商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（第二版）課件全套 楊從亞

主編楊從亞鄒洪芬斯燕“十四五”職業(yè)教育江蘇省規(guī)劃教材“十三五”江蘇省高等學(xué)校重點(diǎn)教材新編21世紀(jì)高等職業(yè)教育精品教材?電子商務(wù)類商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（第二版）目錄數(shù)據(jù)與電子商務(wù)電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)工具數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)分析思維數(shù)據(jù)可視化市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析客戶數(shù)據(jù)分析銷售數(shù)據(jù)分析庫(kù)存數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫項(xiàng)目一數(shù)據(jù)與電子商務(wù)01初識(shí)電商行業(yè)中的數(shù)據(jù)02了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的作用1.1初識(shí)電商行業(yè)中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)（data）是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，可以用符號(hào)或字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述。數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)的數(shù)值，這些數(shù)值是反映客觀事物屬性的數(shù)值。數(shù)據(jù)還是表達(dá)知識(shí)的字符集合和信息的表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中的應(yīng)用隨處可見，是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)估和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的獲取需要收集和挖掘，只有充分了解數(shù)據(jù)獲取來源，才能確保在數(shù)據(jù)分析的過程中，快速獲取正確和實(shí)用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取的方式一般分為直接獲取和間接獲取。數(shù)據(jù)按表現(xiàn)形式可分為顯性數(shù)據(jù)和隱性數(shù)據(jù)。顯性數(shù)據(jù)一般通過工具或者調(diào)查獲取，隱性數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步挖掘才能獲取。數(shù)據(jù)獲取的渠道一般有以下幾種：（1）企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)分析工具。（3）市場(chǎng)調(diào)查。（4）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。（5）出版物。一、數(shù)據(jù)的含義與獲取渠道01PRAT02PRAT03PRAT（1）數(shù)字類信息。數(shù)字類信息是最常見的數(shù)據(jù)類型，其特點(diǎn)是以數(shù)字的形式直接呈現(xiàn)。（2）文字類信息。文字類信息是通過文字描述來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。（3）圖形類信息。圖形類信息是通過圖片或者圖形呈現(xiàn)信息。1.1初識(shí)電商行業(yè)中的數(shù)據(jù)二、數(shù)據(jù)的類型1.1初識(shí)電商行業(yè)中的數(shù)據(jù)（1）容量特征。商務(wù)數(shù)據(jù)的容量特征指的是數(shù)據(jù)量的大小。（2）種類特征。商務(wù)運(yùn)行的數(shù)據(jù)種類不止一種，從大的方面來看，有流量數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)。流量數(shù)據(jù)又可以分為展現(xiàn)量數(shù)據(jù)、點(diǎn)擊率數(shù)據(jù)、不同流量入口的數(shù)據(jù)等。（3）時(shí)效特征。數(shù)據(jù)具有時(shí)效性，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，要根據(jù)分析需求，衡量截取數(shù)據(jù)的時(shí)間段。（4）變量特征。數(shù)據(jù)的變量特征指數(shù)據(jù)不是一成不變的，影響A數(shù)據(jù)的因素可能有好幾種，任何一種因素的波動(dòng)都可能影響A數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。（5）真實(shí)性特征。進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，賣家需要考慮到數(shù)據(jù)的真實(shí)性特征。賣家首先要對(duì)數(shù)據(jù)的來源進(jìn)行核查，確保準(zhǔn)確無誤。三、商務(wù)數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)的作用（一）數(shù)據(jù)的診斷作用（二）數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)作用1.2了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的作用一、數(shù)據(jù)的作用數(shù)據(jù)是具有診斷作用的，能夠幫助我們找出問題的根源和解決方案。通過分析數(shù)據(jù)，決策者可以對(duì)產(chǎn)品或活動(dòng)做出合理的判斷。1.2了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，也是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。在實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。簡(jiǎn)言之，數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。二、數(shù)據(jù)分析的含義1.2了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的作用數(shù)據(jù)本身是沒有價(jià)值的，只有把數(shù)據(jù)變成信息，數(shù)據(jù)才能體現(xiàn)出它的價(jià)值。把數(shù)據(jù)變成信息的過程就是數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析的目的是為經(jīng)營(yíng)和管理決策提供依據(jù)。數(shù)據(jù)分析的要素包括以下方面：（1）要熟悉所經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)和內(nèi)容。（2）要具有數(shù)據(jù)應(yīng)用的思維。（3）要熟悉數(shù)據(jù)分析的工具。（4）要有圍繞目標(biāo)進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)三、數(shù)據(jù)分析的要素（二）優(yōu)化市場(chǎng)營(yíng)銷（一）助力產(chǎn)品市場(chǎng)定位（四）創(chuàng)新客戶需求（三）助力企業(yè)收益管理010204031.2了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的作用四、商務(wù)數(shù)據(jù)分析的作用項(xiàng)目二電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)01初識(shí)市場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)03了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)02了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(一)010203（一）掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)了解、分析行業(yè)數(shù)據(jù)，有助于賣家及時(shí)了解當(dāng)前行業(yè)動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整銷售策略，并了解自己在行業(yè)中所處的位置。（二）掌握行業(yè)品牌銷售動(dòng)向電商行業(yè)數(shù)據(jù)研究顯示，部分消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)時(shí)更看重商品的品牌。（三）掌握行業(yè)商品的搜索動(dòng)態(tài)要想讓商品獲得流量，賣家就不得不關(guān)注社會(huì)熱點(diǎn)和行業(yè)的熱門搜索詞，根據(jù)行業(yè)消費(fèi)者的搜索動(dòng)向，及時(shí)調(diào)整商品的引流關(guān)鍵詞。2.1初識(shí)市場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)（一）搜索指數(shù)搜索指數(shù)是指數(shù)化的搜索量，反映搜索趨勢(shì)，并不等同于搜索次數(shù)。（二）地域細(xì)分地域細(xì)分就是按地理因素細(xì)分，是按消費(fèi)者所在的地理位置、地理環(huán)境等變量來細(xì)分市場(chǎng)。（1）地理位置。賣家在細(xì)分地域時(shí)，可以按照行政區(qū)劃來進(jìn)行細(xì)分（2）城鎮(zhèn)大小。根據(jù)大小的不同，城鎮(zhèn)可劃分為大城市、中等城市、小城市和鄉(xiāng)鎮(zhèn)。（3）地形和氣候。地域按地形可劃分為平原、丘陵、山區(qū)、沙漠地帶等，按氣候可劃分為熱帶、亞熱帶、溫帶、寒帶等。（三）人群定位人群定位是指通過對(duì)消費(fèi)群體的性別比例、年齡、愛好、買家等級(jí)、消費(fèi)層次做精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，以便淘寶賣家更加準(zhǔn)確地了解該商品消費(fèi)者群體的特征。淘寶賣家主要是從年齡、愛好、消費(fèi)層次對(duì)消費(fèi)者群體進(jìn)行定位分析。二、市場(chǎng)趨勢(shì)2.1初識(shí)市場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)（一）熱銷類目熱銷類目是指在最近30天商城高銷量的商品類目。熱銷類目直接反映市場(chǎng)的熱門類目的銷量，賣家根據(jù)宏觀數(shù)據(jù)可以大致掌握平臺(tái)市場(chǎng)的行業(yè)情況，再結(jié)合自己所在的行業(yè)具體分析，了解所在行業(yè)的整體變化趨勢(shì)、行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情況、自身所具備的優(yōu)劣勢(shì)。（二）搜索排行搜索排行是指通過對(duì)某一行業(yè)不同商品的關(guān)鍵詞按搜索量排名。熱搜關(guān)鍵詞是該類目下最近一周按搜索量大小排序的熱門搜索詞。（三）成交排行成交排行是按照品類排行、品牌排行、行業(yè)排行的熱銷品類排名，發(fā)現(xiàn)在該類目下，最近一周按成交量排序的熱門品類詞。熱銷指數(shù)直觀地反映了市場(chǎng)的需求，熱銷指數(shù)越大的商品，市場(chǎng)需求也就越大。四、排行榜2.2了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(一)（一）店鋪首頁(yè)的主要數(shù)據(jù)（1）從店鋪首頁(yè)進(jìn)入商品詳情頁(yè)的人數(shù)和分別進(jìn)入哪些商品詳情頁(yè)，可以判斷店鋪的導(dǎo)航功能是否理想、店鋪的流量分布是否符合賣家的期望。（2）從店鋪首頁(yè)進(jìn)入活動(dòng)頁(yè)面的人數(shù)，可以判斷活動(dòng)的吸引力度，以及活動(dòng)頁(yè)面的設(shè)置效果。（3）從店鋪首頁(yè)點(diǎn)擊重點(diǎn)推廣商品的大幅海報(bào)進(jìn)入商品詳情頁(yè)的數(shù)據(jù)，可以判斷海報(bào)的設(shè)計(jì)效果及文案的描述效果。（4）店鋪首頁(yè)承載著全店流量的分布，店鋪其他頁(yè)面的流量同樣可以跳轉(zhuǎn)進(jìn)入店鋪首頁(yè)，所以賣家還需要監(jiān)控其他頁(yè)面進(jìn)入店鋪首頁(yè)的流量大小，以此來判斷店鋪其他頁(yè)面的布局是否合理、是否最大限度地留住了消費(fèi)者。（5）根據(jù)店鋪首頁(yè)的總流量大小可以判斷店鋪的推廣力度。一、店鋪首頁(yè)數(shù)據(jù)2.2了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(一)（二）獲取店鋪首頁(yè)數(shù)據(jù)的意義店鋪首頁(yè)相當(dāng)于一個(gè)中轉(zhuǎn)站，進(jìn)入店鋪首頁(yè)的消費(fèi)者會(huì)根據(jù)店鋪首頁(yè)的信息和入口選擇進(jìn)入下一個(gè)頁(yè)面，或者是離開店鋪首頁(yè)。店鋪首頁(yè)數(shù)據(jù)的最大意義在于承擔(dān)起流量在全店的分布，通過監(jiān)控店鋪首頁(yè)數(shù)據(jù)，調(diào)整店鋪首頁(yè)布局，可以有效調(diào)整從店鋪首頁(yè)進(jìn)入店鋪其他頁(yè)面的流量大小。一、店鋪首頁(yè)數(shù)據(jù)2.2了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(一)在諸多影響店鋪和商品的權(quán)重因素中，收藏率和加購(gòu)率是其中比較重要的因素。這是因?yàn)橄裉詫毢吞熵堖@樣的平臺(tái)想提高商家的服務(wù)質(zhì)量，并向消費(fèi)者推送最優(yōu)質(zhì)的商品，如果店鋪和商品的收藏率不高，消費(fèi)者的加購(gòu)率也不高，平臺(tái)就會(huì)判定這家店鋪及商品不受消費(fèi)者歡迎，從而就不給予其流量扶持。店鋪和商品的收藏?cái)?shù)據(jù)、商品加購(gòu)數(shù)據(jù)是需要賣家關(guān)注的重點(diǎn)數(shù)據(jù)，它表明消費(fèi)者對(duì)店鋪和商品的感興趣程度，賣家可據(jù)此提前制定自己店鋪在旺季前的商品策略。店鋪收藏量的變化會(huì)影響銷量。如果店鋪的收藏趨勢(shì)線呈水平狀態(tài)，說明收藏店鋪的消費(fèi)者數(shù)量比較穩(wěn)定。如果收藏量呈減少趨勢(shì)，賣家就需要思考店鋪商品銷售是否傷害了老客戶的感情，如商品提價(jià)導(dǎo)致消費(fèi)者取消收藏。如果收藏量增加，需要分析店鋪?zhàn)隽耸裁锤倪M(jìn)措施讓收藏量增加，說明這是有效的措施，需要賣家予以重視。收藏?cái)?shù)增加能提高商品銷量。店鋪和商品的收藏功能不僅可以為賣家提供消費(fèi)者喜好的信息，還可以幫助消費(fèi)者將自己感興趣的店鋪或商品放到收藏夾中，方便消費(fèi)者下單和復(fù)購(gòu)。不僅如此，收藏和加購(gòu)率還影響搜索排名。在網(wǎng)店搜索機(jī)制中，尤其是淘寶店鋪和天貓店鋪的搜索機(jī)制中，系統(tǒng)平臺(tái)會(huì)根據(jù)店鋪在多個(gè)方面的運(yùn)營(yíng)表現(xiàn)和商品在多個(gè)方面的銷售表現(xiàn)來對(duì)店鋪和商品進(jìn)行評(píng)分，多方面的分值綜合在一起就構(gòu)成了店鋪和商品的權(quán)重，權(quán)重值又會(huì)反過來影響店鋪和商品的搜索排名，從而影響店鋪流量。二、收藏和加購(gòu)數(shù)據(jù)2.2了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(一)（一）店鋪整體的流量情況店鋪流量情況數(shù)據(jù)主要包括訪客數(shù)、瀏覽量、跳失率、人均瀏覽量、平均停留時(shí)長(zhǎng)等。在這些數(shù)據(jù)指標(biāo)中，訪客數(shù)、瀏覽量與商品的引流策略（如關(guān)鍵詞、上下架時(shí)間、價(jià)格）相關(guān)，跳失率、人均瀏覽量、平均停留時(shí)長(zhǎng)與商品詳情頁(yè)的質(zhì)量、價(jià)格相關(guān)。一旦某一指標(biāo)出現(xiàn)下降情況，賣家需要找到對(duì)應(yīng)的因素進(jìn)行優(yōu)化。（二）店鋪整體的商品銷售情況賣家不僅要關(guān)心單品的銷售情況，還要站在商鋪整體的高度分析商品的銷售情況。（三）店鋪整體的交易情況賣家掌握店鋪整體的交易情況，可以評(píng)估店鋪的業(yè)績(jī)是否處于理想狀態(tài)。三、店鋪整體數(shù)據(jù)2.3了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)（一）商品的流量動(dòng)態(tài)流量是商品銷售的基礎(chǔ)，賣家需要隨時(shí)關(guān)注商品的流量動(dòng)態(tài)，以調(diào)整商品的關(guān)鍵詞、上下架時(shí)間等，保證商品流量的需求。賣家需要隨時(shí)關(guān)注店鋪中任意一款商品的流量來源、訪客、關(guān)鍵詞效果，尤其需要關(guān)注關(guān)鍵詞效果，分析組成商品標(biāo)題的關(guān)鍵詞中哪個(gè)關(guān)鍵詞的引流能力差、哪個(gè)關(guān)鍵詞的點(diǎn)擊率低，通過替換關(guān)鍵詞滿足商品流量需求。關(guān)于商品的流量，賣家還需要關(guān)注商品的流量是由店鋪中的哪些商品頁(yè)面引入的，消費(fèi)者離開商品頁(yè)面后又到了哪些頁(yè)面，從而判斷商品與消費(fèi)者的個(gè)性化搜索匹配度。（二）商品的銷售動(dòng)態(tài)了解了商品的流量后，賣家還需要了解商品的銷售動(dòng)態(tài)，知道進(jìn)入商品頁(yè)面訪客中有多少消費(fèi)者下了訂單，有多少消費(fèi)者進(jìn)行了商品收藏，又有多少消費(fèi)者離開了店鋪。通過分析商品的轉(zhuǎn)化效果，找到商品的可優(yōu)化之處除了查看單件商品外，賣家還可以快速比較店鋪中同一類商品的銷售狀態(tài)。商品需要關(guān)注的指標(biāo)比較多，賣家除了需要關(guān)注商品的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)外，還需要掌握商品的銷售趨勢(shì)，以判斷經(jīng)營(yíng)策略是否正確。一、商品數(shù)據(jù)（二）客服人數(shù)及銷售量（一）全店客服的業(yè)績(jī)和效率（五）客服的工作量（四）客服的客單價(jià)、客件數(shù)、件均價(jià)（三）客服的轉(zhuǎn)化率2.3了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)二、客服數(shù)據(jù)2.3了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)（一）店鋪靜默轉(zhuǎn)化率店鋪靜默轉(zhuǎn)化率是指瀏覽店鋪商品后，沒有詢問店鋪客服而直接購(gòu)買商品的訂單數(shù)占店鋪總訂單數(shù)的比例。店鋪靜默轉(zhuǎn)化大大減少了客服的工作量，也避免了當(dāng)很多顧客同時(shí)詢問時(shí)，客服忙不過來，因回復(fù)顧客速度較慢而導(dǎo)致不好的用戶體驗(yàn)等。店鋪靜默轉(zhuǎn)化率是指瀏覽店鋪商品后，沒有詢問店鋪客服而直接購(gòu)買商品的訂單數(shù)占店鋪總訂單數(shù)的比例。店鋪靜默轉(zhuǎn)化大大減少了客服的工作量，也避免了當(dāng)很多顧客同時(shí)詢問時(shí)，客服忙不過來，因回復(fù)顧客速度較慢而導(dǎo)致不好的用戶體驗(yàn)等。三、店鋪運(yùn)營(yíng)中的轉(zhuǎn)化率2.3了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)（二）詢單轉(zhuǎn)化率店鋪面對(duì)的是千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)顧客，詳情頁(yè)做得再好，也會(huì)有顧客詢問商品的問題。顧客看到感興趣的商品，詢問客服后下單購(gòu)買商品，就形成了詢單轉(zhuǎn)化率。

詢單轉(zhuǎn)化率=付款訂單數(shù)/有效咨詢量影響詢單轉(zhuǎn)化率的因素有很多，一般和客服對(duì)業(yè)務(wù)的熟悉度及客服的銷售技巧有關(guān)系。三、店鋪運(yùn)營(yíng)中的轉(zhuǎn)化率2.3了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)（三）免費(fèi)流量的轉(zhuǎn)化率與付費(fèi)流量相比，免費(fèi)流量因?yàn)槌杀镜停亲钍苜u家歡迎的流量。但是如果免費(fèi)流量不能帶來轉(zhuǎn)化，流量再大，對(duì)賣家來說也等于零。賣家需要明白免費(fèi)流量有哪些，影響免費(fèi)流量轉(zhuǎn)化率的因素又有哪些，按照這個(gè)思路運(yùn)營(yíng)，方能有效提高免費(fèi)流量轉(zhuǎn)化率。網(wǎng)店免費(fèi)流量的入口比較多，比如搜索流量、關(guān)聯(lián)鏈接等。三、店鋪運(yùn)營(yíng)中的轉(zhuǎn)化率2.3了解店鋪運(yùn)營(yíng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)(二)（四）付費(fèi)流量的轉(zhuǎn)化率付費(fèi)流量是指商家通過一定的渠道，讓自家店鋪商品的展現(xiàn)率、點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率都有一定提升的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流。比如淘寶平臺(tái)付費(fèi)流量包括淘寶客、直通車、鉆石展位、聚劃算等渠道。付費(fèi)流量的轉(zhuǎn)化率較高，流量投放的價(jià)值就越大。三、店鋪運(yùn)營(yíng)中的轉(zhuǎn)化率項(xiàng)目三電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)工具01了解常用的數(shù)據(jù)工具03熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程02探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具3.1了解常用的數(shù)據(jù)工具（一）百度統(tǒng)計(jì)1.流量分析商家可以通過百度統(tǒng)計(jì)查看一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)站的流量變化趨勢(shì)，及時(shí)了解一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)民對(duì)網(wǎng)站的關(guān)注情況及各種推廣活動(dòng)的實(shí)施效果。百度統(tǒng)計(jì)可以針對(duì)不同的地域?qū)ι碳揖W(wǎng)站的流量進(jìn)行細(xì)分。2.來源分析商家可以通過百度統(tǒng)計(jì)了解各種流量渠道來源類型給網(wǎng)站帶來的流量情況，包括搜索引擎（精確到具體搜索引擎、具體關(guān)鍵詞）、推介網(wǎng)站、直達(dá)等。通過來源分析，商家可以及時(shí)了解到哪種類型的來源能夠給商家?guī)砀嘣L客。3.網(wǎng)站分析商家可以通過百度統(tǒng)計(jì)查看訪客對(duì)網(wǎng)站內(nèi)各個(gè)頁(yè)面的訪問情況，及時(shí)了解哪些頁(yè)面最吸引訪客以及哪些頁(yè)面最容易導(dǎo)致訪客流失，從而幫助商家更有針對(duì)性地改善網(wǎng)站質(zhì)量。4.轉(zhuǎn)化分析商家可以通過百度統(tǒng)計(jì)設(shè)置網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化目標(biāo)頁(yè)面，比如留言成功頁(yè)面等，然后商家就可以及時(shí)了解到一段時(shí)間內(nèi)的各種推廣是否達(dá)到了預(yù)期的業(yè)務(wù)目標(biāo)，從而有效地評(píng)估與提升網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷投資回報(bào)率。一、網(wǎng)站分析工具3.1了解常用的數(shù)據(jù)工具（二）GoogleAnalytics1.提供流量來源GoogleAnalytics作為最為先進(jìn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具之一，可以通過精準(zhǔn)的后臺(tái)參數(shù)實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，為分析人員提供準(zhǔn)確的流量來源，這個(gè)功能也是統(tǒng)計(jì)所需具備的最基本功能之一。2.捕捉訪客關(guān)鍵詞GoogleAnalytics為商家所提供的捕捉訪客搜索關(guān)鍵詞的功能，可以很好地對(duì)訪客的瀏覽習(xí)慣進(jìn)行記憶性記錄，用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的后臺(tái)程序，對(duì)于訪客瀏覽的每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)的記錄，并且會(huì)自動(dòng)進(jìn)行后臺(tái)數(shù)據(jù)的專業(yè)化分析，對(duì)每一個(gè)訪客的瀏覽偏好進(jìn)行最精準(zhǔn)的分析。計(jì)算機(jī)上的統(tǒng)計(jì)功能對(duì)訪客每次搜索的關(guān)鍵詞及瀏覽記錄進(jìn)行合理的分析，從而得出精準(zhǔn)的結(jié)果，為商家進(jìn)行網(wǎng)站構(gòu)建和產(chǎn)品研發(fā)提供最基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。3.統(tǒng)計(jì)訪客資料GoogleAnalytics對(duì)于訪客對(duì)商家網(wǎng)站的瀏覽次數(shù)，訪客的訪問渠道，以及訪客對(duì)于產(chǎn)品種類的瀏覽偏好，在每一個(gè)產(chǎn)品鏈接上面的停留時(shí)間，都會(huì)有詳細(xì)的記錄，通過對(duì)這些訪客資料的統(tǒng)計(jì)，可以定時(shí)為商家發(fā)展和運(yùn)營(yíng)提供最為直觀的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。一、網(wǎng)站分析工具3.1了解常用的數(shù)據(jù)工具（二）GoogleAnalytics4.了解訪客喜好消費(fèi)者喜好一直是很多商家在研究的課題，很多商家在進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)之初，都會(huì)首先考慮消費(fèi)者喜好，只有所生產(chǎn)的產(chǎn)品符合消費(fèi)者喜好，才會(huì)有市場(chǎng)空間。無論是虛擬的網(wǎng)絡(luò)商品，還是實(shí)體店的實(shí)物商品，售賣原則都是一樣的，都是基于消費(fèi)者需求。GoogleAnalytics所提供的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能可以從網(wǎng)絡(luò)的角度幫助商家從虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間，通過海量的瀏覽數(shù)據(jù)，分析訪客（消費(fèi)者）的喜好，從而幫助商家制訂相關(guān)產(chǎn)品的推廣方案。5.精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的發(fā)展，使商家可以隨時(shí)統(tǒng)計(jì)消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)瀏覽動(dòng)態(tài)。GoogleAnalytics作為具有較高口碑的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，分析結(jié)果相對(duì)更加精準(zhǔn)，具備了專業(yè)軟件精準(zhǔn)的分析功能。商家可以根據(jù)后臺(tái)參數(shù)自動(dòng)生成結(jié)果，這比商家手工統(tǒng)計(jì)所得出的結(jié)果更精準(zhǔn)，更有工作效率。一、網(wǎng)站分析工具3.1了解常用的數(shù)據(jù)工具（三）站長(zhǎng)之家站長(zhǎng)之家成立于2002年3月，專注于基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，為中小網(wǎng)站站長(zhǎng)與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者提供交流服務(wù)，擁有超過150萬(wàn)的注冊(cè)用戶，覆蓋了網(wǎng)站站長(zhǎng)、互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者、行業(yè)中高層技術(shù)管理人員等多個(gè)不同領(lǐng)域的用戶，是我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中集流量大、頻道多、用戶廣于一體的知名創(chuàng)業(yè)者交流平臺(tái)。站長(zhǎng)之家為用戶提供創(chuàng)業(yè)資訊、建站資源、網(wǎng)站優(yōu)化建議、網(wǎng)站數(shù)據(jù)監(jiān)控、社區(qū)產(chǎn)品等多個(gè)類別的服務(wù)。如今，站長(zhǎng)之家每日到訪用戶已經(jīng)超過百萬(wàn)，日訪問量近700萬(wàn)人次，名列Alexa全球網(wǎng)站排行榜500強(qiáng)，Google全球TOP1000，旗下的站長(zhǎng)資訊、站長(zhǎng)工具等子品牌在行業(yè)內(nèi)占據(jù)多數(shù)用戶市場(chǎng)。網(wǎng)站中提供SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞權(quán)重查詢、詞庫(kù)、API接口等功能，用戶可根據(jù)自己的需求進(jìn)行選擇。一、網(wǎng)站分析工具3.1了解常用的數(shù)據(jù)工具（一）國(guó)云數(shù)據(jù)魔鏡家1.多數(shù)據(jù)源接入國(guó)云數(shù)據(jù)魔鏡支持對(duì)多種常見數(shù)據(jù)庫(kù)軟件的連接，包括MySQL、SQLServer、Oracle、Excel、API等數(shù)據(jù)源。支持?jǐn)?shù)據(jù)源定制，用戶只需接入數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)配置和管理，就可以按需求進(jìn)行拖拽分析，產(chǎn)生分析結(jié)果，指導(dǎo)下一步的決策。2.平臺(tái)統(tǒng)一開放國(guó)云數(shù)據(jù)魔鏡平臺(tái)統(tǒng)一開放，任何個(gè)人和企業(yè)都可以使用國(guó)云數(shù)據(jù)魔鏡平臺(tái)；利用國(guó)云數(shù)據(jù)魔鏡平臺(tái)提供的接口、平臺(tái)功能，創(chuàng)建相關(guān)的應(yīng)用，研究相關(guān)的算法等，從而形成一個(gè)閉環(huán)生態(tài)圈，持續(xù)高效地運(yùn)轉(zhuǎn)。3.多元化數(shù)據(jù)應(yīng)用基于國(guó)云大數(shù)據(jù)BDOS，衍生出大屏可視化、數(shù)據(jù)市場(chǎng)、應(yīng)用市場(chǎng)、魔鏡敏捷BI、大數(shù)據(jù)BI等數(shù)據(jù)應(yīng)用。二、第三方數(shù)據(jù)分析工具3.1了解常用的數(shù)據(jù)工具（二）友盟友盟是目前國(guó)內(nèi)開發(fā)者最熟悉的移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)之一。針對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，友盟提供的功能比較全面，其模塊設(shè)計(jì)思路基本上是沿著基本情況、用戶情況、設(shè)備情況、事件監(jiān)控、轉(zhuǎn)化分析這一流程不斷深入的。統(tǒng)計(jì)概況中包含基本統(tǒng)計(jì)和版本分布，幫助開發(fā)者了解基本的數(shù)據(jù)情況，主要是用戶增長(zhǎng)情況和應(yīng)用的啟動(dòng)次數(shù)等信息。在隨后的用戶分析中，友盟加入了活躍用戶和留存用戶兩個(gè)參數(shù)。在活躍用戶圖表中，開發(fā)者不僅可以了解到應(yīng)用的日活躍、周活躍、月活躍用戶量趨勢(shì)，還可以了解到周活躍率和月活躍率?！傲舸嬗脩簟眲t是用于考察用戶忠誠(chéng)度的參數(shù)，簡(jiǎn)單來說就是新增用戶經(jīng)過一段時(shí)間后，仍有多少用戶繼續(xù)使用應(yīng)用。這個(gè)參數(shù)比較重要，它一方面可以體現(xiàn)出應(yīng)用的質(zhì)量，另一方面也是考察運(yùn)營(yíng)動(dòng)作、渠道推廣、渠道質(zhì)量的重要參數(shù)。比如，開發(fā)者可以通過考察某一時(shí)間點(diǎn)的留存用戶情況，對(duì)比自身應(yīng)用推廣獲得的新增用戶情況，評(píng)估活動(dòng)推廣效果、渠道用戶質(zhì)量等運(yùn)營(yíng)細(xì)節(jié)。二、第三方數(shù)據(jù)分析工具3.2探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具（一）生意參謀1.實(shí)時(shí)直播提供店鋪實(shí)時(shí)流量交易數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)地域分布、流量來源分布、實(shí)時(shí)熱門商品排行榜、實(shí)時(shí)催付榜單、實(shí)時(shí)客戶訪問情況等，還有超炫的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)大屏模式，方便商家洞悉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，搶占生意先機(jī)。2.經(jīng)營(yíng)分析流量分析展現(xiàn)全店流量概況、流量來源及去向、訪客分析及裝修分析；商品分析提供店鋪所有商品的詳細(xì)效果數(shù)據(jù)，包括五大功能模塊，即商品概況、商品效果、異常商品、分類分析、采購(gòu)進(jìn)貨；交易分析包括交易概況和交易構(gòu)成兩大功能，可使商家了解從店鋪整體到不同維度細(xì)分店鋪的交易情況，方便商家及時(shí)掌控店鋪交易情況，同時(shí)提供資金回流行動(dòng)點(diǎn)；營(yíng)銷推廣包括營(yíng)銷工具、營(yíng)銷效果兩大功能，可幫助商家精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升銷量。一、電商平臺(tái)自帶的分析工具3.2探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具（一）生意參謀3.市場(chǎng)行情市場(chǎng)行情專業(yè)版包括三大功能，即行業(yè)洞察、搜索詞分析、人群畫像。行業(yè)洞察具備行業(yè)直播、行業(yè)大盤分析、品牌分析、產(chǎn)品分析、屬性分析、商品店鋪多維度排行等多種功能。搜索詞分析可以查看行業(yè)熱詞榜，還能直接搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，獲取其近期表現(xiàn)。人群畫像直接監(jiān)控三大人群，包括買家人群、賣家人群、搜索人群。此外，市場(chǎng)行情的大部分指標(biāo)可自由選擇時(shí)間段，包括1天、7天、自然日、自然周、自然月或自定義時(shí)間；可選擇的平臺(tái)包括淘寶、天貓等；終端則包括PC端、無線端等。目前，市場(chǎng)行情可以提供全網(wǎng)最全面的無線行業(yè)數(shù)據(jù)。4.自助取數(shù)自助取數(shù)是可供商家自由提取數(shù)據(jù)的工具，可提供不同時(shí)段（如自然日、自然周、自然月）、不同維度（如店鋪或商品）的數(shù)據(jù)查詢服務(wù)。一、電商平臺(tái)自帶的分析工具3.2探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具（一）生意參謀5.專題工具專題工具提供競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、選詞助手、行業(yè)排行、單品分析、商品溫度計(jì)、銷量預(yù)測(cè)等專項(xiàng)功能。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)是一款提供給淘寶和天貓商家使用的用于分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的工具，可精準(zhǔn)定位競(jìng)爭(zhēng)群體，分析競(jìng)爭(zhēng)差距，并提供經(jīng)營(yíng)優(yōu)化建議。選詞助手從PC端和無線端出發(fā)，主要呈現(xiàn)店鋪引流搜索詞和行業(yè)相關(guān)搜索詞的搜索情況及轉(zhuǎn)化情況。行業(yè)排行主要展示六大排行榜，分別是熱銷商品榜、流量商品榜、熱銷店鋪榜單、流量店鋪榜、熱門搜索詞、飆升搜索詞。所有終端、PC端、無線端可分開查看。單品分析主要從來源去向、銷售分析、訪客分析、促銷分析四個(gè)角度出發(fā)，對(duì)單品進(jìn)行分析，商家可從中多角度了解商品表現(xiàn)情況，掌握商品實(shí)際效果。商品溫度計(jì)提供商品轉(zhuǎn)化效果的數(shù)據(jù)分析，同時(shí)可對(duì)影響商品轉(zhuǎn)化的因素進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)指標(biāo)包括頁(yè)面性能、標(biāo)題、價(jià)格、屬性、促銷導(dǎo)購(gòu)、描述、評(píng)價(jià)等。銷量預(yù)測(cè)可通過大數(shù)據(jù)分析為商家推薦店內(nèi)最具銷售潛力的商品，并監(jiān)控庫(kù)存；同時(shí)，銷量預(yù)測(cè)支持商家自定義監(jiān)控規(guī)則、預(yù)估商品未來7天銷量等。6.幫助中心幫助中心主要包括功能介紹、視頻課程、指標(biāo)注釋、來源注釋、常見問題等五大版塊，內(nèi)容豐富，形式多樣，可幫助商家快速提升數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)能力。一、電商平臺(tái)自帶的分析工具3.2探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具（二）京東商智京東商智是在原有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具“京東數(shù)據(jù)羅盤”的基礎(chǔ)上提供給商家的一款數(shù)據(jù)分析工具。商家借此進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)智慧化運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)化營(yíng)銷。京東商智不僅包含商品銷售明細(xì)、店鋪關(guān)鍵詞、行業(yè)關(guān)鍵詞、行業(yè)品牌分析、行業(yè)屬性分析、店鋪診斷、店鋪評(píng)分、售后概況、倉(cāng)儲(chǔ)配送分析、單品分析等羅盤模塊，還增加了按小時(shí)流量分析，在交易概況中添加了下載數(shù)據(jù)等功能，又補(bǔ)充了對(duì)國(guó)際買家的支持。一、電商平臺(tái)自帶的分析工具3.2探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具（一）Excel軟件1.整理數(shù)據(jù)Excel軟件可以通過表格的形式來整理數(shù)據(jù)，即制作數(shù)據(jù)表。我們?cè)谑占綌?shù)據(jù)之后，要進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，Excel可將其以數(shù)據(jù)表的形式呈現(xiàn)。2.處理數(shù)據(jù)Excel軟件可以對(duì)數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析；Excel軟件擁有功能強(qiáng)大的函數(shù)和公式，使用這些函數(shù)與公式可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的處理與計(jì)算。3.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析商家利用Excel軟件的圖表功能可以生成圖表，利用統(tǒng)計(jì)圖表進(jìn)一步為決策提供依據(jù)。二、本地?cái)?shù)據(jù)分析工具3.2探知常用的店鋪數(shù)據(jù)工具（二）SPSS軟件SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）即統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案軟件。SPSS是IBM公司推出的一款用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品。SPSS的分析結(jié)果清晰、直觀，易學(xué)易用，而且可以直接讀取Excel及DBF數(shù)據(jù)文件，它和SAS、BMDP并稱為國(guó)際上最有影響的三大統(tǒng)計(jì)軟件。SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅(qū)動(dòng)界面的統(tǒng)計(jì)軟件，它最突出的特點(diǎn)就是操作界面友好，輸出結(jié)果美觀。它幾乎將所有的功能都以統(tǒng)一、規(guī)范的界面展現(xiàn)出來。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，精通統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。SPSS采用類似Excel表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便地從其他數(shù)據(jù)庫(kù)中讀入數(shù)據(jù)，其統(tǒng)計(jì)過程包括常用的、較為成熟的統(tǒng)計(jì)過程，完全可以滿足非統(tǒng)計(jì)專業(yè)人士的工作需要。SPSS集數(shù)據(jù)錄入、整理、分析功能于一身，基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，每類中又細(xì)分為幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過程，而且每個(gè)統(tǒng)計(jì)過程又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形二、本地?cái)?shù)據(jù)分析工具3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（一）網(wǎng)站跳出率1.網(wǎng)站跳出率的含義網(wǎng)站跳出率是評(píng)價(jià)一個(gè)網(wǎng)站性能的重要指標(biāo)。特別是對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站而言，網(wǎng)站跳出率能直接反映客戶流量，從而幫助企業(yè)調(diào)整銷售方向，提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。網(wǎng)站跳出率是指來到網(wǎng)站沒有瀏覽第二個(gè)頁(yè)面就離開的訪客人數(shù)占總訪問人數(shù)的比例。其公式如下：網(wǎng)站跳出率=僅瀏覽了一個(gè)頁(yè)面的人數(shù)÷總訪問人數(shù)網(wǎng)站跳出率高，說明用戶體驗(yàn)不好；反之，網(wǎng)站跳出率較低，則說明網(wǎng)站做得不錯(cuò)，用戶能夠在網(wǎng)站中找到自己感興趣的內(nèi)容，而且這種用戶可能還會(huì)再次光顧該網(wǎng)站，從而提高了用戶回訪度，大幅增加了用戶在網(wǎng)站中消費(fèi)的概率。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（一）網(wǎng)站跳出率2.分析網(wǎng)站跳出率分析網(wǎng)站跳出率時(shí)，首先應(yīng)該判斷目前跳出率的高低。網(wǎng)站跳出率平均約為40%，其中零售網(wǎng)站為20%~40%，門戶網(wǎng)站為10%~30%，服務(wù)性網(wǎng)站為10%~30%，內(nèi)容網(wǎng)站為40%~60%，另外還要考慮網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)時(shí)間、自身的特點(diǎn)和過往的網(wǎng)站跳出率變化情況，才能做出最終的判斷。（2）網(wǎng)站跳出率過高的原因。網(wǎng)站跳出率過高，可能存在以下三方面的原因：1）網(wǎng)站內(nèi)容與客戶需求不符。2）訪問速度過慢。網(wǎng)站的打開速度是影響用戶體驗(yàn)的重要因素。研究表明，如果網(wǎng)站超過3秒還沒有完全打開，那么57%的用戶將會(huì)離開。當(dāng)用戶訪問一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，如果很長(zhǎng)時(shí)間處于載入頁(yè)面，而沒有進(jìn)入主頁(yè)，大多數(shù)用戶會(huì)選擇直接關(guān)閉。3）內(nèi)容引導(dǎo)較差。用戶在查看完一個(gè)頁(yè)面后，如果沒有得到相關(guān)信息的引導(dǎo)，很可能就會(huì)直接關(guān)閉頁(yè)面。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（二）網(wǎng)頁(yè)瀏覽量和獨(dú)立訪客數(shù)1.網(wǎng)頁(yè)瀏覽量和獨(dú)立訪客數(shù)的含義網(wǎng)頁(yè)瀏覽量（PageVisitor，PV）是網(wǎng)站被瀏覽的總頁(yè)面數(shù)。Page一般指普通的HTML網(wǎng)頁(yè)，也包含PHP、JSP等動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的HTML內(nèi)容。用戶每次對(duì)網(wǎng)站中的每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的訪問均被記錄一次，累計(jì)成為PV總數(shù)。PV是評(píng)價(jià)網(wǎng)站流量最常用的指標(biāo)之一，也是用來衡量網(wǎng)站廣告價(jià)值和用戶關(guān)注度的重要標(biāo)準(zhǔn)。獨(dú)立訪客數(shù)（UniqueVisitor，UV）是指通過互聯(lián)網(wǎng)訪問、瀏覽某網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)的人數(shù)?，F(xiàn)在大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)工具只能統(tǒng)計(jì)到IP（使用不同IP地址訪問網(wǎng)站的用戶數(shù)量）這個(gè)層面，因此在大多數(shù)情況下IP與UV相差不大。但由于校園網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)機(jī)關(guān)等一些部門的特殊性（通常一個(gè)IP會(huì)有多個(gè)人在使用），IP已經(jīng)很難真實(shí)地反映網(wǎng)站的實(shí)際情況，所以就引入了更加精確的UV概念。兩者中，IP反映網(wǎng)絡(luò)虛擬地址對(duì)象的概念，UV則是反映實(shí)際使用者的概念，每個(gè)UV相對(duì)于每個(gè)IP，能夠更加準(zhǔn)確地對(duì)應(yīng)實(shí)際的瀏覽者。使用UV作為統(tǒng)計(jì)量，可以更加準(zhǔn)確地了解單位時(shí)間內(nèi)有多少個(gè)訪問者來到了相應(yīng)的頁(yè)面。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（二）網(wǎng)頁(yè)瀏覽量和獨(dú)立訪客數(shù)2.分析網(wǎng)頁(yè)瀏覽量網(wǎng)站的PV和UV不一定是以相同的趨勢(shì)變化的，網(wǎng)站可以根據(jù)PV–UV的聯(lián)動(dòng)變化關(guān)系來了解網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)情況，并采取改進(jìn)措施。PV與UV上升，說明網(wǎng)站頁(yè)面被瀏覽的次數(shù)變多了，并且有更多的人來訪問網(wǎng)站，這通常基于以下兩個(gè)原因：（1）網(wǎng)站改版，提高了質(zhì)量。（2）加大了推廣力度，吸引了客流。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（三）平均訪問頁(yè)面數(shù)1.平均訪問頁(yè)面數(shù)的含義平均訪問頁(yè)面數(shù)也稱訪問深度（DepthofVisit），是指用戶在一次瀏覽網(wǎng)站的過程中總共訪問了多少個(gè)頁(yè)面。平均訪問頁(yè)面數(shù)越多，表明用戶對(duì)網(wǎng)站中的內(nèi)容越感興趣。網(wǎng)站的平均訪問頁(yè)面數(shù)可以用PV和UV的比值來表示，比值越大，用戶體驗(yàn)度越高，網(wǎng)站的黏性也越高。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（三）平均訪問頁(yè)面數(shù)2.分析平均訪問頁(yè)面數(shù)平均訪問頁(yè)面數(shù)提高，說明用戶在進(jìn)入網(wǎng)站后，瀏覽了比以前更多的頁(yè)面，隨后再離開。電子商務(wù)網(wǎng)站可以通過以下措施來提高平均訪問頁(yè)面數(shù)：（1）合理排版和布局。（2）精心設(shè)計(jì)網(wǎng)站的內(nèi)容。（3）合理的導(dǎo)航和適當(dāng)?shù)膬?nèi)部鏈接錨文本。（4）提高商品的質(zhì)量，這也是最重要的一點(diǎn)。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（四）搜索指數(shù)1.搜索指數(shù)的含義搜索指數(shù)是以搜索引擎海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)乃至整個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代最重要的指標(biāo)之一，自發(fā)布之日便成為眾多企業(yè)營(yíng)銷決策的重要依據(jù)。搜索指數(shù)能夠告訴用戶某個(gè)關(guān)鍵詞在搜索引擎上的搜索規(guī)模有多大、一段時(shí)間內(nèi)的漲跌態(tài)勢(shì)以及相關(guān)的新聞?shì)浾撟兓?，并告訴關(guān)注這些詞的網(wǎng)民是什么樣的、分布在哪里、這些網(wǎng)民還搜了哪些相關(guān)的詞，從而幫助用戶優(yōu)化數(shù)字營(yíng)銷活動(dòng)方案。搜索指數(shù)的主要功能模塊有：基于單個(gè)詞的趨勢(shì)研究（包含整體趨勢(shì)、PC趨勢(shì)、移動(dòng)趨勢(shì)）、需求圖譜、輿情管家、人群畫像；基于行業(yè)的整體趨勢(shì)、地域分布、人群屬性、搜索時(shí)間特征。常見的搜索指數(shù)有百度指數(shù)、淘寶指數(shù)等，它們都是搜索引擎對(duì)用戶群體習(xí)慣的統(tǒng)計(jì)。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（四）搜索指數(shù)2.搜索指數(shù)在電子商務(wù)中的作用（1）借助搜索指數(shù)比較同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。借助搜索指數(shù)，商家可以與同行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較，了解企業(yè)在不同時(shí)間段的表現(xiàn)能力以及推廣活動(dòng)的效果。（2）借助搜索指數(shù)找到最佳推廣時(shí)間。比如借助百度指數(shù)的關(guān)鍵字搜索，可以看出大眾對(duì)某種商品的關(guān)注度，然后根據(jù)關(guān)注度的高低，可以找到最佳的廣告投放時(shí)間。如羽絨服，該關(guān)鍵詞在冬季的關(guān)注度很高。因此商家可以在秋季開始投放廣告，進(jìn)入冬季后再進(jìn)行推廣促銷活動(dòng)。（3）借助搜索指數(shù)評(píng)估推廣效果。比如推廣人員可在百度指數(shù)中檢索相關(guān)品牌關(guān)鍵字的搜索指數(shù)，以此評(píng)估活動(dòng)效果，并推算出推廣活動(dòng)前后的搜索指數(shù)變化情況。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（五）網(wǎng)站權(quán)重1.網(wǎng)站權(quán)重的含義網(wǎng)站權(quán)重是指搜索引擎通過評(píng)估網(wǎng)站（包括網(wǎng)頁(yè)）的綜合實(shí)力而得出的數(shù)值。網(wǎng)站權(quán)重一般有10個(gè)等級(jí)，網(wǎng)站的權(quán)重越高，在搜索引擎中所占的分量越大，在搜索引擎的排名也就越靠前。提高網(wǎng)站權(quán)重，不但有利于網(wǎng)站（包括網(wǎng)頁(yè)）在搜索引擎的排名，也有利于提高網(wǎng)站的流量，還有利于提高網(wǎng)站信任度。總之，提高網(wǎng)站的權(quán)重是相當(dāng)重要的。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（五）網(wǎng)站權(quán)重2.提升網(wǎng)站權(quán)重的方法電子商務(wù)網(wǎng)站都應(yīng)該重視網(wǎng)站權(quán)重，只有權(quán)重高了才能有更好的排名，也就有了更多的流量和用戶。通常有以下幾種方法提升網(wǎng)站權(quán)重：（1）內(nèi)容圖文并茂。文章的內(nèi)容是提升網(wǎng)站權(quán)重的關(guān)鍵，每一個(gè)網(wǎng)站都具備文章的發(fā)布系統(tǒng)，高權(quán)重的網(wǎng)站是依靠長(zhǎng)時(shí)間發(fā)布高質(zhì)量文章形成的。文章最好的表現(xiàn)方式是圖文并茂，網(wǎng)站上發(fā)布的文章配上與內(nèi)容相關(guān)的圖片可以引起搜索引擎的重視，會(huì)使網(wǎng)站獲得更高的權(quán)重。（2）定時(shí)定量更新。每天給網(wǎng)站增加新鮮的內(nèi)容更能夠吸引用戶，定時(shí)定量更新會(huì)讓用戶覺得有新鮮感，會(huì)經(jīng)常性地光顧網(wǎng)站。（3）利用分享按鈕。分享按鈕可以讓網(wǎng)站頁(yè)面得到更多的展現(xiàn)以及更多的用戶互動(dòng)。（4）網(wǎng)站信用度。每一個(gè)網(wǎng)站都具備一定的信用度，信用度高會(huì)更加吸引用戶瀏覽，所以在建立網(wǎng)站時(shí)一定要登記備案，并且留下聯(lián)系方式。（5）高質(zhì)量的商品。無論其他方面做得如何，電子商務(wù)中最重要的仍然是商品，只有不斷為用戶提供高質(zhì)量的商品，才能得到用戶長(zhǎng)期的關(guān)注。一、網(wǎng)站相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（一）采集數(shù)據(jù)1.網(wǎng)站后臺(tái)的數(shù)據(jù)（1）網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)（注冊(cè)時(shí)間、用戶性別、所屬地域、來訪次數(shù)、停留時(shí)間等）。（2）訂單數(shù)據(jù)（下單時(shí)間、訂單數(shù)量、商品品類、訂單金額、訂購(gòu)頻次等）。（3）反饋數(shù)據(jù)（客戶評(píng)價(jià)、退貨換貨、客戶投訴等）。2.搜索引擎的數(shù)據(jù)（1）網(wǎng)站在各個(gè)搜索引擎的收錄量。（2）網(wǎng)站在搜索引擎的更新頻率。（3）關(guān)鍵詞在搜索引擎的競(jìng)價(jià)排名情況。（4）網(wǎng)站取得的搜索引擎信任的權(quán)重等。二、數(shù)據(jù)分析的一般流程3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（一）采集數(shù)據(jù)3.統(tǒng)計(jì)工具的數(shù)據(jù)網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)工具很多，這些工具基本都會(huì)提供訪客來自哪些地域、訪客來自哪些網(wǎng)站、訪客來自哪些搜索詞、訪客瀏覽了哪些頁(yè)面等數(shù)據(jù)信息，并且會(huì)根據(jù)需要進(jìn)行廣告跟蹤等。4.調(diào)查問卷收集的數(shù)據(jù)調(diào)查問卷是一種最常用的數(shù)據(jù)收集方法，以問題的形式收集用戶的需求信息。設(shè)計(jì)問卷是詢問調(diào)查的關(guān)鍵。問卷要能將問題傳達(dá)給被問者并使被問者樂于回答，因此，設(shè)計(jì)問卷時(shí)應(yīng)當(dāng)遵循一定的原則和程序，運(yùn)用一定的技巧。二、數(shù)據(jù)分析的一般流程3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（二）量化分析1.趨勢(shì)分析趨勢(shì)分析是將實(shí)際達(dá)到的結(jié)果與不同時(shí)期報(bào)表中同類指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而確定變化趨勢(shì)和變化規(guī)律的一種分析方法。具體的分析方法包括定比和環(huán)比兩種方法。定比是以某一時(shí)期為基數(shù)，其他各期均與該期的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較；環(huán)比是以上一時(shí)期為基數(shù)，下一時(shí)期與上一時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。2.對(duì)比分析對(duì)比分析是把兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從數(shù)量上展示和說明研究對(duì)象規(guī)模的大小、水平的高低、速度的快慢，以及各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)的一種分析方法。在對(duì)比分析中，選擇合適的對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)是十分關(guān)鍵的步驟，對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)選擇得合適，才能做出客觀的評(píng)價(jià)，反之可能得出錯(cuò)誤的結(jié)論。二、數(shù)據(jù)分析的一般流程3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（二）量化分析3.關(guān)聯(lián)分析如果兩個(gè)或多個(gè)事物之間存在一定的關(guān)聯(lián)，那么其中一個(gè)事物就能夠通過其他事物進(jìn)行預(yù)測(cè)。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。4.因果分析因果分析是為了確定引起某一現(xiàn)象變化原因的分析，主要解決“為什么”的問題。因果分析就是在研究對(duì)象的先行情況中，把作為它的原因的現(xiàn)象與其他非原因的現(xiàn)象區(qū)別開來，或者是在研究對(duì)象的后續(xù)情況中，把作為它的結(jié)果的現(xiàn)象與其他的現(xiàn)象區(qū)別開來。二、數(shù)據(jù)分析的一般流程3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（三）提出方案將數(shù)據(jù)量化分析的結(jié)果進(jìn)行匯總、診斷，并提出最后的解決方案。1.評(píng)估描述對(duì)評(píng)估情況進(jìn)行客觀描述，用數(shù)據(jù)支持自己的觀點(diǎn)。2.編制統(tǒng)計(jì)圖表運(yùn)用柱狀圖和條形圖對(duì)基本情況進(jìn)行更清晰的描述；運(yùn)用散點(diǎn)圖和折線圖表現(xiàn)數(shù)據(jù)間的因果關(guān)系。3.提出觀點(diǎn)根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況的數(shù)據(jù)分析，提出自己的觀點(diǎn)，預(yù)判網(wǎng)站的發(fā)展趨勢(shì)，給出具體的建議性的改進(jìn)措施。4.演示文檔基于以上三點(diǎn)進(jìn)行歸納總結(jié)，列出條目，制作一份詳細(xì)的演示文檔。二、數(shù)據(jù)分析的一般流程3.3熟悉網(wǎng)站分析的常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析流程（四）優(yōu)化改進(jìn)根據(jù)改進(jìn)措施的實(shí)施，及時(shí)了解運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)相應(yīng)的變化，不斷優(yōu)化和改進(jìn)，不僅要治標(biāo)，而且要治本，使同類的問題不再出現(xiàn)；持續(xù)地監(jiān)控和反饋，不斷尋找能從根本上解決問題的最優(yōu)方案。數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)長(zhǎng)期工作，同時(shí)也是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，需要網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)人員實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題、分析問題并解決問題，這樣才能使電子商務(wù)網(wǎng)站健康、持續(xù)地運(yùn)行。二、數(shù)據(jù)分析的一般流程項(xiàng)目四數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)分析思維01了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析02探知商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思維和方法4.1了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析（一）分析消費(fèi)者對(duì)關(guān)鍵詞的搜索動(dòng)向在百度指數(shù)的“趨勢(shì)研究”中，賣家可以研究網(wǎng)民對(duì)關(guān)鍵詞的搜索熱度及趨勢(shì)，還可以進(jìn)行關(guān)鍵詞的搜索動(dòng)向?qū)Ρ?。（二）分析消費(fèi)者的需求動(dòng)向研究網(wǎng)民的這些搜索行為就可以知道網(wǎng)民的搜索需求究竟是什么。在百度指數(shù)中，有“需求圖譜”頁(yè)面。（三）分析消費(fèi)者的人群畫像在百度指數(shù)的“人群畫像”頁(yè)面中，顯示了關(guān)鍵詞的搜索用戶來自哪些地區(qū)、年齡和性別，這有助于賣家了解目標(biāo)消費(fèi)者的特征，進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷。人群畫像能幫助賣家更精準(zhǔn)地投放廣告，如淘寶和天貓賣家投放的直通車廣告，按地域投放將更為精準(zhǔn)。一、百度指數(shù)獲取數(shù)據(jù)4.1了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析（一）應(yīng)用概況“應(yīng)用概況”板塊可以讓用戶了解網(wǎng)站或App的基本訪問情況，包括選定時(shí)間段內(nèi)啟動(dòng)用戶數(shù)、啟動(dòng)次數(shù)、新用戶數(shù)、次均使用時(shí)長(zhǎng)、人均使用時(shí)長(zhǎng)、人均日啟動(dòng)次數(shù)等。賣家可以監(jiān)測(cè)網(wǎng)站或App日活躍用戶量，這有助于賣家引流營(yíng)銷策劃。（二）用戶分析“用戶分析”板塊可以從用戶趨勢(shì)、活躍用戶、用戶畫像、地域分布、實(shí)時(shí)訪客幾個(gè)方面全面地進(jìn)行客戶分析，了解網(wǎng)站新老用戶訪問情況，詳細(xì)了解人群在地域分布、年齡構(gòu)成、訪問習(xí)慣等方面的特征，方便細(xì)分人群、用戶留存等客戶管理工作。（三）使用行為“使用行為”主要是對(duì)用戶在頁(yè)面上的訪問情況進(jìn)行分析，提供頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)、跳失率、深度訪問頁(yè)面等數(shù)據(jù)，確定用戶對(duì)網(wǎng)站上哪方面內(nèi)容的關(guān)注度最高。二、百度移動(dòng)統(tǒng)計(jì)獲取數(shù)據(jù)4.1了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析（一）利用千牛工作臺(tái)獲取數(shù)據(jù)千牛工作臺(tái)是賣家進(jìn)行店鋪經(jīng)營(yíng)的操作平臺(tái)，能提高操作效率，提升店鋪經(jīng)營(yíng)效果。其主要功能包括工作臺(tái)首頁(yè)、營(yíng)銷推廣、發(fā)貨、直播、店鋪裝修等，除了實(shí)時(shí)對(duì)商品和交易過程進(jìn)行跟蹤管理外，還可以進(jìn)行直通車、超級(jí)推薦、鉆石展位等營(yíng)銷推廣功能的設(shè)置與推廣效果監(jiān)控，可以幫助賣家優(yōu)化寶貝標(biāo)題、做好關(guān)聯(lián)營(yíng)銷、找準(zhǔn)上架時(shí)間、合理制定價(jià)格、追蹤廣告來源效果、提升搜索排名等。千牛工作臺(tái)首頁(yè)頁(yè)面可以讓賣家快速一覽店鋪的銷售、訂單、轉(zhuǎn)化等近況；交易頁(yè)面顯示了與店鋪銷售相關(guān)的信息；用戶頁(yè)面提供客戶運(yùn)營(yíng)核心數(shù)據(jù)，如新老客戶轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、老客戶成交數(shù)據(jù)，進(jìn)行人群管理的數(shù)據(jù)分析；客服頁(yè)面顯示了對(duì)客服人員的考核數(shù)據(jù)明細(xì)，如旺旺滿意度、3分鐘人工響應(yīng)率、消息拒收點(diǎn)擊率等。三、店鋪工具獲取數(shù)據(jù)4.1了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析（二）利用生意參謀獲取數(shù)據(jù)1.店鋪經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)店鋪經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)有瀏覽量、訪客數(shù)、支付子訂單數(shù)、支付金額、支付轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、退款金額等。這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)了解店鋪的運(yùn)營(yíng)狀況，發(fā)現(xiàn)潛在問題，并及時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。2.商品銷售數(shù)據(jù)商品銷售數(shù)據(jù)有銷售額、銷售量、轉(zhuǎn)化率、點(diǎn)擊率等。通過對(duì)商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，企業(yè)可以了解哪些商品受歡迎、哪些商品需要改進(jìn)，從而制定更合理的銷售策略。三、店鋪工具獲取數(shù)據(jù)4.1了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析（二）利用生意參謀獲取數(shù)據(jù)3.用戶行為數(shù)據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)有用戶的瀏覽軌跡、購(gòu)買偏好、搜索關(guān)鍵詞等。這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解用戶的需求和興趣，優(yōu)化商品推薦和營(yíng)銷策略，提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度。4.市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)有行業(yè)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況、市場(chǎng)容量等。這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)了解市場(chǎng)變化和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，為企業(yè)制定市場(chǎng)策略提供有力支持。5.營(yíng)銷活動(dòng)數(shù)據(jù)營(yíng)銷活動(dòng)數(shù)據(jù)有活動(dòng)參與人數(shù)、活動(dòng)轉(zhuǎn)化率、活動(dòng)投入產(chǎn)出比等。通過對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，企業(yè)可以評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，優(yōu)化活動(dòng)策略，提高營(yíng)銷效率。生意參謀具備基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析功能，它采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法和模型，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析，包括趨勢(shì)分析、對(duì)比分析、相關(guān)性分析等，幫助企業(yè)洞察市場(chǎng)變化，把握商機(jī)。三、店鋪工具獲取數(shù)據(jù)4.1了解多渠道數(shù)據(jù)的獲取與分析（一）監(jiān)控競(jìng)爭(zhēng)商品的上下架時(shí)間店偵探可以讓賣家監(jiān)控競(jìng)爭(zhēng)商品的上下架時(shí)間。賣家輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行商品查詢后，就會(huì)顯示出每一款商品的上下架時(shí)間，同時(shí)在線人數(shù)有多少。如果一款商品離下架時(shí)間還有3天，但是在線人數(shù)已經(jīng)很多，那么在接下來的3天中，這款商品的在線人數(shù)只會(huì)更多。賣家由此可以判斷需在上架自己的商品時(shí)要避開哪些競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手占優(yōu)勢(shì)的商品。（二）分析競(jìng)爭(zhēng)商品的調(diào)價(jià)情況網(wǎng)店賣家都講究布局。在商品銷售的不同時(shí)期，賣家會(huì)為商品制定不同的價(jià)格。賣家利用店偵探，可以精準(zhǔn)地進(jìn)行同行競(jìng)爭(zhēng)商品的比價(jià)，分析對(duì)手賣家針對(duì)商品的調(diào)價(jià)策略。賣家還需要隨時(shí)關(guān)注排名靠前的商品的價(jià)格，看同行商品是漲價(jià)了還是降價(jià)了。尤其是同行商品降價(jià)時(shí)，賣家需要考慮自己的商品是否也要降價(jià)，畢竟高性價(jià)比商品的吸引力是比較大的。（三）分析競(jìng)爭(zhēng)商品的搜索關(guān)鍵詞利用店偵探，賣家還可以查看競(jìng)爭(zhēng)商品使用的搜索引流關(guān)鍵詞。采用這樣的方法，賣家可以監(jiān)控競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的用詞情況，尤其是優(yōu)秀的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的用詞情況，進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，并將對(duì)手賣家搜索趨勢(shì)上升的關(guān)鍵詞用到自己的商品標(biāo)題中。不僅如此，賣家還可以查看“淘寶直通車”各關(guān)鍵詞排名趨勢(shì)、“無線展現(xiàn)”各關(guān)鍵詞排名趨勢(shì)、“無線直通車”各關(guān)鍵詞排名趨勢(shì)。四、小插件獲取數(shù)據(jù)4.2探知商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思維和方法（一）對(duì)比思維1.數(shù)據(jù)大小的對(duì)比（1）添加數(shù)據(jù)條進(jìn)行直觀對(duì)比。（2）做成條形圖或柱形圖對(duì)比數(shù)據(jù)大小。（3）百分比數(shù)據(jù)的大小對(duì)比。2.數(shù)據(jù)趨勢(shì)的對(duì)比進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，不僅有數(shù)據(jù)大小的對(duì)比，還有數(shù)據(jù)趨勢(shì)的對(duì)比。適合數(shù)據(jù)趨勢(shì)對(duì)比的圖表有折線圖和面積圖。在同一圖表中可以對(duì)比出兩個(gè)變量的趨勢(shì)。一、數(shù)據(jù)分析的四大思維4.2探知商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思維和方法（二）拆分思維拆分指的是對(duì)數(shù)據(jù)的分解，分解出影響指標(biāo)數(shù)據(jù)的變量有哪些。數(shù)據(jù)具有變量特征，影響數(shù)據(jù)指標(biāo)的因素往往并不單一，只有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，找出變量，才能清晰地分析出網(wǎng)店優(yōu)化的思路。銷售額=成交用戶數(shù)×客單價(jià)店鋪日營(yíng)業(yè)額=訪客數(shù)×轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)但是訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)的下級(jí)因素拆分，卻不全是以公式的方式來拆分的。產(chǎn)品構(gòu)架、主圖、流量、回頭客數(shù)量等因素影響了訪客數(shù)，但是這些因素相互之間沒有公式關(guān)系。這種拆分方式也是有效拆分，賣家將指標(biāo)拆分清楚后，按照層級(jí)進(jìn)行優(yōu)化即可。一、數(shù)據(jù)分析的四大思維4.2探知商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思維和方法（三）維度思維1.減維思維只有明白為什么要進(jìn)行關(guān)鍵詞分析，才能選擇性地進(jìn)行維度分析，而不是一股腦兒地分析數(shù)據(jù)的所有維度。2.增維思維所謂增維思維，就是指給因素增加數(shù)據(jù)維度。賣家的關(guān)鍵詞分析目的不同，所需要的維度自然也不同。一、數(shù)據(jù)分析的四大思維4.2探知商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思維和方法（四）假說思維在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果不知道結(jié)果或者有多種潛在結(jié)果，賣家就可以適時(shí)運(yùn)用假說思維，然后再根據(jù)假說結(jié)果進(jìn)行逆向倒推。其方法是，假設(shè)有了一個(gè)結(jié)果，那么再進(jìn)一步分析為什么會(huì)產(chǎn)生這種結(jié)果，要有哪些因素共同影響、怎么影響才會(huì)產(chǎn)生這種結(jié)果，然后再分析過程，分析店鋪現(xiàn)狀與產(chǎn)生結(jié)果的因素匹配度。匹配度越高，最終產(chǎn)生相同結(jié)果的可能性就越大。利用假說思維，賣家可以找到問題解決的最佳決策。一、數(shù)據(jù)分析的四大思維4.2探知商務(wù)數(shù)據(jù)分析的思維和方法（一）預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)法就是用來預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)的方法。賣家可以將數(shù)據(jù)繪制成折線圖，通過折線圖的趨勢(shì)來預(yù)測(cè)商品銷售的走向。繪制折線圖，只能看出商品銷售的大致走勢(shì)，如果想再利用現(xiàn)在的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出未來時(shí)間段更為具體的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，可以使用TREND函數(shù)，根據(jù)已知x序列的值和y序列的值，構(gòu)造線性回歸直線方程，然后再根據(jù)構(gòu)造好的直線方程，計(jì)算x值序列對(duì)應(yīng)的y值序列。（二）異常檢測(cè)法進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析時(shí)，賣家常常會(huì)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。異常數(shù)據(jù)的出現(xiàn)有兩種可能：要么是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤，要么是經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了異常。如果是負(fù)面的異常情況，賣家就需要及時(shí)處理，以避免遭受損失。異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)，常用的方法是衡量各數(shù)據(jù)偏離平均值的大小，偏離得越大，數(shù)據(jù)異常的可能性就越大。（三）關(guān)系探索法通過觀察圖表中數(shù)據(jù)的趨勢(shì)來分析不同因素之間的影響大小是一種常用的方法。但是如果因素項(xiàng)太多，或者數(shù)據(jù)項(xiàng)太多，賣家就需要使用更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法來探索數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)系，以此來判斷相互之間影響的大小。二、數(shù)據(jù)分析的三種常用方法項(xiàng)目五數(shù)據(jù)可視化01初識(shí)可視化03熟悉結(jié)構(gòu)分析可視化02熟悉對(duì)比分析可視化04熟悉相關(guān)分析可視化5.1初識(shí)可視化（一）可視化的定義可視化（Visualization）是指利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)。它涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域，是研究數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)處理、決策分析等一系列問題的綜合技術(shù)。目前正在飛速發(fā)展的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)也是以圖形圖像的可視化技術(shù)為依托的。一、可視化概述5.1初識(shí)可視化（二）可視化的類型1.科學(xué)可視化科學(xué)可視化（ScientificVisualization）是科學(xué)之中的一個(gè)跨學(xué)科研究與應(yīng)用領(lǐng)域，主要關(guān)注的是三維現(xiàn)象的可視化，如建筑學(xué)、氣象學(xué)、醫(yī)學(xué)或生物學(xué)方面的各種系統(tǒng)。其重點(diǎn)在于對(duì)體、面以及光源等的逼真渲染，甚至還包括某種動(dòng)態(tài)成分。2.信息可視化信息可視化（InformationVisualization）是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，旨在研究大規(guī)模非數(shù)值型信息資源的視覺呈現(xiàn)（如軟件系統(tǒng)中眾多的文件或者一行行的程序代碼）。通過利用圖形圖像方面的技術(shù)與方法使信息可視化，可以幫助人們理解和分析非數(shù)值型信息。一、可視化概述5.1初識(shí)可視化（二）可視化的類型3.數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化（DataVisualization）是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形、圖像的形式表示出來，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。數(shù)據(jù)可視化一般通過地圖、組合圖、圓環(huán)圖、漏斗圖、雷達(dá)圖、關(guān)系圖、帕累托圖等各種圖表類型，利用數(shù)據(jù)分析表達(dá)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，挖掘展示數(shù)據(jù)的規(guī)律，進(jìn)行關(guān)聯(lián)、占比、預(yù)測(cè)等深入分析，指導(dǎo)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策。4.三維可視化三維可視化（3DVisualization）是指使用3D軟件創(chuàng)建圖形內(nèi)容的過程。三維可視化曾經(jīng)廣泛用于地質(zhì)和地球物理學(xué)領(lǐng)域，是描述和理解地下及地面諸多地質(zhì)現(xiàn)象特征的一種工具。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，三維可視化目前已廣泛運(yùn)用在各行各業(yè)。一、可視化概述5.1初識(shí)可視化（三）可視化的意義1.化繁為簡(jiǎn)數(shù)據(jù)可視化借助圖形化的手段，將技術(shù)與藝術(shù)相結(jié)合。數(shù)據(jù)賦予了可視化價(jià)值，可視化增加了數(shù)據(jù)的靈性，兩者相輔相成，共同幫助企業(yè)從信息中提取有用的內(nèi)容，并從中獲取價(jià)值。數(shù)據(jù)可視化不但可以提供信息，還可以憑借其強(qiáng)大的呈現(xiàn)方式增強(qiáng)信息的影響力，從而更好地吸引人們的注意力，這是傳統(tǒng)的呈現(xiàn)方式所難以實(shí)現(xiàn)的。2.更快發(fā)現(xiàn)新趨勢(shì)、新機(jī)遇企業(yè)收集到的消費(fèi)者行為的數(shù)據(jù)，能夠?yàn)檫m應(yīng)性強(qiáng)的企業(yè)帶來許多機(jī)遇。通過數(shù)據(jù)可視化來關(guān)注關(guān)鍵指標(biāo)，企業(yè)管理層更易于了解各種市場(chǎng)變化和發(fā)展趨勢(shì)，從而根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境及時(shí)制定和完善企業(yè)的發(fā)展策略。3.有效增強(qiáng)數(shù)據(jù)交互性數(shù)據(jù)可視化的突出表現(xiàn)就是它能夠及時(shí)反映風(fēng)險(xiǎn)情況。與靜態(tài)圖表不同，數(shù)據(jù)可視化鼓勵(lì)用戶探索和操控?cái)?shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)其中的奧秘。目前，數(shù)據(jù)可視化被大范圍應(yīng)用在智慧城市、智慧景區(qū)等領(lǐng)域，可視化對(duì)這些特定行業(yè)起到了十分重要的作用。隨著科技的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化會(huì)逐漸成為主流的數(shù)據(jù)分析方式和系統(tǒng)。一、可視化概述5.1初識(shí)可視化（三）可視化的意義1.化繁為簡(jiǎn)數(shù)據(jù)可視化借助圖形化的手段，將技術(shù)與藝術(shù)相結(jié)合。數(shù)據(jù)賦予了可視化價(jià)值，可視化增加了數(shù)據(jù)的靈性，兩者相輔相成，共同幫助企業(yè)從信息中提取有用的內(nèi)容，并從中獲取價(jià)值。數(shù)據(jù)可視化不但可以提供信息，還可以憑借其強(qiáng)大的呈現(xiàn)方式增強(qiáng)信息的影響力，從而更好地吸引人們的注意力，這是傳統(tǒng)的呈現(xiàn)方式所難以實(shí)現(xiàn)的。2.更快發(fā)現(xiàn)新趨勢(shì)、新機(jī)遇企業(yè)收集到的消費(fèi)者行為的數(shù)據(jù)，能夠?yàn)檫m應(yīng)性強(qiáng)的企業(yè)帶來許多機(jī)遇。通過數(shù)據(jù)可視化來關(guān)注關(guān)鍵指標(biāo)，企業(yè)管理層更易于了解各種市場(chǎng)變化和發(fā)展趨勢(shì)，從而根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境及時(shí)制定和完善企業(yè)的發(fā)展策略一、可視化概述5.1初識(shí)可視化（一）ExcelExcel是微軟公司出品的辦公軟件。人們可以應(yīng)用Excel的表格功能、函數(shù)功能，直觀地看到數(shù)據(jù)并統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還可以通過制作圖表實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。Excel操作簡(jiǎn)便，功能強(qiáng)大，使用者即使只有相對(duì)有限的軟件知識(shí)，也可以輕松地以表格的形式組織數(shù)據(jù)，更新數(shù)據(jù)，生成圖表、數(shù)據(jù)透視表和圖，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，并且作出預(yù)測(cè)。（二）TableauTableau是全球知名度很高的數(shù)據(jù)可視化工具，其用戶群體龐大，操作界面靈活，圖表設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔明了，個(gè)性化程度高。Tableau入門簡(jiǎn)單，隨著經(jīng)驗(yàn)的增多，使用者可以循序漸進(jìn)地學(xué)習(xí)使用更多的專業(yè)功能，能夠進(jìn)行更高階的可視化分析。二、常用的可視化工具5.1初識(shí)可視化（三）PowerBIPowerBI（PowerBusinessIntelligence）是軟件服務(wù)、應(yīng)用和連接器的集合，它們協(xié)同工作，以將相關(guān)數(shù)據(jù)來源轉(zhuǎn)換為連貫的、視覺效果逼真的交互式報(bào)表。無論用戶的數(shù)據(jù)是簡(jiǎn)單的Excel電子表格，還是基于云和本地混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集合，PowerBI都可讓用戶輕松地連接到數(shù)據(jù)源，直觀地看到或發(fā)現(xiàn)重要內(nèi)容，并與他人共享。PowerBI操作簡(jiǎn)單且快速，能夠從Excel電子表格或本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建快速報(bào)表。同時(shí)PowerBI也可進(jìn)行豐富的建模和實(shí)時(shí)分析及自定義開發(fā)，主要構(gòu)建模塊包括數(shù)據(jù)集、報(bào)表和儀表板。（四）儀表板儀表板是一種以圖形方式展示業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的工具，能夠?qū)崿F(xiàn)快速可視化、檢測(cè)變化、關(guān)注重要數(shù)據(jù)，通常會(huì)集合多種圖形呈現(xiàn)豐富的信息，可以借助切片器呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)效果。儀表板在不同行業(yè)和垂直領(lǐng)域都很有用，因?yàn)閮x表板是可定制的。它可以包括具有不同日期范圍的各種數(shù)據(jù)，以幫助用戶了解發(fā)生了什么、為什么發(fā)生、可能發(fā)生什么以及用戶應(yīng)該采取什么行動(dòng)。由于儀表板使用表格、圖形和圖表等可視化工具，其他不太了解數(shù)據(jù)的人可以快速、輕松地理解它所展示的內(nèi)容。二、常用的可視化工具5.1初識(shí)可視化（一）數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的方式數(shù)據(jù)可視化通常以不同類型的圖形呈現(xiàn)，可視化圖形多達(dá)60余種，足以讓人眼花繚亂。三、數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)5.1初識(shí)可視化（二）數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的步驟（以Excel為例）1.數(shù)據(jù)導(dǎo)入首先，用戶需要將數(shù)據(jù)輸入Excel中，可以手工錄入，也可以采用復(fù)制粘貼的方式；然后觀察數(shù)據(jù)，對(duì)缺失數(shù)據(jù)或非數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，使數(shù)據(jù)符合分析要求。2.選擇圖形和圖表Excel提供了多種類型的圖表供用戶選擇和使用，其默認(rèn)安裝的可視化圖表，包括常用的柱狀圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、地圖、數(shù)據(jù)透視圖和迷你圖。不同類型的圖形適用于不同的研究需求，選擇合適的圖表可以更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。3.生成圖表根據(jù)研究需求，選中數(shù)據(jù)后插入合適的圖表，或者使用數(shù)據(jù)透視圖生成可視化圖形。不同類型圖形的介紹和繪制將在后文詳細(xì)講解。4.優(yōu)化圖表元素圖形生成后，需要對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。具體操作時(shí)，選中圖形后，點(diǎn)擊圖右側(cè)的綠色加號(hào)對(duì)圖表元素進(jìn)行優(yōu)化。這些圖表元素包括標(biāo)題、坐標(biāo)軸、色彩、圖例、數(shù)據(jù)標(biāo)簽等。三、數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)5.2熟悉對(duì)比分析可視化（一）對(duì)比分析的定義對(duì)比分析法是指基于相同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，把兩個(gè)及兩個(gè)以上相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，準(zhǔn)確、量化地分析它們的差異，目的是找到差異產(chǎn)生的原因，從而找到優(yōu)化的方法。對(duì)比分析法通常是把兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從數(shù)量對(duì)比的角度展示和說明研究對(duì)象規(guī)模的大小、水平的高低、速度的快慢，以及各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)。（二）常用分類根據(jù)分析的需要，對(duì)比分析法可以分為絕對(duì)數(shù)對(duì)比分析法和相對(duì)數(shù)對(duì)比分析法兩種形式。其中，絕對(duì)數(shù)對(duì)比分析是利用絕對(duì)數(shù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，從而尋找差異，如對(duì)比分析銷售額、瀏覽量、用戶數(shù)等。相對(duì)數(shù)對(duì)比分析可以分為五種形式：結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)對(duì)比分析、比較相對(duì)數(shù)對(duì)比分析、強(qiáng)度相對(duì)數(shù)對(duì)比分析、計(jì)劃完成程度相對(duì)數(shù)對(duì)比分析、動(dòng)態(tài)相對(duì)數(shù)對(duì)比分析。一、認(rèn)識(shí)對(duì)比分析5.2熟悉對(duì)比分析可視化（三）對(duì)比分析的作用對(duì)比分析在經(jīng)濟(jì)社會(huì)研究中的作用是多方面的。首先，對(duì)比分析法可以用來追溯事物發(fā)展的歷史淵源并確定事物發(fā)展的歷史順序，找出事物發(fā)展的歷史脈絡(luò)。例如：反映固定時(shí)間節(jié)點(diǎn)上某公司不同區(qū)域的銷售額情況，通過比較不同區(qū)域的銷售額來判斷哪個(gè)區(qū)域的產(chǎn)品暢銷，哪個(gè)區(qū)域的產(chǎn)品滯銷；反映某公司一段時(shí)間內(nèi)的銷售額，通過比較不同時(shí)期內(nèi)的銷售額來了解公司銷售的整體情況，同時(shí)預(yù)測(cè)未來該公司的銷售水平。其次，運(yùn)用對(duì)比分析可以對(duì)事物進(jìn)行定性的鑒別和定量的分析。一、認(rèn)識(shí)對(duì)比分析5.2熟悉對(duì)比分析可視化（一）條形圖條形圖（BarChart）是用寬度相同的水平條形的高度或長(zhǎng)短來表示數(shù)據(jù)大小的圖形。條形圖可以分為以下類型：（1）簇狀條形圖：此類型條形圖比較各個(gè)類別的值，通常沿垂直軸組織類別，沿水平軸組織數(shù)值。（2）堆積條形圖：此類型條形圖顯示單個(gè)項(xiàng)目與整體之間的關(guān)系（3）百分比堆積條形圖：此類型的條形圖比較各個(gè)類別的某一數(shù)值所占總數(shù)值的百分比大小。二、常用的對(duì)比分析圖5.2熟悉對(duì)比分析可視化（二）柱形圖柱形圖（ColumnChart）是使用垂直的柱子顯示類別之間的數(shù)值比較。其中一個(gè)軸表示需要對(duì)比的分類維度，另一個(gè)軸代表相應(yīng)的數(shù)值。柱形圖也可以分為簇狀柱形圖、堆積柱形圖和百分比堆積柱形圖。（三）雷達(dá)圖雷達(dá)圖（RadarChart）是以從同一點(diǎn)開始的軸上表示的三個(gè)或更多個(gè)變量的二維圖表的形式顯示多變量數(shù)據(jù)的圖形方法。軸的相對(duì)位置和角度通常是無信息的。雷達(dá)圖也稱網(wǎng)絡(luò)圖、蜘蛛圖、星圖、蜘蛛網(wǎng)圖等。二、常用的對(duì)比分析圖5.2熟悉對(duì)比分析可視化（四）漏斗圖漏斗圖（FunnelChart）是一種用于展示不同階段數(shù)據(jù)的可視化圖表。漏斗圖的形狀類似漏斗，上部較寬，底部較窄。漏斗圖通常用來展示銷售或業(yè)務(wù)流程中的數(shù)據(jù)，以及用戶在不同階段的轉(zhuǎn)化率。在漏斗圖中，每個(gè)階段的數(shù)據(jù)通常是一個(gè)百分比或比例，如銷售額、轉(zhuǎn)化率等。因?yàn)槁┒穲D顯示的是漸進(jìn)的數(shù)據(jù)流向，所以能夠幫助人們理解數(shù)據(jù)在不同階段的變化情況。漏斗圖的主要用途是展示流程的數(shù)據(jù)，如銷售流程、營(yíng)銷流程、轉(zhuǎn)化率等。在使用漏斗圖時(shí)，需要確定要展示的數(shù)據(jù)和階段，按照順序從左到右畫出漏斗形狀，并用不同的顏色或者不同的灰度來區(qū)分每個(gè)階段的數(shù)據(jù)。漏斗圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)在不同階段的變化，幫助人們更好地了解事物的發(fā)展方向和趨勢(shì)二、常用的對(duì)比分析圖5.3熟悉結(jié)構(gòu)分析可視化（一）結(jié)構(gòu)分析的定義結(jié)構(gòu)分析是指對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各組成部分及其對(duì)比關(guān)系變動(dòng)規(guī)律的分析。如國(guó)民生產(chǎn)總值中三種產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)及消費(fèi)和投資的結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中各因素作用的結(jié)構(gòu)分析等。結(jié)構(gòu)分析主要是一種靜態(tài)分析，即對(duì)一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各組成部分變動(dòng)規(guī)律的分析。如果對(duì)不同時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動(dòng)進(jìn)行分析，則屬于動(dòng)態(tài)分析。一、認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)分析5.3熟悉結(jié)構(gòu)分析可視化（二）結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)的計(jì)算結(jié)構(gòu)分析以統(tǒng)計(jì)分組為基礎(chǔ)，計(jì)算各組成部分所占比重，進(jìn)而分析某一總體現(xiàn)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征、總體的性質(zhì)、總體內(nèi)部結(jié)構(gòu)依時(shí)間推移而表現(xiàn)出的變化規(guī)律性。結(jié)構(gòu)分析法的基本表現(xiàn)形式，就是計(jì)算結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)。結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)（又稱比重指標(biāo)），是在分組情況下，總體內(nèi)部各組的數(shù)值與總體數(shù)值相比計(jì)算得到的相對(duì)數(shù)。它反映總體內(nèi)部的構(gòu)成情況，表明總體中各部分所占比重的大小，一般用百分?jǐn)?shù)表示。結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)（%）=（總體中某一部分÷總體總量）×100%結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)就是總體各個(gè)部分占總體的比重，因此總體中各個(gè)部分的結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)之和等于100%。一、認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)分析5.3熟悉結(jié)構(gòu)分析可視化結(jié)構(gòu)分析法具有思路清晰、邏輯性強(qiáng)、內(nèi)容一目了然的特點(diǎn)，非常有利于人們理解和抓重點(diǎn)。通過結(jié)構(gòu)分析，人們可以深入認(rèn)識(shí)總體構(gòu)成的特征。在電子商務(wù)中，賣家可以用市場(chǎng)占用率分析產(chǎn)品普及程度和推廣程度，通過產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析、顧客結(jié)構(gòu)分析等實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷效率最大化。具體步驟如下：（1）定出關(guān)鍵指標(biāo)（2）了解業(yè)績(jī)的構(gòu)成（3）跟蹤業(yè)績(jī)變化（4）觀察結(jié)構(gòu)變化結(jié)構(gòu)分析還可以進(jìn)一步逐層拆解，如發(fā)現(xiàn)實(shí)體店數(shù)量減少是總業(yè)績(jī)下降的原因，就可以對(duì)實(shí)體店的結(jié)構(gòu)按照地區(qū)、渠道、用戶等方面再進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，探究業(yè)績(jī)下降的深層次原因。二、電子商務(wù)中結(jié)構(gòu)分析的應(yīng)用5.3熟悉結(jié)構(gòu)分析可視化（一）餅圖餅圖是一個(gè)劃分為幾個(gè)扇形的圓形統(tǒng)計(jì)圖表，通常用扇形區(qū)塊的顏色和弧長(zhǎng)（角度、面積）來展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和占比情況。餅圖也是最常用的一種結(jié)構(gòu)比例展現(xiàn)圖表。（二）環(huán)形圖環(huán)形圖是餅圖衍生出來的統(tǒng)計(jì)圖形，它可以看作兩個(gè)以上餅圖的疊合。環(huán)形圖與餅圖是有差別的。餅圖是用圓形及圓內(nèi)扇形的面積來表示數(shù)值大小的圖形，主要用于表示總體中各組成部分所占的比例。與之對(duì)比，環(huán)形圖中間留有空白，可以用多個(gè)環(huán)展示多個(gè)樣本，既可以表示每個(gè)樣本中各部分的占比，又可以對(duì)多個(gè)樣本的結(jié)構(gòu)同時(shí)進(jìn)行對(duì)比。三、常用的結(jié)構(gòu)分析圖5.3熟悉結(jié)構(gòu)分析可視化（三）瀑布圖瀑布圖因其形似瀑布而得名，它采用絕對(duì)值與相對(duì)值相結(jié)合的方式，可以展示構(gòu)成整體的各個(gè)組成部分的比較關(guān)系。組成瀑布圖第一列的通常為總數(shù)據(jù)，其他幾列為分?jǐn)?shù)據(jù)，分?jǐn)?shù)據(jù)相加等于總數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)為總–分結(jié)構(gòu)。（四）樹狀圖樹狀圖是用于展現(xiàn)有群組、層次關(guān)系的比例數(shù)據(jù)的一種分析工具，它通過矩形的面積、排列和顏色來展示復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，并具有群組、層級(jí)關(guān)系展現(xiàn)功能，能夠直觀體現(xiàn)同級(jí)之間的比較。與餅圖相比，樹狀圖更適合用來展示構(gòu)成項(xiàng)目較多的結(jié)構(gòu)關(guān)系，如果還可以繼續(xù)歸納分類，還可以展現(xiàn)分類之間的比例大小及層級(jí)關(guān)系。三、常用的結(jié)構(gòu)分析圖5.4熟悉相關(guān)分析可視化（一）相關(guān)分析的定義相關(guān)分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)或多個(gè)因素之間的相關(guān)程度。相關(guān)分析通常用來分析兩組或多組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)是否一致，比如身高和體重是否存在關(guān)系、天氣冷和襪子的銷量是否存在關(guān)系、客戶滿意度和客戶投訴率是否存在關(guān)系等。一、認(rèn)識(shí)相關(guān)分析5.4熟悉相關(guān)分析可視化（二）相關(guān)性的判定1.繪制圖表通過繪制散點(diǎn)圖來發(fā)現(xiàn)其中的趨勢(shì)和聯(lián)系。將數(shù)據(jù)點(diǎn)繪制成散點(diǎn)圖后，相關(guān)趨勢(shì)和聯(lián)系會(huì)變得清晰。對(duì)于有明顯時(shí)間維度的數(shù)據(jù)，我們可以選擇使用折線圖。2.相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)是反映變量之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，用r來表示。我們可以借助Excel中的數(shù)據(jù)工具箱得到相關(guān)系數(shù)結(jié)果。相關(guān)系數(shù)r大于0為正相關(guān)，r小于0為負(fù)相關(guān)，取值區(qū)間為[-1，1]，1表示兩個(gè)變量完全線性相關(guān)，-1表示兩個(gè)變量完全負(fù)相關(guān)，0表示兩個(gè)變量不相關(guān)，數(shù)據(jù)越趨近于0，表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系越弱。根據(jù)數(shù)值范圍，有如下相關(guān)性結(jié)論：|r|>0.95：顯著性相關(guān)。|r|≥0.8：高度相關(guān)。0.5≤|r|<0.8：中度相關(guān)。0.3≤|r|<0.5：低度相關(guān)。|r|<0.3：弱相關(guān)。一、認(rèn)識(shí)相關(guān)分析5.4熟悉相關(guān)分析可視化（一）利用相關(guān)系數(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的聯(lián)系“啤酒與尿布”的故事（1）店鋪商品安排全面，以留住消費(fèi)者。（2）商品關(guān)聯(lián)恰當(dāng)，增加商品銷量。如果我們拿到一組網(wǎng)店經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，想要發(fā)現(xiàn)諸多變量中是否有互相關(guān)聯(lián)的，就可以兩兩之間繪制圖表或計(jì)算相關(guān)關(guān)系矩陣，找到其中相關(guān)系數(shù)顯著大于0.5的幾組變量。二、電子商務(wù)中相關(guān)分析的應(yīng)用5.4熟悉相關(guān)分析可視化（二）利用相關(guān)系數(shù)來減少統(tǒng)計(jì)指標(biāo)在針對(duì)某項(xiàng)業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)指標(biāo)體系時(shí)，我們經(jīng)常會(huì)羅列出很多指標(biāo)。過多的指標(biāo)會(huì)給后續(xù)的報(bào)告撰寫、信息解讀和產(chǎn)品開發(fā)帶來高昂的成本，利用相關(guān)系數(shù)就可以刪減掉一些不必要的指標(biāo)。如果發(fā)現(xiàn)某兩個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)非常高（一般大于0.8），那么我們就兩者擇其一。二、電子商務(wù)中相關(guān)分析的應(yīng)用5.4熟悉相關(guān)分析可視化（三）利用相關(guān)系數(shù)來挑選回歸建模的變量在建立多元回歸模型前，我們需要解決把哪些數(shù)據(jù)放入模型作為自變量的問題。最常規(guī)的方式就是先計(jì)算所有字段與因變量的相關(guān)系數(shù)，把相關(guān)系數(shù)較高的字段放入模型，然后計(jì)算自變量間的相關(guān)系數(shù)。若自變量間的相關(guān)系數(shù)很高，說明存在多重共線性，需要進(jìn)行刪減。二、電子商務(wù)中相關(guān)分析的應(yīng)用5.4熟悉相關(guān)分析可視化（一）折線圖折線圖可以展示一個(gè)連續(xù)的時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)變化，或者是有序類別的趨勢(shì)變化，因此非常適用于顯示在相等時(shí)間間隔下數(shù)據(jù)與時(shí)間的相關(guān)關(guān)系，主要展示的是數(shù)據(jù)隨時(shí)間的趨勢(shì)變化。三、常用的相關(guān)分析圖5.4熟悉相關(guān)分析可視化（二）散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點(diǎn)在平面直角坐標(biāo)系上的分布圖。散點(diǎn)圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，考察坐標(biāo)點(diǎn)的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點(diǎn)的分布模式。散點(diǎn)圖將序列顯示為一組點(diǎn)。值由點(diǎn)在圖表中的位置表示；類別由圖表中的不同標(biāo)記表示。散點(diǎn)圖通常用于跨類別聚合數(shù)據(jù)的比較。三、常用的相關(guān)分析圖5.4熟悉相關(guān)分析可視化（三）氣泡圖氣泡圖是散點(diǎn)圖的一種變體，可用于展示三個(gè)維度的數(shù)據(jù)。氣泡圖與XY散點(diǎn)圖類似，橫軸和縱軸可以展示兩個(gè)變量，而其氣泡面積的大小可以展示第三個(gè)維度的數(shù)據(jù)，所以它是對(duì)成組的三個(gè)數(shù)值維度而非兩個(gè)數(shù)值維度進(jìn)行比較。三、常用的相關(guān)分析圖項(xiàng)目六市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析01了解電子商務(wù)中的市場(chǎng)分析03熟悉各行業(yè)電子商務(wù)的市場(chǎng)分析和數(shù)據(jù)指標(biāo)02探知常用的市場(chǎng)研究分析模型6.1了解電子商務(wù)中的市場(chǎng)分析（一）市場(chǎng)分析的概念市場(chǎng)分析指的是為了一定的商業(yè)目的，通過科學(xué)的方法，對(duì)市場(chǎng)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、周期及消費(fèi)者進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析的行為。首先，市場(chǎng)分析必須圍繞商業(yè)目的進(jìn)行，這樣才能讓分析行為有的放矢、更加高效。這就要求我們?cè)谶M(jìn)行市場(chǎng)分析之前構(gòu)建好分析模型，然后根據(jù)分析模型進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。其次，市場(chǎng)分析需要借助系統(tǒng)、科學(xué)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法，在采集數(shù)據(jù)時(shí)需要注意數(shù)據(jù)來源的準(zhǔn)確性。在信息工具尚未普及之前，人們?cè)诓杉瘮?shù)據(jù)時(shí)一般會(huì)借助于一些傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查等方式，這些調(diào)查方式成本高、耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確度還會(huì)因?yàn)闃颖镜仍蛉菀壮霈F(xiàn)偏差?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)讓數(shù)據(jù)采集工作變得更加便捷、高效、準(zhǔn)確，能夠?yàn)槭袌?chǎng)分析提供更可靠的數(shù)據(jù)來源。一、市場(chǎng)分析的概念與內(nèi)容6.1了解電子商務(wù)中的市場(chǎng)分析（二）市場(chǎng)分析的內(nèi)容1.分析市場(chǎng)規(guī)模的大小及變化市場(chǎng)規(guī)模的大小決定了行業(yè)的天花板，一切商業(yè)行為都有一定的目標(biāo)，而制定目標(biāo)的第一步是了解市場(chǎng)規(guī)模的大小。市場(chǎng)的發(fā)展是動(dòng)態(tài)的，所以賣家必須實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)規(guī)模的變化。2.分析品類的發(fā)展方向品類的發(fā)展方向受以下三個(gè)方面的影響：（1）消費(fèi)者的需求。（2）電商平臺(tái)的引導(dǎo)。（3）賣家的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。一、市場(chǎng)分析的概念與內(nèi)容6.1了解電子商務(wù)中的市場(chǎng)分析（二）市場(chǎng)分析的內(nèi)容3.分析消費(fèi)者的消費(fèi)層次在市場(chǎng)的發(fā)展過程中，消費(fèi)者的消費(fèi)層次也會(huì)發(fā)生變化，部分品類的消費(fèi)層次會(huì)上升，部分品類的消費(fèi)層次會(huì)下降。不同的消費(fèi)層次代表著不同的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，分析消費(fèi)層次有利于賣家更精準(zhǔn)地定位市場(chǎng)，有利于賣家發(fā)現(xiàn)藍(lán)海市場(chǎng)。4.尋找行業(yè)發(fā)展的周期規(guī)律行業(yè)發(fā)展還具有一定的周期性，有的圍繞季節(jié)進(jìn)行變化，例如服裝類目；有的圍繞節(jié)日在變化，例如一些兒童用品；還有的則是在大促中變化非常大。所以，賣家需要對(duì)行業(yè)的發(fā)展周期進(jìn)行分析，這有利于賣家安排全年的生產(chǎn)計(jì)劃及營(yíng)銷節(jié)奏。一、市場(chǎng)分析的概念與內(nèi)容6.1了解電子商務(wù)中的市場(chǎng)分析（一）市場(chǎng)規(guī)模分析1.市場(chǎng)規(guī)模分析的意義在電商運(yùn)營(yíng)過程中，銷售目標(biāo)的設(shè)定尤其重要。市場(chǎng)容量和市場(chǎng)規(guī)模之間的差值往往就是賣家可搶占的市場(chǎng)空間。銷售目標(biāo)定高了，容易導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)壓力太大，還會(huì)造成商品積壓、占用資金、庫(kù)存周轉(zhuǎn)變慢；銷售目標(biāo)定低了，會(huì)錯(cuò)過市場(chǎng)機(jī)會(huì)，不利于企業(yè)的成長(zhǎng)，而市場(chǎng)規(guī)模分析有助于賣家科學(xué)地設(shè)定銷售目標(biāo)。2.市場(chǎng)規(guī)模分析的內(nèi)容及方法電商市場(chǎng)有別于線下市場(chǎng)，線下市場(chǎng)可能因?yàn)榈赜虻仍?，造成市?chǎng)的不完全競(jìng)爭(zhēng)，而電商市場(chǎng)打破了地域的壁壘，其行業(yè)集中度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于線下市場(chǎng)，所以在做市場(chǎng)規(guī)模分析時(shí)，賣家可以用排名前10的品牌成交量累加得出的結(jié)果替代行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模。市場(chǎng)規(guī)模分析一般分為以下幾個(gè)步驟：（1）確認(rèn)該品類的熱銷品牌排名。