数据概览与洞察——从海量数据中把握价值脉络的时代新技能
一、引言
在信息化浪潮席卷全球的今天，数据已经成为社会发展的核心驱动力之一。
从大数据中洞察趋势，从数据中获取价值，已经成为企业和个人提升竞争力的重要手段。
数据概览与洞察，作为从海量数据中提取关键信息、洞悉市场趋势的技能，正受到越来越多人的关注和追捧。
本文将深入探讨数据概览与洞察的内涵、重要性及其在实际应用中的方法与技巧。
二、数据概览与洞察的内涵与重要性
数据概览，顾名思义，是对数据进行宏观的、整体的把握和了解。
在数字化时代，数据无处不在，从社交媒体、电子商务到物联网等各个领域，数据呈现出爆炸性增长。
面对海量的数据，如何快速、准确地获取关键信息，成为了一个重要的挑战。
而数据概览正是解决这一挑战的关键技能之一。
通过对数据的概览，我们可以从宏观层面了解数据的分布、特点、规律等，为后续的数据分析和洞察提供基础。
数据洞察，则是在数据概览的基础上，深入挖掘数据的内在价值，发现隐藏在数据背后的规律、趋势和关联。
数据洞察是一种深度分析的能力，需要我们运用统计学、机器学习等知识和工具，对数据进行深度挖掘和解析。
通过数据洞察，我们可以发现市场的变化、预测未来的趋势、优化决策等，为企业的发展提供有力的支持。
在信息化时代，数据已经成为了企业和个人决策的重要依据。
掌握数据概览与洞察的技能，对于企业和个人来说都具有重要的意义。
对于企业而言，数据概览与洞察可以帮助企业更好地了解市场、优化产品、提高运营效率等，从而提升企业的竞争力。
对于个人而言，掌握数据概览与洞察的技能可以帮助我们更好地适应信息化社会，提升职业竞争力，实现个人价值。
三、数据概览与洞察的方法与技巧
1. 数据收集与整理
数据概览与洞察的第一步是数据的收集与整理。
在收集数据时，我们需要确保数据的真实性、准确性和完整性。
在整理数据时，我们需要根据数据的特性和分析目的，对数据进行分类、清洗和预处理，为后续的数据分析和洞察提供基础。
2. 数据可视化
数据可视化是一种将数据进行可视化呈现的方法，可以帮助我们更直观地了解数据的分布、特点和规律。
通过数据可视化，我们可以将复杂的数据转化为直观的图形，从而更好地进行数据概览和洞察。
3. 数据分析与挖掘
在数据概览的基础上，我们需要运用数据分析与挖掘的方法，深入挖掘数据的内在价值。
这包括使用统计学、机器学习等知识和工具，对数据进行深度分析和解析，发现隐藏在数据背后的规律、趋势和关联。
4. 跨界融合与创新思维
数据概览与洞察不仅需要掌握相关的知识和技能，还需要具备跨界融合和创新思维的能力。
我们需要将不同领域的数据进行融合，发掘数据之间的关联和价值，从而实现数据的创新应用。
同时，我们还需要具备创新思维，不断探索新的数据分析和洞察方法，以适应不断变化的市场和环境。
四、结论
数据概览与洞察是信息化时代的重要技能之一。
掌握数据概览与洞察的技能，可以帮助我们更好地适应信息化社会，提升职业竞争力。
在实际应用中，我们需要掌握数据收集与整理、数据可视化、数据分析与挖掘以及跨界融合与创新思维等方法与技巧。
希望本文能够帮助读者更好地了解数据概览与洞察的内涵、重要性及其在实际应用中的方法与技巧。
excel 数据透析表和数据透析图怎么做？
一、“数据透视表”功能能够将筛选、排序和分类汇总等操作依次完成，并生成汇总表格，是Excel 2002强大数据处理能力的具体体现。
本文将通过一个应用实例介绍“数据透视表”的使用方法。
首先，建立一个名为“南方公司1998年10月商品销售表”的文件。
现在需要建立一个按商品进行统计的各商店总销售额列表(即建立一个数据透视表)，具体操作步骤如下。
1．在Excel 2002的菜单栏上选择“数据”*“数据透视表和数据透视图”，系统弹出“数据透视表和数据透视图向导–3步骤之1”对话框。
在此对话框的“指定待分析数据的数据源类型”项目中，选择“Microsoft Excel数据列表或数据库”选项，在“所需创建的报表类型”项目中选择“数据透视表”选项，然后单击“下一步”按钮。
2．进入“数据透视表和数据透视图向导–3步骤之2”对话框，在“键入或选定要建立数据透视表的数据源区域”项目中，设置选定区域为“$A$2: $G$28”，然后单击“下一步”按钮。
3．进入“数据透视表和数据透视图向导–3步骤之3” 对话框，在此对话框中的“数据透视表显示位置”项目中，选中“新建工作表”选项。
然后单击“布局”按钮，在弹出的“数据透视表和数据透视图向导–布局”对话框中，定义数据透视表布局，步骤为将“商品名称”字段拖入“页”栏目; 将“商店”字段拖入“行”栏目; 将“品牌”字段拖入“列”栏目; 将“总金额”字段拖入“数据”栏目。
然后单击“确定”按钮，完成列表的布局设置，返回图4对话框。
在图4对话框中，单击“完成”按钮，新建立的数据透视表。
4．在数据透视表中打开“商品名称”下拉列表，选中“彩电”选项，单击“确定”按钮后，系统即计算产生各商店彩电的总销售额列表。
采用同样方法可以获得各商店其他商品的总销售额列表。
注意: 在图7中“商店”及“品牌”字段旁边分别有一个向下的箭头，单击它可以弹出下拉列表，您可以从中选择只显示某些商店或某些品牌商品的数据。
另外，在Excel 2002中还可以对“报告格式”进行设置，以对数据透视表进行美化。
而向数据透视表中添加字段、删除字段或更改字段位置的操作也非常方便。
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。
什么是洞察？什么是洞察产业？大数据与洞察是什么关系？
通过对大数据挖掘和分析，洞察其背后的规律。
比如，通过多年的气象数据可以对当年气象条件进行分析，对农业生产、交通出行等起到辅助决策的作用。
又比如，通过对某个用户的消费行为习惯，形成该用户的消费标签，从而对ta进行有效的精准投放。
这些都是大数据带来的价值。
