如何做一套有效的数据分析报告如何写数据分析报告( 二 ) _数据

两者都是B2C+分销和销售场景，保险和微信业务有多大区别？
具体到某一关+某一类场景，有很多相似之处，可以应用大量的分析经验。这种感觉在乙方聚会上是深刻的，尤其是像陈老师这样的老乙方，见过很多场面，灵感自然是无穷无尽的。
业务场景与数据收集形式、数据丰富性和数据质量直接相关。业务场景也和分析思路直接相关。只有落实到业务场景中，才能抓住真实的业务问题，提出有价值的建议。

4.如何确认数据质量？数据分析你最怕什么？答:没有数据。数据量的多少直接取决于业务场景的数字化程度。数字化程度低，没有数据，就是分析不出来。
这一点在B2B业务中尤为明显！以B2B+业务员跟单销售为例。理论上，纪录片流程可以形成一个完整的转化漏斗(如下图) 。
有了系统支持和相应的管理流程，任何行业都可以做和互联网行业一样的分析！
但事实上，往往是这只鸟。
所以B2B业务的同学说:老师，为什么我没有深入分析？答:因为你没有数据。甚至数字化程度低到没有客户标签库。只有一个未处理的汉字客户企业名称+合同订单。这要是能分析出来，那就见鬼了。
类似的情况在B2C业务中也很常见。比如用淘和Tik Tok的后台，看不到详细数据；比如自建商城埋得不够深(特别是在匆忙的活动页面上) 。简而言之，没有米，就不会做饭。
基础数据收集只是之一步，数据质量还受到业务方行动的影响。本来是没有数据流的，只要业务方愿意做，一定程度上是可以收集数据的。所以，只要有机会，数据部门就要全力以赴，推进业务流程数字化，补齐短板。
原本正常的指标，业务方可以通过做出一个动作来扭曲表格，所以在不知道业务方做出的动作，不考虑业务影响的情况下，无法做出准确的分析。我最后总是说:我就知道。
综上所述，这里要确认的数据质量，不仅仅是指数据库里的脏数据，从源头上来说，还包括以下三个人的努力:有足够的可用，有足够的饭可以煮。后期的分析可以做的深入准确。
业务流程中收集了多少数据？
在业务流程中，有多少数据纵，如何被控制？
在业务流程中可以检索到多少潜在数据？
以上，我们只是简单分享了一下:针对具体问题，找了这么长时间的具体规律。其实制约很多同学做深入分析的原因很简单:知识太少。我甚至不知道别人在做什么。我该怎么分析？
但是，相当多的分析类书籍或文章，要么只是坐在理论层面上就事论事，要么试图用一个大而全的概念概括宇宙万物:核心逻辑，底层思维，最后试图用简单的几句话解释一切(什么比较思维，分解思维) 。这种东西看多了，只会越来越模糊，无法具体分析。
我总结的数据来源可以分为三类:
(1)一方数据:用户事实数据。
比如用户在某家金融机构购买的理财产品，时间，哪个网点，姓名，等。，或者运营数据，比如某个互联网金融app，用户运营行为数据。
(2)两方数据:其实这部分叫广告数据。
比如广告展示量、活跃页面点击量、广告来源等。有些公司还会将这些数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用这些数据和人群数据来整合构建自己的dmp 。像DMP这样的公司一般都自称是第三方公司，第三方数据。
(3)三方数据:行业数据，也称公共数据。
比如关联数据，或者互联网行为数据，比如某互联网公司的用户在这个网站上的行为数据，或者我们嵌入sdk app后可以收集的活跃安装列表，可以收集的离线数据。
打通:其实就是利用关键点的来整合一、二、三的数据。比如我们可以通过手机号整合一方三方的数据，或者通过cookie或者imei号码整合两方三方的数据。但由于目前监管体系对手机号码敏感数据的控制，以及互联网和移动数据的跨平台技术难度，我们的实际匹配率很低。比如一方三方的数据匹配达到20%，这其实是很好的情况，当然运营商数据除外。
寻找规则:目标是清理数据，从非结构化数据到结构化数据，以便于统计、数据探索、寻找规则、形成数据分析报告意见。本文将在第三部分进行阐述。
即时决策:将数据分析报告中的意见系统化或产品化。目前，大多数公司仍然依靠人工决策。
为什么需要大数据分析？大数据分析看似按照这几个步骤，但从之一步的数据来源来看，其实体现了大数据的特点，那就是混乱。那么如何从这些数据中找到规律，分析内容和目标是否对应，似乎就是我们需要大数据分析的原因。

如何做一套有效的数据分析报告 如何写数据分析报告( 二 )

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