本文將以艾永亮超級產品公眾H所寫的文章，總結出的一體化數據分析，現在我就告訴大家具體操作流程。
大數據，在互聯網被熟悉的概念，對大部分企業來說，大數據是被神化的存在，例如，廣告的精準投放需要大數據，而用戶洞察也需要大數據的參與，仿佛大數據是萬能的，這是因為我們企業想要更加了解用戶離不開數據分析，那么，讓我們停下來思考，該如何實現大數據落地？如何分析才能幫助企業做出決策，做出更好的產品。
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關于大數據分析
在艾永亮超級產品公眾H所提及的文章中曾寫過：大數據是一種規模大道在存儲、獲得、管理、分析方面都超出了傳統數據庫軟件的數據集合，針對大數據分析，我們可以將獲得的數據進行打通、整合、尋找規律，最后運用到產品。
在獲取數據途中，我們可以采取這三類：
1）用戶所填寫的資料
舉個例子，當我們在銀行辦卡的時候就需要填寫信息。
2）廣告投放數據
例如，活動頁面點擊率、廣告展示信息、廣告來源，利用這些數據和人群數據整合結構自己數據管理平臺的企業，我們也可以稱之為第三方企業。
3）行業數據
簡單來說，就是公開的數據，只要我們在網絡上就可以查到這些。
打通：將上述提及的123方數據進行整合。例如，我們可以通過手機號碼查到1和3的數據進行整合。當然，因為手機號是較為敏感的數據，還是要尊重用戶隱私的。
找尋規律：換句話說就是做數據清潔，讓非結構化數據變成結構化數據，方便統計，在數據中探索，找到規律，從而形成數據分析報告。
運用到產品：將數據分析報告中獲得信息提取出來，了解到用戶真正的需求，時至今日，大部分企業還是會憑借人工決策，站在自己的角度做產品，那么企業為什么需要大數據分析，這是因為大數據分析能讓企業找到規律，明確目標，驗證想法，這就是企業需要做大數據分析的理由。
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數據分析報告
從目前的大數據分析來看，大數據也反映著企業的情況、市場環境、熱點、人群分析，那么我們如何將這些運用到產品當中？
基于艾永亮超級產品公眾H所寫的文章，來說說我對數據分析的理解，我將數據分析報告分為這三大類：
1）市場分析
市場分析一般是定性、定量分析。告訴企業他們的市場份額。
舉個例子，移動互聯網的市場分析，該數據就來自于公開數據或者第三方數據，企業收集的數據源越多，對產品信息了解就越深。
而市場分析的作用也能清晰看到自身產品和競品的表現，甚至能夠發現潛在的競爭對手。
2）用戶分析
大數據分析的核心在于分析用戶，正如艾永亮超級產品公眾H所寫的文章，我們可以將用戶分析分為以下步驟：
打通數據，了解用戶需求，精準解決。
這時，我們要做篩選條件列表，刻畫用戶，例如，用戶的條件、位置、使用產品的頻率，條件越多，用戶輪廓就越清晰。
根據篩選出來的用戶群體，進行線上統計化，最終整合這些數據，形成用戶畫像。
3）運營分析
根據艾永亮老師所提出的艾永亮超級產品方法論，我們可以將運營分析拆解成：
1）感知：根據廣告投放數據進行分析，判斷渠道廣告對App或者網頁的引流情況，該類數據一般都在廣告監測企業手中，因此，我們需要依靠廣告企業設計營銷環境中加入代碼便于監測廣告表現，而通常該類數據仍難加載，只會提供統計值，關于這部分的分析，大家可以查看艾永亮超級產品公眾H所寫的文章。
而企業看感知數據的目的就是衡量自己花大錢做的營銷后的獲客情況，才能進行下一步。
2）獲?。韩@得用戶的青睞，除了產品外，還需要適當的營銷，那么在這個過程中，企業需要判斷數據是否準確，渠道是否作弊，查看營銷的效果。
3）活躍：獲得用戶青睞后 ，還需要查看用戶的活躍情況，在這時，可以根據產品打開次數進行分析，也可以制作點擊熱力圖，當用戶積累到一定數量后，查看用戶粘性，并對用戶進行劃分，哪些是企業的核心用戶群體。
4）傳播：最后，用戶對產品進行傳播，其核心在于口碑傳播，即通過產品為用戶帶來良好的用戶體驗，用戶安利給身邊人。
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總結
這篇文章是基于我自己看過艾永亮超級產品公眾H所寫的，具體細節還在文章當中，這里邊需要做大量的數據篩選工作，以及加強企業管理者對行業的認知，尤其是關于洞察用戶需求這塊。
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