产品运营成长记：怎样做好数据分析
大家伙儿知道产品运营怎样做好数据分析吗？想知道的朋友今天可以与乔布简历小编一起看看咯。
关键词：产品运营怎样做好数据分析
随着产品行业发展的愈加专业化与国际化，数据分析作为产品运营的一项基础性的工作也已越发显得重要。尤其是紧随着互联网的发展，数据也成为衡量一个产品的各项指标的科学评估资料。曾靠传统商业模式中所谓的品牌和人脉在如今已不再具有说服力。一切以数据说话，已经成为当下或是未来互联网的发展趋势。数据分析能够对产品的运营状况进行评估分析参考指导，更可以细化到一个页面，一个用户；宏观到可以为网站的未来发展及网站的运营提供具科学性的数据参考和指导。
小编将提出以下几点意见帮助大家更好地在产品运营过程中做好数据分析：
一、关于数据该如何收集
正式收集前要制定一个合理的计划，想清楚怎样去收集数据，从哪些方面收集，整理收集到的数据所需的时间，因为分析数据是重点，所以应该提前整理出要分析的那些方面的数据，最后是美化你的数据表格，让自己的数据分析一目了然。
二、对产品的分析
分析是整个数据收集的核心。SEO数据方面可以通过Alexa排名、PageRank、中国网站排名、各大搜索引擎的收录和反链等反面去分析。分析的项目尽量全面，分析得越细，挖得越深，你的这份数据就越有价值。数据分析最好配上说明，别人在看到这份数据的时候才知道是怎么回事。
三、一份美观清晰的数据
一份清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，而我们在收集数据的过程中，也可以提高我们收集和分析数据的效率。
产品运营分析必会 Excel表格实用技巧 Excel表格有啥用？微光告诉大家，Excel的用处可多了，SEO站长们可以用来分析网站数据，统计分析ip、pv、IIS日志、跳出率等等，产品经理、产品运营可以用来市场数据分析统计。可以帮助我们整理数据，一目了然的看出数据结果。当然前提得你会使用Excel，不然再厉害的神奇到了手里也是渣。 建议产品运营人员用EXCLE表格进行数据分析时养成的好习惯： 1、保留原始文件，新建一个Sheet进行处理数据存放，或者另外COPY一份新的文档，尽量保持原始数据的原貌，因为我们都不知道啥时会出错，需要重新开始。 2. 每个sheet进行名称的标注，便于自己，也便于阅读者直观的知道每个sheet的内容，譬如：【流量统计】、【文章收录表】、【原始数据源】、【用户分析表】等等。如果存在没有数据的sheet，那就删掉吧。 3.数据结论，尽量清晰有序，譬如在标识【结论数据】的sheet，由数量大小或时间早晚进行每个结果数据表的排序，数据多时可每个结论数据表各自用sheet展示，并标准【结论：XXX统计】。 4. 邮件输出结论，尽量附带PDF文档。以防收件人打不开Excel文档，或者某些图表粘贴到邮件产生格式错乱，邮件正文写主要结论观点就可以了。 下面讲讲产品运营人员需了解的实用EXCEL技巧： 一、 EXCLE学习成长五阶段 EXCLE学习的五个阶段，一般达到中级水平，就可满足日常的运营数据分析需要，具备处理几十万条数据的能力。用Excel基本没法处理百万条数据，虽然有插件可以支持到千万条，但一般的电脑基本跑不动，遇到百万条以上的大数据，还是使用SPSS、SAS等工具吧。 1.新手 需要了解基本操作方法和常用功能，如输入数据、查找替换、设置单元格格式，排序、筛选、分类汇总和保存工作簿。 2.初级用户
经营数据分析报告 导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 经营数据分析报告 一、确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、分析综述 分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数
针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、一周运营数据分析 1、本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况 新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比
日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比 4、道具消费概况 道具方面的消费概况主要包括： 产出活动类别 道具分类 单类道具消费元宝，消费占比，环比上周 日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升 简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存 当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况 活动参与情况主要考虑以下几点： 付费群体类别，活跃付费玩家数 付费玩家的参与比例 付费玩家在活动中消费的元宝数 付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例 付费玩家的人均消费元宝数 根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。
怎么写好一份数据分析报告？ 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容
1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况
新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比
在谈这个问题之前先说说写一份好的数据分析报告/邮件的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。一、数据运营 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。 分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。 二、数据分析流程
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。 那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。 拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。 以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。 细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。 举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
经营数据分析报告 经营数据分析报告 这是资料站为您专门提供的经营数据分析报告，还有一般的写作流程，仅供参考，数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。 数据分析报告—项目市场化操作的科学依据。政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。 时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子
信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。 数据分析报告—项目可行性判断的重要依据任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢? 发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，/zt/jyfxbg/专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。 “用数据说话，按流程办事”一直是瑞商所倡导的。对于经营分析，用数据来一一证明相关经营成果，是非常有说服力的，比如说：全年的经营情况，可以通过曲线图，一目了然的看到那个季度的销售表现如
【知乎问答】产品数据统计分析及精细化运营 顺便提及：网站中的每个行为最好都埋点，以便分析 3、在不同的阶段，指标都不一样 网站刚上线，肯定是流量，PV，跳出率;网站运营中期，肯定是新注册，转化率，跳出率，电商网站还会考虑客单价，重复购买率;网站某次市场活动，肯定是新访客比例，跳出率，新访客的注册转化率，目标达到率等。 二、使用什么统计分析工具？ 知乎用户@飞翔独角兽，一只安静的产品旺 选用哪个工具与公司现状和公司需求有很大关系。首先，确定在网站数据分析这里公司技术实力 如何，部署与收集分析数据能力怎样；其次，明确公司想要获得的是纯粹报告还是需要分析；最后，是否只需要了解点击相关数据即可。 不同的实现目标，解决方案的层次会有所不同。显然简单的日志分析器是解决不了问题的，建议采用木桶原则划分工具选择（以下为书摘）： 木桶1 ：Omniture, Webtrends 木桶2 ：ClickTracks,Unica,XiTi,Nedstat 木桶3 ：Google Analytics,百度统计 木桶1特点-大而全，部署和使用有一定难度； 木桶2特点-后验分析的佼佼者，管理离线营销和跨渠道营销效果好； 木桶3特点-自带分析功能，可自定义报表，并能与搜索营销结合。 从每个木桶中至少选择1款工具做网站分析，试运行1-2个月进行阶段性评估，可以从这几个角度尝试评估：易用性，功能性，技术，
响应，[成本]，了解抽样算法，搜索分析，小白上手难度（这影响到该系统在公司内普及的程度），校验数据（数据质量肯定不完美，但可用。看偏离多少，相关人员如何解答这些差异），测试反馈和服务支持，计算总成本。 知乎用户@丁利微信号：（小编注：适用于web） 主要工具如下： 国外：1、GA ; 2、Clicky; 3、W3Counter; 4、Woopra; 5、W3Perl ； 6、Piwik； 7、TraceWatch; 8、Snoop；9、goingup；10、JAWStats；11、Crazyegg； 国内：1、百度统计；2、CNZ Z；3、国双统计; 4、51la；5、量子统计；6、小艾统计；7、科捷 统计；8、好耶iDigger 9、gostats。 外部分析工具：1、Alexa ；2、IUT；3、adplanner；4、quantcast； 知乎用户@宋利鹏，想成为架构师的码农（小编注：适用于App）主要工具如下： 国内：友盟,机锋统计,TalkingData,百度移动统计,CNZ Z移动数据平台，imofan 国外：Flurry,google analytics mobile，Mixpanel 开源：cobub 三、如何通过统计结果做到精细化运营？ 知乎用户@吴雪竹，在路上 精细化运营从以下几方面考虑 1、精细化运营的目标 1）产品是什么类型的APP？是否需要过多的运营？ 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可；如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2）设计统计框架
游戏数据运营解决方案背景 行业综述 随着游戏行业市场竞争局面的扩大，玩家对于品质的要求越来越高，游戏项目的生命周期越来越短，直接影响项目的投入产出比，通过数据运营则可以有效的延长项目的生命周期，对各个阶段的业务走向进行精准把控。而随着流量成本的日益上升，如何构建经济、高效的精细化数据运营体系，以更好的支撑业务发展，也变得愈发重要起来。 在这样的背景下，越来越多的游戏企业加入到数据运营行列，也促进
了大数据产业生态链的发展，第三方数据公司TalkingData、Dataeye、友盟、热云数据等就是在这一个时代中快速成长起来的。但同时受限于业务理解，通用平台往往无法满足游戏企业的定制化需求，所以随着业务的发展，最终还是要选择自建数据分析平台——因为技术门槛、资源投入等原因，目前大部分游戏企业只实现了数据统计，少部分企业实现了数据挖掘，在深度学习层面目前趋近空白。业务需求及痛点分析 按照游戏领域的行业细分，不同类型的公司对数据化运营的业务需求各有侧重，构建数据化运营平台的技术手段也表现为不同的方式。按照行业属性，可以将生态中的公司分为游戏研发商、游戏渠道商、游戏研发商三类，根据业务特点他们对于数据运营的需求也各有侧重，从表现形式讲，基础指标集、客户画像、精准投放&效果分析、智能算法等等，不一而足。
而从实现数据运营的技术手段来分析，也分别表现出不同的特征，各阶段使用的技术栈、驱动因素及演进方向，可以简单通过下图来表述：
而在这样的业务背景下，传统来料加工、被动响应的数据处理架构，显然无法匹配数据化运营的分析需求，主要存在的问题： 1、数据来源单一，缺少精准用户画像，运营策划、实施不能”投 其所好”，用户转化率低； 2、平台沉淀、积累了大量的数据，但是通过数据驱动业务创新、 辅助决策方面没有经验，导致数据 业务价值的转化率低；3、开发定制化，项目实施周期长，响应需求速度慢，无法有效支 撑业务的灵活变化； 4、数据的应用场景单调，大多只是止于简单的看指标、报表，对
首先，附上百度业务运营部_数据分析师（产品运营）岗位的招聘详情： 业务运营部_数据分析师（产品运营） 所属部门: 百度工作地点: 北京市招聘人数: 若干公司: 百度职位类别: 产品发布时 间: 2016-04-11 工作职责: -对百度重点行业的行业现状、核心企业、市场动态、发展趋势、互联网营销推广等做深入分析，形成数据研究报告 -解读分析报告，并根据分析结论，与运营一起商讨运营策略 -运用数据分析手段，对百度的客户行业和属性形成自己的分类方式 职责要求: -大三或者研一、研二在校生，数学、计算机或者统计学专业，对行业市场有一定的了解 -理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一 -熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据 -了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法 -能够保证每周至少四个工作日的实习时间 重点解析这个岗位中职责要求里的重点技术要求： -理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一 -熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据 -了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法 提取其中的关键词：统计学、数据挖掘算法、数据仓库、SQL、SPSS、SAS、R、excel、决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯，然后大致的分类： 一、数据挖掘算法：（百科： https://www.doczj.com/doc/056637541.html,/link?url=hjhlCpoD_cUBZ7MnBm4_bPlCvZVNmj427nmrIiAt2Cx3h6xrY6JC0HPK iUtMxWaC1tI16GNzH4UQ4-u6MEwrIK） 数据挖掘：是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：
2019年食品饮料行业运营数据 分析报告
目录索引 一、19Q3食品饮料行业景气度延续，收入利润维持较快增长 (6) 二、白酒：结构持续升级，行业集中度提升 (7) 1.业绩回顾：白酒行业增速放缓，龙头业绩增长依然稳健 (7) 2.收入：白酒行业略有分化，高端酒龙头增长最为稳健 (8) 3.现金流：销售收现稳定增长，现金流良好 (10) 4.净利润：产品结构升级+提价，龙头盈利能力持续提升 (13) 三、大众品：抗周期能力强，细分行业龙头业绩稳健 (17) 1.调味品：龙头收入稳健增长，盈利能力持续提升 (18) 2.乳制品：双寡头竞争长期差异化，乳制品CR2有望提升至65%+ (20) 3.肉制品：肉制品行业单寡头垄断，双汇业绩稳健增长 (21) 4.食品综合：细分行业龙头增长稳健，确定性强 (22) 5.啤酒：行业拐点已至，产品结构升级和关厂将推动盈利回升 (23) 四、个股推荐 (24) 1.白酒：推荐高端酒茅五泸，全国化次高端汾酒、洋河、水井，区域龙头古井、口 子、今世缘及顺鑫农业 (24) 2.调味品：行业抗周期能力较强，看好细分行业龙头海天味业和中炬高新 (27) 3.乳制品：伊利核心单品维持高增速，公司千亿目标有望顺利完成 (27) 4.肉制品：猪肉价格上涨导致肉制品行业成本压力提升，双汇龙头效应凸显 (28) 5.食品综合：短保面包、休闲卤制品、火锅料行业龙头业绩稳健增长 (29) 6.啤酒：行业结构升级趋势明显，重庆啤酒盈利能力稳步提升 (31) 风险提示 (31)
图表索引 图 1：2019年1-8月白酒制造业收入同比增长10.98% (7) 图 2：19年前三季度年高端、次高端和区域龙头多数实现了15%+的收入同比增长，行业集中度提升 (7) 图 3：17年以来我国GDP同比增速逐季度放缓（亿元） (8) 图 4：茅台、五粮液、泸州老窖收入高增长持续 (9) 图 5：次高端收入增速逐渐放缓 (9) 图 6：区域龙头中古井贡酒和今世缘收入延续高增长 (10) 图 7：茅五泸净利润增速高于收入增速，19前三季度净利增速 23.13%/31.75%/37.96% (14) 图 8：19前三季度茅五泸净利率分别提升至53.19%/35.38%/33.25% (14) 图 9：19前三季度茅五泸毛利率分别提升至91.49%/73.81%/81.07% (14) 图 10：19前三季度茅五泸期间费用率分别下降至11.19%/13.11%/26.39% (14) 图 11：次高端白酒净利润增速均有所放缓 (15) 图 12：次高端净利率稳步提升 (15) 图 13：19前三季度洋河加大货折力度导致毛利率略有下降，汾酒、水井坊受益结构升级，毛利率持续提升 (16) 图 14：洋河、水井坊受益规模效应，费用率下降，汾酒加大费用投放，19前三季度费用率提升 (16) 图 15：区域龙头净利增速仍然远快于收入增速 (17) 图 16：区域龙头净利率持续提升 (17) 图 17：区域龙头毛利率有所下降 (17) 图 18：区域龙头期间费用率持续下降 (17) 图 19：2019Q3黄豆价格呈现上涨趋势 (19) 图 20：纸箱板价格维持稳定 (19) 图 21：3月份以来我国猪肉价格明显提升 (22)
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示 本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个 时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日 期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为 筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快 速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范 围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计 的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时 间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、 独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第 二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和 1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标 移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期 或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息 详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示 本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个
时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日 期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为 筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快 速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范 围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计 的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时 间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、 独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第 二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。该 表格与时间选择功能无关联。 ④详细数据展现区域：表格形式展现，在上述所选时间范 围和时间维度内，显示对应的pv、uv、pv/uv、vv、平均访问 时长、IP数和跳出率、转化率数值，每页显示十个，表格底部 有分页按钮，点击可到达对应页数。 ⑤导出表格：以excel表格形式导出当前信息 1.2网址来源 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本 页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时 间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历， 用户可选择年份、月份和日期，最终结果以两个选择区域内选 择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近 7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进 行数据筛选。选择范围最长为365天。 ②表格展示对应数据
企业数据运营管理与分析方法论
企业日常运营场景 ●总经理及时得到经营信息，将发现的问题迅速下放，确定会议?标。 ●运营总监进?初步分析，确定问题?向，交由数据?员进?步分析探索。 ●数据分析?员从多维度展开?助分析，定位问题产?的关联因素。 ●运营?员根据分析结果给出运营调整建议，?动?成会议报告。 ●总经理在会议中形成决策，协调相关部?参与执?。 发现问题?分析原因?改善措施?决策执?
企业运营面临的痛点 决策者痛点 ??法及时全?地掌控企业整体运营状况，影响决策效率。 ??法将经营压?迅速向下释放，影响执?效果。 中层管理者痛点 ??法迅速地发现问题和准确地定位 原因，影响管理效能。 ??法精准的组织汇报内容，造成价 值传递效果衰减。 ?线?员痛点 ?需要规范业务流程，提升作业效 率。 ?需要?幅减轻?作量，简化重复 劳动。
解决痛点的关键 是要解决企业使?数据的瓶颈问题
业务发展的瓶颈 数据分析需求得不到及时响应 缺乏 对业务现状的准确把握 缺乏 对业务背后逻辑的洞察 缺乏 对业务未来的可见与预测 报表固定且老化，数据利用率低。市场占有率，用户画像，服务质量，营销ROI….数据关联性差，难以多维度观察。 季节性波动，竞争格局演变，结构性调 整，用户流失… 缺乏全量数据分析和利用，难以全局判断。 周期性规划，战略目标制定，业务增长点 预测，消费结构升级 … 难以量化难以捉摸难以预测
IT中心的瓶颈 IT集权下疲于应对IT放权下数据管理混乱 需求多，响应慢 熬夜加班多，成就感低。数据准确性低，安全性差内部数据壁垒多
数据分析指标白皮书 作者：TalkingData TalkingData本次推出的《数据分析指标白皮书》，旨在规范行业数据指标定义。所有数据指标的定义按照国际规范重新梳理，并对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整，使之更适合移动游戏这一新领域。统一的数据分析指标，有助于运营人员理解、分析用户行为，改进产品，制定运营策略，让数据化运营更有效率。 一、用户获取（Acquistion） 日新登用户数（Daily New Users，DNU）：每日注册并登录游戏的用户数。 解决问题： *渠道贡献的新用户份额情况； *宏观走势，是否需要进行投放； *是否存在渠道作弊行为。 备注： *周新登用户数为本周7天日新登用户数累计之和； *月新登用户数计算同上； *根据需要，可细分为自然增长用户（非推广期）和推广用户（推广期）。 日一次会话用户数（Daily One Session Users，DOSU）：一次会话用户，即新登用户中只有一次会话，且会话时长低于规定阈值。
*推广渠道是否有刷量作弊行为； *渠道推广质量是否合格； *用户导入是否存在障碍点，如：网络状况、加载时间等。 备注： *周一次会话用户数为本周7天日一次会话用户数累计之和； *月一次会话用户数计算同上； *游戏引导设计分析点之一； *DOSU有助于评估新登用户质量，进一步分析则需要定义活跃用户的月一次会话用户数。用户获取成本（Customer Acquisition Cost，CAC）=推广成本/有效新登用户 解决问题： *获取有效新登用户的成本是多少； *如何选择正确的渠道优化投放； *渠道推广成本是多少。 备注： *CAC计算要根据渠道来进行细分。 二、用户活跃（Activation） 日活跃用户数（Daily Active Users，DAU）：每日登录过游戏的用户数
篇一:《数据分析报告格式》 数据分析报告格式 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易
让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受； 第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理