【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
统计的目标要弄清楚，拿到数据之后用来做什么？指导功能改进，还是版面调整？再或者是作为用户对内容质量评判的指标？
假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。
2、简要的操作流程
1）数据采集
首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP 上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。
2）数据整理
数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。
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
第二节常用的数据描述统计 本节拟讲述如何通过SPSS菜单或命令获得常用的统计量、频数分布表等。 1．数据 这部分所用数据为第一章例1中学生成绩的数据，这里我们加入描述学生性别的变量“sex”和班级的变量“class”，前几个数据显示如下（图2－2），将数据保存到名为“2-6-1.sav”的文件中。 图2－2：数据输入格式示例 1．Frequencies语句 （1）操作 打开数据文件“2-6-1.sav”，单击主菜单Analyze /Descriptive Statistics / F requencies…，出现频数分布表对话框如图2-3所示。 图2－3： Frequencies定义窗口 把score变量从左边变量表列中选到右边，并请注意选中下方的Display frequency table复选框（要求显示频数分布表）。如果您只要求得到一个频数分布表，那么就可以点OK按钮了。如果您想同时获得一
些统计量，及统计图表，还需要进一步设置。
①Statistics选项 单击Statistics按钮，打开对话框，请按图2-4自行设置。有关说明如下： （ⅰ）在定义百分位值（percentile value）的矩形框中，选择想要输出的各种分位数，SPSS提供的选项有： ●Quartiles四分位数，即显示25%、50%、75%的百分位数。 ●把数据平均分为几份。如本例中要求平均分为3份。 ●Percentile显示用户指定的百分位数，可重复多次操作。本例中要求15%、50%、85%的百分位数。(ⅱ) 在定义输出集中趋势（Central Tendency）的矩形框中，选择想要输出的集中统计量，常用的选项有： ●Mean 算术平均数 ●Median 中数 ●Mode 众数 ●Sum 算术和 （ⅲ）在定义输出离散统计量（Dispersion）的矩形框中，选择想要输出的离散统计量，常用的选项有：●Std. Deviation 标准差 ●Variance 方差 ●Range 全距 ●Minimum 最小值 ●Maximum 最大值 ●S.E. mean 平均数的标准误 （ⅳ）描述数据分布（Distribution）的统计量 ●Skewness 偏度，非对称分布指数。 ●Kurtosis 峰度，CASE围绕中心点的扩展程度。 另外，频数过程（Frequence）除了能够提供上面常用的统计量外，还可以对分组数据计算百分位数和中数（Values are group midpoints），即对于已经分组的数据，并且数据中的原始数据表示的是组中数的数据计算百分位数的值和中位数。
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
【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
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、月份与日期,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得时间得时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天与最近30天得快速筛选按钮,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:可选择按小时与按单日来作为统计得维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其她时间段内)网站浏览量(或访客数)得数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日得浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率与平均访问时长,第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日得上述平均数值。 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与1、2中得时间范畴相关;纵坐标为各项指标对应得数据。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得日期或时间段,以及选中指标得具体数值,默认选中uv。
⑤在新页面查瞧完整数据: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、月份与日期,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得时间得时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天与最近30天得快速筛选按钮,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:可选择按小时与按单日来作为统计得维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其她时间段内)网站浏览量(或访客数)得数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日得浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率与平均访问时长,第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日得上述平均数值。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与时间维度内,显示对应得pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长、IP数与跳出率、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
数据统计分析报告模板 导读：本文统计分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 统计分析报告格式 统计分析报告一般包括： 基本情况，成绩，问题，原因分析和建议措施几个部分。 应满足以下基本要求： 1、调查研究，占有资料，数据资料与数据有关的各方面情况，企业内部资料和外部资料。 2、观点鲜明，重点突出，材料和观点要统一。 用观点统帅材料，用材料说明观点。 3、判断推理，符合逻辑，指明问题的性质，原因及解决的办法。把问题说透，把道理讲清。 4、简洁精炼，条理分明。专业术语要准确、恰当，切忌数据资料的罗列和事实现象的堆砌。 统计分析报告，在实际工作中一般把文字报告、表式报告和图示报告溶为一体。 统计分析报告 一、目标定位 内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析
报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。 以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支
门店数字化、数据化经营，已经成为传统零售变革的必由之路 而客流统计能帮助门店精准计算门店经营的几个关键指标，掌握了这几个指标的数据，对于门店经营将无往而不利。对于门店经营不应该还停留在过去模糊的概念，经营指标必须清晰地数据化，才能有针对性地改善经营的方法策略，从而不断提升这些数据，为门店创造更多的收益。 每人店人工智能科技——客流统计分析，帮助线下实体商业收集精准有效的数据，并通过交互的大数据分析，提供各类数据组合及比率，为商家经营决策提供全面的支撑。 成交转化率 到店成交转化率=订单数/ 入店人数*100% 应用到的技术或功能：客流统计+POS集成（数据） 顾客成交转化率，是门店经营的一个非常关键的指标，经营者都知道该指标的重要性，但要真让其说出某天转化率的具体数据，却不得而知。盲目经营不可取，有了客流统计这个具体的数据指标，门店就该从了解顾客需求、优化商品供需渠道以及提升服务质量等方面促进成交。
成交客单价与关注区域分析 顾客成交平均单价=营业额总额/ 成交订单数 应用到的技术或功能：客流统计+热区分析+POS集成（数据） 客单价的高低直接决定了门店的业绩水平。通过客流统计和热区分析，分析顾客在门店内热门关注区域、成交量高的区域，作合理的搭配，将高价产品与热销产品组合销售，配合促销活动，吸引购买，从而提升客单价。 面对越来越多的线上商业挑战，提升线下实体店的管理水平和效率已刻不容缓。每人店客流统计与热区分析系统专注于智慧客流统计分析，融合互联网、物联网、云平台及大数据分析，为商家精准计算和分析客流背后的数据及价值。 以上就是每人店带来的相关介绍。经营者在购买使用时，要多注意安装需要注意的地方，以免造成不必要的损失。如果您想进一步了解相关事项，可以拨打我们的热线电话，或者点击我们的官网咨询我们，也可以
店铺数据分析 Prepared on 22 November 2020
【店铺数据分析】服装人必备 1、畅滞销款分析 畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观，也是最重要的数据因素之一。畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率;畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 2、单款销售生命周期分析 单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。 3、营业时间分析 一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店
试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段，通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。 4、销售与库存对比分析 对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。 5、老顾客贡献率分析 行销学一个着名的法则叫做20-80法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。 6、员工个人销售能力分析 通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页 面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。
数据统计分析报告模板 ：本文统计分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点导读评和分享。 统计分析报告格式 统计分析报告一般包括： 基本情况，成绩，问题，原因分析和建议措施几个部分。 应满足以下基本要求： 1、调查研究，占有资料，数据资料与数据有关的各方面情况，企业内部资料和外部资料。 2、观点鲜明，重点突出，材料和观点要统一。 用观点统帅材料，用材料说明观点。 3、判断推理，符合逻辑，指明问题的性质，原因及解决的办法。把问题说透，把道理讲清。 4、简洁精炼，条理分明。专业术语要准确、恰当，切忌数据资料的罗列和事实现象的堆砌。 统计分析报告，在实际工作中一般把文字报告、表式报告和图示报告溶为一体。 统计分析报告 一、目标定位 内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很
大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析1 报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。 以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体
运营数据分析指标文档-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
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。
2017上半年国内五大航企经营数据统计 截止到2017年8月底，各大上市航空公司基本都对发布了2017年半年报。本文针对南方航空、东方航空、海航控股、春秋航空以及吉祥航空五大航空公司上半年的经营数据进行统计对比，上半年该五大航企共实现营收1477.86亿元，归属于上市公司股东的净利润94.37亿元，旅游运输量1.64亿人次。 五大航企中营收同比增速最快的是海航控股，与去年同期相比增长50.17%。净利润最高的航企是东方航空，2017上半年共实现净利润43.47亿元，同比增长34.36%。旅客运输量最多的当属南方航空，上半年共运输旅客6059万人次。 数据来源：各公司公告、中商产业研究院整理 南方航空 8月29日，南方航空发布2017年半年报，公司2017年1-6月实现营业收入603.19亿元，同比增长11.54%;归属于上市公司股东的净利润27.68亿元，同比下降11.62%。 2017年上半年，旅客运输量6059万人次，比上年同期增加10.83%;客座率为82.31%，比上年同期增加2.24%;飞机利用率为每日9.75小时，比上年同期增加0.32小时。旅客运输收入为536.26亿元，占主营业务收入的90.41%;每收费客公里收益为0.48元，比上年同期减少2.04%。上半年南航货邮运输收入为42亿元，占主营业务收入的比例为7.07%，每货邮吨公里收益为1.23元，比上年同期增加14.13%。 东方航空 8月29日，中国东方航空股份有限公司对外发布2017年半年度业绩报告。2017年上半年，东航实现营业收入480.20亿元，同比增长3.64%;利润总额为57.79亿元，同比增长26.34%。归属于上市公司股东的净利润为43.47亿元，同比增长34.36%。 上半年实现客运收入427.06亿元，同比增长8.7%;直销收入同比增长29.4%，直销收入占比同比提升9.4个百分点;承运旅客万人次，同比增长9.2%;东航常旅客会员人数达到3146万人，同比增长14.8%。 海航控股 海航控股8月25日晚间披露的2017年半年度报告显示，公司2017年上半年实现营业收入285.26亿元，同比增长50.17%，主要受益于总周转量和旅客运输量的增长及新航线的开通。归属于上市公司股东的净利润为11.47亿元，同比下降31.43%。上半年共实现旅客运输量3420.9万人次。 春秋航空 8月16日，春秋航空发布2017年半年度报告。报告显示，2017年上半年春秋航空营业收入达50.6亿元，同比上年增长28.12%，归属于上市公司股东净利润达5.5亿元，同比上年下降25.15%，净利润的下降主要是受油价上涨，航油成本大幅提高影响，以及民航局自2017年4月1日执行的关于民用机场收费标准调整方案。春秋航空2017年上半年旅客运输
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。
众号后台系统公告）： 由此可以看出图文分析包含的功能相当丰富，最大程度地满足了公众号运营人员获取数据的需要，接下来，草莓君将从两大方面为大家解读。 解读单篇图文分析里面的数据奥秘 单篇图文分析包含转化率、趋势图、用户分布、阅读来源以及阅读趋势。 1、转化率分析 理解一下转化率，为什么图文分析中要有转化率的存在呢？事实上，转化率是衡量一篇微信文章价值的重要因素，它可以直观地展现受众是否乐于为文章买单，是否获得良好的传播效果，甚至是病毒式传播。 转化率使用百分比表示，但并没有限制，换句话说就是可以超过100%。而且，转化率越高，说明文章的传播效果越好。下面盒草莓君以“企业微信来了，你需要了解的是…”为例，给大家讲解转化率。
这里的转化率，分为三种，首先是图文转化率，它是整个文章总的阅读转化情况，统计的用户包括已关注的粉丝和非关注人群。图文转化率=图文阅读人数/送达人数，因此在上图中，总的图文转化率=746/1210=162.1%；这说明图文的阅读量超过了推送的受众个数，是一次较为成功的传播，吸引了许多非关注受众的目光。 其次，是一次传播的转化率，那么，一次传播是什么呢？就是文章在公众号首次推送时送达给关注了该公众号的用户，用户通过会话阅读文章或者分享文章到朋友圈的行为。 这里的一次传播转化率有两个，其一：公众号会话阅读率=公众号会话阅读人数/送达人数=13.14%，说明有13.14%的关注粉丝在会话中点开并阅读了推送文章；其二：从公众号会话分享率=从公众号分享到朋友圈的人数/公众号会话阅读人数=9.18%，说明有9.18%的关注粉丝分享了文章到自己的朋友圈。一次传播的转化率越高，表明受到越多公众号内部粉丝的喜欢，有利于维护已有的粉丝，增强粉丝粘性，减少掉粉的可能。 因此，我们应该努力提高每一篇文章的转化率，盒子君认为可以从以下几点入手：题目必须具有吸引力，仔细斟酌每一个用词，或用反问或用悬念或用否定等等，目的就是让人有点开文章的欲望，可以做适当的标题党；内容是王道，这个就不必多说，一定要选好题、充实好内容、用好表达；排版很关键，这关乎用户的阅读体验，尽量做好空格空行、字体色调统一、图文并茂。 2、阅读来源分析 从这个条形图，可以看出微信文章的阅读来源中，绝大部分来自二次传播，也就是朋友圈再分享以及朋友圈阅读。
1.用户获取成本 在电商领域有这么一句话：“如果不能分析数据，就不能控制住流量。”因此，跨境电商企业首先需要了解每天有多少访客登录你的网站，登录的访客与完成购买的访客之间比例是多少，以及吸引访客的成本是多少。搜索引擎优化是获取用户的方法之一，除此之外，为了吸引更多的用户还必须在金钱上有所付出。即使在不得不拒绝访客的时候，也要明确拒绝用户的成本。 2.未完成付款的订单 访客会因为各种各样的原因突然放弃购买，通过分析这一部分客户中断购买的原因，可以更好的改进页面及调整市场。作为一个电商企业，未完成付款或是访客放弃购买的订单，是必须进行追踪和分析的数据。 3.谷歌分析实验
有了谷歌分析，你能够对网页做出准确的分析，而不再是凭借经验进行猜测。小编强烈建议经常使用谷歌分析这个工具。它得出的结果往往能够让你大吃一惊。 4.访客价值 如果能了解到平均每个访客可以带来多少营收，就能将吸引网页流量的成本设定在一个合理的区间内。 5.终身价值 每个消费者的终身价值以及他们的流量源都是一个重要的数据。依据这些数据，便能轻松针对产品设计推广计划。但是当消费者数量众多的时候，又将如何设计一个合适的市场营销计划呢？而且还要兼顾新增消费者和旧的消费者，让他们对现在和未来有可能出现的产品产生兴趣。 6.流量
很显然你希望那些正在寻找你的网站的消费者能够来到你的网站购物，为你的网站增加流量。但是那些并不是在可以寻找你的用户，同样不可忽视。他们也许正在网上寻找某一种商品，而你恰好正在销售这种商品，这时你要做的就是将这部分用户吸引过来。用户流量是最能为你带来收入的因素。 7.投资回报率 很多企业已经开始选择投放线上广告，但是并不是所有企业都意识到广告的投资回报率的重要性。通过分析这一数据，可以了解哪些平台的广告效果最好，而哪些平台的推广效果还有待提升。另外，还可以对多个广告平台的效果进行分析，以便在最好的平台上投放效果最好的广告。 8.购买渠道 除了分析购买成本之外，分析访客购买渠道也是十分重要的。分析访客通过什么方式找到我们，并进入购买程序，对转化率的优化和提高有举足轻重的作用。 9.移动设备访问比率
某中小企业网站运营数据分析实例正题： 对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如 --日均浏览页面数量、 --日均访问网站的人数、 --每次访问平均花费时间、 -- 每个访问者平均访问几个页面、 -- 哪些页面跳出率高、 --访客的回头率、 --访客通过什么途径访问网站，比例如何、 --竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、 -- 每带来一个咨询客户花费的成本、 --哪些长尾关键字被搜索频率高、 --站内搜索热门关键字、 --访客集中的地域、 --每天咨询客户的数量、 --每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、 --网站转化率、 --访客访问网站的时间分布规律、 -- 当然也包括网站总体内容被收录量等等 对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑？从现实的情况看，除了一些较大电子商务企 业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础 和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。 究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产
出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的 关注往往还不够。 因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企 业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然 这不是本文的重点。 网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一 样的，这是根 据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。 如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访 问页面数量等； 如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况； 如果侧重网站运营管理， 则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。 因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、 产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分 析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。 在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点， 1、用什么工具统计？ 2、应该统计哪些数据？ 3、如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？ 4、数据分析产生哪些结果及结论？ 5、数据分析结论对企业的现实意义？ l 用什么工具统计？ 案例采用的数据统计工具：百度商桥 l 应该统计哪些数据？ 案例统计的数据类项： 统计工具有很多， CNZZ 、51LA 、量子统计、 都有侧重和优势，可以同时装 2 种统计工具。 GA 等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家