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怎么做商业数据分析

发布网友 发布时间:2022-03-26 07:52

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热心网友 时间:2022-03-26 09:22

商业数据分析一般分为5个步骤:收集、清洗、对比、细分、溯源。

数据收集

当我们在做数据分析时,第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。Allen通常把数据分为二大类。第一类是直接能获取的数据,通常都是内部数据。无非就是从网站后台或者是自己家的数据库里面导。第二类就是外部数据,需要经过加工整理后得到的数据。

典型的数据来源有:百度指数、阿里指数、梅花网、cnzz等。

2. 数据清洗

清洗数据(筛选、清除、补充、纠正)的目的是从大量的、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。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据,为后面做数据分析减少分析障碍。

3. 数据对比

对比,是数据分析的切入点。因为如果没参照物,数据就没有一个定量的评估标准。通常情况下我们从二个点去切入进行数据对比分析:1.横向对比 2.纵向对比

横向对比,与行业平均数据,与竞争对手的数据进行比对。举个粟子,比如你家的APP用户留存率是60%,而行业平均留存是70%或竞争对手的用户留存率是70%,那就说明你家的产品在留存率方面有待加强!

纵向对比,与自家产品的历史数据进行对比,围绕着时间轴来对比。还是用用户留存率来进行举粟子吧,比如,APP改版前30天,新用户留存率是70%的,而新版APP发布后,新用户留存率降了10%或者升了5%,这就产生了问题,到底是那些因素导致数据产生了异常呢?

4. 数据细分

数据对比发现了异常,我们当然想知道是什么原因导致的。这里就要用到数据细分了,数据细分通常情况下先分纬度,再分粒度。

何谓为纬度?按时间分类就是时间纬度,按地区分类就是地域纬度,按来路分类就是来源纬度,按受访页面分类就是受访纬度。今天APP访问量涨了5%,咋回事不知道,你细分一看,大部分网页都没涨,某个频道某个活动页涨了300%,这就清楚了,这就是细分最简单的范例,其实很多领域都通用。

粒度是什么?你时间纬度,是按照天,还是按照小时?这就是粒度差异,你来路纬度,是来路的网站,还是来路的url,这就是粒度的差异;纬度结合粒度进行细分,就可以将对比的差异值逐级锁定问题区域,就可以更容易地寻找出发生问题的原因了。

5.数据溯源

通常情况下,通过数据细分就能分析出大多数问题的原因并推导出结论了。但也有特殊的情况,即使具体到粒度了也得不出有说服力的结论。

这时候我们再进一步,通过数据溯源就能找出问题的原因。依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件,查询所涉及的源日志,源记录,然后基于此分析和反思用户的行为,往往会有惊人的发现。

热心网友 时间:2022-03-26 10:40

商业银行业务活动表外化、金融产品多样化、盈利结构综合化已成为现代商业银行的重要标志。上世纪nbsp;$“nbsp;年代以来,中间业务以其盈利性高、对资本要求低的特点,成为西方国家商业银行业务发展的一个重点,地位日趋重要。目前,我国商业银行中间业务的发展规模较小,业务品种较为单一。如今,我国商业银行要缩短与西方发达国家银行的差距,就必须发展技术含量高的资信调查、资产评估、期货期权及衍生工具类的中间业务。但是,中间业务也给商业银行带来一定的风险。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;一、我国商业银行中间业务风险的特点nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;(一)隐蔽性强。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;在现代科技支持下,银行信用卡、电子转账系统、23Snbsp;机、网上银行等创新手段和创新业务不断涌现,同时,也加大了中间业务的风险。同时,中间业务中的大部分业务不反映在资产负债表上,这使得许多业务的开展不能在财务报表上得到真实反映,其结果是在相当程度上影响了管理人员对中间业务潜在的风险做出正确的认识和分析,也使得金融监管当局无法对银行的中间业务活动进行有效的监督与管理。nbsp;nbsp;nbsp;(二)多样化。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;一般来说,商业银行中间业务风险较资产负债业务的风险低,但由于中间业务的品种繁多,个性差异大,业务风险也有多样化的特点。包括市场风险,即由市场供求关系引起的风险;信用风险,指订立合约的一方不能遵照合约按时足额履行约定而引起的风险;管理风险,管理疏漏或银行内部人员职业道德缺乏所引发的风险;投资风险,商业银行投资或者买卖动产、不动产时,由于市场价值的波动而蒙受损失的风险;法律风险,由于对法律法规条文的歧义、变迁、误解、执行不力等导致无法执行双边合约,造成银行损失的风险;利率、汇率风险,由于市场利率、汇率的变动,导致商业银行在中间业务中蒙受损失的风险,在互换交易、期权交易及远期利率协议等衍生金融工具中,利率、汇率发生于银行不利的变动,都会使银行面临这种风险,等等。(三)估算难度高。对于大量的不断出现的创新金融工具,单笔业务量相对较小但种类繁多,要运用传统的风险识别、评价及决策方法来准确衡量这些业务的风险程度是非常困难的。而且,中间业务的交易,尤其是衍生金融工具,主要集中在银行和证券商手中,有交易集中化的趋势,这种集中化的趋势和中间业务的高杠杆率联系在一起,使得从事衍生金融工具的交易既存在较大盈利的可能,同时也必然潜伏着巨大损失的可能。二、我国商业银行中间业务风险的原因分析(一)中间业务内控机制不健全部分商业银行在中间业务运作中’nbsp;时常不遵循严格的业务程序’nbsp;存在管理不严、操作透明度不高的问题。票据诈骗活动屡屡得逞的主要原因在于内控和约束机制不健全。有些商业银行的分支机构对承兑和贴现的票据审查不严’擅自放宽业务条件’对不具有贸易基础的商业汇票办理承兑和贴现’nbsp;甚至银行内部人员与犯罪分子内外勾结’弄虚作假’违规*的承兑和贴现’给银行造成损失。(二)中间业务风险披露机制不健全商业银行的现行财务报表特别是在中间业务信息方面的披露具有较大的局限性,现行财务报表主要是披露历史信息,无法较好地满足信息使用者对未来状况的预计;对整个经营可能有重要影响的项目如衍生金融工具、或有事项等在财务报表中无法予以反映;财务报表信息是采用一定的会计*所形成的结果,每一经济实体可以根据自身的具体情况选择最适合自己的会计*,但不同的会计*会使财务报表显示出不同的财务状况和经营成果,同一经济实体的财务状况和经营成果也会因会计*的改变而出现相应的变动;财务报表只能反映特定会计期间的经济事项,而对于实体在报表截止日之后、报表报送日之间发生的重大的、足以影响或改变报表使用者决策的非调整事项和中间业务事项,就不可能及时披露。(三)商业银行监管部门的监管不严由于我国商业银行中间业务的大规模发展还刚刚起步’nbsp;它在发展中所存在的问题并没有引起金融监管部门的重视’nbsp;对中间业务的监管还不是金融日常监管的一项重要内容’nbsp;而且也没有出台严格的监管法律法规。三、加大监管力度,控制中间业务风险nbsp;(一)完善信息披露机制nbsp;强化商业银行中间业务的监管和规范银行中间业务信息的披露,对于规范银行中间业务的经营和防范金融风险都有重要的作用:中间业务信息的披露可以扩充财
商业数据分析的内容有哪些?

商业数据分析的五个关键内容如下:首先,数据是商业决策的直观语言。通过收集和分析交易系统中的订单信息,如商品名称、价格、交易量等,我们可以准确了解销售情况,如销售额、购买人群和销量,从而量化并清晰呈现业务表现,而非模糊的直觉判断。其次,数据分析能够提升判断的客观性。商业决策中的主观标准容易...

现在有哪些常用的大数据分析工具?

美林数据Tempo大数据分析平台,它是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据应用于一体的软件产品。它秉持“智能、互动、增值”的设计理念,面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力,为企业提供从BI到AI的一体化数据分析与应...

商业数据分析方法

首先,对数据概况进行详尽研究。用户数据包括用户ID、出生日期和性别,这些信息有助于识别主要的消费群体。通过分析不同年龄段和性别的购买金额和数量占比,企业可以定位重点推广对象,关注用户新增率和留存率,以优化市场策略。行为数据,如购买数量和时间,揭示了消费者的购买习惯和意向。复购率及其分布,大...

什么是商业数据分析?

找准业务着力点: 确定关键业务变量,寻找能撬动业绩增长的杠杆,驱动企业迈向目标。 数据清洗与准备: 数据质量是数据分析的生命线,通过数据清理提升数据的准确性和可靠性。 数据收集与整合: 拓宽数据来源,收集全面信息,构建更强大的分析基础。 技术与能力的培养: 培养数据分析的专业团队,包括模型构建...

店铺数据分析总结店铺数据分析怎么做

1、其实数据分析没有那么难,只要你能记住一个公式:销售额=展现量×点击率×转化率×客单价。2、 首先分析宝贝有没有展现,如果没有展现的话,就得想法设法去突破,比如免费流量,活动,付费流量等。3、如果有展现了,但也没有形成访客,就得分析产品的本身是不是有市场需求,宝贝的主图够不够吸...

什么是商业数据分析?很难吗?

这个过程包括四个关键步骤:首先,数据的搜集就像寻宝的起点,通过各种渠道收集相关信息;接着,数据清洗是确保分析准确性的基石,去除冗余和错误,让数据焕发新生;然后,深入的数据分析如同解码器,揭示隐藏的模式和趋势;最后,将这些洞察转化为策略和行动计划,预测未来商业走向。尽管商业数据分析看似复杂,...

市场数据分析怎么做?

2. 数据收集:根据分析目的和需求,规划数据分析流程,并确定数据来源。数据通常来源于数据库、第三方数据统计工具、专业统计年鉴或市场调查报告等。3. 数据处理:在收集到数据后,应根据分析目的对数据进行处理,包括清洗、转换、提取和计算等步骤,以确保数据的有效性和可用性。4. 数据分析:运用适当的...

商业数据应该怎么分析?

当我们在做数据分析时,第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。数据收集的渠道主要分为内部收集和外部收集。2.数据清洗 清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中,筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。3.数据对比 数据对比是数据分析的切入点。因为如果没参照物,数据就没有一个定量的评估标准。通常...

商业数据分析的内容有哪些?

第一作用:用数据说话 商业分析最大作用之一,用数据量化现状,用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事,如果没有数据,就只能笼统的说:感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道:到底销售金额...

销售数据分析怎么做

1、按月统计前两年的数据,然后做成图表形式,对比前两年的发展走势有什么不同和相似之处,大概就能判断该商品在一年中的销售表现了。2、还需要看客户的稳定性,如果该购买不稳定还是需要排除这些数据再来分析。如果能统计到每月的进货数量就更好了,这样你就能判断销量不好的原因是不是因为没有及时补货...

商业数据分析属于什么性质工作?

1. 数据收集与清洗:商业数据分析的第一步是收集各种与业务相关的数据,包括销售数据、市场调研数据、用户行为数据等。这些数据可能来自不同的渠道,如数据库、网站、社交媒体等。然后,数据分析人员需要对这些数据进行清洗和整理,去除不准确或重复的数据,并确保数据的一致性和完整性。2. 数据探索与统计...

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