丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析
沈阳工学院 学年论文 题目：英雄联盟网络游戏的营销策略分析 学院：经济与管理学院 专业：市场营销 学号： 1520110537 学生姓名：丁璐璐 指导教师：董乃群 2017年1月6日
摘要 随着中国互联网络游戏产业的出现和发展，游戏行业这些年来也不断的变化更新中。网络游戏这个产业从初步发展到现在的蓬勃发展，这都归结于网络游戏行业资金得到迅速聚集，高利润使得许多竞争者大量研发新型、大型网络游戏，以及用户的成倍增长这些因素共同促进而成。 《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游。游戏里拥有数百个个性英雄，并拥有排位系统、天赋系统、符文系统等特色养成系统。《英雄联盟》还致力于推动全球电子竞技的发展，除了联动各赛区发展职业联赛，每年还会举办“季中冠军赛”“全球总决赛”“All Star全明星赛”三大世界级赛事，获得了亿万玩家的喜爱，形成了自己独有的电子竞技文化。 本文主要分为六个部分。第一部写了研究的背景以及意义；第二部分主要写了英雄联盟的游戏规模、营销策略和存在问题；第三部分写了英雄联盟的竞争环境和SWOT分析；第四部分为英雄联盟的优化策略；第五部分为英雄联盟的 4P策略；第六部分是结论。 关键词：英雄联盟;营销策略;LOL
目录 摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅰ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅱ 绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.......．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ 1英雄联盟营销现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．........．．．．．．．．．．3 1.1英雄联盟的游戏规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．3 1.2英雄联盟的营销策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．4 1.3英雄联盟营销存在问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．7 2英雄联盟竞争分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．......．．．．．．．．．．．．．７ 2.1英雄联盟的竞争环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．７ 2.2英雄联盟的ＳＷＯＴ分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．..．．．．．．．．．１６
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
调查问卷整体概况及数据分析 为了更客观、真实地了解我校第二课堂开展情况，以便于日后更好地进行第二课堂活动，我们特地进行了题为《关于我校第二课堂对大学生实践能力提升度》的问卷调查，以下为此次调查的整体概况及数据分析。 一、调查目的和意义 （一）目的 通过调查了解黄淮学院学生对第二课堂的了解程度；了解他们对黄淮学院第二课堂的更好开展有什么好的想法和建议，以便以后更好地开展第二课堂活动。 （二）意义 1、第二课堂活动是课堂教学内容的有利补充和深化。课堂教学内容理论性较强，有时可能会脱离实际，需要进行较多的实践活动才能达到预期的教学目的。我们发现，学生通过积极参与第二课堂的实践活动，一方面对课堂上一些比较抽象的内容可以轻松地找到具体的模型，直观地理解所学的知识；另一方面也减轻了老师授课的困难，节省了课堂教学时间，达到了深入浅出的教学效果和巩固知识之目的。 2、第二课堂活动是激发学生学习兴趣的最佳方式。从激发学生学习兴趣的角度看。首先，第二课堂活动改变了学生和教师在教学活动中的角色定位。在第二课堂中，教师可以因材施教，学生由被动学习变为自主学习。其次，学习过程中的各种问题不再由老师提出，而是由学生自己来发现，自己想办法来解决。这样，学习就成了“发现问题-解决问题-再发现问题-再解决问题”的过程，大大激发了学生的学习兴趣，从而形成一种良性循环的探索式学习。 3、第二课堂活动是提高学生科技创新能力的有效手段。第二课堂活动不仅能把所学的知识应用于实践，而且对培养学生的能力发挥了重要作用。 4、造就合格的全面人才。第二课堂涉及面广，内容丰富，能开阔学生的视野，提高学生的综合能力。如讲话能力、写作能力、组织能力和交际能力，使他们具备合格人才的全部素质，毕业后能较好地适应社会的需要。 二、调研基本情况 调查采用了非概率抽样中的定额抽样，问卷调查和走访调查相结合的方式进行，但以问卷调查为主。在黄淮学院校园内对学院的部分在校生进行了调查。共发放问卷565份，通过筛选和逻辑校验，排除各种情况的废卷，共得到有效问卷505份，有效率为89.38%，基本符合问卷统计的一般标准，保证了科学性、规范性、严谨性和代表性。走访25人，在一定范围内对其他调研方面的完善和补充。调查结果采用统计分析、理论分析等多角度结合的分析方法。 （一）样本概况 样本整体中，男生占36.3%，女生占63.7%，调查主要对象是我校大二、大三以及少数大四在校生。 （二）样本分析 黄淮学院学生在对黄淮学院第二课堂活动内容和形式的了解程度上，不了解的占39.1%，基本了解的占54.1%，非常了解的占6.8%。 黄淮学院学生参与课外活动的情况呈枣核型分布，即处于两极（长期参加和几乎不参加）的学生所占比例均比较小（总计13%左右），而偶尔参加
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
2018年度全平台直播行业白皮书 致力于服务主播 小葫芦
2017年小葫芦通过海量的主播数据对直播行业做了详细的总结，2018年 小葫芦数据的覆盖量已扩展到了全平台3600万以上的直播间，在各直播平台争相上市，短视频风生水起的一年，小葫芦2018年直播行业白皮书对直播行业有哪些总结？ PS：数据全覆盖虎牙、斗鱼、YY、快手、B站、企鹅电竞、熊猫等28家主流平台。 序言
01 OPTION 02 OPTION 03 OPTION 04 OPTION 年度总体数据 2018年度全平台直播行业浅析 主播礼物数据 2018年主播礼物收入究竟如何 主播弹幕数据 2018年主播弹幕文化究竟如何 主播特征数据 2018年主播有意思的特征数据 目 录 页
01.年度总体数据 总体数据对比送礼月度数据弹幕月度数据直播时长数据直播分类情况直播开播频次
总体数据对比 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010 20 30 40 50 60 70 80 90100 1,453,192人87,424,650人21,006,937,229条 35,524年209,725,063人 2,172,030人143,227,648人45,247,211,652条58,937年337,812,960人 新增主播送礼人数弹幕数量直播时长互动人数 2017年 此为2017年全年的直播行业相关数据，整体对比2018年略逊一筹。2018年 此为2018年全年直播行业相关数据，对比2017年占比均有提升。
送礼人数月度数据 2018年送礼总人数 2018年全平台送礼总人数达到惊人的143,227,648，相比2017年87,424,650增幅63%。 后半年送礼人数增加 从7月份开始，2018年后半年参与直播送礼的人数有所增加。 8月，9月送礼人数最多 8月和9月送礼人数居多，寒暑假，依旧是直播的高峰期，学生群体人数众 多。
在微信运营的过程当中，文章的UV直接影响到内容的扩散程度和受众。除了从内容层面专心做好文章之外，我们还能够从数据当中获取到哪些相关信息呢？ 在微信运营的过程当中，文章的UV直接影响到内容的扩散程度和受众。除 了从内容层面专心做好文章之外，我们还能够从数据当中获取到哪些相关信息 呢？以下结合最近工作当中的数据分析，做一些整理。 基础指标： 内部UV：公众号的粉丝查看文章的UV 外部UV：非粉丝，通过转发而看到文章所产生的UV 内部粉丝阅读率：内部UV/前一日的粉丝总量 1、历史数据指导发文的节奏 在没有运营活动影响的前提下，我们所运营的微信公众号的文章阅览量呈现 从周一到周日低开走高，到周日达到顶峰的效果。 对于这一情况，我们给出的可能性解释是：大家的忙碌程度通常随工作日递 减，因而周末可能比周一有更多的粉丝阅读者。 结合这一经验数据，就可以调整我们发文的节奏：对于那些话题性较高、传 播性较强的文章，最优选的方式是放在周四以后发布。在不明显改进文章质量的 情况下，最大化文章的内部UV。 2、预判突发事件的影响 讨论文章阅览量的时候，有一个大前提，即：人们的注意力是有限的。那么， 作为微信运营者在发布文章和活动的时候，就应该尽量避免同热点活动相冲突。 近期最典型的例子就是双十一：双十一期间，我们按照既有频率发布了系列 文章，这些文章的UV无论在同比和环比都有明显的下降，降幅逾50%。 这不正是汪峰上头条的节奏么？尽管处心积虑准备，却依然被半路杀出的程 咬金抢了风头。
3、分析有效渠道 在微信推广当中，我们采用了地推、新榜微博易投放、微信MP投放、微信公众账号内活动等方式来增加粉丝量。如何衡量各个渠道的有效值呢? 我们采用的指标有： 次日留存；2-7日活跃；7日后留存、7日后活跃；单个增粉成本&单个用户的付费金额等指标。 ?次日留存指标通常能够快速粗略的估计一个渠道的有效性。如果一个渠道的次日留存度较低，那么可以直接放弃。 ?2-7日活跃是用户对于产品的一个体验周期，在这个体验周期内能否留住用户，就是对产品形态和产品价值的考量 ?7日后留存和7日后活跃考察的是一个新用户转化为老用户的过程，在这一过程之后的流失与渠道无关，至于产品相关。在这里，主要需要监控是否有某个渠道的用户活跃度显著低于平均值，这通常代表了该渠道找来的用户并非目标用户，需要重新考虑投放。 ?单个增粉成本vs 单个用户的付费金额是衡量增粉这件事情是否划算的一个直接指标。也能够一定程度上帮助决策来分析某一个渠道上的用户是否更优质。 例： 最近做了各渠道用户付费金额的统计表，来自集赞有礼渠道的用户因为其用户基数大，所以贡献的消费总金额较高，但是平均到单个用户上，即单个用户的付费金额就相当有限了。这也从侧面印证了：对于垂直性微信公众号，集赞有礼未见得是一个好方式的结论。 4、筛选可复制模式 微信公众号的售卖和运营活动通常有一些固有的节奏，那么在运行一段时间之后，就往往容易观测出一些稳定的波动情况。找到造成那些波峰的售卖or运营活动，成为了最简洁可复制的模式。
数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
还不会选英雄阵容？python来帮你carry全场 欢迎来到召唤术峡谷~”英雄联盟作为一款长青游戏，风靡了这么多年，2018全球总决赛的IG冠军一出更是引发了众多撸迷又将游戏重新拾起。 今天我们就来分析一下战队的阵容选择会对胜率带来什么样的影响。 1.载入必要的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyecharts import Radar 2.读取并观察数据情况 dat_hero=pd.read_csv('TeamHero_index.csv') dat_hero.head()
3.数据分析 （1)红蓝方因素对胜负的影响 众所周知，在英雄联盟中，由于蓝方会先手ban英雄及pick英雄，因此通常蓝方的胜率更高一些。让我们来看看数据是否能够印证这一点。 取出红方获胜的数据： red_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] red_win1=red_win1[red_win1['是否获胜'].isin(['1'])] red_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] red_win2=red_win2[red_win2['是否获胜'].isin(['0'])] red_win=pd.concat([red_win1,red_win2]) red_win.shape (208,8) 取出蓝方获胜的数据 blue_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] blue_win1=blue_win1[blue_win1['是否获胜'].isin(['0'])] blue_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] blue_win2=blue_win2[blue_win2['是否获胜'].isin(['1'])] blue_win=pd.concat([blue_win1,blue_win2]) blue_win.shape (316,8) 画出红蓝方胜场直方图
《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表
3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
微信公众平台每天必不可少的数据分析 微信公众平台提供部分数据显示和统计功能，例如关注人数的增加和减少，图文阅读量等信息，一直都是微信公众平台上的常规显示数据。这次我要给大家讲的数据主要就是 1.图文阅读 2.粉丝增长量 3.粉丝的回复 4.粉丝的分类 那下面我就具体说说这四项数据背后具体都说明了一个什么样的问题。 1.图文阅读量 图文的阅读主要能够分析的就是我们的每篇文章具体的阅读人数和转发收藏量，这个最能够说明我们的文章内容的标题怎么样，内容是否好。因为一篇文章的阅读量不能说明文章就是好的，还要看看转发收藏量才能说明，如图：
我们可以看到这些阅读量好的内容可以达到上千的阅读量，转发收藏量也很高。通过阅读量和转发收藏量这两者的对比我们就可以大概的估算出这篇文章的内容是否好。再看看最后一张虽然说有几十的浏览量，但是没有形成转发收藏量，
这就说明了一个问题，那就是我们的内容不好，即使是粉丝点击进去了但是我们的内容不吸引粉丝就无法形成转发收藏。在一个就是标题取得是否好，如“不识 字老婆给老公写的信，老公立马回家了!你看懂了吗”这个标题能够很好的吸引粉丝的阅读兴趣，是什么原因就立即回家了呢?这个设置了悬念，所以阅读量还是 比较好的。所以通过图文阅读能够说明我们的内容以及标题是否好，好的内容和标题能够吸引更多的粉丝阅读分享。 2.粉丝增长量 粉丝的增长量主要是能够说明我们的内容以及昨天的推广做的怎么样，以及我们的推广是否精准。如图： 我们通过数据可以看到，有时的粉丝增长量几十有时候几个甚至没有，基本上每天的取消关注量都是有的。这个说明了我们的内容不是属于这群粉丝想要的，这就是我们推广粉丝的时候不是精准的粉丝。那么我们今后推广的时候就要注意这点了，不是说什么类型的粉丝我们都可以推广的，我们一定要推广与自己公众号相符的粉丝，不然你辛苦推广来对你的内容不感兴趣，结果还是会取消关注的。
https://www.doczj.com/doc/e48965871.html, 如何做数据分析_数据分析方法汇总 如何做数据分析https://www.doczj.com/doc/e48965871.html,_数据分析方法汇总。光环大数据认为，利用数据分析可以让公司管理者直接有效地进行数据分析，帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要：从市场部到财务部，从公司管理层到中层。那么如何做数据分析呢？光环大数据的数据分析师培训机构为大家汇总以下几种方法： 1、立体式分析 立体式分析也就是维度分析，产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品，大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析。 真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变，那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。 2、AARRR模型中的基本数据 接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据：Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播）。 3、5W2H分析法 What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？）
https://www.doczj.com/doc/e48965871.html, 4、SWOT分析模型 在战略规划报告里，SWOT分析算是一个众所周知的工具了。SWOT分析代表分析企业优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunity）和威胁（threats），因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 SWOT分析有四种不同类型的组合：优势——机会（SO）组合、弱点——机会（WO）组合、优势——威胁（ST）组合和弱点——威胁（WT）组合。 5、杜邦分析法 杜邦分析法（DuPontAnalysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。 其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩，由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。 数据分析培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
史上最详细微信公众后台数据分析，指导公众 号运营 干货君导读：微信后台数据更加详细之后，我对本号从7月9日到8月7日的数据进行了详细分析。主要分为3个部分，用户增长来源分析、图文阅读分析和用户属性分析，虽然我是科技类的自媒体，但是对于数据影响因素的分析还是具有一定的普适性，所以我希望通过解读本号数据背后影响因素，能给大家的微信公号运营，带来一些实质性帮助。 第一部分：用户增长来源分析 用户增长来源的5种方式 (1)搜索公众号名称，搜索微信公众号的名称获得关注，这类的号原本就有一定的品牌，或定位足够垂直，当用户有这方面需求时，就会自己通过关
键词搜索。比如可口可乐、杜蕾斯、汽车、减肥、羽毛球、北京（地方号）、移动互联网等。所以在取名的时候，可以取一个和公号定位相符的名字，有利于被搜索到。如果怕别人也用同样的名字，可以选择注册商标、认证、提高互动率等方式，提高公号排名。比如本号“今日干货”这个名字，就是一个很好的占位，而且在搜索的时候，一直排在第一名，必然会导入大量精准粉丝，所以在本号的粉丝来源里占了39%。 (2)搜索微信号，通过这种方式关注的用户，理论上应该都是来自微信ID 在别处的曝光，比如经常用的互推，还有微博、人人网、百度贴吧等SNS网站和传统媒体、线下等推广方式。微信ID是一串字母加数字的结合，记忆和输入都很难，所以最好是结合公众号的名称设定ID，不但让人好记还好输入。尽量减少用户的记忆和输入成本，会在一定程度上增加关注量。本号通过搜索微信ID的占比不是很高，才8%，这应该和我几乎不参加互推有关，如果经常参加互推的号，这个占比应该高很多。 (3)图文消息右上角菜单，这个关注按钮隐藏较深，很多人不知道阅读文章时的右上角按钮里还隐藏了这么多功能，而且需要经过2步才能到公众号介绍页，最坑爹的是这个按钮不是在所有阅读的情况下都会出现，所以通过这个方式关注公众号的占比很低。 (4)名片分享，直接的名片分享，一般应该都是通过口碑传播，这个数据占比越高，说明这个号的质量越好。
展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个
Head First Data Analysis_Chapter Chapter 1. Introduction to data analysis The basic process of data analysis: Define →Disassemble →Evaluate →Decide ■Define: find the general problem, understand the goal better; ■Disassemble: cut the problem into small pieces, find strong comparisons to isolate the most important elements; ■Evaluate: the key is comparison, make your own assumptions explicitly; ■Decide: compare your customer's belief to your interpretation of the data and recommend a decision. Chapter 2. Experiments-Test your theories The more comparative the analysis is, the better. Observational study: A study where the people being described decide on their own which groups they belong to. A experiment with the strategies is needed in order to know which one is the best. Control group: A group of treatment subjects that represent the status quo, not receiving any new treatment.