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大数据调研报告怎么写

大数据
2024-09-26 01:30:57
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˙△˙如何写好一份数据分析报告？
∪ω∪茶叶大数据：2016年全乌龙茶产销形势调研报告（生产）
⊙▽⊙大数据的发展趋势？
＋ω＋如何进行一次有效的大数据调研总结？

˙△˙如何写好一份数据分析报告？

数据分析报告的价值是显而易见的。麦肯锡、罗兰贝格、波士顿等著名咨询公司仅仅依靠这些报告就可以赚取数十万甚至数百万美元。然而，并不是每个都能产出如此有价值的数据分析报告。接下来我会根据自己的一些经验，对数据分析报告进行深入的分析。

1）数据分析报告是如何产生的？

无论是大数据还是现在很流行的大数据，分析过程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下几个部分：了解业务问题、整理数据、清洗数据、分析数据、生成报告、解决问题。

这是一个连续的、闭环的优化过程。直到问题最终得到彻底解决，这个过程才会续下去。重复。

具体如何理解每个链接？

一、理解业务问题：该模块旨在理清分析思路和目标。我们做报告的目的是什么，应该采用什么样的分析思路，都是我们在这个模块中思考的。

二、数据整理：这一步是数据准备步骤。主要考虑的问题是需要哪些数据源，具体数据源需要哪些字段，以及如何思考收集方法。。

三、数据清洗：所谓数据清洗是指对数据进行收集、整理和处理，最终得到适合分析的数据形式。数据整理和处理包括很多方面和角度，比如去重、缺失值处理、异常值处理等。

四、数据分析：有两部分。第一部分是基础统计分析，如基准分析、交叉分析、时间序列分析等。第二部分是建模与掘。当然这部分要看具体的需求。如有必要，应进行相应的建模算法运算，得出相关结论。

第五，创建报告：下面是如何直观地获得相关数据分析结果的工作。最终结果可以采用多种形式，但最常见的是PPT和Dashboard，也有Write。准确的结论。

第六，解决问题：任何报告都不是明确的，还需要解决实际问题，这样报告的价值才能凸显出来，比如了解消费者、指导精准营销等。

2）数据分析报告类型

数据报告一般分为四种类型：场/行业分析、场概况用户画像、竞品研究产品。以及具体运营或业务问题的分析。

1.场/行业分析：分析某个场或行业的现状并预测未来趋势。具体包括宏观环境、典型业务、重大事件分析、发展趋势等。

2.用户画像概览：洞察目标用户，包括基本属性、行为属性、态度属性等。

3.竞品监控：分析同类产品或品牌的现状，包括场份额、功能需求、用户满意度分析等。

4.具体业务作或问题分析：对具体的业务问题或业务问题进行专题分析，如XX投放效果营销分析。

3）报表数据源

报表数据源有很多种，最常见的有以下几种情况：

1.网络爬虫数据，例如微博评论数据、大众点评数据。

2.互联网上的公开数据，例如统计数据和各大协会的数据。

3.场研究数据是根据您自己的报告目标，通过相关调查问卷获得一定的数据样本，以便进行分析并获得有价值的见解。

4.公司内部数据主要是客户数据，主要存在于分析特定业务运营或问题的报告中。

5.运营商数据。如果您与运营商合作，您可以获得这些数据。价值高，但价格也贵。

4）学习数据分析报告的建议

如果你想作一份好的数据分析报告，除了上面这些，你还需要做更多阅读一些数据咨询和报告，学习别的框架、数据分析角度和可化结果等，然后进一步总结和模仿。当你熟悉了数据分析报告的套路后，恭喜你，你已经小有成就了。

这里推荐一些网站：

1.199IT互联网数据中心：https://www.199it.com/

2iResearch：https://www.199it.com/。 /report.iresearch.cn/

3.易观智库：https://www.analysys.cn/

4.阿里研究院：https://www.aliresearch。 .com/

5.CBNDATA：https://www.cbndata.com/report

此外，还需要多关注麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森等公司微信公众号并发布报告公告。

这就是我想告诉你的，希望对你有用。

∪ω∪茶叶大数据：2016年全乌龙茶产销形势调研报告（生产）

近年来，中茶叶场的消费趋势推动了乌龙茶行业的调整。为引导乌龙茶产业健康发展，中茶叶流通协会在“十二五”期间总结和2016年调查的基础上，发布了《2016年全乌龙茶产销形势研究报告》。其中分为两部分：生产和销售。
福建安作为乌龙茶主产区，拥有茶园面积60万亩，产值大幅增。安政府重生态茶园建设，推动茶产业际化。作为乌龙茶的代表，漳平水仙覆盖了近一半的种植面积，2015年产值达10.6亿元，增加了当地农民的收入。作为闽北乌龙茶的主产区，武夷山茶产业稳步发展，涉茶产值达15.36亿元，注册企业众多。
作为广东另一个重要的乌龙茶产区，潮安凤凰单丛茶尤为著名，产值约4亿元，广东其他地区也有所发展。江西、浙江等非传统产区已开始乌龙茶试，产量大幅增加。总体来看，“十二五”期间乌龙茶产量虽然有所增，但占比却呈现下降，产值达到115亿元。

2016年，受天气影响，乌龙茶产量略有减少，但产值仍保在120亿元左右。乌龙茶产业投资重点发生转移。安溪铁观音集团等一些茶企进行重组，而花香园茶业则通过创新应对场变化。
资本对乌龙茶的关注点已从铁观音转向武夷岩茶和铁观音。尽管这一过程面临挑战，但资本投入促进了行业的适应和升级。

⊙▽⊙大数据的发展趋势？

1.大数据和开源
ApacheHadoop、Spark和其他开源应用程序已成为大数据技术域的主流，并且这种趋势可能会续下去。调查，近60%的企业计划在今年年底前投入运行Hadoop集群。根据研究公司Forrester的一份报告，Hadoop的使用量每年以32.9%的速度增。
专家表示，到2017年，许多公司将扩大对Hadoop和NoSQL技术的使用，以寻找加速大数据处理的方法。许多希望技术能够让他们实时访问数据并对其采取行动。
Hadoop是开源大数据项目的一个很好的例子。
2.内存技术
内存技术是企业正在研究的加速大数据处理的技术之一。在传统数据库中，数据存储在具有硬盘驱动器或固态驱动器（SSD）的存储系统上。内存技术允许将数据存储在RAM中，从而使访问时间加快许多倍。 Forrester报告预测内存数据结构场每年将增29.2%。
目前，有多家不同的供应商提供内存数据库技术，包括SAP、IBM和Pivotal。

3.机器学习
随着大数据分析能力的进步，一些公司已经开始投资机器学习（ML）。机器学习是工智能的一个分支，专注于使计算机无需显式程即可学习新事物。换句话说，分析现有的大数据存储库并得出改变应用程序行为的结论。
根据Gartner研究，机器学习列为2017年十大战略技术趋势之一。报告指出，当今的尖端机器学习和工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，以创建能够理解、学习、预测并且可能是自主的作系统。