Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Wa binne wy ​​en wat wiene de betingsten foar it projekt?

Goeie middei, myn namme is Vladimir Lazarev, ik bin it haad fan 'e BI-yntegrator Analytics Group. Wy meitsje fisuele rapporten foar bedriuwen oer marketing, ferkeap, finânsjes en logistyk basearre op liedende analytyske platfoarms Qlik Sense, Power BI, Tableau.

Yn BI-platfoarms is de fisuele komponint heul wichtich. As jo ​​​​nei tsientallen demo-rapporten fan BI-systemen hawwe sjoen en jo net leuk hoe't dit of dat platfoarm derút sjocht, dan sille jo it wierskynlik net ymplementearje, sels as jo tefreden binne mei de priis en technyske skaaimerken. Op grûn dêrfan is d'r needsaak om deselde gegevens te sjen yn ferskate analytyske platfoarms, sadat se kinne wurde fergelike.

En it is winsklik dat de gegevens ynteressant binne ... :)

Wêr kaam it idee foar dit rapport wei?

Ferskate jierren lyn, de Hegere Skoalle fan Ekonomy publisearre in artikel oer de foarming fan prizen foar de tsjinsten fan famkes fan lege sosjale ferantwurdlikens yn Moskou. Dit wie aggregearre gegevens út 'e analyze fan 1.800 fragelisten. Wy fûnen de gegevens efter dizze befiningen troch HSE-sosjologen ynteressant. En wy besletten om te wurkjen oan dit ûnderwerp.

Key ideeën:

  • Lit net allinich de konklúzjes sjen dy't op it oerflak lizze, mar de gegevens op basis wêrfan se basearre binne;
  • Om dejingen te jaan dy't de patroanen selsstannich wolle analysearje, set in hypoteze en test it.
  • Untwikkeling moat in gruttere stekproef fan fragelisten befetsje om betrouberens te ferheegjen;
  • Lit net allinnich "merk oanbod", mar ek fraach basearre op statistyske gegevens yn sykmasines;

Gegevensboarnen:

  • SQL-database fan fragelisten *, foarme op basis fan ien side, opnommen yn 'e TOP 3-resultaten yn' e sykmasjines Yandex en Google.
  • Excel-bestân mei relevante **-fragen foar it ûnderwerpgebiet fan analyse.
  • Excel-bestân mei de histoaryske frekwinsje fan fragen yn 'e Yandex-sykmasjine.
  • Excel-bestân mei de frekwinsje fan fragen yn 'e Google-sykmasjine.

* In parser waard brûkt om ynformaasje te sammeljen. Gegevensparsing waard ien kear útfierd.
** It ark foar in selektearje relevante queries wie wordstat.yandex.ru

Bedriuwsrollen en USER-ferhaal

Yn gewoane projekten meitsje wy altyd dúdlik wa't de analytyk brûke sil en op hokker fragen (direkt of yndirekt) de persoan antwurden fine wol.

It ienige probleem is dat dit projekt gjin klant hat. Sa moasten wy trije rollen útfine en harren fragen.

Sa krigen wy de folgjende rollen:

  1. Famke fan lege sosjale ferantwurdlikens
  2. Behearder fan de side mei fragelisten
  3. Eigner fan ûnreplik guod te hier

Famke mei lege sosjale ferantwurdlikens

"Indy" Elvira is 25 jier âld. Se sjocht der goed út, manlike kunde skatte har leeftyd om 19-20 jier âld te wêzen. Hy giet yn foar sport, giet nei it solarium, yt sûn, hat in goede manikure en al dat guod. Se is wend om goed te libjen, harsels eins neat te ûntkennen. Mar dizze libbensstyl freget in soad jild. Kantoarwurk, fynt se, is net foar har. Se hâldt fan seks en sjocht neat skande yn dizze aktiviteit. Ekonomysk ûnderwiis en in analytyske geast triuwe har om it proses fan it fêststellen fan prizen en de list fan tsjinsten oanbean mei in pragmatyske oanpak te benaderjen. Elvira besleat de gegevens te analysearjen mei in BI-platfoarm.

Doel: identifisearje wichtige punten om kompetitive te wêzen en mear te fertsjinjen.

Se is ynteressearre yn de folgjende fragen:

  • Tsjin hokker priis ferkeapje "kollega's" mei ferlykbere parameters (hichte, gewicht, boarsten, leeftyd) har oeren yn it wengebiet fan Elvira? Hat it sin om in appartemintopsje te finen yn in oar Moskou District foar itselde jild, mar mei in hegere gemiddelde rekken of minder konkurrinsje?
  • Moatte jo jo leeftyd op jo oanfraachformulier overstate of understate?
  • Hat it ekonomysk sin om boarstgrutte 2 te fergrutsjen nei grutte 4 en hoe fluch sil de ynvestearring yn 'e operaasje betelje?

Eigner fan in webside mei profilen

Moetsje Felix Albertovich, de eigner fan in webside mei profilen. In krêftige, sjarmante man fan 45 jier mei goede kommunikaasjefeardigens, rike eardere ûnderfining yn marketing en mear. Ik koe de side folje mei in protte profilen fan ferskate famkes en soargje foar goed ferkear nei dizze boarne troch SEO-promoasje. Op it stuit makket hy jild út betelle pleatsing fan profilen op 'e side.

Doel: begripe de behoeften fan 'e maatskippij, identifisearje kânsrike wurkgebieten mei jo webside

Troch kontakt op te nimmen mei in agintskip foar saaklike yntelliginsje, ferwachtet hy de folgjende antwurden te ûntfangen:

  • Wat is it portret fan in typysk indie?
  • Hokker fragen meitsje brûkers yn sykmasines?

In ûndernimmende selsstannige boarger dy't in appartemint ferhiert

Mitya is in aventurier dy't mei de tiden byhâldt, mei in yngeande oanpak fan saken. Ik bin wend om te lieden troch statistiken en feiten. Mitya hat in appartemint yn it sintrale bestjoerlike distrikt fan Moskou. Hy wol in manier fine om mear jild te meitsjen fan syn fermogen.

Doel: fine in nij, effisjinter model foar it brûken fan jo appartemint

Haadfragen:

  • As jo ​​in appartemint hiere oan in famke fan leech sosjaal gedrach net foar in fêst bedrach, mar foar in persintaazje fan ynkommen, is it mooglik om mei dizze oanpak mear te fertsjinjen?

Elvira syn behear ynsjoch

Elvira seach dat "kollega's" mei ferlykbere parameters yn termen fan leeftyd, boarstgrutte, hichte en gewicht deselde prizen oanbiede - 4080 - 4930 roebel / oere. Mei útsûndering fan de westlike en sintrale distrikten.

Konkurrinsje is minimaal yn 'e "Moskou regio", mar 20 profilen, en de kosten fan it hieren fan wenningbou binne hast twa kear leger as yn alle bestjoerlike distrikten fan Moskou, wylst deselde kosten per oere behâlde.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Tagelyk soe Elvira har tsjinsten yn 'e rin fan' e tiid graach ferkeapje wolle tsjin in hegere priis, sadat se in dûbele fragelist makke, dy't akkommodaasje yn 'e Westlike Distrikt oanjout en eksklusyf wurkje oan útroppen foar de nacht. As der genôch oanbiedingen binne, ferhuzet se nei it gebiet.

Se oanjûn har echte leeftyd - 25 jier. Omdat Ik seach dat de maksimale priis per nacht oanjûn is yn de fragelist foar de leeftydskategory fan 25 oant 30 jier. In filter is ynsteld foar prioriteit tsjinst.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Oangeande de winsklikheid fan boarstfergrutting fan boarstgrutte 2 nei 4, beskôge Elvira:

  • De gemiddelde kosten fan har oere nimt ta mei 1.190 (7.060 - 5.870 = 1.190).
  • Surgery foar boarstfergrutting kostet 300.000 roebel
  • Sa sil de ynvestearring yn boarstfergrutting werombetelje yn 252 manoeren. Mei 5 oeren wurkdruk per dei komt dat op 50 wurkdagen.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Felix syn behear ynsjoch

Felix Albertovich earst besletten om te begripen de typyske "indie" portret. Sa seach er:

  • Gemiddelde leeftyd: 29,8 jier
  • Wo. bust grutte: 2,8
  • Wo. hichte: 168 sm
  • Wo. gewicht: 57 kg
  • Wo. klean grutte: 44

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Felix Albertovich besleat fierder om queries yn sykmasines te analysearjen. Earder hie hy kaaifragen al systematisearre yn groepen, wy miste in begryp fan it gewicht fan elk kaaiwurd en de statistiken fan har fragen

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Yn it analytysk rapport seach Felix in fêste taname fan it tal oanfragen. Yn 2018, yn ferliking mei 2017, is it oantal oanfragen tanommen mei 60% (fan 9.99 miljoen nei 16,59 miljoen).

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Lykas ferwachte, binne de measte oanfragen relatearre oan lokaasje. Op it twadde plak binne algemiene fragen, op it tredde plak is de priisklassifikaasje. Dit frege Felix om dynamyske ynhâld op 'e side te brûken, ôfhinklik fan hokker sykfraach in persoan dêroan kaam.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Hy luts ek omtinken foar it signifikante oerwicht fan petearen fan mobile tillefoans yn sykfragen - hast trije kear. Dêrom haw ik de layoutûntwerper fan myn webside opdracht jûn om de kwaliteit fan it display op in mobile tillefoan te kontrolearjen.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

In nijsgjirrich punt is dat bepaalde groepen oanfragen hurder groeie as oaren.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Bygelyks, "Priis kategory" - Subkategory "goedkeap" groeide mei 74% (fersus 60% groei gemiddeld). Ek, yndividuele kaaiwurden "goedkeapste *****" tanommen mei 113% en "**** Uzbek froulju" tanommen mei 120%. Mar Felix sjocht nei dizze gegevens mei net allinich it persintaazje ferhâlding, mar ek de kwantitative.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Mitya's bestjoerlike konklúzjes

Mitya hat in appartemint yn it sintrale bestjoerlike distrikt fan Moskou en hy wol it ferhiere. "Neffens de merk," sa'n appartemint wurdt ferhierd foar 100-120 tûzen roebel. Mar hy soe graach mear fertsjinje. Dêrom besleat ik in appartemint "indie" te ferhierjen foar in persintaazje fan ynkommen. Foar harren is d'r minder risiko op in net winske reaksje fan 'e eigner fan' e appartemint; foar him is d'r mear ynkomsten út it appartemint.

Mitya hypoteze dat famkes dy't har oeren ferkeapje tsjin in hegere priis him mooglik mear ynkommen bringe. Hy hat in appartemint yn it Centraal Bestjoerswyk, dat hy seach earst foar hokker budzjetten famkes yn dit gebiet meastal harren oeren ferkeapje.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

De measte profilen (206 stikken) ferkeapje har oeren yn it Sintraal Bestjoerlik Distrikt foar 10.000 roebel. Dêrnei sortearre er de profilen út dy't net fûn wiene yn it Sintraal Bestjoersdistrikt, mar ferkocht harsels foar in ferlykbere priiskaartsje. It is dit publyk dat er op de webside sortearje sil, mei as doel in oare apparteminteferhierregeling te belje en oan te bieden, mar yn it Centraal Bestjoerswyk.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

By it ferkeapjen fan in gemiddelde fan 3 oeren deis mei in sjek oan dit publyk, is de totale moanlikse ynkomsten: 11.203 * 3 oeren * 30 dagen = 1.008.270 roebel / moanne.

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Boppedat, as hy krijt 20%, it betsjut dat it appartemint wurdt ferkocht foar mear as 200.000 roebel / moanne.

Yn syn berekkeningen Mitya net rekken holden mei ekstra ynkommen. tsjinsten:

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

konklúzje

As konklúzje fan dit artikel wol ik opmerke dat it fakgebiet fan analyse frij kontroversjeel is. Fansels is dit ûnderwerp in probleem fan 'e maatskippij. Wy hawwe dit artikel bewust skreaun mei humor, en "Bestjoerskonklúzjes" waarden konstruearre mei in graad fan absurditeit om de ynformaasje makliker te meitsjen, mar wy hoopje dat it jo sil tinke oer de trend.

Yn dit ferbân lit it analytysk platfoarm, lykas neat oars, it echte byld sjen, gewoan sifers, dy't moatte wurde folge troch korrekte minsklike aksjes.

Mei dit foarbyld hawwe wy sjen litten dat it mooglik is om elk ûnderwerp of bedriuw, har yndikatoaren te analysearjen, jo hypotezen te bouwen, basearre op feiten. Dit is benammen wier as d'r in protte gegevens binne, as it yn ferskate boarnen is en it byinoar bringe yn ien foto in protte tiid nimt. Dit is relevant foar marketing, ferkeap, finânsjes, logistyk, en commodity accounting. As der ferlet is, skriuw dan, wy beprate graach in mooglike oplossing.

Skermôfbyldings fan Microsoft Power BI

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Tableau skermôfbyldings

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Skermôfbyldings fan Qlik Sense

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Analyze fan famkes mei lege sosjale ferantwurdlikens (Opladen mei Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Boarne: www.habr.com

Keapje betroubere hosting foar siden mei DDoS-beskerming, VPS VDS-tsjinners 🔥 Keapje betroubere websidehosting mei DDoS-beskerming, VPS VDS-tsjinners | ProHoster