从哪些方面体现业务数据

① 数据中心业务数据都有哪些特征

IDC业务零中断运行

IDC承载的业务重要，并且要求365天稳定运行，实时向外提供各种服务。想想以前淘宝网中断带来的影响、12316网中断带来的负面影响，这些损失都是巨大的。IDC的规模越大，使用的设备越多，应用越复杂就越容易出问题。因此在IDC中各种备份技术很多，这在保证业务零中断的同时，也将IDC的应用实现变得越来越复杂。

IDC能耗过高

目前全球约有24亿网民，各大互联网公司为了让网民24小时享受网络便利，一直提供全天候无间断服务。这样一来，IDC的网络设备、服务器、防火墙及存储、空调等设备昼夜运行，造成的电力消耗是巨大的。而随着全球信息产业的迅速发展，互联网数据中心的超高能耗已经对生态环境造成重大威胁。互联网在重塑人类未来的同时，也在悄然毁灭生命的源泉。

IDC规模巨大

IDC的出口网络带宽一般都能达到40G~100G左右。上万台服务器一同工作是什么概念？一般互联网的搜索业务是最耗费服务器资源的，那么一般一次搜索的集群系统包含200台的服务器，即可保证30MS内完成一次搜索。一万台服务器可以组件类似的集群系统50个，这样若这一万台服务器同时工作就可以讲搜索时间降低到1MS左右。只有这样才能满足1秒钟上万次的频繁搜索业务。

IDC技术水平低

各种信息技术发展很快，云计算、SDN、FCoE、虚拟化等技术需要实现落地，而IDC就是最好的培育乐土，就现在IDC的人员技术水平来说，很难掌握这些新技术。这几年这些新的技术词语经常被人所提及，各类技术研讨会广泛讨论，而实际在IDC中实施的就屈指可数了。一方面有些IDC缺乏掌控这些技术的能力，另一方面IDC管理人员思想守旧，只顾眼前，缺少长远的眼光，这就导致IDC一定程度上抑制了这些新兴技术的发展。

IDC信息数据巨大

互联网的出现与普及促进了信息的传播，新网站的数目随之开始与日俱增，每天更新的资讯不计其数。美国加利福利亚大学的研究人员给出了一个数字：世界范围内服务器年处理量为95.7万亿亿字节，如果将地球的这些数据年处理量转换成文字印在书本上，那么这些书本摞起来的厚度是90亿公里，这个长度是地球与海王星之间距离的20倍。由此可见IDC每天处理的信息数量是多么庞大。如果任由网上数据泛滥发展，则IDC的发展模式是不可维持的，如果只是单纯地扩大IDC规模，迟早有无法再大的那一天。提升信息数据的使用效率才是未来要考虑的问题，IDC承载的超过2/3的数据是重复性的、无用的垃圾数据。

要知道，IDC是信息化的重要基石，对信息产业的重要性不言而喻。而且IDC是数据中心发展进程中的必然产物。我们要根据IDC的特点，制定特定的发展模式，加大标准化推进力度，加强IDC关键技术的研究深度，推动IDC产业的健康发展。

② 什么是财务数据，什么是业务数据，二者有什么区别

他们的区别就是一个是整理日常数据和一个是整理工作数据。业务数据就是各种繁杂的日常工作记录数据，财务数据是对各种日常数据的归集整理和统计。财务数据是反映企业财务状况与经营成果的内容。
主要包括以下内容：
1、财务账簿数据及报表数据，该类财务数据是根据真实的企业经营财务信息统计核算，然后进行登记的数据；报表数据主要包括资产负债表数据、损益表数据、现金流量表数据等，这属于企业的基础财务数据。
2、企业的各项指标分析数据，该类数据是通过数学模型或对应的公式所计算得出的数据，例如用于企业各部门的责任考核数据、用于分析企业各项指标的财务管理数据以及用于投资决策的决策分析数据等。
业务数据定义分人公司应高度重视分人业务导致的责任累积，建立有效的责任W-积识别和管控的机制和方法。责任累积类型有分入业务与直接保险业务间的责任累积和分人业务间的责任累积两种。
造成责任累积的主要原因有：
(1)分人业务与保险公司参与共保的直接业务形成责任累积；
(2临时分保分人业务与合约分人业务间形成责任累积；
(3)多渠道临时分保分人业务间形成责任w积；（4）作为再保险接受人与多家保险公司建立分保合约.多个分出公司均参与的共保业务形成贵任累积。
其中，业务数据分人合约中分出人共保业务和分入业务的合约使用悄况是导致合约责任累积的主要原因。分人公司应特别关注分入合约中共保业务及分人业务使用再保险合约的情况，谨慎地评估由此可能形成的单一危险单位、单一区域、巨灾风险等责任累积。

③ 业务对数据需求的四大层次

业务对数据需求的四大层次

数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？数据在哪些地方能够帮助业务？

结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为四个层次。

我们可以通过建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何，做到“知其然”。

具体来说，切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天”，观察行业整体趋势、政策环境影响；再是“知地”，了解竞争对手的表现；最后是“自省”，自身做得怎么样了，自己的数据表现怎么样。从看数据的周期上来讲，“观天”可以是季度性或者更长的周期；“知地”按周或者月，特殊时间点、特殊事件情况下除外；“自省”类的数据拿到的是最全面的，需要天天看，专门有人看，有人研究。

在这一层上，分享两个看数据的观点：

1.数据是散的，看数据需要有框架。

怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值，把数据放到一个有效的框架里，才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用：

（1）数据很多，不同人对数据需求不一样，如CEO、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不一样的，有效的框架能够让不同的人各取所需。

（2）有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子，交易量指标大家都关心，如果某一天交易量指标掉了20%，那么，业务很大可能下是出了问题，但问题到底出在哪儿呢？如果只有几个高度抽象的指标，如转化率、成交人数、客单价等，是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所说的，看数据要落地。

2.数据，有比较才有真相。

我有120斤，你说是重还是轻呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标，可以是同行业平均水平，也可以是历史的同期数据。

通过数据看到了问题，走到这一步还不够。数据只是表象，是用来发现、描述问题的，实操中解决问题更重要。数据结合业务，找到数据表象背后的真正原因，解决之。解决问题的过程就会涉及数据、数据加工，还可能会涉及数据模型之类的方法或者是工具，这里面技术含量比较高，另作篇幅介绍，这里不展开了。

在第二层里也有两点分享：

1.数据是客观的，但对数据的解读则可能带有很强的主观意识。

数据本身是客观的，但消费数据的是有主观能动性的人。大家往往在解读数据的时候带入主观因素：同样一个数据在A看来结论可能是好的，从B看来可能却得出截然相反的结果。不是说出现这样的情况不好，真理越辩越明。但假如不是通过数据找问题，而是先对问题定性，然后有选择地利用数据证明自己的观点，这种做法就不可取了。可事实上，我们的身边经常发生这样的事情。

2.懂业务才能真正懂数据。

车品觉老师的博文《不懂商业就别谈数据》对这个观点作了深刻阐述，这里不展开讲了。只是由于本观点的重要性，笔者特意拿出来做一下强调。

利用数据可以帮助业务发现机会。举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢？

数据可以！

通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。

讲这个案例，不是想吹牛数据有多厉害，而是想告诉大家：数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢？商业感觉。刚刚提到的搜索数据、成交数据很多人都能够看到，但以前没有人把这两份数据联系在一起看，这背后体现出的就是商业感觉。

我理解的数据化运营，包含了两重意思：数据作为间接生产力和直接生产力。

1.数据作为间接生产力。

所谓间接生产力，是指数据工作者将数据价值通过运营传递给消费者，即通常所说的决策支持，数据工作者产出报表、分析报告等供各级业务决策者参考。我称之为决策支持1.0模式。然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强，对数据的需求会如雨后春笋般冒出来，显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。授人以鱼不如授人以渔，让运营、产品的同学都能够进行数据分析，是我脑子中的决策支持2.0模式。

决策支持2.0模式有三个关键词：产品、能力、意愿。

让运营和PD掌握SQL这类取数语言，掌握SAS、SPSS这类分析工作，显得不大现实和必要。提供低门槛、用户体验良好的数据产品是实现决策支持2.0模式的基础。这里讲的产品，不仅仅是操作功能集，还需要承载分析思路和实际案例。

但是，数据分析的门槛始终是存在的。这就对运营和PD提出了新的基本能力要求，即基础的数学能力、逻辑思考能力和学习能力。

最后一个意愿，也许是最关键的，只有内心有强烈的驱动，想做好这件事情的时候，才有可能做好。

2.数据作为直接生产力。

所谓直接生产力，是指数据工作者将数据价值直接通过前台产品作用于消费者。时髦点讲，叫数据变现。随着大数据时代的到来，公司管理层越来越重视这一点。大数据时代带来了大的机会，但也可能是大灾难。如果不能利用数据产生价值，那么，它就是一个灾难——产生的数据越多，存储的空间、浪费的资源就越多。

现在比较好理解的一个应用就是关联推荐， 你买了一个商品之后，给你推荐一个最有可能再买的商品。个性化是数据作为直接生产力的新浪潮，这个浪潮已经越来越近。数据工作者们，做好迎接的准备吧。

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④ 数据分析包括哪些内容

1.数据获取

数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2.数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。

3.分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.数据呈现

可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

⑤ 数据分析师日常业务重要分析哪些数据

1、产品的用户群体
当我们一款新的产品上线时，首先要知道店铺里的哪些用户可以首批付费使用，这个和我们的日常监测以及标签有关。平台就可以发信息推送给这类用户，就可以分析出我们的产品用户是否满意，数据分析准不准确了，那里是需要调整的。
2、推广渠道效果监测
当你为企业做广告投放的时候，你是不是需要提前对这些推广渠道的数据进行监测。比如说账号的活跃度、曝光量，只有把这些东西计算好了，你才能预估出这个广告可以为我们带来多首收益。
这个反馈完全可以给以后继续做营销做决定，按效果去调整哪些渠道继续投放广告，哪些渠道砍预算，哪些渠道不投放了。是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，这取决于他们想要探索的细分市场。
2、分析竞争对手
企业想要迅速发展，是一定要了解自己竞争对手的。比如说我们是一家电商公司，那么我们一定要了解竞争对手这个月的主营产品、销售额、折扣优惠等等。这样才有利于我们做好调整，更好的去安排。

⑥ 数据分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

⑦ 大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例，大数据把海陆空交通、医院，政府，公安，安检信息全部整合到一起，比如一架飞机落地后，其中一名乘客被确诊为疑似病例。 其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到，主要是通过他们订票信息，得知他们的联系方式，头像，行走路径，就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些，都去过哪儿，等等。 另外，现在所有的交通事故，安全生产事故都可以通过大数据来统一调度，救援，等。 你对这个回答的评价是？ 成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。 公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。 面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

⑧ 你知道互联网业务数据分析常用指标有哪些吗

常用的数据指标包括三方面：用户数据、行为数据、业务数据，串成一句话即是：谁，干了什么，结果如何

可从用户来源、用户存量、用户增量、用户健康度四个常用维度去看
用户来源 ：指用户来源的渠道，比如：网络自然搜索、网络关键字投放、搜狗、微信等
用户存量 ：指日活DAU（Daily Active User，日活跃用户数量）、月活MAU（Monthly Active User，月活跃用户数量）等用户活跃数据。注：需要说明的是MAU不等于各日的DAU之和，需要对用户去重统计才有意义。
用户增量 ：指新增用户，定义新增用户的流程节点和基于维度不同，统计出来的数据不同，在日常工作中，要和团队明确统一定义的标准，降低沟通成本
用户健康度 ：可用用户留存率等指标衡量，关于留存率计算一般有三种算法

可从访问次数/频率、访问时长、访问转化、访问跳出四个常用维度去看
访问次数/频率 ：可用PV（Page View，页面浏览量）、UV（Unique Visitor，独立访客量）、访问深度来呈现
PV指页面访问次数，UV指访客人数
访问深度 ：用来衡量用户对产品的了解程度

访问时长 ：可一定程度量化当前页面内容对用户的吸引程度。注：在处理访问时长数据时，需要注意剔除一些非常大的值，避免用户去做其他事情页面没关这种极端情况带来的干扰
访问转化 ：指用户访问相关页面后，转化成注册用户、付费用户的比率
访问跳出 ：可用弹出率等指标衡量页面对用户的质量，注：弹出率是基于访问次数的

可从业务总量、人均付费、人数、产品健康度四个常用维度去看
总量 ：一般会用GMV（Gross Merchandise Volume，成交总额）来度量，
人均付费 ：一般用ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）/ARPPU（Average Revenue Per Paying User，每付费用户带来的平均收益）
人数 ：一般指付费人数
产品健康度 ：衡量大多数产品健康度，看其能带来的收益，即可以用付费率、付费频次等指标来衡量

上述具体指标，在实际工作中，要根据产品的具体形态调整。比如业务数据的指标，视频产品一般就会采用观看时长来衡量总量，观看人数来度量人数这个指标