A. 調研報告大數據分析怎麼做
1、明確思路
明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後,就要建分析框架,把分析目的分解成若干個不同的分析要點,即如何具體開展數據分析,需要從哪幾個角度進行分析,採用哪些分析指標。
2、收集數據
收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程,它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據,第一手數據主要指可直接獲取的數據,第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。
3、處理數據
處理數據是指對收集到的數據進行加工整理,形成適合數據分析的樣式,它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中,抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。
4、分析數據
分析數據是指用適當的分析方法及工具,對處理過的數據進行分析,提取有價值的信息,形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的,這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法,還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法,就是從大量的數據中挖掘出有用的信息,它是根據用戶的特定要求,從浩如煙海的數據中找出所需的信息,以滿足用戶的特定需求。
5、展現數據
一般情況下,數據是通過表格和圖形的方式來呈現的,我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等,當然可以對這些圖表進一步整理加工,使之變為我們所需要的圖形。
6、撰寫報告
數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告,把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來,供決策者參考。一份好的數據分析報告,首先需要有一個好的分析框架,並且圖文並茂,層次明晰,能夠讓閱讀者一目瞭然。另外,數據分析報告需要有明確的結論,沒有明確結論的分析稱不上分析,同時也失去了報告的意義,因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的,所以千萬不要舍本求末。最後,好的分析報告一定要有建議或解決方案。
B. 如何通過大數據分析做市場調研
大數據時代新的市場研究方法使「無干擾」真實還原消費過程成為可能,智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實,這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度,幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。大數據時代的市場研究方法主要體現在以下四個方面。
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率,降低了成本
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊,再將新產品郵寄給消費者,消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫,其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入,也使得消費者更樂於參與市場調研。同時,網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試,通過與消費者互動,讓消費者直接參與產品研發,從而更好地滿足市場需求。
2. 挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具,快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性,因此針對社交平台的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如,通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好,這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是,這類信息屬於消費者主動披露,與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3. 移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨著3G網路及智能手機普及,市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用(例如二維碼掃描等)為實時採集消費信息提供了可能性,移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4. 零售終端信息採集系統幫助企業了解市場
目前,PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用,只要掃描產品條形碼,消費者購買的產品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統,快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息,適時調整營銷策略。
環顧四周,在每個行業中,大數據的增長正在改變我們收集、存儲、分析和應用數據的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那樣,大家面臨的共同問題是智能化信息採集、儲存及分析。
l 超大容量的數據倉庫。數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點,可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源,並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表,有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
l 專業、高效的搜索引擎。旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用,快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎,對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集,形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
l 基於雲計算的數學分析模型。市場研究的關鍵是洞察消費者需求,基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條,更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、產品評論信息等。基於雲計算的智能化分析,一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析,另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究,以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧,以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎,但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以「隱形人」身份觀察消費者的可能性,超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時,大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題,一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據,二是如何防止過度採集信息,充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙,但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。
C. 為什麼要對互聯網大數據等教學應用的調查問卷
如果你的問卷很小,不超過30個問題的話,建議你去《調查圈》注冊個賬戶專。
把你的問卷按照屬上面的提示製作成網頁版的,然後,把你的答案一個接一個的通過網上答題的方式錄入到這個網上調查里。注意,你只需要打開瀏覽器,把問卷收集器的網址輸進去,就可以答題了。
然後,你再看「統計分析」頁面,自然就有統計分析結果了。很全面的。它家的過濾器,交叉表都可以使用的。另外,你還可以把統計分析結果導出到Excel文件,或者word文件,保存到本地。
祝好運。
D. 數據調查的具體方法是什麼
一 業務調研
數據倉庫是要涵蓋所有業務領域,還是各個業務領域獨自建設,業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫,就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點,以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊,每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分,將會直接決定數據倉庫建設是否成功。
二 需求調研
了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了,還需要收集數據使用者的需求,及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑:
1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。
2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。
三 數據調研
前期需要做好數據探查工作,需要了解資料庫類型,數據來源,全量數據情況及數據每年增長情況,更新機制;還需要了解數據是否結構化,是否清洗,是介面調用還是直接訪問庫,有哪些類型的數據,數據結構之怎樣的。
數據開發,模型建設之前,先了解數據結構,數據內容,數據特性,對數據有一個整體把控
探查一下本次需求能不能實現,怎麼實現,有沒有隱藏bug,數據質量如何