数据异常检测调研报告
问：怎么写好一份数据分析报告
- 答：作为运营，拿一次活动来说，一份比较完整的数据报告应该包括活动背景、活动回顾总结和未来活动计划（预期）。活动回顾总结是最多的部分，需要用数据图表来展示直观的活动数据，然后得出什么结论，好的吸取，不好的改进，每次报告就是这样不断优化进步的。比如，某次我们的活动数据总结是这样的：
从PV/UV、页面访问、注册、订单顷没镇成交额等情况去了解活动进行的情况，是否达到预期，是否完成KPI......图表方面，有指标卡、计量图（看完成进度）、折线图（看走势）、漏斗图（看转化情察银况）、柱状图（看数据对比情况）......平均值等辅助雀粗线可作为数据参考。
若有兴趣：可以看下之前在知乎上的回答——用户名（小草莓）、标题（产品运营，如何做出一份优秀数据报表？），但我不知道能不能满足你的需求。
问：调研报告数据分析方法有哪些?
- 答：1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供蚂段液应商占比。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹，闷物探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比燃做例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。
问：如何检测业务数据中的异常
- 答：在回弹法检测砼强度中，按批抽样检测的测区数量往往很多，这就不可避免出现较多的检测异常值，怎样判断和处理这些异常值唯碰，对于提高检测结果的准确性意义重大。格拉布斯检验法是土木工程中常用的一种检验异常值旅宏的方法，其应用于回弹法检测砼强度，能有效提高按批抽样检测结果拆山册的准确性。
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