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
指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。
指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。
忠实访问者指数 Committed Visitor Index
计算公式：忠实访问者指数＝大于N分钟的访问页数／大于N分钟的访问者数
指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。
指标用法：这个指数通过页面和时间对网站进行了一个更细的区分，也许访问者正好离开吃饭去了。如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。
忠实访问者量 Committed Visitor Volume
计算公式：忠实访问者量＝大于N分钟的访问页数／总的访问页数
指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量
指标用法：网站通常都是靠宣传和推广吸引用户，这个指标的意义就显得尤为重要了，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有10000的访问页数却仅有1％的忠实访问者率，这意味着你可能吸引了错误的访问者，这些访问者没有啥价值，他们仅仅看一眼你的网页就离开了。这是你应该考虑你的推广方式和宣传方式是不是有什么问题了。
访问者参与指数 Visitor Engagement Index
计算公式：访问者参与指数＝总访问数／独立访问者数
指标意义：这个指标是每个访问者的平均会话（session），代表着部分访问者的多次访问的趋势。指标用法：与回访者比率不同，这个指标代表着回访者的强烈度，如果有一个非常正确的目标受众不断的回访网站，这个指数将大大高于1；如果没有回访者，指数将趋近于1，意味着每一个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标，大部分的内容型和商业性的网站都希望每个访问者在每周／每月有多个会话（session）；但是如客户服务尤其是投诉之类的页面或网站则希望这个指数尽可能地接近于1。
回弹率（所有页面）Reject Rate／Bounce Rate
计算公式：回弹率（所有页面）＝单页面访问数／总访问数
指标意义：代表着访问者看到的仅有的一页的比率
指标意义：这个指标对于最高的进入页面有很重要的意义，因为流量就是从这些页面产生的，那么在网站策划和网站规划时，你需要对网站的导航或布局设计进行架构设计时，尤其要注意到这个
参数。总而你是希望这个比率不断地下降。
回弹率（首页）Reject Rate／Bounce Rate
计算公式：回弹率（首页）＝仅仅访问首页的访问数／所有从首页开始的访问数
指标意义：这个指标代表所有从首页开始的访问者中仅仅看了首页的访问者比率
指标意义：这个指标是所有内容型指标中最重要的一个，通常我们认为首页是最高的进入页面（
当然，如果你的网站有其他更高的进入页面，那么也应该把它加入到追踪的目标中，如推广广
告等）。对任意一个网站，我们可以想象，如果访问者对首页或最常见的进入页面都是一掠而过，说明网站策划时在某一方面有问题。如果针对的目标市场是正确的，说明是访问者不能找到他想要的东西，或者是网页的设计上有问题（包括页面布局、网速、链接的文字等等）；如果网站设计是可行易用的，网站的内容可以很容易地找到，那么问题可能出在访问者的质量上，即市场问题。
浏览用户比率 Scanning Visitor Share
计算公式：浏览用户比率＝少于1分钟的访问者数／总访问数
指标意义：这个指标一定程度上衡量网页的吸引程度。
指标用法：大部分的网站都希望访问者停留超过一分钟，如果这个指标的值太高，那么就应该考虑一下网页的内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
浏览用户指数 Scanning Visitor Index
计算公式：浏览用户指数＝少于1分钟的访问页面数／少于1分钟的访问者数
指标意义：一分钟内的访问者平均访问页数
指标用法：这个指数也接近于1，说明访问者对网站越没兴趣，他们仅仅是瞄一眼就离开了。这也许是导航的问题，如果你对导航系统进行了显著的改进，应该可以看到这个指数在上升；如果指数还
是下降，应该是网站的目标市场及使用功能有问题，应该着手解决。将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用，可以看出用户是在浏览有用的信息还是厌烦而离开。
浏览用户量 Scanning Visitor Volume
计算公式：浏览用户量＝少于1分钟的浏览页数／所有浏览页数
指标意义：在一分钟内完成的访问页面数的比率
指标用法：根据网站的目标的不同，这个指标的高低有不同的要求，大部分的网站希望这个指标降低。如果是搞广告驱动的网站，这个指标太高对于长期的目标是不利的，因为这意味着尽管你通过广告吸引了许多的访问者，产生很高的访问页数，但是访问者的质量却是不高的，所能带来的收益也就会受到影响。
二、网站分析的商业指标
平均订货额 Average Order Amount （AOA）
计算公式：平均订货额＝总销售额／总订货数
指标意义：用来衡量网站销售状况的好坏
指标用法：将网站的访问者转化为买家当然是很重要的，同样重要的是激励买家在每次访问是购买更多的产品。跟踪这个指标可以找到更好的改进方法。
订单转化率 Conversion Rate （CR）
计算公式：订单转化率＝总订货数／总访问量
指标意义：这是一个比较重要的指标，衡量网站的对每个访问者的销售情况
指标用法：通过这个指标你可以看到即使一些微小的变化都可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你还能够区分出新、旧访问者所产生的订单，那么就可以细化这个指标，对新旧客户进行分别的统计。
每访问者销售额 Sales Per Visit （SPV）
计算公式：每访问者销售额＝总销售额／总访问数
指标意义：这个指标也是用来衡量网站的市场效率
指标用法：这个指标和转化率差不多，只是表现形式不同。
单笔订单成本 Cost per Order （CPO）
计算公式：单笔订单成本＝总的市场营销开支／总订货数
指标意义：衡量平均的订货成本
指标用法：每笔订单的营销成本对于网站的盈利和现金流都是非常关键的。营销成本的计算各人有不同的标准，有些把全年的网站营运费用摊入到每月的成本中，有些则不这么做，关键要看那种最适合自己的情况。如果能够在不增加市场营销成本的情况下提高转化率，这个指标就应该会下降。
再订货率 Repeat Order Rate （ROR）
计算公式：再订货率＝现有客户订单数／总订单数
指标意义：用来衡量网站对客户的吸引力
指标用法：这个指标的高低和客户服务有很大关系，只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
单个访问者成本 Cost Per Visit （CPV）
计算公式：单个访问者成本＝市场营销费用／总访问数
指标意义：用来衡量网站的流量成本
指标用法：这个指标衡量的是你的市场效率，目标是要降低这个指标而提高SPV，为此要将无效的市场营销费用削减，增加有效的市场投入。
订单获取差额 Order Acquisition Gap （OAG）
计算公式：订单获取差额＝单个访问者成本（CPV）－单笔订单成本（CPO）
指标意义：这是一个衡量市场效率的指标，代表着网站所带来的访问者和转化的访问者之间的差异指标用法：指标的值应是一个负值，这是一个测量从非访问者中获得客户的成本。有两种方法来降低这个差额，当你增强了网站的销售能力，CPO就会下降，这个差额就会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样的，CPV可能升高而CPO保持不变或降低，这个差额也会缩小，表明网站所吸引的流量都具有较高的转化率，这种情形通常发生在启用了PPC（pay per click）的计划。
订单获取率 Order Acquisition Ratio （OAR）
计算公式：订单获取率＝单笔订单成本（CPO）／单个访问者成本（CPV）
指标意义：用另一种形式来体现市场效率
指标用法：用比率的形式往往比较容易为管理阶层所理解，尤其是财务人员。
每笔产出 Contribution per Order （CON）
计算公式：每笔产出＝（平均订货数X平均边际收益）－每笔订单成本
指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值
指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣的，代表了你花了多少钱来赚多少钱。
投资回报率 Return on Investment （ROI）
计算公式：投资回报率＝每笔产出（CON） /每笔订单成本（CPO）
指标意义：用来衡量你的广告的投资回报
指标用法：比较你的广告的回报率，应该把钱分配给有最高回报率的广告，但是这个回报率应当要有时间段的限制，比如“25％ RIO/每周”和“25％ RIO／每年”是有很大差别的。
文章来源：百度站长社区（钛媒体编辑）
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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
【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
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。
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