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数据分析】如何做好电子商务数据分析

电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,数据分析是必然的。 一般来说,电商网站的数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据分析和用户特征分析四个部分。 ? 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。 3 站内数据分析 站内数据分析,主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理,一般如下: 页面流量排名:主要查看产品详情页的流量,特别是首页陈列的产品详情页。 场景转化分析:从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页,的数据分析。 站内搜索分析:这个反应的是用户关心的产品有哪些,产品调整的最直接数据。 用户离开页面分析:用户在那些也页面离开最多?是首页还是频道页?是购物车还是订单提交页。

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数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。 结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢? 第二、如何做好关联分析呢? 1. 必须进行大量的产品梳理工作,区分不同等级的层次关系,并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。 做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。 个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块,其实其对数据格式要求很严格,但不符合常规的数据库录入的基础源数据,操作也不算很简单。

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    3个方面:做好竞品数据分析

    数据分析师通常在部分企业扮演着做竞品分析的角色,今天我们就来从数据分析师的角度说说如何做好竞品的数据分析? 什么是竞品? 03 竞品分析的三个方面 竞品分析主要包括三个方面:用户分析、功能分析数据分析,三者需同步进行。界面及交互研究这里不具体展开。 1. 数据分析 数据分析包含:整体数据、变化趋势、具体功能数据 常用的数据分析工具有:移动APP,iOS版可在AppStore、App Annie上查看排名等信息;安卓版可在安卓市场、豌豆荚、360手机助手等应用市场收集数据 (数据来源于易观智库) 总体数据显示,由于资本助力,移动电台市场用户规模呈现强势增长态势。 (1)整体数据 ? (3)具体功能数据 上面具体功能研究的是录音及主播管理功能,这里主要统计了喜马拉雅大学和有声化平台Audio+的相关数据,如下: ?

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    企业如何利用大数据做好数据分析

    数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯,数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。 对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。 一.什么是大数据分析? 我们知道,数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析,提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比,大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。 使用常规工具进行处理还是需要使用一些大数据分析工具进行处理。 二.企业进行大数据分析需要哪些人员? 企业知道需要做的大数据分析任务后,还需要一定的大数据分析人才配置,以达到最终目的。 公司需要部署什么样的大数据分析人才?通常有数据开发工程师,数据架构师,数据分析师,数据挖掘工程师和数据可视化工程师。 三.公司需要使用哪些工具来进行大数据分析

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    如何做好商业分析?—数据采集和分析项目文章汇总

    这是基于数据分析、模型的运用,但是都逃不过是对现实业务的理解的基础上。 下面就是这段时间以来写的文章的汇总: 一、数据采集监测和分析 1、数据采集 (1)论坛网站信息数据采集:       案例1:汽车之家网站奔驰宝马宝马信息采集       案例2:天涯论坛各个板块文章信息采集       案例3:豆瓣电影、读书板块信息数据和评论数据采集 (2)电商网站商品和评论采集。 案例1:淘宝茶叶数据采集、竹浆纸数据采集、充电宝数据采集 案例2:京东小米手机数据采集、京东众筹商品数采集 案例3:大众点评泉州美食数据采集、58同城泉州租房信息数据采集 (3)微博、微信公众号文章数据采集 年点击率、阅读量前1000数据采集 2、网站、app数据客户来源、流失、行为、转化监测 案例1:某学习app、金融网站用户来源、流失、行为监测分析 案例2:知乎大v张佳玮更新监测及涨粉数据监测 3、数据分析

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    CPDA|数据分析需要什么思路,如何做好数据分析

    很多人掌握了大量的数据分析工具和技能,依然做不好数据分析。 面对具体的业务问题,我们还是容易两眼一抹黑,单单会工具和技能是不够的,还必须拥有数据分析思维。 数据分析部门一般独立于业务部门之外,这样可以确保数据分析师没有业绩压力,分析具有独立性。 数据分析的价值就体现在这里。 5、找出背后的逻辑 数据分析师是需要大量的逻辑思维训练,但我们自己做好还不够,我们的工作必需和业务方沟通,帮助他们解决实际的业务问题。 很多人想要数据分析速成,他们认为“自然理性”加上“分析工具和方法”就能做好数据分析分析工具、分析方法等技能确实可以速成,但是数据分析的能力不是自然理性能够驾驭的。 想要做一个好的数据分析师,必须拥有专业的数据分析思维。

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    如何做好HR年度数据分析报表 之 - 培训数据分析

    马上要到年底了 ,很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了,我们针对各位HR的需求,开辟了这个主题,来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块,今天我们来讲讲培训模块。 培训的数据分析如果从整体的大的分析来,我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训,内训外训又可以分为培训场次数,培训人次,各部门人均课时。 最后我们会对两个季度的总的数据做一个对比分析,分为外训的分析和内训分分析,从场次,课时,人均课时,来做分析对比,最后我们根据数据得出的分析如下: 数据分析: 1.内训的场次,从3月份开始各个部门的负责人需要进行每月培训计划的录入 最后我们做了外训机构的培训数据分析,选择机构,机构的具体课程,然后从机构培训组织,讲师评估,人均课时费用这个维度来做分析,我们从图上的数据图表来选择得分相对较高但是费用合理的机构,为来年的机构和课程选择做参考 对于培训模块的数据分析,从部门的角度和机构的角度来从时间维度和自身横向的对比很重要,我们可以结合我们自身培训模块的实际情况,通过数据报表来描述现在的数据,发现问题,解决问题,然后进行数据的预测。

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    【学习】数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

    但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。 结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一 关联分析具体能用来做什么呢? 第二 如何做好关联分析呢? 1.必须进行大量的产品梳理工作,区分不同等级的层次关系,并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。 做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 2.建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。 个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块,其实其对数据格式要求很严格,但不符合常规的数据库录入的基础源数据,操作也不算很简单。

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    如何做好跨境电商运营数据分析

    国际化市场数据示例图 从跨境电商不同消费者的购物动机看,16%的消费者追求高性价比,更加看重价格优势,31%的消费者追求高品质,对跨境渠道有着极大的忠诚度并且愿意付出更多溢价,这部分跨境电商购物者的消费行为可能会蚕食国外品牌在国内电商平台的份额 四、数据分析源 了解Google搜索引擎排名机制和优化规则,熟悉搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理; 对境外SEO、论坛、链接、软文等网络推广方法和手段有深入解; 制定店铺SEO推广运营方案; 站内优化及网站关键词排名优化 五、谈单转化细节 询盘:分析客户需求,与同行对比,获得客户信任; 回盘:注意邮件的表达方式,不同的表达方式会产生不同的结果; 报价:与客户讨价还价;结合心理学,不可以一次性给予很大优惠让客户对首次报价产生怀疑

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    如何从数据分析入手做好sem竞价推广

    做sem竞价推广最重要的一个工作就是数据分析,主要分析展现量、点击率、转化率,这三个重要指标。那么就从这三个方面谈谈怎么去解读这些数据: 展现量过低 一个词如果展现量过低,应该怎么去排查原因? 转化率过低 如果展现量和点击量都不少,但转化率却很低,那么我们就需要从多个方面进行数据分析了。 首先要清晰,sem竞价推广的词带来的访客的跳出率、平均访问时长和平均访问页数。 最后,要分析推广网站每个页面的访问量和跳出率。 数据分析可以帮助我们找到很多问题的答案,我们要用数据分析这件“武器”来做sem竞价推广这项工作。 来源:百推宝 ? 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章

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    做有用的数据分析,从做好MVP开始

    新年到来,很多同学雄心勃勃想在工作中做出成绩,这里推荐数据分析的MVP方法,能为大家的工作保驾护航。 数据分析的MVP方法,是在数据正式生产出来以前,先根据数据需求和使用场景,提供虚拟的数据结果,从而检验数据有效性,发现真正的数据需求。 这套方法在数据分析领域非常好使! 因为它能解决数据分析的核心难题:做了半天,没有屁用。数据分析背后的《统计学》《数学》《运筹学》《博弈论》《机器学习》各种理论多了去了,因此极易引发自嗨。 数据分析的MVP方法,目的就是提前梳理清楚:数据如何对业务有用的逻辑,从而避免上述悲剧。 注意,这个不可知,会极大的阻碍业务认可数据分析的结果——落地不见效,到底是因为数据分析结论错了,还是执行没到位?这个可得提前安排明白,不然事后背锅分分钟的事。

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    数据分析案例:以星巴克数据分析为例,如何做好数据分析

    在做数据分析的时候,很多同学在面对一堆数据会无从下手,觉得从哪个角度分析都可以得到很多结论,导致分析的战线越来越长,但是却始终得不到想要的结果。 但是,这些分析都是基于数据层面的非常浅层面的分析,作为数据分析师是绝不能止步于此的。那么接下来自然就需要考虑如何评估效果明显?有多明显?如何量化? 通过交叉分析,得到了第4条事实:支付入口UV和支付入口ctr交叉分析后发现,ctr几乎没有变化,暴涨的流量难道都是来消费星巴克的吗?UV和ctr是否真的如数据所示毫无关系吗? 分析了这么多,基本上把能拿到的数据分析的七七八八了。面对这些历史数据,自然也会问:后续情况会怎样发展呢?这就需要在分析历史数据的基础上着手了趋势预测,看一看未来可能的发展趋势。 ? 但是还没结束,因为数据分析的目的和结果是要落地到业务,最终能够实打实的在业务层面上产生效果,那接下来就可以带着从数据获得的所有分析结果和困惑和业务同学沟通,尽可能的找到造成这些问题的原因,并且形成最终的数据分析报告

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    做好可视化数据分析,快速驱动运营增长

    一、搭建数据指标体系 首先我们要搭建一套比较完善的数据指标体系,其实搭建数据指标体系,就是在梳理我们的分析思路,很多人在做数据分析时,经常会不知道从哪方面入手,分析的内容和指标也会比较散乱,因此也会被人质疑分析结果是否正确 ;所以搭建一套完善数据运营指标体系是非常有必要的,它可以帮助我们理顺思路,确保数据分析结构体系化、数据分析维度的完整性以及为后续数据分析的开展指引方向; 二、如何设计数据指标体系 指标是连接问题和数据的纽带 我们可以通过一些营销的管理模型来设计数据指标体系,例如5W2H分析法、4P分析理论、用户生命周期、逻辑树分析法等。 当然相应的分析模型肯定要结合实际业务模式和分析目的来进行,没有业务逻辑的数据分析是不会产生任何价值的;例如,互金行业中的数据指标体系,我们可以根据用户生命周期来进行搭建; image.png 数据指标体系设计完成后 、投资金额等;但数据是要结合业务场景,进行汇总对比分析,才会有意义的,否则就仅仅是数字而已; 例如我们最常见的漏斗分析法,当我们发现用户的投资转化率有30%,这样一看,转化率好像还挺高的,但如果我们跟其他类似产品相对比

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    阿里数据总监教你数据分析做好这三点,企业数据分析手到擒来

    就传统企业而言,数据分析来源一般是这样的: 那么如何在企业中做好数据分析呢? 见过太多打着「数据分析」名头的为分析分析数据分析报告和数据分析师。 在分析前,希望先想清楚以下几个问题: 1.你为什么数据分析分析的对象是什么?(这个问题答好,你已经比80%号称数据分析的人做得好了) 2.你的数据源是什么?数据是怎样获取的?是否准确? (传统行业中这点很重要) 3.如何搞定数据分析背后的“人” 一、为什么要数据分析? 其实,现在不会再有人再问这样的问题了,因为大数据时代下,每个人都知道数据分析的重要性! 同时,由于数据整理环节(清洗、归并等)通常比较耗费时间,如果做好数据采集工作,那么在数据整理环节会节省大量的时间。 课程包含从理解数据分析到自己实践数据分析,帮助业务人员转型业务数据分析师,帮助信息人员转型数据工程师,让医院不懂信息化的科室人员也能用数据语言交流,让不懂业务的信息化人员通过数据更加理解医院的业务。

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    如果我们心存偏见,还能做好数据分析吗?

    越来越多的研究表明,工作面试无法有效地判定谁能做好这份工作,原因主要在于我们面对面评估应聘者时作出的仓促决定,这很容易受到内隐偏见的影响。 不幸的是,预测分析常常重现社会的偏见,因为它们的创造者是带有偏见的人,或者因为它们使用带有偏见的历史数据进行训练。 开源软件或其他措施能否使预测分析更加公平呢? 利用分析对人进行分类的企业担心,被分析的对象如果了解输入数据的标准,就可以把分析系统玩弄于股掌之上。很多标准涉及到难以改变的重要生活特征,比如收入。 可能的弥补措施 数据科学家本能地通过两个办法来验证准确性:检查输入数据和检查分析模型。为我们提供数据的真实环境就存在不公平的歧视时,需要我们积极进行详细检查,不遗余力地消除数据中的偏见。 就像前文提到的COMPAS,显然依据的就是带有种族偏见的数据。我们应该有意识地采取措施恢复分析系统的公平性。 程序员和数据科学家可以成为对抗偏见的先锋。

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    一个优秀的产品经理该如何做好数据分析?|数据分析

    这两年,随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播,数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据,但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系?数据分析的价值又在哪里?产品经理做数据分析有哪些具体的方法?又如何学习数据分析?本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系:道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析,首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术”是指正确的方法论。 详细的群组分析操作流程,可以参考这篇文章:《产品经理如何通过数据分析来发现用户的“怒点”》 数据分析的书籍 做好数据分析,不是一朝一日就可以的,需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。 结语 数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问,涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析,应该有一套完整的思维体系,在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。

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    如何做好需求分析和设计?

    分析需求   做一个需求第一步就是分析需求了,这一步也是开发流程中最重要的一步。记住,这里说的分析需求不是产品经理分析的需求,而是我们开发拿到“产品需求”之后做的二次分析,也叫需求把控。 如果到了这一步开发有不同的见解,就要做好讨(si)论(bi)的准备了。职场上如何说服一个人,还是有很深的方法和套路的。可以寻求上级的支持,也可以用一些技术上的借口来旁敲侧击- -。 如果需要,还要一层一层的分析下去,因此每个模块的改造的影响范围可能是一连串的模块。(由此可见模块的解耦多么重要) 历史数据是否兼容,如何做数据迁移?    尤其是身处业务部门时,业务能力要远比技术能力重要,此时不去积极参与需求讨论和分析,就是舍本逐末。 技术设计   业务开发做技术设计的核心,在于模型、接口和数据库表结构设计,在于业务逻辑的抽象能力。 职责这个词说起来容易,具体分析时却很困难,很难说有一个明确的划分方式,通常来说,逻辑和数据越内聚的地方,职责就越明确。

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    如何做好软件项目需求分析

    基于此,我们的需求分析,从需求深度划分,可以分为三个层次:原始需求分析、业务架构分析和功能架构分析。这三个层次依次递进,没有严格的界限。 对上文提到的多人博客系统而言,业务架构可以设计如下: 多人博客系统业务架构 做好业务架构,是为整个软件项目迈出坚实的第一步。 功能架构分析 业务架构为软件系统的开发奠定了基础,在实际的软件项目中,通常可以在此基础上让需求分析再往前迈一步,将"做什么"和“怎么做”是紧密联系起来,承上启下,我将这部分需求分析称之为“功能架构分析” 这部分工作依然是围绕需求分析展开的,前文所述的需求分析工作通常开发者也会参与进去,所以业务架构分析和功能架构分析本来就是衔接在一起的连续过程,如果把这一步工作从需求分析中抛离,项目进行到怎么做或做的阶段时 综上,在软件项目中,如果要把需求分析做到位,止于功能架构分析才是保险的。

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    【干货】如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营?

    这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析,对于开发者和运营者都是十分重要的,漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用,从而获得最大的利润。 那么,该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢? 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说,至关重要。 但是通过统计分析工具,开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果,比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户,这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道,从而获得最好的推广效果 通过分析事件和漏斗数据,可以针对性的优化转化率低的步骤,切实提高整体转化水平。 ? 五、产品受欢迎程度 在了解了用户的行为之后,我们应该看一下自己的产品是否足够受欢迎,这是一个应用保持生命力的根本。 进行数据对比分析的时候,要充分利用时间控件和渠道控件,可以对比不同时段不同渠道的用户粘度,了解运营推广手段对不同渠道的效果。

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    数据分析揭示需做好2点!

    本文由公众号 足球魔方(ID:zuqiumofang)授权 大数据 转载。如需转载请与作者联系,谢绝二次转载。 导读 国足将于9月6日在沈阳奥体中心迎来12强赛的第二个对手伊朗! 赛前,全球最大的赛前决策服务平台——足球魔方旗下数据研究院继续发布了《世预赛亚洲区12强赛大数据报告——伊朗篇》(下称《12强赛大数据报告》),从传球、控球、跑位、射门等多个技战术维度全面分析了伊朗队的特点 首先我们先来看看足球魔方数据研究院通过Deepcube人工智能算法所得出的视频报告: ? 伊朗球风与身体条件接近欧洲球队 据德国《转会市场》数据显示,伊朗队的全队总身价为国足的两倍,跟同一梯队的韩国队相比相当于少了一个“2500万先生”孙兴慜。 《12强赛大数据报告》还指出,伊朗的防守体系中,两条防线在阵地防守中压缩较紧,球员间距离较近,并至少投入7-8人防守。伊朗的进攻球员则会留在前场,干扰对方组织进攻。

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