详解驾驶舱BI FineBI时间及数值类指标
1. 描述
时间类指标，顾名思义，就是指数据字段的类型为时间类型的指标，将BIAnalytics 即时分析的行表头修改为合同签约时间，点击字段后面的下拉按钮，可以看到该字段指标的所有配置，如下图
2. 时间显示格式
时间类型指标的显示格式包括日期、年、季度、月和星期，如果显示格式选择为年，那么合同签约时间则会显示为年份，后面的数据根据年份分组，如下图：
3. 排序方式
时间类型指标的排序方式包括降序和升序，升序和降序均可根据自身和数值区域中的数值类型指标进行排序，默认为根据自身升序排序，下面我们将其修改为根据自身降序排序，如下图：
4. 过滤设置
指标的过滤将在指标条件过滤中详细介绍，这里不再赘述。
5. 指标与维度关联
指标和维度的关联与文本类型指标的使用方式一致，这里不再赘述。
如果我们遇到类似这样的需求：按照每月1-7号算第一周，8-15算第二周这样来分组，算出每个月几周的销售额；方案：先用公式列增加一列，将时间字段中的日期挑出来，然后再用数值的自定义分组就可以了。
11.1.3 数值类型指标
1. 描述
数值类型指标是指字段类型为数值型的字段，数值类型指标在dashboard组件中只能在数值区域进行绑定，以BIAnalytics即时分析中的数值指标为例详细讲解。
在BIAnalytics即时分析的编辑界面中，点击表格组件右上角的按钮进入组件配置界面，点击数值区域数据框下面的折扣字段的下拉按钮，可以看到数值类型指标的所有配置内容，如下图：
2. 汇总方式
数值类型指标的汇总方式是指对数据进行计算的公式类型，包括求和、求平均、求最大值和求最小值四个汇总方式，默认为求和。
如下图，我们将折扣字段的汇总方式修改为求平均，那么，在显示该数据时，不再是求和之后的数值了，而是平均值：
3. 图表类型
图表类型切换是指切换该数值类型指标的图表显示方式，这里特指在坐标轴图组件中进行类型切换，包括柱形图、堆积柱形图、折线图和面积图，如下图：
数值指标的图表类型切换一般适用于组合图的制作。
4. 样式设置
当数值指标作为数值区域里面的指标时，其可以进行样式设置，不同组件的样式设置都不尽相同。
表格组件
表格组件的样式设置与计算指标中的样式设置是一样的，这里不再赘述，详细请查看计算指标显示样式。
坐标轴图
坐标轴图、条形图和堆积条形图的样式设置与表格组件不相同，其可以设置警戒线，但是没有表格组件所谓的区间标识，文字样式等等，如下图：
其他的组件数值区域里面的数值指标均没有样式设置。
5. 筛选参与统计的数值
指标的过滤将在指标条件过滤中详细介绍，这里不再赘述。
6. 分组设置
当数值指标作为维度字段而不是数值区域中的字段时，数值指标是自动分组的，显示成一个个数值区间，可对其进行区间分组设置，如下图：
点击分组设置，分组方式默认为自动，我们这里选择自定义，在自定义分组中设置各个区间范围，如下图：
7. 记录数
对于有指标栏的组件，在组件详细设置中拖拽指标时，可选择记录数，默认情况下，记录数记录的是该表的总行数。记录数可以选择统计个数依赖，当选择依赖某个字段时，则记录数的结果为对该字段做distinct后的记录数。
各大互联网电商平台优缺点分析 现在互联网电子商务很火爆，面对新出现的千千万万个交易平台，很多卖家和买家都有些选择困难症。一些人想在专业的网站上卖东西，又担心客户资源不够多；另一些人积聚在大型互联网平台上，投入了很多推广和广告费用，交易成果也不是那么的满意。那么，针对不同的产品到底该在那儿操作买卖活动呢？今天笔者就借此总结一下一些B2B和B2C、O2O平台的特点。 1、16988农产品集购网 16988农产品集购网精心打造中国国内首家大宗农产品交易平台。16988农产品集购网主要是针对大宗农产品的采购、投资进行服务。在16988农产品集购网上，用户能够获得客户资源、产品销售渠道、以及价格资讯。通过对农产品数据的分析，提供增值服务，从而让农产品交易市场透明化、信息化。16988 农产品集购网的功能有：现货交易，资讯平台，供应链融资，监管物流平台，大数据平台，第四方物流服务。 优点：拥有农业数据研究基础，提供供应链融资。 缺点：16988农产品集购网专做白糖这一个产品，其他的农产品还处于筹备阶段。 2、阿里巴巴 阿里巴巴是一个比较综合的交易平台。在业界，阿里巴巴还是有一定的知名度，很多厂家都会选择在阿里巴巴上买卖货物。不论是平台的推广，还是品牌都是相当不错的。很多淘宝店铺商家都会在阿里巴巴上选择货源，而且一件代发，让很多潜在的淘宝用户也会光顾。 优点：知名度高，品牌多，拥有海量客户资源。 缺点：对厂家资质审核度不高，假冒伪劣产品较多 3、淘宝
目前是中国购物网站中成交量最高的一个网站。淘宝网拥有过亿用户，而且开通了海外淘等一系列便民购物服务。淘宝拥有支付宝支付功能，并推出多种消费活动，吸引大量年轻人消费。淘宝的便捷、自由、丰富，让它成为电商中的佼佼者。 优点：买卖环节简单，忠实客户多 缺点：商品质量无法保证，商品特色不明显 4、京东 京东以家电产品为主，而且拥有独立的物流。在产品的价格和运输条件上，优势突出。京东是一个典型的B2C电商平台，是企业和个人之间的交易，缩短了产品的交易环节，因此，价格优势是京东的一大竞争力。目前京东逐渐从家电领域突围，涉足服装、图书、农产品等。 优点：物流独立，运输时间块；价格便宜 缺点：商品质量参差不齐。 5、聚美优品 聚美优品也是一个B2C电商平台，是一个专做化妆品的电商平台。对于卖家来说，聚美优品拥有大量忠实粉丝。受到品牌营销文化的影响，尤其是品牌领导人个人魅力的营销影响，忠实的女粉丝比较多，客户资源丰富。对于买家来说，琳琅满目的化妆品，便宜的价格，值得尝试。 优点：品种丰富、价格便宜、偶像效应 缺点：假货难以保证。
网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容：
?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
股票各种技术指标大全 技术指标精解 (1,25) 技术指标精解:MIKE(麦克指标)(1) 一(用途: 该指标是一种随股价波动幅度大小而变动的压力支撑指标，股价上方的压力称为“上限”，股价下方的支撑称为“下限”。第一条“上限”和第一条“下限”之间，我们设一条假想的中界线，股价位于中界线的上方时，参考“上限”压力值;股价位于中界线下方面，则参考“下限”支撑值。 二(使用方法: 1、当股价脱离盘整，朝上涨的趋势前进时，股价上方三条“上限”为其压力参考价。 2、当股价脱离盘整，朝下跌的趋势前进时，股价下方三条“下限”为其支撑参考价。 3、盘整时，股价若高于其中界线，则选择“上限”价位为参考依据;股价若低于其中界线，则选择“下限”价位为参考依据。注意～一般市面上的股市软件中，改以“表格”的方式表现，直接将压力和支撑的数据显示的表格中，并且会标明现阶段应参考“上限”或“下限”价位。 最新技术指标应用简介:麦克指标MIKE 一、概述 目前国内市场采用集合竞价的方式产生开盘价,并规定,收盘价的计算按该证券最后一笔交易前一分钟的所有交易的成交量的加权平均数确定,其目的是防止机构庄家利用通讯等方面的优势人为调控股价,但仍不能完全杜绝该种情况的发生。
为了避免被机构庄家故意造市而误导,MIKE(英文全称为MikeBase)指标设定一个初始价格(英文全称为Typicalprice,简称TYP),以其作为计算基准,求得 Weak(初级)、Medium(中级)、Strong(强力)六条带状支撑与压力数值,属路径指标或支撑压力指标。 二、计算方法 首先计算TYP的数值,计算公式如下: TYP,(最高价，最低价，收盘价)/3 其次,以TYP作为计算股价波动的基础,采用某段时间的最高价、最低价及收盘价来计算强、中、弱的支持及阻力位。 MIKE指标有三条初级、中级、强力压力,分别为WR Weak-R,初级压力、MR Medium-R,中级压力、SR Strong-R,强力压力 ,计算公式分别如下: WR,TYP，-(N天最低价) MR,TYP，(N天最高价-N天最低价) SR,2×N天最高价-N天最低价 MIKE指标有三条初级、中级、强力支撑,分别为WS Weak-S,初级支撑、MS Medium-S,中级支撑、SS Strong-S,强力支撑。计算公式如下: WS,TYP-(N天最高价-TYP) MS,TYP-(N天最高价-N天最低价) SS,2×N天最低价-N天最高价 公式中N为采样天数,投资者可自行设定,参考天数为12天或25天。 三、运用法则 经过上文所述的计算后,可以将每一个交易日的数值以连线的方式在图表上画出来,得出六条线,构成三条通道:WR与WS构成窄通道,MR与MS构成中间通道,SR
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。 点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类
了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；
4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
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
主要股票技术指标公式解读 目录 MACD指标详解 (2) DMI指标详解（趋向指标） (4) RSI指标详解（相对强弱指标） (6) EXPMA指标的使用方法 (8) TRIX指标详解和应用 (9) CR指标详解和应用 (10) VR指标详解（成交量变异率） (11) OBV指标详解（能量潮） (12) BRAR指标详解和应用 (13) SAR指标详解（停损点） (15) CCI指标详解（顺势指标） (17) KDJ指标详解（随机指标） (19) ROC指标详解（变动率指标） (21) BOLL指标应用详解（布林线） (22) DMA指标详解和应用 (24) WV AD指标详解（威廉变异离散量） (25) WR指标详解（威廉指标） (26) MIKE指标详解（麦克指标） (27) ASI指标详解（振动升降指标） (29) EMV指标详解（简易波动指标） (31) TRIX指标详解和应用 (33)
MACD指标详解 一、MACD指标详解——MACD用途 MACD指标主要是利用长短期二条平滑平均线，计算两者之间的差离值。该指标可以去除掉移动平均线经常出现的假讯号，又保留了移动平均线的优点。 由于MACD指标对价格变动的灵敏度不高，属于中长线指标，所以在盘整行情中不适用。 二、MACD指标详解——MACD使用方法 1、DIF与DEA均为正值时，大势属多头市场， 2、DIF与DEA均为负值时，大势属空头市场， 3、DIF向上突破DEA时，可买进， 4、DIF向下突破DEA时，应卖出。 三、MACD指标的使用心得 1、ADX指示行情处于盘整时，不采用该指标。 2、对短线客来说，使用该指标时，可将日线图转变为小时图或者周期更短的图形。 3、若要修改该指标的参数，不论放大或缩小参数，都应尽量设定为原始参数的整数倍。 四、MACD指标的计算公式 1、MACD由正负差（DIF）和异同平均数（DEA）两部分组成，当然，正负差是核心，DEA是辅助。先介绍DIF的计算方法。 DIF是快速平滑移动平均线与慢速平滑移动平均线的差，DIF的正负差的名称由此而来。快速和慢速的区别是进行指数平滑时采用的参数大小不同，快速是短期的，慢速是长期的。以现在常用的参数12和26为例，对DIF的计算过程进行介绍。 （1）快速平滑移动线（EMA）是12日的，计算公式为： 今日EMA（12）＝2 12＋1×今日收盘价＋ 11 12＋1 ×昨日EMA（12） （2）慢速平滑移动平均线（EMA）是26日的，计算公式为： 今日EMA（26）＝2 26＋1×今日收盘价＋ 25 26＋1 ×昨日EMA（26）
各大知名电商平台VS 入驻费用对比分析 序号 电商名 保证金（元） 年费（元） 服务费率 其他收费项目 入驻资质要求 主营/特色项目 回款周期 基本折扣软件、窗口、推荐软件 10元/月 身份证正反面 店铺模板30-200元/月 官方数据魔方36000元/年 手持身份证相片 手持当地当时报纸相片 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 1 淘宝 10000 30 / 15天 广告费用直通车钻石展位等价位 一个支付宝账号 更高 基本折扣软件、窗口、推荐软件 TM 级 100000 10元/月 注册资本500000元及以上 R 级 医药/医疗 300000 新车/二手车 100000 50000 店铺模板30-200元/月 官方数据魔方36000元/年 公司7证齐全 化妆品食品等类目要有相应 广告费用直通车钻石展位等价位 的前置许可证 2 3 天猫 京东 30000/60000 5% 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 15天 15天 注册资本500000元及以上 公司7证齐全 化妆品食品等类目要有相应 的前置许可证 10000-100000 6000 12% 广告展位价格更高 公司资质 4 5 6 7 8 9 唯品会 当当网 10000-100000 10000-50000 0 0 30% 5% / / / / / / 7证齐全 优先能开具增值税发票 国内外一二线品牌清理库存专用 模仿唯品会经营，取名尾品汇 类似网上超市 3个月 1个月 15天 公司资质 7证齐全 6000-30000 注册资本500000元及以上 公司7证齐 一号店 8880 2%-6% 4%-15% 30% 公司资质 7证齐全 亚马逊 提供入仓送服务 15天 聚美优品 阿里巴巴 10000-50000 30% 0 注册资本500000元及以上 3688元购买1年诚信通 主营化妆品/化妆工具 批发 15天 1个月
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
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图解股票技术指标大全 KDJ指标详解（随机指标） 一、用途 KD是在WMS的基础上发展起来的，所以KD就有WMS的一些特性。在反映股市价格变化时，WMS最快，K其次，D最慢。在使用KD 指标时，我们往往称K指标为快指标，D指标为慢指标。K指标反应敏捷，但容易出错，D指标反应稍慢，但稳重可靠。 二、使用方法 1、从KD的取值方面考虑，80以上为超买区，20以下为超卖区，KD超过80就应该考虑卖了，低于20就应该考虑买入了。 2、KD指标的交叉方面考虑，K上穿D是金叉，为买入信号，金叉 的位置应该比较低，是在超卖区的位置，越低越好。交叉的交数以2次为最少，越多越好。 3、KD指标的背离方面考虑 （1）当KD处在高位，并形成两个依次向下的峰，而此时股份还在 一个劲地上涨，这叫顶背离，是卖出的信号。 （2）当KD处在低位，并形成一底比一底高，而股价还继续下跌， 这构成底背离，是买入信号。 4、J指标取值超过100和低于0，都属于价格的非正常区域，大于100为超买，小于0为超卖，并且，J值的讯号不会经常出现，一旦出现，则可靠度相当高。
三、使用心得 1、股价短期波动剧烈或者瞬间行情幅度太大时，使用KD值交叉讯号买卖，经常发生买在高点、卖在低点的窘境，此时须放弃使用KD随机指标，改用CCI、ROC、BOLLINGERBANDS···等指标。但是，如果波动的幅度够大，买卖之间扣除手续费仍有利润的话，此时将画面转变成五分钟或十五分图形，再以KD指标的交叉讯号买卖，还可以斩获一点利润。 2、极强或者极弱的行情，会造成指标在超买或超卖区内上下徘徊，K值也会发行这种情形，应该参考VR、ROC指标，观察股价是否超出常态分布的范围，一旦确定为极度强弱的走势，则K值的超买卖功能将失去作用。 3、以D值来代替K值，将可使超买超卖的功能更具效果，一般常态行情，D值大于80时，股价经常向下回跌；D值低于20时，股价容易向上回升。在极端行情中，D值大于90时，股价容易产生瞬间回档；D 值低于15时，股价容易产生瞬间反弹。
简单实用的电商数据分析方法论 导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 一、对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。 所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑： 最近10周的周六成交额趋势 如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限） 横向对比 例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？ 当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。 也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。 再举一个更常见的例子： 假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？
集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录?错误!未指定书签。 前言某某集团人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 1 人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 2 人力资源指标体系框架模型说明?错误!未定义书签。 一人力资本能力错误!未指定书签。 1人员数量指标错误!未指定书签。 １．1 期初人数错误!未指定书签。 １.2期末人数错误!未指定书签。 1.3统计期平均人数?错误!未指定书签。 ２员工人数流动指标?错误!未指定书签。 ２.１人力资源流动率?错误!未指定书签。 ２．２净人力资源流动率?错误!未指定书签。 2.３人力资源离职率?错误!未定义书签。 2.4 非自愿性的员工离职率错误!未指定书签。 2.5自愿性员工离职率?错误!未指定书签。 ２.6人力资源新进率?错误!未定义书签。 2.7知识型员工离职率?错误!未指定书签。 ２.8内部变动率错误!未指定书签。
3．人力资源结构指标错误!未指定书签。 ３.1人员岗位分布?错误!未定义书签。 3.2人员受教育情况分析指标?错误!未定义书签。 3.3 人员年龄、工龄分析指标错误!未指定书签。 3.4人员职称与技术等级结构分布指标?错误!未指定书签。二人力资源运作能力错误!未定义书签。 1 招聘指标?错误!未定义书签。 1．1招聘成本评估指标错误!未定义书签。 １.２录用人员评估指标错误!未定义书签。 1．３招聘渠道分布?错误!未定义书签。 1．4 填补岗位空缺时间?错误!未指定书签。 ２培训指标?错误!未指定书签。 2.1培训人员数量指标?错误!未定义书签。 ２.２培训费用指标?错误!未指定书签。 2.3 培训效果指标?错误!未定义书签。 3 绩效管理指标错误!未指定书签。 3.１绩效工资的比例错误!未指定书签。 ３．2 员工绩效考核结果分布?错误!未定义书签。 4 薪酬指标?错误!未定义书签。 4.１外部薪酬指标?错误!未指定书签。 4.2 内部薪酬指标?错误!未定义书签。 5 劳动关系指标错误!未指定书签。
股票技术指标详解 一、多空指数(BBI) 多空指数是按照几种不同日数的移动平均线值根据天数加权平均得到的一项技术指标。主要是为了综合考虑不同日数的移动平均线。 股价在高价区域如果以收市价向下跌破BBI线为卖出信号，在低价区域以收市价向上突破BBI线为买入信号。 股价在一段时间内保持在BBI线上方表明多方势力占优，可持股;反之，如果股价一直保持在BBI线下方，表明空方势力强劲，不宜介入。 根据实战经验，BBI线具有一定的滞后性，但如果在明显的牛市或熊市中操作，还是非常具有实用价值的。 二、意愿指标(BR) 1、意愿指标 BR指标反映的是昨日收盘价与今日最高价和最低价之间的强弱走势从而反映股指意愿 2、公式 BR(n)=∑（当日最高价－昨日收盘价）÷∑（昨日收盘价－当日最低价）×100 ∑：n日内股价之差总和 n：赢正软件中系统默认n值为5、10、30、65 3、BR分析要领 运用意愿指标应该综合其它技术指标共同分析。 BR在70～150之间时为盘整状态，不必急于入市。 BR值趋近300时，注意股价反跌，投资者不可追涨。BR低于50时，股市反弹的可能性很大，可以考虑逢低买入。 AR结合使用 BR、AR均急跌，表明股价以到顶，反跌在即投资者应尽快出货； BR比AR低，且AR＜50，表明股价已经到底，投资者可吸纳低股； BR急速高升，而AR处在盘整或小跌时，表明股价正在上升； BR＞AR，又转为BR＜AR时，也可买进； BR攀至高峰，又以50的跌幅出现时，投资者也可低价进货，待股价升高再卖出。
三、动向指数(DMI) 1、动向指标 动向指标是研判股价在升跌之中供求的均衡点，从而判定股市的态势，以决定投资行为。 在股市中，买卖双方的力量变化会影响股价指数变化，当日股价的最高点和最低点基本反映了多空双方的实力，DMI指标是力图反映这种趋势的一种实用技术指标，它包括上升动向线＋DI，下降动向线－DI，动向平均值ADX以及ADX的评估值ADXR等。 2、DMI分析要领 分析DMI时，不但需要结合所有内部指标，还要同其它外部指标共同研判。 DI上升下降的幅度均在0-100之间，多方实力强，＋DI值放大并趋近100，股指可能会继续升高；若空方实力强，－DI值放大并趋近－100，股指会继续下落。如果＋DI变小并趋近0，反映了多方势头减弱，股指分别会止升、止跌。投资者可根据＋DI、－DI的变化趋向，摸清多空双方实力，择机而动。 从相对强弱分析，如果＋DI大于－DI，在图形上则表现为＋DI线从下向上穿破－DI线，这反映了股市中多方力量加强，股市有可能高走；如果－DI大于＋DI，在图形上则表现为－DI线从下向上穿破＋DI线，反映股市中空头正在进场，股市有可能低走；如果＋DI和－DI线交叉且幅度不宽时，表明股市进入盘整行情。 对于ADX，有以下三方面需要注意： a) 单一动向：股市行情以明显的动向单一向一边发展，不论上升还是下降，ADX值此时会逐渐增加并持续一段时间。面对这种单一动向，或DI上升、下降值与ADX同时上升时，投资者可顺其操作，但注意，长时间的跟风也会造成损失。 b) 牛皮动向：当股市指数新高新低点反复交叉时，ADX会表现为递减态势，当ADX逐渐降到20以下时，＋DI和－DI呈现横向走势，此时，DMI动向指标只能参考，不能完全依此入市。 c) 反转动向：当ADX由升转降时，高于50以上时说明行情反转来临，如果在涨势中ADX 在高点由升转降时，表明顶部到顶，涨势将收场；反之，在跌势中，ADX也在高点由升转降时，表明底部到底，跌势将收场，。对ADX点反转的数值无一定标准，一般，高点在50以上转跌有效。
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
股票技术分析常用指标详解集锦 WR（威廉指标）一.用途： 该指标表示的涵义是当天的收盘价在过去一段日子的全部 价格范围内所处的相对位置，是一种兼具超买超卖和强弱分界的指标。它主要的作用在于辅助其他指标确认讯号。二．使用方法： 1、从WR的绝对取值方面考虑。 A、当WR 高于80，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。 B、当WR 低于20，即处于超买状态，行情即将见顶，应当考虑卖出。 2、从WR的曲线形状考虑。 A、在WR进入高位后，一般要回头，如果这时股价还继续上升，这就产生背离，是卖出的信号。 B、在WR进入低位后，一般要反弹，如果这时股价还继续下降，这就产生背离，是买进的信号。 C、WR连续几次撞顶（底），局部形成双重或多重顶（底），则是卖出（买进）的信号。三．使用心得： 1．W%R主要可以辅助RSI，确认强转弱或弱转强是否可靠？RSI向上穿越50阴阳分界时，回头看一看W%R是否也同 样向上空越50？如果同步则可靠，如果不同步则应多参考其
他指标讯号再作决定。相反的，向下穿越50时，也是同样的道理。注意！比较两者是否同步时，其设定的参数必须是相对的比例，大致上W%R5日、10日、20日对应RSI6日、12日、24日，但是也可以依照自己的测试结果，自行调整其最佳对应比例。 2．W%R进入超买或超卖区时，应立即寻求MACD讯号的支援。当W%R进入超买区时，可以当成一种预警效果，回头看看MACD是否产生DIF向下交叉MACD的卖出讯号？一律以MACD 的讯号为下手卖出的时机。相反的，W%R 进入超卖区时，也适用同样的道理。 四．计算公式 n日WMS=[(Hn—Ct)/(Hn—Ln)] ×100 式中：Cn---当天的收盘价； Hn和Ln---最近N日内（包括当天）出现的最高价和最低价BOLL（布林线）一．用途： 该指标利用波带显示其安全的高低价位。股价游走在“上限”和“下限”的带状区间内，当股价涨跌幅度加大时，带状区会变宽，涨跌幅度缩小时，带状区会变窄。 二．使用方法： 1．向上穿越“上限”时，将形成短期回档，为短线的卖出时机。
人力资源常用数据分析 —、招聘分析常用计算公式 1、 招聘入职率：应聘成功入职的人数 2、 月平均人数：（月初人数+月底人数） 3、 月员工离职率：整月员工离职总人数 4、 月员工新进率：整月员工新进总人数 5、 月员工留存率：月底留存的员工人数 6、 月员工损失率：整月员工离职总人数 7、 月员工进出比率：整月入职员工总人数 8、 骨干员工留存率：中高层员工人数 二、考勤常用的统计分析公式 1、 个人出勤率：出勤天数 三规定的月工作日X 10% 2、 加班强度比率：当月加班时数 m 当月总工作时数x 10% 3、 人员出勤率：当天出勤员工人数 ?当天企业总人数X 10% 4、 人员缺勤率：当天缺勤员工人数 三当天企业总人数X 10% 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、 月薪工资：月工资额 三21.75天X 当月考勤天数 2、 月计件工资：计件单价 X 当月所做件数 3、 平时加班费:月工资额 三24.75天三8小时X 1.5倍X 平时加班时数 4、 假曰加班费：月工资额 三24.75天三8小时X 2倍X 假曰加班时数 5、 法定假曰加班费：月工资额 三21.75天m 8小时x 3倍x 法定假曰加班时数 6、 直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额 三企业工资总额X 10% 应聘的所有人数X 10%, 三2 三月平均人数X 10% ?月平均人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三整月离职员工总人数X 100% 月初员工人数*100%
7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额三企业工资总额X 100% 8、人力资源费用率:—定时期内人工成本总额三同期销售收入总额X 10% 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额三同期成本费用 总额X 100% 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额m同期同口径职工人数 四、培训统计分析公式 HR常用公式分析 1?新晋员工比率二已转正员工数 /在职总人数 2补充员工比率二为离职缺口补充的人数/在职总人数 3?离职率（主动离职率/淘汰率）二离职人数/在职总人数 4?异动率二异动人数/在职总人数 5?人事费用率二（人均人工成本裏总人数）/同期销售收入总数 6?招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/ （计划增补人数+临时增补人数） 7?人员编制管控率二每月编制人数/在职人数 8?人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9?离职率二离职人数/ （（期初人数+期末人数）/2） 10?员工进入率二报到人数/期初人数 11. 离职率二离职人数/（期初人数+ 录用人数）X 10% 12. 员工当月应得薪资的计算方程式为：
MACD指标详解 一、MACD指标详解——MACD用途 MACD指标主要是利用长短期二条平滑平均线，计算两者之间的差离值。该指标可以去除掉移动平均线经常出现的假讯号，又保留了移动平均线的优点。 由于MACD指标对价格变动的灵敏度不高，属于中长线指标，所以在盘整行情中不适用。 二、MACD指标详解——MACD使用方法 1、DIF与DEA均为正值时，大势属多头市场， 2、DIF与DEA均为负值时，大势属空头市场， 3、DIF向上突破DEA时，可买进， 4、DIF向下突破DEA时，应卖出。 三．MACD指标的使用心得： 1． ADX指示行情处于盘整时，不采用该指标。 2．对短线客来说，使用该指标时，可将日线图转变为小时图或者周期更短的图形。
3．若要修改该指标的参数，不论放大或缩小参数，都应尽量设定为原始参数的整数倍。 四．MACD指标的计算公式： 1．MACD由正负差（DIF）和异同平均数（DEA）两部分组成，当然，正负差是核心，DEA是辅助。先介绍DIF的计算方法。 DIF是快速平滑移动平均线与慢速平滑移动平均线的差，DIF的正负差的名称由此而来。快速和慢速的区别是进行指数平滑时采用的参数大小不同，快速是短期的，慢速是长期的。以现在常用的参数12和26为例，对DIF的计算过程进行介绍。 （1）快速平滑移动线（EMA）是12日的，计算公式为： 今日EMA（12）=2/（12+1）×今日收盘价+11/（12+1）×昨日EMA（12） （2）慢速平滑移动平均线（EMA）是26日的，计算公式为： 今日EMA（26）=2/（26+1）×今日收盘价+25/（26+1）×昨日EMA（26） 以上两个公式是指数平滑的公式，平滑因子分别为2/13和2/27。如果选别的系数，则可照此法办理。 DIF=EMA（12）-EMA（26） 有了DIF之后，MACD的核心就有了。单独的DIF也能进行行情预测，但为了使信号更可靠，我们引入了另一个指标DEA。 2．DEA是DIF的移动平均，也就是连续数日的DIF的算术平均。这样，DEA自己又有了个参数，那就是作算术平均的DIF的个数，即天数。 对DIF作移动平均就像对收盘价作移动平均一样，是为了消除偶然因素的影响，使结论更可靠。 3．此外，在分析软件上还有一个指标叫柱状线（BAR）：
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。