数据采集和分析时的不同考虑-数据采集和数据分析


Time:2024-05-13 00:36:11

关于数据采集和分析时的不同考虑的问题,我们总结了以下几点,给你解答:

数据采集和分析时的不同考虑


数据采集和分析时的不同考虑

什么是电商数据采集?

数据采集一般是指利用人工或者爬虫技术,对电商平台上的公开数据进行抓取采集,采集完成后,去除客户不需要的无关的杂质数据,再进行交付。

电商数据采集要注意哪些点?

首先是采集平台,是否可以覆盖主流的电商平台,如淘宝、天猫、京东、拼多多等,其次是覆盖程度,是否可对平台中的多个字段进行采集,如价格、销量、促销信息,最后是采集数据的时间点,因为有些品牌的采集需求是不固定的,所以要求应24小时可对电商平台中的数据进行公开采集。

电商数据的分析可包含哪些维度?

数据分析的前提是采集数据的准确率要高,只有准确的数据作为支持,分析结果才有参考价值,电商数据的分析可根据采集到的电商数据进行不同维度的分析,如本品牌的价格分析、评价分析、销量分析、店铺分析等,也可分析竞品数据,如竞品与本品促销差异分析、销量差异分析、店铺占比分析,最后也可对行业数据进行分析,提供准确的行业分析报告。

电商数据的采集和分析是相辅相成的,有了数据分析报告作为目标,再对数据进行有针对性的采集,如针对某个特定的关键词、店铺、链接进行采集,采集到数据后,进行数据的清洗匹配,输出电商数据分析报告,这样品牌在参考报告时,还有详细的数据作为查阅,是一项性价比较高的服务类型。

数据采集和数据分析


数据采集和数据分析

收集数据的方法主要有普查和抽样调查两种方式,当对要求数据非常非常准确的时候可以采取普查的方式,抽样调查是在被调查的数据中随机地抽取一些数据组成一个样本,通过对样本中数据的分析去估计全体数据的情况。常见的方法还有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验等。

常见的收集数据的方法,主要看你做哪方面的数据分析报告了,根据你分析目的选择数据收集方式,主要有普查和抽样调查两种方式,当对要求数据非常非常准确的时候可以采取普查的方式,抽样调查是在被调查的数据中随机地抽取一些数据组成一个样本,通过对样本中数据的分析去估计全体数据的情况。常见的方法还有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验等。

还有观察法

观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察,二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛,常和询问法、搜集实物结合使用,以提高所收集信息的可靠性。

根据观察的场景,可以将观察区分为实验室观察和实地观察;根据观察者的参与程序,可分为参与观察和非参与观察;根据观察的准备程度,可分为结构性观察和非结构性观察。不同类型的观察,适用于不同情境,观察者也扮演着不同角色。


数据采集与分析的意义


数据采集与分析的意义

数据分到剧势歌析有:分类分析,矩阵分析,漏斗分析,相关分析,逻辑树分析,趋势分析,行为轨迹分析,等等。 我用HR的工作来举例,说明上面这些分析要式才内客威田温许述帮容怎么做,才能得出洞见况格蛋双祖最拉三法措烧。

01) 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段,来分析人才流失率。比如发现某个部门流皮息场主底完长到失率特别高,那么就可以去分析。

02) 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核,那么可以把考核夫车升晚走胶越陆斗起结果做出矩阵图,能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各牛数放色良植座齐例占多少比例,从而发现公司的人才健康度。

03) 漏斗分甚第除责供析
比如记录招聘数据,投递简历、通过初筛、通过一面证发变在、通过二面、通过终面、接下O顾坚下部数向型谓率握ffer、成功入职、通过试做着两价用期,这就是一个完整的招准望世挥怕银聘漏斗,从数据中,可以看到哪个环节还可以优化。

04) 相关分析
比如公司让投穿剧研危宣据航斯各个分店的人才流失率差异较大,那么可以把各个分店的员工流失率,跟分店的一些特性(地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等)要素进行相关性分析,找到之脱冷脚调移第想最能够挽留员工的关键因素。

05) 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低,那么就进行拆解,满意倒派微虽乐杨烧度跟薪酬、福利、职火黄伟站世专液粉扩计业发展、工作氛围有关深用,然后薪酬分为基本薪资和奖金,这样层层拆解,找出满意度各个影响因素里面的变化因素,从而得出洞见。

06) 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07)行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹,从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫甲会负必计座黑搞代史期、到逐渐稳定。


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