经营数据分析需要分析哪些数据？

一、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

二、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

三、nbl澳洲联赛实力分析？

NBL是全世界最吃身体的联赛之一，整个联赛的防守强度和对抗级别极高，攻防转换效率非常快，对于球员来说，如果没有一副好身板，在这样的联赛中会打得很吃力。举个例子，上赛季广东队在总决赛中使用的高强度防守，在NBL随处可见，很多球队的防守强度都不会比广东队低。

相比之下，NBL并不是一个非常讲究技战术的联赛，或者说在NBL中技术能力特别出色的球员并不算多。

总体来看，NBL在全世界范围内都算得上水平比较高的联赛，虽然整体水平可能比不过西甲、土超、意甲或者VTB，但是也不至于在欧洲排不上号。比起我们的CBA水平更是要高出不少。

四、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

五、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

六、dps数据分析怎么分析？

《地下城堡》数据分析方法说明

1.DPS，俗称秒伤，是衡量各勇士伤害值的主要指标;

2.实战中，在dps值接近的情况下，速度值高的勇士攻击频率更快，补刀效果更好;

3.对速度值的解析：基本上可以将速度值理解为10秒钟内勇士的平均攻击次数;

(1)龙的速度是2.1，平均10秒可以攻击2.1次，技能cd是4.76秒;

(2)佣兵王的速度是11，平均10秒可以攻击11次，技能cd是0.9秒;

4.天赋伤害加成的考虑，鉴于2.4版本已经普及各类天赋，因此不得不考虑天赋加成的影响。从目前取得的数据来看，dps加成的天赋主要有以下几个，共计850，也就是说最高每次攻击附加850;

(1)传说伤害强化：+400;(传说以下的就不考虑了)

(2)巨熊祝福：+40，

(3)猎鹰祝福：+50

(4)武器打磨：+60

(5)君王光环：+300

5.另外，由于“先发制人”(战斗开始时，所有角色已准备就绪)天赋的存在，我们不得不考虑第一轮攻击对dps的影响，也就相当于在正常输出频率之外，额外增加一轮输出;

6.技能伤害是包括基础伤害和持续伤害的，比如织梦法师，基础伤害3500，持续伤害3000，那么技能伤害就是6500;

7.考虑到目前的战斗基本上是在10秒内结束，而速度攻击频率的标准时间也是10秒，所以以下数据就选取各个勇士在10秒内的总输出，除以时间，来得到综合dps。具体计算规则如下：

DPS=(第一轮技能伤害值+技能伤害值*速度)/10秒

七、澳洲电商市场分析？

近两年，澳洲的电商市场正在蓬勃发展，去年澳大利亚人在网购方面的支出共计达到286亿澳元（203亿美元）。截至2019年1月，网购消费在澳大利亚零售总额中占有9%的份额，根据预测到2021年，澳大利亚的电商规模将要超过250亿美元，位居全球市场前列。

地处南半球的澳大利亚，是全球第二富有的国家，个人平均财富高达53,800美元；其互联网渗透率更是高达88%。当地收入高，意味着当地人的购买力也相对其他市场更高，这给了产品一定的溢价空间。”

近两年，澳洲的电商市场正在蓬勃发展，去年澳大利亚人在网购方面的支出共计达到286亿澳元（203亿美元）。截至2019年1月，网购消费在澳大利亚零售总额中占有9%的份额，根据预测到2021年，澳大利亚的电商规模将要超过250亿美元，位居全球市场前列。

01、澳洲电商圈优势

互联网覆盖率超过90%，约80%的澳洲人民会通过网络购买商品，这大大弥补了澳洲人口数量的劣势，

亚马逊进驻澳洲站时间较晚，直到2017年年末才正式对第三方卖家开放，相比较其他竞争激烈对北美站、东南亚市场，澳洲的竞争相对较小，市场机会还很多

2018年个人财富中位数位居世界第一位，人均GDP位于世界前10，居民不差钱，更重视品牌价值和产品质量，产品溢价空间高

当地属于英语国家，语言障碍基本可以忽略，北美卖家直接入驻澳洲站切换自如；

亚马逊正在加快澳大利亚当地物流仓储建设，争取实现2日达，提升用户体验

巨大的Facebook、Google用户群，再加上澳洲当地独有的折扣网站资源，澳洲的快速增长是无法阻挡的趋势。

（图片来源于雨果网）

02、澳大利亚电商劣势

澳洲消费者对于品牌价值更为重视，消费者正寻求从他们选择参与的内容中发现真正的产品附加值；

运费似乎是大多数澳大利亚人决定下单购买的一大“阻碍”，去年澳大利亚所有线上订单中有多达65.5%是免运费的。事实上，如果运费高于预期，60%的澳大利亚人将会放弃购物车。；

ebay在澳洲电商占据了大半边天，卖家进驻站点如果是其他第三方平台，那么会承受ebay的强力攻势。

03、澳大利亚电商选品推荐

在2018年澳洲站销售额前三的细分商品分别为“时尚”“家居用品”“汽车零部件”，从这个热销品类来看，澳洲人民更倾向于居家穿、行用品，也侧面佐证了人民生活质量较高。

首先我们要了解一下澳洲这个市场是怎么样的。澳大利亚领土面积761.793万平方公里，是南半球经济最发达的国家，全球第12大经济体，全球第四大农产品出口国，也是多种矿产出口量全球第一的国家被称作“坐在矿车上的国家”。澳大利亚也是世界上放养绵羊数量和出口羊毛最多的国家，被称为“骑在羊背的国家”。

那么，现在入驻澳洲市场，还可以卖点什么商品，能够为卖家带来不菲利润呢？

（1）宠物用品

随着人均生活水平的提升，宠物市场也进入红利期，

（2）季节性选品

由于澳洲的四季和北半球正好相反，在东南亚和北美站销售的沙滩类型商品，正好可以在对应季节贩卖，减少卖家这个品类的囤货压力，做到一年四季做爆同一款商品

（3）农牧商品

澳洲作为第四大农产品出口国，又被成为“羊背上的国家”，相应的他们对牧农商品需求量肯定是偏高的，比如剃毛机、种植工具等等

（4）品牌替代品或衍生品

澳洲人民的收入决定了他们的购买力和价格承受力，他们信赖品牌是因为品牌可以提供他们想要的商品质量，假设我国出口卖家可以提供同样的商品或者衍生品，加上一定品牌包装和服务，也能为其带来不菲的销售额

04、澳大利亚电商分布

纵观澳洲市场的在线零售平台，eBay一直以绝对优势主导，几乎没有可以匹敌的竞争对手。此外一些澳大利亚人会从亚马逊美国站Amazon.com上购买。而本土购物网站Catch也在澳洲市场异军突起，实力仅次于亚马逊之下。

附亚马逊澳洲站近期入驻优惠

（1）佣金低于其他站，最低6%

（2）FBA配送折扣-75折

（3）仓储费&长期仓储费全站最低，不收超体积费

（4）各类Deal&活动免费提报

05、澳大利亚大促节日分布

澳大利亚和北美站的消费者习惯差不多，主要集中在下半年，黑5、圣诞节、亚马逊的primeday等等，

另外，由于所处半球差异，在澳大利亚圣诞节没有雪，对澳大利亚人而言，圣诞节意味着盛夏，盛夏意味着海边。因此，澳大利亚的圣诞节又被称为“仲夏圣诞节”。穿着比基尼圣诞服，在海滩上堆个沙雕版的圣诞老人，非常具有南半球圣诞节特色，与北半球等圣诞备货不同，要提前屯一些沙滩用品，清凉服饰。

附：澳洲全年重要节点如图：

由于澳洲互联网普及率非常高，Facebook\twitter\Ins\等社交APP使用率也非常高，卖家入驻澳洲电商平台后，需要注意在这些社媒平台营造品牌价值，利用社媒和网红玩法，推广自己的产品。

八、澳洲 大数据

澳洲大数据：逐步开启新时代的先驱技术

在当代信息技术高速发展的背景下，大数据已经成为推动世界各地经济、科技和社会进步的重要引擎之一。作为一个庞大而复杂的信息体系，大数据承载着无限的潜能，为各行各业带来了巨大的机遇。而澳洲作为一个全球化程度极高的国家，也正积极拥抱大数据，将其应用于各个领域，加速了澳洲经济和社会的创新与发展。

1. 澳洲大数据技术的快速发展

澳洲在大数据技术领域一直保持着与世界先进水平接轨的态势。大数据技术的快速发展得益于澳洲政府对科技创新的高度重视和大力支持。澳洲政府通过各类政策和资金扶持，鼓励企业和研究机构在大数据领域进行深入研究和创新实践。同时，澳洲的高等教育体系也在积极培养大数据领域的专业人才，为澳洲的大数据产业发展提供了坚实的人才支撑。

当前，澳洲大数据技术的发展主要体现在以下几个方面：

• 大数据分析与挖掘技术的突破：澳洲的科研机构和企业在大数据分析与挖掘技术方面取得了重要突破，能够高效地处理和分析海量的数据，从中发现有价值的信息和趋势。
• 人工智能与机器学习的融合：澳洲的科研团队在人工智能和机器学习领域进行了广泛的研究和应用实践，成功地将这两个领域与大数据技术相融合，实现了更高级别的数据处理和决策能力。
• 云计算和边缘计算的运用：澳洲拥有先进的云计算和边缘计算基础设施，能够高效地存储、处理和传输大数据，为大数据应用提供了强有力的技术支持。

2. 澳洲大数据在各行各业的应用

澳洲的大数据应用已经渗透到各个行业，为各行各业的发展带来了积极的影响。

2.1 经济与金融领域

在经济与金融领域，澳洲大数据的应用主要体现在以下几个方面：

• 风险管理与预测：大数据分析与挖掘技术帮助金融机构更精确地评估风险，预测市场变化，为决策提供依据。
• 市场营销与客户关系管理：通过对大数据的分析，金融机构能够更好地了解客户需求并进行个性化营销，提高客户满意度。
• 交易安全与反欺诈：大数据技术能够帮助金融机构实时监测交易和账户活动，减少欺诈和风险。

2.2 健康与医疗领域

在健康与医疗领域，澳洲大数据的应用主要体现在以下几个方面：

• 个性化医疗与精准药物研发：通过大数据分析患者的基因组、病历和临床数据，医生可以为患者提供个性化的诊断和治疗方案，同时也能够加速药物研发过程。
• 疾病监测与预防：通过对大数据的分析，医疗机构可以实时监测疾病的传播和爆发趋势，及时采取防控措施。
• 远程医疗与智能医疗设备：大数据技术使得远程医疗成为可能，患者可以通过智能医疗设备进行远程诊断和治疗，提高医疗服务的覆盖范围和效率。

3. 澳洲大数据面临的挑战与机遇

澳洲大数据的发展离不开对面临挑战的克服和机遇的把握。

3.1 隐私与安全问题

大数据的应用涉及到海量的个人隐私数据，因此隐私保护和数据安全成为大数据发展的重要课题。澳洲政府、企业和研究机构需要加强数据隐私保护的法律法规建设和技术手段，确保大数据的应用符合隐私和安全标准。

3.2 人才培养与技术创新

澳洲大数据领域需要更多高水平的专业人才，他们不仅要掌握大数据分析和挖掘的技术，还要具备行业和领域知识的深度和广度。同时，澳洲也需要加强科研机构和企业之间的合作，促进技术创新和产学研融合。

3.3 数据共享与合作

大数据的应用需要进行跨部门、跨领域的数据共享和合作。澳洲政府应积极推动数据共享和开放，搭建统一的数据平台和标准，促进不同领域的数据集成和应用，实现更好的智能化决策和服务。

4. 结语

澳洲大数据的进步与应用为澳洲经济、科技和社会发展注入了新的动力和活力。随着人工智能、机器学习等技术的不断突破和演进，澳洲大数据的未来将充满更多机遇与挑战。在政府、企业和研究机构的共同努力下，澳洲大数据产业将逐步开启新时代的先驱技术。

九、考研大数据专业学校有哪些？

1、北京大学：大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。

2、对外经济贸易大学：与北大为同一批次开设大数据专业的学校还有对外经贸大学，很多人不知道这所学校是一所211工程大学，所以这个大数据专业应该是办得不错的。

3、中南大学：该校是湖南最好的大学，属于211和985工程学校。是第一批开设大数据与专业的高校。网上的一些排名中将该校的大数据专业排在了全国第一的位置。

4、中国人民大学：人大属于第二批开设大数据专业的高校，具体开设时间是在2017年。人大的这个专业虽然开设只有一两年的时间，但是实力应该是很强的，因为该校的统计学科在国内处于领先地位。

5、复旦大学：复旦大学的大数据专业是在2017年开设的，支撑学科主要涉及到了统计学、计算机科学和数学等学科，应用范围很广，几乎在所有的行业中都可以进行应用。

6、电子科技大学：电子科技大学位于成都，综合实力在全国范围内排前50位，在四川省中排名第2位，在全国电子科技内大学中排名第一。

十、安徽大数据专业学校有哪些？

在安徽，提供大数据专业的学校包括：

安徽科技学院

安徽工程大学

安徽工业大学

安徽大学

安徽外国语学院

巢湖学院

安徽医科大学

阜阳师范大学

合肥经济学院