<address id="55fl3"></address>
    <sub id="55fl3"></sub>
      <address id="55fl3"></address>

      <address id="55fl3"></address>
      <address id="55fl3"></address>
      <form id="55fl3"><th id="55fl3"><progress id="55fl3"></progress></th></form>

      <address id="55fl3"><nobr id="55fl3"><meter id="55fl3"></meter></nobr></address>
      <address id="55fl3"></address>
      呼叫中心平臺

      新聞分類

      產品分類

      聯系我們

      公司名稱:西安金訊通軟件技術有限公司

      地址:西安市高新區科技二路66號佳貝大廈5樓

      客服電話:400-8888-531

      辦公電話:029-88892077  

                     029-88240958

      傳真:029-88888933

      網址:www.2ge.net.cn


      探索12345數據寶礦-第二篇

      您的當前位置: 首 頁 >> 新聞中心 >> 行業動態

      探索12345數據寶礦-第二篇

      發布日期:2020-03-09 作者: 點擊:

      探索12345數據寶礦-第二篇12345數據分析方法論


      12345熱線在日常運營中不斷產生著各類運營數據,這些數據日積月累形成了數以十萬計、百萬計甚至千萬計的數據信息,這些信息代表著最準確最直接的民生訴求、體現著各級政府部門最真實的執政績效、蘊涵著社情民意熱點民生態勢,可以說是支撐政府科學決策是推動社會治理科學化的數據寶礦,近年來這些數據越來越被各地政府重視,那么12345熱線到底有那些數據有什么樣的分析方法?最終能呈現出什么樣的價值? 我們不妨抽絲剝繭,一一分析。

             第一篇     備菜:12345數據源分析與探索

             第二篇     做菜:12345數據分析方法論

             第三篇     上菜:12345數據分析需求與成果


      第二篇:12345數據分析方法論

      上一篇我們對12345熱線數據源進行研究分析探討,數據源是數據分析的基礎,但是如果沒有好的分析方法,數據源只能是沉睡的“寶礦”毫無價值,因此數據的分析挖掘才是12345大數據分析的最為關鍵的環節,同樣的菜可以做出美味佳肴,也可以做出家常小菜,也有可能做的味同嚼蠟。數據分析如做菜一樣,需要方法更需要不斷探索。

      當然數據分析方法本身是一個非常大的命題,涉及到統計學、管理學及軟件即數據庫技術領域的知識,作者知識功底有限,只是根據自己工作實踐進行的整理與思考,純屬野路子,下文所述希望能夠拋磚引玉,吸引大家一起思考討論。文章篇幅所限只能做概括性介紹,如需要深入了解希望有機會以論壇、會議的形式詳細溝通交流。


      一、12345數據分析流程

            上篇我們將12345數據源分為靜態數據動態數據基礎數據輔助數據結構化數據非結構化數據, 整個分析方法(做菜過程)實際上就是對這些數據的加工處理并產生相應結果的過程,用以下流程圖示意:


      1583718571480566.jpg


      根據數據源的不同將數據分析方法分為兩條主線,結構化數據分析線非結構化數據分析線, 結構化數據是關鍵核心,非結構化數據分析是補充。

      與此同時在分析中需要參考基礎數據,特別是工單分類、熱點分類等標準化數據,同時如果有相關的輔助數據如人口法人信息、城市GIS地理信息、交通物業等信息庫,那對大數據分析更是錦上添花,更有助于數據分析的準確性和專業性。

      數據分析流程如同流水線一樣,沿著數據來源、初步分析、初步結果、核心分析、中間結果的操作流程執行,最后再通過對中間結果的研讀、分析、總結,最終形成數據專報。


      二、12345結構化數據分析方法總結

      根據數據分析操作實踐,將數據分析方法總結為:三目標、三要素、五方向和三步驟

      1、三目標:指大數據分析的三個境界和三個層次, 分別是:

      • 呈現問題

      • 反映問題規律和趨勢

      • 分析重點問題、苗頭性問題并提出預警(以防減治、未訴先辦) 


      2、三要素:數據源、數據分析維度、數據圖表

      1)數據源: 數據分析的基礎是數據源,數據源的核心是數據標準制定和基礎數據的質量,如工單類型標準、熱點內容標準,地理信息數據,行政組織數據等;

      2)數據分析維度:大數據分析專報分析的關鍵是數據分析維度,12345結構化數據通常包括人、地、 時、事四個維度:

      • :訴求主體的群眾或企業

      • :問題位置與所屬區域(區縣,街辦鄉鎮、社區村)  

      • :問題反映、分派、處理、完成、回訪時間

      • :反映的事及辦理過程,包括工單內容,類型內容分類、辦理過程信息等,是數據分析的最核心維度...

        3)數據圖表:數據圖表是數據分析的重要成果,也是數據專報的內容核心,數據圖表是根據數據源通過不同的維度的分析產生的。


      3、五方向從數據分析的需求和維度出發,從五個基本方向進行分析:

      • 總體情況及趨勢分析   

      • 各維度專項分析(人,地,時,事)

      • 各維度重點項分析(二八法則,TOP20%的重點項可能占了80%的業務總量) 

      • 多維度交叉分析(人+事+地)

      • 各維度“深鉆分析”(熱點一級到二級三級,區域:區縣到鄉鎮到社區)

      當然數據分析的方向方法不僅限于以上內容,應該是百花齊放,百家爭鳴,以上所述只是常規的思路和方向;


      4. 三步驟:指數據分析工作三個主要階段
            1)打好基礎   做好數據源的規范,特別是分類標準和信息基礎
            2)用好工具   使用SQL、EXCEL、GIS熱點及標注、熱詞云圖分析等專業工具。
            3)做好圖表   數據分析報告的基礎是數據圖表,圖表包括多維度的趨勢需求分析、圖表分析,作為素材可以靈活的生成不同方向,滿足不同關注點的數據報告需求。


      三、12345非結構化數據分析方法

      非結構化數據主要包括錄音數據及工單處理中產生的圖片、音頻、視頻數據,這塊數據容易被忽視,其中最有價值的就是錄音數據,錄音數據能夠真實的再現群眾與座席溝通中的所有內容,而座席工單記錄文字只是錄音數據中重點問題的提練和總結,因此并不能完全代表錄音數據中所包含的全部信息,如群眾與座席溝通十分鐘,談及了很多問題,主要反饋的事情被座席以文字形式記錄下來,但是談話內容中大部分信息并未記錄,而這些信息中蘊涵著社情民意與輿情,這些信息是結構化數據的補充,也許蘊藏著最容易被忽視的輿情、民意信息。 

      非結構化數據分析最大的障礙是方言問題,目前即使國內最先進的ASR語音識別技術也不能保障對各地方言的準確翻譯,建議12345熱線建設中呼叫中心系統實行雙軌錄音,即將群眾錄音和座席錄音分開,如果群眾方言較重可以只采納座席錄音。座席與群眾交談中免不了有溝通引導和復述的動作,因此座席語音同樣很有價值。


      1583718623713139.jpg


      非結構化分析的兩個核心工具包括ASR語音識別和文本語義分析。

      1、ASR語音識別  目前科大訊飛、阿里都提供類似的技術接口,而且對于普遍話的識別效率很高。

      2、文本語義分析  主要指對識別出的文字進行熱詞、高頻詞分析,并可以生成熱詞云圖和高頻詞列表,再加上時間因素就可以產生熱詞趨勢分析、新詞趨勢分析、高頻詞趨勢分析,一方面反映輿情民意,一方面反映熱點及苗頭性問題,如集中出現的某個小區某個企業,最近出現的新詞如網貸、供熱等。

      當然文本語義分析不僅適用于非結果構數據,對于結構化數據中的工單標題、內容、部門辦理情況記錄等均適用。可以說是12345大數據分析的利器。



      四、常用數據分析工具

      1、SQL   對于結構化數據最快捷、最高效的分析方式就是對數據庫通過SQL語句進行分析,當然最有價值的是可以將常用的分析用SQL寫為程序,變成工具,這對于大數據分析更加的事半功倍;

      2、EXCEL  如果說SQL及編程相對太過專業不好掌握,EXCEL直就是最簡單易用的分析工具了,分類、求和、計算并自動生成豐富多樣的圖表,可以說是數據分析工作者最物美價廉的工具了;

      3.jpg

      3、文本語義分析   主要用于熱詞、新詞、高頻詞的分析;上章已做詳細描述;

      1583718713558053.jpg

      4、GIS地理平臺  基于地圖可以進行事件位置標注、熱點標注、區縣標注等,可以形象直觀的展現問題;

      5.jpg

      5、專業可視化數據分析平臺  很多公司有自己專業的數據分析平臺工具,如阿里、美林都提供了可見即可得的專業數據分析工具,可以高效的進行數據分析;

      ......

      五、常用數據分析方法

      數據的分析方法,簡單分為兩大類:

      1、基本分析方法

      應用簡單的數據分析工具(如Excel)就可以完成的分析方法,如對比分析法、分組分析法、交叉分析法、下鉆分析法、漏斗分析法、矩陣分析法、平均分析、結構分析法等

      2、專業分析方法

      需要借助外力或使用spss等高級工具才能分析的方法:A/B測試、對應分析聚類分析相關分析因子分析回歸分析

       常用的分析算法簡介如下:

      1)對比分析法

      通過這種方法可以很直觀的看到不同產品的核心指標,或同一個產品在不同階段的變化。

      對比分析分為兩類:

      • 橫向分析(靜態比較):在同一時間條件下對不同總體指標的比較

      • 縱向分析(動態比較):在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較

      本質在于:

      • 多數據維度對比:研究同一目標群體在不同數據維度的表現,以觀察其自身的個性特征

      • 多用戶對比:研究不同目標群體在同一數據維度的表現,以觀察不同群體間的差異

      2)交叉分析法

      交叉分析法通常用于分析兩個變量之間的關系,即同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表格內,使各個變量值成為不同變量的交叉結點,形成交叉表,從而分析交叉表中變量之間的關系

      主要應用場景有:

      • 對用戶進行分組,細分觀察各分組之間的特征

      • 觀察競爭對手的用戶與本產品用戶的重合度、差異化運營、或進行用戶資源拉取

      • 觀察本產品的活躍用戶與公司內其他產品活躍用戶的重合度,進行聯合運營

      • 觀察本產品流失用戶與公司其他產品活躍用戶之間的重合,借力其他產品進行本產品的用戶挽留等

      3)下鉆分析法

      下鉆分析法通常用于對某數據的不斷細分,以分析在各種細分情況下的數據關系,找出影響該數據的根本原因

      4)聚類分析法

      根據數據本身結構特征對數據進行分類的方法即聚類分析法

      通過聚類分析,可以把數據分成若干個類別,使得類別內部的差異盡可能的小,類別外部差異盡可能大,以便于針對某類用戶的特征進行針對性分析

      ......

      綜上所述,數據分析是一個專業復雜又非常有趣的工作,如同做菜一樣,同樣的食材在不同廚師的手里可以做出豐富多樣、花樣繁多的菜品,這個過程值得我們大家不斷的探討和學習。

      本文網址:http://www.2ge.net.cn/news/508.html

      相關標簽:12345政務熱線

      近期瀏覽:

      陜公網安備 61019002001370號

      午夜免费啪视频观看视频 - 视频 - 在线观看 - 影视资讯 - 久伴网