数据被收集后有多少管理层能看到

A. 如何收集数据

问题一：大数据怎么收集 大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助 *** 在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是 *** 的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。 *** 部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。 *** 和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑 *** 、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
系统实施
系统主要应用于负责信......>>

问题二：如何进行数据采集以及数据分析 推荐使用数据统计工具，通过监测工具，对数据进行全面的采集，并根据需要进行不同维度的分析。99click的数据监测工具比较全面，可以尝试一下。

问题三：数据怎么收集?数据怎样管理？ 建立数据库；
若果不明白，尝试做表格，拆分数据不同的特性，组合相关的特性；
老师做成绩表也是一种数据库；
可以先尝试使用excel做表格，分析相关和非相关特性；整理出来，后期想自己深入就去学数据库，不想学可以外包，让别人做，然后做数据查询软件等等……

问题四：如何收集用户体验数据 通过自己网站的注册用户，通过微信公众号的后台就可以看到数据，
好多地方都是可以的，你只要去查就能查到的，谢谢希望我的回答对你有帮助！

问题五：怎样收集市场数据 1.卖场获取市场总体数据好地方卖场几乎荟萃了市场的主要消费品种，可以说是微缩的市场风向标，是市场信息荟萃之处。在卖场收集数据可以通过这么三类人进行调查：（1）促销员可以派人应聘成为该卖场的促销员，走内部路线，以便接触并拉近与卖场营业员、柜组长、财务、仓库等人员的关系，以闲聊、公司盘库、核对提成等名义收集轻而易举。（2）仓库保管员一般在卖场里，这些保管人员的地位不是很高，但他们手里却掌握着准确的实际进货量、库存数、退货等情况。与这些人员搞好关系，数据收集轻而易举。（3）收银员卖场收银台一般都固定配备一两个收银员，每个收银台的情况基本相似。因此，稍加计算，即可得出该卖场各阶段大致的实际销售状况。2.解密竞争对手数据捷径（1）广告公司每个竞争对手都有几家关系较好或是长期合作的广告公司，广告公司的业务人员很容易就能接近竞争品牌的分支机构管理人员以及一些内部文件，控制得当，这完全可以作为一个准确迅速的信息来源。（2）二三级分销商各厂家分支机构总会有一两个关系好沟通密切的二三级分销商，有关市场动向，这些关系特殊的二三级分销商也许知道更早。业务人员对这些特殊客户在拜访时多加留心，也可获取一些对手资料。（3）运输、仓储、装卸公司竞争对手在当地无论是直营还是交给经销商做，仓储、运输、装卸等物流环节都必不可少。而一般仓储运输公司不会在意对客户储运量数据的保密，有的甚至就挂在办公室里。以看库的名义很容易就能进入竞争对手的储运仓库，只要看看货堆上的到发货记录卡，一切数据轻松到手。（4）打印店各厂家的办事分机构基本都会有定点的打印店。为节省时间，量较大的打印、复印工作，或是复杂一些的图形表格制作，都会拿到这些打印店来做。

问题六：收集数据的方法有什么 收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．
不同的数据收集的也是不一样的具体的就要看你这么调查和调查对象是什么。
问卷调查是现在就常用的而且我要调查网就可以做网络问卷调查
查阅资料就需要去查找网络相应的资料信息或者到图书馆去
实地考查就是你自己亲身体验

问题七：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题八：企业怎样快速收集数据 要快速收集数据就需要去众包

问题九：如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图？ 提供一些技术建议：
数据采集，数据清洗，数据加工，数据建模，分析，得出结果。
数据采集需要将网站的招聘数据采集下来，可能需要大量的数据，并且是相当一段时间的数据，不能是一个短时间的数据；
数据清洗：将垃圾数据和不规范的数据进行处理，要分析，肯定会有很多分析的维度，分类什么的，要统一；
数据加工：将不规范的数据进行二次处理，统一规则；
数据建模：可简可繁，根据实际情况建模吧，首次做还是简单点
分析得出结果：这就简单了，根据已有数据输出数据样本；
数据采集：可用网络矿工采集器，可实现采集和数据的初步加工
ETL工具可用 KETTLE ，开源的
数据库，自己选择吧，比较多
输出数据：可以自己来做，也可以选择第三方的，不过无论如何也许用点工具，简单的话，用excel

问题十：易企秀的收集数据怎么看到? 登录到易企秀帐户，在相应场景下有收集数据菜单，点击收集数据后的条数，就可以查看收集数据。

B. 关于审计委员会数据搜集的问题，独立董事所占比例，年会次数等数据怎么能查到

公司管理层治理层的人员结构，上市公司应该可以去证监会网站查查

C. 如何用数据分析为管理层提供决策依据

用数据分析帮助管理层提供决策主要有以下三种 ：
1、外部数据的依据主要是以了解的行情和竞争对手的情况，让管理层能够更好的把握下一阶段发展计划；
2、内部数据团队业务数据、技术数据、生产统计数据结果可以帮助管理层更好分析出生产和销售胡亩轮报裤信表更加容易打开市场；
3、业务数据可以通过分析看业务情况和市场前景，更好的部署战略，更加进一步耐物运营好！

D. 信息可视化整理

无论数据总量和复杂程度如何，数据间的关系大多可分为三类： 比较 / 构成 / 分布&联系。

基于分类 / 时间的数据对比，通常需用到比较型图表。 比较条目较少时 ，如5个地区收件量的对比，可选用 柱状图 表示。

条形图 当条目较多， 如大于12 条 ，移动端上的柱状图会显得拥挤不堪，更适合用 条形图 。 一般数据条目不超过 30 条 ，否则易带来视觉和记忆负担。 柱形图还有许多丰富的应用。例如堆积柱形图，瀑布图，横向条形图，横轴正负图等。

看趋势 – 折线图 当X轴为 连续数值 （如时间）且 注重变化趋势 时，则适用折线图。

扩大差异 – 南丁格尔玫瑰图 。由于扇形的半径和面积是平方的关系，南丁格尔玫瑰图会将数值之间的差异放大， 适合对比大小相近的数值 。玫瑰图也适于表示 周期 / 时间 概念，比如星期、月份。依然建议 数据量不超过 30 条 ，超出可考虑条形图。

当 比较正反两类 甚至更多维度的数据时，可试尝试双向条形图。用颜色区分大区，空心/实心区分收件量和派件量， 既能整体比较大区，又能详细对比地区的情况 。

打怪升级，再加点难度。 在双向图上再增加一个维度 ，如下表，比较 5 个地区的利润及相应的收入和成本。请先思考一下，再下滑看推荐图表。

通过图形一眼就能看出深圳区的利润低于广州区，即使它的收入高于广州区，但成本相对来说高于广州区。

目标达成 – 子弹图 考察指标的达成情况，如 收入达标情况及所处区间 （优、良、差）。

子弹图，因为像子弹射后带出的轨道。相较于仪表盘，它能够在狭小的空间中表达丰富的数据信息，在信息传递上有更大的效能优势。

若还要比较4个季度的收入情况，只需用不同颜色区分。如下图，一眼便知第二季度表现较好，而第一季度则不佳。

性能 – 雷达图。多维的性能数据 ，如综合评价，常用雷达图表示。 在游戏中看到它比较多 。 它在商务、财务领域应用较大，适合用在固定的框架内表达某种已知的结果。常见于经营状况，财务健康程度。

指标得分接近圆心，说明处于较差状态 ，应分析改进； 指标得分接近外边线，说明处于理想状态 。 比如我对企业财务进行分析，划分出六大类：销售、市场、研发、客服、技术、管理。通过雷达图绘制出预算和实际开销的维度对比 ，会很清晰。如下图：

以上就是“比较”类的常用图表，归纳如下：

一个整体被分成几个部分。这类情况会用到构成型图表 ，如五大区的收件量占比、公司利润的来源构成等。

单层 – 饼状图

第1关中，对比5个地区的收件量时用到了柱状图。若看 占比情况 ，饼状图更合适。饼图是有缺陷的，它擅长表达某一占比较大的类别。 但是不擅长对比。30%和35%在饼图上凭肉眼是难以分辨出区别的 。当 类别过多，也不适宜在饼图上表达 。

如果变成 17 个地区，会怎样？饼图分类一般 不超过 9 个 ，超过建议用条形图展示。

除饼图外， 环形图（甜甜圈图）亦可表示占比，其差异是将饼图的中间区域挖空 ，在 空心区域显示文本信息 ，比如标题，优势是其 空间利用率更高 。

分层 – 环形图、旭日图

对于管理层而言，需先把握大局和重点。比如大区负责人需一眼看到重点地区及重点分部的情况（如下图），如何展示？

这个叫旭日图，逐层下钻看数据，大区的重点地区及相应分部的构成情况一目了然。

累计趋势 – 堆叠面积图

看数值构成随时间变化的案例：第一大区（包含四个重点地区）近 四年收入构成的趋势 要如何可视化？

推荐方案是 堆叠面积图，可以展现分量（地区）对于总量（大区）的贡献 ，并 显示总量（大区）的变化过程 。需要说明的是，地区收入的起点并非从 y=0 开始，而是在下面的地区基础上逐层叠加，最后组成一个整体。

面积图最佳设计指南：波动较大的类别放在最上面、使用透明色、不要超过4个类别，y轴从0开始，不要用面积图展示离散数据，只有连续数据有中间值。

累计比较 – 堆叠柱状图

如果将上图X轴的标签文字（即年份）和图例（即地区）互换（如下图A），用来看 每个地区近四年的收入构成 ，用哪个图更合适？

堆叠面积图 A 方案和堆叠柱状图 B 方案都可以表现累加值。差别在于， 堆叠面积图的 x 轴是连续数据（如时间），堆叠柱状图的 x 轴是分类数据 。此案例中的 x 轴是非连续的分类数据，因此用 B 方案更适合。

累计增减 – 瀑布图

若想表达两个数据点间数量的演变过程，可使用瀑布图。 开始的一个值，在经过不断的加减后，得到一个值 。瀑布图将这个过程图示化，常用来展现财务分析中的收支情况。

通过分布 & 联系型图表能看到数据的分布情况，进而找到某些联系， 如相关性、异常值和数据集群 。

两个变量 – 散点图

仍以业务为例，下图为全国网点的单票成本/收入分布情况。

单单这样看，可能看不出什么，如果加两条平均线就不一样了。

加了平均线，就知道哪些网点高于平均线，哪些低于平均线。但网点那么多， 总不能逐个点击查看是哪个大区的 ， 给散点加上颜色后 ，就很有意义了。

通过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需提升，比如 广泛聚集于右下角的第四大区，单票收入低于平均线，单票成本却高于平均线 。

三个变量 – 气泡图

大家都知道，网点 总利润除了和单票利润有关，还和体量（即收件量）有关 ，用散点的 面积大小 表示收件量，就变成了气泡图。

一切和空间属性有关的分析都可以用到地理图 。比如 各地区销量 ，或者 某商业区域店铺密集度 等。气泡图与地图结合可演变为热力图。通过热力图，能看到哪些网点收派件量较多，需进行资源调配。

地理图一定需要用到 坐标维度 。可以是 经纬度 、也可以是 地域名称 （上海市、北京市）。坐标 粒度即能细到具体某条街道 ，也能宽到 世界各国范围 。POI是很重要的要素。POI是“Point of Information”的缩写，可以翻译成信息点，每个POI包含四方面信息，名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息。借助POI，才能按地理维度展现数据

最佳设计指南：一、使用细的地图轮廓线；选择合适的配色；少用填充图案；选择合适的数据区间。

用户行为分析，将浏览、点击、访问页面的操作以高亮的可视化形式表现。下图就是用户在Google搜索结果的点击行为。

总结：当我们拿到数据后，先提炼关键信息， 明确数据关系及主题 ， 再选择合适的图表进行可视化 。

好的可视化是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰，但它只针对Excel图表，不够丰富。

数据分析中经常会提及维度。维度是观察数据的角度和对数据的描述。 我们可以说地区是一种维度，这个维度包含上海北京这些城市。也可以认为销售额是一个维度，里面有各类销售数据。维度可以用时间、数值表示，也可以用文本，文本常作为类别。 数据分析的本质是各种维度的组合

维度主要是三大类的数据结构：文本、时间、数值。地区的上海、北京就是文本维度（也可以称为类别维度），销售额度就是数值维度，时间就是世界

数值维度可以通过其他维度加工计算得出，例如按地区维度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。维度可以互相转换。比如 年龄原本是数值型的维度，但是可以通过对年龄的划分，将其分类为小孩、青年、老年三个年龄段，此时就转换为文本维度。

1.箱线图

箱线图一般人了解的不多， 它能准确地反映数据维度的离散（最大数、最小数、中位数、四分数）情况。凡是离散的数据都适用箱线图。

下图就是箱线图的典型应用。线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。

2.关系图

展现 事物相关性和关联性的图表 ，比如 社交关系链、品牌传播、或者某种信息的流动 。

有一条微博，现在想研究它的传播链：它是经由哪几个大V分享扩散开来，大V前又有谁分享过等，以此为基础可以绘制出一幅发散的网状图，分析病毒营销的过程。关系图依赖大量的数据，它本身没有维度的概念。

3.矩形树图

上文说过， 柱形图不适合表达过多类目 （比如上百）的数据，那应该怎么办? 矩形树图出现了。它直观地以面积表示数值，以颜色表示类目 。

下图中 各颜色系代表各个类目维度，类目维度下又有多个二级类目 。如果用柱形图表达，简直是灾难。用矩形树图则轻轻松松。

电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析，都可以用到矩形树图。

4.桑基图

比较冷门的图表，它常表示信息的变化和流动状态。

5.0 漏斗图

大名鼎鼎的转化率可视化 ，它 适用在固定流程的转化分析 ，你也可以认为它是 桑基图的简化版。 转化率也可以用几组数字表示，不一定做成漏斗图。

可读性**

图表的 首要功能是解释 ，而不是设计，尤其大部分图表都会落入到 过度设计 的陷阱。

客观性

数据的解读因为每个人的观点和视角不同，可以呈现诸多的结果。这也是我们常说统计学会撒谎的原因。

下图是一张销售额柱形图，看来销售额没有啥特大变化嘛。

换另外一种图表展示。就看到了变化的增长趋势。

实际上两张图表的数据没有任何差异，为什么呢？ 区别只在坐标轴。第一张图的Y坐标轴起始为0，第二张图起始是2.45 。第二张是截取了部分的柱形图。

统一性

如果图表整体颜色是冷色调，那么就不要再加入暖色。

如果图表文字是雅黑，就不要再加入宋体。

如果某地区数据，用了柱形图对比，其他地区也遵循柱形图样式。

如果某图表，女性使用红色，男性使用蓝色，那么这一规范应该在所有图表体现。除了颜色，其他设计元素同理。

如果有多张图表，图表元素应该统一，如标题、坐标轴刻度、坐标轴位置等。

用户为啥会有“将数据转化成图表”的需求？

最终的答案一定是回归到 企业管理的“第一性原理”——开源节流 。企业需要 数据去分析如何才能节省更多钱，如何才能赚更多钱。 未来的 BI 的产品不能将自己定位为“工具”，而是应该定位为“服务”。

1.0 从流程来看，探索性可视化是这样的：

此类可视化集中在图表的微观功能上 ，像 辅助线、预警、各种图表类型 等。

2.0 解释性可视化需求

一般集中在完成了数据探索，并且 形成一定数据洞察后的 story-telling 场景 。大家在网上看到的一些“ 一张图搞懂 XXX ”、“一张图了解 XXX”就属于解释性可视化 。

此类集中在整体的图表可视化上，比如将多个图表组合起来， 制作成一份报告或者故事版，所以会提供类似标题编辑器、排版编辑器等功能 。目前市面上的 BI 产品，像网易有数、BDP、Tableau、PowerBI 都是采取这种模式

1. 这种偏业务型的产品框架，并不太适合国内市场 。

因为这类产品面向的用户基本上是专业用户（数据分析师），而忽略了一个事实—— 大部分中国企业并没有设立专门的数据分析岗位 。有能力配备数据分析师的企业一般都是中大型企业，他们付费能力可能比较强，但是也意味着用户量会较少。

专业用户对应的是数据分析师，而 半专业用户则对应的是类似财务、销售、HR 等，在业务上专业但数据分析上不专业的用户。这类用户的 日常工作一般集中在解释性可视化上面，比如年终总结、年度规划、每月汇报 中都需要利用到数据可视化。这类用户的流程是这样的：

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用户导入数据，无需太复杂的操作，即可直接生成图表。 存在问题：

可视化的理解： 信息可视化就是用图形正确的表现复杂的信息和逻辑关系 ，

•通过图片特有的美观和趣味性，吸引读者 •通过最优表现形式，使内容更易懂

•拉近读者与产品的距离，提升品牌认知度

作品一：安全产品首页展示

创作灵感：从需求文档中看到这些子产品名字有御前卫、八卦阵、御城河……当时就觉得非常有意思，脑海中立刻浮现出一个古城的画面，古城周围有士兵、有八卦 阵、有御城河等。跟视觉设计师表达这个想法后大家一拍即合，最终产出了这个方案。 中间的城楼最开始是红色的，有点太抢眼，为了避免喧宾夺主又体现出数据被 保护的感觉，就把它改成了这种半透明的、很数据化的虚拟感觉 。

作品二：产品结构图

创作灵感：通过竞品分析发现国内外同行在这方面都非常下功夫，所以我们也要力求用一张图来把产品结构和关系描述清楚。下篇文章会讲具体的设计过程。

作品三：使用流程示意图

创作灵感：产品经理给出的这个图很严谨，但是对于用户来说理解起来比较困难，因此先用线框图把它简化为单向的流程图，但这样又不够美观和直观。心灵手巧的视觉设计师经过图形的美化，巧妙解决了这个问题。

修改中（局部）：

改良后：

作品四：方案描述示意图

也是先梳理信息逻辑，用更易懂的方式去表现，再通过视觉设计师美化。

改良图：

把一件事情做好，首先要知道做好的标准是什么。把这些失败的作品放到一起，就可以大概得出失败的原因是什么，而好的标准又是什么。

[图片上传失败...(image-cf4898-1556103840928)]

从表现形式的角度“信息图表”作为视觉工具应包括以下六类：图表、图解、图形、表格、地图、列表。

按照形式特点我们常把图表分为关系流程图、叙事插图型、树型结构图、时间分布类及空间解构类五种类型。

1、关系流程类图表

2、叙事插图型图表

叙事性图表就是强调时间维度，并随着时间的推移，信息也不断有变化的图表。

3、树状结构示意图

把繁复的数据通过分支梳理的方式表达清楚。运用分组，每组再次分类的主体框架表示主从结构。

4、时间表述类示意图

时间表述类示意图只要以时间轴为中心加入文字数据即可。从设计的角度来看，将主题融入图形设计中，挑选重要事件点解读，就可以使画面精美，加深理解力度。

5、空间结构类示意图

运用设计语言把繁杂结构模型化、虚拟化是空间结构示意图存在的意义

这个流程需要协作完成， 数据需要筛选和整理 ，精准是首要条件 ， 其次是梳理。找出出主线逻辑 ，筛选次要内容从而进行精心的设计。

1、基础图形创意

柱状图和饼状图是最常用的两种基础图形，但是简单的几何形态很难给人设计感。 对基础图形的创意来突出设计主题 ，就可以取得一举多得、事半功倍的效果

上面图片中左右的内容是完全一致的，但右图即使读者不详细关注也可心领神会。

2、高吸引度与视觉亮点

从传统网页到社交微博，用户对信息的浏览速度也越来越快，高吸引度便是最宝贵的财富点。

3、画面简洁明了

4.象征图示

在设计的上要注重保持风格的统一，这样才能让人视觉连贯、赏心悦目。

1、饼图顺序不当

饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息

方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。

方法二： 最大部分放在12点，然后顺时针放置

2、在线状图中使用虚线

虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分

3、数据摆放不直观

你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序

4、数据模糊化

确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据

5、耗费读者更多的精力

要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线

6、错误呈现数据

确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注

7、在热图中使用不同颜色

一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达

8、柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2

9、数据对比困难

对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比

10、使用三维图

尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道

数值可视化的本质就是用各种视觉属性来表达数据值的大小。视觉属性有这么几类：位置、长短、面积、颜色。对应视觉设计的点，线、面和色值。

其可视化的核心思想在于根据上下文用拟物的方式，将其与我们现世界中数值的事物联系在一起。

如果是奔跑的速度15km/h，那么可以画一个运动员跑步的图来表达这个数字。如果是奔跑的速度70km/h，那么就可以画一只猎豹奔跑，通过模糊的背景来表达奔跑的速度快。如果要描述山的高度5km，就可以画以座耸入云霄的山，给人一种高山的直观形象，更多的创意设计都可以围绕想象展开

汽车行驶的速度，分为慢速、中等和超速，如下左图所示。在表达评价信息时，你需要根据背景 展开联想 。比如说：降水量50毫米，我们可能想象到的就是用一个试管接了50毫米深的水。

一维表格如下图所示，数据表格中只有一行或者一列数据。我们需要对数据可视化的目标进行分析，跟进目标可将数据分为以下几类:

•强调绝对数值的数据；

•强调趋势的数据；

•百分比数据；

•不同类型的数据。

3.1.1 柱状图

收入10000元的就是收入5000元的2倍，GDP一万亿就是五千亿的两倍，这种数据称之为等比数据。柱状图的阅读者一般视觉会被柱子本身所吸引，不会去注意纵轴的起点，用户往往会默认柱子的长度代表绝对数值的大小。所以柱状图的纵轴的起点必须从零开始。

3.1.2 直方图

直方图数据本质的区别在于表达 连续的区间上数量的分布 。统计学中，直方图的纵轴要求是计数数据，也就是说，直方图是用于统计某个区间内的对象个数。

3.1.3 柱状图变式：条形图

条形图还有一个很大的排版优势，能将文字和条形在一侧显示，能够对分类附加说明。在中国，如果不是因为排版的原因，请慎用这种横向的条形图。

3.1.4 柱状图变式：计数条形图

3.1.5 柱状图变式：径向柱状图、径向条形图、螺旋图

为了适应排版的区域，或者增加图形的趣味性，会对柱形图进行扭曲变形。

3.1.6 柱形图变式：用拟物代替柱子

在平面设计，海报宣传页面中，一般会添加拟物的元素，使得数据的表达更加生动。其 基本的思路都是围绕着数据主体展开联想，用拟物的对象代替柱子 。

示例1 ：如果描述的是足球相关的内容，那么可以用踢球的形象代替柱子。

示例2 ：如果描述的是星体相关的内容，那么可以用星体的形象代替柱子。

示例3 ：如果描述的是男女差异，那么可以用男女的形象代替柱子。

示例4 ：如果是抽烟相关的数据，正好用烟头的形状代替柱子。

示例5 ：如果是山的高度，那么可以用山的形态。

3.1.7 柱形图变式：按某些维度展开重组设计

上一节中，用拟物代替柱子的思路仍然是在柱状图的框架下的。但是很多时候，甚至可以抛开柱状图的束缚，根据关键词展开联想。在联想的过程中，我们只需要记住第一章中提到的数据可视化的本质：通过位置、长短、大小、颜色四个视觉元素来表示数据大小。

示例2 ：城市和省份PM2.5值（假设数据）

这种数据只能以地点为关键词展开，以地图的方式呈现 。

PM2.5是一个没有形象的概念，所以可视化的时候，不太可能在PM2.5上面展开。 那么这种数据只能以地点为关键词展开，以地图的方式呈现 。

省份在地图上本身就是一个形状大小固定的面，可以通过颜色热力图来表示数值（下图，左）。

示例3 ：各网站访问量

例4 ：迁徙地图

单个城市的迁徙图的数据原型仍然是一维数组。以地图为维度展开设计时，需要表达的是各个城市与北京的连线。连线的长短信息已经被城市到北京的距离所用，于是只能用连线的颜色来表示数值。

3.2 强调趋势的数据

3.2.2 折线图的变式：曲线图

3.2.3 折线图的变式：均线图

3.2.4 折线图的变式：面积图

3.2.5 折线图的变式：股指走势图

一般来说，百分比的数据使用饼图（或环形图）的方式表达，这是最常规的。

环形图与饼图不同点在于环形图可以将主题与图更好地融合。

3.3.2 饼图变式：将饼形转化成对象拟物形态。

示例一 ：如果是描述人体的成分，那么可视化可以围绕人形展开，将饼的形状变成人的形状。

示例二 ：如果你想描述各类行业人群占比，那么你可以考虑画出100个人，各类行业的人用不用样式的图形，如左下图所示；而当你想描述各类枪杀案件枪支的来源，下右图所示。

STEP1：确定表意正确

“正确”是信息图最基本的要求，所以这里首先要确保信息图的内容是正确的。

对于业务比较复杂难理解的产品，可以让产品经理先根据自己的理解画一个图，设计师和产品经理进行沟通，确认双方的理解是一致的。

《淘宝技术这十年》里有一句话说的好“好的架构图充满美感”。淘宝工程师用十年的时间证明了这件事。而其实不仅是技术架构图，好的流程图、结构图、信息图 等都充满美感。

怎样优化信息图的表达形式呢？如果是一个逻辑比较复杂的结构图，可以这样：

虽然逻辑没有错误，但是箭头有交叉，看起来不美

E. 如何用数据分析为管理层提供决策依据

这个首先你需要有各种基础数据支撑，之后 管理层需要做哪方面的决策，然后你要能够依据决策的目的来提取 所需要的数据来做分析，这样方可提供依据。
比如 公司决策要对产品提价。这个时候你要孝旦分析提价的可行性 以及提价多少此慎碰 在客户接受的范森谈围内，这也就是你的目的了。
然后你就需要收集数据，有些数据是现成的，有些是需要针对你的客户进行调查了解了，通过这些收集数据后 ，就可以分析出 提价的可行性 也就是客户接受度了

F. 什么是数据采集

什么是数据采集？
数据采集

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据量测是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性燃纯世。数据采集含义很广，包抱对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。

在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先,分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次,总线兼容型数据采集插件的数量不断增大,与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。

什么是数据采集
是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析，处理。

数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。

利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比皮肢如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。
什么是数据采集费
这个不知道，我就知道有些工程项目，软件分析那块需要数据，而数据是工程现场的，当时合作做软件只是给我数据我能分析，但是没有说要采集，所以单做从现场的仪器上产生的数据，通过整理到数据库这步，也是可以收费的，这个是我的项目遇到的，别的数据采集费是不是就不知道了
数据采集板，什么是数据采集板
数据采集板是实现数据采集(DAQ)功能的计算机扩展卡，可以通过USB、PXI、PCI、PCI Express、火线(1394)、PCMCIA、ISA、pact Flash、485、232、以太网、各种无线网络等总线接入个人计算机。

数据采集板绝大多数集中在采集模拟量、数字量、热电阻、热电偶，其中热电阻可以认为是非电量（其实本质上还是要用电流驱动来采集）数据采集软件（infinityqs）其中模拟量采集卡和数字量采集卡用得是最广泛的。现在市场上有一种二合一采集卡，二合一指的是数字模拟采集卡，AV+DV采集卡，数字、模拟二合一，数字输入输出，模拟接口输入(DV/AV/S-video)。

数据采集板在实际应用中经常需要它输出控制信号。数据采集卡广泛应用于安防监控、教育课件录制、大屏拼接、多媒体录播录像、会议录制、虚拟演播室、虚拟现实、安检X光机、雷达图像信号、VDR纪录仪、医疗X光机、CT机、胃肠机、 *** 镜、工业检测、智能交通、医学影像、工业监控、仪器仪表、机器视觉等领域。
什么是数据采集？为什么要进行数据采集
你需要采取什么样的数据？
数据采集员是做什么的
数据采集员主要负责ERP系统(企业资源计划"Enterprise Resource Planning "的简称)中基础信息（包括前期基础数据和各种单据）的录入和核对工作。

一、数据采集员主要工作内容如下：

1、会使用抓取数裤拆据软件从网上抓取资源并分配；

2、从互联网上收集教育类企业信息 ；

3、对收集的信息进行记录并分类统计 ；

4、对公司提供的各种信息进行资料更新与完善；

5、采集商场的铺位号，商铺的店名和主要经营的类型 ；

6、参与本公司专业网站日常信息采集、录入、发布、编写等；

7、完成领导交代的其他工作任务。

二、数据采集员岗位要求：

1、年龄21-35周岁；

2、能吃苦耐劳，热爱旅游，认真负责，工作态度端正,面对压力能有良好心态；

3、具备正常的人际交流能力，性格活泼踏实，有驾驶证会开车者优先；

4、具有良好的文字编辑功底优先。
网页数据采集是什么，有什么用，如何实现的？ 10分
网页数据采集：简单的说获得网页上一些自己感兴趣的数据。当前大数据相当的火爆，所以网络上有非常多的采集软件，数据采集的作用有多种用途，比较常用的就是：1.采集数据，通过自己整合，分类，在自己的网站或者APP展示，如：今日头条。2.深度学习的数据源。
网站分析数据采集的基础是什么?
一般是基于cookie
什么是网络数据采集，它又有什么用？
凑找欢ü嬖蠔蜕秆”曜冀惺莨槔啵⑿纬墒菘馕募的一个过程。 博远电子看来目前网络数据采集采用的技术基本上是利用垂直搜索引擎技术的网络蜘蛛(或数据采集机器人)、分词系统、任务与索引系统等技术进行综合运用而完成;随着互联网技术的发展和网络海量信息的增长，对信息的获取与分拣成为一种越来越大的需求。人们一般通过以上技术将海量信息和数据采集回后，进行分拣和二次加工，实现网络数据价值与利益更大化、更专业化的目的。 现阶段在国内从事“海量数据采集”的企业很多，大多是利用垂直搜索引擎技术去实现,还有一些企业还实现了多种技术的综合运用。比如：“杭州千瓦通信科技”采用的垂直搜索引擎+网络雷达+信息追踪与自动分拣+自动索引技术，将海量数据采集与后期处理进行了结合。 一般说来，从事专业海量数据采集的企业己属于是计算机数据分析方面的研究工作。 一、网络数据采集的应用价值： 1、应用于搜索引擎与垂直搜索平台搭建与运营 2、应用于综合门户与行业门户、地方门户、专业门户网站数据支撑与流量运营 3、应用“电子政务”与“电子商务平台”的运营 4、应用于知识管理与知识共享 5、应用于“企业竞争情报系统”的运营 6、应用于“BI商业智能系统” 7、应用于“信息咨询与信息增值” 8、应用于“信息安全和信息监控”等 9、应用于“千瓦通信-舆情雷达监测与测控系统”等 二、网络数据采集的系统特点： 1、支持自定义表单。 2、支持自适应采集。 3、支持集群采集。 4、支持各种报表导出。 5、支持仿人工式的随机采集数据。 6、支持自定义阅读模板。 7、支持登陆、代理采集。 8、支持各种列表分页采集。 9、支持各种内容分页采集。 10、支持各种排重过滤。 11、各种采集日志和采集源日志监控。 12、支持采集网站、采集源管理。 13、支持采集图片、附件、音频，视频等文件或附件。附件与正文自动映射与关联。 14、支持多种附件保存方式，可保存至磁盘或数据库。 15、支持附件的压缩存储。 16、支持对采集来的信息进行二次加工。支持采集内容的自动排版。 17、真正的多用户采集系统，每个操作都要记录操作内容、操作人以及操作时间。 18、真正的多线层、多任务采集、集群采集。 19、图形监控网络使用情况、采集情况等。 20、支持海量数据采集 21、软件实用、易用、功能强大 22、可移植、可扩展、可定制 人们通常所说的“海量数据采集”就是指类似于千瓦通信的垂直搜索引擎技术数据采集技术。根据网络不同的数据类型与网站结构，一套功能强大的采集系统均采用分布式抓取、分析、数据挖掘等功能于一身的信息系统，系统能对指定的网站进行定向数据抓取和分析，在专业知识库建立、企业竞争情报分析、报社媒体资讯获取、网站内容建设等领域应用很广。 采集系统能够大大降低少企业和 *** 部门在信息建设过程中人工的成本。面对海量资讯世界，在越来越多的数据和信息可以从互联网上获得的同时，对大量数据的采集、分析和深度挖掘同时还可能产生巨大的商机。 博远电子专业从事各类采集系统的开发、定制。竭诚为广大客户提供优质的采集工具。

G. 什么是数据库管理系统

数据库就是储存数据的地方。在电脑中，在内存中，在硬盘中的东西都是存储在数据库中的数据。而这些数据所待的地方就叫做数据库。也可以称为电子化的“文件柜”。

在计算机科学与应用中的数据库意味着今后数据会越来越庞大，也意味着数据在以后的发展中在重多的科学还有应用中要运用到更多的数据。

(7)数据被收集后有多少管理层能看到扩展阅读：

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度的分类方式。

不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，同时支持多种查询语言。早期比较流行的数据库模型有三种，而在当今的互联网中最常见的就是关系型数据库和非关系型数据库。

H. 数据分析中数据收集的方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

I. 教你如何看数据分析

之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。 对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。 互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。 一、用户的维度 从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。 网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来(那么前二十的搜索关键词都有哪些)。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。 第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。 第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。 第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发送确认信息失败等等。 最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。 二、运营的维度 运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。 对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很大。接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品，或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支付环节出问题导致用户支付失败。 第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。 第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。 还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。 对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。 对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。 当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户;还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。 三、商品及内容的维度 这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。 在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销或者促销的选择就很清晰了。 对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少的数据。