运营数据分析
如何自查？
1丶检查流量走势以及各因素的升降情况和原因。
2丶检查各个活动跟进情况以及相关节日促营的进度。
3丶检查当天的其他工作计划有没有完成。
4丶检查明天的促销，汇报美工组和客服组进行修改和告知。5丶检查未报名的活动。
检查每款物品的库存量极其连带销售，对搭配做到心中有数。平时运营要分析哪些？
（一）日常性数据分析
1. 流量相关数据。
2. 订单相关数据。
3. 转化率相关数据。1：IP。1：总订单。1：下单转化率。
2：PV。2：有效订单。2：付款转化率。
3：在线时间。3：订单有效率。
4：老用户比例。4：总销售额。
5：新用户比例。5：客单价。
6：毛利率。
（二）每周数据分析
用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。
1丶网站数据
IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节。
2丶运营数据
总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。
分析时思考哪些问题：
1：对比数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？
2：对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？
3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？
（三）：用户分析
会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率（新会员，老会员）
1. 复购率
2. 转化率
（四）：流量来源分析
除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。
（五）：内容分析
主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。
1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。
2.首页肯定要与热点内容相符合，学会看新闻，学会看天气，分析消费者最关注什么，喜欢什么产品丶查看同行店铺的促销手段极其装修等等，从他人处学到精华，学会应用。
一些主要数据的分析和优化
跳失率：图片文案详情页网速（响应速度）优化
收藏：认同符合他心中的要求
没买：没钱价格觉得高不急着用对比
搞活动降价促销
流量增多收藏数没有增加？
转化率：
1，流量增多转化率不变或者下降？
2，流量不变转化率下降？
3，流量下降转化率不变？
加购件数：加入购物车的件数
加购件数每天都有，多，但不付钱。
价格，对比
促销，活动
客单价：如何提高？
套餐关联推荐搭配
搭配套餐-互补
关联销售-替补
满减，满多少包邮-促销
笔单价？500/12
10个人一共买了500元的产品
9个人每人下了1单1个人下了3单
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
证券公司运营数据分析系统 应用背景 根据《证券公司分类监管规定》，经证券公司自评、证监局初审、中国证监会证券基金机 构监管部复核，由中国证监会证券基金机构监管部、证监局、自律组织、证券公司代表等组成 的证券公司分类评价专家评审委员会会定期对证券公司进行评价分类。这个分类不是对证券公 司资信状况及等级的评价，而是证券监管部门根据审慎监管的需要，以证券公司风险管理能力 为基础，结合公司市场竞争力和合规管理水平，对证券公司进行的综合性评价，主要体现的是 证券公司合规管理和风险控制的整体状况。作为某证券公司的高层决策者，如何集中精力解决 当前最关键的问题，即确保公司合规的经营管理和健康发展，就离不开对运营数据的统计分析，离不开对运营现状的及时掌控！ 客户痛点 ?缺乏经营管理辅助决策系统； ?缺乏运营和风险控制准确的可视化数据； ?缺乏团队建设的可视化数据； ?无法随时随地看到最新数据。 解决方案 ?搭建经营管理辅助决策系统，统一数据标准、完成数据治理和数据仓库； ?整理出符合公司经营管理和风控的关键KPI指标体系； ?构建经纪业务、融资融券、证券投资、财务绩效、人力资源等数据主题，实现数据监控和探索; ?建立管理层的移动管理驾驶舱，实现办公移动，可随时随地获知最新数据。 - 1 -
融资融券的管理报表 财务，部门绩效及人均创利报表 - 2 -
应用价值 ?根据经营管理和风控可视化数据，公司持续改进，更加符合证券会的规定，告别过去的盲目性; ?提升团队建设的方向，减少人才的流失; ?移动协同提高工作效率，提高公司收益; ?数据分析系统为公司的流程优化提供参考。 Smartbi一款更聪明的大数据分析软件，快速挖掘企业数据价值！ - 3 -
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
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。
数据运营报表系统平台解决方案 一、现状描述 目前，集团基于已有业务系统及在建业务系统，基本实现了相关业务的信息化管理，但当前集团运营管理人员、高层管理人员开展数据管理决策相关工作时，采用的数据是各下属公司以 EXCEL报表为载体将现有信息化系统中的数据、非信息化管理环节的日常业务数据进行采集、分析、汇总后进行填写、加工后上报至集团运营管理部。 伴随着的集团精细化管控深化与战略运营高效展开，必然需要深化引入信息化管理工具，以实现事前有计划、事中有控制、事后有分析的全数据管理，以此保障集团日常运营监控及数据获取的及时性、准确性，可信度。 二、需求分析 减少各分公司的填报、合并报表工作量，实现电子化数据管理， 以此提高报表收集、合并的效率，为管理者、决策者提供方便快捷的 数据统计和分析。 1、报表统计分析层面 : 解决各业务分析管理报表数据的及时、准确获取，并结合实际业务需求为集团各层级管理者快速提供各类所需的统计分析报表。
2、管理决策层面：基于科学管理决策的角度，能够结合集团实际业务需要建设多种数据分析，通过仪表盘、图表、地图等图形化方式将信息呈现出来，让集团各层级管理者能够实时、准确的了解当前整体状况。 3、实时监控层面：通过智能移动端 APP应用的方式，将集团各 层级管理者关注分析内容、分析指标进行归集，通过授权访问，使得 管理人员与分析决策人员随时随地就可完成管理工作。 三、解决方案 1、建设目标 搭建数据运营报表系统平台，将集团下属公司各个管理领域的业务系统的数据进行综合采集、整理、汇总，协助集团各层级管理人员迅速地找到反映集团真实运营情况的当前或历史数据信息，并能从复杂的信息中迅速地找到数据信息与数据信息之间的关系，从而获得各种统计结果和分析判断。因此，结合“大数据生产运营体系建设”的信息化建设蓝图规划，建设以分析报表功能为主的数据运营报表系统满足集团各层级分析信息所需。 （1）集团高层管理者：辅以快速、准确了解以各业务分析经营成 果和相关业务状况，及时调整战略，以确保获得成功；
中国移动经营分析系统 一、中国移动经营分析现状研究近几年，随着国内电信企业的不断发展，电信行业的竞争也趋于白热化。一方面，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。经过运营商不断的“价格战”，电信市场出现了严重的“增量不增收”现象，大量低忠诚度的客户转网或变更业务。电信企业虽纷纷采用具有一定优惠期限的活动来降低客户的流失率，但在优惠期结束后，很多客户便纷纷离网或弃卡重入网以套取新的优惠，仍造成了大规模的客户流失，致使电信企业的业务收入下滑、客户发展效率低成本高。另一方面，电信客户近几年高速增长，形成了庞大、需求差异很大的客户群；同时适用于不同人群的各种新业务不断推出，电信企业需要通过细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配。 在这种激烈的竞争情况下，如何提高经济效益，如何运用科学的经营分析方法，实现精细化的管理和营销，用高质量的服务来吸引和留住客户，扩大市场占有率，在竞争中占据有利位置，是国内各电信运营商关注的重点。 基于以上背景，国内电信运营商纷纷建立起以“经营分析系统”为核心的企业决策支持体系，通过对公司日常经营数据的分析、挖掘，为公司决策者、各级管理者提供经营决策依据，以实现精细化营销。 1、中国移动经营分析系统建设概况 为保证中国移动在激烈的市场竞争中能够满足新业务、新需求、新机会的需要，有效提高中国移动市场前沿的信息化水平，辅助提升中国移动市场精细化营销水平和深度运营能力，确保中国移动的市场领先地位，中国移动
在完成业务支撑系统(BOSS)建设和集中化后，于2001年开始筹备经营分析系统，起草了规范和标准。2002年中国移动开始投入巨资进行经营分析系统建设，并于2004年实现省级经营分析系统和有限公司一级经营分析系统的全国联网。 经营分析系统的投入使用，使中国移动初步建立了面向企业运营的统一数据信息平台，为全网业务、客户服务、市场营销、经营决策、业务实施等工作提供了有效的支撑，同时进一步支持了有限公司对各省市场经营活动的管理和指导，在中国移动的业务运营中发挥了重要的作用，为中国移动精细化运营提供了基础。 2、中国移动经营分析系统框架介绍 中国移动经营分析系统通过与其它业务系统的有机结合，有效利用业务支撑系统(BOSS)和服务、财务、网络等系统产生的大量基础数据，运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等先进技术，并通过预定义报表、即席查询、OLAP分析等功能，实现对公司的经营情况的分析和监控。 经营分析系统主要包括四层结构，即数据获取层、数据存储层、数据应用层和数据访问层。 (1)数据获取层 数据获取层支持中国移动省级经营分析系统从BOSS、DSMP、网管等源系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理并加载到数据仓库的过程。 (2)数据存储层
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
项目 6 思考与练习 1.单选题 （1）销售总额的计算公式是（ A ）。 A.访客数×转化率×客单价 B.访客数×客单价 C.访客数×转化率 D.访客数×平均访问深度 （2）在淘宝数据中，UV的含义是（ B ）。 A.页面浏览次数 B.独立访问者 C.关键词被搜索次数 D.用户一次访问店铺的页面数 （3）只访问一个宝贝详情页面就离开的访问次数占该宝贝总访问次数的百分比是（ C ）。 A.成功率 B.转化率 C.跳失率 D.客单价 （4）店铺今天通过搜索获得的UV为50，通过直通车获得UV为80，一共成交了13笔交易，那么，（A ） A.店铺今天的转化率为10% B.店铺今天一共获得了80个UV C.店铺今天的PV为130 D.店铺今天的跳失率为10% （5）淘宝官方数据软件是（ B ） A.数据魔方 B.生意参谋 C.生意经 D.赤兔软件 2.多选题 （1）阿里指数的成交排行榜细分为（ A.B.C ）。 A.品类排行 B.品牌排行 C.行业排行 D.价位排位 （2）以下属于付费流量的是（ C.D ）。 A.店铺收藏 B.宝贝收藏 C.直通车 D.淘宝客 （3）以下属于生意参谋交易趋势中的指标是（A.C ）。 A.客单价 B.下单卖家数 C.支付转化率 D.下单金额 （4）以下属于店内访问来源的路径是（B.C.D ）。 A.直接访问 B.店铺首页 C.搜索结果页 D.商品详情页 3.简答题 （1）简述使用生意参谋进行市场环境及行业趋势、热销店铺、热销宝贝、消费需求分析的过程。 答：首先进行“行业大盘”分析，对整个行业进行分析，可以发现在一段时间内，整个行业的访客数变化和购买意愿变化。继续分析整个大类目下的每一个子类目，看看有哪个子类目带来商家巨大的增长，并可以结合搜索店铺，查看增长的原因，是否有突然的爆发新品。 其次，在大类目下其他子类目中分热销店铺和热销宝贝情况，找到买家增长明显的类目，这类类目还要分析这个小类目的市场需求有多少(其类目的销售额能不能满足店铺的销售需求，否则其类目虽然竞争小但是销售额很少，对企业来说也没有布局的价值）等多种因素。 最后，还需要在人群画像中去找到有意向发展此类目的卖家有什么特点、买家有什么特点，综合多项因素才可以找到竞争相对较小、适合发展的类目。 （2）简述使用生意参谋进行交易数据分析的重要指标和分析的简要过程。 答：（a）重要数据指标包括：访客数、浏览量、支付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务评分等。 （b）分析过程
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
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
简介 网站分析领域的开创性著作，首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中，将网站分析的复杂过程统一了起来，使分析的思维和方法更科学化和系统化，这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时，《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术，充分融入到了整个体系中，包含大量案例和最佳实践，真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分：第一部分（第1～2章），简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容，以及Excel软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识；第二部分（第3章）是六西格玛改进模型的定义阶段，讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等；第三部分（第4～8章）是六西格玛改进模型的测量阶段，讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标，以及Excel基本数据处理技巧和数据透视表、SQL查询等高级处理技巧；第四部分（第9～11章）是六西格玛改进模型的分析阶段，介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法，以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因；第五部分（第12～13章）是六西格玛改进模型的改进和控制阶段，介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈 1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用 1.3 使用Excel进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型 2.1.6 逻辑值类型
运营数据分析 如何自查？ 1丶检查流量走势以及各因素的升降情况和原因。 2丶检查各个活动跟进情况以及相关节日促营的进度。 3丶检查当天的其他工作计划有没有完成。 4丶检查明天的促销，汇报美工组和客服组进行修改和告知。5丶检查未报名的活动。 检查每款物品的库存量极其连带销售，对搭配做到心中有数。平时运营要分析哪些？ （一）日常性数据分析 1. 流量相关数据。 2. 订单相关数据。 3. 转化率相关数据。1：IP。1：总订单。1：下单转化率。 2：PV。2：有效订单。2：付款转化率。 3：在线时间。3：订单有效率。
4：老用户比例。4：总销售额。 5：新用户比例。5：客单价。 6：毛利率。 （二）每周数据分析 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1丶网站数据 IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节。 2丶运营数据 总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。 分析时思考哪些问题：
1：对比数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？ 2：对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？ 3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？ （三）：用户分析 会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率（新会员，老会员） 1. 复购率 2. 转化率 （四）：流量来源分析 除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。 （五）：内容分析 主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。 1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。
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：） 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、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘算法：是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。 算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 数据挖掘十大算法 概念补充： 决策树算法：决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。所分析的数据样本是集成为一个树根，经过层层分枝，最终形成若干个节点，每个节点代表一个结论。
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：） 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、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘算法：是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。 算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 数据挖掘十大算法 概念补充： 决策树算法：决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。所分析的数据样本是集成为一个树根，经过层层分枝，最终形成若干个节点，每个节点代表一个结论。 聚类：将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。
(完整)运营必备的 15 个数据分析方法 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)运营必备的15 个数据分析方法）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)运营必备的 15 个数据分析方法的全部内容。
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？ 1。1 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。 1。2 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。 1。3 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
一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝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Repeat Visitor 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Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N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：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。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。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数
如何进行网站运营数据分析？ 写在前面：本文原发于《站长之家》，看过之后觉得对于一个产品经理，站长来说以下的各方面值得去深入研究，去计算；对于商业网站，特别是购物网站来说，产生的IP、PV归根结底是用来产生效益的，IP、PV再高，看那数字能吃饭吗？所以衡量一个商业网站的成功与否，衡量一个产品经理的产品的成功与否在于投入与产出的比率。直接的效益中间有什么呢？订单转化率、再订货率（再次购物）、投资回报率等等都是需要去认真分析的，分析之后再作调整，这才是不断的优化过程，与朋友们分享，若不许转载，请留言！ 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。其实根据网站类型的不同则分析所采用指标项也各有不同，可以有许多不同的指标来衡量。但是如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。 为了获得这些数据，我们可以使用一些统计分析工具来得到部分信息，但是为了更加精准的获得某些网站运营时的关键数据，则在网站策划和网站规划阶段时，需要充分将这部分内容考虑进去，对网站做些指标参数的设定，这样就可以降低网站的重复开发工作。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates）
计算公式：网站转换率＝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Repeat Visitor 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Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N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
一、数据运营 1、目的 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。 2、核心
1、拆分工作项 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。 2、建立指标体系 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。 3、细化分析目标 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