大数据分析调研

1. 怎样做好数据调研

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

2. 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。

3. 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。

4. 如何利用大数据思维来进行用户调研

如何利用大数据思维来进行用户调研

传统的产品调研，通常需要先行选定用户样本，之后耗费大量人力物力采用不同的调研方法，进行用户调研。如果把大数据应用到用户调研当中，凭借着海量的历史数据样本，对于调研问题，可以借助大数据进行预分析处理，之后再进行人工选择性介入处理，不仅可以提高用户调研的效率，以最快的速度响应用户需求，而且可以极大的降低用户调研的成本。基于此，本文试图利用大数据思维，来解读大数据时代下用户调研的新变化。

说明：本文提供的仅仅是大数据时代下，用户调研的思路。如果有具体的用户调研需求，欢迎向笔者提出，笔者将在下篇推文中，进行具体案例的探讨。

大数据作为一种生产资料，正在越来越深入的影响着人类社会。现在，大数据在电商领域，通过根据相似消费者的商品偏好，向顾客推荐更符合其个人喜好的商品，这一推荐方式不仅仅省去了消费者寻找商品的时间，更是提高了电商平台的收入。

同理，在音乐、电视剧、电影，广告投放、用户调研等领域，大数据的可用武之地也越来越广。那么，大数据时代给用户调研方式带来了哪些改变呢？

大数据被广泛应用以前，传统的用户调研方式，通常需要经过界定调研问题、制定调研计划、综合调研方法、设计调研问卷、总结调研结果这5个步骤。

但是，大数据被广泛应用以后，凭借着海量的历史数据样本，对于调研问题，可以借助多种公开的大数据工具进行预分析处理，之后再进行人工选择性介入处理，将二者进行比对，进行多轮TEST，帮助产品人员发现问题的真相。

一、设置出优秀的调研问题，调研便成功了一半

设置调研问题，处于整个调研的第一个环节，其重要性自然不言而喻。比如某些产品经理可能会提出“用户为什么不接受视频付费”，或者“是否有足够的用户愿意支付15元/月来观看正版高清视频，如果是更低或者更高的价格呢？”前一个调研问题过于宽泛，而后一个调研问题却又界定的过于单一。

如果将调研问题界定为：

当然，并非所有调研的调研内容都能如此具体明了：

有些属于探索性研究，这类调研的目的在于找出问题的真相，提出可能的答案，或新的创意；

有些属于描述性研究，这类调研重在描述项目内容的某些数量特征；

还有一些是因果性研究，这种调研的目的是检测现象之间是否存在因果关系。

大数据的魅力在于采集的不是样本数据，而是全部数据。例如滴滴推出滴滴外卖服务、美团推出美团打车业务，得益于现代社交网络的发达程度，滴滴和美团几乎可以对微博、微信等社交媒体上的对于新推出服务的议论进行统计分析，从而提供更好的服务。

例如，可以通过网络指数了解网友对于此项服务的搜索行为，同时进行跟踪分析：

当然并不是所有的网友都会使用网络搜索，他们也有可能使用360搜索，这时就要借助360指数：

又或者用户采取其他方式来表达情绪和想法，比如社交媒体微博、微信，可能就会用到微博指数，第三方舆情监测和口碑分析工具，借助新浪微舆情进行口碑分析和文本挖掘：

说明：以上的大数据工具，仅列举了常用的3种。在实际操作中，大数据工具的选择，还需要根据用户具体的调研问题来确定。

三、人工介入，对调研问题进行针对性处理

可以根据大数据分析结果，人工介入到调研问题上来，进行有针对性的调研处理，这时候可以采用传统的调研方法。但是与以往不同的是，在采用这些调研方法时，不需再耗费大量成本进行种种调研。选择人工介入的目的，是为了更真实的感受调研过程，参与调研问题的处理上来。

传统的调研方法，通常有以下4种方式：

1.观察法

这种方法是采取不引人注目的方式，来观察消费者使用产品的情形，以收集最新数据资料。某些战略咨询公司在做调研时，十分信奉观察法。

下面是国内知名的营销咨询公司，华与华在《超级符号就是超级创意》里关于这一方法运用的片段，了解一下：

“比如你在超市里观察牙膏的消费，观察走到牙膏货架前的人，你会看到这样的一个过程：一个顾客推着购物车走过来，一边走一边浏览货架上的牙膏；停下来，注目于一盒牙膏片刻，继续往前走；停下来，拿起一盒牙膏，看后放下；又拿起一盒看看，再翻过来，仔细看包装，背后的文案放回货架；往前走两步，掉头回到最开始注目的那盒牙膏，仔细看看，包装背后的文案，放回货架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍进购物车里，选择结束。”

“不，没结束，他可能过一会儿会折回来，把刚才放进购物车里的牙膏放回货架，换成第二步注目的那盒，也可能两盒都要。这样你就观察到他买牙膏的整个过程，竟然有七个动作。”

2.焦点小组访谈法

这是一种基于人口统计特征、心理统计特征和其他因素的考虑，仔细的招募六到十个人，然后将他们召集在一起，在规定时间内与这些参与者进行讨论的一种调研方式，参与者通常可以得到一些报酬。

调研人员通常坐在座谈是隔壁的，装有单面镜的房间内，对座谈会的讨论过程进行观察。必须要注意的是：实时焦点小组访谈时，必须让参与者尽可能的感受到气氛轻松，力求让他们说真话。

3.行为资料分析法

用户在使用产品时所产生的种种行为都可以用来观察用户的心理，调研人员通过分析这些数据，可以了解用户的许多情况。

用户的浏览时长和浏览内容可以反映用户的实际偏好，它比用户口头提供给调研人员的一些陈述更为可靠。

4.实验法

通过排除所有可能影响观测结果的因素，来获得现象间真正的因果关系。

比如视频网站，向用户提供高清视频服务，第一季度只收费25元每月，第二季度收费15元每月。如果两次不同价格的收费，使用该服务的用户没有差异，那么视频网站就得不出如下结论：较高的服务费用会显著影响用户观看收费视频的意愿。

四、调研方法确定以后，就可以着手调研问卷的设计了

设置调查问卷，是为了收集一手资料。不过，由于问卷中问句的格式、次序和问句的顺序都影响问卷的填答效果，所以对问卷中的问句进行测试和调整是非常必要的。

问卷设计的注意事项：

五、总结调研结果

将大数据统计预分析得到的结果，同产品调研人员实际调研得出的结果，进行比对，从而将数据和信息转换成发现和建议。

最后，大功告成，根据市场调研所得的结果，就可以制定具体的营销决策。

说明：由于在这个过程中，运用传统调研方式，无需耗费大量人力物力，对于可疑结果，可以通过控制变量的方式，进行多轮TEST，帮助产品人员真正发现调研问题的真相。

5. 大数据分析的具体内容有哪些

大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：

1.数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界陵大皮定问题后，再进行数据采集。这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理：仿世数据的处理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；其次是Oracle和SQL sever。这是企业大数据分析不可缺少的技能；还有Hadoop之类的分布式数据库，也应该掌握。
3.分析数据：分析数据需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。达内教育大数据云计算尺差课程体系，内容较全，技术深，涉及JavaEE架构级技术，分布式高并发技术，云计算架构技术，云计算技术，云计算架构技术等。
4.数据呈现：可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

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