数据分析系统搭建(数据可视化软件有哪些)

数据体系的搭建

数据体系的搭建

数据分析系统搭建(数据可视化软件有哪些)

数据分析系统搭建(数据可视化软件有哪些)

1数据及体系的基本构成

2数据基础搭建

2.1数据存储

2.2数据搜集

2.2.1内部搜集

2.2.2外部采集

3数据的应用

3.1数据标准化

3.2数据报表

3.3数据应用系统

3.4专项数据分析

3.5数据自动化

分析师是对人和实物基本规律的诠释。

数据化运营是趋势。

分析问题千万不要从分析大数据开始，而是要对人、世界、产品或者商业行为基本的认识着手。

实体与制度是所有组织的两大基础。

探索数据推动产品迭代的路。

1 数据及体系的基本构成

搜集数据、清理与存储数据→数据应用（报表、数据分析、数据应用系统、数据自动化）

2 数据基础搭建

搜集数据与存储数据，这是数据的基础设施。

2.1数据存储

2.1.1 存储（ 内容实体）

统一的数据底层（保证数据的性），所有的细粒度的数据均存储在这里。

当然，当数据底层过于庞大，也可以考虑将底层数据分为公共层与专用层进行管理。

2.1.2 存储的方式（规范化、标准化）

存储数据的方式要标准化。

Eg：指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源。

2.2数据搜集

内部搜集、外部采集。

2.2.1 内部搜集

系统埋点采集。

2.2.2 外部采集

爬取数据、购买数据、交换数据。

3 数据的应用

数据的使命是解释世界，目的是指导决策。

数据应用很容易陷入一种误区，即数据指标越多越好，对象的维度越多越好。我们需要回到分析本身。因此，在数据产品设计之初，需要对数据的使用背景、实际需求做好全面调查。

数据的应用主要包括：数据报表、数据应用系统、专项数据分析、数据自动化。

3.1数据标准化

在数据应用层面，同样需要数据的标准化。数据标准化是为了应对在数据变化、人员流动的情况下对数据的有效管理，确保数据对外口径的统一。但归根结底是为了数据的准确度。

这里的标准化包含两个层面。

一个是数据指标的标准化。比如：统一的数据解释（指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源）。

二是数据分析体系的标准化。一个数据部门，不能永远在处理眼前的问题。为了促使分析部门功能的迭代进化，需要将常规的分析内容实现模块化、自动化，例如报表、应用系统。这样做，是为了释放分析师我的双手。但，分析师在面向未来工作，需要给定一个框架。这便是分析体系的标准化。

具体来说，分析体系标准化要解决的问题包括：

1、分析部门完整的分析工作；

2、分析部门各种工作执行、交接与维护（比如开发报表完成后，将日常维护工作移交给其它同事，本人则继续进行其它的开发工作。专项分析报告完成后，后续的数据更新也没有必要完全由原分析师继续跟进，后期只需要做审核工作。）

专业分工是现代生产制度的标志。这样的标准化，便是为了释放分析师的双手，让分析师做好探索性的工作，而不是陷在常规工作里。

3.2数据报表

开发常用的数据报表。

前期开发完毕后，保存开发过程文件（使用场景、开发目的），后期使用与维护难度小。

3.3数据应用系统

数据应用系统是数据部门面向企业内部用户的数据产品。时效性与便利性是它的优点。

数据应用系统仅仅只是报表的线上化，在分析深度上并没有贡献。

但系统提供的让用户自助进行数据组合分析却为用户提供了更加开放的可能性。当无法提供确定的分析报表时，将数据组合的权利交给用户进行也是一种不错的选择。这更像是集体智慧的产品设计之道。

3.3.1 系统的开发、使用与维护

从需求分析，到数据产品方案设计，再到产品指标定义，之后进行开发，开发上线后进行调研优化，系统成型。

系统开发完毕后，为便于后期维护，数据产品的开发的过程文件需要整理、保存、归档。将过程中的资料归档整理，移交给维护人员，必要的用户资料上线至系统，以便用户查阅。

这里的过程文件，需要包括：

1、数据产品的落地场景（为什么要上线）

2、数据产品的系统构成（宏观层面，上线了什么，比如系统-表-字段的组成框架）

3、数据产品的指标解释（微观层面，上线指标的详细解释，比如：逻辑计算规则、底层表的来源）

4、数据产品的作手册（新人上手怎么使用）

应用系统的使用与维护，涉及到使用过程中的用户疑问与系统修改。解决这两大问题的关键，在于前期的过程资料。

具体来说，作手册指导新人入手，数据产品的系统构成、数据产品的指标解释分别从宏观、微观两个层面指导用户深入了解系统的内容，减少系统的专业模糊感，从而减少用户疑问，统一用户的使用口径。数据产品的落地场景，则解释系统存在的意义，以便后期修改系统能找到修改的理由。

3.3.2 技法

数据应用系统生态中，存在很多计算字段的数据是多端口（PC、APP）、多系统展现的，是否能在计算字段上赋予API接口的功能，以便将数据直接迁移，而不是重新调用底层表进行计算。这种API的实现的前提，一是让人随时能够查到有这个字段的存在，这需要完整的字段手册、统一的字段命名规则。二是当原始的字段被删除，这种计算规则可以被字段迁移到其它表上去，而其它表的引用也需要自动随之迁移引用的位置。为避免重新计算造成的逻辑不同、难以避免的作误。可以考虑将所有的计算字段存放于一个单独的地方，然后再由表来引用，当没有任何表引用的时候，则删除该计算字段。类似于程序语言里的变量。

3.4专项数据分析

专项数据分析存在的意义：是分析复杂的现实问题。包括业务分析与决策分析。

现实环境的多变性与复杂性是分析师存在的背景。挖掘现实的客观规律与提出有效的解决措施是分析师存在的价值。但往往客观规律存在很强的隐秘性，因此，传统上打破这种隐秘性往往依靠分析师的经验，但这对分析师的成长带来了的时间成本与经验成本。即使是资深的分析师，依然很难从数据与业务逻辑中挖掘出有效的价值。

归根结底，人的思考本身是有局限性的。但，这并不能掩盖他们的高价值。

由此，带来了一个新的问题。专项数据分析的成本很高，而且这个成本是度的。

3.5数据自动化

数据人做数据，水准就是数据不再需要数据人。

数据自动化，是面向未来的数据应用方法。在当前，采用机器学习与深度学习可以解决某种“模式”的事情。即可以解决某些“模式”的自动化的事情。

3.5.1 模式识别——价值挖掘

我们把环境与客体统称为“模式”。这种“模式”是无法具体描述的，亦或者是无法人为的穷举的，为了识别这种“模式”，我们采用机器学习的方式去处理。

因此，在“专项数据分析”中，存在的“难以挖掘出有效的价值”的问题，理论上利用机器学习是可以解决的。

3.5.2 模块的自动化

在功能自动化的早期，我们可以考虑将某种模块实现自动化。例如产品定价的自动化（千人千价）、销售业绩的自动化调整与考核、人力资源上的人员流失分析的自动化等等。

企业的大数据分析平台应该如何构建

①确认数据分析方向。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据，或者搜索数据。

②确认数据来源。比自腾讯，来自百度，来自阿里巴巴，来自实体店。

③数据分析师，去分析你获取的数据。

mes系统搭建

mes系统搭建：

第1步：规范原始资料

通过与上层设计系统的集成，及时更新生产数据，指导生产现场作业。管理车间各种资源，实现车间资源的规范性管理，同时提供生产排程的重要依据。

第2步：提高的可执行性

根据产品数据和车间资源数据，对车间生产进行分解，在执行前进行有效的能力分析，及时发现瓶颈。在执行中，根据生产作业情况，再次对正在执行或后续进行调整，获得的产能。

第3步：加强生产现场控制

根据生产的指导和现场设备的控，实现对生产现场的有力。通过数据采集手段，获得的执行状态。使调度在办公室就能够掌握当前的执行。

第4步：实现车间内部的科学管理

MES能够覆盖95%的车间管理业务，实现车间内部的信息流、财务流、控制流的协同，进一步改善生产车间的管理手段。

第5步：打通企业的信息流

MES的实施，填补了上层系统和底层控制系统的信息断层，实现了企业信息流的通畅。

优势

1、数据整合

现代企业往往拥有CRM、ERP、OA、MES等多种信息系统。无论报告系统是于这些系统还是与这些系统相关联，都不可避免地要通过每个系统的结合，实现统一的数据管理平台。

运行效率：报表系统的质量很大程度上取决于其性能，这与数据存储、查询分析和并发访问的效率有关。高效的报表系统必然能够胜任企业内部的多并发访问、海量数据处理和复杂的数据分析算法。

2、数据分析

传统的MES概念在数据分析方面比较薄弱。许多企业只将MES作为管理和生产的工具，而不关心MES的数据分析能力。现在它已经进入了数据时代。

如果企业能够有效地利用其存储的数据，那么数据就是企业的资产，否则只能是企业的资源。因此，具有先进的数据分析算法和支持多种分析方法的报表系统是MES的锦上添花。

3、数据展示

近年来，随着前端技术的蓬勃发展，数据可视化取得了长足的进步。这取决于它是否支持移动终端和大数据屏幕。随着移动互联网的发展，移动办公和移动决策已经成为常见的场景。

MES报表平台，如果可以实现上述4个点，然后可以连接所有数据源，建立一个统一的数据仓库，而且可以及时准确的进行数据展示和数据分析，从而使整个企业的数据流变得连续、完整、有效，并终促进科学决策，提高企业的生产力。

怎么搭建大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装，当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

数据体系搭建（二） — 指标体系

由于目前网上关于数据体系相关的知识较少，本文尝试从笔者从事过的产品设计与用户运营经验中，结合自己对数据分析的理解，从0开始搭建一个完整的数据体系，从顶至底拆分，将分析模块的不同功能抽象整合成各个子体系，力求梳理清楚其中的脉络关系，全文共分为6部分，以平台型电商为例子，一步步从框架设计拆解到具体的指标设计，可视化设计：

1.基础概念

2.指标体系

3.分析体系

4.报告体系

5.报表体系

6.产品体系

先给定指标体系的构成：

指标体系=数据主题+场景专题+指标量化

简单来说，就是将统计指标系统性地组织起来，指标体系是由体系与指标两部分组成的。

体系是数据主题+场景专题组成的：

数据主题：渠道、产品、用户、营销、商品、营收、服务、市场等

场景专题：用户规模、用户质量、健康度等；

指标则是依照着数据主题/场景专题进行抽象量化出来的：

用户指标：用户数、次数、人均次数、时长、点击率、渗透率、留存率等

指标是指标体系的砖块，而数据主题是楼层规划图，决定要建几层高，场景专题是室内规划图，每一层里面需要几厅几室几卫，只有先规划好楼高，并依照着室内规划图，才能将一堆毫无组织的砖头搭建成规整的，四平八稳的，有主题有内在逻辑关系的大楼。

指标体系是一个不断体验、熟悉产品，分析业务然后进行量化修正的过程，需要明确产品在各个阶段的关注重点，并且考虑不同角色的关注偏向，然后按照下方四个步骤来设计指标：

其中第1步跟第2步，是在整个指标体系，甚至整个数据体系的基础框架，需要在前期就制定好大致的内容与方向，后期只是在既定的基础上进行新增与调整，不会大幅变动，所以这两步非常重要。第3、4步主要是对前面定义的场景专题进行抽象，并设计指标进行量化的过程，在这个过程中，需要不断评估指标是否已经完整地描述了所要抽象的业务场景（场景专题），如果不完备，则需要继续设计补充，直到有足够的指标能够很好反映出该业务场景（场景专题）的各种变动情况。

下面从平台型电商的八大主题：渠道、产品、用户、营销、商品、营收、服务、市场，来简单介绍下“如何进行指标量化”

渠道的定义会比较宽泛，并不是只有应用市场，应用商店这种才属于渠道，只要能够有稳定的客流，能持续吸引来用户进入产品的客源入口都可以称为渠道，由此我们得知，渠道的存在目的是为了给产品导入流量，而我们导流都是花了真金白银的，自然我们会希望花出去的钱能够看到效果，以便我们能随时调整投放的比例。

所以我们需要对导入的用户进行并分析，判断渠道带来的用户的特性是如何？以及哪些用户质量比较好，哪些用户质量比较？以这些数据可以对渠道进行评价。

那么我们需要的内容就包括：

产品是用户产生交互与交易这些行为的场所，所以我们需要从场所本身来，也就是产品自身的使用情况，包括产品各个功能的使用率，使用体验，产品主路径的转化情况，不同频道的商品分况等

用户是一个产品能否存活的根本所在，所以用户这个主题中，需要深入地去挖掘用户的信息，用户的日常变动情况，运用各种分层模型，以尽可能多，可能细的维度，对用户进行刻画。从用户注册到流失的每个阶段，每个周期，都需要有详细的指标在着，只有对用户有详尽的了解，再配合上对应的运营工具，才能对对用户进行分层分群的精细化运营，设计对应的运营策略，以达到做大用户盘子、促进用户成长、延长用户生命周期、化用户生命周期价值的目的。

用户主题的指标量化也有不少现有的模型可以参考，如AARRR海盗模型、RFM模型、生命周期模型等，都可以拆分出对应的指标来与分析。

用户流动情况是衡量历史到当前用户贡献的收益（生命周期价值是整个周期，包括未来），以及每天的价值流动、变化情况，它是精细化运营的前提，不同价值的用户采取不同策略使其流动以化效果。

营销是指在基本的市场商品交换行为上，辅以各种有助于销售的思维与行为，因为营销的范畴有点大，包括市场营销、活动营销、网络营销等，限于篇幅，在这边先狭义地理解成各种促销活动，如拼团、秒杀、满减等，这些都是电商常用的一些营销手段，目的是为了在一段时间内，快速促进商品的销售，所以我们需要营销活动中，用户的行为状态与交易状态，以便能清晰准确地的掌握促销活动的效果，为下次活动做好经验沉淀。

商品的整个生命周期步是招商的负责吸引供应商入驻，需要有一套对供应商的严格筛选标准， 能直接决定商品的档次、品质和货源的稳定性等因素（平台型无）。

第二步是商品的选择，呈现给用户的得是有质量的好商品，包括商品的款式、质量、性价比等指标。细节的地方我们会涉及到商品的及文案，每个细节对商品的转化率都有比较大的影响，因为用户是否下单是有很多因素的，我们把可控的因素做到，那就可以比较好的提高转化率。

第三部是商品的销售环节，我们怎么通过数据挑出好卖的货给到我们的用户的呢？

商品卖出去后我们的售后怎么样、我们的发货速度怎么样，也是直接影响用户的体验，可以说商品的每个环节都直接决定我们产品给用户的价值。

电商平台的用户，进入产品的核心需求是购物，所有为了满足用户的需求，在商品这个主题下，也需要对商品的整个销售周期（进销存）进行，包括售前的商品总数、库存、上架数，售中识别商品的优势，商品销售过程是否健康，哪些畅销？哪些滞销了？以便员可以及时发现并做出调整，售后的退货率，投诉率，满意度等。

商品的规模主要是从广度、宽度、深度三方面来描述，采购广度是商品品类，越充足的品类越能满足消费者的消费，采购宽度是SKU占比，代表商品供选择的丰富程度，采购深度是平均每个SKU的商品数量。

营收主题是所有主题中跟钱直接相关的，主要从全平台的角度，对成本与收益等方面内容进行衡量，以便了解整个平台的流水情况

服务主题在整个业务过程中并没有明确的划分界限，而是分布在整个业务流程中，当用户注册时需要进行风控监测，用户购买时咨询，用户下单时需要检测支付风险，账号风险，以后售后相关的服务等等

从用户进入页面的的那一刻起，注册、登陆、领券、浏览、购物、仓配、评价到售后，每一个环节每一个步骤都进行统计。当某一个环节出现数据暴增等异常，就可以时间进行预警，控制风险的蔓延，并防止次生风险的发生。

市场类的数据一般比较难获得，来源渠道也比较多且杂，数据噪音会比较大，一般只是作为参考，但也有另外，如果你是开发平台类产品的话，平台上的商户足够多，这些商户汇总的一些统计性指标是可以当成一个市场类的参考值作为分析与的，如所有商户的均值可以作为基准来对比用户的新增、留存；交易的规模；商品的售卖情况等等。

1.完备性：通过指标体系能够对产品的经营状况一目了然；如产品现在增速如何？现状是否健康等？

2.系统性：通过指标体系能够粗略定位到数据波动的原因；如活动用户下降，通过指标体系能够拆解到大概原因。

3.可执行性：指标体系是可量化并实现的；

4.可解释性：所有指标的统计逻辑都是可解释的，容易被用户理解的。