大數據分析調研

1. 怎樣做好數據調研

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

2. 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。

3. 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。

4. 如何利用大數據思維來進行用戶調研

如何利用大數據思維來進行用戶調研

傳統的產品調研，通常需要先行選定用戶樣本，之後耗費大量人力物力採用不同的調研方法，進行用戶調研。如果把大數據應用到用戶調研當中，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助大數據進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，不僅可以提高用戶調研的效率，以最快的速度響應用戶需求，而且可以極大的降低用戶調研的成本。基於此，本文試圖利用大數據思維，來解讀大數據時代下用戶調研的新變化。

說明：本文提供的僅僅是大數據時代下，用戶調研的思路。如果有具體的用戶調研需求，歡迎向筆者提出，筆者將在下篇推文中，進行具體案例的探討。

大數據作為一種生產資料，正在越來越深入的影響著人類社會。現在，大數據在電商領域，通過根據相似消費者的商品偏好，向顧客推薦更符合其個人喜好的商品，這一推薦方式不僅僅省去了消費者尋找商品的時間，更是提高了電商平台的收入。

同理，在音樂、電視劇、電影，廣告投放、用戶調研等領域，大數據的可用武之地也越來越廣。那麼，大數據時代給用戶調研方式帶來了哪些改變呢？

大數據被廣泛應用以前，傳統的用戶調研方式，通常需要經過界定調研問題、制定調研計劃、綜合調研方法、設計調研問卷、總結調研結果這5個步驟。

但是，大數據被廣泛應用以後，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助多種公開的大數據工具進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，將二者進行比對，進行多輪TEST，幫助產品人員發現問題的真相。

一、設置出優秀的調研問題，調研便成功了一半

設置調研問題，處於整個調研的第一個環節，其重要性自然不言而喻。比如某些產品經理可能會提出「用戶為什麼不接受視頻付費」，或者「是否有足夠的用戶願意支付15元/月來觀看正版高清視頻，如果是更低或者更高的價格呢？」前一個調研問題過於寬泛，而後一個調研問題卻又界定的過於單一。

如果將調研問題界定為：

當然，並非所有調研的調研內容都能如此具體明了：

有些屬於探索性研究，這類調研的目的在於找出問題的真相，提出可能的答案，或新的創意；

有些屬於描述性研究，這類調研重在描述項目內容的某些數量特徵；

還有一些是因果性研究，這種調研的目的是檢測現象之間是否存在因果關系。

大數據的魅力在於採集的不是樣本數據，而是全部數據。例如滴滴推出滴滴外賣服務、美團推出美團打車業務，得益於現代社交網路的發達程度，滴滴和美團幾乎可以對微博、微信等社交媒體上的對於新推出服務的議論進行統計分析，從而提供更好的服務。

例如，可以通過網路指數了解網友對於此項服務的搜索行為，同時進行跟蹤分析：

當然並不是所有的網友都會使用網路搜索，他們也有可能使用360搜索，這時就要藉助360指數：

又或者用戶採取其他方式來表達情緒和想法，比如社交媒體微博、微信，可能就會用到微博指數，第三方輿情監測和口碑分析工具，藉助新浪微輿情進行口碑分析和文本挖掘：

說明：以上的大數據工具，僅列舉了常用的3種。在實際操作中，大數據工具的選擇，還需要根據用戶具體的調研問題來確定。

三、人工介入，對調研問題進行針對性處理

可以根據大數據分析結果，人工介入到調研問題上來，進行有針對性的調研處理，這時候可以採用傳統的調研方法。但是與以往不同的是，在採用這些調研方法時，不需再耗費大量成本進行種種調研。選擇人工介入的目的，是為了更真實的感受調研過程，參與調研問題的處理上來。

傳統的調研方法，通常有以下4種方式：

1.觀察法

這種方法是採取不引人注目的方式，來觀察消費者使用產品的情形，以收集最新數據資料。某些戰略咨詢公司在做調研時，十分信奉觀察法。

下面是國內知名的營銷咨詢公司，華與華在《超級符號就是超級創意》里關於這一方法運用的片段，了解一下：

「比如你在超市裡觀察牙膏的消費，觀察走到牙膏貨架前的人，你會看到這樣的一個過程：一個顧客推著購物車走過來，一邊走一邊瀏覽貨架上的牙膏；停下來，注目於一盒牙膏片刻，繼續往前走；停下來，拿起一盒牙膏，看後放下；又拿起一盒看看，再翻過來，仔細看包裝，背後的文案放回貨架；往前走兩步，掉頭回到最開始注目的那盒牙膏，仔細看看，包裝背後的文案，放回貨架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍進購物車里，選擇結束。」

「不，沒結束，他可能過一會兒會折回來，把剛才放進購物車里的牙膏放回貨架，換成第二步注目的那盒，也可能兩盒都要。這樣你就觀察到他買牙膏的整個過程，竟然有七個動作。」

2.焦點小組訪談法

這是一種基於人口統計特徵、心理統計特徵和其他因素的考慮，仔細的招募六到十個人，然後將他們召集在一起，在規定時間內與這些參與者進行討論的一種調研方式，參與者通常可以得到一些報酬。

調研人員通常坐在座談是隔壁的，裝有單面鏡的房間內，對座談會的討論過程進行觀察。必須要注意的是：實時焦點小組訪談時，必須讓參與者盡可能的感受到氣氛輕松，力求讓他們說真話。

3.行為資料分析法

用戶在使用產品時所產生的種種行為都可以用來觀察用戶的心理，調研人員通過分析這些數據，可以了解用戶的許多情況。

用戶的瀏覽時長和瀏覽內容可以反映用戶的實際偏好，它比用戶口頭提供給調研人員的一些陳述更為可靠。

4.實驗法

通過排除所有可能影響觀測結果的因素，來獲得現象間真正的因果關系。

比如視頻網站，向用戶提供高清視頻服務，第一季度只收費25元每月，第二季度收費15元每月。如果兩次不同價格的收費，使用該服務的用戶沒有差異，那麼視頻網站就得不出如下結論：較高的服務費用會顯著影響用戶觀看收費視頻的意願。

四、調研方法確定以後，就可以著手調研問卷的設計了

設置調查問卷，是為了收集一手資料。不過，由於問卷中問句的格式、次序和問句的順序都影響問卷的填答效果，所以對問卷中的問句進行測試和調整是非常必要的。

問卷設計的注意事項：

五、總結調研結果

將大數據統計預分析得到的結果，同產品調研人員實際調研得出的結果，進行比對，從而將數據和信息轉換成發現和建議。

最後，大功告成，根據市場調研所得的結果，就可以制定具體的營銷決策。

說明：由於在這個過程中，運用傳統調研方式，無需耗費大量人力物力，對於可疑結果，可以通過控制變數的方式，進行多輪TEST，幫助產品人員真正發現調研問題的真相。

5. 大數據分析的具體內容有哪些

大數據分析的具體內容可以分為這幾個步驟，具體如下：

1.數據獲取：需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界陵大皮定問題後，再進行數據採集。這樣，就需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理：仿世數據的處理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的；其次是Oracle和SQL sever。這是企業大數據分析不可缺少的技能；還有Hadoop之類的分布式資料庫，也應該掌握。
3.分析數據：分析數據需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。達內教育大數據雲計算尺差課程體系，內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高並發技術，雲計算架構技術，雲計算技術，雲計算架構技術等。
4.數據呈現：可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

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