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网站数据分析

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网站数据分析网站数据分析 JUNIOR COURSE 先讲个小故事 葡萄酒品质预测 法国 波尔多葡萄酒 品质预测 12.145+0.006>117×冬天降雨量+0.614 ×生长期平均气温,0.00386×收获季节降雨量 Why 为什么要做数据分析 1 How 怎么做数据分析 2 Cases 典型案例 3 Tools 常用工具 4 目录CONTENTS hy w 我们 为什么 需要数据分析, 大致两种原因，我们需要数据分析 我们最终需要的并不是数据 而是数据分析之后产生的有意义的信息 这样的信息可以帮助我们决...
网站数据分析
网站数据分析 JUNIOR COURSE 先讲个小故事 葡萄酒品质预测 法国 波尔多葡萄酒 品质预测 12.145+0.006>117×冬天降雨量+0.614 ×生长期平均气温,0.00386×收获季节降雨量 Why 为什么要做数据分析 1 How 怎么做数据分析 2 Cases 典型案例 3 Tools 常用工具 4 目录CONTENTS hy w 我们 为什么 需要数据分析, 大致两种原因，我们需要数据分析 我们最终需要的并不是数据 而是数据分析之后产生的有意义的信息 这样的信息可以帮助我们决策 让我们了解自己往何处去 预测未来将会 发生什么 先见之明 已经发生的事情 为什么发生 后见之明 h ow 数据分析的一般 流程 01 建立数据体系 建立数据体系 明确目标 02 数据收集与处理 03 数据解读与决策 确定数据指标 建立数据分析模型 数据指标与数据模型 冬天降雨量 收获季节降雨量 收获季节平均气温 葡萄酒的品质 = 12.145 + 0.00117 × 冬天的降雨量 + 0.614 × 生长期平均气温,0.00386 × 收获季节降雨量 数据指标 数据模型 网站分析常用数据指标 PV(page 5>view) UV(unique vistor) New vistor Return vistor UIP(unique IP) Bounce rate Deliver rate Unique open rate Unique CTR(click through rate) ATOS(Avg. Time on Site) Conversion rate …… 页面浏览量 独立访客 新访客 回访客 独立IP 跳出率 送达率(邮件) 打开率(邮件) 点击率 平均访问时间 转化率 „„ 数据指标小测试 邮件营销报告: 我们共发出去10 million 封邮件，到达率(deliver rate)为 99.99%， 邮件打开率(unique open rate)达19%，点击率(unique CTR )19%， 从点击来看，80%的客户都是新访客(New Visitor )， 访客来到了网站之后，平均访问时间( ATOS )为19秒 如何理解这份营销报告中的数据, 到达率99.99%，那么有9.999 million的客户收到了邮件。 有1.9 million的客户打开了email，也有1.9 million点击了email 这样想起来应该打开邮件的客户都点击了。 1.9 million里面有80%是新用户，这次营销带来了1.52 million的新客户 1.9 million访客，他们平均在我网站逗留了19秒——时间太短了吧 要切实理解数据指标的含义及其获取方法 01 建立数据体系 02 数据收集与处理 03 数据解读与决策 数据收集与处理 获取数据资源 去除无效及虚假数据 根据数据模型进行运算 宏观:宏观经济及互联网行业发展 互联网:互联网使用行为及特征 网络产品:产品使用行为和竞争分析 自有产品:自有产品的用户特征和行为 消费者:用户生活形态与媒介习惯 数据资源 自有产品用户行为与特征] 网民调研;尼尔森NNRT、万瑞监测;产品Log数据 获取数据资源 数据分析师 产品 运营 „ 去除无效及虚假数据 流量时间分布异常 流量行为异常(转化率) 流量地域异常 …… 时间分布异常(数据波动大) 地域异常(都来自同一ip段) 其他异常(用户名有规则„) …… 流量异常 注册异常 01 建立数据体系 02 数据收集与处理 03 数据解读与决策 数据解读与决策 So what 式数据解读 产品优化及发展 So what 式数据解读 每个客户平均访问了17个页面 每个客户看的页面多，
说明
关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书
客户粘性高，说明我们的营销活动很成功 PV:500,000 Vistor:30,000 本次活动和上次相比，最大的区别有两个: 第一，之前我们是在腾讯做的文字链广告，这次我们换到了新浪的Banner广告; 第二，之前我们没有在广告中提到我们的公司名称，这次我们把公司名称和logo放最大。 我们推测这两个变动可能是我们广告效果提升的原因。 我们认为下一次我们应该投入更多的经费在新浪网上，而且都用来购买Banner广告。同时 投入10%经费去原有网站，如果同一个内容的广告效果仍然有巨大的效果差异的话，我们就 能得出结论说我们应该加大在新浪上的投放，而且要用Banner而不是文字链。” 对于我们这个行业，平均数据是人均浏览10个页面，所以17个是挺多的。另外，由于我们 的网站上主要是产品页面，客户浏览页面多说明他兴趣越大。而浏览信息多也使得他对我们 更加了解，这对我们市场信息的传递，品牌印象的生成，以至于将来的销售促进都是有好处 的„„ So what So what So what So what 数据解读与决策支持案例 1、24小时流量分布数据 一般的视频网站，会有如下访问特征: 访问高峰，一般出现在上午9-11，下午2-4， 晚上7-21 如果出现了特殊事件 (各种社会热点事件) 例如5.12地震的访问高峰，在地震出现后的2个小时 网站的内容运营，在大批访问量来的时候，发布好内容，用户就会及时看到 网站或者产品功能更新，或者上线选择在什么时候好呢,那肯定是在访问用户少的时候， 影响范围比较小，这就是24小时数据的应用。 看这个数据的目的是什么呢, 数据解读与决策支持案例 2、网站流入数据分布 了解流入构成 ，知道流量从哪里来，需要在哪里做推广 站外流入，一般跟网站的seo相关，同时可以做关键字分析 看这个数据的目的是什么呢, ases c 数据分析的典型 案例 Farecast3> Amazon 哈拉斯知道你的痛苦 ools t 数据分析的常用 工具 Tableau Cytoscape Clementine Enterprise Miner Swiff ucinet Xcelsius Flex 数据分析工具 Color wheel 感谢关注 欢迎交流 * 葡萄酒的品质 =12.145 + 0.00117 × 冬天的 降雨量 + 0.614 × 生长期平均气温,0.00386 × 收获季节降雨量 * 葡萄酒的品质 =12.145 + 0.00117 × 冬天的 降雨量 + 0.614 × 生长期平均气温,0.00386 × 收获季节降雨量 * 举两个例子: 后见之明，学校营建署 先见之明，葡萄酒 数据分析，让你回顾过去，把握现在，预测未来。 知道我们要往何处去 讲个故事:太空船 * 为什么要建立数据模型 知识散乱，产品
设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
没有知识体系可以遵循 算法不明确，程序员理解有误差 深层次的数据价值没有挖掘出来 * * * 到达率:对方邮件服务器没有退回你的邮件 打开率:用户下载了你邮件中的监控图片 新访客:找不到cookie就是新访客 ATOS:不
记录
混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载
最后一个页面的停留时间，如果跳出率是100%，那么页面停留时间都会记作是 0 * * * 数字只是数字，其实没有什么意义。 通过不断的追问“那又怎么样呢”，其实我们是在一步一步把简单的数字转化为对问题的洞 察，直至产生可行动的方案。 本质上，对于数字，第一个问题是"WHAT” 1. 这些数字是怎么来的，真实含义是什么, 2. 这些数字对我的生意的意义是什么, 3. 这个数字说明情况是好还是坏, 了解了WHAT之后，第二个问题就是"WHY“ 1. “好”数字出现的根本原因是什么, 2. "坏"数字出现的根本原因是什么, 分析出了“原因”，最后我们才能得到"HOW"——我们要怎么做，才能让数字越 来越"好", 一步一步，我们所做的事情是: 1. 搞清楚那些花花绿绿的数字，对于我们的生意来说，究竟意味着什么。 2. 然后，去分析说我们有什么可以改进的，要做什么，不要做什么，该怎么做。 只有这样，那些数字才有意义，才有价值。 * * 整体的流入数据，可以分为，站内本身流入，站内频道流入，站外流入 站内本身流入，指的是用户在产品间的跳转 站外的，更多指的是搜索引擎流入数据 * 2006年beta 2008年微软收购 * 会员卡——数据分析 哈拉斯赌场 痛苦点 例如，小明30岁，中上阶层，每晚能承受的输钱金额900美元 临近痛苦点，天使出现，先生，我们发现您今天运气不太好，您一直喜欢我们这里的牛排， 您何不带着夫人一起去享用呢, 使一种会上瘾的破坏性的行为变得愉悦。 让你高兴的离开赌场 *
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