数据告警分析纬度（数据分析预警体系）

本篇文章给大家谈谈数据告警分析纬度，以及数据分析预警体系对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据告警分析纬度的知识，其中也会对数据分析预警体系进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数据分析的几个维度
• 2、如何在BI系统中对同一数据进行多维度分析
• 3、舆情周报，月报，事件分别从哪些纬度重点分析

数据分析的几个维度

1.对比要可比

2.描述要全面
集中趋势

离中趋势

3.分类要合理
分类标准要统一
各类差异要显著

4.相关要严谨
散点图
相关系数

1.SWOT分析

1.集中趋势

2.离中趋势

1.深度
方法论:2W1H,即what,什么问题,why为什么会出现这个问题,how如何解决这个问题

2.准度

方法论:交叉分析,与比较均值,组间差异,与组内差异等

3.信度
分析结果数据告警分析纬度的可靠程度
方法论:方差分析(数值型变量),卡方检验(分类型变量)等

卡方检验

4.通度
分析结论沟通数据告警分析纬度的顺畅程度
方法论:图甚于字,动态剩余静态

5.效度

收敛效度检验数据告警分析纬度的思路与操作

客户分析的几个维度
1.差异性
(1)客户价值分析
(2)客户偏好分析
(3)客户分类分析

2.流动性
(1)客户获取分析
(2)客户激活响应分析
(3)客户满意度分析
(4)客户保有分析
(5)客户流失分析

3.传播性
(1)关联推荐分析
(2)客户拓展分析
(3)传播效果分析
(4)社交媒体分析

4..可预测性
(1)客户预测分析
(2)客户预警分析
(3)客户识别分析

演绎思维
重要性思维
时间与空间思维

不重不漏原则

RATER指数

硬件设备
Tangibles(有形度)

专业水平
Assurance(专业度)

服务体验
Empathy(同理度)

Responsiveness(反应度)

情感体验
Reliability(信赖度)

第1阶段
产生需求

第2阶段
信息收集

第3阶段
方案比选

第4阶段
购买决策

第5阶段
购后行为

如何在BI系统中对同一数据进行多维度分析

横看成岭侧成峰。我们在看待事物的时候，如果从不同角度看，往往会得出不同的结果。在对业务数据进行分析时，也会有这种现象。如现在对某个区域的销售数据进行分析。如果以年销售额来分析的话，也许可以发现每年的销售收入都在成比例增长。这是一个不错的结果。但是如果从客户的角度出发进行分析，管理员可能会发现一些老客户的销售额在逐渐降低。 销售收入的增长都是靠新客户来拉动的。这个结果就不怎么如人意。老客户的丢失，在很大程度上说明企业的客户满意度不是很高，或者说客户的回头率不理想。从这个案例中可以看出，在对BI数据进行分析时，要从多个纬度对同一数据进行分析。这是管理上的需要。在这篇文章中，读者就如何做好这方面的工作谈谈自己的意见。 一、用户可以根据自己的需要添加合适的纬度 由于企业个性的考虑，在做BI系统开发时，设计人员很难考虑到企业所需要的分析纬度。这就好像穿衣服，除非你的身材特别的标准，否则的话买衣服时很难买到十分合身的衣服。要么不是这边大了，就是那边少了。所以在BI系统设计时，最好能够让用户根据自己的需要来选择合适的分析唯独。 如对于销售收入这个表格，企业就可以根据自身的需要设计不同的指标。如为了便于考核各个区域的销售经理，就可以以区域为分析纬度，对数据进行汇总分析。再如，为了能够了解企业销售收入的增长情况，则可以以年或者月为分析纬度进行分析。或者说，管理员还想要知道特定客户的销售增长情况，则可以以客户为唯独进行汇总分析等等。可见不同的企业有不同的需求。 为此这个数据分析的纬度，设计开发人员很难在系统中定死。笔者的建议时，在系统中可以开发这个自定义的功能。让用户根据自己的需要进行选择。 简单的说，纬度就是基础数据表格中的字段。从技术层面讲，就是一个集合的运算分析过程。所以从技术上来讲并没有多少的难度。现在的问题主要是，BI系统要有足够多的灵活性。能够让BI用户根据自身的需要来选择合适的纬度来进行分析。 二、多维度分析时所采用的数据应该一致 在对数据进行多维度分析时，为了提高分析结果的准确性，最好其采用的数据是相同的。如上面提到的这个销售收入的案例，需要分别从客户、区域、年份等纬度对数据进行分析，此时采用的后台数据应该是相同的。否则的话，分析的结果就没有相比对比的基础。 如现在企业的销售大致可以分为正常销售和促销两种方式。在以年度或者区域为纬度分析销售收入的增长情况时，采用的是所有的销售数据。即包括正常的交易，也包括促销的交易。那么在以客户为纬度进行数据分析时，如果需要进行横向的对比，那么采用的数据也应包含正常销售和促销两部分数据。而不应该只包含一部分内容。 只有如此，才能够正确的反应出销售收入的增长到底是老客户带动的、还是增加新客户的因素促成的。说句题外话，根据笔者的了解，一个企业的决策者更加关注的是老客户的保持率。如果老客户的流失率比较高，那么就说明企业的产品对客户没有吸引力。客户跟企业合作一段时间后，就因为种种原因不想再跟企业做交易了。如此下去，这个企业倒闭是迟早的事情。所以在进行多维度分析时，如果需要进行不同纬度之间的对比，那么需要注意的是所采用的数据应该一致。 当然，如果只是同一纬度的纵向对比，则用户可以根据自己的需要对数据进行过滤。如现在用户需要了解的是，某一些客户其销售收入的变动情况。 此时用户就可以选择自己所感兴趣的客户的数据，然后以年度为纬度对数据进行汇总分析。其实此时其后台采用的仍然是同一个数据源。此时在分析汇总时采用了不同的查询条件而已。 总之，从不同的角度来考虑数据的时候，其基础就是同一数据源。横看成岭侧成峰的典故，其采用的也是相同的对象。如果失去这一前提，那么最后比较的意义也就不存在了。这也是笔者为什么这么强调这个原则的原因。在实施BI系统时，实施顾问一定要向客户强调这个内容。否则的话，就会引起用户的误解。 三、对于一些特殊事项的考虑 在对数据进行多纬度分析时，还需要考虑一些比较特殊的事项。具体的来说，主要是如下几个方面的内容。 一是分析的纬度是空值时该如何处理?如现在需要根据区域来进行汇总分析。可是在销售原始数据时，有一些纪录没有反应区域相关的信息。那么此时在对数据进行汇总分析时，对于这些纬度为空的值该如何进行考虑呢? 根据笔者的了解，不同的BI系统在这方面有不同的考虑。如上图所示，有些BI系统会在设置窗口中，让用户选择是否将空的值考虑进去。如果不考虑的是，则在数据汇总分析时会加入一个过滤条件，将空值的记录过滤掉。如果考虑的话，则会虚拟一个“其他”或者类似的纬度来汇总这些空值的记录。还有一些系统则拒绝采用含有空值的数据作为纬度。 如用户在自定义添加纬度或者在数据查询时，会先去判断用户所指定的纬度字段是否含有空值。如果含有空值的话，则系统就会报错，或者根本不允许用户指定这个字段作为数据分析的纬度。笔者认为这两种方法都是可行的。主要就是让用户知道有这么一回事。在数据分析时，需要考虑到空值对分析结果的影响。 二是数据结果的显示。在数据分析时，即可以在同一个结果中采用多个纬度。如现在用户需要知道每个客户不同年份的销售情况。此时采用的就是客户与年份两个纬度信息。此时主要需要注意的是纬度之间的顺序关系。即年份在前还是客户在前。这个顺序关系，虽然对最后的结果没有本质的影响，但是其前台的显示内容就有本质的变化。 在同一个显示图例中利用多个纬度时，其关键就是这个顺序的设计。在实际工作中，如果用户不知道该采用什么顺序时，笔者的绝招是根据不同的顺序像用户各自展示一遍。让客户看到最终的结果之后，再来进行选择。为了显示结果的一致性，一般情况下不建议用户可以在一个图例中自由调整纬度的顺序。也就是说，图例设计好之后，可以添加或者删除纬度，但是已有纬度的顺序一般不可以进行更改。否则的话，可能会引起用户感知的混乱。如果一定要进行更改，那么最好考虑采用不同的图例。 如现在需要有两个需要。用户即要知道每个客户每一年的销售增长情况。也需要知道每个客户每一年具体产品的购买记录。这两个需求虽然采用的基础数据相同，采用的纬度也类似，只是第二个需求多了一个纬度而已。但是显示的结果会有很大的不同。第一个需求的汇总度更加的高。 在实际工作中，笔者是建议将其放置在两个不同的图例中显示。因为从用户的角度看，这么设计更加的方便与他们的使用 。 横看成岭侧成峰。在BI系统的开发与部署中，这个观念无论是实施顾问还是企业用户，都要树立起来。在分析相关业务数据时，不能够片面的看。而需要养成多个角度看问题的习惯。

舆情周报，月报，事件分别从哪些纬度重点分析

舆情周报，月报，事件分别从哪些纬度重点分析？

舆情分析就是根据特定问题的需要，对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究，得到相关结论的过程。首先，一般常见的分析方法有连续接近法、举例说明法、比较分析法和流程图法等，应该根据舆情事件本身的特征科学选择图表，如趋势图、比例饼图、百分比柱图、流程图等，表格的设计则要简洁实用，科学高效；其次，舆情分析图表在数据来源上要注意区分传统媒体、网络论坛、博客、问答网站等；第三，在媒体类型上注意区分媒体历史形态、媒体控制类型与地域类型；第四，分析舆情言论主体的身份特征，如媒体、官员、机构、意见领袖、网民等，进行社会化考察；最后，在对各种观点做具体而微的定性分析时，为研究结果做结论时应该注意材料之间的异同，避免为数据告警分析纬度了结论的独立精确而牺牲材料的丰富性，应该兼顾赞扬、支持、中立、不关心、反对、谴责等不同态度，以防止观点遗漏导致分析结论偏颇，立体化、多层次、客观地反映数据告警分析纬度我国转型期多元化社会的不同利益诉求，为决策和研究提供科学全面的参考。 基于云鸽信息服务系统，实时抓取新闻、论坛、微博、博客、视频等互联网数据，为用户提供信息采集、分析、敏感事件预测和预警、企业竞争情报监测分析、品牌口碑监测、用户网络行为

多瑞科在监测系统租赁的基础上还提供分析报告服务。基于多瑞科网络信息监测平台软件的各种分析数据和分析工具，结合人工为客户提供精准的信息服务。

1.报告类型

日报数据告警分析纬度：每日一报，根据当日监测结果按照分类汇总形成日报。

周报：每周一报，汇总每周监测结果制作的具有一定分析数据的周报。

月报：每月一报，汇总每月监测结果经信息分析师分析而形成监测月报。

季度报：每季一报，汇总每个季度监测结果结合信息分析师分析形成监测季报。

半年报：每半年一报，汇总每半年监测结果结合信息分析师分析形成半年报。

年报：每年一报，汇总年度监测结果结合信息分析师分析形成年报。

专报：每事一报，在发生重大负面事件时，对负面事件做网络传播分析、对策和建议。

2.人工预警服务

工作日：工作日对负面信息做人工预警。在发生突发情况后，通过电话、短信和邮件同客户指定联络人进行沟通。

节假日：节假日对负面信息做人工预警。在发生突发情况后，通过电话、短信和邮件同客户指定联络人进行沟通。

3.多瑞科产品优势

可靠的信息监测平台：依托四大数据中心庞大的云数据，信息量既全面又可做到个性化监测，分析出对客户有价值的信息

智能分析工具：监测平台提供分析工具，给信息分析师提供分析素材，如预警信息、专题信息及发展情况、关键人、传媒媒体、各种统计数据等

专业分析师团队：由新闻学、统计学、广告营销等专业精英组成分析师团队，提供从局部到行业、个体到大势的全方位的预警、观点、情报和资讯等分析

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