wireshark分析数据来源？

一、wireshark分析数据来源？

数据更新，空间数据分析，数据监测。

二、行业分析数据来源？

不同行业，数据来源不同，举例如下：

1、银行业：银监会、银行业协会2、证券行业：证监会、证券业协会、深圳交易所、上海交易所、wind金融终端3、保险业：保监会、保险业协会4、关于国计民生的数据：统计局、年鉴因此，可以根据你的行业，从不同的途径获取。

三、人群分析数据来源？

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：

    交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

    移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

    人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。

    机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等

四、抖音分析数据来源？

1、播放量

播放量是最基础的数据指标，既能反映作品是否受欢迎、是否被官方推荐，又直接影响其他指标(如点赞量、转发量等)。

目前，播放量有几个瓶颈期：500、1w、5w、10w等。如果完播率和点赞量过少，播放量就不会超过500，后面也不会继续被推荐;如果播放量突破1w后，点赞量持续增加，后续播放量突破5w的可能性很高，以此类推。

2、点赞量

点赞量可以从侧面反映视频作品受欢迎的的程度。视频点赞量越多(排除刷赞情况)，说明人气越大，从而可以获得更多的推荐量和播放量，最终收获更多的粉丝及影响力。

3、评论量

评论的方式包括直接评论、对评论点赞和私信等。评论可以直接反映出视频作品是否引起了大家的共鸣，带动大家讲出直接的感受、心声，也能反映出作品是否受观看者喜欢。

4、转发量

抖音短视频作品得到的转发量越多，越能说明作品受欢迎，从而也能获得更多的曝光度和被推荐量。看自己视频作品的转发量，需要换个手机找到自己的视频作品，点进后看视频右下角的箭头标志。

5、完播率

打开抖音APP，点进“创作者服务中心”，依次点进“数据中心”--“作品数据”--“选择查看作品”，既能看到自己发布视频的完播率，观看者平均播放了多少秒。完播率是按照百分比算的，百分比越大说明作品越受喜欢，越有可能获得更多的推荐。

五、meta分析数据来源分类？

meta分析数据来源可以分为两大类：

1. 主要研究：这类数据来源包括发表的学术论文、研究报告、博士论文、硕士论文等。主要研究是指独立进行的原始研究，它们的研究对象、方法和结果都是独立的。

2. 次要研究：这类数据来源包括已发表的系统综述、meta分析、病例报告、教科书章节等。次要研究是指以主要研究为基础，对多个主要研究进行总结和分析的研究。

此外，对于meta分析来说，对数据来源的选择还需要遵循一定的标准和筛选过程。常见的标准包括：

1. 包含在统计分析中的研究必须具备相关性和可比性；

2. 研究的样本容量必须满足一定的要求；

3. 研究的质量评估必须通过严格的方法进行。

因此，meta分析的数据来源应当是经过筛选和评估的高质量研究。

六、数据来源分析

数据来源分析 - 构建成功的数据驱动策略

在今天的数字化时代，数据源源不断地产生，为企业提供了宝贵的洞察力和商业机会。然而，要从海量的数据中找出有价值的信息并采取正确的行动并不容易。数据来源分析是一种关键的能力，它有助于我们理解数据的来龙去脉，挖掘出隐藏在数据背后的故事，并为企业制定成功的数据驱动策略。

数据来源分析是一项广泛的任务，涵盖了从数据收集到数据清洗、整理、处理和可视化的整个过程。通过将数据分析技术与业务领域的专业知识相结合，我们能够实现对数据的深入洞察和全面理解。

数据收集

数据的质量和准确性对最终的分析结果至关重要。因此，在进行数据收集时，我们必须确保数据来源可靠，并采取适当的措施来减少数据错误和偏差。

首先，我们需要明确数据收集的目的和需求。然后，通过各种途径，如在线调查、传感器和应用程序跟踪等，收集相关的数据。数据收集的过程中，要确保数据的完整性和准确性，并记录下数据收集的日期、时间和地点等关键信息。

此外，选择合适的数据收集方法和工具也至关重要。根据需要，我们可以使用各种数据收集方法，如问卷调查、深度访谈和焦点小组讨论。同时，借助现代技术和数据分析平台，我们可以更高效地收集和整合各种数据源，如结构化数据、非结构化数据和社交媒体数据。

数据清洗和整理

大多数情况下，原始数据并不是完美的。它可能存在缺失值、离群值和重复值等问题，这些问题会对后续的分析工作造成干扰。因此，在对数据进行分析之前，我们必须对数据进行清洗和整理。

数据清洗的过程包括识别和处理缺失值、删除或修复离群值、移除重复值等。此外，我们还需要进行数据的格式化和标准化，以便后续的分析和比较。

在数据整理的过程中，我们需要将不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中。这涉及到数据关联、数据匹配和数据转换等操作。通过整理数据，我们可以消除数据的冗余和重复，为后续的分析提供更全面和一致的数据基础。

数据处理和分析

数据处理和分析是数据来源分析的核心环节。通过应用统计学和机器学习等技术，我们可以揭示数据中的潜在规律和趋势，并进行深入的业务洞察。

在数据处理的过程中，我们可以使用各种数据分析方法和算法，如聚类分析、回归分析和时间序列分析等。通过这些方法，我们可以发现数据中的模式和关联，为企业决策提供有力支持。

同时，数据可视化也是数据处理和分析的重要手段之一。通过将数据可视化为图表、图形和热力图等形式，我们可以更直观地展示数据的特征和趋势，并帮助业务人员更好地理解和利用数据。

数据驱动策略

数据来源分析的最终目标是为企业制定成功的数据驱动策略。通过深入分析和理解数据，我们可以发现潜在的商业机会和风险，并为企业的业务决策提供科学依据。

基于数据分析的洞察，我们可以优化产品和服务，改进市场推广和营销策略。我们可以通过客户细分和个性化推荐来提高客户满意度和忠诚度。我们还可以预测市场趋势和需求变化，为企业的发展方向提供参考。

数据驱动策略不仅能够提高企业的运营效率和竞争力，还能够为企业创造更大的商业价值。通过将数据来源分析融入企业的日常运营和决策过程中，我们可以实现更高效、更智能和更创新的企业管理。

结论

数据来源分析是构建成功的数据驱动策略的关键步骤。通过数据收集、清洗和整理，以及数据处理和分析，我们可以从数据中获得有价值的洞察，并制定科学合理的业务决策。

数据来源分析不仅需要数据分析技术的支持，更需要业务领域的专业知识和洞察力。只有将数据分析与业务实践相结合，才能实现数据的真正价值。

因此，我建议企业在构建数据驱动策略之前，加强对数据来源分析的重视和投入。通过培养数据分析人才、建立数据驱动文化和采用先进的数据分析工具和平台，企业可以有效地利用数据的力量，取得持续的创新和竞争优势。

七、数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？

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八、定量分析的数据来源？

定量 分析法（quantitative analysis method）是对 社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在 企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出 企业信用结果。定量分析是 投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。

定量分析的对象主要为 财务报表，如 资金平衡表、 损益表、 留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

九、如何写数据分析报告?

很多人喜欢问我有没有数据分析报告模板可以给他们抄，套模板对新手来说还是有些用处的，可以借鉴一下结构和大体思路，但是等我做多了分析就会发现，很少有模板是完全贴合自己分析需求的，与其找模板借鉴，还不如自己写。

所以今天这篇我们就来讲讲如何才能写出一份优秀的数据分析报告：

1、数据分析报告分类

在写数据分析报告之前，对于报告首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述思路，可分为四类：

描述类报告：通常是对业务数据的日常展现，比如上月的销售额是多少；平均每天的用户流失是多少，这种报告就像记叙文，描绘发生了什么事情，不求最深但求最全

因果类报告：在描述类报告的基础上，多了一个为什么，通常是对某一现场出现的原因进行研究，比如老板发现这个月的销售额下滑明显，让你找出背后的原因预测类报告，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来会发生什么咨询类报告，类似推理小说，像小马过河，投石问路，在得出分析结论的基础上给出有价值的建议，指导企业一路前行

2、写好报告的要点

1）确定报告受众和分析目的

无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。比方说一份对集团零售业务毛利额下滑原因的分析报告，集团领导更想看到数据分析的结论和建议，而各个业务部门更关注导致下滑的具体业务原因，所以针对不同的受众，我们撰写报告的侧重点也不同

其实就是要清晰报告的分析目的，解决什么问题，想要达到什么预期。

2）框架、思路清晰

作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

3）保障数据准确

写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。

4）让图表传达更加直接

数据图表化这个概念已经不稀奇了，大部分人都知道利用图表传达数据信息。但是图表的利用并不简单，不是简单把一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上就能行的，从业这么多年，我见过的大大小小、各种形式的分析报告不下百份，50%的报告都存在过度堆砌图表、错误使用图表的现象图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。

很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。

所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。

（1）选择正确的图表

决定我们报告图表形式的并不是拥有的数据是什么，而是我们想要表达的主题是什么。看下面两张图：

同样的数据，想要表达的主题不同，图表形式就不同，图1表达是爽肤水和沐浴露两个品类在不同城市的销量排名，图2主要表达的是在相同城市在两个不同的品类的销量差异。关于图表的选择，个人总结了三个原则：

• 明确目标受众：他们对该问题有何了解？
• 确定要传递的信息：数据说明了什么？需要传达多个信息吗？
• 确定信息的特点：是要进行项目比较、显示时间趋势，还是分析数据关系？

（2）不要放弃图表的标题

有些图表的标题就和猜谜一样，例如：公司销售趋势、分公司销售分布情况，完全没有突出信息的重点。最好的办法就是将图表要表达的主题直接写在标题里。

比如上面的两个图，修改一下标题，图一就应该是：“各地爽肤水的销售额排名”，图二就是“各地爽肤水和沐浴露销售额差异对比”，这样看的人就能快速理解图表想要表达的信息了

（3）视觉展现

图表配色、布局、重点信息标注什么的我就不多说了，以前讲过很多遍了，今天说一下从视觉展现形式上来说一说数据分析报告常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，效果大概就是下面这样，一份报告少说也得10张ppt

但是一页ppt只能呈现有限个图表和结论，且图表多以静态形式呈现，难以直观表达两个分析图表之间的联系，所以在形式上，我们可以选择更加新颖的可视化分析报告形式来展现分析结论，比如下面这样的：

这是我用FineBI制作的银行理财产品用户分析，利用FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，通过图表联动钻取，给领导详细拆解汇报不同性别，年龄段的用户特征，各类特征分析数据一目了然，比起一页页的翻ppt，这样的汇报方式更加直观、简洁，领导更加喜欢。

而且利用BI工具制作可视化图表和报告的步骤比Excel简单的多，拖拖拽拽就能生成可视化图表，自由布局生成可视化报告：

5）分析结论

数据分析报告的结论部分是一份报告的精华，也最能体现一个数据分析师的水平。

如果把一份数据分析报告比做一个人，那我们上面讲的都是穿着和搭配的部分，而且分析结论就是这个人的内涵。在给出分析结论时，要根据读者的角色和业务方向，通过你对数据的解读，让读者短时间内能够get到信息。

低段位的表达就是描述数据之间的对比、趋势和结构关系，比如“在市场占有率方面，ABC三家公司已占据92%的市场份额，其中A占70%”这种表达其实就是把数据又读了一遍，并没有分析出更深层次的意义，一般的业务和领导也能看出来，体现不出数据分析师的价值而高段位的表达应该是在数据描述的基础上结合对业务的分析和理解的，比如

“市场占有率方面，ABC三家公司已占据92%的市场份额，其中A占70%，进一步分析得知，A公司的市场份额驱动主要来自：政策引导、市场投放、用户私域运营三个方面，对标发现，我们在用户私域运营方面的收入仅增长了X个百分点，而A在这方面的增长为XX%,是我们的X倍”

这样的分析结论才能发现问题，让读者感受到价值。

十、大数据分析所使用的数据来源是指？

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数据来源 　

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类： 　

1.交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

2.移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

3.人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。

4.机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。