数据分析有趣案例（数据分析有趣案例怎么写）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析有趣案例的问题，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:

• 1、数据分析思维——用这样的分析思维驱动业务 | 附实际案例

• 2、案例 如何利用数据分析目标客户群

• 3、大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

• 4、数据分析案例（三）——使用Tableau对银行信贷客户进行可视化分析

一、数据分析思维——用这样的分析思维驱动业务 | 附实际案例

这两天老板让我分析一个之前没听过的业务，在与运营的交谈过程中，逐渐理清了分析框架，在处理数据的过程中，又逐渐补充了之前没有想到的分析维度。

从这件事，我回想起刚入门的时候，请教过一个朋友，数据分析师所具备的能力有哪些。其中她说了一个点，而且后面不论在网上查资料还是面试，都被着重强调的——分析思维。

那么什么是分析思维？想转行数据分析师又如何培养这种思维呢？以下内容分为：什么是分析思维、如何培养分析思维、实际案例。

小李啊，1月份的推广活动，帮我复盘一下。

小美啊，这个月要做个营销活动，你总结一下之前的数据，看看有什么点可以支持。

这些是不是经常碰到？或者，面试的时候，会被临时想象在某个场景下，问你如何分析。

可能这些分析主题是经常分析的，也可能是压根没接触过的。之前我面试的时候，就被问过：怎么看待我们APP的支付率是高是低，如果低了，怎么分析为什么低？如何分析天气对业务的影响？

老板或面试官给的主题，都是非常宽泛的，考验的点在于，你作为分析师，如何利用自己的经验，从多方面且有用的去分析各种问题。

这就是作为分析师，必须具备的分析思维。

拿到一个问题或者主题，要先知道从哪方面入手，以及这块业务所涉及的核心指标。

其次，在分析的过程中，不断丰富维度，找到之前做框架时没想到过的细节。最后，从整个分析过程中，如何结合实际业务，去发现问题，并且提出自己的观点。

Excel、SQL、Python、SPSS、R、PowerBI......这些不论是数据处理还是可视化，只要想学，基本上都能学会，这属于硬技能。但数据分析师不仅仅是需要会这些，更看重的是软技能： 沟通表达能力、业务洞察力，当然还有最基本的分析思维 。

刚入行的时候，每次朋友给我强调分析思维分析思维分析思维，我就很头疼，到底分析思维怎么提高啊？

现在回过头来，我的分析思维，应该是在工作当中，不知不觉就提升了。每遇到一个新业务、新挑战，也就多补充了一些分析能力。

1.多问

2. 了解业务

如果能做到第一点的多问，那么随着时间的积累，业务的了解会逐渐加深。但是在去问别人之前，要自己先了解得足够过。还是那个会员业务，在问之前，自己可以先去走一下流程。看看会员的权益有哪些、会员的月费是多少、卖会员的入口是否明显等等。然后有不明白的地方，再去问。久而久之，也就有了对业务的理解。

3. 形成分析模式

接触了不同的业务之后，对它们的业务重点、关注的指标都明确了。再接手到一个分析主题，也就能够一下子想到这个主题该从哪些维度去分析，该提取多久的数据，哪些是运营可能关注的重点，哪些是值得着重深挖的方面。

于是，就形成了一个完整的分析流程：

明确分析目的→列出分析框架→提取/清洗数据→数据可视化→写明数据变化原因→提出见解→完成一份报告 。

4. 提升改进

形成模式之后，能够轻松的完成一项分析报告。但这只是最基本的，在分析数据的过程中，也需要思维发散，想到之前没想过的。

比如：1月份的会员比例提升了，是因为1-7号做了会员促销活动，那么可以继续分析，这个促销活动引流进来的会员，后续的购买情况，购买热门产品，产品评价如何，这批会员与之前的会员客单价有没有区别，活跃度怎么样。当然，也可以继续跟进，下个月这些会员的续费情况等等。

可能数据需求方并不需要你这些指标，或者压根没想过这些问题。你自己可以去尝试，分析出来的结果可能并不那么完美，只要你能够多想多尝试，分析思维也就能提升。

数据分析，就是在业务的理解之上，利用数据证实或推翻自己的推测。前提是，你要先有这些推测。

03 实际案例

饿了么弹窗路径

1.走一下路径

每次打开饿了么app，都会见到这个弹窗。以我个人的使用来说，通常我打开这个app是为了点外卖吃嘛，如果品质联盟的红包≥5元，我会直接点品质联盟红包，如果红包小，我会关掉弹窗。

这个弹窗，可走路径有4部分：顶部的会员、品质联盟红包、下午茶红包、推荐单独店铺的红包。各个部分如上图所示。

弹窗每天只出现一次，不论用户点击哪一块，返回弹窗都消失。所以弹窗的路径是一次性、四选一的。

2. 关注指标

现在知道了这块业务的路径，那么先想一下如果我是这个运营，我会关注哪些数据呢？其实大部分都主要关注：流量、订单、金额、转化率。

也就是：弹窗推送人数（即弹窗曝光数），4个路径的点击人数，进入各个路径之后的转化情况。

订单这块：会员路径是购买会员人数，当然会员页面底下也有外卖推荐，也可以继续分析这块的外卖订单。品质联盟、下午茶、店铺，这三块基本上就是看外卖订单及金额了。

当然还有可能关注其他的重点指标，此处只是根据我个人的经验去看的，大家可以继续发散。

3. 各个维度细分

可以先关注整体：弹窗曝光人数10000，点击弹窗人数8000，购买会员人数50，外卖下单4000，外卖金额80000。成交转化率、客单价、均单价等等。

再在此基础上再细分：

推送人群是圈的全部人群还是历史消费大于某个金额的？红包金额与点开率是否有关系？红包越大，点开率越高？这四个路径，点击排行是怎样的？品质联盟>下午茶>店铺红包>会员？每个页面的跳出率各是多少？

点击弹窗的用户，每日留存怎样？会不会很多用户每天/每次进入app都是直接点弹窗的？

点了弹窗之后，这些用户是直接在这几个路径当中产生下单了，还是跳出弹窗，搜索自己喜爱的店铺进行下单？

这些问题，需要用数据去解答。解答之后，可能得出一些结论。比如推送的红包大，用户下单率高，那么如何衡量红包成本与用户下单之间的ROI，寻求收益最大化。

比如店铺的点击率，可以判断出推荐的这个店铺是否符合用户预期。比如用户每次都点击了弹窗，但从别的路径购买了品质联盟店铺的外卖，是不是说明品质联盟推荐的店铺没有猜中用户心思，需不需要在品质联盟这里加个搜索？或者推荐算法是否需要优化？

以上呢，是根据个人经验来写的。案例那块，因为没有实际的数据，也没接触过外卖业务，所以看法比较片面，但分析步骤基本上就是那样的。大家可以自己找一些例子，去思考，如果我是他们的运营者或者分析师，我会关注什么，怎么从分析当中提升我的收益。

二、案例 如何利用数据分析目标客户群

案例：如何利用数据分析目标客户群

传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据，或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。而电商模式下，我们可以用更小成本获取海量交易数据，进而分析消费者特征，定位目标消费人群。

魔方的大量数据都是源自成交，可以帮助商家理解消费行为。举一个实际的案例：我们来查看“面膜”类目的成交数据，包括标价分布和客单价分布之间的对比。一个月内，面膜的成交商品标价分布最多区间是5.5~7元，而成交人数的客单价（消费者累计购买金额）分布最多的区间是58~67元，就可算出平均一个用户会购买的面膜数量为10片。

继续查看消费者的购买频次分布：在该时段内购买的消费者数量占8成，我们可得出大致的结论：一般购买面膜的消费者通常在一个月内购买一次，并且一次购买的面膜片数大概是10片。因此搭配销售、组合销售时推出10片装优惠套装，或者关联其他不同类的面膜，最符合消费者购物特性。大多数消费者在网上一次购买的片数是10片，只要套装组合不偏离太多，消费者在潜意识里就更容易接受卖家的商品。

而实际的抽样采访结论是：一般的女性消费者一个月内的面膜使用量约为4~8片。

再来看买家来访时间：不同类目的来访和购买时间还是有明显差异的，针对面膜类目买家的来访时间，就可以做出对应的限时打折或者定向促销，甚至可据此安排上下架时间。

面膜类目买家的来访高峰时段是下午14:00~15:00，次高来访时段是上午10:00~11:00，成交高峰时段方面，第一成交高峰是上午10：00~11:00，第二位的时段是下午14:00~15:00，来访和成交的高峰时段并不是一一对应。

致宁

我们更换一个类目查看，比如住宅家具行业的餐桌子类，可以看到来访和成交的高峰时段都在深夜。揣测消费者的购买常理就可以得到答案，那就是一般大件物品购买都以家庭为单位，不是下单者一人做出决策。所以掌握不同类目消费者的购物习惯，调整推广时段，对提升整个网店的转化率有很好的效果。

消费者数据中其他的重要维度，包括性别、年龄、地域分布，决定了消费群体的人口统计属性。在数据魔方里我们不仅可以查看某行业的人口统计数据，还可以查看某个具体品牌、产品以及属性下商品的消费者数据。以iPhone4S和SamsungGalaxy3为例，三星的男性消费者比例比苹果高；苹果的主力购买人群是18~24岁，和三星的25岁以上相比更年轻；江浙沪和珠三角地区对苹果的钟爱度更高。

而偏爱三星的人群更多分布在北方和西南等地区的城市，地域的差异性也是非常大的。

卖家想要更多地挖掘人群细分数据，可以关注魔方团队产出的免费数据产品“淘宝指数”（shu.taobao.com）。这个产品公布的一些数据可以简单分析出淘宝买家的人群细分，告诉卖家消费者都是谁，喜欢什么。

我们搜索“爱情公寓”这个前段时间比较热门的网络词语，可以看到以下数据：

首先是该词搜索和成交的消费人群层级处于中等，因为“爱情公寓”这个关键词下的很多商品都是电视剧《爱情公寓》演员的同款服饰，而且是夏季服饰，所以这部分商品本身单价就不高，消费也偏向中等消费能力的人。

买家等级和人群身份中，新手和初级买家较多，白领和学生占比较大，这个数据印证了上图的中等水平消费能力。

致宁

指数还提供了一些消费者的星座分布数据，该数据用于直接分析的可能性不大，但可以从这里挖掘一些数据的趣味性。

最后我们看消费者的爱好，其实这部分数据就是通过该消费者的关联收藏、购买的信息多维度定义消费者的兴趣点。通过打标签，帮助卖家更好地理解消费者形象。比如搜“爱情公寓”一词的人最多的是爱美女生（会买很多女装、女鞋等类目）；同时她也是宠物一族（购买过宠物用品）等等。

如果你觉得这些数据还不够具体，不能落地到某个具体的宝贝和品牌的话，你可以查看“相关品牌”和“相关商品”，这些都能让你更进一步了解这群消费者的兴趣点。

可以查看到关联品牌下的相关宝贝，点击每个宝贝即可查看在淘宝上的链接。

除了上面说到的通过数据去做消费者研究以外，一些店铺、宝贝的图片页面展示也需要仔细研究。数据分析最终要落地到提高成交转化，所以对于网店而言，装修风格就是一种销售的语言，在你定位清楚你的目标人群是谁的时候，你需要知道他们喜欢什么风格，然后找到最适合他们的视觉系，这样子你所做的一切工作才会落地到转化。

互联网时代，做电商除了要熟知规则和数据分析外，最终落地还是宝贝陈列和描述。淘宝这么多消费者当中，女性居多，而女性多数是视觉系动物，如何引导她们去对你的商品感兴趣，除了强大的品牌背书以外，做好消费者研究，做好营销传播都是非常非常重要的。

希望本次探寻消费数据和定位目标人群，能为大家抛砖引玉，多提供一些思路去提升网店的运营。接下来我们还将努力挖掘淘宝行业数据的价值，为大家继续解析数据、诊断店铺。

三、大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

专业的大数据分析工具

2、各种Python数据可视化第三方库

3、其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

回答于 2021-08-19

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大数据分析工具有哪些，有什么特点

　一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！

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一般用哪些工具做大数据分析

大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；

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一般用哪些工具做大数据分析？

大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。

百度网友4801fe5

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四、数据分析案例（三）——使用Tableau对银行信贷客户进行可视化分析

目标：总结出信贷需求较高人群特征，找到与信用等级相关程度较高的变量。 帮助银行决定是否审批通过该客户并对审批通过的客户设定初始信用额度，有利于银行降低信贷事前风险

综合制作一张图

工作年限、年收入

通过消费行为的数据来评估客户的消费习惯，从而帮助银行决定是否需要调整客户信用等级与额度。

或者树状图

以上就是关于数据分析有趣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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