一、什么是对数据进行洞察的过程？

步骤1：多个数据流 –信息来自多种来源和格式。用于分析的数据可能来自数据仓库，数据集市，数据湖，甚至物联网（IoT）传感器，在某些情况下，数据可以是来自生产系统（例如电子商务应用程序）的摘录，如今机器学习项目的数据越来越多地来自各种来源，包括非结构化来源，例如社交媒体。

步骤2：预处理 –通常被认为是早期数据整理阶段的一部分，此步骤涉及将原始数据重新格式化为更适合机器学习的形式。

步骤3：转换 –在项目的早期非常重要，以清理和转换数据并将其转换为对要解决的机器学习问题有意义的形式，给定某些企业数据的状态（脏，不一致，缺少值等），此步骤可能会花费大量时间和精力。

步骤4：分析 -有时称为“探索性数据分析”这是当您使用统计方法和数据可视化来发现数据中有趣的特征和模式时，有时简单的原始数据图可以揭示非常重要的见解，这将有助于指示项目的方向或者至少提供关键的见解，这些见解在解释机器学习项目的结果时很有用。

步骤5：建模 -您应该选择适合要解决的问题的机器学习模型，在此阶段您需要对将要使用的机器学习类型做出承诺，您是要进行定量预测，定性分类还是只是使用聚类技术进行探索？“从原始数据到洞察力的7个步骤-详细的'机器学习'过程” ”信息图提供了详细的工作流程，它足以涵盖几乎所有数据科学项目。”

步骤6：验证 –重要的是评估对于任何给定的数据集哪种方法产生最佳结果，在实践中选择最佳方法可能是机器学习最具挑战性的部分之一，因此模型的性能评估对于项目的成功至关重要。您需要测量其预测与实际数据的匹配程度。

步骤7：以数据为依据的决策 –这最后一步是您进行“数据故事讲述”以传达项目的最终结果时，通常可以通过精心制作的可视化效果最好地理解机器学习项目的最终结果，这些可视化效果可以捕捉模型告诉您有关数据的本质。

二、哪个抖音数据分析的工具比较好用？

1、巨量算数

“巨量算数”是巨量引擎旗下内容消费趋势洞察品牌。以今日头条、抖音、西瓜视频等内容消费场景为依托并承接巨量引擎先进的数据与技术优势，坚持客观严谨的理念，输出内容趋势、产业研究、广告策略等前沿的洞察与观点，同时，开放算数指数、算数榜单数据分析工具，以多元场景覆盖和精准洞察能力，为垂类内容创作提供科学依据和直观分析，也为行业呈现垂类内容的增长潜力和营销价值，激发优质内容新可能。

2、灰豚

灰豚数据是一个专业的短视频数据分析平台。 它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。 除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。

3、抖查查

致力于抖音视频各方面数据的监测与分析，让用户可以通过直白的数据图表总结出抖音热门视频的内容规律，助力于抖音账号的运营。目前抖查查的主要包括：创意洞察、抖音排行榜、数据分析三大板块，共9大功能。

4、新榜

新榜以内容产业服务为主，数据资源库丰富准确。并且随着抖音的爆火，现在也开通了抖音号排行榜。在新榜抖音排行榜上，能查看到各个领域最靠前的抖音号，包括娱乐、才艺、萌宠、搞笑等 19 个领域。新榜上的抖音号数据维度很清楚：新增作品数、转发数、评论数、点赞数、新增粉丝数、累计粉丝数等等指标一目了然。

5、飞瓜

飞瓜 数据，是一款短视频及直播数据查询、运营及广告投放效果监控的专业工具，提供短视频达人查询等数据服务，并提供多维度的抖音、快手达人榜单排名、电商数据、直播推广等实用功能。飞瓜功能很齐全，可以做单个短视频号的数据管理，查看日常的运营情况。还能在平台上查看到热门视频、音乐、短视频达人、电商带货情况等。飞瓜的基本功能是免费的，但部分功能受限制，可以充值会员，增加权限。

6、抖大大

抖大大是专门做抖音短视频数据分析服务的。创作者可以添加运营的抖音号，方便了解到多个账号的点赞与粉丝变化。并且为了方便创作者更加快速的掌握抖音平台的内容情况，抖大大直接将当日涨粉最多的账号，近一天最火的视频与近一周最火的音乐直接进行了展示。

三、洞察市场的能力？

每年商学院大大小小的课程听不少，可结果始终不满意；有的时候我还在深思，到底是导师讲的过于复杂，还是自身理解能力太差呢？ 不得不说市场洞察的课在课堂上被传统老师“搞”得很枯燥，因为通常一上来就是“案例拆解+方法论+工具”；然后再进行阐述市场洞察的结果怎么展示出来。

但要知道，在实战过程中它是反着进行的，之所以听课是带着问题而去，然后再想办法进行数据收集已达到目的。可很多导师习惯上来先做“宏观”一下，瞬间让大脑更熵增无序，怎么办？

首先思考，为什么我们需要洞察？准确来说我们需要“有依据”地推进后续的客户细分，目标客户选择，定位与品牌市场营销组合等工作，换言之；基于这些品牌才能聚焦机会点制定“战术性打法”。

四、数据中台作用？

数据中台的作用是为商业模式的创新提供数据基础 。只有依托数据和算法,将由海量数据提炼的洞察转化为行动,才能推动大规模的商业创新。

五、千瓜数据和蝉小红数据哪个比较好？

无法确定哪个更好 因为千瓜数据和蝉小红数据面向的市场和客户群体不同，其数据质量和可靠性都有一定的保障。但是具体哪个更好需根据使用场景和需求来确定。如果需要更多的细分数据和趋势分析，可以选择千瓜数据；如果需要更多的行业洞察和营销相关数据，可以选择蝉小红数据。综合考虑，建议进行实际使用后再进行评估和比较。

六、数字化的五种能力？

第一级：认知级

企业数字化处于起步阶段，数据仅应用于个人或者部门，企业数字化程度低。在这一层级，企业对数据价值有了初步的认知，并开始零散应用数据，但数据的应用低。处于个人或者部门级别，企业各部门人员和管理层能零散使用数据分析，企业的业务部门会选用一些常用工具进行数据存储和分析，使用人数并不多，数据应用深度不足，使用频率较低，无法支撑企业级的数据体系。

《企业数字化转型白皮书》

大多数企业都已经在这个阶段，常见的如质量部门用excel统计数据制作报表，领导要看报告，部门通过一些数据进行分析。但大多数这类分析还是由少数人利用报表工具，excel这类办公软件来处理，耗时耗力，容易出错。并且分析延时较为严重，可能一个月分析一次，甚至一年才总结分析一次。实际上这类企业已经知道数据的重要性，但是限于能力，还无法用人工数据分析来实时的决策生产。

第二级：初始级

企业数字化处于初始阶段，出现数字化迹象，数据应用主要服务于领导决策，但没有形成整体数字化战略。在该层级，企业的技术中心主要辅助企业领导决策层级数据应用已从个人上升至部门或者企业级别。企业一般会采用商业智能(BI)分析工具进行数据分析，辅助领导决策。但是主要使用者和维护者是技术部门，不能真正覆盖企业全方位的日常管理和业务发展需求。

《企业数字化转型白皮书》

这个级别，比较典型的就是企业已经开始使用类似BI的自动化数据分析和展示工具，一部分生产经营数据已经可以通过系统自动的分析。管理者开始体验数据决策带来的管理感知能力提升。但数据规模仍然有限且只在某个重要环节实现了这类建设。

第三级： 发展级

企业数字化处于发展阶段，多个部门开始数字化，技术部门支持业务部门开展数据应用，并取得了一些数字化实践经验，但仍然缺乏数字化领导且并不是数字化的早期实践者。在该层级，企业的信息中心处于系统化运营层级。在这一层级，以技术支持为中心，通过搭建系统化的数据运营体系，实现对业务发展的支撑。企业的技术团队是数据价值产生的主体，业务部门的需求则由技术团队来实现，即企业需要配备专业的技术团

《企业数字化转型白皮书》

这个阶段，由于之前某些部门数字化建设得到了认可，有了实际的效果。开始将这类建设方案在整个企业进行推广，这是个持续的过程，也是个较为耗时的过程。此时，各个部门针对自身业务开始有了数字化建设的具体需求，但这些需求需要专业的技术人员来实现，而各个部门自身仅具备提出需求的能力，这个阶段典型的现象就是产生了各种外协项目，采购项目。而且后期的运维还需要专人实现。比如：一个部门采购了一套智能的数据报表系统，但是业务部门的人员只懂业务，无法配置和开发，只能再花一笔钱外包给一个技术团队按照需求制作报表。

第四级： 先进级

企业数字化处于先进阶段，企业清晰地认识到数字化的益处及带来的竞争力，数字化已应用于企业级别的业务运营，但仍有一些领域需要提升数字化成熟度。在该层级，企业的数据应用处于业务中心数据化运营层级。在这一层级，企业形成了以业务为中心的数据化运营体系，各部门使用数据均以赋能业务为出发点，企业已形成数据的良性循环，形成了数据资产，达到了数据赋能业务的目的。在实现方式上，企业可以通过搭建数据中台，给前台应用赋予数据能力，使业务人员可以便捷、轻松地使用数据，而不依赖于技术和数据分析人员。

《企业数字化转型白皮书》

这个层级有2个关键点，第一个就是企业的业务运营依靠数据了，这就是所谓的产业数字化。另一个是企业拥有自己的数据资产了，这就是所谓的数字产业化。而且，从上到下都已经具备了应用数据的能力，业务人员无需技术人员的配合，也能够驾驭数据，支撑决策。可以说在这个层面，数据对于企业已经是新型的重要资产，而且会带来效益。

第五级：领先级

企业数字化处于领先阶段，数字化程度高，具备成熟的系统及业务战略业务活动中的数字化成熟度高，通过数字化技术和商业模式创新成为了市场的领导者。在该层级，企业已经形成了数据竞争力，能够通过数据引领业务、赋能业务创新和变革。处于这一层级的企业实现了数据的良性循环，可以沉淀出核心数据竞争力和数据资产，并能够基于数据开创出新的商业模式;内部数据半自动化、全自动化决策能力和人为判断决策较好地融为一体，内外部数据打通，形成了数据生态，真正做到数据驱动发展，并持续推进企业数字化转型进程螺旋式上升。

《企业数字化转型白皮书》

此层级，数据已经融入企业日常的管理决策，并且内外部数据打通，通过数据共享将企业链接到产业上下游生态中。在此能力下，企业将借助数字化建设成果，开创出基于数据的新的商业模式，真正的实现数字驱动发展的数字化建设目标。