2022-11-01 11:39来源：m.sf1369.com作者：宇宇
网速100M看电视老是缓冲的原因分析和解决办法：
1、可能是有其他设备在使用当前带宽，如电脑、手机正在联网下载文件，占用大部分网络资源，导致看电视的带宽不足，造成画面缓冲卡顿；建议停止其他设备的下载或者断开其他设备的网络连接；
2、如果是使用某网络电视软件观看电视，可能是该时段软件的服务器访问用户过多，导致服务器拥挤，传输数据的速度过慢，导致电视画面缓冲、卡顿；建议更换时间段使用该软件观看节目或者切换其他节目频道进行观看；
3、可能是使用中的网络电视软件优化不到位，存在某些bug，导致用户在使用过程中出现画面缓冲、卡顿的问题；建议使用其他网络电视软件观看节目；
4、可能是用户使用无线网络在观看电视节目，无线网络的不稳定性有可能造成数据传输过程中丢包，使得电视画面缓冲、卡顿；建议改用有线网络连接观看网络电视节目。
想要成为一名数据可视化工程师并不难，学习你们数据可视化的课程就可以。关键看以后的职业发展方向是什么，是要创业还是做职业打工者。
现在，数据可视化的技术有很多，因此，数据可视化工程师有两个方向，一个是掌握数据可视化工具或技术，为他人或企业提供数据可视化的服务；另一类是开发数据可视的产品。
第一类的工程师除了要学习数据可视化软件的使用，还要了解一些商科或管理类的知识。第二类需要很强的计算机背景和各种编程技能。
大数据分析的五个基本方面
1. Analytic Visualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;
什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。
专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。
那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？
事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。
数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析
工作中我们运用数据分析的作用有哪些？
1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等
2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题
3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。
最重要的一点：
我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？
然后，我们来看数据分析的六部曲
1、明确分析目的和思路：
这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。
2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。
3、数据处理：
主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。
4、数据分析：
首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。
5、数据展现：
数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点
6、撰写报告：
数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。
首先是流量部分的分析，如何分析网站的流量呢?先想一下我们分析流量的目的，是为了获得更多质量高的流量。因此我们按照质和量两个维度来衡量流量的表现。X轴代表量，指网站获得的访问量。Y轴代表质，指可以促进网站目标的事件次数(例如：商品浏览，注册，购买等行为)。下面将流量按照它们在这两个维度上的表现展示在坐标轴上，不同的流量出现在了不同的位置上。这里圆圈的大小代表获得流量的成本。现在我们用虚线将流量划分到四个象限中。
第一象限的流量：质高量高 这是网站的核心流量，对于这部分流量保持即可。优化方向：降低获取流量的成本。
第二象限的流量：质高量低 这部分流量是网站的忠诚用户，它们有很高的质，但数量较少。优化方向：提高这部分流量的数量。
第三象限的流量：量还可以但质较低，并且获取流量的成本也比较高。我们可以直接砍掉这部分流量吗?我们后面进行说明。
第四象限的流量：量高质低，对于这部分流量要提高质。如何提高这部分流量质量呢?我们使用细分的方法。
可以去咨询专业的CPDA数据分析师
什么是细分呢?细分是在流量分析时最常用的方法。通常也是最有效的方法。细分是指通过不同维度对指标进行分割。查看同一个指标在不同维度下的表现。进而找出有问题的那部分指标。对这部分指标进行优化。这是一个流量细分的示意图。指标是访问量，就是我们常说的流量。通过在来源维度，媒介维度，时间维度，位置维度等维度下我们可以对访问量进行单独或者重叠的多维度细分。
还记得前面的象限图吗，那里我们留下了一个问题，第三象限质较低的流量如何处理，是否可以直接砍掉。答案是不能。为什么呢?因为访问者在整个的购买过程中会穿梭于多个不同的流量渠道中，他们使用不同的工具对信息和商品进行查询，对比并作出决策。并且越是价值高的商品，访问者需求的信息越多，决策时间越长。而每个渠道在访问者的转化的过程中也会扮演不一样的角色。有些渠道吸引注意，树立品牌形象。因此，我们在处理前面的问题时，对于质比较差的第三象限流量渠道需要分析这个渠道与其他渠道间的关系，也就是渠道间的重合度。以及这个渠道在整个转化过程中扮演的角色。这里我们可以看到，广告活动，付费搜索和直接流量间有明显的重合。直接砍掉广告活动流量，或者降低广告投放都有可能会影响另外两个渠道的表现。
介绍完了流量分析，我们来看下如何分析网站内容。网站内容分析分为两部分，第一部分是网站的导航分析。对于所有的网站来说，页面都可以被划分为三个类别。导航页，功能页和内容页。首页和列表页都是典型的导航类页面。站内搜索页面，注册表单页面和购物车页面都是典型的功能页面。而产品详情页，新闻和文章页都是典型的内容页。导航页的目的是引导访问者找到信息，功能页的目的是完成访问者的特定任务，内容页的目的是向访问者展示信息，帮助决策。
最后，我们来看下转化分析。转化渠道与前面的页面导航很像，区别在于转化渠道通常是一个目标非常明确的封闭渠道。在这个渠道中我们希望访问者一路向前，不要回头也不要离开，直到完成转化目标。对于转化渠道，我们主要进行两部分的分析，分别是访问者的流失和迷失。下面先来看第一部分：转化过程中的阻力的流失。转化的阻力是造成访问者流失的主要原因之一。这里的阻力包括错误的设计和错误的引导。
错误的设计包括访问者在转化过程中找不到下一步操作的按钮，无法确认订单信息，或无法完成支付等等，这些情况都属于错误的设计。而在访问者的支付过程中提供很多离开渠道的链接，例如不恰当的商品或活动推荐，对支付环节中专业名词的解释，或者帮助信息等内容都属于错误的引导。
转化渠道分析的第二部分是访问者的迷失。造成迷失的主要原因是转化流量设计不合理。访问者得不到需要的信息，并且不能根据现有的信息作出决策。这里有一个例子，我在永乐票务购买演出票时，直到支付前也没有看到在线选坐的提示，这让我无法确认购买的演出票是否合适，同时担心在前面的流程中错过了在线选坐的操作。不得不停止支付操作，再次返回前面的页面查看。最终通过电话客服了解到他们有两条转化路径，其中的一条转化路径包含在线选坐的操作。
