阿里巴巴，来自实体店。

③数据分析师，去分析你获取的数据。