A. 调研报告大数据分析怎么做
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后,就要建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据,第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。
3、处理数据
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
4、分析数据
分析数据是指用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的,这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法,还要熟悉数据分析软件的操作。而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法,就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,它是根据用户的特定要求,从浩如烟海的数据中找出所需的信息,以满足用户的特定需求。
5、展现数据
一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的,我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等,当然可以对这些图表进一步整理加工,使之变为我们所需要的图形。
6、撰写报告
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,供决策者参考。一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。另外,数据分析报告需要有明确的结论,没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。最后,好的分析报告一定要有建议或解决方案。
B. 如何通过大数据分析做市场调研
大数据时代新的市场研究方法使“无干扰”真实还原消费过程成为可能,智能化的信息处理技术使低成本、大样本的定量调研成为现实,这将推动消费行为及消费心理研究达到一个新的高度,帮助快速消费品企业更为精准地捕捉商机。大数据时代的市场研究方法主要体现在以下四个方面。
1.基于互联网进行市场调研提高了效率,降低了成本
网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块,再将新产品邮寄给消费者,消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写,其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入,也使得消费者更乐于参与市场调研。同时,网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试,通过与消费者互动,让消费者直接参与产品研发,从而更好地满足市场需求。
2. 挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具,快速消费品的消费者往往有着极高的从众性,因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如,通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好,这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是,这类信息属于消费者主动披露,与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。
3. 移动终端提供了实时、动态的消费者信息
随着3G网络及智能手机普及,市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用(例如二维码扫描等)为实时采集消费信息提供了可能性,移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。
4. 零售终端信息采集系统帮助企业了解市场
目前,PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用,只要扫描产品条形码,消费者购买的产品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统,快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息,适时调整营销策略。
环顾四周,在每个行业中,大数据的增长正在改变我们收集、存储、分析和应用数据的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那样,大家面临的共同问题是智能化信息采集、储存及分析。
l 超大容量的数据仓库。数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点,可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据分析与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源,并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表,有助于营销人员更有效地制定营销战略。
l 专业、高效的搜索引擎。旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用,快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎,对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集,形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。
l 基于云计算的数学分析模型。市场研究的关键是洞察消费者需求,基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条,更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上发布的消费价值观信息、购买信息、产品评论信息等。基于云计算的智能化分析,一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析,另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。
传统的市场研究包括定性研究及定量研究,以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧,以街头拦截访问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础,但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性,超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。
与此同时,大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题,一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据,二是如何防止过度采集信息,充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍,但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。
C. 为什么要对互联网大数据等教学应用的调查问卷
如果你的问卷很小,不超过30个问题的话,建议你去《调查圈》注册个账户专。
把你的问卷按照属上面的提示制作成网页版的,然后,把你的答案一个接一个的通过网上答题的方式录入到这个网上调查里。注意,你只需要打开浏览器,把问卷收集器的网址输进去,就可以答题了。
然后,你再看“统计分析”页面,自然就有统计分析结果了。很全面的。它家的过滤器,交叉表都可以使用的。另外,你还可以把统计分析结果导出到Excel文件,或者word文件,保存到本地。
祝好运。
D. 数据调查的具体方法是什么
一 业务调研
数据仓库是要涵盖所有业务领域,还是各个业务领域独自建设,业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库,就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什么共同点和不同点,以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块,每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分,将会直接决定数据仓库建设是否成功。
二 需求调研
了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了,还需要收集数据使用者的需求,及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径:
1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。
2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。
三 数据调研
前期需要做好数据探查工作,需要了解数据库类型,数据来源,全量数据情况及数据每年增长情况,更新机制;还需要了解数据是否结构化,是否清洗,是接口调用还是直接访问库,有哪些类型的数据,数据结构之怎样的。
数据开发,模型建设之前,先了解数据结构,数据内容,数据特性,对数据有一个整体把控
探查一下本次需求能不能实现,怎么实现,有没有隐藏bug,数据质量如何