如何分析统计数据

第一篇：如何分析统计数据

SEO如何分析网站数据

笔者之前因为从事过数据分析工作(主要是做GA数据分析)，因此对于数据比较敏感，现在接触到SEO项目执行，在执行过程中要定期的进行项目工作汇报，因此对于SEO推广的工作效果定期分析必不可少，SEO工作要分析数据，具体要分析哪些数据。

1、网站内容质量分析

这里的内容质量分析不仅是分析网站内部更新的内容的质量，同时也要分析网站外链发布的内容的质量(之前遇到过内容发布质量过低显现);网站内容质量分析标准：

网站标题是否原创，是否能引起用户关注;网站整体内容原创度如何，外链内容原创的在40%以上，站内内容在100%的标准;网站整体语句是否通顺;网站整体的内容为多少个字(我们要求是500-800字左右);网站内容被转载情况(群众的眼睛是雪亮的，如果内容质量好大家一定会转载)。

2、网站关键词排名进度分析

网站的排名进度是最能体现排名效果，通过对排名的进度监控及时了解排名进度情况，方便对SEO实施工作进行调整，同时排名也是不叫直观了解项目的进度汇报工作方式。

3、网站收录数据分析

分析的数据主要是分析我们目标的搜索引擎网站收录情况，对于整案客户和客户舒服统计方便我们的以后工作，通过数据分析可以预控网站出现意外情况，如：网站收录数据位为5000条，突然网站内容降低为10条，够悲剧吧，当然通过数据分析你可以监控到项目的问题情况。

4、网站外链收录数据分析

对于SEO工作大家都是外部链接的工作需要稳定增进，网站“暴饮暴食”对站点影响很大，当然除了日常操作的外部链接情况，我们还要监控网站的当天收录的链接情况。

5、网站流量分析

通过关键词流量的分析，监控到哪些词获得高流量，对于我们不同网站的需求进行指定对应的提升方案，如：我们网站需要大量流量，当然我们可以使用长尾关键词进行拓展延伸以此提上我们网站的流量。

6、网站外链质量分析

对于外部链接的质量分析这里我不进行过多描述，网络上面有很多的内容判断内容的质量方法。这里重点提到对于SEO工作我们日常实施中需要新建设资源同时有没有资源的时候，便于对内容进行资源的监控，筛选资源质量。

7、网站蜘蛛程序爬行分析

网站访问的内容的日志被放在我们网站的日志文件夹中，如果使用虚拟主机，直接通过FTP进行下载，配合日志分析工具(光年、逆火进行分析)分析网站被搜引擎搜索页的内容的情况，及时调整网站内部的设置和链接布局。

8、网站用户点击热力图

热力图工具(百度统计工具、谷歌GA)加入代码，指定对一个的统计页面即可观察网站的点击情况，对于销售型网站通过热区情况及时了解到网站受众追捧区域情况，方便调整内容的更换。

9、网站服务器拒绝访问情况

分析网站服务器拒绝放弃的时间，对于商贸网站，用户体验度提升有帮助，对于服务器拒绝时间如果过长我们要分析站点内容是否有问题，服务器配置上面是否有问题，对于长时间拒绝访问的网站对搜索引擎也不是很友好。

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第二篇：如何做门店销售数据分析

门店数据分析

目录

来客数+客单价=门店销售

从来客数与客单价来分析门店销售状况 客单价分析

异常数据的原因判断

异常数据的原因判断

异常数据的原因判断

异常数据的原因判断

异常数据的原因判断

店长日常工作中的常从报表

店长每日必看报表

门店日销量报告

例:1

例:

2店长日常工作中的常从报表

店长每周必看报表

门店周销售排名报告

店长日常工作中的常从报表

店长每月必看报表

门店月库存报告

店长的日常工作流程

1、昨日营业情况确认

全店总营业额达成情况。

各组营业额达成情况及增减额情况。 营运报表数据分析确认(包括销售额、毛利额、来客数、客单价、客品数等)。 营业问题点的分析与改善。

店长的日常工作流程

2、卖场巡视

货架商品陈列、缺断货情况，端架堆头是否丰满。

设施设备使用情况。

卖场及环境的整体卫生情况。

库房的整理及库存情况。

各种标识规范状况。

前后场人员到岗、着装、仪容、仪表情况。

店长的日常工作流程

3、卖场商品销售态势跟踪

畅销品供应及库存状况。

缺、断品状况。

滞销品下架及库存状况。

残、次品退货状况。

店长的日常工作流程

4、销售尖峰态势掌控

卖场商品、设备安全状况掌控。

员工作业规范、服务规范状况掌控。

收银、服务、防损工作掌控。

适时、合理的调配人力(如抽调后勤人员支

援收银或配合促销活动)。

店长的日常工作流程

5、财务管理及督核

向供应商应付款结算的审核。

供应商应付款结算签批。

店铺备用金的统筹管理与分配。

店内各项费用预算的审批、报批、执行与控制。

店内会计、出纳、收银等相关作业的检查与督核。

店长的日常工作流程

6、营运问题分析

各营业组业绩增减原因分析。

促销情况分析。

各营运环节中通路的通畅性分析。

店铺其他收入潜力点分析。

店长的日常工作流程

7、当日营业额确认

各部门、各组完成情况确认。

全店经营目标完成情况确认。

收银系统及收银员完成情况确认。

财务票据审核完成情况确认。

店长的日常工作流程

8、店周围环境的巡视

店外停车场的有序性确认。

店容、店貌、卫生情况的确认。

店外环境变化的确认。

店外顾客的走向及疏导。

店长的日常工作流程

9、防损及后勤行政部门督核

防损部工作的巡视。

电脑系统运转情况巡视。

工程部工作巡视。

收货部工作巡视。

美工工作巡视。

保洁工作巡视。

店长的日常工作流程

10、明日作业准备

各部门完成情况及计划进度要求。

人员、设备、商品、卫生等是否到位、正常。

明日工作重点及闭店工作安排确认。

店长的日常工作流程

奖惩制度执行情况。

全体员工早训(每周至少亲自组织一至两次)

企业文化及思想理念教育。

传达集团及公司文件及精神。

上周工作总结。内容包括：制度执行情况、销售计划完成情况并对各部门工作情况进行评价，提出表扬或批评。

布置本周工作，强调工作重点。

市调。了解竞争对手，撰写市调报告。

店长的日常工作流程

店内业务会

与领班级以上干部商讨店铺各组业绩达成的措施及办法。

销售分析及现场作业中问题总评与指导。

工作要点强调及各部门作业问题协调。

人事工作决定。

现场解决各部门提报的问题。

其他问题的研讨与决定。

组织安排市场调查工作并亲自参观竞争店。

参加区业务会。

店长的日常工作流程

组织全店的盘点及商品折损审批。

召开店务会，全面总结上月工作。

与主管级干部进行沟通，填写干部评估表交区人事部。 制定下月工作计划。

和社区公众(居委会、政府部门)进行沟通。 参加月度业务总结会。

店长的日常工作流程

下半年资产计划。

上半年工作总结(述职报告)，交公司人力资源部。 年终总结。

下工作计划、预算的制定。

Marketing Diagram

第三篇：电商企业如何做好数据分析

关于数据，很多电商企业在做网络营销的时候都知道分析数据的重要性，却不清楚要如何做好数据分析。有两种情况是常见的。一种是数据太多，不知道怎么分析;而另一种就是数据少得可怜，没有办法进行分析。这两种情况都很极端，那么，电商企业如何做好数据分析呢?答案是：需要想清楚以下3个问题。

1、我为什么要看数据?

看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但实际上，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。

2、数据由哪些成分组成?这些成分会发生什么变化?

分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案在发挥着作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。

拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。

3、这些数据为什么发生了这些变化?

分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。

拿微博来说，假如某一天，微博的转发数量比前一天下降了20%。

如果不找出变化的原因，PM给出的解决方案极可能是：放大转发按钮，鼓励用户多转发。

如果换个思路，找变化的原因，PM也许就可以发现到：登陆用户比前一天下降了30%，为什么登陆用户下降了这么多呢?因为首页改版了。那么PM解决问题的方向是：首页哪些方面没改好才导致用户活跃度下降，找到原因之后再实施改进方案。

分析数据的时候，每天问自己这3个问题，持续一段时间之后，将会意想不到的惊喜在等着你。

第四篇：大数据分析如何影响企业文化

来源：赛迪网

正如远在石器时代，我们的祖先发现并能够控制火之后，我们的文化经历了令人难以置信的变迁。所以，当我们的企业开始接触到先进的以大数据形式提供的信息时，我们的现代企业文化也必然会相应的发生一定的变化，更重要的一点是，如果大数据尚未对您企业的文化产生任何影响，那可能是您使用大数据的方法不正确。

大数据影响您企业文化的具体方式取决于您企业的数据类型，以及您企业打算用这些数据信息来做什么。举个例子来说，一家公司的主要营收来自服装销售。那么，其编制和收集的数据应包括有关目标销售地区的详细人口信息;适当的大数据分析将揭示一定的消费趋势。该公司找寻这些趋势的方式会影响其整体文化。

企业文化与人力资源

人力资源部门在企业文化起着很大的作用，正是从人力资源部门开始，企业的网络和员工开始步入工作正轨的。人力资源部门的数据意味着企业网络的基础，以及企业员工在企业内部的成长是更为个人化的。人力资源经理在员工升职候选人选拔时，可以从一个业务部门中的硬数据着手，并分析提拔该员工可能给业务部门带来的效益，以及可能带来的缺点。该候选人曾在什么部门工作过，服务了多长时间?在此期间，其所在业务部门的绩效增长情况是怎样的?

在企业的人力资源文化方面，招聘经理考评和看待企业现有和潜在员工的方式会创造一种非常具体且明确定义的企业文化感知。更好的数据分析意味着更为具体和固定的企业文化。营销文化与大数据

营销企业的人口统计工作与整个公司的文化有着非常大的关系，故而大数据也将对其整个企业文化带来十分深远的影响。毕竟，营销企业绝对不能将时间和资金浪费在针对那些根本不会关心您企业产品的人来做广告。基本上，流线型的分析将迫使您企业摆脱低效率的做法，重点关注能为客户带来什么价值，进而帮助企业挣钱。

传统的营销方案告诉企业主进行广泛撒网似的广告媒体投放，包括：电视、广播、平面广告、网络广告和社交媒体。而利用大数据库和有效的分析则意味着，现在的企业可以清楚地看到其营收来源于那些广告投放，而广泛撒网似的广告投放无疑是时间和资金的浪费。这将如何影响企业文化呢?其迫使企业去了解和迎合企业客户的个性和想法。广告活动将随着客户而发生变化。所以最终是消费者的需求真正定义了企业。

金融，贸易和大数据分析

得益于大数据分析，即使是银行和贸易机构也正在经历企业文化的变化。这些机构必须以复杂的数学公式的形式密切关注交易模式和投资模式，进而存储，探索和解释这些模式，这意味着其能够帮助银行和股票专家节约时间和金钱。

大数据分析对于金融业的人士意味着什么?这意味着一种几乎千篇一律的工作方法不容许有任何错误的文化。在金融业方面，大数据特异性的高层次细节越来越重要，比个人报告更可靠。在未来，如果您不遵循大数据分析，您可能会被您自己的雇主或客户起诉。交易和银行文化变得更加激烈和科学。

大数据策略

如果您的企业正在考虑收集大数据并对其进一步的进行分析，准备好对您企业的经营策略进行根本性的变革。保持业务结构的灵活。您可能需要改变您企业的招聘策略，以便更适合您的统计的需要，并改变您优秀员工的工作时间，以便在业务需求高峰时间能够随时找到他们。对于您的营销部门来说，事情会变得更为精简，减少无效的广告计划，加大最有效广告的投放力度。如果您跟随大数据的步伐，您企业的文化可能会一直持续的发生改变，但这将是一个更为健康的文化。

第五篇：产品经理学数据分析：如何做好数据埋点这件事？

如题，这次来聊聊数据埋点的一些事情。

事实上，在早期的互联网世界里，并没有埋点的概念。因为大家并不关心流量从哪里来，也不知道用户在我的网站上做了什么事，伴随着中国互联网庞大的人口红利，一切都是野蛮生长。但是随着互联网的普及，产品本身的业务也变的越来越繁杂，开始有了策划运营这样的岗位，慢慢开始有人关注流量运营这件事情了，于是很多产品越来越关注PV、UV、跳出率、转化率这样的数据。而移动互联网的迅速发展及全面爆发，数据量则开始大规模爆发，越来越多的互联网企业开始重视数据的质量。如今的互联网公司对数据的需求已经不仅仅局限于简单的 PV、UV，而是更加重视用户使用行为数据的相关分析。

那么，做过用户行为数据分析的童鞋就应该清楚，数据采集是非常非常重要的一个环节，因为数据采集的质量直接决定了你的分析是否准确。而随着互联网公司对数据的要求越来越高，埋点技术也被推到了“风口浪尖”。 目前，主流的几个埋点技术有下面几种：

第一种：代码埋点

是在代码的关键部位植入N行代码，追踪用户的行为，得到想要的数据。简单的说，就是找节点，布代码，收数据。

第二种： 框架式埋点

框架式埋点也称“可视化埋点”， 框架式埋点很好地解决了代码埋点的埋点代价大和更新代价大两个问题。

第三种：无埋点

所谓的无埋点，只要页面上嵌入 SDK，就可以采集页面上所有的点击行为，然后通过界面配置的方式对关键行为进行定义，这样便完成了所谓的“无埋点”数据采集。使用这种方案，必须在产品中嵌入 SDK，等于做了一个统一的埋点，所以“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。

另外，这种方式只能采集前端数据比较粗的行为粒度，无法深入到更细粒度。比如提交订单操作，订单运费、成本价格之类的维度信息，都丢失掉了，只剩下“提交”这一个行为类型。

当然，具体选择哪一种埋点方式完全可以依照公司产品具体的运行情况去进行针对性地考虑，不过产品经理在埋点这个过程中，需要思考的是以下几件事情：

1、弄清产品的目标以及当下的首要问题 做任何事情，有一个目标总是极好的，数据采集工作也是如此。

产品可能产生的用户行为数据纷繁复杂，清晰的目标能让项目团队避免迷失在数据的海洋中，从而耗费大量的时间和机会成本。也就是说，数据埋点的前提是，团队需要首先明确目前产品最亟待解决的问题是什么。举个例子，比如电商产品，那么可能最首要的问题就是交易额，如何突破交易额，分解下去，可能就涉及到流量、转化率、客单价、回购率等等，提升这些数据指标就是当前产品的首要问题。在整个产品的分析和改进过程中，需要持续的观察这些指标的变化。

2、选择少量、重要的用户行为开始记录和分析

在分析的一开始，并不建议采集太多的用户行为，在这一点上，倒是很像做产品里面的MVP(最小可化产品)思路，敏捷地不断迭代，不要一下子把全部用户行为都采集齐全。因为如果产品经理在一开始就试图设计实施一套庞大、全面的方案，很容易陷入复杂而又细节的泥潭并导致失败，即便最终成功，也极可能会(因为初期的错误规划)导致很多时间浪费。在一开始只记录和分析与“产品目标”最为相关的少量用户行为(如浏览、购买、下单)，这样很快就能有成果产出。

3、定义事件

在这里需要注意的一个点，很多产品经理会将“用户行为”简单的等同于应用的页面(界面)或点击操作，其实这完全是两件事情。用户行为是更加具体的一个事件定义，比如说用户“提交订单”这么一个行为，就可以定义为一个事件了，但是如果用页面点击去定义它，则过于抽象不具体，不能让其他人很直观地感受到这个事件定义出来到底是干嘛的。 在这个时候可以从以下几个方面来考虑：

 产品目标可以通过哪几个重要指标衡量?  和指标最相关的用户的“关键行为”是什么?

 用户在做「关键行为」之前和之后，还有哪些行为值得关注和分析?

通过对上面问题的答案进行梳理，您就能得到类似下面的用户使用流程及用户行为事件了：

用户行为事件

另外一个需要注意的地方是，尽量在给事件取名字的时候简单处理，不要弄一些比较复杂和偏门的事件名字，不然团队其他成员也不好理解。

4、制作埋点表

根据上面梳理的用户行为流程及事件，我们可以尝试着梳理一下埋点事件表，如下图所示：

事件埋点表

当然，有些产品比较复杂(如电商类)，数据分析不能单纯的靠一些基本事件来进行，还涉及的事件属性会比较多，所以产品经理也可以在事件埋点表中补充关于事件属性这么一项。为事件增加属性，是一种更细致的、更精确的记录和刻画用户行为的方式。比如，某个用户打开了一个吹风机的商品详情页，可以详细描述如下：

事件：查看商品详情-商品类目：家用电器 -价格区间：100-399 -商品名称： 飞科吹风机 某某某型号…

事件属性

5、与研发进行沟通

无论是通过公司自己搭建数据分析系统，还是使用第三方工具，通过调用其SDK来完成数据的采集和分析，都需要通过研发来进行帮忙(当然，有一些第三方工具支持可视化埋点，这样PM可以直接绕过研发)。这时候，产品经理就需要好好和研发进行相关的沟通，让他们明白数据埋点的目标以及意义是什么，让他们更好的去熟悉和了解第三方工具，从而在做事件布点的时候，将有助于事情的快速和顺利推进。

等一切准备就绪，事件布点都被研发大大弄好之后，产品经理以及运营人员就可以利用强大的数据分析工具，进行产品的数据分析了，从而走上数据驱动产品运营的增长道路。

作者：壹百度，微信公众号：倒退集，人人都是产品经理专栏作家。在线教育企业服务领域产品经理，创业公司Team Leader。曾主导多款重量级产品的产品策划和设计工作。

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