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通过数据分析发现问题的案例（通过数据分析发现问题的案例分享）
发布时间：2023-04-14 03:47:12
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于通过数据分析发现问题的案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、你通过数据分析，解决了哪些有趣的问题？
比如这个问题全球人口每日会消耗多少食物？
为了得出所需要的答案，第一步就需要找数据，为了得到你分析报告所需的数据，你清洗的经验也是非常重要的。接着你肯定会想怎样让最终结果更加合理，有解释性。这时候你需要做一系列的探索工作，一天的食物量受哪些因素影响？一天吃几顿？全球哪些国家食物消耗量大？最大是多少？所消耗的食物种类是哪些？第三步，你分析完了需要呈现报告讲故事，你报告中的图表也是起到非常重要的效果，你的图表的交互、地图、二维或者多维。
这个分析的过程应该是有趣的，你因为一个问题而通过数据分析去表达论述事实，既看到事实的原貌、又有全局感，最后你还能发现问题并解决。
二、工作中如何进行数据分析---用数据来发现问题和机会
数据分析怎么做？做一份数据分析前必须明白数据分析遵循的原则，然后按照常规数据分析步骤进行。
1、数据分析遵循的原则：
① 数据分析为了验证假设的问题，提供必要的数据验证；
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：
① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法：
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
② 回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③ 聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。聚类分析的方法可以学习CPDA数据分析的课程。
④ 关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤ 特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥ 变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦验证假设和结果的关系。数据分析的结果是不是合理，是不是符合逻辑要求，是不是和假设的原因一致，为什么会有结果和假设不相符合的，这些都是最后的报告听取者可能问的问题，同时也是进行数据分析得到的问题的症结所在。
三、1. 列举教学中的一个案例，体现了发展学生的数据分析观念
教学内容：义务教育课程标准实验教科书三年级下册第三单元《统计》的第一课时《简单的数据分析》
教学目标：
1．会看横向条形统计图和起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。
2．初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。
3．加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。
教学准备：每人一张空白的统计图（纵向），四人小组一张空白的格子图。教师为准备一些空白统计图（横向）。
教学过程：
（一）创设情境，提出问题。
师：同学们，天气越来越热了！你们喜欢喝什么品牌的矿泉水呢？
师：是的，市场上有这么多品牌的矿泉水，超市的李叔叔也统计了6月3日～10日的几种矿泉水销售情况。
师：说说，你从统计表中获得了那些信息？
师：你能将这些信息制成纵向条形统计图吗？（请同学们自己制作统计图）
在纵向条形统计图中横轴表示什么？纵轴表示什么？一格表示多少？
你们还有什么疑问？
统一矿泉水的销售量是多少？
统一矿泉水的销售量是65箱。你能将统一矿泉水的数据填入统计图中吗？（格子不够）
（二）提出问题，探究新知。
画出条形统计图，我们就能清楚的看出卖出的各种矿泉水之间的差异。但是，有时候纸的空间太小，不够画出这样纵向的条形统计图，那怎么办呢？怎么办？
交流讨论
你们想到了哪些方法？（同学们分小组讨论一下）
（比较各种不同的方法，引出横向条形统计图）
横轴表示什么？一个表示的数量是多少？
纵轴又表示什么？（根据回答出示空白纵向条形统计图）
引出新课：如果我们把纵向的条形统计图变成横放的条形统计图，那占的上下空间就小了。这样横轴就变成表示矿泉水卖出的数量，纵轴变成表示各种不同品牌的矿泉水。
小组合作，自主探究。
师：你能和四人小组的伙伴讨论讨论，再试着设计设计吗？
（学生四人小组合作，讨论设计横向的条形统计图。）
交流汇报展示四人小组的作品。学生自己介绍本组设计的条形统计图。
师肯定孩子的创作，并出示规范的横向条形统计图。
全班学生说说横向条形统计图横轴、纵轴、每一小格表示的意思。
全班学生完成书上没画完的横向统计图。
分析数据，解决问题。
A：师提问：根据横向统计图上的数据，你知道了什么？
B：你能提出什么问题？
C：你认为应多进哪种矿泉水，为什么？
D：师小结：你看，统计图还可以帮助我们分析问题，帮我们决策。
（三）巩固练习 拓展知识。
A：看横向统计图，说说统计图各部分表示的意思。（同桌交流）
B：根据统计图，回答问题。
根据图中的信息，将表格填完整。并说明理由。
（四）、总结：
通过这节课的学习，你有什么收获？你还有什么不懂的问题？你对自己、同学这节课学习的表现有什么评价？
生成与反思
（一）不断打破平衡，在碰撞中感悟
知识不是简单的灌输，学生的学习也不是简单地传授，让学生在“平衡——不平衡——平衡”的过程中渐进、发展，才能培养有思想、有创造的学生。
教学就是要从学生生活的实际和知识北京中提炼出有趣的 、具有挑战性的问题，挑起学生的认知冲突，以此来打破学生的思维定势，引导学生从不同角度、不同层次分析事物，寻找解决问题的途径，发展学生看待问题的新观念。
精彩回放
画出条形统计图，我们就能清楚的看出卖出的各种矿泉水之间的差异。但是，有时候纸的空间太小，不够画出这样纵向的条形统计图，那怎么办呢？怎么办？
交流讨论
你们想到了哪些方法？（同学们分小组讨论一下）
生：我想向上加格子。
师：试一试，这种方法在这里适用吗？
生：我觉得不合适，因为向上加格子，位置不够。
师：还有别的方法吗？
生：我想的办法是用一格表示数量10。
师：这个方法怎样？
生：我觉得很好！
生：我认为一格表示10的时候，45和25不好画。
师：还有别的方法吗？
生：我想的办法是涂旁边的格子。
生：这个方法不好，不容易将不同的矿泉水进行比较。
师：还有方法吗？
生：我将横轴和纵轴对调一下，格子就够了！
师：这个方法真特别，能行吗？
生：试一试就知道了！
（二）在交流中碰撞，在探索中升华，彰显数学的魅力。
数学给人的印象一贯是抽象而枯燥的，简单的看图分析统计，会让学生觉得缺乏挑战，让学生感到简单乏味。学生对统计的认识仅仅停留在看图中，兴趣也不会长久，更谈不上终身学习的愿望了。所以，我在题材的选择上尽量凸显趣味性、挑战性，让学生感受到数学的魅力、学习数学的乐趣。
根据图中的信息，将表格填完整。并说明理由。
生：我认为一月份的销售量是200瓶、5月份销售600瓶、8月份销售700瓶。
师：你的理由是什么？
生：这种饮料一月刚上市，只销售了200瓶，后来越卖越好。
生2：我认为一月份的销售量是200瓶、5月份销售700瓶、8月份销售600瓶。
因为一月比较冷，买饮料的比较少，5月劳动节大家都喜欢购物，所以销量好，8月比较热，销量也好，不过大家更喜欢吃冰淇淋。
生3：我认为一月份的销售量是700瓶、5月份销售600瓶、8月份销售200瓶。
我认为一月份这种饮料刚上市大家都想尝一尝，可是这种饮料不好喝，因此销量开始下降。
生4：我认为一月份的销售量是600瓶、5月份销售200瓶、8月份销售700瓶。
我认为一月份这种饮料刚上市大家都想尝一尝，可是这种饮料不好喝，因此销量开始下降。于是生产厂家开始调整产品，味道好了销量又上升了。
……
（有图，我不知道能不能上传，要的话，给个邮箱）
四、电商平台的数据分析应该怎么做？有没有相关案例？
电商平台的数据分析可以按业务逻辑，以前、中、后台进行区分，在电商平台的数据分析中，线上、线下店铺管理为前台、全服务管理为中台，培训招聘等为后台支持。
前台：面向客户
中台：对面向客户的部门进行支持
后台：财务、法务、招聘、培训
按这样的框架分配之后，就能知道单个部门进行的动作对于整体的影响是什么。
1.流量分析
什么样的流量能够带来转化？
什么影响了流量的转化？
什么样的流量转化金额比较大，选择什么样的渠道？
比如我有1000万，我要知道如何进行投入产出是最高的。针对这样的问题，可以进行以下三类分析：
• 推广分析：分析不同流量来源、渠道及获客成本 。
• 内容分析：分析各内容的流量来源及相关运营效果（主要针对手淘中的内容、达人直播等）。
• 页面分析：特别是单独活动的落地页，需要分析当前页面的流量来源及去向分布，关注页面热力重点，为店铺装修指导提供依据。
2.销售分析
当用户进店之后，把用户进行的每个详细的步骤拆分出来，去看哪些过程影响了销售订单的转化。
对于该公司来讲，他们的核心指标是发货，只有到发货环节的订单，才能算作业绩。所以在发货前的所有环节都需要进行分析，比如商品详情页、客户咨询环节、支付环节等。
3.商品分析
其实对于淘宝店家来说，需要知道有哪些商品？怎样搭配契合对应的活动？
之前是零零散散的状态，新品研发进度、上架商品的表现、滞销产品的去库存，这些其实都是需要有一个完整的掌握的，这样才能更好地去配合活动。
很多淘宝店铺的销售是需要围绕活动进行的，所有的业绩其实是拆分在很多个活动里的。只要活动选得好，一个活动产生的效果可能会大于其他营销方式的总和。
所以活动的选品就成了重点需要去关注的。在选品的时候，除了要考虑商品的历史表现，还要考虑如何备货、备货周期是多久，能不能保证活动期间的发货。
所以，通过数据分析我们可以知道三个部分：
一、 目前的产品结构及产品情况
二、 针对本次活动需要达成的目标，选品的逻辑是什么，应该看哪些数据。
三、 爆款的备货，如果要把一个商品作为活动的爆款，我需要这件商品在7天内就能发货。
备货如何验证商品销售、活动预测精准度？
4.活动分析
活动分析其实是非常重要的一部分。比如这家淘宝店去年的销售额是50个亿，仅双十一单个活动销售额就达到了8亿。所以他们对于活动有严格的计划表，于是我们会把活动单独列一个主题进行分析。
他们在活动前期策划的时候，历史数据能够指导他做出比较好的决策。
而在活动进行中，可以通过数据监控整体的流量变化、销售情况变化。比如这次活动的某几个页面跳出率高，我通过数据发现之后，就要作出相应的调整优化，提高从流量到销量的转化率。或者说，活动过程中发现爆款商品的库存已经无法满足现状了，我需要考虑是否要把原来7天的发货期改为15天，还是说我可以推其他的产品。这些都可以凭借数据来提供决策的依据。
活动复盘环节，从整体上我可以知道活动投入和产出的金额，衡量这次活动的价值，从细节上，可以看到不同商品的销售情况，还可以分析这次活动中哪些环节是可以做的更好的。比如这次活动中，因为一些优惠券的规则设置不合理，导致大量退货，那在下次活动就要避免这样的失误。
以上为永洪科技为某行业Top1电商客户做的案例部分内容分享。
以上就是关于通过数据分析发现问题的案例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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