商業分析收集數據最好的方法

1. 商業數據應該怎麼分析

1.數據收集

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。數據收集的渠道主要分為內部收集和外部收集。

2.數據清洗

清洗數據就是從採集出來的龐大數據量中，篩選出對解決問題有價值、有意義的數據。

3.數據對比

數據對比是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。通常我們採用的對比方法為橫向對比和縱向對比。

4.數據細分

數據對比中如果發現問題，為了從數據中尋找出問題，就需要對數據進行細分處理。

5.數據溯源

發現問題，解決問題，數據溯源就是為了從根本上解決問題，找出問題的原因，得到最終的解決方案。

2. 商業數據分析怎麼做

1.數據收集

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。Allen通常把數據分為二大類。第一類是直接能獲取的數據，通常都是內部數據。無非就是從網站後台或者是自己家的資料庫裡面導。第二類就是外部數據，需要經過加工整理後得到的數據。

2. 數據清洗

清洗數據(篩選、清除、補充、糾正)的目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。

3. 數據對比

對比，是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。

橫向對比，與行業平均數據，與競爭對手的數據進行比對。舉個粟子，比如你家的APP用戶留存率是60%，而行業平均留存是70%或競爭對手的用戶留存率是70%，那就說明你家的產品在留存率方面有待加強!

縱向對比，與自家產品的歷史數據進行對比，圍繞著時間軸來對比。

4. 數據細分

數據對比發現了異常，我們當然想知道是什麼原因導致的。這里就要用到數據細分了，數據細分通常情況下先分緯度，再分粒度。

5.數據溯源

通常情況下，通過數據細分就能分析出大多數問題的原因並推導出結論了。但也有特殊的情況，即使具體到粒度了也得不出有說服力的結論。

3. 要做市場分析，需要一些數據，如何收集

兩種渠道：
1 購買，這個就不用多說了，出錢問相關機構買數據，但不是所有機構都可以賣願意賣
2 爬蟲，網路爬蟲，從互聯網收集數據，關鍵在於自己要設定好關鍵字，鎖定收集目標

註：爬蟲需要自己去寫，或者請人寫，每個爬蟲的針對目標不同，所以網上下載的可能都是別人想要的功能，和你的目的有偏差。

4. 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

5. 有哪些商業智能數據分析方法

你好，商業智能中的數據分析工作主要通過OLAP來實現。原理是根據業務需求，建立人員分析數據的維度比如年月日等等。
而分析人員需要掌握的是數據分析的思路，比如我們要利用比較常用的FineBI做一個簡單的分析，先確立哪些分析指標，需要哪些表，然後取出， OLAP會自動建立表間關聯，只需要搭建圖表結構即可實現數據查詢和分析結構的展示，這也正是商業智能的「智能」所在。

6. 如何對商務信息數據進行收集和分析

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網路商務信息是指存儲於網路並在網路上傳播的與商務活動有關的各種信息的集合，是各種網上 商務活動之間相互聯系、相互作用的描述和反映，是對用戶有用的網路信息，網路是其依附載體 。在商務活動中，信息通常指的是商業消息、情報、數據、密碼、知識等。網路商務信 息限定了商務信息傳遞的媒體和途徑。只有通過計算機網路傳遞的商務信息，包括文字、數據、表 格、圖形、影像、聲音以及內容能夠被人或計算機察知的符號系統，才屬於網路商務信息的范疇。 信息在網路空間的傳遞稱為網路通信，在網路上停留時稱為存儲。

7. 怎麼做商業數據分析

商業數據分析一般分為5個步驟：收集、清洗、對比、細分、溯源。

1. 數據收集
   

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。Allen通常把數據分為二大類。第一類是直接能獲取的數據，通常都是內部數據。無非就是從網站後台或者是自己家的資料庫裡面導。第二類就是外部數據，需要經過加工整理後得到的數據。

典型的數據來源有：網路指數、阿里指數、梅花網、cnzz等。

2. 數據清洗

清洗數據（篩選、清除、補充、糾正）的目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。

3. 數據對比

對比，是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。通常情況下我們從二個點去切入進行數據對比分析：1.橫向對比 2.縱向對比

橫向對比，與行業平均數據，與競爭對手的數據進行比對。舉個粟子，比如你家的APP用戶留存率是60%，而行業平均留存是70%或競爭對手的用戶留存率是70%，那就說明你家的產品在留存率方面有待加強！

縱向對比，與自家產品的歷史數據進行對比，圍繞著時間軸來對比。還是用用戶留存率來進行舉粟子吧，比如，APP改版前30天，新用戶留存率是70%的，而新版APP發布後，新用戶留存率降了10%或者升了5%，這就產生了問題，到底是那些因素導致數據產生了異常呢？

4. 數據細分

數據對比發現了異常，我們當然想知道是什麼原因導致的。這里就要用到數據細分了，數據細分通常情況下先分緯度，再分粒度。

何謂為緯度？按時間分類就是時間緯度，按地區分類就是地域緯度，按來路分類就是來源緯度，按受訪頁面分類就是受訪緯度。今天APP訪問量漲了5%，咋回事不知道，你細分一看，大部分網頁都沒漲，某個頻道某個活動頁漲了300%，這就清楚了，這就是細分最簡單的範例，其實很多領域都通用。

粒度是什麼？你時間緯度，是按照天，還是按照小時？這就是粒度差異，你來路緯度，是來路的網站，還是來路的url，這就是粒度的差異；緯度結合粒度進行細分，就可以將對比的差異值逐級鎖定問題區域，就可以更容易地尋找出發生問題的原因了。

5.數據溯源

通常情況下，通過數據細分就能分析出大多數問題的原因並推導出結論了。但也有特殊的情況，即使具體到粒度了也得不出有說服力的結論。

這時候我們再進一步，通過數據溯源就能找出問題的原因。依據鎖定的這個緯度和粒度作為搜索條件，查詢所涉及的源日誌，源記錄，然後基於此分析和反思用戶的行為，往往會有驚人的發現。

8. 如何著手商業數據分析

商業分析的流程一般分為5個步驟

明確問題-拆解問題-安排工作任務-推進工作任務-輸出分析報告

1、明確問題

首先在解決問題前，我們一定要知道問題到底是什麼？這樣我們就知道了後期工作的方向，避免了以後出現的沒必要的爭論。對於如何明確問題，可以用SMART法則來說明

S——Specific 具體明確的，不能將問題說得太抽象

比如小米手機想要賣的好，就不能簡單的說成小米手機要做成讓每個人都喜歡的產品，而是應該說成小米手機的出貨量要達到去年的150%

M——Measurable 可衡量的，不管是問題的本身還是目標要量化出來

還是小米的例子，出貨量達到到去年的150%，那麼150%就是可以量化的標准

A——Action-oriented 行動導向 就是說明問題時，必須要有解決的方向

比如小米通過銷售改進、加大市場推廣、增強產品研發能力這三種方式使出貨量要達到去年的150%。

R——Relevant 相關聯的，行動與問題存在相關性

小米通過銷售改進、加大市場推廣、增強產品研發能力對提升出貨量是有相關性的，不能說小米通過進入筆記本電腦領域的方式去增加手機的出貨量，開發筆記本電腦這個產品線這個行動跟提升手機出貨量沒有任何關聯

T——Time-bound 時間限制

計劃使出貨量增加到去年的150%，可能過了兩年手機的出貨量也沒有提升到150%，所以明確時間尤其重要 ，比如我計劃用8個月的時間使手機出貨量達到去年的150%。當然，時間的限定一定要從實際情況出發，要具備一定的合理性

2、拆分問題

拆分問題需要用到邏輯樹模型

邏輯樹分析模型顧名思義，就是把一個已知明確的問題作為樹干，分析哪些問題跟這個問題有關，把相關的問題作為樹枝加入到樹干當中，由此不斷向下拓展，就會將問題拓展成一個邏輯樹

使用邏輯樹模型的優點：

● 保證了解決問題的完整性

● 理清了所有的思路

● 避免了重復和無關的思考

除此之外，還有2個法則能更好的幫你理清思路，分別是MECE分析法和二八法則

MECE分析法即把一個工作項目分解為若干個更細的工作任務的方法

它主要有兩條原則：

完整性

分解工作的過程中不要漏掉某項，要保證完整性

比如市場推廣和提升產品研發能力就是2個不同的解決問題方向，漏掉某一項都會使解決問題的方向不完整

獨立性

每項工作之間要獨立，每項工作之間不要有交叉重疊

比如小米手機想要增加出貨量可以提升產品研發能力和把手機設計得更好看，那麼這2個子問題就重合了，因為產品研發能力包含了手機設計能力

二八法則，通俗理解就是在任何一組東西中，最重要的只佔其中一小部分，約20%，其餘80%盡管是多數，卻是次要的

邏輯樹分析模型中也是一樣，要時刻關注重點問題，對於一些非重點的問題舍棄掉，減少工作量的同時集中力量解決重點問題

3、安排工作任務

將相互關系緊密的問題作為一個獨立項目-確定項目負責人和工作推進計劃表；特別是重要節點-負責人不時檢查工作，按計劃推進工作

4、推進執行任務

既然是商業分析，那麼我們就要知道從哪幾個維度去分析，以及如何獲取有用的信息。明確這兩個問題，我們就能很好的推進執行任務

3個分析維度

市場分析-競爭者分析-用戶分析

以小米案例說明：

首先我們要了解整個手機市場的概況，對於手機市場的規模多大，供應鏈上下游的情況一一了解清楚，根據手機市場的環境來預測未來手機市場的發展趨勢，做到快人一步

對於競爭者分析，我們要知道整個手機市場的幾個大的玩家，以及他們的市場佔有率是多少，還要具體分析每個競爭對手的概況和優劣勢，包括渠道、供應鏈、產品等等方面。對於手機行業來說，蘋果、華為、OPPO、vivo這幾個大玩家是一定要仔細研究

最後是用戶分析，要從用戶屬性、購買產品的決策等等因素上精準定位粉絲，了解用戶需求，抓住用戶痛點，幫助公司獲取和留存用戶。手機行業，OPPO和vivo因為渠道優勢，對於目標人群的需求抓得非常精準

3種獲取信息的方式

案頭研究-用戶調研-實地考察

案頭研究，互聯網時代，我們可以從網路獲得相關新聞和一些專業的資料庫，但是由於信息量極大，我們也要注意篩選出可靠准確的目標信息

用戶調查可以分為線上調查和線下調查，線上我們可以通過網路/電話的形式調研，能得到大量的一手信息，但是不一定能得到你想要的全部信息。線下我們可以通過拜訪的形式交流調研，線下調查能直接觸達用戶，了解到你想要的全部信息，但是時間經濟成本太高

實地調研一般會和用戶調查相結合，能得到一些隱藏但是非常重要的信息，當然，時間經濟成本也是非常高

5、輸出分析報告

這一步是整個商業分析過程的復盤總結，決定著你的分析結果是否能給企業做出正確的決策

一般來說，輸出分析報告可以分為4個步驟

總體概要-整個商業分析的主要內容，包公整體的框架和邏輯

填充整理PPT信息-將信息填充到每個獨立的項目，清楚解決問題的細節

溝通優化-內部溝通保證報告的完整性，用戶溝通包含用戶想要的信息

定稿匯報-對報告內容做到瞭然於胸，根據不同受眾，報告稱顯得內容和形式不同。

9. 數據收集的四種常見方式

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的，而且可能會推動某個行業的進步。所以，實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來，收集數據越來越容易，而大家也應該更注重於保護和利用數據。

10. 收集數據通常可以採用的方法有哪三種

1、訪問調查：訪問調查又稱派員調查，它是調查者與被調查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調查方法。

2、郵寄調查：郵寄調查是通過郵寄或其他方式將調查問卷送至被調查者，由被調查者填寫，然後將問卷寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。

3、電話調查：電話調查是調查人員利用電話通受訪者進行語言交流，從而獲得信息的一種調查方式。電話調查優點是時效快、費用低；不足是調查問題的數量不能過多。

(10)商業分析收集數據最好的方法擴展閱讀：

收集數據的步驟：

1、確定數據分析的目標

沒有目標的數據分析才真的是無從下手。有了明確的目標導向後，數據收集的范圍和著手點就比較明確了。現實工作當中，一般都是遇到了問題，需要去解決問題的時候，想出來的解決方案就可以成為數據分析的目標。

2、分析需要收集哪些數據

明確了數據分析的目標之後，就需要確定採集哪些數據來分析。目標可以告訴我們范圍，比如取消訂單的操作場景下會涉及到哪些頁面；進一步的要確認這些頁面上有哪些表單數據、操作按鈕、頁面跳轉是需要記錄操作事件的。

考慮每個數據收集點的成本

數據埋點是有成本的，最直觀的就是在性能上會帶來比較大的影響，現在也有一些無埋點的採集技術，本人沒有做過相應研究，這里只以需要埋點採集的來說明。