附件3： 管理会计应用指引第405号——多维度盈利能力分析 第一章总则 第一条多维度盈利能力分析，是指企业对一定期间内的经营成果，按照区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度进行计量，分析盈亏动因，从而支持企业精细化管理、满足内部营运管理需要的一种分析方法。 第二条多维度盈利能力分析主要适用于市场竞争压力较大、组织结构相对复杂或具有多元化产品（或服务）体系的企业。企业应用多维度盈利能力分析工具方法，还应具备一定的信息化程度和管理水平。 第二章应用环境 第三条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应遵循《管理会计应用指引第400号——营运管理》中对应用环境的一般要求。 第四条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应按照多维度建立内部经营评价和成本管理制度，并按照管理最小颗粒度进行内部转移定价、成本分摊、业绩分成、经济增加值计量等。 管理最小颗粒度，是指企业根据实际管理需要与管理能力所确定的最小业务评价单元。
第五条企业应用多维度盈利能力分析，通常需构建多维度盈利能力分析信息系统、模块或工具，制定统一的数据标准和规范，及时、准确、高效地获取各维度管理最小颗粒度相关信息。 第三章应用程序 第六条企业进行多维度盈利能力分析，一般按照确定分析维度、建立分析模型、制定数据标准、收集数据、加工数据、编制分析报告等程序进行。 第七条企业应根据组织架构、管理能力，以及绩效管理、销售管理、渠道管理、产品管理、生产管理、研发管理等管理需求，确定盈利能力分析各维度的类别，通常包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等。 第八条企业应以营业收入、营业成本、利润总额、净利润、经济增加值（EVA）等核心财务指标为基础，构建多维度盈利能力分析模型（见附录1）。 业财融合程度较高的企业可将与经营业绩直接相关的业务信息，如销售量、市场份额、用户数等，纳入多维盈利能力分析模型。 金融企业在构建多维度盈利能力分析模型时，可加入经风险调整后的经济增加值（EVA）、风险调整资本回报率（RAROC）等指标。 第九条企业应根据盈利能力分析各维度的分类规则和所构建的分析模型制定统一的基础数据标准和数据校验规则，保证各维度盈利能力分析数据基础的一致性和准确性，并通过系统参数配置、数据质
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率
2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量
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
数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社
第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结
3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。
1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。
2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
结构化面试中综合分析题目的解题技巧——多维度法 综合分析能力是公务员结构化面试中的重要测评要素，无论是在国考中还是在各个地方考试中，综合分析能力可以说都是必考察的一种能力，在有的地方考试中，甚至有“得综合分析者，得天下”之说，它的重要性，由此可见一斑。反应到题目当中，综合分析能力一般是通过一个社会现象或者观点来考察大家的综合和分析能力。诸如：“谈谈你对地沟油、苏丹红的看法。”；“俗话说‘三个臭皮匠赛过诸葛亮’，谈谈你的看法”。 在考官评分考核中，对于综合分析能力是这样定义的：对事物能从宏观方面进行总体考虑；对事物能从微观方面对其各个组成部分和要素进行考虑；能注意到整体和部分之间的相互关系。所以综合分析题目主要考察的是大家分析和解决问题的能力，一方面，要求考生能够从宏观上把握整个事物，另一方面，又能从微观上把握事物的各个组成部分和组成要素。只有如此，才能把一个综合分析题目回答的理据兼有，点面俱全，才算答的好。 但是很多同学在回家综合分析题目时，经常会遇到一个共性的问题：没话可说。但是为了凑时间，又不得不说，就出现了一句话反反复复地说。给人一种言之无物、空洞苍白的感觉。怎么来克服这一问题呢？ 在这里给大家提供一个方法，多维度答题法。所谓的多维度，意思也就是说对于一个社会现象或者一个观点，我们可以从不同的角度来考虑问题。每一个角度就可以构成我们答题的一个方面。这样，对于每一个方面，我们就不必过多的阐述，也就巧妙地化解了“无话可说”的尴尬局面。 诸如这道题目：80后的小男孩宋华，6岁的时候父亲去逝了，15岁的时候母亲瘫痪了，但他微笑面对生活，终于考上大学，并带着母亲上大学，他的事迹被媒体报道之后引起了巨大反响，对此，你怎么看？ 很多考生在回答这个题目的时候，把注意力都集中在宋华面对困难时的坚强、乐观上，反反复复阐述这个观点，导致说者“无意”，听者“无心”。如果我们采用多维度法来解析这个问题，就可以把这个问题分析的既条理又清晰。对于一个社会现象，如果采用多维度法来解决问题，首先，需要考生明确题目本身说的什么，其次，题目所说的情况背后反映的什么问题，再次，考生还可以考虑一下题目情况反映的问题怎么解决。这样就能有理有据的把这个问题分析清楚。还以这个题目为例，题目中说宋华面对种种困难，选择了微笑面对，最终实现了带着母亲上大学的梦想，这就透露给我们两个讯息：一个是宋华面对困难时所表现出来的坚强、乐观、向上；另一个是宋华带着自己的母亲上大学，体现了其孝的思想。这样我们答题中就可能会出现这两个角度。但是考生可以再深层次地结合当今社会现实考虑一下，那就是社会对于家境贫困的学生应该做些什么？当然，在困难面前我们希望更多的宋华出现，但是面对他们在生活和学习中遇又到的困难，社会难道就可以无动于衷吗？很显然是不行的。那这个考虑就可以成为我们答题的有一个角度。所以对于这个题目，我们可以这样回答：题目当中提到的80后小男孩宋面对生活中的磨难，没有悲观丧气，而是微笑面对，克服种种困难，带着母亲圆了自己的大学梦。我是这样看的： 第一，宋华身上体现出的乐观，坚强，勇敢，是其高尚人格的自然流露，是对我们传统优秀精神文化的传承和坚守，为我们尤其是青少年树立了光辉的榜样和典范，值得我们每个人去赞扬，去学习。 第二、宋华带着母亲上大学，体现出了宋华身上“百善孝为先”的优秀品格，在其成长的整个过程中，对瘫痪的母亲不离不弃，这种精神，可歌可泣。 第三、我认为这个现象也从侧面凸显出了我们社会保障制度的不完善。改革开放以来，我国的社会保障制度建设取得了很大的进步，但是仍然存在很多亟待完善的地方，如对农村人口，贫困人口，弱势群体等存在着覆盖面窄，覆盖率低，政府财政投入少等问题，尽快完善我国的社会保障制度，已经成为促进我国经济社会文化发展过程中必须要重视和解决的一个问题。 第四、这个社会现象也让我意识到发展慈善公益事业势在必行。缩小贫富差距，实现社会公平，除了政府需要作出大量努力之外，慈善公益组织也发挥着重要的作用，但是由于起步晚，
附件3： 管理会计应用指引第405 号——多维度盈利能力分析 第一章总则 第一条多维度盈利能力分析，是指企业对一定期间内的经营成果，按照区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度进行计量，分析盈亏动因，从而支持企业精细化管理、满足内部营运管理需要的一种分析方法。 第二条多维度盈利能力分析主要适用于市场竞争压力较大、组织结构相对复杂或具有多元化产品（或服务）体系的企业。企业应用多维度盈利能力分析工具方法，还应具备一定的信息化程度和管理水平。 第二章应用环境 第三条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应遵循《管理会计应用指引第400 号——营运管理》中对应用环境的一般要求。 第四条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应按照多维度建立内部经营评价和成本管理制度，并按照管理最小颗粒度进行内部转移定价、成本分摊、业绩分成、经济增加值计量等。 管理最小颗粒度，是指企业根据实际管理需要与管理能力所确定的最小业务评价单元
第五条企业应用多维度盈利能力分析，通常需构建多维度盈利能力分析信息系统、模块或工具，制定统一的数据标准和规范，及时、准确、高效地获取各维度管理最小颗粒度相关信息。 第三章应用程序 第六条企业进行多维度盈利能力分析，一般按照确定分析维度、建立分析模型、制定数据标准、收集数据、加工数据、编制分析报告等程序进行。 第七条企业应根据组织架构、管理能力，以及绩效管理、销售管理、渠道管理、产品管理、生产管理、研发管理等管理需求，确定盈利能力分析各维度的类别，通常包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等。 第八条企业应以营业收入、营业成本、利润总额、净利润、经济增加值（EVA ）等核心财务指标为基础，构建多维度盈利能力分析模型（见附录1）。 业财融合程度较高的企业可将与经营业绩直接相关的业务信息，如销售量、市场份额、用户数等，纳入多维盈利能力分析模型。 金融企业在构建多维度盈利能力分析模型时，可加入经风险调整后的经济增加值（EVA ）、风险调整资本回报率（RAROC ）等指标。 第九条企业应根据盈利能力分析各维度的分类规则和所构建的分析模型制定统一的基础数据标准和数据校验规则，保证各维度盈利能力分析数据基础的一致性和准确性，并通过系统参数配置、数据质量管控等在信息系统中予以实施。 第十条企业应根据管理最小颗粒度确定数据源的获取标准，并从信息系
浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。 拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。 SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。 SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。 目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且
有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。 品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。 此外，要想真正做好SEM数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。 最后是SEM数据分析的结果。很显然，正如前文中所说，SEM数据分析要能改善投放效果。最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO 提供帮助。众所周知，SEO的操作是要通过较长的时间来体现效果的。因此，选词、站内布局都必须慎重。因为若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，还有没有其他的相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，能更明确操作方向，更能节省不少摸索的时间。
发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。那今天讲什么呢？ 今天要讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思） 第一大思维【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉 图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。 我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。 大家看下面一个场景。 运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。 销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。 详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解
图片简介: 本技术涉及SEO数据分析技术领域，介绍了一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，包括：设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并，生成第一系统，将目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中；客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板，将第一系统中存在的数据信息在页面中生成指定的占位符，并使用关键词来替换生成的第一占位符。本技术采用多维度的方式对数据信息进行互联，使得数据之间可以完成共享的目的，而且能够根据不同产品页面来设置专用的搜索引擎优化标签模板，优化生成网页的元信息标签，对于搜索引擎优化的管理具有极大地促进和帮助作用，具备一定的市场推广前景。 技术要求 1.一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，包括： 设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并，生成第一系统，将目标数据从第 一系统添加至目标当前的数据库中； 客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板，将第一系统中存在的数据信息在 页面中生成指定的占位符，并使用关键词来替换生成的第一占位符；
通过服务器来获取与目标数据相互关联的第二系统，并控制获取的目标数据库向第二系统中发送指定的目标数据信息，并使用关键词来替换生成第二占位符； 将通过第一系统中生成的第一占位符和通过第二系统中生成的第二占位符进行信息互联，并建立起关键词管理系统和查询系统； 所述客户端还用于当前页面被访问时，判断出当前页面的被访问类型并记录处当前页面的访问量，同时客户端还包括使用独立的搜索引擎来优化标签信息，并优化当前的标签信息页面； 所述目标数据包括当前的网站站址信息，同时所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中前还应检查当前网站站址的可信度是否达标，其中可信度用于评价当前网 站站址信息的质量、使用年限以及用户评价。 2.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中后还应查询当前网站站址的下挂数据信息，若当前的下挂数据信息与实际数据值相匹配，则立即更新当前网站站址的可信度。 3.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述页面模板为多组不同类型的页面模板，通过所述服务器的管理页面来管理多组不同类型的页面模板，并对多组不同类型的页面模板来输入指定的页面类型、标签内容、关键词标签、网址信息以及网址内容。 4.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述关键词管理系统包括编辑关键词、添加关键词和删除关键词，同时关键词管理系统还能够根据用户的需求来绘制出各种关键词分布图表，并将该分布图表实时展示在当前页面上来进行更改。 5.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述查询系统采用分布式的系统，分布在多地区的多个节点上，并通过在服务器上执行定时脚本，同时定期查询第一占位符和第二占位符的排名情况是否达标，最后将查询到的结果通过标签分析处理技术格式化后存储在数据库中。
基础维度： UV: 独立访客，每台独立上网的电脑视为一位访客 PV/VV 访问页面/视频的浏览量或者点击 IP 独立ip数 人均PV 选择时间内，每个访客访问网站数=PV/UV IP质量根据人均PV的数值来评价某个来源，某个关键字，摸个访客的质量和价值。人均PV越高，IP质量就越好，该网站访客的忠诚度就越好 在线人数5分钟内在先访问的人数 访问深度在一次完整的站点访问过程中访客所浏览的页面数 停留时间所有访客访问过程中访问持续时间的平均值 最近访客最近一段时间内（5min），访问网站的独立访客 当前访问活跃程度当前访问网站访客的多少 回访人数某个cookie的再次访问记为一个回访客，它的数目即为回访人数 回访率回访访客占所有访客的比例，主要用于判断网站访问者对网站的忠诚度 新增访问某个cookie的首次访问记为一个新访客 回访次数某个cookie除第一次访问之后，又访问的次数 停留时间某个访客访问网站的时间长短 首次进入页面地址访客访问网站的第一个页面 最后访问页面地址访客访问网站的最后一个页面 访问路径每个访问者进入网站开始的访问一直到离开网站，整个过程中先后浏览的页面称为访问路径 访问频度网站访问者每日访问的频度，用于展示网站内容对访问者的吸引度 访问入口每次访问中，用户进入的第一个页面，此页面可以显示网站对外或者搜索引擎的一些链接入口 访问出口每次访问过程中，用户结束访问的最后页面 点击次数用户点击页面上链接的次数 到达PV 是指通过某个关键字到达网站的访客所带来的访问量 UV% 选择实际那范围内，某个类别UV占总UV的比例，UV%=UV/总UV PV% 选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例 历史网站自开通维度统计系统之日起至今的各项数据量的总和 访问者维度： 流量来源分析 流量效率分析（产生的商业价值，用户动作） 站内数据分析（用户的着陆页和离开页） 用户特征（用户职业，年龄等） 网站分析指标：内容指标，商业指标 内容指标： 1，网站转化率：Take Rate =进行了相应动作的访问者/总访问量；衡量网站内容对网站访问者的吸引程度及网站的宣传效果 2，回访者比率Repeat Visitor Share =回访者数/独立访问者数；内容对访问者吸引程度和网站的实用性 3，积极访问者Heavy User Share=访问超过N页的用户/总访问数；衡量有多少访问者对网站的内容高度的兴趣（N:11-15,电子商务类：7-10） 4，忠实访问者指数Comnitted Visitor Index = 大于N分钟的访问页数/大于N分钟的访问者；每个长时间访问者的平均访问页数 5，忠实访问者比率Comnitted Visitor Share = 访问时间在N分钟以上的用户/总用户数；意义和3相同（N:20分钟左右） 6，忠实访问者Comnitted Visitor Volume = 大于N分钟访问页数/总访问页数 7，访问者参与指数Visitor Engagenent Index =总访问数/独立访问数 8，回弹率（所有页面）Reject Rate/Bounce Rate =单页面访问数/总访问数 9，回弹率（首页）Reject Rate / Bounce Rate =仅仅访问首页的访问数/所有从首
多维度分析：先进制造业全球发展新趋势 制造业是一国之基，如今各国纷纷加重制造业的竞争力，力图以创新科技来发展先进制造业，在新工业革命中占据一席之地，多维度看全球先进制造业发展新趋势，分析全球制造业局势，以期更好的为制造业发展提供方向。 生产手段：数字化、智能化技术和装备将贯穿产品的全生命周期 随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高，数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程，推动产品的生产过程产生了重大变革。一方面，研发设计技术的数字化、智能化日益明显，缩短了设计环节和制造环节之间的时间消耗，极大地降低了新产品进入市场的时间成本;另一方面，机器人、自动化生产线等智能装备在生产中得到广泛应用，“机器换人”已经成为企业提高生产效率、降低人力成本的重要手段。同时，云计算等新技术和新平台不断涌现，全球的产业链、创新链的运转更为高效，异地设计、就地生产的协同化生产模式已经为企业所广泛接受和采用。 发展模式：绿色化、服务化日渐成为制造业转型发展新趋势 生态环境与生产制造的矛盾日益激化，推动了全球工业设计理念的革新和传统技术的改造升级，以实现资源能源的高效利用和对生态环境破坏的最小化。欧美的“绿色供应链”、“低碳革命”、日本的“零排放”等新的产品设计理念不断兴起，“绿色制造”等清洁生产过程日益普及，节能环保产业、再制造产业等静脉产业链不断完善，都表明制造业的绿色化发展目标已经成为制造业的共识。而低能耗、低污染的产品也逐步显示出其强大的市场竞争力。同时，服务化也已经成为引领制造业产业升级和保持可持续发展的重要力量，是制造业走向高级化的重要标志之一，制造业的生产将从提供传统产品制造向提供产品与服务整体解决方案转变，生产、制造与研发、设计、售后的边界已经越来越模糊。 组织方式：内部组织扁平化和资源配置全球化已成为制造业培育竞争优势的新途径 在企业内部管理方面，传统的工业化思维以层级结构管理企业的内部运行，以串联结构与上下游企业共同形成产业链条，强调管理组织等级分明，强调企业业务“大而全”，难于适应市场和产品的多样化需求。而当前的互联网思维强调开放、协作与分享，要求减少企业管理的内部层级结构，在产业分工中注重专业化与精细化，企业的生产组织更富有柔性和创造性。在企业资源配置方面，受信息技术影响，制造业全球化的步伐加快，生产和流通方式、贸易领域发生了巨大变化，企业通过网络将价值链与生产过程分解到不同国家和地区，技术研发、生产以及销售的多地区协作日趋加强。 发展格局：比较优势动态变化将重塑全球制造业版图
多维尺度法 资料来源：MBA智库百科https://www.doczj.com/doc/4611751184.html,/ 一、什么是多维尺度法 消费者对品牌偏好的形成是一个十分复杂的心理过程，企业对此往往难以把握，多维尺度法就是用于分析消费者感觉和偏好的最有效的方法，它以直观图的方式提供一个简化的分析方法。 多维尺度法是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。其特点是将消费者对品牌的感觉偏好，以点的形式反映在多维空间上，而对不同品牌的感觉或偏好的差异程度，则是通过点与点间的距离体现的，我们称这种品牌或项目的空间定位点图为空间图。空间轴代表着消费者得以形成对品牌的感觉或偏好的各种因素或变量。 二、多维尺度法的应用范围 在市场营销调研中，多维尺度法的用途十分广泛。一般来说，它应用在如下几个方面： ①可以确定空间的维数（变量、指标），以反映消费者对不同品牌的认知，并且在由这些维构筑的空间中，标明某关注品牌和消费者心目中理想品牌的位置。 ②可以比较消费者和非消费者对企业形象的感觉。 ③在进行市场细分时，可以在同一空间对品牌和消费者定位，然后把具有相似感觉的消费者分组、归类。 ④在新产品开发方面，通过在空间图上寻找间隙，可以发现由这些间隙为企业带来的潜在契机。 ⑤在广告效果的评估方面，可以用空间图去判定一个广告是否成功地实现了期望的品牌定位。 ⑥在价格策略方面，通过比较加入与不加入价格轴的空间图，可以推断价格的影响强度。 ⑦在分销渠道策略方面，利用空间图可以判断品牌对不同零售渠道的适应性，从而为制定有效的分销渠道提供依据。 三、多维尺度法的实施步骤 同其它的多元统计分析方法一样，对所研究的问题做出准确的界定，仍然是
因子分析方法——多变量分析 因子分析（Factor Analysis）是一种非常有用的多变量分析技术。我想说，你要想学好多变量分析技术，一是：理解多元回归分析，二是：理解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点。为什么这么说呢？多元回归分析是掌握有因变量影响关系的重点，无论什么分析，只要研究的变量有Y，也就是因变量，一般都是回归思想，无非就是Y的测量尺度不同，选择不同的变形方法。而因子分析则是研究没有因变量和自变量之分的一组变量X1 X2 X3 ... Xn之间的关系。 在市场研究中，我们经常要测量消费者的消费行为、态度、信仰和价值观，当然最重要的是测量消费者的消费行为和态度！我们往往采用一组态度量表进行测量，用1-5打分或1-9打分，经常提到的李克特量表。
上面的数据是我们为了测量消费者的生活方式或者价值观什么的，选择了24个语句，让消费者进行评估，同意还是不同意，像我还是不像，赞成还是不赞成等等，用1-9打分； 因子分析有探索性因子分析和证实性因子分析之分，这里我们主要讨论探索性因子分析！证实性因子分析主要采用SEM结构方程式来解决。 从探索性因子分析角度看： ?一种非常实用的多元统计分析方法； ?一种探索性变量分析技术； ?分析多变量相互依赖关系的方法； ?数据和变量的消减技术； ?其它细分技术的预处理过程； 我们为什么要用因子分析呢？ 首先，24个可测量的观测变量之间的存在相互依赖关系，并且我们确信某些观测变量指示了潜在的结构-因子，也就是存在潜在的因子；而潜在的因子是不可观测的，例如：真实的满意度水平，购买的倾向性、收获、态度、经济地位、忠诚度、促销、广告效果、品牌形象等，所以，我们必须从多个角度或维度去测量，比如多维度测量购买产品的动机、消费习惯、生活态度和方式等； 这样，一组量表，有太多的变量，我们希望能够消减变量，用一个新的、更小的由原始变量集组合成的新变量集作进一步分析。这就是因子分析的本质，所以在SPSS软件中，因子分析方法归类在消减变量菜单下。新的变量集能够更好的说明问题，利于简化和解释问题。 当然，因子分析也往往是预处理技术，例如，在市场研究中我们要进行市场细分研究，往往采用一组量表测量消费者，首先，通过因子分析得到消减变量后的正交的因子（概念），然后利用因子进行聚类分析，而不再用原来的测量变量了！我想这是市场研究中因子分析的主要应用！ 其实，你可以想象，例如在多元回归分析中，如果多个自变量存在相关性，如果可以用因子分析，得到几个不相关的变量（因子），再进行回归，就解决了自变量共线性问题。（理论上是这样的，但市场研究很少这么操作！） 下面是要理解的因子分析的基本概念： ?一种简化数据的技术。 ?探索性因子分析和证实性因子分析
【采购】采购数据分析的8个流程与常用7 个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析？ 首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果？ 通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最 大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必 要了。
4、需要哪些数据？ 采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集？ 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理？ 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使 用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避 免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量 比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推 理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对 采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先 是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实 践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足 业务，用数据来驱动增长。 8、如何展现和输出？
一种基于同一个程序在不同数据源中进行多维度综合关联画像分析 方法概述 摘要本方法首先对样本进行基础研判，然后再基于运营商多维度互联网爬虫深度挖掘分析技术和基于运营商大数据体系黑产溯源精准定位技术对样本进行深度溯源，最后将样本多种数据威胁情报信息进行画像。 关键词APP研判；黑产溯源；大数据；深度挖掘；关联分析；样本画像 目前已知的APP研判技术，一方面是通过研究恶意软件扫描方法提取恶意软件的SH1、敏感字、软件包名、字节码、资源名、网络字符串等APP的多维度特征，利用静态扫描引擎对手机文件格式的全量解包对每个文件进行十六进制级别的快速特征定位的静态引擎研判；另一方面是通过传统的动态沙箱技术，通过插桩Hook需要检测的关键点，在关键点调用时，通过钩子进行日志输出后返回系统原代码流程进行动态研判。 现有技术能力主要围绕样本的黑白研判为导向，而没有做到基于样本的深度威胁溯源，对样本背后所隐藏的黑产特点却把握不足，对黑产的定位，分类和取证溯源能力欠缺。对发现的黑产线索深入挖掘不足，难以从源头上解决恶意软件黑产问题。 1 技术目标 通过对样本的行为进行多种数据源多维度综合关联分析后，获得手机恶意软件是谁开发的、什么时间、通过什么方式、獲取了什么、具体人在哪里情报信息，根据这些信息进行建模画像，定位黑产源头，彻底打击恶意样本产业链。 2 技术难点 本方法整体的实现流程参见书面部分（附图1），其中技术难点在于基于大数据体系黑产溯源精准定位技术、基于多维度互联网爬虫深度挖掘分析方法，以及不同程序DNA自动建模画像技术。 3 核心技术说明 本方法核心技术及关键点包括： ①基于运营商大数据体系黑产溯源精准定位技术。②基于运营商多维度互联网爬虫深度挖掘分析技术；③不同程序DNA自动建模画像技术； 相关说明如下：
阐述一下数据分析的主要维度及如何才能 真正找准“动因” 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 （营销图片大全） 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了
100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4611751184.html, 多维度分析法在语料库语体分析中使用现状综述 作者：刘瑶 来源：《课程教育研究·学法教法研究》2016年第27期 【摘要】多维度分析法（Multi-dimensional Analysis）是由Biber于1988年提出的一种用于语域研究的方法。该分析方法以语料库语言学、计算机技术和多元统计技术为基础，可对多种语域进行全面的、多维度的描写和解释，实现了语域分析的多维化、客观性。近年来，被越来越多的国内外学者应用到语篇语域研究中去。但是针对于大多数国内研究者不太了解该方法，本文将对其使用现状进行综述。希望能使读者对多维度分析法有一个更加直观的认识，以便运用到更多文体领域的探究中去。 【关键词】多维度分析法语域变体 【中图分类号】G212.2；H136.6；G210.7 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）27-0007-02 1、多维度分析法简介 Douglas Biber（1988）[1]创建的多维度分析法（Multi-dimensional Analysis）被认为是目 前为止涉及语言特征最多，分类最细的语域分析方法。在多维度分析法被提出之前，语域对比研究主要集中于分析语域在某一参数上的差异，而这种单维度的对比方法并不能全面揭示语域间的差异，而且对语言特征的分类也是建立在研究者主观直觉上。为了弥补之前研究的不足，1988年，Biber提出了多维度分析法：利用因子分析法（Factor Analysis），对英国LOB语料库（Lancaster-Oslo/Bergen Corpus）和LLC语料库（London-Lund Corpus）中的23种口笔语与语文本的67种语言特征的“共现”进项归类分析，将众多语言特征变量分解为几个公共因子，归纳出五个主要维度：交互性与信息性、叙述性与非叙述性、指称明晰性与情景依赖型、显性劝说型、信息抽象与具体程度。每个维度都包含其特有的语言特征，例如动词的过去式（past tense verb），第三人称（third-person pronouns）、公共动词（public verbs）等语言特征主要出现在叙述性语体中，在非叙述性文章中则很少出现，由此可见这一组语言特征“共现”在某一语域中，我们便可将其归纳为同一维度。Biber（2002）指出多维度分析法作为一种基于语料库 进行语域分析的研究方法，能够客观揭示口笔语语域不同，从而得以实证分析出任何两种语域之间的区别。 2、基于语料库的多维度分析法研究概述 2.1 国外研究综述
论内部营销理论的多维度分析 摘要:本文首先回忆了内部营销理论的进展过程,随后从营销哲学、营销职能和宏观营销三个维度入手,对内部营销理论进行了深入分析,构筑了一个通过拓展的内部营销理论框架。 关键词:内部营销;营销哲学;营销方法;宏观营销 20 世纪70 年代末、80 年代初,Sasser、Arbeit 、Berry 和Grênroos 等学者提出了内部营销思想。通过20 多年的进展,尽管内部营销的内容已特不丰富,但迄今既没有统一的概念,也没有令人信服的确定边界。针对这种情况,笔者对内部营销的相关文献进行了回忆和深入考虑,在此基础上构筑了一个多维度的理论框架,并希望通过这一框架的建立对内部营销理论的边界作出清晰的界定。 一、内部营销理论的进展时期 Rafiq 和Ahmed(1993) 将内部营销理论的进展过程划分为
三个时期: 1．雇员激励和雇员中意。在内部营销理论进展的早期时期,研究重点集中在雇员激励和职员中意上。Sasser 和Arbeit (1976) 首次提出“将雇员当作顾客”的思想。Berry(1981) 则是最早正式使用“内部营销”一词的学者,他在1981 年给内部营销下的定义是:“内部营销是指将雇员当作顾客,将工作当作产品,在满足内部顾客需要的同时实现组织目标”。随后,1991 年,Berry 和Parasuraman 又将早期的定义更新为:“内部营销通过制造满足雇员需要的工作来吸引、进展、激励和保持高质量的雇员,是将雇员当作顾客的哲学,是一种使工作符合雇员需要的战略”。 2．顾客导向。Grênroos(1981) 是内部营销理论的另一个创始人,他首先提出了内部营销的目的是“激励雇员,使其具有顾客导向观念”。他认为,光是激励雇员让他们干好份内工作是不够的,还要使他们成为具有主动销售意识(sale - minded) 的人。此外, Grênroos 还提出了另外一种重要思想,即有效的服务需要前台与后台雇员的共同合作,内部营销依旧整合企业不同职能部门的一种工具。Grênroos 与Berry 等人观点一致的地点是:他俩都认为在内部营销活动中要使用类营销方法(marketing - like approach) 。 3．战略实施和变革治理。Winter (1985) 也许是最早将内