网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营
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数据分析必备的三大能力体系这篇文章从整体框架出发,介绍了数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。
数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出:1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体的、系统的思维框架;2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观如何让数据分析真正发挥价值?我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面,企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。
做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位:利用(大)数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架,对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务,我们认为数据分析应该分别起到助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)的三大作用。
核心职能模块运营方案一、前言随着互联网的普及和商业模式的不断创新,各类企业和机构都纷纷涉足线上运营。
而作为运营的核心职能之一,核心职能模块的运营方案显得尤为重要。
本次方案将从核心职能模块的定义、目标、关键成功因素、运营流程、平台建设等方面进行详细阐述,旨在引导企业更好地开展核心职能模块的运营工作。
二、核心职能模块的定义核心职能模块是指企业或机构在生产经营过程中,为了完成最基本的业务活动所需要的技能和能力。
核心职能模块不同于其他功能性模块,它直接与企业的核心业务相关,是推动企业价值创造的重要保障。
在不同企业或机构中,核心职能模块的内容和形式可能会有所不同,而本次方案将主要围绕数字化、可视化、智能化等方向,针对当前互联网时代的核心职能模块进行运营方案设计。
三、目标1. 提高核心职能模块的运营效率。
2. 提升核心职能模块的服务水平和用户体验。
3. 增加核心职能模块的价值输出,推动企业业务发展。
四、关键成功因素1. 数据驱动:通过数据分析,把握用户需求和行为,不断优化核心职能模块的服务内容和体验。
2. 技术支持:借助先进的技术手段,实现核心职能模块的数字化、智能化运营。
3. 用户参与:积极引导用户参与核心职能模块的建设和改进,提高用户粘性和忠诚度。
4. 团队协作:各相关部门之间需要紧密合作,形成良好的运营协作机制,推动核心职能模块的全面发展。
五、运营流程1. 数据收集与分析(1)收集用户行为数据、需求反馈等信息,并进行挖掘和分析。
(2)利用数据分析工具,构建用户画像,深入了解用户需求和行为习惯。
2. 服务内容优化(1)根据数据分析结果,调整核心职能模块的服务内容,优化功能设计和流程。
(2)加强用户教育和培训,引导用户更好地利用核心职能模块提供的服务。
3. 技术支持与升级(1)持续关注技术发展动向,引入先进的技术手段,提升核心职能模块的智能化水平。
(2)及时进行系统维护和升级,保障核心职能模块的稳定运行和安全性。
电子商务公司岗位职责电子商务是指在互联网上开展交易活动的商业行为。
随着电子商务行业的不断发展,各大电子商务公司也在逐步扩大其业务规模,包括电商平台运营、电商推广、客户服务等职能。
本文将介绍电子商务公司的各岗位职责。
一、电商平台运营岗电商平台运营岗是电子商务公司中最关键的岗位之一,通常需要负责以下职责:1. 平台管理:负责平台规则的制定、用户资格审核,对违规产品和商家实行处理等。
2. 商品上架:根据市场需求,对商品进行分类、上架、下架等管理,提升平台商品的质量及用户体验。
3. 运营策略:通过数据分析、市场调研等手段,制定电商平台的运营策略,提升平台的用户数、访问量以及销售额等。
4. 技术支持:负责与技术团队协商、配合平台技术开发人员,优化平台系统,保证平台的正常运营。
二、电商推广岗电商推广岗是电商公司中最为重要的职位之一,主要工作如下:1. 网络推广:通过社交媒体、搜索引擎、地图搜索、论坛等渠道进行推广,扩大公司的品牌影响力和知名度。
2. 营销策划:制定营销策划方案,顺应市场趋势及用户需求,进行根据不同季节、活动等的优惠方案,推高销售额。
3. 数据分析:对电商网站的各项数据进行分析,通过提炼运营中的关键指标,最终实现精准定位和数据驱动。
三、客服岗客服岗位是电商公司客户服务的主要岗位,主要职责如下:1. 回复客户咨询:负责客户与客户之间的信息沟通,网站及社交媒体等渠道上的用户反馈聆听及解答。
2. 投诉处理:对于有投诉的用户,负责主动解决问题,在其表述情况后,及时回复或致电处理沟通,降低退货率。
3. 数据汇总统计:及时记录总结用户反馈问题,反馈平台问题,以促使技术团队进行后期技术调整或产品升级。
4. 客户体验提升:向用户提供更优质的服务,提高客户满意度,打造良好的用户口碑效应。
四、物流管理岗物流管理岗位是电商公司的关键员工之一。
其职责主要有:1. 库存管理:负责所有库存的流入、出库及管理,并通过仓库管理系统进行相应数据的记录,提升库存管理效率。
网站运营手册网站运营手册一、前言网站是现代社会中重要的信息交流平台,其运营管理的好坏直接关系到网站的发展和用户体验。
本手册旨在为网站运营人员提供一份实用的指南,帮助他们有效地管理和运营网站,提高网站的知名度和影响力。
二、网站运营的基本原则1. 用户导向:网站的目标是为用户提供有价值的信息和服务,因此在运营过程中要始终关注用户需求,提供高质量的内容和良好的使用体验。
2. 持续创新:网站的内容和功能应与时俱进,不断推出新的特色服务和产品,以保持竞争力并吸引更多用户。
3. 数据驱动:通过数据分析和用户反馈,了解用户行为和需求,并基于此优化网站的内容和功能,以提供更个性化的服务。
4. 合规运营:遵守相关法律法规,保护用户隐私,防范网络安全风险,对违法违规行为进行严厉处理,维护互联网的良好秩序。
三、网站运营的主要内容1. 网站策划与定位:明确网站的定位和目标受众,确定网站的主题和内容,制定发展战略和运营计划。
2. 用户体验优化:关注用户体验,提供简洁直观的界面设计,保证网站的稳定性和快速响应速度,提高网站的易用性和用户满意度。
3. 内容管理:建立完善的内容管理系统,确保网站内容的质量和时效性,定期更新和发布优质内容。
4. 搜索引擎优化:通过合理的关键词选择和网站结构优化,提高网站在搜索引擎中的排名,提升流量和曝光度。
5. 社交媒体运营:利用社交媒体平台,扩大网站的影响力和知名度,与用户进行互动和沟通,建立良好的用户关系。
6. 数据分析与用户反馈:采集和分析用户行为数据,了解用户喜好和需求,优化网站的内容和服务。
同时,及时回应用户反馈和投诉,积极解决问题,增强用户信任和忠诚度。
7. 广告和营销推广:根据网站定位和目标用户,选择合适的广告和营销方式,提升网站知名度和用户转化率。
8. 安全维护与风险防范:建立健全的信息安全管理机制,定期进行网站安全检查,保护用户隐私和数据安全,防范网络攻击和风险。
四、网站运营的工作流程1. 流程梳理:根据网站运营的主要内容和目标,制定详细的工作流程和时间节点,明确责任和权限。
互联网下的运营管理引言随着互联网的快速发展,运营管理已经成为各个企业不可或缺的一部分。
互联网下的运营管理和传统企业的运营管理有着许多不同之处,包括市场推广方式、客户互动方式等。
本文将探讨互联网下的运营管理的特点、挑战和解决方案。
1. 互联网下的运营管理特点互联网下的运营管理相比于传统企业的运营管理有一些独特的特点: - 数字化运营:互联网运营管理主要基于数字化平台进行,包括网站、应用程序等。
这种数字化运营使得企业可以更加高效地跟踪和分析运营数据,做出实时的调整和决策。
- 用户导向:互联网企业的运营管理更加注重用户的需求和反馈。
通过深入了解用户行为和偏好,企业可以根据用户的需求进行优化和改进,提供更好的产品和服务。
- 快速迭代:互联网企业的运营管理通常采用敏捷开发的方式,快速迭代产品和服务。
通过快速迭代,企业可以及时地响应市场变化,提高竞争力。
2. 互联网下的运营管理挑战尽管互联网下的运营管理有很多优点,但也面临一些挑战: - 信息过载:互联网时代信息爆炸,用户面临大量的信息选择。
如何能够快速吸引用户的注意力并传达企业的价值是一个重要的挑战。
- 用户忠诚度:互联网企业面临来自竞争对手的激烈竞争,用户忠诚度较低。
如何提高用户的忠诚度,保持用户的长期价值成为运营管理的重要目标。
- 舆情管理:互联网时代用户可以随时随地发布各种言论,舆情管理成为互联网企业运营管理中不可忽视的方面。
如何及时发现并应对负面舆情,保护企业的声誉是互联网下运营管理中的重要工作。
3. 互联网下的运营管理解决方案面对互联网下的运营管理挑战,企业可以采取以下一些解决方案:- 数据驱动:互联网企业可以通过数据分析来了解用户行为和需求,从而做出更加准确的决策。
数据驱动的运营管理能够帮助企业发现潜在的商机和问题,并及时做出调整。
- 用户互动:互联网企业可以通过社交媒体等平台与用户进行互动,了解用户的需求和反馈。
通过积极的用户互动,企业可以提高用户的忠诚度,并获得更多的口碑传播。
大数据时代企业运营管理和数据分析在大数据时代,企业运营管理和数据分析成为了企业发展的重要组成部分。
通过运用大数据技术和数据分析方法,企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提高决策效率,并获得竞争优势。
本文将从企业运营管理和数据分析两个方面进行详细介绍。
一、企业运营管理1. 运营管理概述企业运营管理是指通过规划、组织、领导和控制等管理活动,以实现企业目标并提高运营效率的过程。
在大数据时代,企业运营管理需要借助大数据技术,通过对海量数据的收集、整理和分析,为决策提供更准确的依据。
2. 数据驱动的运营决策在大数据时代,企业可以通过分析大数据来了解市场趋势、客户需求和竞争对手情况,从而做出更准确的运营决策。
例如,通过分析销售数据,企业可以了解产品的热销情况,进而调整生产计划和库存管理,以提高运营效率和降低成本。
3. 运营流程优化大数据技术可以帮助企业发现运营流程中的瓶颈和问题,并提供相应的优化方案。
例如,通过分析生产线上的传感器数据,企业可以实时监测设备状态,及时发现故障并进行维修,以提高生产效率和降低故障率。
4. 客户关系管理通过分析客户数据,企业可以了解客户的购买偏好、消费行为和需求变化,从而制定个性化的营销策略,提高客户满意度和忠诚度。
例如,通过分析客户的购买历史和浏览记录,企业可以向客户推荐符合其兴趣的产品,提高销售转化率。
二、数据分析1. 数据分析概述数据分析是指通过对数据的收集、整理、处理和分析,提取有价值的信息和知识,为决策提供支持和指导的过程。
在大数据时代,数据分析技术的发展为企业提供了更多的数据来源和分析工具。
2. 数据收集与清洗在进行数据分析之前,首先需要收集和整理数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据以及社交媒体等。
然后,对数据进行清洗和预处理,去除重复数据、缺失值和异常值,确保数据的质量和准确性。
3. 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行统计分析和可视化展示,以了解数据的分布、关联性和趋势等。
网站运营管理员工作内容职责概述作为一名网站运营管理员,你将承担管理和维护公司网站的责任。
你需要与各部门密切合作,确保网站的正常运行,同时优化用户体验。
你还需要监测网站的性能,并及时处理任何出现的问题。
具体职责以下是一些网站运营管理员常见的工作内容:1. 网站维护与更新•定期更新网站内容,包括文章、图片、视频等,并确保信息的准确性和完整性。
•处理用户反馈和投诉,及时解决网站出现的问题,提供相关帮助。
•跟踪并修复网站的漏洞和错误,确保网站的安全性和数据的完整性。
2. 用户体验优化•分析用户数据,了解用户需求和偏好,通过调研和用户访谈等方式,改进网站的设计和功能,提升用户体验。
•负责网站的搜索引擎优化(SEO),通过关键词研究、优化网站结构等手段,提高网站的排名,增加流量。
•监测网站的性能数据,包括页面加载速度、响应时间等,优化网站的性能,提供更好的访问体验。
3. 网站推广与营销•制定并执行网站推广策略,包括内容营销、社交媒体推广等,增加网站的知名度和影响力。
•与市场部门合作,开展市场活动,提升品牌曝光度,吸引更多用户访问网站。
•分析网站流量和用户转化率,制定并优化转化率优化(CRO)策略,提高用户转化率和销售额。
4. 数据分析与报告•收集和分析网站数据,包括访问量、用户行为等,提供数据驱动的决策支持。
•编写或生成网站数据报告,监测网站的运营效果,反馈给上级管理层,并提出改进建议。
5. 合作与协调•与各部门(如开发团队、市场部门等)合作,确保网站的正常运行和各项项目的进展。
•与内容创作者、设计团队等合作,协调和管理网站内容的更新和发布。
•与第三方供应商(如域名注册商、服务器提供商等)沟通和协商,确保网站硬件和软件的正常运行。
技能要求作为一名网站运营管理员,你需要具备以下技能和能力:•熟悉网站建设和维护的基本知识,包括HTML/CSS、网站架构等。
•具备一定的设计能力,能够进行简单的网页设计和图像处理。
企业数字化运营中的数据驱动与管理在当今数字化时代,企业已经开始逐步转向数字化运营模式。
数字化运营可以为企业带来高效、便捷的管理模式,优化流程、提高效益。
而在数字化运营的过程中,数据驱动和管理非常关键。
如何充分利用数据资源对企业进行有效的管理,将成为数字化运营的核心。
一、数据驱动数据驱动是指企业在进行业务决策时,依赖于数据的分析和挖掘,从而对业务进行优化和改进的运营模式。
数据驱动的实现需要有一套完整的数据分析系统和人员专业技能的支持。
这些数据将有助于企业了解其业务和客户需求,从而加强产品和服务的改进,提高效率和利润率。
在数字化运营中,数据驱动可以提供全面并及时的信息支持,帮助企业了解与客户的关系和发现业务机会。
通过数据驱动,企业能够更好地预测市场趋势和发现客户服务的短处,从而更加有效地进行业务规划和资源配置、以及客户定位。
二、数据管理在数字化运营中,数据管理是十分重要的环节,这是因为数据资源是企业信息库的基础。
数据管理可分为三个方面:数据的收集、存储和使用。
1、数据的收集数据的收集是数据管理的第一步。
通过数据采集和分析,可以获得大量的业务信息,从而帮助企业更好地了解客户需求。
在数据收集的过程中,企业应该遵循规范,注重数据的统一性和一致性,增强数据的可靠性,以防止出现数据误差。
同时,企业也需要充分保护客户数据信息,符合相关的法律和规定。
2、数据的存储存储是数据管理的第二个方面。
数据存储需要具有可靠和安全的特点,为数据提供充足的保护。
同时,数据存储系统应该便于搜索与检索。
现在的云存储技术已经成为目前大型企业数据存储的首选,因为它为企业、政府和行业提供了安全、高效、灵活的数据存储环境。
3、数据的使用数据使用是数据管理的第三个方面。
数据使用可帮助企业发现商业机会、优化业务、提高效率,增强企业决策智慧。
通过应用大数据、机器学习、人工智能等技术,企业能够更好地利用数据资源完成其业务目标。
三、数据驱动和管理的挑战数据驱动和管理也面临着一些挑战。
Excel-箱线图(数据分布)分析标签:excel数据分析六西格玛箱线图数据分布2014-01-18 11:13 25396人阅读评论(0) 收藏举报分类:Excel(14)网站分析(9)版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。
目录()[+]本文摘自作者《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》:箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。
通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。
1.什么是四分位数箱线图需要用到统计学的四分位数(Quartile)的概念,所谓四分位数,就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数。
第一四分位数(Q1),又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
第二四分位数(Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。
第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartile Range,IQR)。
计算四分位数首先要确定Q1、Q2、Q3的位置(n表示数字的总个数):Q1的位置=(n+1)/4Q2的位置=(n+1)/2Q3的位置=3(n+1)/4对于数字个数为奇数的,其四分位数比较容易确定。
例如,数字“5、47、48、15、42、41、7、39、45、40、35”共有11项,由小到大排列的结果为“5、7、15、35、39、40、41、42、45、47、48”,计算结果如下:Q1的位置=(11+1)/4=3,该位置的数字是15。
网站运营岗位职责概述职位概述网站运营是一个重要的职位,负责管理和维护公司的网站,确保网站的正常运行并持续吸引并留住用户。
网站运营需要关注网站的内容、功能、用户体验和营销等方面,以提升网站的影响力和用户满意度。
职责与任务1. 网站内容管理:负责网站的内容发布与管理,包括文案、图片、视频等,保持内容的更新和与目标用户需求的匹配。
2. 网站功能维护:确保网站的各项功能正常运行,包括注册、登录、搜索、购物等功能,提供用户友好的操作体验。
3. 用户体验优化:通过对用户行为数据的分析,不断优化网站的布局、设计和交互体验,提升用户黏性和满意度。
4. 网站数据分析:负责网站用户数据的收集、分析和报告,通过数据驱动的方式进行决策,优化网站推广和运营策略。
5. 网站流量增长:通过各种手段,如SEO、SEM、社交媒体等,增加网站的有机流量,提升网站的曝光度和市场占有率。
6. 网站推广活动策划与执行:制定网站推广计划,包括线上和线下的各种推广活动,并负责执行和评估推广活动的效果。
7. 用户反馈与维护:及时回复用户的咨询、建议和投诉,并与相关部门合作解决用户问题,保障用户满意度和忠诚度。
8. 网站安全与风险控制:定期检查和更新网站的安全措施,确保网站的信息安全,预防和应对各种网络安全风险。
能力要求1. 熟悉网站建设与运营的基本知识和流程,了解网站的常见技术和工具。
2. 具备一定的市场营销和用户心理的认知,能够深入理解用户需求,提供个性化的网站推荐和服务。
3. 具备数据分析和决策能力,善于从数据中发现问题和机会,并制定相应的解决方案。
4. 具备良好的沟通和协调能力,能够与不同部门和团队进行有效的合作,实现共同目标。
5. 善于创新和学习,跟踪行业发展动态和竞争对手的优劣势,不断提升网站的竞争力。
6. 具备一定的项目管理和执行能力,能够制定计划、分配资源、控制进度,并及时调整和优化工作流程。
总结网站运营是一个综合性较强的岗位,需要关注各个方面的工作,从网站内容、功能到用户体验和推广策略等,都需要运营人员的精力和智慧。
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2.1.7 数组类型2.2 数字格式2.2.1 可用的数字格式2.2.2 自定义数字格式设置2.3 数据类型与数字格式2.3.1 如何定义数据类型2.3.2 如何判断数据类型2.3.3 数据类型的转换2.4 公式与函数2.4.1 运算符与优先级2.4.2 单元格的引用方式2.4.3 函数2.4.4 数组公式2.4.5 定义名称2.5 本章小结第3章如何查找网站存在的问题3.1 获取问题的途径3.1.1 外部客户之声3.1.2 内部用户之声3.2 确定工作任务3.2.1 二八定律3.2.2 确定需解决的问题3.2.3 确定改进目标3.2.4 确定改进范围3.3 收集客户需求3.3.1 识别目标客户3.3.2 客户需求调查3.3.3 客户需求整理3.4 确定关键质量特性3.4.1 设置规格限3.4.2 确定主要关键质量特性3.5 利益相关者分析3.5.1 分析的内容及作用3.5.2 确定关键利益相关者3.6 本章小结第4章如何测量问题现状4.1 如何详细描述流程4.1.1 流程图的作用4.1.2 流程图的分类4.1.3 绘制流程图4.2 如何进行流程测量4.2.1 确定测量指标4.2.2 确定测量对象4.3 流程现状与差距分析4.3.1 平均值与标准差4.3.2 西格玛水平4.3.3 流通合格率4.3.4 差距分析4.4 网站常用度量指标4.4.1 唯一IP4.4.2 唯一访问者4.4.3 页面浏览量与唯一页面浏览量4.4.4 页面驻留时间与网站驻留时间4.4.5 跳出率4.4.6 广告显示数、点击数和点击率4.4.7 转换率4.4.8 回访者比率4.4.9 积极访问者比率4.4.10 忠实访问者比率4.5 本章小结第5章数据输入技巧5.1 数据录入前奏5.1.1 格式化窗口显示5.1.2 格式化单元格显示5.1.3 设置数字格式与数据类型5.2 基本数据输入技巧5.2.1 自动输入小数点5.2.2 输入分数5.2.3 输入日期和时间5.2.4 输入指数5.2.5 强制换行操作5.2.6 改变回车移动方向5.2.7 使用记录单输入数据5.3 规律数据输入技巧5.3.1 多单元格同时输入相同数据5.3.2 序列自动填充5.3.3 记忆式输入5.3.4 使用列表选择5.4 数据有效性5.4.1 数据有效性的设置内容5.4.2 设置数值允许范围5.4.3 设置日期和时间允许范围5.4.4 设置文本长度允许范围5.4.5 设置允许的序列值5.4.6 自定义有效性设置6.9.3 计算平均值6.9.4 计算频率6.9.5 计算极值6.9.6 计算排名6.10 数据分类汇总6.10.1 SUBTOTAL函数6.10.2 分类汇总工具6.11 本章小结第7章使用数据透视表进行数据处理7.1 创建数据透视表7.1.1 创建基本数据透视表7.1.2 创建动态数据透视表7.1.3 以其他工作簿数据创建数据透视表7.1.4 以文本文件数据创建数据透视表7.2 布局数据透视表7.2.1 推迟布局更新7.2.2 改变字段名称7.2.3 汇总字段显示设置7.3 刷新数据7.3.1 使用Excel数据源时自动刷新7.3.2 引用外部数据源时自动刷新7.3.3 链接数据透视表的刷新7.4 数据筛选7.4.1 了解筛选7.4.2 手动筛选7.4.3 使用行标签筛选7.4.4 使用值筛选7.4.5 使用切片器筛选7.5 数据排序7.5.1 手动排序7.5.2 自动排序7.6 项目组合7.6.1 组合指定项7.6.2 组合数字项7.6.3 组合时间项7.6.4 取消组合7.7 数据计算7.7.1 改变字段的汇总方式7.7.2 插入计算字段和计算项7.8 创建基于多表的数据透视表7.8.1 添加"数据透视表和数据透视图向导"按钮到快速访问工具栏7.8.2 创建基于单页字段的数据透视表7.8.3 创建基于自定义页字段的数据透视表7.9 本章小结第8章使用SQL查询进行数据处理8.1 获取外部数据8.1.1 获取Excel工作表数据8.1.2 获取Access表格数据8.1.3 获取网站表格数据8.1.4 使用OLEDB方式连接数据库8.1.5 使用ODBC方式连接数据库8.1.6 获取XML文件中的数据8.1.7 获取文本文件中的数据8.2 基本的SELECT语句8.2.1 SELECT语句的结构8.2.2 表的引用规则8.3 使用选择列表和表别名8.3.1 选择所有列8.3.2 选择特定列8.3.3 在选择列表中使用常量、函数和表达式8.3.4 使用表别名8.4 使用WHERE子句筛选行8.4.1 使用比较搜索条件8.4.2 使用范围搜索条件8.4.3 使用列表搜索条件8.4.4 使用模式匹配搜索条件8.4.5 使用NULL比较搜索条件8.5 使用GROUP BY子句和聚合函数进行分组计算8.6 使用HAVING子句从分组后结果中筛选行8.7 使用ORDER BY子句进行排序8.7.1 指定排序列8.7.2 指定排序顺序8.8 使用TOP子句限制结果集8.9 使用DISTINCT消除重复行8.10 使用子查询8.10.1 在选择列表中使用子查询8.10.2 含有IN和EXISTS的子查询8.10.3 含有比较运算符的子查询8.10.4 使用ANY、SOME或ALL关键字8.10.5 使用多层嵌套子查询8.11 使用联接查询8.11.1 联接的语法格式8.11.2 列名限定和选择列表的使用8.11.3 联接条件设定8.12 使用交叉联接8.12.1 交叉联接的语法格式8.12.2 使用交叉联接提高查询效率8.12.3 为交叉联接添加WHERE子句8.13 使用内部联接8.13.1 内部联接的语法格式8.13.2 等值内部联接8.13.3 不等值联接8.14 外部联接8.14.1 外部联接的语法格式8.14.2 左外部联接8.14.3 右外部联接8.14.4 完全外部联接8.15 使用自联接8.15.1 使用不同列实现自联接8.15.2 使用同一列实现自联接8.16 合并结果集8.16.1 使用UNION与UNION ALL进行结果集合并8.16.2 使用ORDER BY子句对合并结果集排序8.16.3 结果集的合并顺序8.17 本章小结第9章过程与数据分析9.1 过程分析9.1.1 绘制详细流程图9.1.2 逻辑树分析法9.1.3 杜邦分析法9.2 减少流程中的浪费9.2.1 精益六西格玛与传统六西格玛的区别9.2.1 区分增值和非增值活动9.3 劣质成本分析9.3.1 劣质成本分析的作用9.3.2 劣质成本的构成9.3.3 劣质成本分析流程9.3.4 劣质成本分析的注意事项9.4 流通合格率分析9.4.1 流通合格率分析的作用9.4.2 流通合格率的计算方法9.5 统计图表分析9.5.1 正确选择统计图表9.5.2 统计图表的结构与调整9.5.3 直方图(频率分布)分析9.5.4 箱线图(数据分布)分析9.5.5 时间序列图(趋势)分析9.5.6 散点图(相关性及数据分布)分析9.5.7 对比图分析(差异分析)9.5.8 算术平均分析(差异分析)9.5.9 移动平均分析(趋势分析)9.5.10 漏斗图分析(差异分析)9.6 本章小结第10章查找问题根本原因10.1 广泛寻找问题原因10.1.1 鱼骨图分析10.1.2 5W2H分析10.2 识别问题根本原因10.2.1 帕累托图分析10.2.2 因果矩阵分析10.2.3 5个为什么分析10.3 本章小结第11章分析结果展现11.1 表格展现策略11.1.1 使用突出显示11.1.2 使用数据条11.1.3 使用色阶11.1.4 使用图标集11.1.5 使用迷你图11.2 图表展现策略11.2.1 信息全面11.2.2 适度简约11.2.3 字体统一11.2.4 颜色协调11.2.5 重点突出11.2.6 顾全大局11.3 数据分析报告11.3.1 撰写要求11.3.2 结构与内容11.4 本章小结第12章确定解决方案12.1 提出解决方案12.2 评估解决方案12.2.1 资格标准评估12.2.2 参考标准评估12.3 执行解决方案12.3.1 失效模式及后果分析12.3.2 制定沟通计划12.3.3 培训及试运行12.4 本章小结第13章监控改进后的内容13.1 建立控制计划13.2 使用控制图监控改进效果13.2.1 控制图的样式13.2.2 控制图的类型13.2.3 常规异常判断原则13.2.4 p图--监测客户转化率13.2.5 X-MR图--监测客单投递时长13.3 流程标准化建设13.3.1 标准化建设的作用13.3.2 良好标准的制定要求13.3.3 标准的制定步骤13.3.4 标准作业程序的格式13.4 本章小结附录A Google Analytics简介附录B Minitab简介附录C Microsoft Visio简介附录D 网站分析案例--客户价值分析。