数据分析报告制作（2）

Course3：数据获取与处理

1.内部数据获取
2.外部数据获取
3.数据处理流程
4.数据处理流程详解

数据报告中涉及的数据

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数据报告常用的数据来源

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1.内部数据获取

内部数据包括哪些

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数据仓库

• 是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建
• 区别于业务系统：数据仓库整合各个行业系统生产的数据，以分析视角进行整理，按照分析所需的最细粒度存储
• 获取方式：SQL语句提取数据

• 获得的数据：明细行为数据，或到某一级别的统计数据

  
  
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BI工具

• （Business lntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
• 在数据报告制作中，可以简单的理解为：将数据仓库中选中的数据进行可视化
• 获取方式：从公司获取登录账号，自行登录工具提取

• 获得的数据：图表，或到某一级别的统计数据

  
  
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报表系统

• 区别于BI：报表系统只提供基本数据，不提供图表
• 区别于数据仓库：报表系统提供的数据固定，灵活性差，但不需要技术知识即可提取
• 获得的数据：明细行为数据，或到某一级别的统计数据

第三方监测数据

• 网站数据分析、APP数据分析和营销数据分析常用第三方监测工具，如Google Analytics、CNZZ、ADMaster等

• 获得的数据：明细行为数据，或到某一级别的统计数据

  
  
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离线报表和历史报告

• 通常由同事处取得，可以简单理解为excel和PPT
• 两者均用于历史数据的获取
• 历史报告还可以作为新报告的参考

已有原始资料需要整理的数据

• 业务系统：获取业务系统权限，然后通过报表形式下载或写SQL提取数据
• 电子文档
• 纸质文档

需要进行收集的数据

• 日志：获取日志文件，并写脚本或委托程序员同学提取日志中所需的行为数据，逐级整理为数据表并入库，通常后续有持续需求时才会采用此种办法
• 埋点：写埋点文档，向程序员提需求获取日志数据并进行统计，或是使用无埋点工具自行处理
• 手工填写报表：零售业，金融业等有大量分支机构的行业
• 问卷：多用于市场调研

2.如何获取外部数据

外部数据包括哪些

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搜索引擎

• 之前提到的行业市场数据，包括经济环境、行业发展情况、上下游发展情况、竞争者情况，可以通过搜索引擎作为入口，收集一切能够收集到的公开信息。

行业垂直网站

免费报告

• 尼尔森、艾瑞、易观智库等专门的市场研究公司提供

技术手段收集

• 爬豆瓣电影
• API接口可获取数据拥有者开放的信息

数据获取总结

• 对于尚未工作的各位
  要写报告，必然是外部数据为主，因为没有太多机会获取我们定义的内部数据
  学个爬虫，或者至少学个爬虫采集器的使用方法，对于获取数据的性价比很高，实在搞不定请淘宝
• 对于工作或尚未工作的各位：
  搜索引擎是个好东西，一定要熟练使用
  平时就注意收集感兴趣领域的数据和报告，需要用的时候就会事半功倍

数据处理流程

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数据清洗

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预处理

• 数据导入：100万条以下：excel，100万条以上：MYSQL、Navicat，1000万条以上：文本文件+python
• 元数据分析：字段解释、字段来源及产生方式、代码表......
• 人肉看数据：抽取小部分数据，人工观察；初步了解数据情况，肉眼发现一些明显可见的问题

缺失值处理

• 首先计算各变量的缺失度，之后按缺失度和变量重要性进行相应处理
  
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  缺失率50%以上就算高
• 以业务知识或经验推测填充缺失值
  exAPP排名检测中，缺失某几天数据。根据业务经验可使用相邻数据填充
• 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充
  ex年龄未填，使用占比最大的年龄填充
• 以不同指标的计算结果填充
  ex年龄缺失，但可按身份证号计算

格式内容错误数据处理

• 1、时间、日期、数值、全半角等显示格式不—致
  这种问题通常与输λ端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可
• 2、内容中有不该存在的字符
  某些内容可能只包括部分字符，比如身份证号是数字+字母，中国人姓名是汉字最典型的就是头、尾、
  中间的空格，也可能出现姓名中存在数字符号、身份证号中出现汉字等问题。这种情况下，需要以半自动
  校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符
• 3、内容与该字段应有内容不符姓名写了性别，身份证号写了手机号等等，均属这种问题。
  但该问题特殊性在于：并不能简单的以删除来处理，因为成因有可能是人工填写错误，也有可能是前端
  没有校验，还有可能是导入数据时部分或全部存在列没有对齐的问题，因此要详细识别问题类型。

去除逻辑错误

• 去重
• 去除不合理值（箱图）

• 修正矛盾内容

  
  
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去除不需要的字段和关联性验证

数据规范化

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指标和格式计算

• 指标计算：根据原始数据计算一些指标，如变化率等

• 格式转换：把数据改成做表or做图的格式，例如将列数据转为交叉表

  
  
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Course4：分析场景与常用图表

1.常见分析场景
2.常用图表

常见数据分析场景

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经营分析

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经营分析案例

目录
一、XX业务总体经营情况
二、XX业务重点产品经营情况
（一）子业务A
（二）子业务B
（三）子业务C
三、专题分析
四、下阶段重点工作安排

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市场分析

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市场分析案例

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销售数据分析

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销售数据分析案例

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客户数据分析

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用户分析案例——香水行业用户

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互联网产品数据分析

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互联网产品分析案例

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数据分析场景总结

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Course4：分析场景与常用图表

1.常见分析场景
2.常用图表

使用图表表示的内容类型

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常见图表适用范围速查

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条形图

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柱状图

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折线图

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饼图

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散点图，气泡图

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雷达图

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面积图

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直方图

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高级可视化

• 所要展示的内容基本图表无法满足时（词频统计）用高级可视化
• 饼图升级：树图，南丁格尔玫瑰图
• 折线图升级：平行坐标轴图，热力图
• 文本展示：词云
• 关系展示：和弦图
• 其他：地图

高级可视化工具有

• 离线界面型：Excel，Powerpoint，PS，Tableau
• 离线代码型：R，SAS，Python，D3.js，Process
• 在线型：Echarts，Tagxedo

树图

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南丁格尔玫瑰图

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平行坐标轴图

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热力图

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词云

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和弦图

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地图

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