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《网站运营数据分析》配套课件(参考)学习目标•知识目标:①了解数据分析的常用方法、基本流程及分析工具。②了解电子商务网站数据分析的主要指标体系。③熟悉网店运营数据分析的相关概念与术语。能力目标:①针对一个实际问题,能形成合理的分析思路并选择合适的分析方法与工具。②能运用EXCEL工具对数据进行预处理、简单统计分析、并选择合适的图表进行数据的展示。③能运用量子恒道(生意参谋)、数据魔方等淘宝平台工具进行流量、转化率、用户等重要维度的分析。④能根据数据分析结果形成合理的分析结论,撰写基本的店铺运营数据分析报告。课程主要内容单元1:网站运营数据分析认知篇数据分析是“神马”?数据分析:根据分析目的,用适当的分析方法和工具,对收集来的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。Why:为什么要网站运营数据分析Why:为什么要网站运营数据分析●来的是谁?从哪里来,从哪里离开,他们在找什么?●哪些商品卖得好,哪些根本没人买,为什么?●哪些渠道的流量给网站带来的销量更大?●在访问你网站的客户中,哪些是老客户,哪些是新客户,他们多久才来购买?●网站投入的推广促销活动是否有效?●当前在同行业中本公司的竞争优势或劣势如何?●为什么近期的退货率较高?●为什么许多老客户已经有一年再未购物?●按照目前的销售情况,下季度的销售情况如何?●……Why:为什么要网站运营数据分析What:网站运营分析哪些数据How:如何进行网站运营数据分析数据分析基本流程转化率定需求目标数据采集处理分析数据撰写分析报告明确分析目标(收集需求/分析需求/明确目标),形成分析思路按照数据分析内容收集相关数据→加工处理选取合适的分析方法和工具对数据进行分析研究呈现关键数据(数据可视化)→给出明确分析结论→提供决策建议1.2.1网站运营数据分析的基本流程分析数据的准备-获取数据从哪里获取数据?•数据处理:将数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式。•处理要求:完整性;准确性;一致性。•主要方法:数据清洗;数据转化;数据抽取;数据计算等。分析数据的准备-数据的处理分析数据的准备-数据的处理1.2.2网站数据分析的基本方法数据分析方法论(1):5W2H分析法运用5W2H分析法进行热销商品数据分析框架示意5W2H法:应用于企业职位应聘的有效自我推荐。想一想:数据分析方法论(2):用户行为理论分析法基于用户行为理论的购买转化率分析框架数据分析方法论(3):逻辑树分析法●逻辑树划分遵循原则:①关联一致:将问题向下切分时,各子问题的划分标准应一致;各子级与其高一级的内容密切相关;②独立穷尽:每一层由下一层相互独立的各问题组成,不重不漏。数据分析方法论(4):4P营销理论分析法数据分析方法论(5):四象限分析法(波士顿矩阵法)优质商品潜力商品问题商品改进商品常用的数据分析法常用的数据分析法•①对比分析法你认为这个结论正确吗?在美国和西班牙交战期间,美国海军的死亡率是千分之九,而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六(不含自然死亡)。后来海军征兵人员就用这些数据来证明参军更安全。常用的数据分析法①对比分析法纵比:同一总体条件下不同时期指标对比常用的数据分析法②交叉分析③结构分析常用的数据分析法④综合评价分析常用的数据分析法④综合评价分析示例:网站购买客户的总体价值。STEP1:确定综合评价指标体系,这是综合评价的基础和依据常用的数据分析法④综合评价分析示例:网站购买客户的总体价值。STEP2:收集数据,并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理,即进行标准化处理。最常用数据标准化方法:min-max归一化方法。指标数据X的标准化值=(X-Min)/(Max-Min),其中:Max和Min分别是对应指标中的最大值和最小值。最近访问间隔标准化值=(Max-X)/(Max-Min)④综合评价分析示例:网站购买客户的总体价值。STEP3:确定指标体系中各指标的权重,以保证评价的科学性。④综合评价分析示例:网站购买客户的总体价值。目标优化矩阵法:将各指标列成一张二维表,两两比较指标的重要度,若行指标的重要度高于列指标,则在其对应的行列值为1,否则为0,从而形成值为0或1的二维矩阵。从矩阵的值的计算可知:若𝑋𝑖𝑗=0,则𝑋𝑗𝑖=1。④综合评价分析示例:网站购买客户的总体价值。STEP4:对经过处理后的指标进行汇总计算,得出综合评价分值。STEP5:根据评价指数或分值对参评对象进行排序,并由此得出结论。常用的数据分析法⑤漏斗图分析请自行例举电商运营业务中的其他应用场合?常用的数据分析法⑥相关分析根据某网店一周的上述数据,你认为哪个指标对成交转化率的影响最大呢?•⑦趋势分析:了解过去,脚踏今日,展望未来常用的数据分析法⑦趋势分析:回归分析预测和时间序列预测。常用的数据分析法⑦趋势分析:回归分析预测和时间序列预测。【示例1-2-2】已知某网店全年高质量宝贝(本例中的高质量宝贝是指“月度达到一定成交的宝贝”)和成交额的数据,如表所示。若按照该年运营情况,请预测将高质量宝贝数量提高到120000时的成交额达到多少?常用的数据分析法⑦趋势分析:回归分析预测和时间序列预测。时间序列预测:按时间发展的顺序来进行预测,主要用于不规则性数据,也不考虑数据间的因果关系。时间序列预测常用方法:移动平均法、指数平滑法、季节分解法等。1.3数据分析常用工具数据分析基本工具1.3.1基础分析工具—EXCEL•主要用于:•数据处理(可能需要先进行数据导入)•简单的数据统计分析•数据的展示•导入来自文本文件的数据(示例1-31)•导入来自网站的数据•其他导入(数据库等)EXCEL数据处理-数据导入•(1)重复数据的处理:①条件格式标识法:仅标注有重复的数据;②高级筛选法:只能得到不重复数据;③函数法:统计重复的个数④数据透视表法:统计重复个数。⑤菜单法删除法:删除重复项。EXCEL数据处理-数据清洗【示例1-3-2】获取所有不同的买家会员名•(2)补缺:缺失数据的处理①用样本统计量的值代替缺失值,如平均值;②用统计模型计算出来的值代替缺失值;•【示例1-3-3】补缺-订单数据中部分字段的空值单元格EXCEL数据处理-数据清洗•(2)补缺:缺失数据的处理①用样本统计量的值代替缺失值,如平均值;②用统计模型计算出来的值代替缺失值;•【示例1-3-3】补缺-订单数据中部分字段的空值单元格EXCEL数据处理-数据清洗•(3)纠错:检查数据逻辑正确性①函数法②条件格式法:数据|数据有效性【示例1-3-4】检查逻辑错误EXCEL数据处理-数据清洗•数据抽取①字段分列:分列菜单项②字段合并:函数法concatenate,&等③字段匹配:单关键字用vlookup;高级筛选等【示例1-3-5】EXCEL数据处理-数据抽取•VLOOKUP:VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)字段匹配EXCEL数据处理-数据抽取参数简单说明输入数据类型lookup_value要查找的值数值、引用或文本字符串table_array要查找的区域数据表区域,通常加绝对地址col_index返回查找区域的第几列数正整数range_lookup精确匹配/模糊查找False(0)或True(1)False:精确匹配。True:近似匹配,返回小于等于lookup_value的最大数值。•数据分组:可运用vlookup函数、数据透视表等实现•【示例1-3-7】EXCEL数据处理-数据分组•数据转化①行列转置②数据类型转化③二维表转化为一维表EXCEL数据处理-数据转化【示例1-3-3】运用数据透视表将二维表转化为一维表•EXCEL中可用的统计分析方法EXCEL简单统计分析-统计分析方法•常用描述性统计量EXCEL简单统计分析-分析示例名称数学含义度量用途均值表示某变量所有变量值的均值,体现集中趋势或平均水平集中趋势中位数将变量值按大小顺序排列起来,形成一个数列,处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数众数一组数据中出现频数最多的变量值标准差(均方差)描述变量偏离平均数状况的一种度量。标准差越小,表明数据越聚集;标准差越大,表明数据越离散(与平均值之间差异较大)离散程度方差标准差的平方偏度描述某变量分布的对称程度和方向。偏度为0表示对称,大于0表示右偏,小于0表示左偏分布程度峰度描述某变量分布的陡峭程度。峰度为0表示陡峭程度与正态分布相同,大于0表示比正态分布陡,小于0表示比正态分布平缓【示例1-3-10】简单描述统计分析【示例1-3-11】直方图统计分析•制作数据图表的原则与步骤•图表类型选择•常用特殊衍生图表制作EXCEL数据展示“表达真实、风格简约、重点突出”原则EXCEL数据展示—原则•表达真实:应准确表达数据的真相或传递真实想法,而不能令人产生困惑甚至误导。•风格简约:要站在受众角度设计图表,力求图表简洁易懂,实现在图表空间内使用最小的笔墨。•重点突出:图表应突显表达的重点,通常一个图表只表现一个核心思想。数据墨水比,是指数据所用到的图表元素与全部图表元素之间的比例。图表中的每个元素都应有存在的意义,否则均应删除。体现数据墨水最大化。EXCEL数据展示—原则•制作数据图表的一般步骤:①明确表达的主题与信息;②选择合适的图表类型;③制作图表;④检查图表的效果,即图表表达是否真实有效。EXCEL数据展示—步骤•图表选择:根据欲表现的数据关系来选择最合适的图表类型。EXCEL数据展示-图表选择最常见的数据关系:构成(组成);比较;分布;相关(关联)。示例:请说明下述各内容欲表达的数据关系?①本月的销售部用于推广的费用竟占了成本支出的60%。②去年跳槽的员工中25-35岁之间居多。③常州市的销售量居第四位。④本公司大多数员工的年收入在8-10万RMB。⑤数据显示,随着客单价的提高,用户成交转化率在下降。数据关系建议选择图表类型饼图柱形图条形图折线图散点图其他衍生图构成关系√√√瀑布图比较关系√√√雷达图、气泡图联系关系√√√气泡图分布关系√√√曲面图EXCEL数据展示-图表选择•几款数据分析常用图表:瀑布图;漏斗图;雷达图;矩阵图等。EXCEL数据展示-常用衍生图表•【示例1-3-13】分析某酒类品牌半年销售数据,制作瀑布图。EXCEL数据展示-常用衍生图表(瀑布图)•【示例1-3-14】已知某网站客户从进入网站到最终购买的关键路径及人数变化情况,画出能全面反映各个环节转化率及总体转化率情况的漏斗示意。EXCEL数据展示-常用衍生图表(漏斗图)•【示例1-3-15】根据某公司产品的利润率、市场占有率及利润数据,画出散点矩阵图。EXCEL数据展示-常用衍生图表(矩阵图)•动动手:根据所给数据,画出如下图所示的散点矩阵图。1.3.2淘宝平台类分析工具--量子恒道与数据魔方目前“量子恒道”已正式下线,“生意参谋”全面替代•数据魔方专业版与标准版功能及名称对比1.3.2淘宝平台工具—数据魔方•假设有某女装旗舰店,欲获知以下信息(以最近7天为统计单位),请指出如何从数据魔方中获取:1.女装行业中热卖品牌前三位是哪个?2.女装行业中当日最畅销的单品是什么?热卖TOP10店铺有哪些?3.对于女装行业排名第一的品牌,全行业同时销售该品牌的店铺数?该品牌由天猫商城销售的市场额?该品牌买家人数最多的客单价范围?其中老客户购买的比例?4.女装行业中,哪个子行业消费最旺盛?占据整个行业网购市场的份额是多少?5.女装行业最热搜索前十位关键词的成交转化率,直通车的平均点击单价;女装行业热词中直通车点击单价最高的关键词是哪个?6.女装关键词“春款连衣裙”的搜索人气、当前宝贝数、点击率、转化率以及直通车平均点击单价;7.女装中的T恤,哪种尺码、哪种颜色、哪种面料最畅销?1.3.2淘宝平台工具—数据魔方•百度推出的免费网站分析工具,提供趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、优化分析在内的网站基础分析。•百度推广用户更好地进行SEM优化。•采用代码嵌入的方法实现数据统计与分析。•百度统计的安装:登录h
本文标题:网站运营数据分析--认知篇
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