如何做好一份大数据分析报告-柠檬科技讲解

1、洞察运营商数据

如何去分析运营商的数据，数据有那些，用户信息和行为数据等是什么，如何给她们添加标签。

2、移动互联网时代下，我们时刻被数据包围着，通过数据分析，我们可以洞察用户行为，了解市场发展趋势

3、了解数据的原始面貌，常用基础信息表

4、数据处理

（1）数据获取

1、用户属性数据

基于虚拟HLR、综分系统获取，如：

用户、性别、年龄、归属地、终端、ARPU、流量

2、用户位置数据

基于实时人流系统、S1-MME，如：

时间、用户、小区基站、经纬度

3、用户行为数据

基于4G话单S1U-HTTP获取，如：

时间、用户、应用、操作、关键字、位置等

5、（2）数据清洗

1、缺失数据处理

部分数据缺失，如用户年龄数据不完整，应进行过滤。

2、噪声数据处理

数据采集或获取时存误，应针对具体情况进行修正。

3、重复数据处理

统计一定周期内，用户行为可能出现重复，需进行过滤

6、（3）数据整理

数据匹配对不同来源的数据按时间、用户等规则进行匹配，使数据标准化。

7、数据分析

描述性分析

描述分析是对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数、时间跨度、空间分布、用户分布和产品分布等内容。

常用分析方法：变化、分布、对比、预测

建模分析

面对较复杂的统计问题时，需要针对场景搭建分析模型，找到蕴藏在数据下面的客观规律。

例1：广东国庆出游分析。基于用户的位置数据分析广州用户出行方式。

1、确定目标用户。统计离粤用户归属地为广州，且28号仍在广州的用户。

2、获取用户位置数据。根据其发生通信行为的234G小区列表。

3、匹配交通方式。根据小区列表的位置匹配交通方式，划分为飞机场、火车站、高铁站、汽车站。

4、制定判断策略。按优先级划分区域，多天出现取最后一天，无记录用户记为自驾。

例2：广州道路拥堵分析。基于用户的位置数据分析道路拥堵情况。

1、获取动态用户。剔除室内小区，用户工作和生活常驻区域

2、筛选黄埔大道用户。筛选经过黄埔大道两侧的用户，根据时间判断其行进方向。

3、统计道路平均速度。筛选用户在黄埔大道切换最多的两个小区，统计距离和耗时，计算平均速度。

8、可视化展现

工具： PPT、EXCEL、WORD 

9、可视化展现

工具：JS、R、H5