這些數據是如何做到的

『壹』 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『貳』 收視率、收聽率 這些數據是怎麼得到的

收視率是如何產生的？

目前採用的收視率數據採集方法有兩種，即日記法和人員測量儀法。日記法是指通過由樣本戶中所有4歲及以上家庭成員填寫日記卡來收集收視信息的方法。樣本戶中每一家庭成員都有各自的日記卡，要求他們把每天收看電視的情況（包括收看的頻道和時間段）隨時記錄在自己的日記卡上。日記卡上所列的時間間隔為15分鍾。每一張日記卡可記錄一周的收視情況。

人員測量儀法是指利用「人員測量儀」來收集電視收視信息的方法，是目前國際上最新的收視調查手段。樣本家庭的每個成員在手控器上都有自己的按鈕，而且還留有客人的按鈕。當家庭成員開始看電視時，必須先按一下手控器上代表自己的按鈕，不看電視時，再按一下這個按鈕。測量儀會把收看電視的所有信息以每分鍾為時間段（甚至可以精確到秒）儲存下來，然後通過電話線傳送到總部的中心計算機(或通過掌上電腦入戶取數據)。

收視率多久能夠出來？有的是一周，有的是兩周，有的是一天。劉燕南說，這主要取決於採用什麼樣的測量方法，如果採用日記法，因為要對數據進行收集和分析，最快需要一周，一般需要兩周；如果採用人員測量儀法，因為電話線可以即時回傳數據，因此能夠做到隔一天就能夠提供收視數據，只是人員測量儀成本比較高。 如果採用日記法，因為要對數據進行收集和分析，最快需要一周，一般需要兩周，顯然有一定的滯後性，而且在精確度方面也不容樂觀；如果採用人員測量儀法，因為電話線可以即時回傳數據，因此能夠做到隔一天甚至更快的世間就能夠提供收視數據，測量儀成本自然就比較高。

收視率，指在一定時段內收看某一節目的人數（或家戶數）占觀眾總人數（或總家戶數）的百分比，即收視率＝收看某一節目的人數（或家戶數/觀眾總人數（或總家戶數）。當然，除了節目的收視率，還有時段收視率等相關的統計指標。

在正式調查前 先安排幾次不同數量的實驗調查在實驗調查中運用統計學原理 然後再在很大的群體里 調用一小部分群體 用比如打電話的方法抽樣
收視數據是為了解節目收視情況以便實現科學管理的有效手段。我國多數電台和電視台都越來越注重收視數據的作用。媒介經營從「拍腦袋」、憑經驗到相信客觀數據是媒介經營管理和節目設置的一大進步。但是，數據的主要作用是為人所用，這些數據最終能用來干什麼，怎樣從繁雜的數據中獲得有用信息，怎樣才能最大限度的發揮數據的作用，還需要進一步探討。本文試圖為收視數據的利用提供一些建議。

收視數據指的是通過調查獲得的關於廣播電視節目收視情況的數據。按照使用主體的不同可以分為電視的收看數據和廣播的收聽數據。按照獲得數據的內容不同又可以分為收視數據和滿意度數據。我國主要採用收視數據。滿意度數據在香港和日本有一定的應用，這種數據主要是借鑒了商品的用戶滿意度指數，用來了解受眾對某媒體或某節目的滿意程度。我國從80年代中期才開始逐步從國外引進收視數據。1996年，當時的廣播電影電視總局頒發了「關於在廣播電視系統推薦使用全國電視觀眾調查網電視收視率的通知」後，收視數據正式確立了地位。特別是最近幾年，各台都比較注重收視數據的作用，普遍都花錢從統計局、專業的收視率調查公司或市場調查公司購買數據。但是，無庸置言，我國對收視數據的有效分析、利用程度還比較低，收視數據的真正作用並沒有發揮出來。

一、收視數據的作用

眼下，多數電台和電視台主要把收視數據用於台內的管理。比如什麼節目該上馬，什麼節目該裁掉；用來評獎和評優等。理論界也主要關注如何利用收視數據形成科學的節目評價體系。可以說，這種利用還停留在比較粗淺的水平上，沒有明確收視數據的真正用途，還沒有開發數據的主要作用。台內考評只是收視數據的用途之一，它在收視數據的諸方面的作用中不應該佔主要作用。想要了解收視數據的作用，首先要了解它的產生過程。

收視數據是利用統計方法，在作為總體的收視人群中抽取部分樣本，根據樣本的情況來推斷總體情況。它一般從以下幾種方式獲得：1、人員測量儀：一種可以記錄受眾收看或收聽時間的專門儀器，可以定時反饋給數據中心。2、日記卡：由受訪者填寫特定格式的表格，記錄自己的收視行為。3、面訪：通過上門或攔截訪問了解受眾的收視行為。4、電話訪問：由訪員向目標受眾打電話了解受眾的收視行為。

由於現在的電視收視率行業發展比較快，這兩種方法獲得的數據的穩定性和可靠性要好一點，有效訪問的成功率也比較高，特別是採用人員測量儀，數據的客觀性可以進一步的提高。所以這兩種方式在電視受眾調查中使用的比較多。後兩種方式主要用在廣播中的受眾調查中。

在問卷設計中（人員測量儀沒有嚴格意義上的問卷，但是它要求樣本戶提供背景資料。比如年齡、家庭人口數、收入等等）如果主要關注的是受眾收視的行為和動向，而不是不關心受眾對特定節目和欄目的滿意程度，那麼獲得的數據就是收視率；如果主要想了解受眾對特定頻道、欄目和節目的滿意程度，那麼數據就是收視滿意度。總之，無論是通過哪種方式得到的數據，無論數據是收視率還是滿意度，目的都是為了了解受眾，受眾的眼球才是媒體收入的主要來源。所以收視率首先是用來了解受眾需求，從而為節目編排提供指導。專業人員收到每個樣本的收視情況後，都要匯總。把這些數據建立在一個大的資料庫裡面，然後進行分析。首先要分析節目和頻道的走勢，一般都要通過圖表體現出來。然後在傳播學知識的指導之下，利用高級的統計分析方法找出復雜的數據背後的規律。可以了解到哪些人在收看或收聽節目，他們的社會屬性如何，具有這種社會屬性的人對節目的興趣點在哪個地方。從而能夠調節節目的類型、風格等。讓節目更加適合這些受眾。

收視數據還可以幫助媒體了解到節目的實際受眾和目標受眾和目標受眾之間有哪些差別；節目的潛在受眾是哪些人，利用什麼途徑可以吸引這些潛在的受眾。根據這些信息再改進節目的風格，就可以有針對地提高節目的受眾人數的受歡迎程度。如果收視數據有變動，那麼變動的原因是受眾還是節目本身。找到這些原因就可以為長期的規劃提供幫助。

其次、收視數據可以協調媒體、廣告商和商家之間的關系。

隨著媒介市場的多元化，受眾有了更大的選擇空間，所以每個媒介都面臨著爭奪有限市場份額的局面。媒介市場已經從賣方市場過度到買方市場：媒體已經不可能憑借自己的意願支配廣告客戶。廣告客戶在媒體中做廣告，首先要考慮這個廣告能夠帶來什麼樣的效果。現在，我國的廣告效果監測手段還很不發達，在幾乎沒有能給特定廣告提供專業的效果監測的情況下，廣告客戶就只能憑借收視數據來確定在哪個地方做廣告。如果廣告是通過廣告公司 的代理，那麼商家首先就會問廣告商，為什麼選擇這個時段而不是選擇別的時段。廣告公司也只有通過收視數據才能給商家一個交代。總之，收視數據是聯系媒體、廣告商和商家的紐帶，在這三者中間起著調節作用。那些可以達到比較高的收視水平的媒體必然會在競爭中逐漸占據優勢，商家也可以利用更高的「接受人群」，達到好的經濟效益。

但是，收視數據在協調這些關系的時候，也會有自己的局限。廣告的最終目的是要實現購買行為。受眾的最終購買一般要經過知（收看或收聽廣告）、情（對廣告從而對產品有好感）、意（購買的意願）、行（購買行為）四個階段。商家最關注的是第四個階段，也就是廣告是否刺激了商品的銷售行為。如果有了這種刺激作用，那麼廣告的投入產出比例是否合適。而收視數據主要關注的是收視行為的第一個階段，也就是說通過它只能了解到受眾是否觀看或收聽了廣告。卻不能確定這種廣告能不能轉化成最後的購買行為。廣告客戶通過收視數據來了解廣告效果時，其實是用第一個階段來推測第四個階段，所以經常會有誤差。比如，有的節目收視或收聽率很高，但是它的受眾可能集中在購買力有限的階層。那麼中高檔的消費品廣告就不會有太大的實際效果。雖然收視數據有這樣的缺陷，但是在缺乏其他可信資料的情況下，還是媒介、廣告商和商家的最佳選擇。

二、收視數據的充分利用

收視數據的主要優點是它比經驗和常識更加科學。它可以突破個人的視野、情感的局限，提供更加實證的結論。媒體購買的收視數據一般有兩種形式：原始數據和已經作好的分析結果。除了很專業的媒介調查公司以外，多數的公司都不具有傳播學知識，對數據用戶的實際情況也不夠了解，所以最好媒體自己還要做進一步的分析。當媒體獲得原始數據獲得以後，得到的僅僅是節目的收聽和收看的指標。有些為什麼會出現這些指標；這數據的升降說明了什麼；它和那些因素有相關關系，或者有因果關系；怎樣利用這些數據進行節目的定位和調整。這些都必須進行進一步的數據分析，甚至要做專門的調查尋求答案。.

如前文所說，收視數據的主要作用之一就是了解受眾，從而為節目製作提供信息。所以，了解節目的收視指數的上升或下降是比較初級的利用。媒體購買的收視數據還要盡可能的包括受眾的背景資料（主要是經過分析而挑選出來的、與受眾的收視行為有相關關系或因果關系的背景資料）。然後可以使用高級的統計分析方法對這些數據進行分析，尋找真正影響收視行為的因素。針對這些因素的節目調整才能夠提高節目的接受程度。單純的收視率或收聽率得到的信息是有限的。例如，收視數據的上升或- 3 -下降不僅是受眾數量的改變，很可能是受眾群體的整體流動；持平的收視數據並不代表受眾屬性的穩定。比如，某個節目的收視調查中，收視率沒有明顯的改變，但是經過分析卻發現，受眾的個人收入水平和受教育程度卻在上升。表面上來看，節目的收視率比較穩定，所以節目不應該有大變動。但是實質上受眾本身已經發生了很大的改變，那麼就應該改變節目的設計：或者使節目適合以前的受眾，以增加節目的收視；或者向高收入和高文化的水平靠攏，找出這類受眾感興趣的地方（訴求點），然後整個節目的設置向這方面靠攏，以便開發出節目的潛在受眾。

從目前來看，獲得收視數據主要通過以下程序：1、抽樣：由於收視數據涉及到某個地區的全部的擁有某種接收設備的人，所以人數很大。由於時間和經費的限制，所以不可能進行全面的普查來了解該地區每個人的收視情況。這樣做不僅客觀條件不允許，而且也沒有這個必要。所以一般都是採用科學的抽樣方法，從目標人群中抽取一定比例的樣本，來推測全體受眾的情況。科學的抽樣是影響最後數據有效性的關鍵。2、實施：有些是建立固定的被調查人群，長期對他們追蹤訪問；有些是每次都更換新樣本，每次都調查不同的人群。然後利用訪員記錄受訪者的收視行為。3、匯總、分析：把所有收集起來的數據錄入電腦做分析。4、總結結果：根據專門的傳播知識解釋這些數據，並且提供節目、欄目和頻道建議。為節目的設置、競爭廣告和媒介管理提供建議。

我們從中可以看到：

1、因為的樣本是按照隨機原則抽取的，所以必然有隨機波動，收視數據在一定范圍內的波動是正常的。它可以反映受眾總體的大致情況，卻不能完全代表全體受眾，所以比較這個月和上個月，這一周和上一周的收視數據的上升或下降的意義不太大。正確的做法應該是先分析出收視數據的回歸線（回歸方程），看節目的中長期的收視水平相對於回歸線（回歸方程）的上升和下降水平。並且看這些上升和下降是不是可以用偶然的波動來解釋。即使有非偶然的波動、也要找出合理的理論和事實解釋，才能夠確實得出節目收視情況的結論。輕易給節目和欄目下結論是很不可取的。

2、因為採用的是抽樣調查而不是普查，所以一些特定受眾的真實情況不可能得到反映，特別是當這些受眾的比例比較小的時候。比如說廣告商想做一個給占人口少數的特定人群使用的產品的廣告，他首先要了解這種人群的節目收視情況。如果媒體採用一般的收視數據，那麼由於數據是抽樣調查得到的，只訪問了總體中的一小部分，要了解的受眾又是少數人群，那麼在收視數據中這類人的數量就非常少，根本不具備代表性。在當媒體想要深入了解節目的收視情況時，經常出現這種情況。這時候，普通的收視數據的不足就暴露出來了。所以，當出現這種情況時，就必須針對這部分受眾組織專門的調查，用定量方法或質的研究方法來解決。

3、整體的數據來源於每個受訪者，在受訪者和最終數據之間有很多的中間環節。在現實中，有些數據採集公司對用戶不負責，數據採集的管理工作不完善，所以會影響數據的可信性。有時甚至完全不能反映受眾的真實情況。當媒體根據收視數據做決定時，首先要想這些數據的可信度有多高。避免在錯誤的信息基礎上作出錯誤的決定。

4、收視數據反映的是受眾的總體收視情況，發現不了受眾的態度。比如說，收視數據可以發現觀眾是否打開了電視（國外已經研製出來可以測量電視前是否有大型動物（它還分不清人和狗之間的區別）的收視儀，它可以監測出電視是否被開著，但是根本被觀看。但是，同樣遇到了一個問題，有時，電視前只蹲了一條狗；有時受眾開著電視，卻在呼呼大睡。）但是，受眾觀看電視的行為本身和態度卻很難被發現。我們經常會發現一些節目的收視率不是很高，但是，節目有自己固定的、忠誠度很高的節目。這些受眾對這些節目往往持有很肯定的態度。無論是節目改革還是台內評估，對這些節目都應該慎重考慮，不能僅僅根據收視數據做決定。

三、數據的長期利用

隨著大家對收視數據的重視和數據獲得手段的改進，從節目播出到獲得收視數據之間的時間間隔越來越短。例如，電視的收視率調查已經逐漸用人員測量儀代替了日記卡。日記卡是讓樣本戶自己記錄收視行為，然後由訪員定期回收的方法。一般來說回收周期是一周。也就是說，中間的時間間隔最少是一星期。人員測量儀是一種可以自動記錄受眾收視行為的儀器，比較先進的人員測量儀可以通過電話線傳輸當天記錄下來的數據。數據的短期利用也就越來越方便。但是，無論是評估節目還是為尋找影響收視行為的相關因素，僅僅是短期分析是遠遠不夠的。

從節目的評估來看，節目的短期升降說明不了太多問題。節目的收視數據是圍繞一條回歸線上下波動的，短期底於這條線或高於這條線並不能得出結論說這個節目更加受歡迎了，或者受歡迎的程度有所下降。收視數據反映的是收視的總體趨勢，而不是幾次確定的數目。這一點很象股票的走勢圖，它反映的也是升降的總體趨勢。股價的升降要從總體的走勢來分析，而不是偶然的升降。

此外收視數據還受很多因素的影響。這些因素只有經過長期的數據積累才能發現規律。比如受季節的影響。實踐證明，收視指數一般在冬季會達到最高點，在夏季會達到最低點。所以，進行中短期分析的時候，最好參照已經積累的數據和規律。現在建立大型的資料庫是比較方便的。資料庫最好能記錄盡可能長的收視數據和影響收視數據的相關因素。越多的信息中就越能發現新規律，數據也越有說服力，結論就越有價值。

最後，還應該在大型事件和突發事件出現時，進行有針對的數據收集工作。突發事件和大型事件在媒介中的重要性不言而喻。往往通過這些事件可以尋找出受眾對媒介的信任程度、第一求訴率、信息深度要求等。這些數據對媒介有很有價值，在媒介的經營和節目策劃非常重要。

總之，收視數據作為一種科學、系統的信息，在媒介經營中有不可替代的作用。開發好、利用好收視數據可以起到節目調整、聯系廣告商和說服受眾等作用。當然它也有缺陷：只能記錄收視行為，不能記錄行為背後的情感和節目忠誠度。如果利用好收視數據，再結合其它方法，完全可以給媒介的內部經營和外部發展帶來全新的理念。

『叄』 電腦是如何保持數據的呢，存儲這些數據的東西是怎麼樣儲存的呢

硬碟數據存儲原理

硬碟是一種採用磁介質的數據存儲設備，數據存儲在密封於潔凈的硬碟驅動器內腔的若干個磁碟片上。這些碟片一般是在以鋁為主要成分的片基表面塗上磁性介質所形成，在磁碟片的每一面上，以轉動軸為軸心、以一定的磁密度為間隔的若干個同心圓就被劃分成磁軌（track），每個磁軌又被劃分為若干個扇區（sector），數據就按扇區存放在硬碟上。在每一面上都相應地有一個讀寫磁頭（head），所以不同磁頭的所有相同位置的磁軌就構成了所謂的柱面（cylinder）。傳統的硬碟讀寫都是以柱面、磁頭、扇區為定址方式的（CHS定址）。硬碟在上電後保持高速旋轉（5400轉/min以上），位於磁頭臂上的磁頭懸浮在磁碟表面，可以通過步進電機在不同柱面之間移動，對不同的柱面進行讀寫。所以在上電期間如果硬碟受到劇烈振盪，磁碟表面就容易被劃傷，磁頭也容易損壞，這都將給盤上存儲的數據帶來災難性的後果。

內存的存儲原理

內存，英文名為RAM(Random Access Memory)，全稱是隨機存取存儲器。主要的作用就是存儲代碼和數據供CPU在需要的時候調用。但是這些數據並不是像用木桶盛水那麼簡單，而是類似圖書館中用有格子的書架存放書籍一樣，不但要放進去還要能夠在需要的時候准確的調用出來，雖然都是書但是每本書是不同的。對於內存等存儲器來說也是一樣的，雖然存儲的都是代表0和1的代碼，但是不同的組合就是不同的數據。讓我們重新回到書和書架上來。

如果有一個書架上有10行和10列格子(每行和每列都有0～9編號)，有100本書要存放在裡面，那麼我們使用一個行的編號和一個列的編號就能確定某一本書的位置。如果已知這本書的編號36，那麼我們首先鎖定第3行，然後找到第6列就能准確的找到這本書了。

在內存中也是利用了相似的原理現在讓我們回到內存上，對於它而言數據匯流排是用來傳入數據或者傳出數據的。因為存儲器中的存儲空間是如果前面提到的存放圖書的書架一樣通過一定的規則定義的，所以我們可以通過這個規則來把數據存放到存儲器上相應的位置，而進行這種定位的工作就要依靠地址匯流排來實現了。

對於CPU來說，內存就像是一條長長的有很多空格的「線」，每個空格都有一個唯一的地址與之相對應。如果CPU想要從內存中調用數據，它首先需要給地址匯流排發送地址數據定位要存取的數據，然後等待若干個時鍾周期之後，數據匯流排就會把數據傳輸給CPU。當地址解碼器接收到地址匯流排送來的地址數據之後，它會根據這個數據定位CPU想要調用的數據所在的位置，然後數據匯流排就會把其中的數據傳送到CPU。

CPU在一行數據中每次知識存取一個位元組的數據。會到實際中，通常CPU每次需要調用64bit或者是128bit的數據(單通道內存控制器為64bit，雙通道為128bit)。如果數據匯流排是64bit的話，CPU就會在一個時間中存取8個位元組的數據，因為每次還是存取1個位元組的數據，64bit匯流排將不會顯示出來任何的優勢，工作的效率將會降低很多。這也就是現在的主板和CPU都使用雙通道內存控制器的原因。

光碟 存儲原理

有一類非磁性記錄介質，經激光照射後可形成小凹坑，每一凹坑為一位信息。這種介質的吸光能力強、熔點較低，在激光束的照射下，其照射區域由於溫度升高而被熔化，在介質膜張力的作用下熔化部分被拉成一個凹坑，此凹坑可用來表示一位信息。因此，可根據凹坑和未燒蝕區對光反射能力的差異，利用激光讀出信息。

工作時，將主機送來的數據經編碼後送入光調制器，調制激光源輸出光束的強弱，用以表示數據1和0；再將調制後的激光束通過光路寫入系統到物鏡聚焦，使光束成為1大小的光點射到記錄介質上，用凹坑代表1，無坑代表0。讀取信息時，激光束的功率為寫入時功率的1/10即可。讀光束為未調制的連續波，經光路系統後，也在記錄介質上聚焦成小光點。無凹處，入射光大部分返回；在凹處，由於坑深使得反射光與入射光抵消而不返回。這樣，根據光束反射能力的差異將記錄在介質上的「1」和「0」信息讀出

『肆』 閑魚賣家這些數據是怎麼做到的

你好，
像閑魚上這些數據，
有的是實實在在的瀏覽量，
只要有人點擊「我想要」並詢問了，
平台上都會記錄數據，
有的也是靠親人、朋友或者同一個人注冊多個閑魚賬號刷出來的記錄，
這樣的數據有助於商家賣出商品。

『伍』 傲嬌的銷量數據，疫情下的他們是如何做到的

一早醒來，我發現「瑞幸咖啡割韭菜」在網路上炸開了鍋，偽造業績22億人民幣，這得賣出多少杯咖啡？又得價值多少輛車呢！

相對之下，車企發布的產銷數據要真實得多。經歷了3月份市場的緩慢回暖，車企們的產銷數據也有一定的回暖，一些品牌已經發布了3月份的銷量數據，急於與「民」分享這些勝利的果實。

這些品牌分享了3月「勝利果實」，數據各有看點

最著急的是紅旗汽車，率先發布了其第一季度的銷量數據，1-3月份銷量累計突破25000輛，同比增長88%，就目前來看，這樣的增幅足以令所有汽車品牌妒忌。

分開來看，紅旗1-2月份銷量為16382輛，計算可知其三月份銷量超過8618輛的，環比2月銷量翻了一倍不止，其3月銷量回暖的速度遠遠高於行業速度，這樣的業績足以值得紅旗汽車豪橫。

不排除後續還有其他品牌繼續亮出更漂亮的數據，但整個車市的消費爆發式增長並沒有出現，而是集中於個別品牌了。也能看出來，在疫情中繼續獲取高銷量是沒有秘訣的，靠的都是努力付出。

寫在最後

其實，這些品牌3月份銷量提升與多地疫情確認人數歸零有很大關系，到店的客流量相比2月大幅提高，這是銷量提升的基礎，但整個行業的走勢還要待更多車企發布產銷數據才能明了。隨著眼下又有一系列刺激汽車消費的政策出台，後續市場回暖或加快步伐。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

『陸』 數據分析怎麼做

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(6)這些數據是如何做到的擴展閱讀：

分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

『柒』 如何利用好這些數據，讓這些數據說話，發揮出更多的作用

一個數據分析匯報工作者面臨一項艱難的任務，即讓他人明白並相信數據的含義，並且要照顧到聽眾的專業背景，以易於聽眾理解的方式展示匯報數據。最好的方式就是將數據劃分層次，並配上通俗易懂的解釋說明。正如愛德華·塔夫特所建議的，<用生動有力的方式講解數據>標記軸線，不要曲解數據的含義，同時將非相關信息圖表減至最少。
基本的圖表分析匯報可以以這樣的方式開始，「這是我們的數據質量項目報告，它以時間為序，雖然有聽眾對這些圖表再熟悉不過，但也請確保我們的進度一致。如大家所見，這份匯報是關於客戶數據質量的。X軸是時間軸，每個點代表一個月，Y軸是數據分數，與每個點的月份恰好對應。我們以此來衡量精度。這是一個較高的標准，對此我一會兒將詳述。」之後便是為聽眾解釋如何讀懂展示的圖表。「綠線代表實際結果，藍線是我們設定的目標值，紅線代表限度，在我進一步解釋匯報這些數值前，大家對如何讀這張圖表是否還有疑問?」
記錄下你將要給聽眾詳述的部分之前，確保已經給聽眾解釋清楚了如何讀圖的基本信息，這樣聽眾就可以專注於所見的圖表，並專心聽你的數據匯報了。
關於這些，要講的有很多，譬如如何開始項目、開展項目的原因，圍繞客戶需求條款的樂趣和挑戰所在;客戶需求的衡量標准，包括Y軸度量選擇的邏輯;項目改進;如何確立限度，即紅線的本質含義;為聽眾點明你所進行的每一個環境的意義影響……
聽眾不同，需求不同，匯報人的闡釋要盡可能簡明扼要。比如，技術團隊希望搞清楚選擇度量的細節和製作圖標的軟體;高層領導想要明白擴展數據對於整個機構的意義。匯報對於每個聽眾是一樣的，但卻聽眾的需求卻各有側重。
要清楚很多人對於數據分析，資料庫和統計數據是持懷疑態度的，(你可能會想到那句有名的諺語：「世界上有三種謊言，即謊言，該死的謊言和統計數據。」)不管這樣的懷疑是否有道理，它確實使得機構運行好創意的腳步放慢甚至終止。作為一名數據匯報者，肩負著讓聽眾信任數據的神聖使命。匯報人一定要做到：
1、匯報盡可能准確、直白，特別是在匯報成果不利的情況下，更應如此。此外，如果數據結果顯得有點不太明智，一定要簡單地陳述事實。
2、如果展示的是一張綜合性圖表，對於重要信息的遺漏就等於是在說最糟糕的謊言。
3、提供適當的背景介紹，如數據來源，為確保數據真實有效所做的工作。(如果對此所做之事甚少，一定要言簡意賅地說明「數據來源不明，可能會影響到結果」)
4、總結數據分析，包括匯報結果的不足之處和替代說明。
陳述自己的觀點無可厚非(通常也是合理的)，但一定要將自己的觀點和事實分開。不論分析有多到位，總有言過其實的地方，直覺會混淆事實。要清楚兩者之間的界限。
現在更進一步關注聽眾需求。成功的匯報案例大多是以讓聽眾明白幻燈片展示內容為基礎。聽眾在觀閱連續播放的幻燈片時，可能無法從你的匯報中有所收獲，所以你必須考慮到他們的需求。早先在貝爾實驗室時，我曾聽說「聽眾讀表的平均時間在15秒，不要讓他們花費13秒去搞懂如何讀圖。盡可能多地在可以標記的地方加上注釋，能讓圖表替你說話更好。」
根據此想法，進行兩個步驟。第一，在幻燈片說明頁提供如何讀圖的解釋。第二，如下圖所示為圖表註解。注釋當然不可能取代匯報，它們只是為聽眾提供相關信息。
對於大多數聽眾來說，即便是為微小的洞察做出長篇大論的分析也在所不惜。因此，手邊的一張切中問題要害並能引導後續步驟的出色圖表要勝過萬千無用的圖。找到這樣出色的圖，以此來展示，數據就是力量。
只要你有值得分享的見解和結論，我所建議的方法並不難於實踐。領導們，甚至是那些對數據持懷疑態度的人們，迫切期待改善提升部門和公司的方法。作為一名匯報人，你的工作就是以最簡明的方式發掘並滿足他們的需求。

『捌』 大數據如何做到精確區域性統計以及收集

在這個人人都高喊「大數據時代」的今天，數據似乎被提到一個前所未有的高度。無論是個人站長還是大中型公司，亦或是大型跨國集團，無論是網路營銷還是線下的市場營銷都在意識到數據的重要性，凡是都以數據來說話。但是，據筆者了解，在很多中小型公司和個人站長中，對於數據重視有餘，卻利用不足。
很多人不清楚需要搜集什麼樣的數據;也有的不清楚通過什麼渠道來搜集數據;還有大部分不清楚搜集整理的數據如何去分析，進而也就不清楚怎麼去利用這些數據。所以，很多數據也就僅僅只是數字，無法去轉化和為公司利益服務，成了一個華麗麗的擺設或者雞肋。
先來說說三類將數據做成擺設的類型：
1、重視數據但不清楚如何搜集，這是「被數據」類型。對數據處於模糊了解狀態，由於生活在這個信息爆炸化時代，耳濡目染各種宣講數據的重要性，自然也就重視起數據來，知道公司和企業做事和計劃要靠數據來支撐。但是由於沒有專業的相關數據人員，自己的公司(或者是個人站長)該做哪些數據，通過什麼渠道來搜集整理，可謂是一知半解。最後可能是通過頭腦風暴和網上的所謂教程來比葫蘆畫瓢，再加上咨詢下同行，東拼西湊而成的數據，這樣的數據自然就真的只是擺設了。
2、了解所需數據但來源不規范，這是「誤數據」類型。對數據了解比較了解，由於在互聯網或者公司摸爬滾打多年，出於自身原因和目的大概知道該需要什麼數據。但是同樣由於沒有專業的相關數據人員，對於數據的來源和製作並不規范，數據採集也可能存在誤差。所以，這些數據就可能失真，利用價值自然也不是很大。其實，這類數據比第一類更加成了擺設。
3、會做數據但不會解讀分析，這是「賤數據」類型。對數據有清楚了解，並有準確的數據來源和較明確的數據需求，但是卻等於入寶山而空回，坐擁金礦卻不會利用，豈不是把這些可以帶來真金白銀的數據給輕賤了?只是簡單的搜集整理，把數據形成可視化的報表，但是只是這些數據又能說明什麼問題呢。
數據背後的意義是什麼，怎樣去解讀數據來為公司和個人創造價值，怎樣去利用數據來規避可能存在的風險，怎樣去利用數據分析出現的問題?這些才是數據的真正價值。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析查看大圖
說的有點多了，其實筆者今天主要講的是網路營銷中有關網站SEO的數據搜集和分析。sem和其他媒體營銷基本都有較成熟的數據整理和分析模式，筆者就不再獻丑贅述。以下講的也只是較為大眾化的數據模式。
1、做哪些數據。有關SEO的數據應該需要三方面：
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據：這部分數據可以通過外部站長工具綜合查詢得出。主要包括但不局限於：
網站網址、快照日期、域名年齡、網站響應時間、同IP網站、pr值、網路權重、各搜索引擎收錄量、各搜索引擎反鏈數、24小時網路收錄、網路排名詞量、預計網路流量、外鏈數、標題、meta標簽、伺服器信息。這些數據除適用於首頁外，也可以適當用來查詢內頁數據。
可以把這些相關數據做成excel表格，以供定期查詢，可按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
②網站流量統計數據
目前現在大部分的公司和站長的網站流量均採用流量統計工具，極大的方便了SEO相關人員統計整理數據的工作。目前比較專業的數據統計工具有CNZZ、51la和網路統計。論專業性來講，CNZZ比較不錯，論網路流量的准確性和敏感度，筆者覺得網路統計還不錯。閑話少敘，流量數據主要包括但不限於：
IP、PV、獨立訪客、人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率、受訪頁面和域名、來源、搜索引擎比例、搜索關鍵詞、訪客詳情、時段分析
同樣建議做

『玖』 如何利用大數據做到對客戶的精準營銷

大數據營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而，數據本身不會產生價值。為此，我們要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，真正實現了從數據到知識的轉變，為領導決策提供服務依據本例根據工作實踐。
本例以三個工作實例，展示如何通過對數據分析進行對客戶的精準營銷。
工具/原料

大數據營銷
大數據營銷三個案例分析

案例一：筆者在銀行工作，通過對儲戶身份證信息進行海量剖析，發現一個有趣的現象，即購買理財產品的客戶以40-50歲的女性居多。
根據這一信息，有經驗的理財經理通過身份證信息即能准確的分析出支行有哪些符合條件的客戶，迅速的對新推出的理財產品進行電話營銷，做到不出門即可實現銷售，較快的完成了銷售任務。
而另一些更具創新性的理財經理，通過身份證信息，在情人節期間組織了網點沙龍客戶邀約活動，對符合18-30歲、30-45歲這兩個年齡段的男性客戶進行了電話營銷，通過贈送愛人鮮花、化妝品以及高價值的禮品進行金融產品營銷，較好的引起男性客戶的興趣，有力的拉升了業績增長。
這些數據分析手段就能夠做到個性化營銷和定位，加強對客戶的認知，為客戶找到價值，從而帶動銷量。
案例二：在與供電部門合作期間，供電部門提供了一條信息，市裡每一天上網高峰期主要集中在中午12點之後和晚上的12點之前。供電部門認為，出現這種「怪現象」的原因是因為現在的人們普遍睡覺前都會有上網的習慣。
這條信息當時很多人沒有注意，似乎與銀行搭不上關系，但我們市場經營部門的一個年輕的大學生針對人們這種「強迫症」，通過手機銀行與商家合作，在晚上12點進行促銷秒殺活動，即推動了手機銀行業務量的提升，同時也帶動商家銷量的倍增，實現了雙贏。
案例三：在為企業代發工資數據中，我們曾發現一個現象，即一般企業員工代發帳戶每月都會沉澱一定的余額，金額不大，1000元也有，幾千的也有，長期不動的也有，活期利率很低，但是這些客戶的帳戶金額又達不到理財產品的起售金額，這些客戶工資用了也就用了，成了「月光族」，沒有理財理念。
如何通過分析這些數據信息直接進行客源組織，為這些具有相同需求的人群量身定做金融服務，並享受」一客（群）一策「的定製服務，我們進行專題研究。
最終，我們在零存整取、基金定投和適時到帳理財產品上進行了產品打包宣傳，同步利用信用卡宣傳，幾場現場專題沙龍下來，引起了不少企業員工的注意和興趣，著實為這些收入不高的人群提供了一條實實在在的理財渠道。
這三個小故事就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律，它通過對大量的數據系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。
簡單來說就是：5個合適，在合適的時間、合適的地點、將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。
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具體來講，當我們通過對完成數據分析之後，找出相同的規律，當然還有一些個性化數據體現，為此具體的應用場景需要根據企業、業務的具體情況進行精準營銷策劃、設計。
概括來講，我們需要以下三個步驟：
第一步：數據採集，了解用戶，通過收集用戶所有的數據，主要包括靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如消費習慣、購買行為等;
第二步：分析這些數據，給客戶畫像，畫像代表客戶對營銷內容有興趣、偏好、需求等，分析推算客戶的興趣程度、需求程度、購買概率等;
第三步，也就是最後一步，將這些畫面綜合起來，拼成一張較為完整的圖，這樣我們對客戶就有了一個大概的了解。

『拾』 數據同步的重要性如何實現數據同步

一般企業的大型項目都是需要團隊成員相互配合完成的。如果項目的推進程度，團隊成員之間沒有及時的共享，那麼整體的工作效率不高不說，還有可能成員間重復同一個工作，導致整個流程亂了套。這種情況下，就急需一款CRM系統，來實現數據的同步。
比如簡信CRM軟體，客戶在前一刻，跟銷售員A說了一個需求，銷售員A立馬把這個需求寫到CRM系統里，然後共享給有許可權的其他組員。其他組員看到之後，就可以按照客戶的需求去推進項目。之後，客戶又表明了還需要哪些服務和產品，此時，銷售人員再次將新的需求寫進CRM系統里，這些數據信息都是同步進行的，團隊成員就可以及時按照客戶需求進行項目推進。
同時，簡信CRM的移動端也非常的便捷好用，出門在外也不影響，工作效率大大提高。對於辦公時間、地點都沒有限制，隨時查詢，隨時記錄，手機、電腦等平台數據實時同步。比如拜訪客戶回來的路上，在地鐵上就可以打開手機登錄簡信CRM系統，將見客戶的情況記錄到系統中，那麼此時，既不耽誤回家的時間，還能夠實現電腦端的同步。，且還便於領導查看聯系情況，對於拜訪客戶的情況給出批復，或者問題的解答。大大提升了工作的效率，縮短了銷售周期，有利於公司業績的提升。
隨著互聯網、大數據、智能化的迅速發展，企業紛紛斥資於CRM系統。CRM系統在數據處理方面能夠做到實時同步，銷售人員的時間都是極其寶貴的，實現數據信息的同步，對他們來說，可以節省非常多的時間，這些省出來的時間可以爭取更多的客戶資源，為企業爭取更好的利益。