未来一周天气准不准_未来一周天气情况预测分析报告怎么写

2024-10-28 19:33:12

1.天气预报都有哪些天气

1.问题定义

比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……你需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如你需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么你需要知道你需要获得关于这个行业的哪些信息。

首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？

比如某地区空气质量变化的趋势是什么？

王者荣耀玩家的用户画像是什么样的？经常消费的是那类人？

影响公司销售额增长的关键因素是什么？

生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么？

如何对分析用户画像并进行精准营销？

如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？

这些问题可能来源于你已有的经验和知识。比如你已经知道每周的不同时间用户购买量不一样，那么你可以通过分析得出销量和时间的精确关系，从而精准备货。又比如你知道北京最近几年的空气质量是在变坏的，可能的因素是工厂排放、沙尘暴、居民排放、天气因素等，那么在定义问题的时候你就需要想清楚，需要针对哪些因素进行重点分析。

有些问题则并不清晰，比如在生产环节中，影响质量的核心指标是什么，是原材料？设备水平？工人水平？天气情况？某个环节工艺的复杂度？某项操作的重复次数？……这些可能并不明显，或者你是涉足新的领域，并没有非常专业的知识，那么你可能需要定义的问题就需要更加宽泛，涵盖更多的可能性。

问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。从某种程度上说，这也是我们经常提到的数据思维。数据分析很多时候可以帮助你发现我们不容易发现的相关性，但对问题的精确定义，可以从很大程度上提升数据分析的效率。

如何更好地定义问题？

这就需要你在长期的训练中找到对数据的感觉，开始的时候你拿到特别大的数据，有非常多的字段，可能会很懵逼，到底应该从什么地方下手呢？

但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如我们要分析影响一个地方房价的因素，那么我们可能会有一些通用的常识，比如城市人口、地理位置、GDP、地价、物价水平，更深入的可能会有产业格局、文化状态、气候情况等等，但一般我们不会去研究城市的女孩长相，美女占比。

所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。

2.数据获取

有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。比如你要探究北京空气质量变化的趋势，你可能就需要收集北京最近几年的空气质量数据、天气数据，甚至工厂数据、气体排放数据、重要日程数据等等。如果你要分析影响公司销售的关键因素，你就需要调用公司的历史销售数据、用户画像数据、广告投放数据等。

数据的获取方式有多种。

一是公司的销售、用户数据，可以直接从企业数据库调取，所以你需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

第二种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然这种方式也有一些缺陷，通常数据会发布的比较滞后，但通常因为客观性、权威性，仍然具有很大的价值。

第三种是编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的**列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析，这算是非常靠谱的市场调研、竞品分析的方式了。

当然，比较BUG的一点是，你通常并不能够获得所有你需要的数据，这对你的分析结果是有一定影响的，但不不影响的是，你通过有限的可获取的数据，提取更多有用的信息。

3.数据预处理

现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

当然在这里我们还可能会有数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，能够帮助我们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。

4.数据分析与建模

在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。

另外，选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析也是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。

比如你发现在一定条件下，销量和价格是正比关系，那么你可以据此建立一个线性回归模型，你发现价格和广告是非线性关系，你可以先建立一个逻辑回归模型来进行分析。

一般情况下，回归分析的方法可以满足很大一部分的分析需求，当然你也可以了解一些数据挖掘的算法、特征提取的方法来优化自己的模型，获得更好地结果。

5.数据可视化及数据报告的撰写

分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。

比如我们通过数据的分布发现数据分析工资最高的5个城市，目前各种语言的流行度排行榜，近几年北京空气质量的变化趋势，避孕套消费的地区分布……这些都是我们通过简单数据分析与可视化就可以展现出的结果。

另外一些则需要深入探究内部的关系，比如影响产品质量最关键的几个指标，你需要对不同指标与产品质量进行相关性分析之后才能得出正确结论。又比如你需要预测未来某个时间段的产品销量，则需要你对历史数据进行建模和分析，才能对未来的情况有更精准的预测。

数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。

数据分析的一般流程总的来说就是这几个步骤：问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建模、数据可视化与数据报告的撰写。

天气预报都有哪些天气

一、市场概况

墨迹天气是一款通过手机、平板或TV等终端向用户提供天气信息的应用，2010年创建以来，累计装机用户达到5.56亿。易观数据统计表明，截止2018年，墨迹天气在应用全网排名31位，一级领域实用工具排名第二，二级领域天气类应用排名第一位，占据市场份额50%以上，是名副其实的天气类独角兽。

2017年8/9/10三个月，墨迹天气月活跃用户量均破亿，其中九月份达到了11262.65万，接近淘宝用户的四分之一，远超其他同类应用。在品牌认知度和用户满意度方面，墨迹天气在行业中也处于领先地位，占据市场主要位置。

2018年初，据北京墨迹风云科技股份有限公司向证监会递交的创业板招股书显示：2017年墨迹天气的净利润是4729.32万元。

墨迹天气的主要营收来自广告收入，占据90%以上，营收单一。近年来，移动设备附带天气应用和其他应用增加天气预报类模块的比例越来越高，且精度也越来越高，墨迹天气的流量正在被侵蚀。此外，90%以上的用户只安装一款天气类应用，说明了市场上天气预报类应用的准度接近，一款应用就可以实现用户需求。尽管墨迹天气因为入门早，形成用户路径依赖，占据着庞大的流量，但和其他同类应用之间的核心功能差异并不明显，可替代性高，没有形成明显的竞争壁垒。

二、用户分析

1、用户画像

墨迹天气用户以中年及以上人群为主，高达90%，其中30~50岁的约占75%，50岁以上的约占15%，男女比例3:2，以男性为主，中年人对天气有更多的需求。在地域分布上，超越五层的用户来自华东和华中，主要集中在人口多，流动大的省份和地区，其中山东、河南、江苏的最多。

30岁以后，大多数人生活趋于稳定，关注点慢慢集中到家庭和工作上，他们开始工作和生活，关注能够影响的任何，中年男性更加注重规避风险，对生活的规划性的要求也较高。墨迹天气的用户画像是：男性为主，年龄30至50岁，人口多流动大地区，追求规划生活和生活品质的人群。

2、用户使用路径

从用户角度出发，用户进入APP的场景有以下几种：早晚：确定天气，第二天着装，雨具，出行方式；外出：查看特定地点未来特定时间段的天气，随时关注；异常天气的关注：对自己的影响（担心亲朋好友，或者自己做好预防准备），或者好奇关注国家大事。

从中可以提炼出用户需求：

需要查询当地未来一天或几天的天气情况；需要查询异地天气，并有渠道获得当地的实时情况；需要能够了解全国甚至世界各地的极端天气情况；需要一个能够记录，并分享好天气好心情的平台。

用户集中在30岁以上，这群人既要为事业，也要兼顾家庭，时间碎片化，没有整体的时间去关注外界。然而，这类人却更加渴望和外界的沟通，了解外界的信息。因此，有价值的信息也是用户的需求。

三、功能分析

墨迹天气最核心的四大板块：天气、时景、商城和我。用户进入墨迹天气最核心的目的是为了获得今天或者近几天的天气情况，在满足这一核心需求的基础上，可以衍生出时景社交和电商盈利的可能。

1、天气板块

作为一款天气类的工具型应用，相信所有用户最关心的就是天气预测功能。我们来对比一下，墨迹天气和其他同类应用的天气预报情况：

从图中可以看出：无论是月活较高的墨迹天气，还是月活较低的7日天气预报，7天内的天气预测情况大体一致，这说明：天气预测方面，墨迹天气并不占优，天气是刚需，墨迹天气并不是刚需，功能上没有有效壁垒。

此外，特定时间的天气，同一款应用不同日期预测的结果也有所不同，这说明：天气预报还需要继续改进；用户需要时时关注天气，使用应用的机会多；不同应用的天气预测差异性小。作为一款应用，用户体验最重要。我们来看一下，墨迹天气在天气功能页面的排版。

墨迹天气天气功能页面整体呈蓝色，背景是一片湖泊，湖泊里有一座古亭，更远处是朦胧的山脉，画面唯美，呈现东方古韵。页面，最下方是当天和第二天的天气情况，右下角是一个穿衣助手，还有一个实时语音播报，左上角是当天的天气情况，右上角是三个功能入口。整体来说，天气功能页面给人的感觉很舒适，一眼就能看到当天的天气情况。

三个功能入口：

第一个是类的广告；

第二个点进去是空气质量情况，下拉则出现一个高德的地图；

第三个是短时天气情况，下面配有一张高德地图的动态云图。

天气功能页面，用户能够获得的信息，总结如下：天气信息，空气情况，穿衣建议以及广告内容。天气功能页面的输出内容少，有价值的信息也非常少。广告插入和广告入口，一定程度上降低了用户体验，间接拉低了应用的专业性和专一性。

一款应用若想要提高用户使用时间并获利，最重要的是可信、可靠，即提供的咨询或服务是靠谱的，一款工具类应用的专业性、专一性、精细化是提高用户信任度的关键。

如果我是PM：

a、增加内容输出，丰富预测内容，让用户获得更多有价值的信息，例如：以图文形势推送天气元素：气压情况、云层运动，空气湿度等，估算可能对天气造成的影响以及影响时间长短；

b、建立‘天气+’的内容输出模式，让用户获得更多有价值的信息，例如：建立天气类新闻版块，时时报导各地气候情况，加大对极端天气和气象奇景的信息输出。

c、增强核心功能，降低可替代性，形成明显的竞争壁垒和品牌效应，例如：统计各地区污染企业排放情况、车辆信息、建立模型、对未来空气情况作出预测（例如预测东北地区冬季的雾霾情况），做一个民间的天气监督和报导机构。

2、时景社交板块

时景功能是一个主打社交的版块，是墨迹天气搭建的一个时景社区，为用户提供气象信息的实时分享互动平台。也就是说时景社区是一个以天气为主题，以为载体的分享社交平台，核心功能是提供实时气象信息，然后基此衍生出交流互动。

墨迹天气时景版块分为：身边此刻、时景动态、时景专题、时景活动、明信片、热图推荐、排行榜单、观云识天、航拍专区、积分商城十个部分。此外在下面还分有：推荐、天空、风景、航拍、建筑、任务、植物、萌宠和其他九个版块。

下拉则是身边此刻、热门城市、城市排行榜、官方认证榜、官方推荐榜、摄影知识和世界此刻六个板块。

时景社区共有15个板块，显得有些乱，让人眼花缭乱，不知道怎么才能检索出有效信息，且内容多有重复。

交互方式：关注、点赞、收藏、转发和评论。

时景社区重在社交，从中随机选出30组用户进行统计，统计规则如下：建户时长6个月以上，发图量100张以上，‘身边此刻’10组，‘时景活动’20组。

统计得知：

a、用户男女比例接近3：2，和用户画像一致，女性集中在30到40岁，男性集中在50岁左右，且占总人数的30%；

b、发图数量，30左右女性和50岁上下男性用户发图量最大，平均超过500张，是时景社区的主要‘产粮’群体，并且在男性中，年龄越图量越大；

c、发图频率，以月为单位，交流互动较少；

d、女性发图地址多集中在一地或附近，男性多以旅拍为主；

e、高质量发图人数不足10%，数量不足5%；

f、高质量交互次数明显较高，活跃人群中经常出现50岁人群的身影。

从中可以得出，时景社区缺乏高质量，交流互动少，主要用户群体为50岁左右男性和30至40岁女性，男性用户年龄更加集中。

分析原因：30岁女性大多已经生儿育女成为宝妈，而且孩子已经2-5周岁，如果是全职太太，就会有更多的时间来关注生活，分享生活；而50岁左右的男性用户已经脱离了家庭生活的压力，这些人既有时间也有储蓄，开始关注生活质量，喜欢旅游。

个人对时景社区体验：交互功能单调，交流少，质量偏低，用户粘度低，交互频率低。

作为一款依附墨迹天气的社交版块，坐拥百万流量，为什么用户的粘度和交流频率如此低？

从时景社区的版块模型上可以看出，时景社区的关注点重在量，而不是质上，缺少深耕和分析主流用户群体的需求。

如果我是PM：

a、精准定位用户群日，提供针对性方案，以点破面，例如：50岁左右人群的旅行需求；

b、增加交互方式，使墨友之间更加方便交流，例如：增加私信、问询和同城墨友聚会，异地碰面功能；

c、精简社区模块，改为下拉式，增强搜索功能，例如，将天空，风景航拍等功能选项整合进搜索功能；

d、整理，形成优质素材库，增加用户使用粘度；

e、分析用户需求，增加优质来源，例如：与自由行爱好者、专业摄影合作，增加高质量作品；

f、开通一图一故事版块，单调的图是死的，故事才是活的，缺少故事的是失去灵魂的躯壳，人们更喜欢关注所带来的故事和联想；

g、增加输出内容，优质的有用的，等信息：可以参考微信中的腾讯新闻运营。

3、?商城版块

该版块已被删除。墨迹天气商城页面，也和时景版块存在一样的问题：分区太多，眼花缭乱。仔细看后，会发现这就是一个缩小版的淘宝和京东，卖的东西很杂，汽车配饰、钓具等，这些商品和天气的关联性不大，公信度和淘宝京东更是没法比。说好的“优选”呢？

据墨迹天气在证券监督管理委员会提交的上市申请文件，墨迹天气的收入95%以上来自广告，商城的收入可以说微乎其微。也正是因此，墨迹天气才决定将其下架。

如果我是PM：

恢复商城，墨迹天气并非不能拥有商城，而是应该给商城一个更加精准的定位。

精细化运营，以点破面：初期，仅上架天气衍生商品，并提供性价比测试结果参考，从用户的角度出发，真正做到墨迹精选，例如：高质量的雨具、性价比高的空气净化器等。

4、我板块

‘我’版块主要包括会员中心、墨迹资讯、皮肤小铺、个性助手、背景小铺、生活、、休闲和本地服务等。

小小的一个版块却包罗万象，资讯、皮肤、生活、、、明信片、二手车等等，几乎涉及用户生活的方方面面。然而，该版块犯了和时景社区以及商城同样的错误，表面上看似满足了不同用户的不同需求，其实并没有方便用户。不仅使应用显得臃肿，反而降低了用户体验，拉低墨迹天气应用的专业性。

一款优秀的应用绝对不会将问题复杂化，而是帮助用户解决问题。试想一下，当你打开墨迹天气的各个版块时，第一感受是什么？绝对是‘内容’太多，眼花缭乱，需要花很长时间，才能了解各个板块，然后从中筛选有用的信息。

‘选择’最难。因为能够满足用户同一需求的东西太多了，他们需要从中选出最好的，最合适的。学习，生活，工作，压力无处不在，选择无时不存，用户早已身心俱疲，怎么还会有耐心和时间去慢慢了解一款应用的各个方面。能够满足他们的东西太多太多了，第一感官不佳，立马就会转向更加用户化的产品。一款应用，用户不能第一时间找到有效的信息，就说明已经偏离了航道。

如果我是PM：

简化版块，只保留核心功能：设置、皮肤等必要功能；

优化天气预报闹铃功能，使其更加的实用化，功能多样化，融入用户生活的方方面面，例如：开发小程序：墨迹移动端PC端桌面，早晚时播报天气。

想做好所有的事，最后却一件也没有做到完美。社会生产分工精细化，提高了生产力，这是社会发展的趋势，也是必然。互联网精细专一化，是趋势，也是必然。精细专一不仅是对互联网的合理利用，更是对用户情感上的满足。

天气预报就是应用大气变化的规律，根据当前及近期的天气形势，对某一地未来一定时期内的天气状况进行预测。它是根据对卫星云图和天气图的分析，结合有关气象资料、地形和季节特点、群众经验等综合研究后作出的。如我国中央气象台的卫星云图，就是我国制造的"风云一号"气象卫星摄取的。利用卫星云图照片进行分析，能提高天气预报的准确率。天气预报就时效的长短通常分为三种:短期天气预报(2~3天)、中期天气预报(4~9天)，长期天气预报(10~15天以上)，中央电视台每天播放的主要是短期天气预报。

报告的天气类型具体如下：

晴：天空云量不足3成。

阴：天空云量占9成或以上。

雾：近地面空中浮游大量微小的水滴或冰晶，水平能见度下降到1公里以内，影响交通运输。

小雨：日降水量不足10毫米。

大雨：日降水量25.0－49.9毫米。

雷阵雨：忽下忽停并伴有电闪雷鸣的阵性降水。

冰雹：小雹核随着积雨云中激烈的垂直运动，反复上升凝结下降融化，成长为透明层相间的小冰块降落，

对农作物有影响。

冻雨：雨滴冻结在低于0℃的物体表面的地面上，又称雨淞（由雾滴冻结的，称雾淞），常坠断电线，使

路面结冰，影响通信、供电、交通等。

雨夹雪：近地面气温略高于0℃，湿雪或雨和雪同时下降。