數據被收集後有多少管理層能看到

A. 如何收集數據

問題一：大數據怎麼收集 大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助 *** 在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是 *** 的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。 *** 部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。 *** 和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐 *** 、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
系統實施
系統主要應用於負責信......>>

問題二：如何進行數據採集以及數據分析 推薦使用數據統計工具，通過監測工具，對數據進行全面的採集，並根據需要進行不同維度的分析。99click的數據監測工具比較全面，可以嘗試一下。

問題三：數據怎麼收集?數據怎樣管理？ 建立資料庫；
若果不明白，嘗試做表格，拆分數據不同的特性，組合相關的特性；
老師做成績表也是一種資料庫；
可以先嘗試使用excel做表格，分析相關和非相關特性；整理出來，後期想自己深入就去學資料庫，不想學可以外包，讓別人做，然後做數據查詢軟體等等……

問題四：如何收集用戶體驗數據 通過自己網站的注冊用戶，通過微信公眾號的後台就可以看到數據，
好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，謝謝希望我的回答對你有幫助！

問題五：怎樣收集市場數據 1.賣場獲取市場總體數據好地方賣場幾乎薈萃了市場的主要消費品種，可以說是微縮的市場風向標，是市場信息薈萃之處。在賣場收集數據可以通過這么三類人進行調查：（1）促銷員可以派人應聘成為該賣場的促銷員，走內部路線，以便接觸並拉近與賣場營業員、櫃組長、財務、倉庫等人員的關系，以閑聊、公司盤庫、核對提成等名義收集輕而易舉。（2）倉庫保管員一般在賣場里，這些保管人員的地位不是很高，但他們手裡卻掌握著准確的實際進貨量、庫存數、退貨等情況。與這些人員搞好關系，數據收集輕而易舉。（3）收銀員賣場收銀台一般都固定配備一兩個收銀員，每個收銀台的情況基本相似。因此，稍加計算，即可得出該賣場各階段大致的實際銷售狀況。2.解密競爭對手數據捷徑（1）廣告公司每個競爭對手都有幾家關系較好或是長期合作的廣告公司，廣告公司的業務人員很容易就能接近競爭品牌的分支機構管理人員以及一些內部文件，控製得當，這完全可以作為一個准確迅速的信息來源。（2）二三級分銷商各廠家分支機構總會有一兩個關系好溝通密切的二三級分銷商，有關市場動向，這些關系特殊的二三級分銷商也許知道更早。業務人員對這些特殊客戶在拜訪時多加留心，也可獲取一些對手資料。（3）運輸、倉儲、裝卸公司競爭對手在當地無論是直營還是交給經銷商做，倉儲、運輸、裝卸等物流環節都必不可少。而一般倉儲運輸公司不會在意對客戶儲運量數據的保密，有的甚至就掛在辦公室里。以看庫的名義很容易就能進入競爭對手的儲運倉庫，只要看看貨堆上的到發貨記錄卡，一切數據輕松到手。（4）列印店各廠家的辦事分機構基本都會有定點的列印店。為節省時間，量較大的列印、復印工作，或是復雜一些的圖形表格製作，都會拿到這些列印店來做。

問題六：收集數據的方法有什麼 收集數據的方式有很多，常見的如問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗．
不同的數據收集的也是不一樣的具體的就要看你這么調查和調查對象是什麼。
問卷調查是現在就常用的而且我要調查網就可以做網路問卷調查
查閱資料就需要去查找網路相應的資料信息或者到圖書館去
實地考查就是你自己親身體驗

問題七：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題八：企業怎樣快速收集數據 要快速收集數據就需要去眾包

問題九：如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖？ 提供一些技術建議：
數據採集，數據清洗，數據加工，數據建模，分析，得出結果。
數據採集需要將網站的招聘數據採集下來，可能需要大量的數據，並且是相當一段時間的數據，不能是一個短時間的數據；
數據清洗：將垃圾數據和不規范的數據進行處理，要分析，肯定會有很多分析的維度，分類什麼的，要統一；
數據加工：將不規范的數據進行二次處理，統一規則；
數據建模：可簡可繁，根據實際情況建模吧，首次做還是簡單點
分析得出結果：這就簡單了，根據已有數據輸出數據樣本；
數據採集：可用網路礦工採集器，可實現採集和數據的初步加工
ETL工具可用 KETTLE ，開源的
資料庫，自己選擇吧，比較多
輸出數據：可以自己來做，也可以選擇第三方的，不過無論如何也許用點工具，簡單的話，用excel

問題十：易企秀的收集數據怎麼看到? 登錄到易企秀帳戶，在相應場景下有收集數據菜單，點擊收集數據後的條數，就可以查看收集數據。

B. 關於審計委員會數據搜集的問題，獨立董事所佔比例，年會次數等數據怎麼能查到

公司管理層治理層的人員結構，上市公司應該可以去證監會網站查查

C. 如何用數據分析為管理層提供決策依據

用數據分析幫助管理層提供決策主要有以下三種 ：
1、外部數據的依據主要是以了解的行情和競爭對手的情況，讓管理層能夠更好的把握下一階段發展計劃；
2、內部數據團隊業務數據、技術數據、生產統計數據結果可以幫助管理層更好分析出生產和銷售胡畝輪報褲信表更加容易打開市場；
3、業務數據可以通過分析看業務情況和市場前景，更好的部署戰略，更加進一步耐物運營好！

D. 信息可視化整理

無論數據總量和復雜程度如何，數據間的關系大多可分為三類： 比較 / 構成 / 分布&聯系。

基於分類 / 時間的數據對比，通常需用到比較型圖表。 比較條目較少時 ，如5個地區收件量的對比，可選用 柱狀圖 表示。

條形圖 當條目較多， 如大於12 條 ，移動端上的柱狀圖會顯得擁擠不堪，更適合用 條形圖 。 一般數據條目不超過 30 條 ，否則易帶來視覺和記憶負擔。 柱形圖還有許多豐富的應用。例如堆積柱形圖，瀑布圖，橫向條形圖，橫軸正負圖等。

看趨勢 – 折線圖 當X軸為 連續數值 （如時間）且 注重變化趨勢 時，則適用折線圖。

擴大差異 – 南丁格爾玫瑰圖 。由於扇形的半徑和面積是平方的關系，南丁格爾玫瑰圖會將數值之間的差異放大， 適合對比大小相近的數值 。玫瑰圖也適於表示 周期 / 時間 概念，比如星期、月份。依然建議 數據量不超過 30 條 ，超出可考慮條形圖。

當 比較正反兩類 甚至更多維度的數據時，可試嘗試雙向條形圖。用顏色區分大區，空心/實心區分收件量和派件量， 既能整體比較大區，又能詳細對比地區的情況 。

打怪升級，再加點難度。 在雙向圖上再增加一個維度 ，如下表，比較 5 個地區的利潤及相應的收入和成本。請先思考一下，再下滑看推薦圖表。

通過圖形一眼就能看出深圳區的利潤低於廣州區，即使它的收入高於廣州區，但成本相對來說高於廣州區。

目標達成 – 子彈圖 考察指標的達成情況，如 收入達標情況及所處區間 （優、良、差）。

子彈圖，因為像子彈射後帶出的軌道。相較於儀表盤，它能夠在狹小的空間中表達豐富的數據信息，在信息傳遞上有更大的效能優勢。

若還要比較4個季度的收入情況，只需用不同顏色區分。如下圖，一眼便知第二季度表現較好，而第一季度則不佳。

性能 – 雷達圖。多維的性能數據 ，如綜合評價，常用雷達圖表示。 在游戲中看到它比較多 。 它在商務、財務領域應用較大，適合用在固定的框架內表達某種已知的結果。常見於經營狀況，財務健康程度。

指標得分接近圓心，說明處於較差狀態 ，應分析改進； 指標得分接近外邊線，說明處於理想狀態 。 比如我對企業財務進行分析，劃分出六大類：銷售、市場、研發、客服、技術、管理。通過雷達圖繪制出預算和實際開銷的維度對比 ，會很清晰。如下圖：

以上就是「比較」類的常用圖表，歸納如下：

一個整體被分成幾個部分。這類情況會用到構成型圖表 ，如五大區的收件量佔比、公司利潤的來源構成等。

單層 – 餅狀圖

第1關中，對比5個地區的收件量時用到了柱狀圖。若看 佔比情況 ，餅狀圖更合適。餅圖是有缺陷的，它擅長表達某一佔比較大的類別。 但是不擅長對比。30%和35%在餅圖上憑肉眼是難以分辨出區別的 。當 類別過多，也不適宜在餅圖上表達 。

如果變成 17 個地區，會怎樣？餅圖分類一般 不超過 9 個 ，超過建議用條形圖展示。

除餅圖外， 環形圖（甜甜圈圖）亦可表示佔比，其差異是將餅圖的中間區域挖空 ，在 空心區域顯示文本信息 ，比如標題，優勢是其 空間利用率更高 。

分層 – 環形圖、旭日圖

對於管理層而言，需先把握大局和重點。比如大區負責人需一眼看到重點地區及重點分部的情況（如下圖），如何展示？

這個叫旭日圖，逐層下鑽看數據，大區的重點地區及相應分部的構成情況一目瞭然。

累計趨勢 – 堆疊面積圖

看數值構成隨時間變化的案例：第一大區（包含四個重點地區）近 四年收入構成的趨勢 要如何可視化？

推薦方案是 堆疊面積圖，可以展現分量（地區）對於總量（大區）的貢獻 ，並 顯示總量（大區）的變化過程 。需要說明的是，地區收入的起點並非從 y=0 開始，而是在下面的地區基礎上逐層疊加，最後組成一個整體。

面積圖最佳設計指南：波動較大的類別放在最上面、使用透明色、不要超過4個類別，y軸從0開始，不要用面積圖展示離散數據，只有連續數據有中間值。

累計比較 – 堆疊柱狀圖

如果將上圖X軸的標簽文字（即年份）和圖例（即地區）互換（如下圖A），用來看 每個地區近四年的收入構成 ，用哪個圖更合適？

堆疊面積圖 A 方案和堆疊柱狀圖 B 方案都可以表現累加值。差別在於， 堆疊面積圖的 x 軸是連續數據（如時間），堆疊柱狀圖的 x 軸是分類數據 。此案例中的 x 軸是非連續的分類數據，因此用 B 方案更適合。

累計增減 – 瀑布圖

若想表達兩個數據點間數量的演變過程，可使用瀑布圖。 開始的一個值，在經過不斷的加減後，得到一個值 。瀑布圖將這個過程圖示化，常用來展現財務分析中的收支情況。

通過分布 & 聯系型圖表能看到數據的分布情況，進而找到某些聯系， 如相關性、異常值和數據集群 。

兩個變數 – 散點圖

仍以業務為例，下圖為全國網點的單票成本/收入分布情況。

單單這樣看，可能看不出什麼，如果加兩條平均線就不一樣了。

加了平均線，就知道哪些網點高於平均線，哪些低於平均線。但網點那麼多， 總不能逐個點擊查看是哪個大區的 ， 給散點加上顏色後 ，就很有意義了。

通過此圖，可以看出哪些大區單票利潤較低，急需提升，比如 廣泛聚集於右下角的第四大區，單票收入低於平均線，單票成本卻高於平均線 。

三個變數 – 氣泡圖

大家都知道，網點 總利潤除了和單票利潤有關，還和體量（即收件量）有關 ，用散點的 面積大小 表示收件量，就變成了氣泡圖。

一切和空間屬性有關的分析都可以用到地理圖 。比如 各地區銷量 ，或者 某商業區域店鋪密集度 等。氣泡圖與地圖結合可演變為熱力圖。通過熱力圖，能看到哪些網點收派件量較多，需進行資源調配。

地理圖一定需要用到 坐標維度 。可以是 經緯度 、也可以是 地域名稱 （上海市、北京市）。坐標 粒度即能細到具體某條街道 ，也能寬到 世界各國范圍 。POI是很重要的要素。POI是「Point of Information」的縮寫，可以翻譯成信息點，每個POI包含四方面信息，名稱、類別、經度緯度、附近的酒店飯店商鋪等信息。藉助POI，才能按地理維度展現數據

最佳設計指南：一、使用細的地圖輪廓線；選擇合適的配色；少用填充圖案；選擇合適的數據區間。

用戶行為分析，將瀏覽、點擊、訪問頁面的操作以高亮的可視化形式表現。下圖就是用戶在Google搜索結果的點擊行為。

總結：當我們拿到數據後，先提煉關鍵信息， 明確數據關系及主題 ， 再選擇合適的圖表進行可視化 。

好的可視化是會講故事的，它向我們揭示了數據背後的規律。對可視化的使用認知或許來源於下面這張圖。雖然結構清晰，但它只針對Excel圖表，不夠豐富。

數據分析中經常會提及維度。維度是觀察數據的角度和對數據的描述。 我們可以說地區是一種維度，這個維度包含上海北京這些城市。也可以認為銷售額是一個維度，裡面有各類銷售數據。維度可以用時間、數值表示，也可以用文本，文本常作為類別。 數據分析的本質是各種維度的組合

維度主要是三大類的數據結構：文本、時間、數值。地區的上海、北京就是文本維度（也可以稱為類別維度），銷售額度就是數值維度，時間就是世界

數值維度可以通過其他維度加工計算得出，例如按地區維度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。維度可以互相轉換。比如 年齡原本是數值型的維度，但是可以通過對年齡的劃分，將其分類為小孩、青年、老年三個年齡段，此時就轉換為文本維度。

1.箱線圖

箱線圖一般人了解的不多， 它能准確地反映數據維度的離散（最大數、最小數、中位數、四分數）情況。凡是離散的數據都適用箱線圖。

下圖就是箱線圖的典型應用。線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。

2.關系圖

展現 事物相關性和關聯性的圖表 ，比如 社交關系鏈、品牌傳播、或者某種信息的流動 。

有一條微博，現在想研究它的傳播鏈：它是經由哪幾個大V分享擴散開來，大V前又有誰分享過等，以此為基礎可以繪制出一幅發散的網狀圖，分析病毒營銷的過程。關系圖依賴大量的數據，它本身沒有維度的概念。

3.矩形樹圖

上文說過， 柱形圖不適合表達過多類目 （比如上百）的數據，那應該怎麼辦? 矩形樹圖出現了。它直觀地以面積表示數值，以顏色表示類目 。

下圖中 各顏色系代表各個類目維度，類目維度下又有多個二級類目 。如果用柱形圖表達，簡直是災難。用矩形樹圖則輕輕鬆鬆。

電子商務、產品銷售等涉及大量品類的分析，都可以用到矩形樹圖。

4.桑基圖

比較冷門的圖表，它常表示信息的變化和流動狀態。

5.0 漏斗圖

大名鼎鼎的轉化率可視化 ，它 適用在固定流程的轉化分析 ，你也可以認為它是 桑基圖的簡化版。 轉化率也可以用幾組數字表示，不一定做成漏斗圖。

可讀性**

圖表的 首要功能是解釋 ，而不是設計，尤其大部分圖表都會落入到 過度設計 的陷阱。

客觀性

數據的解讀因為每個人的觀點和視角不同，可以呈現諸多的結果。這也是我們常說統計學會撒謊的原因。

下圖是一張銷售額柱形圖，看來銷售額沒有啥特大變化嘛。

換另外一種圖表展示。就看到了變化的增長趨勢。

實際上兩張圖表的數據沒有任何差異，為什麼呢？ 區別只在坐標軸。第一張圖的Y坐標軸起始為0，第二張圖起始是2.45 。第二張是截取了部分的柱形圖。

統一性

如果圖表整體顏色是冷色調，那麼就不要再加入暖色。

如果圖表文字是雅黑，就不要再加入宋體。

如果某地區數據，用了柱形圖對比，其他地區也遵循柱形圖樣式。

如果某圖表，女性使用紅色，男性使用藍色，那麼這一規范應該在所有圖表體現。除了顏色，其他設計元素同理。

如果有多張圖表，圖表元素應該統一，如標題、坐標軸刻度、坐標軸位置等。

用戶為啥會有「將數據轉化成圖表」的需求？

最終的答案一定是回歸到 企業管理的「第一性原理」——開源節流 。企業需要 數據去分析如何才能節省更多錢，如何才能賺更多錢。 未來的 BI 的產品不能將自己定位為「工具」，而是應該定位為「服務」。

1.0 從流程來看，探索性可視化是這樣的：

此類可視化集中在圖表的微觀功能上 ，像 輔助線、預警、各種圖表類型 等。

2.0 解釋性可視化需求

一般集中在完成了數據探索，並且 形成一定數據洞察後的 story-telling 場景 。大家在網上看到的一些「 一張圖搞懂 XXX 」、「一張圖了解 XXX」就屬於解釋性可視化 。

此類集中在整體的圖表可視化上，比如將多個圖表組合起來， 製作成一份報告或者故事版，所以會提供類似標題編輯器、排版編輯器等功能 。目前市面上的 BI 產品，像網易有數、BDP、Tableau、PowerBI 都是採取這種模式

1. 這種偏業務型的產品框架，並不太適合國內市場 。

因為這類產品面向的用戶基本上是專業用戶（數據分析師），而忽略了一個事實—— 大部分中國企業並沒有設立專門的數據分析崗位 。有能力配備數據分析師的企業一般都是中大型企業，他們付費能力可能比較強，但是也意味著用戶量會較少。

專業用戶對應的是數據分析師，而 半專業用戶則對應的是類似財務、銷售、HR 等，在業務上專業但數據分析上不專業的用戶。這類用戶的 日常工作一般集中在解釋性可視化上面，比如年終總結、年度規劃、每月匯報 中都需要利用到數據可視化。這類用戶的流程是這樣的：

[圖片上傳失敗...(image-e6e0b4-1556103840929)]

用戶導入數據，無需太復雜的操作，即可直接生成圖表。 存在問題：

可視化的理解： 信息可視化就是用圖形正確的表現復雜的信息和邏輯關系 ，

•通過圖片特有的美觀和趣味性，吸引讀者 •通過最優表現形式，使內容更易懂

•拉近讀者與產品的距離，提升品牌認知度

作品一：安全產品首頁展示

創作靈感：從需求文檔中看到這些子產品名字有御前衛、八卦陣、御城河……當時就覺得非常有意思，腦海中立刻浮現出一個古城的畫面，古城周圍有士兵、有八卦 陣、有御城河等。跟視覺設計師表達這個想法後大家一拍即合，最終產出了這個方案。 中間的城樓最開始是紅色的，有點太搶眼，為了避免喧賓奪主又體現出數據被 保護的感覺，就把它改成了這種半透明的、很數據化的虛擬感覺 。

作品二：產品結構圖

創作靈感：通過競品分析發現國內外同行在這方面都非常下功夫，所以我們也要力求用一張圖來把產品結構和關系描述清楚。下篇文章會講具體的設計過程。

作品三：使用流程示意圖

創作靈感：產品經理給出的這個圖很嚴謹，但是對於用戶來說理解起來比較困難，因此先用線框圖把它簡化為單向的流程圖，但這樣又不夠美觀和直觀。心靈手巧的視覺設計師經過圖形的美化，巧妙解決了這個問題。

修改中（局部）：

改良後：

作品四：方案描述示意圖

也是先梳理信息邏輯，用更易懂的方式去表現，再通過視覺設計師美化。

改良圖：

把一件事情做好，首先要知道做好的標準是什麼。把這些失敗的作品放到一起，就可以大概得出失敗的原因是什麼，而好的標准又是什麼。

[圖片上傳失敗...(image-cf4898-1556103840928)]

從表現形式的角度「信息圖表」作為視覺工具應包括以下六類：圖表、圖解、圖形、表格、地圖、列表。

按照形式特點我們常把圖表分為關系流程圖、敘事插圖型、樹型結構圖、時間分布類及空間解構類五種類型。

1、關系流程類圖表

2、敘事插圖型圖表

敘事性圖表就是強調時間維度，並隨著時間的推移，信息也不斷有變化的圖表。

3、樹狀結構示意圖

把繁復的數據通過分支梳理的方式表達清楚。運用分組，每組再次分類的主體框架表示主從結構。

4、時間表述類示意圖

時間表述類示意圖只要以時間軸為中心加入文字數據即可。從設計的角度來看，將主題融入圖形設計中，挑選重要事件點解讀，就可以使畫面精美，加深理解力度。

5、空間結構類示意圖

運用設計語言把繁雜結構模型化、虛擬化是空間結構示意圖存在的意義

這個流程需要協作完成， 數據需要篩選和整理 ，精準是首要條件 ， 其次是梳理。找出出主線邏輯 ，篩選次要內容從而進行精心的設計。

1、基礎圖形創意

柱狀圖和餅狀圖是最常用的兩種基礎圖形，但是簡單的幾何形態很難給人設計感。 對基礎圖形的創意來突出設計主題 ，就可以取得一舉多得、事半功倍的效果

上面圖片中左右的內容是完全一致的，但右圖即使讀者不詳細關注也可心領神會。

2、高吸引度與視覺亮點

從傳統網頁到社交微博，用戶對信息的瀏覽速度也越來越快，高吸引度便是最寶貴的財富點。

3、畫面簡潔明了

4.象徵圖示

在設計的上要注重保持風格的統一，這樣才能讓人視覺連貫、賞心悅目。

1、餅圖順序不當

餅圖是一種非常簡單的可視化工具，但他們卻常常過於復雜。份額應該直觀排序，而且不要超過5個細分。有兩種排序方法都可以讓你的讀者迅速抓取最多的重要信息

方法一：將份額最大的那部分放在12點方向，逆時針放置第二大份額的部分，以此類推。

方法二： 最大部分放在12點，然後順時針放置

2、在線狀圖中使用虛線

虛線會讓人分心，而是用實線搭配合適的顏色更容易彼此區分

3、數據擺放不直觀

你的內容應該符合邏輯並於直觀的方式引導讀者閱讀數據。對類目進行按字母，次數或數值大小進行排序

4、數據模糊化

確保數據不會因為設計而丟失或被覆蓋。例如在面積圖中使用透明效果來確保用戶可以看到全部數據

5、耗費讀者更多的精力

要通過輔助的圖形元素來使數據更易於理解，比如在散點圖中增加趨勢線

6、錯誤呈現數據

確保任何呈現都是准確的，比如，氣泡圖的大小應該跟數值一樣，不要隨便標注

7、在熱圖中使用不同顏色

一些顏色比其他顏色突出，賦予了數據不必要的重元素。反而你應該使用單一顏色，然後通過顏色的深淺來表達

8、柱狀過寬或過窄

柱子與柱子之間的間隔最好調整為寬的1/2

9、數據對比困難

對比是呈現差異的有效方式，但如果你的讀者不易對比時，效果就大打折扣了。確保數據的呈現方式一致，可以讓你的讀者對比

10、使用三維圖

盡管這些圖看來讓人振奮，但3D圖也容易分散預期和擾亂數據，堅持2D是王道

數值可視化的本質就是用各種視覺屬性來表達數據值的大小。視覺屬性有這么幾類：位置、長短、面積、顏色。對應視覺設計的點，線、面和色值。

其可視化的核心思想在於根據上下文用擬物的方式，將其與我們現世界中數值的事物聯系在一起。

如果是奔跑的速度15km/h，那麼可以畫一個運動員跑步的圖來表達這個數字。如果是奔跑的速度70km/h，那麼就可以畫一隻獵豹奔跑，通過模糊的背景來表達奔跑的速度快。如果要描述山的高度5km，就可以畫以座聳入雲霄的山，給人一種高山的直觀形象，更多的創意設計都可以圍繞想像展開

汽車行駛的速度，分為慢速、中等和超速，如下左圖所示。在表達評價信息時，你需要根據背景 展開聯想 。比如說：降水量50毫米，我們可能想像到的就是用一個試管接了50毫米深的水。

一維表格如下圖所示，數據表格中只有一行或者一列數據。我們需要對數據可視化的目標進行分析，跟進目標可將數據分為以下幾類:

•強調絕對數值的數據；

•強調趨勢的數據；

•百分比數據；

•不同類型的數據。

3.1.1 柱狀圖

收入10000元的就是收入5000元的2倍，GDP一萬億就是五千億的兩倍，這種數據稱之為等比數據。柱狀圖的閱讀者一般視覺會被柱子本身所吸引，不會去注意縱軸的起點，用戶往往會默認柱子的長度代表絕對數值的大小。所以柱狀圖的縱軸的起點必須從零開始。

3.1.2 直方圖

直方圖數據本質的區別在於表達 連續的區間上數量的分布 。統計學中，直方圖的縱軸要求是計數數據，也就是說，直方圖是用於統計某個區間內的對象個數。

3.1.3 柱狀圖變式：條形圖

條形圖還有一個很大的排版優勢，能將文字和條形在一側顯示，能夠對分類附加說明。在中國，如果不是因為排版的原因，請慎用這種橫向的條形圖。

3.1.4 柱狀圖變式：計數條形圖

3.1.5 柱狀圖變式：徑向柱狀圖、徑向條形圖、螺旋圖

為了適應排版的區域，或者增加圖形的趣味性，會對柱形圖進行扭曲變形。

3.1.6 柱形圖變式：用擬物代替柱子

在平面設計，海報宣傳頁面中，一般會添加擬物的元素，使得數據的表達更加生動。其 基本的思路都是圍繞著數據主體展開聯想，用擬物的對象代替柱子 。

示例1 ：如果描述的是足球相關的內容，那麼可以用踢球的形象代替柱子。

示例2 ：如果描述的是星體相關的內容，那麼可以用星體的形象代替柱子。

示例3 ：如果描述的是男女差異，那麼可以用男女的形象代替柱子。

示例4 ：如果是抽煙相關的數據，正好用煙頭的形狀代替柱子。

示例5 ：如果是山的高度，那麼可以用山的形態。

3.1.7 柱形圖變式：按某些維度展開重組設計

上一節中，用擬物代替柱子的思路仍然是在柱狀圖的框架下的。但是很多時候，甚至可以拋開柱狀圖的束縛，根據關鍵詞展開聯想。在聯想的過程中，我們只需要記住第一章中提到的數據可視化的本質：通過位置、長短、大小、顏色四個視覺元素來表示數據大小。

示例2 ：城市和省份PM2.5值（假設數據）

這種數據只能以地點為關鍵詞展開，以地圖的方式呈現 。

PM2.5是一個沒有形象的概念，所以可視化的時候，不太可能在PM2.5上面展開。 那麼這種數據只能以地點為關鍵詞展開，以地圖的方式呈現 。

省份在地圖上本身就是一個形狀大小固定的面，可以通過顏色熱力圖來表示數值（下圖，左）。

示例3 ：各網站訪問量

例4 ：遷徙地圖

單個城市的遷徙圖的數據原型仍然是一維數組。以地圖為維度展開設計時，需要表達的是各個城市與北京的連線。連線的長簡訊息已經被城市到北京的距離所用，於是只能用連線的顏色來表示數值。

3.2 強調趨勢的數據

3.2.2 折線圖的變式：曲線圖

3.2.3 折線圖的變式：均線圖

3.2.4 折線圖的變式：面積圖

3.2.5 折線圖的變式：股指走勢圖

一般來說，百分比的數據使用餅圖（或環形圖）的方式表達，這是最常規的。

環形圖與餅圖不同點在於環形圖可以將主題與圖更好地融合。

3.3.2 餅圖變式：將餅形轉化成對象擬物形態。

示例一 ：如果是描述人體的成分，那麼可視化可以圍繞人形展開，將餅的形狀變成人的形狀。

示例二 ：如果你想描述各類行業人群佔比，那麼你可以考慮畫出100個人，各類行業的人用不用樣式的圖形，如左下圖所示；而當你想描述各類槍殺案件槍支的來源，下右圖所示。

STEP1：確定表意正確

「正確」是信息圖最基本的要求，所以這里首先要確保信息圖的內容是正確的。

對於業務比較復雜難理解的產品，可以讓產品經理先根據自己的理解畫一個圖，設計師和產品經理進行溝通，確認雙方的理解是一致的。

《淘寶技術這十年》里有一句話說的好「好的架構圖充滿美感」。淘寶工程師用十年的時間證明了這件事。而其實不僅是技術架構圖，好的流程圖、結構圖、信息圖 等都充滿美感。

怎樣優化信息圖的表達形式呢？如果是一個邏輯比較復雜的結構圖，可以這樣：

雖然邏輯沒有錯誤，但是箭頭有交叉，看起來不美

E. 如何用數據分析為管理層提供決策依據

這個首先你需要有各種基礎數據支撐，之後 管理層需要做哪方面的決策，然後你要能夠依據決策的目的來提取 所需要的數據來做分析，這樣方可提供依據。
比如 公司決策要對產品提價。這個時候你要孝旦分析提價的可行性 以及提價多少此慎碰 在客戶接受的范森談圍內，這也就是你的目的了。
然後你就需要收集數據，有些數據是現成的，有些是需要針對你的客戶進行調查了解了，通過這些收集數據後 ，就可以分析出 提價的可行性 也就是客戶接受度了

F. 什麼是數據採集

什麼是數據採集？
數據採集

數據採集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛引用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。

被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據量測是數據採集的基礎。數據量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。不論哪種方法和元件，均以不影響被測對象狀態和測量環境為前提，以保證數據的正確性燃純世。數據採集含義很廣，包抱對面狀連續物理量的採集。在計算機輔助制圖、測圖、設計中，對圖形或圖像數字化過程也可稱為數據採集，此時被採集的是幾何量（或包括物理量，如灰度）數據。

在互聯網行業快速發展的今天，數據採集已經被廣泛互聯網及分布式領域，數據採集領域已經發生了重要的變化。首先,分布式控制應用場合中的智能數據採集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次,匯流排兼容型數據採集插件的數量不斷增大,與個人計算機兼容的數據採集系統的數量也在增加。國內外各種數據採集機先後問世，將數據採集帶入了一個全新的時代。

什麼是數據採集
是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。

數據採集系統是結合基於計算機或者其他專用測試平台的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。

利用一種裝置，從系統外部採集數據並輸入到系統內部的一個介面。數據採集技術廣泛應用在各個領域。比皮肢如攝像頭，麥克風，都是數據採集工具。
什麼是數據採集費
這個不知道，我就知道有些工程項目，軟體分析那塊需要數據，而數據是工程現場的，當時合作做軟體只是給我數據我能分析，但是沒有說要採集，所以單做從現場的儀器上產生的數據，通過整理到資料庫這步，也是可以收費的，這個是我的項目遇到的，別的數據採集費是不是就不知道了
數據採集板，什麼是數據採集板
數據採集板是實現數據採集(DAQ)功能的計算機擴展卡，可以通過USB、PXI、PCI、PCI Express、火線(1394)、PCMCIA、ISA、pact Flash、485、232、乙太網、各種無線網路等匯流排接入個人計算機。

數據採集板絕大多數集中在採集模擬量、數字量、熱電阻、熱電偶，其中熱電阻可以認為是非電量（其實本質上還是要用電流驅動來採集）數據採集軟體（infinityqs）其中模擬量採集卡和數字量採集卡用得是最廣泛的。現在市場上有一種二合一採集卡，二合一指的是數字模擬採集卡，AV+DV採集卡，數字、模擬二合一，數字輸入輸出，模擬介面輸入(DV/AV/S-video)。

數據採集板在實際應用中經常需要它輸出控制信號。數據採集卡廣泛應用於安防監控、教育課件錄制、大屏拼接、多媒體錄播錄像、會議錄制、虛擬演播室、虛擬現實、安檢X光機、雷達圖像信號、VDR紀錄儀、醫療X光機、CT機、胃腸機、 *** 鏡、工業檢測、智能交通、醫學影像、工業監控、儀器儀表、機器視覺等領域。
什麼是數據採集？為什麼要進行數據採集
你需要採取什麼樣的數據？
數據採集員是做什麼的
數據採集員主要負責ERP系統(企業資源計劃"Enterprise Resource Planning "的簡稱)中基礎信息（包括前期基礎數據和各種單據）的錄入和核對工作。

一、數據採集員主要工作內容如下：

1、會使用抓取數褲拆據軟體從網上抓取資源並分配；

2、從互聯網上收集教育類企業信息 ；

3、對收集的信息進行記錄並分類統計 ；

4、對公司提供的各種信息進行資料更新與完善；

5、採集商場的鋪位號，商鋪的店名和主要經營的類型 ；

6、參與本公司專業網站日常信息採集、錄入、發布、編寫等；

7、完成領導交代的其他工作任務。

二、數據採集員崗位要求：

1、年齡21-35周歲；

2、能吃苦耐勞，熱愛旅遊，認真負責，工作態度端正,面對壓力能有良好心態；

3、具備正常的人際交流能力，性格活潑踏實，有駕駛證會開車者優先；

4、具有良好的文字編輯功底優先。
網頁數據採集是什麼，有什麼用，如何實現的？ 10分
網頁數據採集：簡單的說獲得網頁上一些自己感興趣的數據。當前大數據相當的火爆，所以網路上有非常多的採集軟體，數據採集的作用有多種用途，比較常用的就是：1.採集數據，通過自己整合，分類，在自己的網站或者APP展示，如：今日頭條。2.深度學習的數據源。
網站分析數據採集的基礎是什麼?
一般是基於cookie
什麼是網路數據採集，它又有什麼用？
湊找歡ü嬖蠔蛻稈」曜冀惺莨槔啵⑿緯墒菘饢募的一個過程。 博遠電子看來目前網路數據採集採用的技術基本上是利用垂直搜索引擎技術的網路蜘蛛(或數據採集機器人)、分詞系統、任務與索引系統等技術進行綜合運用而完成;隨著互聯網技術的發展和網路海量信息的增長，對信息的獲取與分揀成為一種越來越大的需求。人們一般通過以上技術將海量信息和數據採集回後，進行分揀和二次加工，實現網路數據價值與利益更大化、更專業化的目的。 現階段在國內從事「海量數據採集」的企業很多，大多是利用垂直搜索引擎技術去實現,還有一些企業還實現了多種技術的綜合運用。比如：「杭州千瓦通信科技」採用的垂直搜索引擎+網路雷達+信息追蹤與自動分揀+自動索引技術，將海量數據採集與後期處理進行了結合。 一般說來，從事專業海量數據採集的企業己屬於是計算機數據分析方面的研究工作。 一、網路數據採集的應用價值： 1、應用於搜索引擎與垂直搜索平台搭建與運營 2、應用於綜合門戶與行業門戶、地方門戶、專業門戶網站數據支撐與流量運營 3、應用「電子政務」與「電子商務平台」的運營 4、應用於知識管理與知識共享 5、應用於「企業競爭情報系統」的運營 6、應用於「BI商業智能系統」 7、應用於「信息咨詢與信息增值」 8、應用於「信息安全和信息監控」等 9、應用於「千瓦通信-輿情雷達監測與測控系統」等 二、網路數據採集的系統特點： 1、支持自定義表單。 2、支持自適應採集。 3、支持集群採集。 4、支持各種報表導出。 5、支持仿人工式的隨機採集數據。 6、支持自定義閱讀模板。 7、支持登陸、代理採集。 8、支持各種列表分頁採集。 9、支持各種內容分頁採集。 10、支持各種排重過濾。 11、各種採集日誌和採集源日誌監控。 12、支持採集網站、採集源管理。 13、支持採集圖片、附件、音頻，視頻等文件或附件。附件與正文自動映射與關聯。 14、支持多種附件保存方式，可保存至磁碟或資料庫。 15、支持附件的壓縮存儲。 16、支持對採集來的信息進行二次加工。支持採集內容的自動排版。 17、真正的多用戶採集系統，每個操作都要記錄操作內容、操作人以及操作時間。 18、真正的多線層、多任務採集、集群採集。 19、圖形監控網路使用情況、採集情況等。 20、支持海量數據採集 21、軟體實用、易用、功能強大 22、可移植、可擴展、可定製 人們通常所說的「海量數據採集」就是指類似於千瓦通信的垂直搜索引擎技術數據採集技術。根據網路不同的數據類型與網站結構，一套功能強大的採集系統均採用分布式抓取、分析、數據挖掘等功能於一身的信息系統，系統能對指定的網站進行定向數據抓取和分析，在專業知識庫建立、企業競爭情報分析、報社媒體資訊獲取、網站內容建設等領域應用很廣。 採集系統能夠大大降低少企業和 *** 部門在信息建設過程中人工的成本。面對海量資訊世界，在越來越多的數據和信息可以從互聯網上獲得的同時，對大量數據的採集、分析和深度挖掘同時還可能產生巨大的商機。 博遠電子專業從事各類採集系統的開發、定製。竭誠為廣大客戶提供優質的採集工具。

G. 什麼是資料庫管理系統

資料庫就是儲存數據的地方。在電腦中，在內存中，在硬碟中的東西都是存儲在資料庫中的數據。而這些數據所待的地方就叫做資料庫。也可以稱為電子化的「文件櫃」。

在計算機科學與應用中的資料庫意味著今後數據會越來越龐大，也意味著數據在以後的發展中在重多的科學還有應用中要運用到更多的數據。

(7)數據被收集後有多少管理層能看到擴展閱讀：

資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如伺服器群集、或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能沖量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度的分類方式。

不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，同時支持多種查詢語言。早期比較流行的資料庫模型有三種，而在當今的互聯網中最常見的就是關系型資料庫和非關系型資料庫。

H. 數據分析中數據收集的方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

I. 教你如何看數據分析

之前跟一個之前在國內最大的數字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收獲。 對於數據，有一個共識就要會看數據，通過合理及透徹的分析來驅動產品，運營及市場策略的調整。但是這些知識看數據的中級階段，高級階段則是通過龐大的多維度的數據分析，能夠預測到未來一個季度，半年甚至一年的業務走勢，當然預測可以有一定的偏差在裡面。還有的就是如果要進入到新業務的擴張上，那麼能夠計算出未來的一定周期內需要有多大的資金投入量，人員投入量，市場及運營資源投入等達到一個什麼樣的規模，或者說反推，我想達到這樣的規模那麼需要多少投入，多長時間。這個是最高階段，在一般情況下也許根本不會觸及到這個方面，少部分能夠做到中級階段基本上已經算是極限了。 互聯網的有諸多領域，每個領域關注的點都不一樣。我這邊先從熟悉的社區和電子商務兩個領域來說起。說到數據首先就是要去了解統計數據、分析數據的維度是有哪些。個人認為一般是有用戶的維度，運營的維度，在社區來說還有內容的維度，在電子商務內部有運營的維度，我把推薦的單拎出來作為一個維度。 一、用戶的維度 從用戶的維度來看網站數據，其實就是通常所說的網站分析層面。這個維度主要來看用戶是通過什麼渠道來到網站，在網站用戶的行為是什麼，主要的目地為市場人員提供推廣效果依據，以及幫助產品人員來分析指南各個網站上哪些頁面，哪些區域及模塊最能夠吸引用戶並及時進行策略調整。 網站分析的第一個數據點用戶來源渠道，用戶是從哪些渠道來到我們的網站上。是直接輸入網站地址，是從收藏夾中打開收藏鏈接，還是在搜索引擎上搜索過來(那麼前二十的搜索關鍵詞都有哪些)。抑或是從微博、各個論壇等一些新媒體上點擊我們網站鏈接進來的。如果網站現階段也在做市場推廣，最好的就是每一個放出去的鏈接都應該帶有獨立統計標識，這樣能夠清楚地看到不同的媒體上不同的廣告位置的流量怎麼樣。這樣市場人員可以通過這些數據來發現能夠為網站帶來穩定流程的渠道，同時剔除掉效果不好的渠道。上面說的前二十的搜索關鍵詞也是做SEM確定關鍵詞的一個重要來源。 第二個數據點是用戶在網頁上行為，就是用戶通過各種不同的方式來到我們網站上後，常有的著陸頁面是哪些，這些頁面都有什麼特點需要好好分析一下。重點關注用戶在頁面上的點擊行為，一般用戶會看幾屏，點擊哪些按鈕或者鏈接的概率大，在各個頁面上的停留時間是怎麼樣的。這些數據產品人員需要多關注，通過分析用戶在各個網頁上的行為，能為我們做產品決策提供很大的依據。 第三個點在用戶訪問路徑上，主要是用戶從進入著陸頁上之後，陸續會到哪些頁面上，最後在哪些頁面上進行注冊登錄操作，在哪些頁面上跳出。由這些數據可以清晰地勾勒出典型用戶的訪問路徑圖，在結合用戶來源渠道一起來分析，就能找到那些渠道上的用戶來到網站之後，訪問深度最高，轉化率從最高，這樣市場人員也可以及時調整策略，對這些流量大，效果好的渠道加大推廣力度。 第四個點是注冊流程，一般來說很多網站的注冊流程並不是很短，都需要至少兩步，有的能到三四步，重點關注這個是因為注冊流程繁瑣，那麼你的推廣做到再好網站各個模塊再易用，最後的轉化率照樣慘不忍睹。通過對這個流程的監測，可以看到有意願注冊的用戶到底在哪些環節流失了，是不是填寫信息太多，是不是發送確認信息失敗等等。 最後總括起來就是，用戶來源渠道，UV，PV，停留時間，網頁點擊熱圖，一跳率，二跳率，訪問路徑，轉化率，市場推廣還應該關注你的CPM，CPC，以及用戶轉化成本等。 二、運營的維度 運營的維度就是用戶到了網站上後續行為，這個方面上社區和電子商務都有自己要去關注的點。 對於電子商務網站來說，用戶的維度的分析是分析用戶來源，運營的維度那就分析收入情況了。第一個數據點是每日的訂單數，這個是要看電商網站整體的銷售情況也是最重要的一個數據指標。第二個就是客單價了，每筆訂單的金額，基本上訂單數和客單價的乘積差不多就是電商網站的整體銷量，與實際情況的差別不是很大。接下來就是要去看訂單支付成功率，很多人都有這樣的經歷在電子商務網站上，我們可能會把很多商品放在了購物車上，但是最後肯那個會刪掉購物車上某些商品，或者說很多訂單最後並沒有被支付。電商的運營人員非常關注這個數據，如果說大量的未支付訂單，就需要去分析問題是出現哪裡。是注冊環節出了問題，還是說支付環節出問題導致用戶支付失敗。 第四個數據點在退貨率，這個數據很重要，如果有大量的退貨對於網站來說損失非常大，同時還要分析退貨的原因是什麼。 第五個就是訂單交付周期，每個訂單從用戶支付成功到送達用戶簽收的時間，當然不同的區域，一線城市和二線城市的交付周期都有差別，但是這是考驗了電商整體的物流水平。 還有一個不為人注意的數據點就是投訴率，電子商務的用戶體驗是一個從線上到線下的全過程，重在服務某一個環節出現差錯都是致命。用戶投訴，往往就是在某個環節出現了問題，留給用戶的印象非常之差。投訴率是電商整體服務水平的體驗，建立一個品牌很難，但是毀掉一個品牌則是非常的容易。 對於電商來說，最後一個重點數據則在用戶的重復購買率或者二次購買率，這個則是考驗了用戶的忠誠度。某個用戶第一次購買體驗非常好，對商品很滿意，那麼產生二次購買行為的概率就非常大。用戶多次購買的時間周期也是一個需要關注的數據點。 對於社區來說，需要關注的運營數據跟電商就有很多差別。以優質內容分享社區為例，每天的新注冊用戶數，登錄的老用戶數，人均PV數是社區整體數據。再下來，社區每天產生的內容有多少，具體到文字，圖片，視頻等各種不同類型的內容各是多少，上前日的增長率是多少，相對於上周或者上月的增長率又是多少。同時，么天新增關注，新增評論，轉發等等，這幾個數據，都是整個社區互動氛圍的整體表現。當然還要考慮流失情況，兩周未登錄，一月未登錄，兩月未登錄各佔到社區總注冊人數的比率，比率越高對於社區產品及運營人員來說是非常危險的，更要好好地去關注。 當然對於社區來說，優質活躍用戶是營造社區氛圍的關鍵。那麼對於這些優質用戶來說，是需要重點來關注的。通過數據來分析，達到優質標準的用戶每周增長多少，每個人本周發布的內容，各個類型的內容以及互動的數量，有多少人是處於瀕臨流失狀態。這些數據都會幫助運營人員調整自己的策略，例如看到很多用戶很活躍，但是發布內容並不好，那麼應該怎麼去引導用戶;還有用戶瀕臨流失，那麼就需要考慮用什麼方法挽回這些用戶。 三、商品及內容的維度 這個維度其實也應該放在運營的維度裡面年，但是這一塊確實很多人都會忽略掉的，所以把這個維度也單拎出來。 在電商中，出了關注網站整體的用戶及銷售數據，還要關注單一品類及單一商品的數據。某一品類的銷量，平均每次購買量，金額，以及退換貨率。對於單一商品也是同樣的數據分析，來看此商品在一定時期內的銷量，訂單數，金額，以及退換貨率。通過這樣的分析就能看到熱門品類和熱門商品的趨勢，後續的運營，營銷或者促銷的選擇就很清晰了。 對於社區來說也是如此，我們要看社區整體的數據情況，但是社區中內容的重要性與人的重要性同等重要。對於優質內容分享的社區來說顯得尤為重要。除了內容的文字，圖片，視頻的不同類型，還有內容本身的分類。包括是攝影，旅行，美食，時尚，動漫，電影等不同標簽的內容。在社區中內容的標簽是用戶自己添加的。那麼需要關注的第一個數據點就是用戶自己添加的標簽有多少是本周內新增的。這樣就可以看到社區每周會要多少新鮮的內容產生。第二就是各個標簽下用戶的發布內容量，每天是多少，每周是多少。最這樣就看出哪些標簽下的內容最活躍，後續相關的運營活動就可以從這裡面找到方向。第三個數據點就是各個標簽下用戶的互動數，包括評論、轉發、收藏抑或喜歡等不同行為操作的數量，這個數據很清晰地顯示了用戶在不同標簽內容中的活躍程度，這是社區氛圍運營及活躍必不可少的數據。