• 数据分析系统的介绍和步骤

    • 企业的管理和决策是需要有数据支持的,这样才能保证合理性和准确性,所以单纯的依靠人力去收集整理的话是很不明智的选择,所以很多企业都是依靠数据分析系统来提供帮助支持,那么数据分析系统也是有很多分类的,我们要先了解清楚之后才能选择好,下面我们就一起来看看数据分析系统的介绍和数据分析系统的步骤介绍中都有什么内容吧。
       

       
      一、数据分析系统的介绍
      1、数据采集:了解目标用户和竞争对手
      只有准确理解目标用户,我们才能输出贴近用户需求,引起用户共鸣的内容。为了理解用户,我们要尽可能地采集更多用户信息,包括用户线上、线下行为。例如,用户在线上搜索了哪些问题、在社交媒体的哪个话题上比较活跃、喜欢点击哪些内容等等这些线上行为都是我们了解用户所需要采集的信息。用户行为数据采集是为了让我们了解用户的兴趣爱好,以及用户共同的行为特征。之后我们就能按照用户共同的兴趣爱好和行为特征将用户进行分组,并针对不同的用户群体产出针对性的内容。除了采集用户行为数据外,我们还要采集竞争对手的行为数据,例如,他们开发了什么内容;在什么渠道推广;这些内容给他们带来了多少新用户,多少转化等等。通过了解竞争对手的表现,我们可以推测哪些关键词或者主题能够引起用户更多的关注、用户对哪些内容毫无兴趣并且尝试创新,找到突破口,创造一些新鲜的内容来赢得用户的心。数据采集的目的是为了让我们更好地理解目标用户和竞争对手。我们可以根据这些数据来思考如何给自己的品牌增值,如何产出差异化的内容吸引用户。
      2、数据分析:辨别最有效的内容推广渠道
      在我们产出了针对性内容之后,接着就是如何通过最有效、影响力最大的渠道去推广这些内容。在官网博客分享远远不够,不管我们产出的内容多么符合用户需求,如果用户从来没有看到过这些内容,那么我们纯粹是在浪费时间和精力。推广渠道很多,例如邮件推送、投放付费的展示广告、与对目标用户影响力较大的大V合作或者简单的重复营销等。不管是哪个推广渠道,我们需要通过分析目标用户行为数据和竞争对手行为数据来确定。数据分析能让我们杜绝盲目的推广。我们可以通过分析不同内容发布渠道的不同表现,找到用户反馈最好的发布渠道。
      3、数据反馈:证明内容的价值
      在内容产出并推广之后,我们要评估我们产出的内容,同时证明我们的付出所产生的价值。用户是如何与我们的内容互动的?我们的内容有没有引起大量的讨论?用户在接触我们的内容后有哪些行为?诸如此类的分析可以让我们对内容价值有清晰的了解。对于一些品牌来说,设置内容投资回报率很困难,但是我们可以通过代理指标来描述内容产生的影响。我们可以使用不同的评分系统给不同阶段的参与度做评估,并对比不同的内容模块产生的效果。例如,点击浏览内容1分,更进一步的参与如点赞2分,收藏内容3分,分享内容4分,然后评估不同评分级别的购买习惯。最终,我们可以得出这些评分数据和销量数据之间的关系。销量越高,可以证明我们产出的内容价值越大。
      二、数据分析系统的步骤介绍
      1、数据收集:这一步就是做数据的收集。一般数据收集主要包括以下几个方面:统计调查、实地研究、做实验、大数据。
      2、数据清洗:一般如果是我们自己统计/现实数据,得到的数据会很脏(存在缺失值/异常值之类)。所以我们需要对数据进行清洗,对缺失的数据进行填补、对异常值进行合理化修正。
      3、数据预处理:举个栗子,我们对数据要进行建模、但是我们模型可能只能处理数值型,但是我们的数据是字符串,我们就要对数据进行预处理,处理成我们模型可以处理的数据。
      4、模型的建立,这一步可以说是数据分析的关键一步,模型的建立。我们要对未来的数据进行预测,如何将我们影响因子加入到模型,权重如何设置、函数的阶数如何设置都是我们要解决的问题。
      5、数据可视化:哪怕我们对我们已经有的数据进行了模型的建立,但是到目前为止我们所做的工作都是只有我们自己能看懂或者相关人员能看懂。所以我们需要进行数据的可视化,来更直观更方便的对数据进行解读。
      6、描述性报告/报表:我们做数据分析就是帮助上层决策人员进行一个更好的决策,所以我们需要对我们的工作进行一个报告。来报告给决策人员。
      数据分析系统是帮助企业发展的重要方面,我们在选择使用的时候就必须去了解清楚,而且对内的需求和对外的服务都是需要清楚的,看完以上的内容你有什么其他的看法呢。