完整案例 Complete Case
目的
如果您需要更多支持和帮助，欢迎随时联系我们： [email protected]
介绍
数据分析的流程：
Align -> Analyze -> Anticipate -> Learn -> Transform
建立一套餐馆评论分析报表，对餐馆的互联网评论数据进行收集（Align），分析大家对餐馆服务、菜单等满意程度和意见，结合评论人群以及周围餐馆的对比分析（Analyze），餐馆经营人员可以对自己餐馆的服务和菜式等及时做出相应调整（Learn），做合适的市场营销（Transform），从而获取更大利润（Anticipate）。
餐馆评论分析报表可以分为三级：
- 一级报表，免费：注册后可以看到每月的评论信息和评级信息
- 二级报表，$50/月：关联性信用卡后可以看到同区域的比较信息
- 三级报表，$100/月：可以看到用户评论发展趋势和相关定制信息
盈利模式： Yelp上收录Chinese Category的餐馆有20000家以上，如果有10%的付费用户，每个月可以至少收入$100,000。这种模式可以推广到更多的商户，例如酒店、咖啡馆等；也可以以此为切入点为企业提供更多的数据服务，例如关联交易数据分析，帮助精准营销等。
餐馆评论分析
| 主要指标分析 | |
|---|---|
| Yelp排名 | 评级🌟 |
| TripAdvisor排名 | 评级🌟 |
| 定制排名 | 评级🌟 |
| 本月用户点评数 | 上升／下降 |
| 用户评论分析 | 好／差 |
餐馆竞争分析
| 主要指标分析 | |
|---|---|
| 同区域同类餐馆排名比较 | 评级🌟 |
| 同区域异类餐馆排名比较 | 评级🌟 |
| 定制排名比较 | 评级🌟 |
| 本月用户点评数比较 | 评级🌟 |
| 用户评论分析比较 | 评级🌟 |
实践
基于Lambda架构制定任务流程。
任务流程：
- 网络爬虫定时抓取数据（Crawler）
- 机器学习增加分析数据（Machine Learning）
- 数据清洗装载数据（ETL）
- 分析系统生成日报（BI）
- 管理系统发送日报（Email）
- 用户实时获取数据（API）
数据文件：
- JSON
- Spreadsheet
- Report
开发环境：
测试环境：
生产环境：
小结
如果您有数据分析咨询实施的需求，欢迎随时和我们联系！
email：[email protected]
微信扫码支持
| 友情支持 | 自由赞助 |
|---|---|
 |
 |