数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。一、数据运营 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。 分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。 二、数据分析流程
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。 那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。 拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。 以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。 细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。 举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
游戏数据运营解决方案背景 行业综述 随着游戏行业市场竞争局面的扩大，玩家对于品质的要求越来越高，游戏项目的生命周期越来越短，直接影响项目的投入产出比，通过数据运营则可以有效的延长项目的生命周期，对各个阶段的业务走向进行精准把控。而随着流量成本的日益上升，如何构建经济、高效的精细化数据运营体系，以更好的支撑业务发展，也变得愈发重要起来。 在这样的背景下，越来越多的游戏企业加入到数据运营行列，也促进
了大数据产业生态链的发展，第三方数据公司TalkingData、Dataeye、友盟、热云数据等就是在这一个时代中快速成长起来的。但同时受限于业务理解，通用平台往往无法满足游戏企业的定制化需求，所以随着业务的发展，最终还是要选择自建数据分析平台——因为技术门槛、资源投入等原因，目前大部分游戏企业只实现了数据统计，少部分企业实现了数据挖掘，在深度学习层面目前趋近空白。业务需求及痛点分析 按照游戏领域的行业细分，不同类型的公司对数据化运营的业务需求各有侧重，构建数据化运营平台的技术手段也表现为不同的方式。按照行业属性，可以将生态中的公司分为游戏研发商、游戏渠道商、游戏研发商三类，根据业务特点他们对于数据运营的需求也各有侧重，从表现形式讲，基础指标集、客户画像、精准投放&效果分析、智能算法等等，不一而足。
而从实现数据运营的技术手段来分析，也分别表现出不同的特征，各阶段使用的技术栈、驱动因素及演进方向，可以简单通过下图来表述：
而在这样的业务背景下，传统来料加工、被动响应的数据处理架构，显然无法匹配数据化运营的分析需求，主要存在的问题： 1、数据来源单一，缺少精准用户画像，运营策划、实施不能”投 其所好”，用户转化率低； 2、平台沉淀、积累了大量的数据，但是通过数据驱动业务创新、 辅助决策方面没有经验，导致数据 业务价值的转化率低；3、开发定制化，项目实施周期长，响应需求速度慢，无法有效支 撑业务的灵活变化； 4、数据的应用场景单调，大多只是止于简单的看指标、报表，对
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必
电商运营须知的常用术业关键词大全 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。 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浏览量和访客数的比值越大，说明用户在卖家店铺中查看的页面数越多。如果此比值较小，卖家可以考虑增加一下各种宝贝间的关联，或对宝贝分类重新进行调整，以吸引用户对店铺中其他宝贝的关注。 回头率：指回头客占店铺总访客数的百分比。 回头率越高，说明您的店铺或宝贝受欢迎程度越高，访客的忠实度越高。若该指标不高，您可以考虑改善您的产品质量、售后服务或者增加用户交流。 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。注：该指标不显示今日数据，只能提供昨天及以前的数据。最近7天、最近30天等数据则是计算前6天或前29天数据。 该指标可以直接体现出您的店铺页面是否有足够的吸引力让访客深入访问下去。跳失率的数值越小代表店铺或宝贝越可能受欢迎，买家更愿意访问更多的页面，反之数值越大说明越不受欢迎。 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“—”）。 时间越长，说明店铺内容越吸引买家；若时间很短，卖家可以考虑调整店铺内容，或进行装修等等。 搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。 搜索次数越高说明该关键词或价格区间的被关注度越高，该指数可以帮助卖家优化店铺相关页面关键词，提高搜索相关度，以增加流量。 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）。 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。浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 全店成交转化率：即全店成交转化率=成交用户数/访客数。单日“全店成交转化率” 指单日成交用户数占访客数的百分比。 通常情况下，有助于提高全店成交转化率的因素有： 1）宝贝（时令宝贝）图文细节有吸引力； 2）相比同类宝贝，价格、运费便宜； 3）相比同类宝贝，店铺信用等级较高、客服服务到位、买家评价较好； 4）店铺装修、页面布局较好。 建议卖家根据全店成交转化率的变化趋势，对应以上各因素调整相应的店铺优化策略。 全店转化率均值：指所选择的某个时间段，全店成交转化率日数据的平均值。如【月报】中，
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“—”）。 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“—”） 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。
企业数据运营管理与分析方法论
企业日常运营场景 ●总经理及时得到经营信息，将发现的问题迅速下放，确定会议?标。 ●运营总监进?初步分析，确定问题?向，交由数据?员进?步分析探索。 ●数据分析?员从多维度展开?助分析，定位问题产?的关联因素。 ●运营?员根据分析结果给出运营调整建议，?动?成会议报告。 ●总经理在会议中形成决策，协调相关部?参与执?。 发现问题?分析原因?改善措施?决策执?
企业运营面临的痛点 决策者痛点 ??法及时全?地掌控企业整体运营状况，影响决策效率。 ??法将经营压?迅速向下释放，影响执?效果。 中层管理者痛点 ??法迅速地发现问题和准确地定位 原因，影响管理效能。 ??法精准的组织汇报内容，造成价 值传递效果衰减。 ?线?员痛点 ?需要规范业务流程，提升作业效 率。 ?需要?幅减轻?作量，简化重复 劳动。
解决痛点的关键 是要解决企业使?数据的瓶颈问题
业务发展的瓶颈 数据分析需求得不到及时响应 缺乏 对业务现状的准确把握 缺乏 对业务背后逻辑的洞察 缺乏 对业务未来的可见与预测 报表固定且老化，数据利用率低。市场占有率，用户画像，服务质量，营销ROI….数据关联性差，难以多维度观察。 季节性波动，竞争格局演变，结构性调 整，用户流失… 缺乏全量数据分析和利用，难以全局判断。 周期性规划，战略目标制定，业务增长点 预测，消费结构升级 … 难以量化难以捉摸难以预测
IT中心的瓶颈 IT集权下疲于应对IT放权下数据管理混乱 需求多，响应慢 熬夜加班多，成就感低。数据准确性低，安全性差内部数据壁垒多
网站运营数据分析 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成为了每个网站策划和网站运营人员每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际情况。那网站运营数据分析怎么进行呢？下面是收集的一些分析。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates（Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 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
一、网站运营数据分析之内容指标 Take Rates (Conversions Rates) ：网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 ：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果
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
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
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。
上海蓝草企业管理咨询有限公司 《大数据分析与互联网平台运营管理》 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 如何了解线上客户的购买意愿和需求？如何进行网上消费行为的数据分析，从而指导各项运营工作的开展？ 如何通过大数据分析，来对互联网平台的绩效分析，发现影响平台绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？ 如何系统化地整体打造和改进互联网平台？从市场运营到产品创新，如何进行改进？ 互联网平台如何有效的组织运营管理？日常的运营管理主要要做什么？ 如何对互联网平台进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？ 如何组织各种营销活动，对平台商品进行展示和包装，提升电商的销售转化率？ 如何优化互联网平台的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？ 如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？ 本课程将全方位提供专有技术对互联网平台进行全方位的设计和打造！包括以下内容：
上海蓝草企业管理咨询有限公司 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术将网络平台的市场运营和规划设计，进行整体的打造！ 自主研发三大专有技术模型，促进产品绩效提升！——评一个大数据分析课程的好坏，一定要看有没专业的分析模型才能落地！—— ——很多消费者研究分析技术分析的结果非常“碎片化”！不够精准！无法反应出影响消费者决策的各种因素和各种关联关系，只是进行“碎片式”的数据展示。该技术是自主研发的意向专有技术，专门研究影响消费购买之间的管理，建立了系统的逻辑关系，可更直观地用于运营管理，提升销售转化率！
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。
如何进行网站运营数据分析？ 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。其实根据网站类型的不同则分析所采用指标项也各有不同，可以有许多不同的指标来衡量。但是如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。为了获得这些数据，我们可以使用51啦，GOOGLE分析工具来得到部分信息，但是为了更加精准的获得某些网站运营时的关键数据，则在网站策划和网站规划阶段时，需要充分将这部分内容考虑进去，对网站做些指标参数的设定，这样就可以降低网站的重复开发工作。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。
运营数据分析 如何自查？ 1丶检查流量走势以及各因素的升降情况和原因。 2丶检查各个活动跟进情况以及相关节日促营的进度。 3丶检查当天的其他工作计划有没有完成。 4丶检查明天的促销，汇报美工组和客服组进行修改和告知。5丶检查未报名的活动。 检查每款物品的库存量极其连带销售，对搭配做到心中有数。平时运营要分析哪些？ （一）日常性数据分析 1. 流量相关数据。 2. 订单相关数据。 3. 转化率相关数据。1：IP。1：总订单。1：下单转化率。 2：PV。2：有效订单。2：付款转化率。 3：在线时间。3：订单有效率。
4：老用户比例。4：总销售额。 5：新用户比例。5：客单价。 6：毛利率。 （二）每周数据分析 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1丶网站数据 IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节。 2丶运营数据 总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。 分析时思考哪些问题：
1：对比数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？ 2：对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？ 3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？ （三）：用户分析 会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率（新会员，老会员） 1. 复购率 2. 转化率 （四）：流量来源分析 除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。 （五）：内容分析 主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。 1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。
(完整)运营必备的 15 个数据分析方法 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)运营必备的15 个数据分析方法）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)运营必备的 15 个数据分析方法的全部内容。
运营必备的 15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“ 分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识. 1。数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 1。1 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策,提供可规模化的解决方案.商业数据分析的本质在于创造商业价值 ,驱动企业业务增长。 1。2 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节. 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求,创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 1。3 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1:观察数据当前发生了什么？ 首先,基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告,想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如,新
一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 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
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