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数据可视化分析的首要目标是通过将数据以可视化图表的形式真实、完整地呈现业务现状#xff0c;为发现业务问题打好基础#xff0c;包括实时的…近期关于【数据化分析和建模】一般步骤的思考如下。
以终为始要解决什么问题实现什么效果
数据可视化分析的首要目标是通过将数据以可视化图表的形式真实、完整地呈现业务现状为发现业务问题打好基础包括实时的业务数据、数据历史的变化趋势、数据的空间分布和数据构成分布等。
在系统建设层面呈现业务对应的业务系统往往是业务运营监控系统。通常情况下我们看到的类似天猫双12数据大屏公安、交通指挥中心的数据大屏等都是呈现业务的典型案例。
我从业以来做过的报表主要分为两部分
一是常规性报表展示客观数据、以及业务人员关注的指标。客观数据占据大部分版面老板/业务人员关注的关键性经营分析指标占小部分但会在显眼的位置。
二是指标分析报表把客观数据指标化建立一套指标体系再对指标体系进行评价通过多个指标的高高低低来得出结论。重在通过数据分析总结进行业务预警最终会聚焦在一个层面。
界定问题要实现的目标
想要解决的问题是什么 最终呈现的报告包含的内容想要证明的问题 确定分析目标明确要解决的问题或取得的结果例如预测销售额、发现数据中的模式等。
梳理数据源及指标
看这个问题可以通过什么数据形式来表现出来呢 数据结果数据层次最细的粒度可以分析的有价值粒度有哪些 做数据结构每个结构可以解决什么问题
收集相关数据可以是内部数据库、公开数据集或通过调查等方式获得。比如我做的一般是通过ERP获取但ERP有多个报表选择最适合、且数据源较为规整的那一个。
数据清洗及计算
对数据进行清洗和预处理包括处理缺失值、异常值、重复值等以及进行数据转换、归一化、标准化等操作。
说实话在首次清洗的时候只能对十分明显错误数据进行处理有一些隐藏较深无法发现的问题只能在后续工作中不断发现不断处理尤其是在你面对的数据集较为复杂、字段繁多且业务意义交叉复杂时。
可视化模型搭建
通过可视化和统计方法来探索数据的特征和关系例如绘制直方图、散点图、箱线图等。最重要的是选择适合问题的表现方法不局限在要展示自己高超的分析技能。我常用的是条形图、环形图、卡片图、图表明细没有用到十分复杂的图形一方面便于模型使用者用户理解另一方面我的日常业务分析一般不会涉及复杂的机器学习算法主要目的就是针对发现的问题去“分析原因”然后提出建议。简单图形就够了使用模型的意义更多是希望数据能够快速更新避免数据延迟。
有了大致思路、基础模型后一般情况下我会去公开网站上找到对标模板参考那些好看的页面结构、比赛作品、小的可视化元素这样可以提高效率让做出来的可视化页面的可读性强且更有设计性。需要注意可视化页面每一部分的字号大小、背景标题最好提前就统一减少后期反复及修改先搭建粗略框架和需求方沟通是否可以实他们的需求客户如提出新的细化的需求再补充优化做出来如此反复。
对模型形成可视化报告进行解读
模型搭建完成且你足够了解业务后需要对相关数据进行多维度的监控发现数据的异常包括对比差异、时间变化趋势、空间分布和构成结构上的异常等都属于异常。这一环节可以人工完成也可以系统自动完成一般的数据可视化模型/系统都会集成异常数据监控能力。
发现异常、分析问题往往需要人工介入基于业务现象和异常的表现通过时间维度、空间维度、结构维度和关系维度分析引起异常的可能原因并进行逐一验证。分析问题通常以人工 系统的方式完成系统提供分析问题所需要的功能人工通过该功能进行操作来验证问题的原因。
定位问题的原因是一个比较复杂的系统工程不止需要人工介入还要基于数据表现制定对应的产品和运营策略。互联网公司或者数据体量大的公司常常通过A/B测试的模式来验证假设对于分析问题过程中的推论进行业务验证从而发现根本原因。例如当发现商品的价格因素可能是导致销量下降的原因的时候可以通过适当的降价/促销等营销活动来验证这个假设是否成立。
不过在我处的传统行业中从业务端来看更多的还是通过一些简单的运营公示的拆解来发现问题看是哪个环节的指标明显低于平均进而对此进行处理。
基于数据可视化分析解决业务问题从系统建设和使用视角而言是业务监控、数据化运营、数据化营销和数据化决策的过程。构建数据可视化分析体系可以有效支撑业务运营决策在执行运营决策的过程中可以不断优化现有业务过程模型。
需要注意的是
数据分析和建模是一个迭代的过程可能需要多次调整和优化以获得更好的结果。也避免第一版就过度追求完美到时工期延误项目推迟的结果无论如何先完成一版后续再逐步优化就好。我刚开始入行的时候是十分理想的看到很多没办法一次做到完美、100分的事情就有点垂头丧气觉得自己能力不行。但现实工作不是上学考试真实世界的很多事情就是这样的。
以上思考部分来自实际工作经验部分来自网络上别的作者文章。
共勉。
