麦肯锡认为，大数据包括一系列数据集，这些数据集在获取、存储、管理和分析方面表现出的特征远远超出了传统数据库报告工具的能力。这些数据集具有数量庞大、数据流迅速、数据类型多样和价值密度低等特点，是生成综合数据分析报告的关键因素。
根据对这一定义的理解，可以将大数据分析概括为获取数据、打破孤岛、整合信息、识别模式并迅速为决策提供可行见解的过程。然后通过数据分析报告来传达这些见解，例如详细的数据分析报告和交互式数据分析仪表盘。
数据源分为三类：
第三方数据：行业数据，也称为公共数据，如关联数据或互联网行为数据。例如，某互联网公司提供的网站用户行为数据，以及离线数据。
整合包括利用关键点收集和整合第一、第二和第三方数据。
其目标是进行数据清理，将非结构化数据转化为结构化数据，以便进行统计、数据探索、模式识别以及为数据分析报告拟定观点。本文第三部分将对此进行详细阐述。
将数据分析报告中的观点系统化或产品化对于即时决策至关重要。目前，大多数公司仍依赖人工决策。
虽然大数据分析看似遵循这些步骤，从数据源出发，但它本质上反映了大数据的无序性。因此，大数据分析的需求来自于如何从这些混乱的数据中破解规律，并确保分析内容与目标的一致性。
如今，大数据分析通常利用数据分析报告来反映企业运营情况。这些报告根据统计数据、热点和受众分析提炼出指导运营的观点。现在的核心问题是如何有效利用数据分析来指导决策。
在对数据分析的理解中，大数据数据模板将数据报告分为三大类：市场分析、运营分析和用户行为分析。
从以移动为中心的视角出发，数据分析报告的结构分为三大类：市场分析、运营分析和用户行为分析。这些分类是后续探索数据分析报告、报告实践以及将见解整合到数据分析仪表板的基础。
进行市场分析，结合定性和定量评估，是数据分析报告专业咨询公司的常见做法。这些公司通常通过访谈和调查来编制数据分析报告等综合报告，揭示市场份额和消费者观点。
在移动互联网数据方面，数据源通常涉及公共数据或第三方数据，为后续的数据分析报告奠定了重要基础。将SDK嵌入开发人员应用程序，可以收集安装和使用数据。这一过程会产生有价值的洞察力，生成已安装应用程序的排名和使用指标，所有这些都有助于形成一个强大的数据分析报告框架。
运营分析提出的方法是2A3R。在工作中，我发现这种方法也适用于网站分析。从本质上讲，2A3R可以概括如下：
获取→激活→留存→收入→推荐
必须指出，运营分析是公司的基准。它能让产品经理、运营人员和营销团队根据公司的数据做出明智的决策。运营数据可作为参考或警示，要想获得更具体的见解，就必须进行详细分析。例如，有关应用程序重新设计、如何实施更改或与哪些渠道合作等问题，都需要根据公司的独特情况进行更细致的分析。这种细致的分析构成了强大的数据分析报告的基础，并为开发富有洞察力的数据分析仪表盘提供了信息。
目的1：评估所提供的初始数据的准确性，特别是识别潜在的渠道欺诈。
目的2：评估获取渠道的质量。
目的3：确定营销活动的有效性。
对于媒体推荐渠道，我们会衡量客户转化率，特别是从点击到用户激活，再从激活到注册的转化率。这一分析结果可以指导与特定应用商店的重点合作。这种细致的评估有助于制定数据分析报告（如图中的详细数据分析报告案例），并为制定战略性数据分析仪表板提供信息。
客户获取后，我们的注意力转向评估新获取的活跃用户的表现，这标志着第三个阶段的到来：活动。这一阶段主要为产品经理重新设计应用程序或网页提供数据支持。
活跃用户分析包括以下三个步骤：
第一：根据页面浏览量和独立访客数确定重点分析页面。例如，如果某个应用程序的主页拥有最高的页面浏览量和独立访客数，我们就会优先分析该主页。
第二：为确定的页面创建点击热图，以帮助产品经理进行后续的页面重新设计。例如，在下一次重新设计中识别并消除点击率较低的按钮，并对点击率较高的元素重新排序。
第三：为确定的页面生成点击热图，为产品经理后续的页面重新设计提供支持。例如，我们可以在下一次重新设计中删除点击率较低的按钮，并对点击率较高的元素进行重新排序。这些细致入微的分析有助于创建富有洞察力的数据分析报告（以详细的数据分析报告为例），并指导战略性数据分析仪表板的开发。
这些方面在企业实践中的应用并不广泛，下面简要介绍一下。
关于留存率：
在积累了一定数量的用户后，通过留存分析来考察用户粘性。这种方法通常用于评估活动效果，以确定用户在活动结束后是否继续使用该应用程序。不过，鉴于金融应用的性质，它不像游戏应用那样每天都有人使用，因此在实际应用中并不十分强调留存率。
关于收入：
这些留住的客户能为公司带来多少收入？我们对收入流进行评估。一般来说，公司不会将现金流数据纳入统计平台，但我们需要提供用户贡献的交易额数据，以便进行细分。
关于营销：
大数据分析的核心在于用户分析。如前所述，用户分析的程序步骤如下：
在可行的数据收集范围内，关键是整合数据，识别客户画像，实现精准营销。
首先，要建立一个筛选标准列表。通过应用应用程序使用情况、位置和用户标签等条件，我们可以整合数据，从而确定客户特征，制定有针对性的营销策略。例如，我们可能希望过滤金融客户（以应用程序使用情况为条件）、五星级酒店客户（基于地理位置）和母婴人群客户（如用户标签所示）。必须注意的是，应用的条件越多，用户特征就越清晰，但用户群也会变小。
第三，我们整合上述数据分析，形成全面的用户画像。如数据分析报告案例所示，这些洞察力有助于创建具有洞察力的数据分析报告，并指导战略性数据分析仪表板的开发。
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