数据解决方案：原力大数据教你如何撰写数据分析报告
转载于原力大数据，
作者简介
江颖，帷策智能、原力大数据创始人兼CEO，大数据应用实施领域资深专家，中国大数据商业实践先行者。武汉大学管理学硕士，13年大数据研究及应用实践经历，曾任中国移动资深大数据分析专家。对通信运营商、移动互联网、零售、服装、教育等多个行业都有深入的理解和实践经验，积累了大量大数据行业经验和研究成果。
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大数据报告根据功能来分，可分为4个常见类型：
1. 市场/行业分析：对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测；
2. 用户画像：了解用户的人群特征、某个产品的不同群体的用户行为差异；
3. 竞品监测：对同类产品的用户使用情况、市场情况、功能性能进行对比研究；
4. 经营分析/业务问题专题：企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析，如营销效果评估等。
大数据是新生事物，所以很多人对大数据分析报告缺乏概念，所以我来对4种典型分析报告的分析思路进行一次解密，看看每一类的数据分析报告到底需要包括哪些因素（指标仅为列举，无法全面涵盖）：
市场/行业分析
用户画像
竞品监控
营销效果评估
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三、数据来自哪里？不同数据渠道和来源的优劣势对比
数据来源分为内部和外部，内部数据是企业有意识进行埋点、收集、整合与储存所获得的数据资产（如何建立企业宽表，打好数据基础，我将在后面陆续给出干货，敬请期待）。一般来说，我们还会通过一些外部渠道获取数据：
1. 网页爬虫数据：通过程序在网页上把相关的信息采集下来；
2. SDK数据：游戏等应用中SDK自动打包回传的数据，像友盟、talkingdata，主要是基于SDK数据进行整合和处理分析；
3. 运营商数据：三大运营商运营、业务和管理三大领域大量的客户属性和上网行为数据，原力大数据平台的核心数据来源之一；
4. 咨询公司加工数据：咨询公司大量的调研活动所产生的统计级数据；
5. 定制数据：向数据拥有者/采集者提需求，根据你具体的条件再进行数据的采集工作；
一份报告的价值很大程度收数据源质量影响，因此我们需要注意是数据是否靠谱。检查数据是否靠谱最简单的方式是借助你熟悉的数据进行对比，验证数据口径和数据范围。其次，就是对数据采集的对象、过程和处理方法进行评估，看数据是否具有时效性、代表性。
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四、大数据报告能够怎么用？场景应用列举
大数据能力应用的场景过去也分享过很多，在此就不累述。未来也会陆续不断地给大家分享帷策工作过程碰到的有趣的、典型的案例，有兴趣的朋友可以关注微信公众号“原力大数据”，第一时间收到大数据干货、案例、资讯。
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