如何做月经营数据分析

零售O2O该如何做数据分析？

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通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。

有哪些数据？

线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。

线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。

ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品价格变化、SKU数量变化、周转率、退货率、品类销售占比、会员注册量、注册会员转化率等。

客服回访问卷投诉数据主要包含：投诉分类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、售后印象等。

以上数据相互关联，比如分析促销活动效果时，需要分析访问量的变化，注册下单转化率的变化，促销商品和正常商品销量的变化。

怎么分析数据？

有的公司成立专门的数据分析部门，数据部门不仅提供数据，还要完成数据分析工作。这种工作方式，虽然基础数据准确，但分析结果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务，对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。

比如，某个品类销售占比突然降低，这可能是因为市场部推广方式的改变，也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息，则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品，并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。

更合理的数据分析方式是，由数据专员提供基础数据，由相关部门骨干人员共同分析，比如转化率降低，应该由市场部、运营部、商品部共同分析，得出是由哪些方面的因素造成的。

对于新项目而言，可以引入目标分析法，目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心，设定合理目标，以此判断商业模式是否可行。

1 数据分析基于商业目的，有目的地进行收集、整理、和分析数据，提炼出有价值的信息的一个过程。整个过程致可分为五个阶段，具体如下图所示。

数据分析的过程

关于图中流程的相关说明具体如下。

1.明确目的和思路

在进行数据分析之前，们必须要搞清楚几个问题，比如数据对象谁?要解决什么问题?并基于对的理解，整理出分析的框架和思路。例如，减少新客户的流失、优化活动、提高客户响应率等。不同的对数据的要求不一样的，使用的分析手段也不一样的。

2.数据收集

数据收集按照确定的数据分析思路和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的一个过程，它数据分析的基础。

3.数据处理

数据处理指对收集到的数据进行清洗、、整理，以便展数据分析，它数据分析前必不可少的阶段。这个过程数据分析整个过程中最耗时的，也在一定程度上保证了分析数据的质量。

4.数据分析

数据分析指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部和规划，为商业决策参考。

到了这个阶段，要想驾驭数据展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用，其一要熟悉常规数据分析方法及原理，其二要熟悉专业数据分析软件的使用，比如Pandas、Maltlab等，以便进行一些专业的数据统计、数据建模等。

5.数据展现

俗话说：字不如表，表不如图。通常情况下，数据分析的结果都会通过图表进行展现，常用的图表包括饼图、折线图、条形图、散图等。借助图表这种展现数据的手段，可以更加直观地让数据分析师表述想要呈现的信息、观和建议。

2016

1 / 10 excel表格如何做数据分析

篇一：如何运用EXCEL进行数据分析

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单选题

1. 人力资源专员希望统计表能够自动将合同快要到期的员工姓名突出显示出来， √

以免耽误续签，这时需要用到EXCEL工具中的：

A

B

C

D 条件格式

排序法

数据透视图

数据透视表

正确答案： A

2. 在OFFICE2003版本中，EXCEL条件格式中的条件按钮最多有：

√ A

B

C

D 1个 3个 10个

2016

2 / 10 无限个

正确答案： B

3. 对比办公软件的不同版本，2007及以上版本相对于2003版本在条件格式中的优势不包括： ×

A

B

C

D 可以做条形图或色阶

自动提供大于、小于等条件的选择

可以添加个性化出错警告

自动根据文本界定更改颜色

正确答案： C

4. 在EXCEL中，数据透视表的作用可以归纳为： √

A

B 排序筛选

数据统计

C

D

逻辑运算 分类汇总

正确答案： D

5. 数据透视表的所有操作可以概括为： √

A

2016

3 / 10 B

C

D

拖拽、左键 拖拽、右键 复制、粘贴 双击、右键

正确答案： B

6. 使用数据透视表表示公司各部门中员工的平均年龄、平均工资时，分类是（ ），汇总是（ ）。 √

A

B

C

D

如何做用户数据分析？

在互联网高速发展的今天，各类产品层出不穷。从一开始做好一些特定功能满足用户的特定需求，到现在分析用户行为、提高用户体验，我们做了很多也经过了很多，而我们的目的只有一个:让更多的用户使用我们的产品。

用户行为分析、用户粘性，是我们做产品的人最关注的事情，因为这关系到我们的“孩子”最终能够成长成什么样子。那我们对于“孩子”的发展问题该做些什么呢?究竟如何做用户行为分析?怎么做才能让用户始终使用你的产品呢?

一、什么是用户行为分析?

对于任何事情，我们要想做好它就必须先了解它，了解之后我们才能更好的驾驭它。那么对一款产品的市场表现情况我们需要如何才能清晰地知道呢?这就需要我们通过用户对该产品的使用行为来进行分析。那么什么是用户行为分析呢?通过百度搜索我们知道：“用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，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”。

以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢?重新定义的用户行为是什么呢?

1、 分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征;

2、 用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等;移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等;

3、 用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。

综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据(包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等)进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。