從哪些方面體現業務數據

① 數據中心業務數據都有哪些特徵

IDC業務零中斷運行

IDC承載的業務重要，並且要求365天穩定運行，實時向外提供各種服務。想想以前淘寶網中斷帶來的影響、12316網中斷帶來的負面影響，這些損失都是巨大的。IDC的規模越大，使用的設備越多，應用越復雜就越容易出問題。因此在IDC中各種備份技術很多，這在保證業務零中斷的同時，也將IDC的應用實現變得越來越復雜。

IDC能耗過高

目前全球約有24億網民，各大互聯網公司為了讓網民24小時享受網路便利，一直提供全天候無間斷服務。這樣一來，IDC的網路設備、伺服器、防火牆及存儲、空調等設備晝夜運行，造成的電力消耗是巨大的。而隨著全球信息產業的迅速發展，互聯網數據中心的超高能耗已經對生態環境造成重大威脅。互聯網在重塑人類未來的同時，也在悄然毀滅生命的源泉。

IDC規模巨大

IDC的出口網路帶寬一般都能達到40G~100G左右。上萬台伺服器一同工作是什麼概念？一般互聯網的搜索業務是最耗費伺服器資源的，那麼一般一次搜索的集群系統包含200台的伺服器，即可保證30MS內完成一次搜索。一萬台伺服器可以組件類似的集群系統50個，這樣若這一萬台伺服器同時工作就可以講搜索時間降低到1MS左右。只有這樣才能滿足1秒鍾上萬次的頻繁搜索業務。

IDC技術水平低

各種信息技術發展很快，雲計算、SDN、FCoE、虛擬化等技術需要實現落地，而IDC就是最好的培育樂土，就現在IDC的人員技術水平來說，很難掌握這些新技術。這幾年這些新的技術詞語經常被人所提及，各類技術研討會廣泛討論，而實際在IDC中實施的就屈指可數了。一方面有些IDC缺乏掌控這些技術的能力，另一方面IDC管理人員思想守舊，只顧眼前，缺少長遠的眼光，這就導致IDC一定程度上抑制了這些新興技術的發展。

IDC信息數據巨大

互聯網的出現與普及促進了信息的傳播，新網站的數目隨之開始與日俱增，每天更新的資訊不計其數。美國加利福利亞大學的研究人員給出了一個數字：世界范圍內伺服器年處理量為95.7萬億億位元組，如果將地球的這些數據年處理量轉換成文字印在書本上，那麼這些書本摞起來的厚度是90億公里，這個長度是地球與海王星之間距離的20倍。由此可見IDC每天處理的信息數量是多麼龐大。如果任由網上數據泛濫發展，則IDC的發展模式是不可維持的，如果只是單純地擴大IDC規模，遲早有無法再大的那一天。提升信息數據的使用效率才是未來要考慮的問題，IDC承載的超過2/3的數據是重復性的、無用的垃圾數據。

要知道，IDC是信息化的重要基石，對信息產業的重要性不言而喻。而且IDC是數據中心發展進程中的必然產物。我們要根據IDC的特點，制定特定的發展模式，加大標准化推進力度，加強IDC關鍵技術的研究深度，推動IDC產業的健康發展。

② 什麼是財務數據，什麼是業務數據，二者有什麼區別

他們的區別就是一個是整理日常數據和一個是整理工作數據。業務數據就是各種繁雜的日常工作記錄數據，財務數據是對各種日常數據的歸集整理和統計。財務數據是反映企業財務狀況與經營成果的內容。
主要包括以下內容：
1、財務賬簿數據及報表數據，該類財務數據是根據真實的企業經營財務信息統計核算，然後進行登記的數據；報表數據主要包括資產負債表數據、損益表數據、現金流量表數據等，這屬於企業的基礎財務數據。
2、企業的各項指標分析數據，該類數據是通過數學模型或對應的公式所計算得出的數據，例如用於企業各部門的責任考核數據、用於分析企業各項指標的財務管理數據以及用於投資決策的決策分析數據等。
業務數據定義分人公司應高度重視分人業務導致的責任累積，建立有效的責任W-積識別和管控的機制和方法。責任累積類型有分入業務與直接保險業務間的責任累積和分人業務間的責任累積兩種。
造成責任累積的主要原因有：
(1)分人業務與保險公司參與共保的直接業務形成責任累積；
(2臨時分保分人業務與合約分人業務間形成責任累積；
(3)多渠道臨時分保分人業務間形成責任w積；（4）作為再保險接受人與多家保險公司建立分保合約.多個分出公司均參與的共保業務形成貴任累積。
其中，業務數據分人合約中分出人共保業務和分入業務的合約使用悄況是導致合約責任累積的主要原因。分人公司應特別關注分入合約中共保業務及分人業務使用再保險合約的情況，謹慎地評估由此可能形成的單一危險單位、單一區域、巨災風險等責任累積。

③ 業務對數據需求的四大層次

業務對數據需求的四大層次

數據的重要性已經被越來越多的公司、個人所熟知與接受，甚至於有過猶不及之勢頭。大數據的概念滿天飛，似乎一夜之間人人都在談論大數據，見了面不用大數據打招呼，好像就不是在數據圈子裡混的了。那麼，被外界傳得神乎其神的數據，到底可以在哪些方面促進業務的騰飛？或者換種說法，業務對數據有哪些層次的需求？數據在哪些地方能夠幫助業務？

結合筆者多年的工作經驗以及對數據與業務的理解，業務對數據的需求歸納為四個層次。

我們可以通過建立數據監控體系，掌握發生了什麼、程度如何，做到「知其然」。

具體來說，切入數據的角度主要有這幾個方面。首先是「觀天」，觀察行業整體趨勢、政策環境影響；再是「知地」，了解競爭對手的表現；最後是「自省」，自身做得怎麼樣了，自己的數據表現怎麼樣。從看數據的周期上來講，「觀天」可以是季度性或者更長的周期；「知地」按周或者月，特殊時間點、特殊事件情況下除外；「自省」類的數據拿到的是最全面的，需要天天看，專門有人看，有人研究。

在這一層上，分享兩個看數據的觀點：

1.數據是散的，看數據需要有框架。

怎麼看數據很有講究。零碎的數據很難發揮出真正的價值，把數據放到一個有效的框架里，才能發揮整體價值。所謂有效的框架至少包含兩重作用：

（1）數據很多，不同人對數據需求不一樣，如CEO、中層管理者、底層員工關注的數據通常是不一樣的，有效的框架能夠讓不同的人各取所需。

（2）有效的框架能夠快速地定位問題所在。舉個例子，交易量指標大家都關心，如果某一天交易量指標掉了20%，那麼，業務很大可能下是出了問題，但問題到底出在哪兒呢？如果只有幾個高度抽象的指標，如轉化率、成交人數、客單價等，是定位不到問題的。好的框架能夠支持我們往下鑽，從品類、流量渠道等找到問題所在，板子也就能打到具體的負責人身上了。這也是我們通常所說的，看數據要落地。

2.數據，有比較才有真相。

我有120斤，你說是重還是輕呢？一個孤零零的數據是很難說明問題的。判斷某個指標增長快慢，需要選擇正確的比較對象、參考系，也就是基準線。這個基準線可以是一個預先設定的目標，可以是同行業平均水平，也可以是歷史的同期數據。

通過數據看到了問題，走到這一步還不夠。數據只是表象，是用來發現、描述問題的，實操中解決問題更重要。數據結合業務，找到數據表象背後的真正原因，解決之。解決問題的過程就會涉及數據、數據加工，還可能會涉及數據模型之類的方法或者是工具，這裡面技術含量比較高，另作篇幅介紹，這里不展開了。

在第二層里也有兩點分享：

1.數據是客觀的，但對數據的解讀則可能帶有很強的主觀意識。

數據本身是客觀的，但消費數據的是有主觀能動性的人。大家往往在解讀數據的時候帶入主觀因素：同樣一個數據在A看來結論可能是好的，從B看來可能卻得出截然相反的結果。不是說出現這樣的情況不好，真理越辯越明。但假如不是通過數據找問題，而是先對問題定性，然後有選擇地利用數據證明自己的觀點，這種做法就不可取了。可事實上，我們的身邊經常發生這樣的事情。

2.懂業務才能真正懂數據。

車品覺老師的博文《不懂商業就別談數據》對這個觀點作了深刻闡述，這里不展開講了。只是由於本觀點的重要性，筆者特意拿出來做一下強調。

利用數據可以幫助業務發現機會。舉個例子：淘寶上有中老年服裝細分市場，有大碼女裝市場，這些市場可以通過對周邊環境的感知，了解到我們身邊有一些中老年人或者胖MM在淘寶上面沒有得到需求的滿足。那麼還有沒有其他的渠道找到更多的細分市場呢？

數據可以！

通過用戶搜索的關鍵詞與實際成交的數據比較，發現有很多需求並沒有被很好地滿足，反映出需求旺盛，但供給不足。假如發現了這樣的細分市場，公布出來給行業小二，公布出來給賣家，是不是可以幫助大家更好地去服務消費者呢？這個例子就是現在我們在做的「潛力細分市場發現」項目。

講這個案例，不是想吹牛數據有多厲害，而是想告訴大家：數據就在那裡，有些人熟視無睹，但有些人卻可以從中挖出「寶貝」來。差異是什麼呢？商業感覺。剛剛提到的搜索數據、成交數據很多人都能夠看到，但以前沒有人把這兩份數據聯系在一起看，這背後體現出的就是商業感覺。

我理解的數據化運營，包含了兩重意思：數據作為間接生產力和直接生產力。

1.數據作為間接生產力。

所謂間接生產力，是指數據工作者將數據價值通過運營傳遞給消費者，即通常所說的決策支持，數據工作者產出報表、分析報告等供各級業務決策者參考。我稱之為決策支持1.0模式。然而隨著業務開拓和業務人員對數據重要性理解的增強，對數據的需求會如雨後春筍般冒出來，顯然單單依賴人數不多的分析師是滿足不了的。授人以魚不如授人以漁，讓運營、產品的同學都能夠進行數據分析，是我腦子中的決策支持2.0模式。

決策支持2.0模式有三個關鍵詞：產品、能力、意願。

讓運營和PD掌握SQL這類取數語言，掌握SAS、SPSS這類分析工作，顯得不大現實和必要。提供低門檻、用戶體驗良好的數據產品是實現決策支持2.0模式的基礎。這里講的產品，不僅僅是操作功能集，還需要承載分析思路和實際案例。

但是，數據分析的門檻始終是存在的。這就對運營和PD提出了新的基本能力要求，即基礎的數學能力、邏輯思考能力和學習能力。

最後一個意願，也許是最關鍵的，只有內心有強烈的驅動，想做好這件事情的時候，才有可能做好。

2.數據作為直接生產力。

所謂直接生產力，是指數據工作者將數據價值直接通過前台產品作用於消費者。時髦點講，叫數據變現。隨著大數據時代的到來，公司管理層越來越重視這一點。大數據時代帶來了大的機會，但也可能是大災難。如果不能利用數據產生價值，那麼，它就是一個災難——產生的數據越多，存儲的空間、浪費的資源就越多。

現在比較好理解的一個應用就是關聯推薦， 你買了一個商品之後，給你推薦一個最有可能再買的商品。個性化是數據作為直接生產力的新浪潮，這個浪潮已經越來越近。數據工作者們，做好迎接的准備吧。

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④ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

⑤ 數據分析師日常業務重要分析哪些數據

1、產品的用戶群體
當我們一款新的產品上線時，首先要知道店鋪里的哪些用戶可以首批付費使用，這個和我們的日常監測以及標簽有關。平台就可以發信息推送給這類用戶，就可以分析出我們的產品用戶是否滿意，數據分析准不準確了，那裡是需要調整的。
2、推廣渠道效果監測
當你為企業做廣告投放的時候，你是不是需要提前對這些推廣渠道的數據進行監測。比如說賬號的活躍度、曝光量，只有把這些東西計算好了，你才能預估出這個廣告可以為我們帶來多首收益。
這個反饋完全可以給以後繼續做營銷做決定，按效果去調整哪些渠道繼續投放廣告，哪些渠道砍預算，哪些渠道不投放了。是一個非常復雜和耗時的過程。這涉及到很多高技術知識。這些公司提供的是一套處理數據攝取、清理、建模和顯示的工具。有些人什麼都做，有些人只做一部分，這取決於他們想要探索的細分市場。
2、分析競爭對手
企業想要迅速發展，是一定要了解自己競爭對手的。比如說我們是一家電商公司，那麼我們一定要了解競爭對手這個月的主營產品、銷售額、折扣優惠等等。這樣才有利於我們做好調整，更好的去安排。

⑥ 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

⑦ 大數據都體現在哪些方面

大數據體現在方方面面。以今年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。 其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。 另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。 你對這個回答的評價是？ 成都加米穀大數據科技有限公司是一家專注於大數據人才培養的機構。 公司由來自華為、京東、星環、勤智等國內知名企業的多位技術大牛聯合創辦。 面向社會提供大數據、人工智慧等前沿技術的培訓業務。

⑧ 你知道互聯網業務數據分析常用指標有哪些嗎

常用的數據指標包括三方面：用戶數據、行為數據、業務數據，串成一句話即是：誰，幹了什麼，結果如何

可從用戶來源、用戶存量、用戶增量、用戶健康度四個常用維度去看
用戶來源 ：指用戶來源的渠道，比如：網路自然搜索、網路關鍵字投放、搜狗、微信等
用戶存量 ：指日活DAU（Daily Active User，日活躍用戶數量）、月活MAU（Monthly Active User，月活躍用戶數量）等用戶活躍數據。註：需要說明的是MAU不等於各日的DAU之和，需要對用戶去重統計才有意義。
用戶增量 ：指新增用戶，定義新增用戶的流程節點和基於維度不同，統計出來的數據不同，在日常工作中，要和團隊明確統一定義的標准，降低溝通成本
用戶健康度 ：可用用戶留存率等指標衡量，關於留存率計算一般有三種演算法

可從訪問次數/頻率、訪問時長、訪問轉化、訪問跳出四個常用維度去看
訪問次數/頻率 ：可用PV（Page View，頁面瀏覽量）、UV（Unique Visitor，獨立訪客量）、訪問深度來呈現
PV指頁面訪問次數，UV指訪客人數
訪問深度 ：用來衡量用戶對產品的了解程度

訪問時長 ：可一定程度量化當前頁面內容對用戶的吸引程度。註：在處理訪問時長數據時，需要注意剔除一些非常大的值，避免用戶去做其他事情頁面沒關這種極端情況帶來的干擾
訪問轉化 ：指用戶訪問相關頁面後，轉化成注冊用戶、付費用戶的比率
訪問跳出 ：可用彈出率等指標衡量頁面對用戶的質量，註：彈出率是基於訪問次數的

可從業務總量、人均付費、人數、產品健康度四個常用維度去看
總量 ：一般會用GMV（Gross Merchandise Volume，成交總額）來度量，
人均付費 ：一般用ARPU（Average Revenue Per User，每用戶平均收入）/ARPPU（Average Revenue Per Paying User，每付費用戶帶來的平均收益）
人數 ：一般指付費人數
產品健康度 ：衡量大多數產品健康度，看其能帶來的收益，即可以用付費率、付費頻次等指標來衡量

上述具體指標，在實際工作中，要根據產品的具體形態調整。比如業務數據的指標，視頻產品一般就會採用觀看時長來衡量總量，觀看人數來度量人數這個指標