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对于许多企业来说，数据整理不难，难的是如何解读业务数据？怎样展示才能进行展示？其中有哪些商业问题呢？还有改进的机会吗？
资料分析说白点就是知道要什么样的数据，了解数据趋势，懂得如何分析。分析后要根据分析得出结论，在结论中要用简明的语言说明已经出现的问题，引起问题的原因，至后才是针对问题的解决办法。
趋向、分布、精化三个方面包含了数据分析的大部分。不管是收集i资料、整理资料、分析资料，还是资料分析，都需要不断发现趋势，观察分布，精益求精，从而得出至有价值的结论。
确定趋势
看趋势的数据分析通常适用于对产品核i心指标的长期跟踪，如点击率、活跃用户数量、在线时间等。
根据这些数据生成简单的数据趋势图，目前还不算趋势分析。对趋势进行分析不仅要清楚地说明数据的变化，还要弄清变化的原因。
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社会广告(典型案例： Facebook，广点通)
影响因素很多，在现实生活中，我们是否购买一件商品，其中一个重要因素就是“他人推荐”。广告与社会因素结合在一起，有时会产生一些意想不到的效果。这种推广方式，目前还不太成熟，很多公司还在探索，比较有代表性，我认为应该是 Facebook。
侧边栏广告是 Facebook的重要收入来源，其基本的投递、展示和收费模式与普通的竞价广告几乎没有什么区别，但 Facebook在广告中添加了许多社会元素。比如上面的图片，在广告内容的下面有一行字“12，717 peoplelikethis”。一般而言，有很多人推荐过、用过的产品或服务，肯定不会差， Facebook的 Like功能结合广告，很好地抓住了大众的从众心理，拉近了受众与广告的距离。
不管怎样， Facebook作为一种社交网站，其广告所指向的网页并不单纯是商品介绍，而是像页面、事件等营销运作方式，因此用户更有可能与“广告”进行互动。交互之后，除了对用户本身进行宣传外，还可以触发 feed机制，从而产生 feed。想象一下，同样是广告信息，一个放在页面上冰冻冰块；另一个是你朋友制作的，其内容部分可以交互，而且旁边还有好友的名字和头像时，会不会觉得更“可信”？
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对于以上的痛点，一个流量服务应势而生！
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