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企业级大数据分析平台架构设计指南一、引言在当今信息时代，大数据的应用越来越广泛，企业对数据的分析和利用也变得至关重要。
为了有效地处理和分析海量的数据，企业需要构建一个稳定可靠的大数据分析平台。
本文将提供一个企业级大数据分析平台架构设计指南，帮助企业合理规划和设计自己的大数据分析平台。
二、整体架构设计1. 数据采集层数据采集是构建大数据分析平台的第一步。
企业可以从各种数据源中采集数据，包括传感器、交易系统、社交媒体等。
在设计数据采集层时，需要考虑数据的来源和格式，选择合适的技术和工具来实现数据的实时或离线采集。
2. 数据存储层数据存储是大数据分析平台的核心。
在设计数据存储层时，需要根据企业的具体需求选择适当的存储技术，如Hadoop、HBase、Cassandra等。
同时，还需要考虑数据的压缩和备份策略，以确保数据的完整性和安全性。
3. 数据处理层数据处理层是对数据进行清洗、转换和计算的环节。
在设计数据处理层时，可以采用批处理或流处理的方式，根据数据的实时性和复杂性来选择合适的技术和工具，如MapReduce、Spark等。
此外，还需要考虑数据分区和负载均衡的策略，以提高处理效率和性能。
4. 数据分析层数据分析层是大数据分析平台的关键组成部分。
在设计数据分析层时，需要考虑数据的挖掘和建模需求，选择合适的算法和工具来实现数据的分析和挖掘，如机器学习、深度学习等。
同时，还需要提供友好的可视化接口，方便用户进行数据的查询和分析。
5. 安全和权限控制安全和权限控制是企业级大数据分析平台不可或缺的部分。
在设计安全和权限控制时，需要考虑数据的加密和访问控制策略，保护数据的隐私和安全。
同时，还需要提供细粒度的权限管理，确保数据只能被授权人员访问和操作。
三、架构设计原则在进行企业级大数据分析平台架构设计时，需要遵循以下原则：1. 可扩展性：架构应具备良好的可扩展性，能够满足企业随着数据量和用户量增长的需求。
2. 高可用性：架构应具备高可用性，能够保证平台的稳定运行，减少系统故障和停机时间。
基于大数据的数据分析系统架构一、引言数据分析在今天的信息时代中扮演着至关重要的角色。
随着大数据技术的快速发展，构建一个高效、可扩展、可靠的数据分析系统架构变得尤为关键。
本文将介绍一个基于大数据的数据分析系统架构，旨在提供详细的技术指导和架构设计，以满足数据分析的需求。
二、系统架构概述基于大数据的数据分析系统架构主要由以下几个关键组件组成：1. 数据收集层：负责从各种数据源（例如传感器、日志文件、数据库等）中收集数据。
这些数据可以是结构化、半结构化或非结构化的。
2. 数据存储层：负责存储收集到的数据。
通常使用分布式存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或NoSQL数据库（如Cassandra、MongoDB）。
3. 数据处理层：负责对存储的数据进行处理和转换，以便进行后续的数据分析。
常用的技术包括批处理（如Hadoop MapReduce）和流处理（如Apache Kafka、Apache Flink）。
4. 数据分析层：负责对处理后的数据进行分析和挖掘，以提取有价值的信息和模式。
这可以通过使用机器学习算法、统计方法和数据可视化工具来实现。
5. 数据展示层：负责将分析结果以可视化的方式呈现给用户。
这可以通过使用仪表板、图表、报表等来实现。
三、系统架构详解1. 数据收集层数据收集层是整个系统的起点，它负责从各种数据源中收集数据并将其传输到数据存储层。
数据收集可以通过多种方式实现，例如：- 传感器：通过传感器收集来自物联网设备的实时数据。
- 日志文件：通过监控和解析日志文件来收集系统日志和事件数据。
- 数据库：通过查询数据库来收集结构化数据。
2. 数据存储层数据存储层负责存储收集到的数据，并提供高可用性和可扩展性。
常用的数据存储技术包括：- Hadoop分布式文件系统（HDFS）：适用于大规模数据存储和处理，提供高容错性和可靠性。
- NoSQL数据库：如Cassandra、MongoDB等，适用于非结构化和半结构化数据存储。
大数据分析技术的构建方法随着信息时代的快速发展，海量的数据以指数级增长，这就对分析和处理这些数据提出了新的挑战。
大数据分析技术成为了解决这一问题的关键。
本文将探讨大数据分析技术的构建方法，并介绍它在实际应用中的意义和价值。
1. 数据收集和存储大数据分析技术的首要步骤是数据的收集和存储。
数据可以来自多个来源，包括传感器、社交媒体、互联网等。
在收集数据时，需要确保数据的质量和准确性。
数据存储方面，通常有两种方式：关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，而非关系型数据库则适用于非结构化和半结构化数据的存储和查询。
2. 数据清洗和预处理在分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
数据预处理包括数据格式转换、数据归一化和特征选择等。
这些步骤旨在提高数据质量和准确性，以便后续的分析和建模。
3. 数据分析和建模数据分析是大数据分析技术的核心。
它可以采用多种分析方法和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在选择分析方法时，需要根据具体的问题和数据类型进行合理的选择。
数据建模是分析的结果，它可以帮助理解数据的规律和趋势，从而推断未来的趋势和预测结果。
4. 数据可视化与呈现数据可视化是将数据通过图表、图像等形式直观地展现出来，以帮助用户理解数据和发现隐藏在数据中的信息。
数据可视化可以通过各种工具和技术实现，例如图表工具、地图工具和虚拟现实技术等。
在进行数据可视化时，需要考虑受众的需求和习惯，以便更好地传达数据的含义和洞察。
5. 模型评估和优化在建立模型之后，需要对模型进行评估和优化。
模型评估是指通过一些度量指标对模型的性能进行评估，如准确率、召回率和F1指标等。
模型优化则是通过调整模型的参数和特征，以提高模型的性能和预测能力。
评估和优化是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整，以找到最优的模型和结果。
6. 数据安全和隐私保护大数据分析过程中涉及到大量的敏感信息和个人隐私，因此数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
大数据技术架构手册随着互联网时代的到来，大数据成为了当代经济和技术界的热门话题。
而想要掌握大数据技术，首先要学习掌握大数据技术架构。
下面将从一个大数据技术架构手册的角度，分步骤来介绍大数据技术架构。
一、基础架构层基础架构层是大数据技术架构的底层，主要包括物理设备、操作系统、虚拟化技术和分布式存储系统。
其中，分布式存储系统是最为重要的部分，常见的有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、GlusterFS分布式文件系统等，负责数据的存储和管理。
二、数据处理层数据处理层是大数据技术架构中的核心部分，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
其中，数据采集包括数据的抓取、解析和清洗等过程；数据存储包括将清洗后的数据存入HDFS或分布式数据库等系统中；数据处理包括MapReduce和Spark等分布式计算框架；数据分析包括数据挖掘和机器学习等技术，通过对数据进行分析可以得到更加深入的洞见。
三、应用层应用层是大数据技术架构中的上层部分，包括了数据可视化、数据交互和应用系统等。
其中，数据可视化包括将数据以图表、报表等形式展现出来；数据交互包括将展现出来的数据与用户进行交互；应用系统则包括了数据挖掘、搜索引擎、推荐系统和智能客服等应用。
四、安全管理层安全管理层是大数据技术架构中十分重要的一环，负责保障数据的安全性和保密性。
其中，安全管理层可能会包括需要进行身份验证、访问控制和安全审计的安全机制。
通过以上的介绍，我们可以看到，大数据技术架构是一个非常庞大且复杂的系统，需要多种不同的技术和工具的协作共同完成。
当然，要学习大数据技术架构并不需要一蹴而就，需要在日常的学习和实践中逐步品味其中的精髓和要点，最终才能较好地在实践中应用。
构建数据统计分析体系随着大数据时代的到来，数据统计分析成为了企业决策的重要工具之一。
构建一个完善的数据统计分析体系对于企业的发展和决策具有重要意义。
本文将探讨如何构建一个高效、可靠的数据统计分析体系。
一、明确分析目标在构建数据统计分析体系之前，首先需要明确分析的目标。
只有明确了分析的目标，才能有针对性地采集和处理数据。
企业可以根据自身的需求，确定分析的指标和方向，比如销售数据分析、市场趋势分析等。
二、数据收集与整合构建一个完善的数据统计分析体系首先需要进行数据收集与整合。
企业可以通过多种途径收集数据，比如数据库、应用程序、传感器等。
收集到的数据可以包括销售数据、用户行为数据等。
然后，将收集到的数据进行整合，确保数据的完整性和一致性。
三、数据清洗与处理收集到的数据往往包含大量的噪声和错误。
为了保证分析结果的准确性，需要对数据进行清洗和处理。
数据清洗包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等。
数据处理可以包括数据转换、数据归一化、特征选择等。
四、数据存储与管理构建一个数据统计分析体系需要合理地存储和管理数据。
企业可以选择传统的数据库系统或者使用云计算平台进行数据存储。
同时，需要建立一个完善的数据管理体系，包括数据备份、权限管理、安全保障等。
这样可以确保数据的安全性和可靠性。
五、数据分析与挖掘数据统计分析体系的核心是数据分析与挖掘。
通过使用统计方法、机器学习算法等技术，对数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息和规律。
数据分析可以帮助企业发现问题、优化流程，并做出相应的决策。
六、可视化与报告数据分析的结果往往需要以可视化的方式展现给决策者。
通过可视化工具和技术，将数据分析的结果以图表、报告的形式展示出来，方便决策者理解和使用。
同时，可以将数据分析的结果与企业的目标进行对比，评估业务的效果和质量。
七、持续改进与优化数据统计分析体系不是一次性的工作，而是一个持续改进和优化的过程。
企业需要不断地分析和评估数据统计分析体系的效果，发现问题并做出相应的改进。
大数据平台的架构大数据平台的架构是指为了支持大数据处理和分析而设计的系统结构和组件。
随着数据量的不断增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对大规模数据的需求，大数据平台的架构应运而生。
下面将介绍一种常见的大数据平台架构。
1.数据采集层：数据采集层是大数据平台的第一层，用于从各种数据源（例如传感器、日志文件、数据库等）收集和捕获数据。
在这一层，常用的工具包括Flume、Kafka等，它们能够以高效方式实时采集和传输大量的数据。
2.存储层：存储层是用于存储大数据的关键组件。
在大数据平台中，通常使用分布式存储系统来存储数据。
常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、亚马逊的S3、谷歌的GFS等。
这些系统具有高可靠性、高吞吐量和容错性，并且能够扩展以容纳大量数据。
3.计算层：计算层是大数据平台的核心组件，用于对存储在存储层中的大量数据进行计算和分析。
在该层中，通常使用分布式计算引擎进行大规模数据处理。
常见的分布式计算引擎包括Hadoop的MapReduce、Spark等。
这些引擎可以并行处理大规模数据集，并且具有高性能和可伸缩性。
4.数据处理层：数据处理层是为了满足数据处理需求而构建的组件。
在该层中，使用数据处理框架对数据进行清洗、转换和整合。
常见的数据处理框架包括Apache Pig、Apache Hive等。
这些框架提供了丰富的数据处理和转换功能，使用户能够以更高层次的抽象和简化的方式对大数据进行处理。
5.数据应用层：数据应用层是大数据平台的最上层，用于构建各种具体的数据应用。
在该层中，可以使用各种工具和框架来开发和部署数据应用程序。
常见的工具和框架包括Apache Storm、Apache Flink等。
这些工具和框架可以帮助用户构建实时数据流应用、机器学习应用、数据可视化应用等。
6.安全管理层：安全管理层是大数据平台中不可或缺的一部分，用于确保数据的安全性和隐私性。
在该层中，可以使用各种安全工具和技术来保护数据。
大数据架构设计方案大数据架构设计方案大数据架构设计方案是在面对大数据应用场景时，为了能够高效地存储、处理和分析海量数据而设计的一套技术方案。
下面是一个具体的大数据架构设计方案：1. 数据采集层：这是大数据处理的第一步，需要收集海量的数据并将其传输到大数据平台进行后续的处理。
在这一层，可以使用各种数据采集技术，如日志收集、数据抓取、网络爬虫等。
2. 数据存储层：在采集到数据之后，需要将其存储在可靠的存储系统中。
传统的关系型数据库无法满足大数据存储的要求，因此可以选择使用分布式文件系统（如HDFS）、键值对存储系统（如HBase）或列式存储系统（如Cassandra）来存储海量的数据。
3. 数据处理层：数据处理是大数据架构中非常重要的一步，它包括数据清洗、ETL（抽取、转换、加载）、数据挖掘、机器学习等。
在这一层，可以使用分布式计算框架（如Hadoop MapReduce、Spark）或流式计算引擎（如Storm、Flink）来进行数据处理。
4. 数据查询和分析层：一旦数据处理完成，接下来就是对数据进行查询和分析。
这一层可以使用各种工具和技术，如SQL查询引擎（如Hive、Impala）、数据可视化工具（如Tableau、Power BI）等。
此外，还可以使用分布式数据库（如Presto、Druid）来加快数据查询速度。
5. 数据安全和隐私层：由于大数据涉及到海量的敏感信息，数据安全和隐私成为了一个非常重要的问题。
在这一层，可以使用数据加密技术、访问控制机制、数据脱敏等手段来保护数据的安全和隐私。
总结起来，一个完整的大数据架构设计方案包括数据采集、数据存储、数据处理、数据查询和分析以及数据安全和隐私五个层面。
在每个层面都可以选择不同的技术和工具来实现，根据具体的需求和场景来进行配置和优化，以达到高效、可靠、安全的大数据处理和分析目的。
大数据分析平台的搭建与入门指南随着大数据应用的不断发展，大数据分析平台成为企业深入了解和利用数据的关键工具。
建立一个强大的大数据分析平台，可以帮助企业挖掘数据中的价值，提高业务决策的准确性和效率。
本文将为您介绍大数据分析平台的搭建与入门指南，帮助您快速上手大数据分析平台。
一、平台架构设计1. 数据采集层：数据的采集是大数据分析的第一步。
可以使用各种数据采集工具，如Flume、Kafka等，将数据从各种数据源中采集到分析平台中。
在设计数据采集层时，需考虑数据量和数据源的多样性。
2. 数据存储与管理层：数据存储与管理层是大数据分析平台的核心组成部分。
目前最常用的数据存储技术是Hadoop生态系统中的HDFS和HBase。
HDFS适用于海量结构化和非结构化数据的存储，而HBase则适用于大规模的可伸缩性结构化数据存储和读写操作。
3. 数据处理与计算层：在大数据分析平台中，数据处理与计算层用于对采集到的数据进行清洗、转换和计算等工作。
常见的数据处理与计算工具包括Spark、MapReduce 等。
Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，支持在内存中进行数据处理，具有较高的性能和灵活性。
4. 数据分析与可视化层：数据分析与可视化层用于对处理后的数据进行分析和展示。
常用的分析工具有Hive、Pig和R等，用于数据分析和挖掘。
数据分析结果可以通过各种图表、仪表盘等形式进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据。
二、平台搭建步骤1. 硬件和软件准备：在搭建大数据分析平台之前，需要准备一台或多台服务器作为集群节点，并安装相应的操作系统和软件。
常见的操作系统有Linux、Windows Server 等，而Hadoop和Spark等则是常用的大数据处理和计算框架。
2. 集群搭建：搭建大数据分析平台需要建立一个稳定、可扩展和高可用的集群环境。
可以通过Hadoop的分布式文件系统HDFS和资源调度器YARN来搭建Hadoop集群。
大数据平台建设的架构与优化第一章简介近年来，大数据的出现催生了一个新词汇——大数据平台。
大数据平台是一个综合系统，它能够处理大量的数据、进行快速分析、提供高效的存储和管理，而且还能够适应各种应用场景。
随着大数据应用的广泛发展，大数据平台的建设和优化成为了企业发展的重中之重。
本文将着重探讨大数据平台建设的架构和优化。
第二章大数据平台的架构大数据平台的建设需要具备一个高效、可扩展的架构来支撑。
目前，大数据平台的架构可以分为以下几个部分：1. 数据采集层数据采集层是大数据平台的基础，是进行数据采集、整合和清洗的地方。
它通常由数据处理引擎、数据收集器和数据处理代理等组成。
2. 数据存储层数据存储层通常用于存储采集的数据，包括结构化数据（如RDBMS）和非结构化数据（如HDFS）。
除了基本的数据存储，还可以选择分布式存储系统，如Hbase、Cassandra 等。
3. 数据处理层数据处理层用于进行数据分析、挖掘、处理和转换等操作。
在这个层面上， Spark, Hadoop, Storm等是优秀的解决方案。
4. 应用层应用层是最终用户使用的平台部分。
这是属于最上层的一个分层结构（如业务数据分析、监测等）。
应用层是对大数据平台进行处理和可视化展现的部分。
第三章大数据平台的优化大数据平台的优化过程同样重要。
对平台进行优化和测试，可以提高平台性能和稳定性，同时可以保证业务可用性。
1. 数据采集优化数据采集阶段是整个大数据平台中最重要、最基础的部分。
从数据源采集数据并将其处理为可用的、高质量的数据。
采集数据时，需要注意采集频率，以确保数据的准确性。
此外，还需要进行数据完整性和合法性的验证，以确保数据的质量。
2. 数据存储优化数据存储也是整个平台中最为重要的方面之一。
在存储数据时，应优先考虑存储数据的易用性、安全性、可靠性和性能。
一般情况下，数据存储的性能需要达到可扩展性的标准。
3. 数据处理优化数据处理是整个大数据平台中最为重要的部分。
@申悦1年开发，5年产品，历任中兴研发，网易、e代驾高级产品经理，现任某演艺服务公司产品总监。
我先介绍一下自己：我之前是网易的，负责整个后台，主要是网易新闻。
有三亿多的用户量，这么大量的用户肯定会有很多的数据，这些数据怎么去处理、呈现、规划，让它场景化。
这就是我之前所做的工作。
今天结合我自己的工作和参考一些人资料做了一些汇总，分享给大家：下图是我之前做过的东西第一个是银河统计系统，这是我在网易负责的一个大数据的一个统计系统。
不仅是能够统计网易新闻每天的安装量、使用次数，同时也接入了十几个网易研发的产品，做这一套系统是当时比较大的收获。
第二个是网易内容发布，也就是CMS。
大家在网易新闻上看到的所有内容都是从这个系统发出。
当时运营、编辑给我们的提议就是我们不仅要发的准，也要让大家能够看到最及时的信息，而且要快。
所以这一块也是需要一定的数据挖掘和数据处理。
第三个红演圈App。
负责整个产品的前端到后端，担任产品总监这样一个职位。
这一次分享的目的是让不同角色的人了解大数据时代用过什么，怎么做。
☞分享大纲☜我个人把公司的创建大数据体系分成6大类，从低到高是逐渐升华的过程，接下来我会介绍每一层级怎么去做，怎么去建立大数据体系。
这是我的分享大纲第一层，要有基础的平台；第二层，有了数据之后我们怎么去呈现；第三层，呈现出数据之后怎么群用；第四层，在用的过程中怎么分门别类的去细化；第五层，怎么将我们使用的东西推广到外面去，让别人也可以用；第六层，也就是公司高层战略决策要用到的。
首先，最基础的数据采集平台，这一块会牵扯到一些技术方面的内容。
对于概要的内容大家有一点印象就可以。
其实大家不用知道每一块的含义是什么，如果你想知道的话可以自己去百度。
我这里主要讲的是你要有数据采集，数据存储，之后怎么去处理，然后怎么去使用数据，最终让我们搜集的数据和运营出来的数据达到一个循环。
无论阿里也好腾讯也好，最底层的也是使用的这个架构。
采集-->存储-->分析--->呈现这个是腾讯的数据平台下面是我14年收集的数据，什么叫大数据，从数据的量上就是很大。
接下来是阿里这一块。
阿里和百度有一点不同在于他所需要用到的东西指向商户，包括各种各样的小商家。
所以对于阿里来说，他对数据的应用会更细，偏向于电商领域。
阿里数据数量级也是很大的。
接下来是数据基础平台的变迁过去：我们只是简单的跑一下技术报表，会一些搜索语句，导出来之后使用办公软件处理。
这是最早的处理方法，简单，但是数据存储的成本很高。
现在：更多的是会用到一些计算，把实体资源虚拟化成数据。
未来：智能化的数据处理方式，更快、更完善。
总之随着技术变迁，数据处理这一块也会不断的发展。
二、数据报表与可视化这里先给大家一些例子，首先是阿里。
针对数据存储的可视化的界面。
优点：数据平台结构很清晰，用各种不同的图表去呈现现在的数据资源的存量以及数据变化的情况；其次是个人与数的据关系明确，你可以看到自己所负责的数据处理的一个情况。
缺点：数据报表太多了，看不过来。
其次就是平台访问量不高。
这是阿里数据可视化的一个呈现。
具体记录各个表的存储量有多少。
更细一点的话不仅是告诉大家存储的量有多大还要说明具体关系是什么。
当我在查询的一个关键词的时候都可以呈现各个表之前的关系，适合于特别大量的数据存储。
再继续，这是针对他每一个表的详细介绍。
下面来说说腾讯腾讯会把自己的系统分为不同的平台。
不同的平台会有不同的用处。
从表中可以看到腾讯对数据重视度很高。
他们的数据平台相对于阿里来说简单一些。
接下来说一说第三方的数据平台如果有不清楚的话大家可以去查一下，一些大公司的话也会去做一些开放的数据平台，比如腾讯云分析、百度统计。
阿里无线数独已经关掉了，无论大的平台还是小的都对数据的重视度很高。
接下来通过可视化的数据运用起来。
在这里只是对这一部分工作做一些介绍，点到为止。
现在一般我们运营，包括产品所做的工作都要对用户行为进行分析，通过不同的呈现方式得出不同的点击量来决策我们应该使用哪一种方案。
接下来是漏斗模型。
就是走一个流程，从开始到最后用户流失的一个情况，以此来评价我们做的方案决策是否合适。
第三是收入效果的监控分析，主要是付费转化率、渠道效果数据。
这会使用在和第三方的合作上，需要检测这个钱在花出去之后有没有用。
第四是业务长期健康分析。
从用户流动模型、产品生命周期分析产品成长性和健康性。
最后一个是营销推广的一个实时反馈。
运营的同学实在熟悉不过了。
我们举办一个活动，最后我们要统计出来这个活动具体带来了多少用户，多少注册量。
接下来介绍一下怎么进行数据分析。
举一个例子，在我们做了一个新功能，怎么去验证这个功能是否合理？事前要预测好，这个东西在上线之后会带来多少的用户，事先要有一个大概的预估。
事中，需要做到的是采集哪些数据，收集数据。
比如检测一个点击按钮，用户点击了多少次，有多少用户点击了。
如果检测的点多了就要用到用户的行为分析，通过用户点击的一系类的点，我们大概猜出来用户要实现什么样的功能。
最后，收集了数据之后，我们就要进行分析。
用户在什么时候点击了多少次，消耗了多少的流量。
通过分析我们有没有得到什么结论，包括用户是不是健康，数据是否安全，流程是否好的。
这就是数据收集到之后我们要想的一些问题。
下面是YY的例子不同的按钮，显示不同的名字可能会有多少人去点击。
这个可以在web端和PC端可以很好的去实现。
漏斗模型如果我们要做漏斗模型的话就要标识出要在哪一个部分得到一个怎么样的数据，对不同的阶段做不同的数据分析。
千万不要从漏斗的点到漏斗的顶去分析，这是没有意义的。
用户的运营模型将我们的数据模型化，通过一定的维度将用户拆分。
什么样的数据属于什么样的用户。
要将这些数据用来指导我们将来的工作。
这个是腾讯的用户模型分析这是腾讯对不同的钻的会员做的分析。
ppt上红色的用户喜欢QQ秀的衣服，愿意消耗多少点的Q币。
通过不同运营的方法走不通的分支，去采集不同分支的数据来验证分支的走势是否真确，是否受欢迎。
这是某个公司每天持续发布的报表做报表的目的就是每天做监控。
一种是我们自己数据的变更，还有一种就是竞品数据变更。
如果可以做到这两点的话对产品的迭代是有用的。
运营日报，主要是针对产品运营的人来说。
记录不同的活动带来的不同的数据。
涉及用户留存，拉新等等。
又是大型的公司内部就会有专门的分析团队。
再介绍一下用的比较多的做数据分析工具，EXCEL和SPSS。
我一般用EXCEL比较多一些。
SPSS是面向很大数据的时候经常使用到，它数据挖掘的功能特别强大。
对于产品经理我们应该在数据运营中定位自己是一个什么样的角色。
从大的方面说，每一个公司对于产品经理的定位都至少要有一项基本技能，那就是数据的分析技能。
但是从我的经验发现很多公司的产品经理在数据分析方面是非常非常弱的。
接下来通过可视化的数据运用起来。
在这里只是对这一部分工作做一些介绍，点到为止。
怎么去建议我们的BOSS去建立一个数据化的运营体系？规范很重要，这是数据采集的一个根本东西。
规范制定失败最后造成一个什么样的结果，就是A和B说的一个数据指标指向的东西不一样，比如关于活跃用户的定义，这就导致出来的数据结果不一样。
接下来是展示的平台。
这需要产品知道要采集什么数据，并且把需要的数据给开发。
再往上就是数据仓库，在收集数据之后放到仓库中，去分析用户的兴趣爱好。
最后是人。
专业的人做专业的事。
举一个具体的例子：腾讯这还只是一个黄钻的运营体系建设，再接下来时腾讯的用户生命周期。
不同的时间阶段，不同的用户处于不同的生命周期。
这是营销活动运营监测的一个数据。
五、数据产品广点通，现在已经渗入微信了。
在微信后面会有大量的数据处理，他会分析不同的客户。
阿里的数据更多的涉及到商家和所买的货物。
数据魔方，主要提供行业数据分析，店铺数据分析。
百度预测：预测了一些流感，城市旅游，以及世界杯，准确度挺高的。
司南：可以用来做用户画像，人群分析。
六、战略分析与决策最后是对于产品经理的一些建议。
七、Q&A环节1、微信有哪些是可以用于商业化变现的？微信上面承载的东西很多，那就需要看他想往哪个方向发展。
微信是一个平台，对于微信本身的商业化，它更多的是买流量，据我了解现在商业化的方式是微信朋友圈广告。
后续他要做商业化，可能要往电商上发展，商业号出来之后，本身不会参与到你的运营当中，可能是会收取一些租金。
但是微信不可能去做微信商城的。
2、能不能通过抓取其他站点的数据来进行数据分析？想法和实操还是有些差距的。
别人的访问量高，并不一定是单纯的因为他文章写的好，可能还会有他的一些运营手段，以及他的一些人脉，这些都会导致他的站点是比较火的。
当然内容也是不可或缺的一部分。
这个方案是可行的，但是在你实际的操作的过程中可能是不一样的。
建议在实操的过程中多思考，不要认为别人怎么做自己就怎么做。
在抓取到的数据上做一定过滤和加工。
可以去监控竞争对手的内容，考虑他们为什么要这么做。
3、怎么去测试一个应聘者在数据、运营、产品上的能力？说句不客气的话，我特别喜欢虐应聘的。
一方面是基础的一些概念他一定要懂，哪怕你可以说错，但是不要没有听说过这个概念；另外一个方面就是基本的分析方法，比如做内容方面的，怎么去评价内容的好与坏，从细节处去提问应聘者。
4、如何对微信订阅号的用户做一个分析？一个微信公众号后台有多少关注，将用户分层，什么年龄段，用什么手机。
通过调查问卷，去询问我们的用户对于什么样的内容比较感兴趣以及愿意去推广什么内容。
这是简单的做法，复杂的就要涉及到假设检验。
5、网易云音乐，如何运营社区良好的讨论氛围，对于社区中的不良言论该如何屏蔽与取舍？UGC如何做到一个良性的循环。
只要是有UGC的产品都是会越到这样的问题。
关于如何过滤垃圾内容、提升社区质量，大家可以到我的简书（搜索申悦）上去看我翻译的十几篇连载的文章。
B站通过注册提问提高用户门槛来提升用户，知乎之前也是提高门槛来提升用户质量。
增加用户投票机制，比如知乎通过反对和赞成过滤信息，或者通过屏蔽去除劣质的内容，让用户自己去帮你筛选优质信息。
第三是系统提供一些功能屏蔽过滤劣质内容，最后就是去培养一些优质的用户，让他们源源不断的为社区提供优质的内容，这个就要涉及到社区激励的机制了。
6 我们在做用户画像的时候遇到大量的数据无法下手，还有就是我们应该侧重于用户的什么属性?一方面自己做，另一方面给第三方平台做。
用第三方平台做的话只需要将数据导入给他做分析；自家做的话，要根据用户的使用场景、产品的定位来分析。
不同领域的产品所做的是不一样的。
对于用户做进一步的细分，简单的方式是将自身的用户给维护好，举个例子，你想知道自己的用户他们对那些板块感兴趣，那你就要将自己的用户资料给完善（比如性别，年龄），然后分析对这些板块感兴趣这一批人。
