12345热线在日常运营中不断产生着各类运营数据，这些数据日积月累形成了数以十万计、百万计甚至千万计的数据信息，这些信息代表着最准确最直接的民生诉求、体现着各级政府部门最真实的执政绩效、蕴涵着社情民意热点和民生态势，可以说是支撑政府科学决策是推动社会治理科学化的数据宝矿，近年来这些数据越来越被各地政府重视，那么12345热线到底有那些数据？有什么样的分析方法？最终能呈现出什么样的价值？ 我们不妨抽丝剥茧，一一分析。

       第一篇     备菜：12345数据源分析与探索

       第二篇     做菜：12345数据分析方法论

       第三篇     上菜：12345数据分析需求与成果

第二篇：12345数据分析方法论

上一篇我们对12345热线数据源进行研究分析探讨，数据源是数据分析的基础，但是如果没有好的分析方法，数据源只能是沉睡的“宝矿”毫无价值，因此数据的分析挖掘才是12345大数据分析的最为关键的环节，同样的菜可以做出美味佳肴，也可以做出家常小菜，也有可能做的味同嚼蜡。数据分析如做菜一样，需要方法更需要不断探索。

当然数据分析方法本身是一个非常大的命题，涉及到统计学、管理学及软件即数据库技术领域的知识，作者知识功底有限，只是根据自己工作实践进行的整理与思考，纯属野路子，下文所述希望能够抛砖引玉，吸引大家一起思考讨论。文章篇幅所限只能做概括性介绍，如需要深入了解希望有机会以论坛、会议的形式详细沟通交流。

一、12345数据分析流程

      上篇我们将12345数据源分为静态数据、动态数据、基础数据、辅助数据、结构化数据、非结构化数据， 整个分析方法（做菜过程）实际上就是对这些数据的加工处理并产生相应结果的过程，用以下流程图示意：

根据数据源的不同将数据分析方法分为两条主线，结构化数据分析线和非结构化数据分析线， 结构化数据是关键核心，非结构化数据分析是补充。

与此同时在分析中需要参考基础数据，特别是工单分类、热点分类等标准化数据，同时如果有相关的辅助数据如人口法人信息、城市GIS地理信息、交通物业等信息库，那对大数据分析更是锦上添花，更有助于数据分析的准确性和专业性。

数据分析流程如同流水线一样，沿着数据来源、初步分析、初步结果、核心分析、中间结果的操作流程执行，最后再通过对中间结果的研读、分析、总结，最终形成数据专报。

二、12345结构化数据分析方法总结

根据数据分析操作实践，将数据分析方法总结为：三目标、三要素、五方向和三步骤。

1、三目标：指大数据分析的三个境界和三个层次， 分别是：

• 呈现问题

• 反映问题规律和趋势

• 分析重点问题、苗头性问题并提出预警（以防减治、未诉先办） 

2、三要素：数据源、数据分析维度、数据图表

1）数据源: 数据分析的基础是数据源，数据源的核心是数据标准制定和基础数据的质量，如工单类型标准、热点内容标准，地理信息数据，行政组织数据等；

2)数据分析维度：大数据分析专报分析的关键是数据分析维度,12345结构化数据通常包括人、地、 时、事四个维度：

• 人：诉求主体的群众或企业

• 地：问题位置与所属区域（区县，街办乡镇、社区村）  

• 时：问题反映、分派、处理、完成、回访时间

• 事：反映的事及办理过程，包括工单内容，类型内容分类、办理过程信息等，是数据分析的最核心维度...

  3）数据图表：数据图表是数据分析的重要成果，也是数据专报的内容核心，数据图表是根据数据源通过不同的维度的分析产生的。

3、五方向：从数据分析的需求和维度出发，从五个基本方向进行分析：

• 总体情况及趋势分析   

• 各维度专项分析（人,地,时,事)

• 各维度重点项分析（二八法则，TOP20%的重点项可能占了80%的业务总量） 

• 多维度交叉分析（人+事+地）

• 各维度“深钻分析”（热点一级到二级三级，区域：区县到乡镇到社区）

当然数据分析的方向方法不仅限于以上内容，应该是百花齐放，百家争鸣，以上所述只是常规的思路和方向；

4. 三步骤：指数据分析工作三个主要阶段
      1）打好基础   做好数据源的规范，特别是分类标准和信息基础
      2）用好工具   使用SQL、EXCEL、GIS热点及标注、热词云图分析等专业工具。
      3）做好图表   数据分析报告的基础是数据图表，图表包括多维度的趋势需求分析、图表分析，作为素材可以灵活的生成不同方向，满足不同关注点的数据报告需求。

三、12345非结构化数据分析方法

非结构化数据主要包括录音数据及工单处理中产生的图片、音频、视频数据，这块数据容易被忽视，其中最有价值的就是录音数据，录音数据能够真实的再现群众与座席沟通中的所有内容，而座席工单记录文字只是录音数据中重点问题的提练和总结，因此并不能完全代表录音数据中所包含的全部信息，如群众与座席沟通十分钟，谈及了很多问题，主要反馈的事情被座席以文字形式记录下来，但是谈话内容中大部分信息并未记录，而这些信息中蕴涵着社情民意与舆情，这些信息是结构化数据的补充，也许蕴藏着最容易被忽视的舆情、民意信息。 

非结构化数据分析最大的障碍是方言问题，目前即使国内最先进的ASR语音识别技术也不能保障对各地方言的准确翻译，建议12345热线建设中呼叫中心系统实行双轨录音，即将群众录音和座席录音分开，如果群众方言较重可以只采纳座席录音。座席与群众交谈中免不了有沟通引导和复述的动作，因此座席语音同样很有价值。

非结构化分析的两个核心工具包括ASR语音识别和文本语义分析。

1、ASR语音识别  目前科大讯飞、阿里都提供类似的技术接口，而且对于普遍话的识别效率很高。

2、文本语义分析  主要指对识别出的文字进行热词、高频词分析，并可以生成热词云图和高频词列表，再加上时间因素就可以产生热词趋势分析、新词趋势分析、高频词趋势分析，一方面反映舆情民意，一方面反映热点及苗头性问题，如集中出现的某个小区某个企业，最近出现的新词如网贷、供热等。

当然文本语义分析不仅适用于非结果构数据，对于结构化数据中的工单标题、内容、部门办理情况记录等均适用。可以说是12345大数据分析的利器。

四、常用数据分析工具

1、SQL   对于结构化数据最快捷、最高效的分析方式就是对数据库通过SQL语句进行分析，当然最有价值的是可以将常用的分析用SQL写为程序，变成工具，这对于大数据分析更加的事半功倍；

2、EXCEL  如果说SQL及编程相对太过专业不好掌握，EXCEL直就是最简单易用的分析工具了，分类、求和、计算并自动生成丰富多样的图表，可以说是数据分析工作者最物美价廉的工具了；

3、文本语义分析   主要用于热词、新词、高频词的分析；上章已做详细描述；

4、GIS地理平台  基于地图可以进行事件位置标注、热点标注、区县标注等，可以形象直观的展现问题；

5、专业可视化数据分析平台  很多公司有自己专业的数据分析平台工具，如阿里、美林都提供了可见即可得的专业数据分析工具，可以高效的进行数据分析；

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五、常用数据分析方法

数据的分析方法，简单分为两大类：

1、基本分析方法

应用简单的数据分析工具（如Excel）就可以完成的分析方法，如对比分析法、分组分析法、交叉分析法、下钻分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、平均分析、结构分析法等

2、专业分析方法

需要借助外力或使用spss等高级工具才能分析的方法：A/B测试、对应分析、聚类分析、相关分析、因子分析、回归分析等

 常用的分析算法简介如下：

1）对比分析法

通过这种方法可以很直观的看到不同产品的核心指标，或同一个产品在不同阶段的变化。

对比分析分为两类：

• 横向分析（静态比较）：在同一时间条件下对不同总体指标的比较

• 纵向分析（动态比较）：在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较

本质在于：

• 多数据维度对比：研究同一目标群体在不同数据维度的表现，以观察其自身的个性特征

• 多用户对比：研究不同目标群体在同一数据维度的表现，以观察不同群体间的差异

2）交叉分析法

交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各个变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系

主要应用场景有：

• 对用户进行分组，细分观察各分组之间的特征

• 观察竞争对手的用户与本产品用户的重合度、差异化运营、或进行用户资源拉取

• 观察本产品的活跃用户与公司内其他产品活跃用户的重合度，进行联合运营

• 观察本产品流失用户与公司其他产品活跃用户之间的重合，借力其他产品进行本产品的用户挽留等

3）下钻分析法

下钻分析法通常用于对某数据的不断细分，以分析在各种细分情况下的数据关系，找出影响该数据的根本原因

4）聚类分析法

根据数据本身结构特征对数据进行分类的方法即聚类分析法

通过聚类分析，可以把数据分成若干个类别，使得类别内部的差异尽可能的小，类别外部差异尽可能大，以便于针对某类用户的特征进行针对性分析

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综上所述，数据分析是一个专业复杂又非常有趣的工作，如同做菜一样，同样的食材在不同厨师的手里可以做出丰富多样、花样繁多的菜品，这个过程值得我们大家不断的探讨和学习。