大數據營銷圖表

Ⅰ 目前都有哪些數據分析的工具

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

Ⅱ 大數據圖表怎麼做

如下：

工具/原料：機械革命S3 Pro、Windows10、Excel2019

1、打開表格

打開Excel，輸入數據，創建表格。

Ⅲ 品牌營銷利器！如何通過大數據推出爆款新品

傳統的新品在洞察市場機會時，往往是根據市場部，咨詢公司或者其他行業報告進行分析的，然後再粗略的預估新品的市場潛力。對於品牌來講，這種方法限制的新品的研發效率，並且不確定是否符合市場期望。

孫子兵法有雲： 知己知彼，百戰不殆 。如果把這句話搬到新品研發過程中，依然適用，可以這樣理解，

知己 ，了解品牌自身情況，市場佔有率，內部運作流程，品牌影響力，品牌運營以及品牌的短板。

知彼 ，了解品牌的消費者在哪，消費者是誰，消費者的興趣傾向；了解品牌的競爭對手，他在哪，什麼樣的，有哪些優勢和弱勢。

接下來，我們就聊聊，再者大數據時代，怎麼洞察市場，挖掘具有競爭力的新品。

人人都在討論大數據，那麼大數據的核心價值是什麼？能做哪些事情？我們拆解一下這個詞，分為 「大」 和 「數據」 。

何謂「大」？簡單來講，可以理解為它的覆蓋面廣，全面，無所不能，龐大的。

何謂「數據」？即為根數據（Metadata），散落在各處的信息，咨詢，資料等。

兩個字組合起來可以轉譯為，人類可以通過龐大的根數據，應用到生活的各個方面。

大數據的核心價值就在於它的 商業價值 。通過從龐大的數據中，挖掘最有價值的信息，並應用到實際場景中。

大數據時代，人與互聯網緊密相連。標記和記錄一個人的信息，不再僅僅是通過身份證，而是有無數個根數據組成。根數據不是對象本身，它只描述對象的屬性。例如，描述人的通俗的話語：

其中根數據為，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窩，對應的值為一米二，身高一半，黃，臭和上銹。

當然，我們也可以通過根數據，了解整個人的信息，也就是所謂的用戶畫像。

以往，傳統線下商店裡，消費者買了什麼，是誰買的，為什麼買，他有什麼特徵，這些資料對於商店來說，是完全不清楚的。不過，這些事情對於大數據，簡直是輕而易舉。消費者在網上的記錄十分詳細，他的收入情況，地址甚至是生活習慣都可以探查清楚。

這也是大數據的魅力所在，當然，我們也可以將大數據能力矩陣，賦能在品牌新品的創新上，通過洞察市場機會，甄選產品概念並預估市場潛力。

盲目的投放和發布新產品，會受到市場的打擊，提前預知消費者的興趣傾向，購買喜好將會對新產品起到積極的正向作用。

用戶在互聯網上的多年的行為數據，都會詳細記錄在伺服器，數據可能會散落在各個網站。但，這些數據能夠詳細描述用戶的特徵，都需要哪些數據？

用戶基礎數據

這部分數據描述了用戶的基本特徵，能夠確定 用戶是誰 。具體可以包括，

姓名，性別，年齡，職業，收入，地域，注冊地，常用ip，手機型號等。如果該用戶是實名注冊，那這些數據可以很容易獲取。但若是非實名，就需要後期通過模型推斷其各個屬性，如用戶的性別判斷，筆者在之前的文章中也有所描述，可以參考下《 AI驅動的電商用戶模型：性別屬性是如何確定 》。

購物數據

購物數據，是用戶在電商網站上發生了購買行為，所記錄下來的數據，從購買數據中可以提取出很多有價值的信息。

當用戶對某件商品發生了購買行為，就意味著對商品有需求，商品對他有價值。

緊接著，如果用戶周期性購買，那麼用戶就是該商品的絕對忠誠用戶。

再者，用戶瀏覽，搜索，加購，關注行為，也能反映用戶對商品的傾向

不同的購買行為，能夠對用戶定義不同的標簽，從而衍生了如下的數據維度：

購買力： 通過歷史消費記錄，收集訂單價格信息，再根據其消費額度，判斷用戶的購買力，詳情也可以查看筆者之前文章《 電商購買力模型：用大數據解鎖智慧營銷的新姿勢 》

促銷敏感度： 用戶訂單中，有優惠的訂單比例。這個數據能夠對品牌商的促銷和促銷力度提供指導作用。

還有，用戶忠誠度，復購周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。

行業數據

當然，不單單要知道用戶的信息，還需要了解自己和對手市場情況，有針對性做分析。

首先，聚焦自身品牌粉絲，探查粉絲不同性別，區域和年齡層對產品屬性的青睞。舉個簡單例子，YSL粉絲群體中，一線城市品牌的金牌會員，年輕人更喜歡粉紅色的口紅，又喜歡短款，那麼品牌可以針對這些人群有的放矢的研發新產品。

其次，了解競品情況，跟進競品市場。每個品牌的產品線不一定相同，sku池深度迥異。對於競品品牌的爆品，我們可以針對性拉取爆品的粉絲，了解他的用戶群體，並應用到新品研發策略中。

社交數據

社交數據能夠更全面的認識品牌的人群，深度的理解用戶的社交屬性，在媒體上的發聲態度，可以更加立體的理解用戶群。

根據上述數據標簽，能夠充分的了解用戶的需求點在哪裡，新產品做到有的放矢。再通過大數據能力輸出與產品匹配程度較高的用戶群體，這可以為新產品的冷啟動帶來一批種子用戶。

新品營銷和品牌營銷的套路基本相同，任何的新品對於用戶來說，都需要經過「接觸-認知-認識-認可」的一個過程。不過，在新品上市時，我們需要通過大數據，來完成用戶對新品的接觸和認知過程。也可以認為，這是新品的冷啟動過程。

做過社區的朋友都應該知道，冷啟動的種子用戶，對於新產品有多麼的重要。尋找精準的流量對新品帶來的效果將是不可估量的。

這部分精準流量的篩選，可以分為三個階段，預熱期-爆發期-收尾期

預熱期：擴大人群范圍

預熱期的目標就是希望可以讓更多的人了解新品，讓用戶能夠真的感知到新品的優勢和創意點。此時，需要挖掘新品可能存在的潛在用戶流量，把數據范圍擴大新品所在品類，甚至相關品類。凡是對新品所在品類或者相關品類有過購買，瀏覽，搜索，收藏或者加購行為的用戶，都要進行觸達。

爆發期：尋找精準流量

爆發期即為收割期，春季栽的稻子該去收割了。其實就是把預熱期觸達的用戶，進一步精準篩選，選出頭部流量。此時，可以結合公司內外的資源對這部分用戶進行邀請制的測試，使用新產品，優惠補貼，評測或媒體公關。進而將頭部流量轉化為已購用戶和品牌粉絲，再通過這部分人群的口口相傳，達到很好的口碑傳播效應。

收尾期：人群二次觸達

當然，並不是每個精準用戶都會買單，各種各樣的原因導致部分用戶掉隊。可能是當時忘記了，可能當時手頭上有其他工作，可能對促銷不是很滿意，等等。對於這部分人群，我們仍需要再次觸達。通過數據篩選出這部分用戶群，然後進行大力度促銷，最後在觀察其數據情況。

當然，以上只是新品冷啟動過程中，對人群的玩法。後續還有很多，涉及營銷策劃、創意、傳播、新媒體、商家/貨品，線上&線下聯動營銷等。但，核心的點仍然是 洞察市場和了解用戶偏好 ，這樣才能推出爆款產品。

Ⅳ 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

Ⅳ 大數據營銷究竟該怎麼做

1、數據層：採集和處理數據
傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化回的進行數據採集，答例如問卷調研的形式。你能採集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足數據處理過程。
2、業務層：建模分析數據
使
用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售
商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是由於數據量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀數據
數據指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。

Ⅵ 一般用哪些工具做大數據圖表分析

大數據圖表分析的工具其實有很多，關鍵要看題主的是在什麼樣的業務場景下。

一般情況下，內Excel就可以滿足日容常的使用需求，當然前提在於你對Excel足夠熟練。

當然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設計，可以用：Ai。這些都可以做大數據圖表分析出來。

可是從題主的描述中，我看到兩個關鍵詞：數據積累多、領導看。

這就註定了Excel很難擔此重任。所以在製作統計圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟體。

作為業務人員或者分析師，你可能需要用到商業智能類的軟體，比如：永洪BI

對於BI類產品來說，進行大數據圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內的廠商中應該是做的最好的了。

進行大數據圖表分析的時候，只需要把數據導入產品中，通過拖拖拽拽就可以生成統計圖表了，而且完全不用擔心數據量大的問題。

以下是幾張有代表性的：

使用BI軟體可以解決統計圖表製作的問題，但是大數據圖表分析的過程中，如何讓圖表表達更清楚的含義，有以下幾個原則可以借鑒：

越簡單越好，專注於表達核心信息；

在需要表達細節的時候，可以放更多的信息；

差異越大越好，這樣會使得你的統計圖表更明顯，易於理解；

Ⅶ 大數據可視化大屏圖表設計經驗，教給你！

自從跟大家分享第一篇 《大數據可視化大屏設計經驗，教給你！》 ，很多小夥伴都會問我一些相關的問題，看了小夥伴給我發的視覺稿，整體都還不錯，但是發現圖表的設計都有一些問題，大家可能對數據可視化的圖表設計經驗少一些，所以這篇文章就挖掘一下圖表的細節表現，分享我曾經遇到過的坑和對圖表設計的理解。

圖表設計 

圖表設計概念

圖表設計是數據可視化的一個分支領域，是對數據進行二次加工，用統計圖表的方式進行呈現，也是數據可視化的核心表現，圖表設計既要保證圖表本身數據清晰准確、直觀易懂，又要在找准用戶關注的核心內容進行適當的突顯，幫助用戶通過數據進行決策。

下面分析三種常用的可視化圖表設計：

折線圖

折線圖常用於表示數據的變化和趨勢，坐標軸的不同對折線的變化幅度有很大的影響。

左圖坐標軸設定的太低，折線變化過於陡峭，圖中數值區間為（10-34）數據可視化的表現過於誇大了折線變化的趨勢。

右圖坐標軸的數值設定的太高，則折線變化過於平緩，無法清晰的表現折線的變化。

合理的折線圖應當占據圖表的三分之二的茄卜位置，圖表的X軸數值范圍應根據折線的數值增減變化而變化，這需要跟前端小哥哥小姐姐說明，做成動態計算。

折線圖的折線粗細要合理，過細的折線會降低數據表現，過粗的折線會損失折線中的大納孝數據波動細節，視覺上較難精準找到折線點的相應數值！我通常用兩個像素的線，看起來比較合適！

右圖刻度線顏色過重，影響圖表數據的表現，零基線跟圖表內的刻度線對比不夠明顯，整體很亂。零基線是強調起始位置的，一般要比圖表內的線顏色凸出一些。

條形圖/柱狀圖

理想很豐滿，現實很骨感。這個案例是我之前在工作中遇到的問題，數據進來後，被嚇到了，問題的原因是沒有跟前端小哥姐溝通好，他們把X軸寫死，導致出現這種問題，其實應該情況要把這些圖表的取值范圍寫成動態計算的。

例如，以現在數值范圍為例，數據的最高值為18，X軸最高數值應該為25，當數據又上升一定的高度後，X軸再上升到相應的數值高度，這滾稿樣避免了如右圖的問題。

坐標軸的標簽文字最好能水平排列， 當X軸標簽文字過多時，不建議傾斜排列、上下排列、換行排列 文字多了這樣的展示大大降低了閱讀性！下圖給出兩個解決方案，大大提高標簽文字的閱讀性！

解決方案

柱子之間過於分散就會失去數據之間的關聯性，過密就會變得數據之間沒有獨立性更不利於舒適閱讀。

當柱子為n時，柱子直接的距離建議與n相差不要太大，柱子靠邊的距離，最好是柱子之間的一半的距離，這樣視覺上最為舒適。

餅圖

左1圖，不建議在餅圖內與百分比數值一起顯示，餅圖本身的形狀和大小，文字過多時容易溢出，如果出現一個2%一個1%，就很難辨別圖形指向，這樣也就失去了數據可視化的意義，PPT通常有這樣的設計樣式，因為是個死圖。

左3圖，人的閱讀習慣是從左到右，從上到下，所以數據從大到小排列，更有助於閱讀，圖形也更具美感！

當餅圖為檢出率，或者一些重要信息檢測的重點關注數據，就不建議大小數據順時針排列，左1圖這種情況一般很少出現，因為關注的是檢出數值，展示未檢出數據實為雞肋，可能是極少情況的需要吧！

右圖對於類似檢出率的數據最為合適，直觀清晰，沒有無用數據干擾！

當餅圖的標簽維度過多時，就不適合把數據圍繞餅圖一周展示，會很亂，不易閱讀，解決方案如右圖！

圖表分類圖

分享一張圖表分類大全，保存起來，設計數據可視化產品，會有重要參考價值！

這張圖由設計師Abela對圖表的各種特徵進行了大致的概括總結。