RNA-Seq数据分析
从原始的数据开始，进行reads回帖，到拼接转录本，计算表达量，分析差异表达，最后可视化分析结果。
TopHat是一个把reads回帖到基因组上的工具。首先用Bowtie把reads回帖到基因组上，然后通过拼接，我们就可以在基因组上看到一些reads堆叠起来的区域，称为consensus,这些consensus可能是一个真的外显子，也有可能是几个外显子拼在一起的，或者一些别的情况。我们知道，经典的剪切位点一般都有GT和AG这样的序列标志，在consensus的边界和内部，TopHat会去找这样的剪切位点，并且得到他们可能的组合。然后对于那些没有被Bowtie贴到基因组上的
reads,TopHat会对他们建立索引，去和这些可能的剪切位点比对，这样就把跨越剪切位点的reads准确地贴到基因组上。
一些比较重要的命令行选项。
关于插入片段长度的选项：在RNA-Seq中，会把mRNA打断成小的片段，然后对片段长度进行iding筛选后拿去测序，如果选择的片段长度是300bp，两端各测序75bp的reads,中间的插入片段长度就应该设为150bp.
下面是设置插入片段长度的标准差，如果选择的片段长度比较集中，这个值可以设置的小一些，反之应该设置得大一些。
-G选项是提供哦呢一个已有的注释文件。如果你分析的基因组被注释得比较好了，最好能够提供这个文件，
这时TopHat就会先把reads往转录组上贴，没有贴到转录组上的再往基因组上贴，最后把结果合并起来。我们知道大多数的转录组都是比基因组小得多的，而且junction reads可以直接贴到转录本上，所以这样回帖的效力和准确度都可以
得到提
高。
标准的Illumina平台是不分链的，我们无法知道配对的reads哪个方向和转录本一致，哪个和转录本反向互补。对于分链的数据，也有两种情况，在firststrand这种分链方法中，第二个read和转录本方向一致，第一个read和转录本反向互补，在另一种fr- secondstrand分链方法中，就刚好反过来了。所以在分析的时候一定要弄清楚自己的数据有没有分链，是怎么分链的。
下面是一个模拟的RNA-Seq数据集，双端测序，有两种处理，每种处理有3个重复，这里C代表处理，R代表重复，下面用C1R1进行演示
首先，要有参考序列fasta文件，也就通常说的基因组序列。 TopHat是利用Bowtie2回帖reads,我们首先需要建立Bowtie2的索引文件： bowtie2-build genome.fa(基因组文件) genome （注意程序和文件所在目录）
我们还需要reads的fastq文件，双端测序的数据，两个fastq文件分别以下划线1和2这样的形式结尾。在实际分析中，需要对拿到的数据进行质量评估和过滤等依稀类预处理工作，这些工作都是非常重要的。需要准备注释文件，当然它不是必须的。它可以是GTF或者GFF3格式的文件，对于注释得比较好的基因组，在UCSC可以下载。
准备好后就可以运行tophat了，-p是线程数，-G是注释文件，-o是输出文件夹，选项之后就是参考序列的索引，最后是两个reads的fastq文件。
看里面生成的文件，align-summary文件爱你，这个文件是reads回帖的一些统计信息。90%以上的回帖比例就非常好了，当然百分之70以上一个可以接受的范围。bam文件详细记录了reads回帖到基因组上的情况，由于这是一个二进制的文件，我们需要用samtools查看它。
Cufflinks是一套拼接转录本，计算表达量，计算差异表达的工具。尽可能拼接处最优可能的转录本的结构，并且估计它的表达量。
-G是提供一个注释文件，并且告诉Cufflinks不要去拼接新的转录本，只能用注释文件里提供的转录本。
-g 也是提供一个注释文件，但是Cufflinks会在这些已知转录本的指导下，拼接新的转录本。
-u是告诉Cufflinks用更准确的方法去处理贴到多个位点上的reads，如果没有-u,Cufflinks只会把这些reads简单地平均分配。比如一个read贴到了10个位置，那么每个位置分得十分之一。加-u后会先进行平均分配，然后按照这10个位置各自的表达量，计算read被分配到每个位置的概率。实际上Cufflinks会用EM 算法进行迭代，计算在观察到当前数据的情况下，最优可能的reads分配。library type和TopHat里面差不多。
这里的bam文件就是刚才TopHat运行的结果。
Cuffmerge
当我们使用Cufflinks处理多个数据之后，我们需要将其转录本数据整合为一个全面的转录本集合，Cuffmerge是一个将Cufflinks生成的gtf文件融合为一个更加全面的转录本注释结果的工具。如下图所示，图中的6个转录本被整合为一个转录本集合。同时我们可以利用基因组注释文件，获得更加准确可靠的结果。合并后的转录本集合为计算每个基因和转录本的表达量提供了一个统一的基础。
-g参数指向参考GTF文件。
-p参数决定线程数
-s参考指向基因组DNA序列。如果是一个文件夹，，每个contig是一个fasta 文件。如果是一个fasta文件，则所有的contigs都需要在里面。
最后一项是一个列表，内容包括经过Cufflinks拼接的转录本的文件路径。流程如下：
首先，我们需要用cat命令创建一个所有拼接的转录本的文件路径列表。
cat> assemblies.txt
复制上图的列表
然后运行cuffmerge,运行后的结果存储在merge_asm这个文件夹里面。其文件夹内包含一个Logs文件夹以及一个.gtf文件，也就是我们经过整合的转录本文件。
cuffdiff
当我们利用Cufflinks获得了拼接的转录本时，我们就可以计算不同样品中转录本的表达量。计算的简单原理在于测序深度和外显子长度一定时，Read 的数量与对应的转录本数量成正比。通过对Reads进行计数计算转录本的表达量。同时cuffdiff可以计算不同条件下转录本表达水平的显著性差异。
-u命令指cuffdiff对回帖的基因组中多个位置的read进行一个初步的估计，然后加权分配到各个基因组位置。而不是简单的平均分配，其功能与Cufflinks中的u命令相同。
-L为每个样品标上名称。
接下来Cuffmerge产生的gtf文件，Cuffdiff需要它提供的注释进行初始转录产物和可变剪切等定量分析。最后是TopHat产生的bam文件，如果一个样品中有多个实验重复，那么我们需要提供哦呢bam文件列表，文件名之间以逗号隔开。
运行之后，cuffdiff输出的文件在diff_out目录之下。其中包括一些按类别统计的表达水平结果，如果有相同的转录起始位点，或具有相同的编码区的转录本的表达水平，我么你可以利用他们进行下一步的分析。
CummeRbund
当我们对数据进行分析之后，我们希望将结果可视化，CummeRbund作为一个分析结果数据的软件包，在作图方面具有出色的能力。我们也可以在R环境下输入以下命令进行下载和安装。
常见的绘图方式有：密度分布图，闪点图，火山图，柱形图
这些命令的输入都是cuffdiff的输出文件，经过处理后的结果，我们会在之后进行详细的介绍。这是为不同条件的样本标记名称。
新媒体运营数据分析思维 如果以下有任何一条击中你，说明你正在做无用或者表面的数据分析 *把微信数据后台的图截屏出来做工作报告，然而并没有什么卵用 *认为关注文章的阅读数、点赞数、评论数就是数据分析 *微信更新的内容，是你“想”到的内容，而不是根据数据依据推动出来的内容 *你没法证明产品转化和你的微信运营有什么卵关系 做微信运营数据分析核心点在于：你怎么证明你的工作对公司有价值 显然，以上提到的每一点，都无法证明你的工作非常牛叉，都无法证明业务转化和你有半毛钱关系，都无法证 明你的你更新的每一篇文章，是有依据的更新。 结果是： 1.微信阅读高评论多的时候，领导同事说，好耶，然后就没有然后了。 2.领导说让你更新什么文章就更新什么文章，反正大家都是拍脑袋决定写什么，那就听领导的 3.你涨薪无望，因为你在老板眼里，除了能每周写3篇文章，你还能干嘛 4.你进步无门，你压根不知道内容吸引的是什么用户，吸引了多少用户，转化了多少用户 如果你可以利用数据告诉你的老板，你的工作对公司有这样的价值： 你会说：“在x天的周期内，零成本，通过微信引流100名潜在付费用户，实际转化34人，（举例产品单价1000），共获得收益34000。” 你的老板会给你一个拥吻说，小张啊，我想给你谈谈给你涨工资的事情，万事好商量嘛。 所以问题确切说应该是：如何做能证明和最终转化有关的微信运营数据分析 要想做好微信效果数据分析，就要设置好，微信转化路径，这里举例把最终转化结果作为最终转化目标（如果 你的产品是社交产品，那你想清楚最终目标是什么），从一个陌生用户阅读你的文章开始，这就进入了一个转 化漏斗。在转化过程中，你可以设置多个转化环节，你也可以理解为是为了达到最终转化目标而设定的分目标。 具体执行起来会，你可以得出来这样一条路径 第一步：通过微信文章获取来阅读文章的用户 注意，文章内容本身要和产品相关，不要把注意力放在阅读数和评论数上，你要记得你最终的目标是转化数字，
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类 了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类：
1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买； 4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。
数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;
5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
（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。
浅谈大数据在新闻媒体中的作用分析 大数据指在互联网保留下来的远超出传统数据库的海量数据。新闻媒体通过使用一定的运算方法对大数据进行分析可以深化新闻叙事和对事实作出准确判断，对未来进行预测报道，满足用户的定制信息要求，使得数据可视化和具有交互性。 在大数据的驱动下，各种媒体纷纷成立数据新闻部来迎接新的机遇和挑战，对数据新闻的研究也日益兴盛。当新闻媒体碰撞大数据，业已形成的认识首先是：大数据为新闻媒体提供的不是最终结果，而是寻找结果的线索。 那么大数据在新闻媒体中起到什么作用？ 支持每天对数万条新闻进行有效抓取 快速准确地自动跟踪、采集数千家网络媒体信息，扩大新闻线索，提高采集速度，能完整地获取需要采集的页面，遗漏少，网页采集内容的完整性在99%以上。 探码大数据支持多线程处理技术，支持运行多条线程的同时抓取，实现24小时数万分布在全球的服务端进行蚂蚁搬家的方式，将您需要的数据全面准确的抓取回来，可快速高效地对
目标站点或栏目进行信息采集，大大加快了信息的抓取速度，保证在同等单位时间内信息的抓取量成倍数增长。 支持对所需内容的智能提取、审核 新闻媒体网站采用大数据平台和技术，使记者们以及相关的数据分析者得以更多地对数据进行快速、及时、准确地智能提取和审核，节约报道成本，获得更大关注，以此更好地为受众提供最为及时的新闻资讯报道。 快速拥有大量新闻数据信息的填充 在以内容影响新闻媒体阅读量的前提下，再加上人们注意力的有限性，决定了用户只会根据自己的习惯和爱好选择有用的信息内容，那么新闻媒体采用大数据技术正好可以弥补这一方面，我们可以快速的拥有大量新闻数据信息，同时根据人们的偏好喜爱，进行归类，筛选出关注度高的内容进行填充报道。 使新闻媒体投放更有针对性 腾讯网络媒体事业群副总经理赵强在现场举了一个例子，比如可以通过用户QQ的使用习惯，对QQ的使用者进行多角度分析——是不是有视频、是不是可以愿意装扮自己的空间、是阅读财经新闻、美容新闻还是游戏攻略等，都可以分析出数据，包括人口属性、社交属性、内容偏好和电商兴趣等等，帮助媒体更好地去投放广告信息 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化 面对互联网海量的信息，新闻媒体都迫切希望获取与自身有价值新闻信息，如何方便快捷地获取这些信息就变得至关重要了。如果采用原始的手工收集方式，费时费力且毫无效率，面对越来越多的信息资源，劳动强度和难度可想而知。因此，新闻媒体网站采用大数据平台和技术可以实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。 大数据可以作为是新闻媒体的一个服务工具，不仅提升新闻从业者的技能，还可以最大限度
医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》 [日期：2008-3-14] 来源：作者：[字体：大中小] 人生许多的不幸和悲哀多数都是源自于无知与疏忽，无知就是你该知道的不知道，疏忽就是你该注意而没有注意，这就非常非常不值得。疏忽所造成的伤害远远大过无知，这两个都必需要花些时间。有一个东西，是全世界没有象祖国大陆蔓延那么多的，而且你看看现在年轻人身体为什么越来越差，你看看他们肚子饿，在各大机场，甚至在贵宾室，还有在工地，我看到他们忙得没有时间吃饭。还有科学家，为什么身体越来越差，去年二月台湾发生了一件很大的新闻，很优秀的三个大学教授，很年轻的，都四十多岁，最年轻的才41岁，两个礼拜死了三个优秀的大学教授，你有空去看看。为什么他们身体这么差？你看他们平时很忙啊，口渴的时候没时间喝水，你知道他们喝什么吗？就是喝可乐汽水，你看现在小孩子是不是都这样，年轻人是不是都这样。肚子饿了，没有时间吃饭，吃什么？吃方便面。祖国大陆是全世界方便面销量最大的地区，而且年轻人吃方便面的数字比例，（对不起，那个统计数字我没有带过来），是我去年看到的统计数字，真是惊人啊！吃方便面量非常大。方便面是先用油去炸过，它是高油脂的食物，它是高热量的食物，尤其它是高磷的食物，它的磷之高几乎无以伦比，它是没有纤维的，是多盐的，是多味精调料的，完全符合癌症食品的要求。如果你家的孩子爱吃方便面，请你叫他去做一个实验，如果你养一只小老鼠，让它吃方便面，连续吃21天，它就死掉了，你看多毒。我知道我讲完你还是要吃的，因为有时候没有时间。那怎么办呢？所以我建议你，一个月最多吃一包，吃之前先吃五斤的蔬菜，解毒。 我现在要讲的东西，就是你们每天都吃的，很可怕的东西，就是红肉。肉，尤其是红肉，在医学上已经证实，在世界上红肉消耗量最大的地区，就是得癌症比例最高的地区。什么叫红肉呢？红肉就是羊肉、牛肉、猪肉。我曾经在祖国大陆的医学院，请教了几位医学院的院长，还有几位医学专家，我说请你们告诉我，以前在困难时期，肉很少摄取的时候，尤其在配给的时候，那个时候有没有大肠癌？他们说根本听都没有听过。大肠癌一定都是喜欢吃高热量，高脂肪，高蛋白，零纤维，那就“恭喜”你，很容易得大肠癌。得大肠癌很痛苦，死之前很折磨你，所以尽量不要再吃红肉。如果你非吃不可，请你吃白肉，白肉是比红肉好的。我
中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。
关于企业新媒体运营专员的岗位分析报告 一、简要概述 对于新媒体、新媒体运营专员的界定，现在甚至没有一个明确的定义。但是市场的需求已经为这个岗位的良好的发展前景指明了方向。新媒体运营专员主要负责企业新媒体项目的运营以及新媒体团队的建设，要主持、负责企业新媒体如APP、官方微博、微信平台等的策划、运营以及推广，并且及时跟踪评估新媒体营销方案的实施效果，拓展新媒体合作伙伴，维护客户关系。 1、应运而生的企业新媒体运营专员 新媒体其实就是指对大众同时提供个性化的内容的媒体，相对于传统媒体而言，新媒体创新利用数字技术，通过网络渠道以及电脑、手机等终端，向用户提供信息和娱乐的传播形态和媒体形态。包括手机媒体、IPTV等，到微博，人人，甚至微信，豆瓣等等。而新媒体运营，就是指以新媒体为一个平台，通过运作新媒体，以这种方式来进行营销。 新浪微博粉丝的争夺，腾讯与360互掐，滴滴和快的的决斗，无一不让人们感受到新媒体平台的激烈竞争。大批的公司都在争抢并希望在新媒体这个领域能够占有一席之地。由此可见，一个专业的新媒体运营团队对一个企业来说至关重要。所以，企业新媒体运营专员应运而生。 2、企业新媒体运营专员的工作内容： 1）网络媒体信息推广，包括企业新闻事件、行业相关信息等内容的发布传播； 2）自主网络媒介平台的开发与维护，运作官方网站、微博、微信，确保人气的提升；
3）根据上级方针，创意地开展微博、微信上的活动； 4）根据公司品牌策略，结合网站、微博、微信各自的特性，寻找能引起传播的话题，引起粉丝互动，包括操作其他官方新媒体的联合推广等。 5）与公司其他部门沟通配合，搜集汇总粉丝的意见反馈和批评建议，及时反馈给相关部门负责人，了解粉丝需求并挖掘需求，掌握行业内的最新资讯，提供有质量的内容。 6）定期收集整理运营数据反馈给相关部门负责人 3、企业新媒体运营专员的素质要求： 1）热爱互联网，熟悉各种Web 2.0产品应用；对微博、SNS、博客、论坛等产品有浓厚兴趣或深刻认识，并且善于把握用户的各层次需求。 2）本科及以上及以上学历。 3）有较强的洞察力和创新能力，具有一定的敏感性，善于把握最佳的发布时机。 4）注重团队合作；善于沟通，富有创意，有服务精神。 5）具备良好的数据分析能力、语言及文字表达能力、跨团队协作能力。 6）勤劳肯干，能够承担较大工作压力，并且能按时完成上级交代工作事项。 7）具有较强的规划、分析能力和创新意识，敏感的对待产品和数据的运营 , 思维清晰而有条理。 8）具备良好的职业素质和敬业精神。 4、企业新媒体运营专员的发展前景 新媒体运营专员是伴随着互联网等一系列大众传媒的诞生而孕育而生的，
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值 3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 3.11 Excel在数据分析中的应用 3.11.1 Excel操作技巧 3.11.2 Excel函数公式：Vlookup，left/right/mid，sumif/sumifs等 3.11.3 Excel神器之二：创建数据透视表 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡
图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程 3. 不同的预测模型各自的优缺点 4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含 i. 如何建立多变量业务预测模型 ii. 如何评估业务模型的有效性 iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤 5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/8c9157974.html, 大数据对媒体的作用分析 作者：王俊棋 来源：《科学与信息化》2018年第11期 摘要随着“大数据”时代的到来，新闻业面临着前所未有的巨大挑战。社会化媒体的兴起冲击了原有的新闻体系，迫使新闻报道开启新的模式。本文阐述了新闻报道在大数据背景下面对的具体困境，帮助新闻工作者看清大数据对于时代的意义，改变原有的观念。同时利用好“大数据”，开辟数据化新闻报道这一新道路。 关键词大数据；新闻改革；数据新闻 前言 在不断发展的互联网等技术的影响下，信息量的增长极为迅猛。铺天盖地的信息无不昭示着这是一个大数据的时代。这就好比是一场信息革命，没有流血事件，没有暴力运动，但是却彻彻底底改变了我们的生活方式。人们获取信息的途径发生了改变，由过去较为单一的报纸电视转为以网络为中介的各种社交平台。作为一个广电人，我自己的感触也很大。现在的年轻人很少会去接触报纸电视这类传统新闻媒介，每每当我打开手机连上网络，各种新闻就会推送蜂拥而至，甚至相较于电视报纸，我们错过新闻的概率要小得多。因此，大数据技术最直接冲击的就是新闻业，它将对新闻业产生巨大的影响。 1 我国新闻业在大数据下发展现状及存在的问题 1.1 我国新闻业在大数据下的发展现状 美国的新闻报道走过了漫长的历史，其发展历程大体可看成四个阶段。其一是客观性新闻报道，其二是解释性新闻报道，其三是调查性新闻报道，其四是精确新闻报道。对于数据新闻而言，其产生恰好是来自于第四种发展阶段的实际需求，为此，其相应报道在时效性、阅读体验以及系统性等上都有了极大提升及完善。 2012年，陶氏基金会与约翰·奈特基金会宣布出资20亿美元支持哥伦比亚大学新闻学院的数据新闻研究工作，研究焦点主要集中于三方面：衡量其对于受众以及新闻编辑室具体运作的影响；新闻的透明度如何一一哪些公共数据是可用的，哪些不是，哪些有用且与民众生活密切相关；数据形象化一一衡量哪种呈现手段能够最有效地传达信息和吸引受众。 伴随着大数据时代的到来，在精确新闻学的基础上发展起来的数据新闻彻底改变了原先的新闻生产模式，它利用数据挖掘、统计分析等技术，通过可视化的方式向公示揭示庞杂的数据与整个社会发展以及与个人的关联，因而对新闻报道的系统性、客观性、深刻性等都提出了更高的要求，如何准确洞察数据背后的新闻事实，这是数据新闻记者应该要具有的基本职业素养。他们除了需要具备良好的文字写作、视频音频制作能力以外，还必须广泛涉猎社会科学研
一个电商数据分析师的经验总结 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东
西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法： 1、RFM模型 模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。
新媒体运营｜新媒体必备的11大数据分析工具 来源：安迪大叔知运营大学 优质的内容是新媒体运营的核心，而数据分析可以帮助我们解决很多问题，定方向、降成本、节开支等等。什么数据最值得去看呢，那必然就是各大自媒体平台的数据，它是新媒体平台中最具有参考性的数据。 必备的新媒体数据分析工具？ 1，新榜 互联网渠道的价值标准：以日、周、月、年为周期,按24大分类权威发布以微信为代表的中国各自媒体平台最真实、最具价值的运营榜单,方便用户了解新媒体整体发展情况,为用户提供有效的参考导向… 2，清博大数据 中国新媒体大数据权威平台：清博大数据拥有清博指数、清博舆情、营广公品等多个核心产品。提供微信、微博、头条号等新媒体排行榜,广告交易、舆情报告、数据咨询...
3，神策数据 多维度数据实时分析，事件分析，漏斗分析，留存分析，分布分析等8大分析模型，轻松搞定数据分析需求。即使调整运营策略，提高运营效果。深度洞察用户行为，深入了解用户是从哪里来，又在哪里消失，找到新的产品增长点，驱动产品优化迭代与提升运营效果，自定义多维度分析场景，可私有化部署的数据分析平台… 4，GrowingIO 实时采集用户行为数据，可视化实时出图。GrowingIO营运数据分析，多维分析更精准GrowingIO拥有国内颗粒度更细致的用户行为洞察系统，帮助运营人员灵活定制推广方案。
5，伯格运营 运营助手，运营管家... 对于企业来说公众号运营的安全很重要，有了伯格运营质量诊断，再加上违规文章库，为公众号的健康起到保驾护航的作用... 6，数说风云 一个实时、维度全面的微信排行与监控工具。微信运营监控，自媒体全行业分类排行榜。
数据分析生命周期是专门为大数据问题和数据科学项目而设计的。该数据分析生命周期可以分成 6 个阶段，而项目工作可能同时分处于其中的若干阶段。对于生命周期的大多数阶段，项目在它们之间的移动可以是正向的，也可以是反向的。也就是说，项目既可以从一个阶段进行到下一个阶段，也可能从一个阶段返回到上一个阶段。项目的正向或者反向移动伴随着新信息的出现和项目团队对项目的更多了解而发生，并且在实际中并不罕见。这种生命周期设计使得项目实践者可以进行反复迭代式的流程管理，并最终推动项目工作向前进行。 数据分析生命周期定义了从项目开始到项目结束整个分析流程的最佳实践，它脱胎于数据分析和决策科学领域中的成熟方法，并建立在广泛收集了数据科学家的反馈并且参考了其他成熟流程的基础上。以下是几种被参考的流程。 ，一种已经使用了几百年的关于思考和解构问题的可靠方法框架。 其中最有价值的理念之一是先形成假设，然后找到方法进行测试。 -DM是一种流行的数据挖掘方法，为如何设定分析问题提供了有用参考。 的DELTA 框架：该框架提供了一种用于数据分析项目的方法，其中 涉及组织技能、数据集以及领导者的参与。 的应用信息经济学（Applied Information Economics ，AIE ）方法[6]： AIE 提供了一种衡量无形资产的方法，还在开发决策模型、校正专家预测，以及获得信 息预期价值等方面提供了指导。 技能”为数据分析生命周期中专注模型建立、执行和关键发现的第 2 到第4 阶段所涉及的若干技术提供了参考。 概述了数据分析生命周期的 6 个阶段。项目团队在某一阶段学到的新东西常常促使他们重返生命周期中更早的阶段，并基于新发现的见解和知识进一步改进工作。因此，这6 个阶段形成一个循环，箭头代表了项目在相邻阶段之间可能的反复迭代，而最大的环形箭头则代表了项目最终的前进方向。图中还包括了一些问题示例，以帮助确认每位团队成员是否获得足够信息，以及是否取得足够进展支持进入下一个阶段。需要注意的是，这些阶段的定义并非是对项目流程的硬性规定，而是旨在为项目能否适时向前进提供衡量标准。 下面是数据分析生命周期几个主要阶段的简单概述。 第1 阶段——发现：在这个阶段，团队成员需要学习业务领域的相关知识，其中包括项目的相关历史。比如，可以了解该组织或者业务单位以前是否进行过类似项目，能否借鉴相关经验。团队还需要评估可以用于项目实施的人员、技术、时间和数据。在这个阶段，重点要把业务问题转化为分析挑战以待在后续阶段解决，并且制定初始假设用于测试和开始学习数据。 第 2 阶段——数据准备：第 2 阶段需要准备好分析沙盘，以便团队在项目过程中进行使用数据和进行数据分析。团队需要执行提取、加载和转换（ELT）或者提取、转换和加载（ETL）来将数据导入沙盘。ELT 和ETL 有时被缩写为ETLT。数据应在ETLT 过程中被转换成可以被团队使用和分析的格式。在这个阶段，分析团队需要彻底熟悉数据，并且逐步治理数据
《电子商务数据分析》课程标准 【所属系部】 【适用专业】 【课程代码】 【计划学时】36 【学分】2 1.课程概述 电子商务的数据化运营已经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师。从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。 1.1课程定位 《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。 1.1.1课程性质和类型 《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课，是B类课程。课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。授课对象为高职3年级学生。前序课程C语言、电子商务运营。 1.1.2课程作用 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.2课程设计思路 在课程设计上根据数据分析就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为三个步骤，数据收集、数据分析、撰
课后习题模块一电商数据分析概述
（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。
一.数据分析概述 1. 数据分析的概念 数据分析就是分析数据，从一大堆数据中提取你想要的信息。比较专业的回答：数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术。比较客观的回答：从行业的角度看，数据分析是基于某种行业目的，有目的地对数据进行收集、整理、加工和分析，提炼有价值信息的过程。 理解数据分析的三个方面：目标、方法、结果。 2. 数据挖掘的概念 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。 3. 商业数据分析预测的本质 数据分析和业务是紧密联合在一起的，其目的就是满足商业决策的需求。预测未来发展情况，及早发现问题，对业务进行优化，制定最优的决策方案。 4. 数据分析的8个层次 常规报表 即席查询
多维分析 警报 统计分析 预报 预测型建模 优化 5. 大数据对传统小数据的拓展 （1）大数据与小数据，大量数据的区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。 （2）.还有一个重要的区别是在用途上，过去的数据很大程度上停留在说明过去的状态，拿数据说话，实际上是用过去的数据说明过去，而大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。使数据从原来停留在说明过去变为驱动现在，我以为预测对企业的作用从两个方向： A.宏观是对趋势的预测，给企业做大势分析， B.微观是对个体的精准分析，给企业做个性化精准营销 （3）.从结构上，大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合 大数据与小数据判断原则： A.数据的量 B.数据的种类、格式 C.数据的处理速度
新媒体中心组织架构及职责 组织架构 （一）网络运营组（2人） 1、运营助理 a）负责微信、微博、社群及其他线上媒体平台运营管理。 b）负责组织策划、活动流程、活动预期、活动成本、活动收益、活动效果、活动问题及改进。 2、网络推广 a）负责依据各种活动专题，进行内容的传播推广。 b）负责微信、微博及其他线上媒体平台的推广。 （二）活动策划组（5人） 1、活动策划 a）负责策划各种活动。 2、文案 a）依据活动策划方案，编写文案、广告语。 b）负责微信公众号、微博及其他线上媒体平台文案编写。 （三）视觉设计组（3人） 1、美工 a）依据策划方案，做出相应设计元素。 b）H5的制作。 2、视频编辑 a）根据策划、文案编写的方案，制作相应视频、音频。
b）视频、音频素材的采集、剪接。 3、插画师 a）负责根据活动策划方案，绘制原创图画元素。 （四）商务拓展组（1人） 1商务拓展 a）开发线上线下媒体、用户资源。 b）负责用户进驻自媒体平台，并组织销售、运营。 （五）数据分析（1人） 1数据分析 a）负责相应行业市场、平台数据调研分析，制作数据报告。 b）负责建立会员数据库，并开展会员营销。 （六）财务（1人） 1财务行政 a）负责新媒体财务。 运营总监职责： 1、负责新媒体的整体规划、实施及运营，带领团队实现公司的运营目标； 2、收集、整理、分析市场信息，结合公司的运营情况及产品风格制定本部门的年度、季度、月度销售计划，并把各计划细化到季度、月度、每周的工作，以量化绩效指标执行； 3、根据年度、季度和月度的销售计划制定相对应的营销策划方案及推广策划方案； 4、负责团队的日常管理，制定团队的内部管理措施、规范及业务流程; 5、负责部门员工的管理、指导、培训及评估； 6、结合公司的产品特性及市场变化，及时做好电商平台的整体布局与规划，以增加品牌的竞争力; 7、协助制定公司新媒体发展策略，通过有效的成本控制和营销手段，提升在线销售平台的 品牌知名度、扩大市场影响力。
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。