大数据对外服务专题分析标准化案例

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#前言
大数据对外服务是支撑中心大数据中心的一项业务,也是大数据变现的一项重要手段。虽然我们掌握了许多数据资源,熟悉多种分析手段,但由于各类行业都有其独特性,每次大数据对外服务需求都应该充分调研,了解行业客户真正的需求,必要的时候还要到实地去考察,与客户面对面沟通,以达到最好的分析效果。
#交付成果
大数据对外服务一般提供给客户一份专题分析报告 PPT,PPT 中仅提供脱敏的统计级数据,或者趋势分析数据。不可包含任何用户清单级的敏感数据。
#分析流程
大数据对外服务流程为 152 流程,是由县市公司政企部客户经理发起,经过直属领导、法务部、信息安全等部门审批,通过后方可进行。客户经理应尽可能详细地写清楚客户需求,并告知客户最终的可交付成果。商务部分也需要提供,例如是否通过其他项目来置换大数据对外服务费用等。
##需求调研
为了满足客户需求,避免分析结果出现问题,第一次接到大数据对外服务流程时,可与项目发起人一同前往客户所在地,当面沟通,进一步明确客户的具体需求。
##可行性分析
与客户沟通完毕并明确了客户需求之后,应对该需求进行可行性分析,考虑客户需求是否为当前系统中可提取的数据。此外,考虑交付成果是否为脱敏的统计级数据。
##数据提取
数据提取过程一般通过客户标签库、客户轨迹表、常用基站表等维度进行提取。
###1.区域确认
根据商铺的位置,在地图上进行坐标拾取,通常情况下,我们先选取商铺所在位置多边形的四个点,分别提取这四个点的 GPS 坐标(注意:只有谷歌地球的坐标才是真实的 GPS 坐标,其他坐标都是经过转换的“火星坐标”)
6666.jpg
通过获取这 4 个坐标的最大值和最小值,得出实际的坐标取值范围如下图绿色方框所示。
777.jpg
从数据库中取得落在该区域内的基站清单。
###2.基站确认
获得这个矩形区域中的基站,如下图所示,可见,所得基站均处于商铺范围内。
base.jpg
###3.用户分布热力图
根据基站所覆盖的用户数绘制出用户分布密度热力图。
rlt.jpg
###4.用户提取
根据基站清单,提取用户信息,并剔除在该区域 7 天及 7 天以上的常驻用户。如下图所示,根据每天的访客情况可见,该区域的日均访客数为 23301.9 人,最大值为 29008 人,最小值为 14818 人。
444.jpg
根据用户清单,进一步挖掘用户的详细信息。
##数据挖掘
对于已获取的用户清单,可直接进行用户标签的关联,对于潜在目标客户的分析,可让客户提供有效的真实会员资料,通过该清单进行建模,以得到潜在目标客户模型。
###1.基本信息
(1)用户年龄分布
如下图所示,该区域的用户年龄集中分布在 20-35 之间,其中年龄为 26 岁的用户数最多,达到 1.8 万,随着年龄的增长呈递减趋势。
5555.jpg
(2)用户性别比例
如下图所示,该区域的用户为男性居多,占比高达 63%。
666666.jpg
(3)用户归属地
如下图所示,在一个月的监控样本中,用户归属来自丰泽的最多,达到 13 万人,高出第二名两倍以上,晋江归属的用户达 5.78 万,鲤城归属的用户达 5.35 万,惠安归属的用户达 4.2 万。
77777.jpg
(4)用户职业特征
如下图所示,该区域近一个月来访的用户分布情况如下,其中商旅人士最多,占比达 62%,学生占比 21%,公务人员占比 7%。
zyzy.jpg
(5)用户星座分布
该区域用户的星座分布如下图所示,其中天秤座用户占比最高,达到 10.54%,其次为天蝎座用户,占比 9.95%,处女座用户占比第三,达到 8.92%。
star.jpg
###2.消费能力
(1)月均 ARPU 值
该区域用户平均 ARPU 值分布情况如下图所示,可见,绝大多数用户的 ARPU 值集中在 100-200 之间。
ARPU.jpg
(2)用户余额分布
该区域用户余额分布情况如下图所示,可见余额小于 50 元的用户数最多。
余额.jpg
(3)月均流量使用
该区域的用户流量使用情况如下图所示,其中,月均流量处于 500MB-1GB 的用户数最多,达到 8.7 万户。
ll.jpg
(4)终端品牌分布
下图所示为该区域用户所使用终端品牌的占比情况,其中苹果终端占比最高达到 42.92%,华为、欧珀、小米并列占比 11%,步步高、三星品牌占比分别为 8% 和 6%。
zdzb.jpg
(5)拥有汽车的用户占比
如下图所示,该区域中,拥有汽车的用户占比为 26%。
iscar.jpg
(6)汽车品牌占比情况
该区域用户的汽车品牌占比情况如下图所示,其中本田汽车占比最高,达到 29.76%,丰田汽车占比仅次于本田,达 27.60%,大众汽车占比 23.73%,标致汽车占比 3.38%,同时也存在宾利、保时捷、宝马、奔驰、雷克萨斯等高端汽车品牌。
carband.jpg
###3.偏好特征
(1)上网内容偏好
该区域用户上网行为偏好如下图所示,其中搜索类偏好最高,达到 2.86 万次,IT 类偏好达 1.92 万次,游戏和购物类偏好分别为 1.39 和 1.33 万次,社交生活类偏好为 1.06 万次。
swxw.jpg
(2)APP 使用偏好
该区域中,社交通信类 APP 使用的频次最高,其次为 IT 类 APP 和系统工具类 APP。
appuse.jpg
###4.通信特征
(1)用户通话次数分布
下图为该区域用户的月通话次数,其中月通话在 100-200 次的用户最多,达到 91925 户,通话 500 次以上的为 75168 户。
thcs1.jpg
(2)用户影响力
根据用户通话特征评估模型对该区域的用户进行分析,得出该区域用户有 45% 的用户具有较高的社会影响力。
yxl.jpg
##分析报告制作
分析报告一般提供 PPT 或 WORD 形式,尽量避免使用专业术语,应使用可供客户阅读的简单描述或举例。
##数据审核
数据审核一般由 B 角、、信息安全部门、法务部、财务部依次进行,仅当审核完成之后才可将最终的分析报告提交给客户。
##分析报告提交
分析报告通过流程进行流转,最终由需求发起人将该报告直接发送给客户。

  • 工作

    快乐工作,认真生活。

    140 引用 • 1473 回帖 • 6 关注
  • 大数据

    大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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  • 占比
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  • 88250 1

    专业..(挽尊....

  • monday

    头像好像很熟悉,武汉理工?

    1 回复
  • relyn via iPhone
    作者

    不是的哈

relyn
永远相信美好的事情即将发生 泉州

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