本文目录一览

1，如何简单的分析流量数据

们可以看出，这个网站流量比较高的有三个时段：

如何简单的分析流量数据

2，信息流优化到底该怎么做

信息流优化是指通过对广告投放的数据进行分析，不断调整广告的投放策略，以达到最佳的广告效果。具体来说，信息流优化包括以下几个方面：1. 数据分析：对广告投放的数据进行分析，包括点击率、转化率、成本等指标，以便更好地了解广告效果和用户行为。2. 广告创意：根据数据分析结果，不断优化广告创意，提高广告的吸引力和点击率。3. 落地页优化：通过分析用户在落地页上的行为，不断优化落地页的设计和内容，提高用户体验和转化率。

信息流优化到底该怎么做

3，怎样用 Excel 做数据分析

以office07版为例；新建并打开excel表格，如图首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，如图然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，如图然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，如图6然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。

怎样用 Excel 做数据分析

4，在进行信息流推广账户数据分析时应该从哪几个角度分析

在进行信息流推广账户数据分析时应从以下这几个角度分析：第一，展示。如果你的展示很低，那可能是你出价有问题。第二，打开率。你的标题，你的图片是否有吸引力。第三，时间段。看看哪个时间的阅读率比较高，调整发布时间。第四，粉丝画像。男女比例，年龄段等到是否与目标一致。第五，跳出率。如果跳出来率很高，那可能是你的落地页出问题了。第六，转化率。如果转化率不高，那可能是你的落地页还没触及的用户的痛点。调整方法：1. 先暂停时段，不要暂停计划，把时段停到流量高峰再开，这样或许可以挽救一下。比如晚上6至7点效果不好，成本很高，那么你可以停掉8至9，10至12点再开开，也许会有效果。2. 把这个单元(头条里是计划)再复制一个，并列跑，然后再去对比效果，效果好的留，效果差的停，如果效果都差，那么落地页、素材或者定向就有问题了。3. 再观察半个小时或者一个小时，或者再观察100个点击，如果效果好转，保留，效果不行，直接停掉再上新。

5，做信息流前要做哪些分析工作

俗话说，方向不对，努力白费。分析是为了确定目的和方法，是为了更好的效果，所以推广前的分析很重要，做信息流推广前的工作分为以下几个：1、人群分析基于人群特性进行人群细分，例如根据职业进行分别的分析，找到不同的受众人群的人群画像。2、需求分析根据不同的人群进行逆向思维去分析她们不同的需求。3、承载分析不同的需求和人群需要不同的创意和不同的着陆页面来承载，你的着陆页面合格么？4、转化分析根据推广目的和人群确定我们的转化模式。是软文转化，还是留言表单，还是直接用着陆页面来引导。
搜一下：做信息流前要做哪些分析工作？

6，信息流推广之前应该分析什么

我们以实际案例来主要分析下“人群”和“需求”这两大模块。人群分析对于竞价而言，不以转化为目的都是耍流氓;而对于信息流而言，不以人群为目的投放的都是耍流氓。想玩转信息流，人群划分是必修课。账户结构、定向方式、创意撰写、页面转化都是基于人群进行投放。那人群分析主要分析什么呢?在此，我想问大家：有多少人还记得竞价人群九要素?年龄、性别、收入、职业、时段、地区、设备、兴趣爱好、教育水平基本上信息流人群也是按照以上九点进行分析。但这四类是重中之重。通常，我们可先根据职业将人群分类，然后再针对每一类人群进行分析。以招商加盟为例。我们根据职业将人群分为六类“老板副业、行业小夫妻、上班族、创业大学生、辣妈、退伍军人”，然后再分别针对每类人群进行详细分析。比如下图，有了这个思维导图后，基本在定向上毫无压力。需求分析明确了人群分类后，下一步便是针对每类人群进行需求分析，为后期的页面承载和转化通道做基础。以退伍军人为例。像这类人群，往往都是没有一技之长，所以他最大的需求就是“解决就业问题”和“解决收入来源”。那在创意上就可以“这才是真正来钱快的项目，0成本、0费用”。如下图。那像上班族这类人群，他可能收入不高，但消费却大于收入，在需求上可能更倾向于“让生活更好”。那在创意就可以“总以为开家奶茶店很贵，看了这家店，月薪3000也能开!”如下图。明确了需求，下一步便是根据需求进行页面以及转化通道的设计。其实，人群—需求—页面—转化作为信息流投放前的必要准备工作，这四个阶段不仅联系紧密，对信息流投放效果也是息息相关。在信息流推广中，人群为王，一切都是以人群为基础阶段性展开。各位看官们，看完文章后，知道你的行业该怎么分析了吗?赶快动手做起来吧，千万不要花了钱没转化。下图给大家进行参考。

7，如何进行有效的数据分析

做到有效的数据分析必须做到以下几点：1、数据的来源，要知道我们做的是什么项目熟悉，要知道数据背后的故事，以及反馈的是一个什么问题；2、数据判断的证据和理由，至少要罗列几条，这样来更好作证数据的有效性；3、要进行给陈述结果前找多人证明和权威证明下在给结论！
借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

8，电商数据分析指标都有哪些该如何进行分析

此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固 传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。 传统零售是小数据，电商是大数据。 传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。 传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。 传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。 传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。 总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。 传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化 电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。 1、百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。 2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。 3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。 4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。 还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。 以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类 对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进 这里需要注意两个点 1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响； 2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。 如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析 从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。 对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下： 对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下： 对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下： 数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。 执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。 1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。 2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。 3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。 1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。 2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。 3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。 四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。 4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。 1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。 2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些） 3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。 参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

9，如何对信息进行数据分析

二、提出任务1 任务1挑选数据,用表格和图表反映建国五十几年来我国居民消费结构的变化。 要求 (1)表格的标题为我国居民消费结构的变化。 (2)图表清晰直观,嵌入在工作表内。 (3)分析数据,得出结论。 三、成果交流 展示三个比较有代表性的学生作品 表格如下:我国居民消费结构的变化情况 单位:元吃的费用l穿的费用 l其他费用1952年I 53.2 1 7.6 11 5.22000年l 1570.9 {269.8 J 1574.3 学生分析:从图表中可以看出我们用在吃、穿、其他几个方面的费用都在不断增加,人民生活越过越好。 教师点评:同学们通过表格和图表的制作清晰、直观地看到了我们消费的变化情况,图表类型的选择不过是为了便于我们的数据分析,这里,我想请同学们注意一下这样的比较是否合理,因为存在物价因素,使我们的数据不具备可比性,请看另一个同学的作品。
大数据时代的城市交通管理关键要解决数据来源问题，打破现有部门、机构之间因为利益关系而对数据共享和交换的障碍，让公众参与到交通基本状态信息的采集是一个必然有效的途径，只是目前面临各种法律法规的难题，以及网络覆盖导致的速率和交通管理机构没有提供便捷的数据采集上传的入口。解决了数据采集问题以后，其他的数据分析、决策分析和行政监管等工作，就看管理部门的执行力了。即便没有行政作为的突破，借用商业运作也能对交通管理起到很好的促动作用。

10，如何进行数据分析

去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第二，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了。第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的。第九，好的分析一定要基于可靠的数据源，收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报，最后才在收集的正确数据基础上做分析，一切都是为了找到正确的结论。第十，不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了。
数据收集第一手数据：主要指可直接获取的数据;第二手数据：指经过加工整理后得到的数据数据处理目的：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据数据分析数据挖掘：一种高级的数据分析方法。主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联、预测数据展现常用数据图：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图报告撰写有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然，需要有明确的结论，有建议或解决方案而本题讲的主要是excel作为工具进行数据分析。其他的spss statistics等暂且不提。1、数据收集阶段：这个阶段可以参考这个问题：国内外有哪些比较权威的统计数据网站？ - 互联网，格各位知友都很热心。2、数据处理阶段：这个时候要用到excel了。首先要对数据进行一次大清洗！将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。这个时候要用到一系列函数：数据重复【（countif函数），删除重复项】缺失数据【if and or 嵌套函数等】数据抽样【left，right，concatenate(文本1，文本2....)，vlookup】数据计算【average、sum、max、min，date，if】数据分组【vlookup函数，采用近似匹配，search函数】数据抽样【rand函数，rand()】以上只是一些简单的说明，具体问题需要根据需求进行分析。

文章TAG：信息  信息流  流数据  数据  信息流数据分析怎么做  
下一篇