任务6 市场调查数据分析
6.1 常用的统计方法
1、变量类型
在编码时我们已经提到过，问卷的每一个题目都可以看做是一个变量，由于所提问题的性质不同，对应的变量类别就不一样，变量的类别由低到高依次为：定类变量、定序变量、定距变量（定比变量）。
（1）定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。问卷的人口特征中最常使用的问题，而调查被访对象的“性别”，就是定类变量。对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。
（2）定序变量：变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。问卷的人口特征中最常使用的问题“教育程度”，以及态度量表题目等都是定序变量，定序变量的值之间可以比较大小，或者有强弱顺序，但两个值的差一般没有什么实际意义。
（3）定距变量：变量的值之间可以比较大小，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每月平均收入”，都是定距变量。
定比变量与定距变量在市场调查中一般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0。定比变量取值为“0”时，则表示“没有”。上面举的“年龄”、“每月平均收入”也是定比变量，因为它们的“0”值都表示“没有”。而像“温度”这样的变量中的“0”值并不表示“没有”，而是表示“0℃”这一特定温度，这样的变量是定距变量，但不是定比变量。
在统计分析时，对不同类型的变量要选用不同的方法。一般的原则是适于较低类别变量的统计方法也可用于较高类别的变量，反之则不行。比如适用于定类变量的分析方法，同时也可用于其他类别的变量，反过来适于定距变量的分析方法，一般不能用于其他类别的变量。
由于市场调查中的定类、定序变量较多，为了能够使用更多的统计方法，常常将有些定类和定序变量通过某些转换变成定距变量或近似看成定距变量，这样只适用于定距变量的统计方法，就可以用于这些定类和定序变量了。
对于缺失值的处理
在数据整理中，经常会碰到缺失值的问题，缺失值的数量过多的话，说明数据收集过程中存在着严重的问题。可以接受的标准是，缺失值的数量在10%以下。处理缺失值的方法有下面4种：
（1）用一个样本统计量的值代替缺失值
缺失值可以使用一个样本的统计量去代替，最典型的做法就是使用该变量的样本平均值。由于该变量的平均值保持不变，其他的统计量如标准差、相关系数等都不会受到影响。如在收入或者年龄问题中出现缺失值，可以使用收入、年龄
的平均值代替缺失值。
（2）用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值
另一种缺失值的处理方法就是利用由某些统计模型计算得到的比较合理的值代替，常使用的模型有回归模型、判别模型等等。如“个人收入”、“ 年龄”与“品牌的选择”可能存在关系，利用这三个问题的被访者问答数据，可能构造出一个回归方程。根据这个回归方程，对于没有回答“品牌选择”的被访者，可以根据“个人收入”和“年龄”的选项，利用回归方程式，计算出品牌选择的值。
（3）将有缺失值的个案删除
将有缺失值的个鞍删除的方法，结果可能会导致样本量的减少，如果调查在收集过程中控制得不是很好，被访对象多多少少都会出现一些问题没有回答的情况，删除个案的方法，会导致大量的样本减少。
（4）将有缺失值的个案保留，仅在相应的分析中做必要的删除
将有缺失值的个案保留，仅在相应的分析中做必要的排除的方法，会使分析中不同计算的样本量不同，也有可能导致不适宜的结果。调查的样本量比较大，缺失值的数量又不是很多，而且变量之间也不存在高度的相关的情况下，市场研究者经常采用这种方式处理缺失值。
2、统计方法
根据研究的目的与要求，要选择不同的统计方法。如果是对一个变量取值的归纳整理及对其分布形态的研究，用频数分析（计算百分比等）、众数、中位数、均值和标准差等方法或统计量来描述；对两个变量的相关性分析，可以用卡方分析、单因素方差分析、简单相关系数、一元线性回归分析等方法；对多个变量间的相关性分析，可以用多元线性回归、判别分析、聚类分析、因子分析等方法。
在学习掌握这些统计方法的同时，还应该会熟练使用相关的统计软件，因为很多统计方法靠手工计算是难以完成的。现在普遍使用的统计软件是SPSS、SAS。
下面我们分单变量的分析、两个变量的相关分析、多个变量的相关分析三部分，介绍一些常用的统计方法，主要介绍如何应用这些方法，并列举模拟的例子，给出相应的用SPSS统计软件分析的结果，使读者能够较快地学会使用这些方法。
6.2 单变量分析
1、频数和百分比
所谓频数（Frequencies），时变量某一个去值的个案数；所谓百分比（Percentage），是表示该取值的个案数占总样本的比例，即频数/样本量×100%。将变量所有取值的频数和百分比列在一个表中，这种表叫频数表，从中可以看出变量各个取值的分布情况。
频数表分析方式一般适用于定序变量和定类变量，对定距变量，必须先将变量的取值进行分组，每一个分组作为一个新的选项，然后对这些新的选项进行频数表的计算。
【例如】
表中第一列是“变量标签”，是对变量取值的说明（现在使用的SPSS软件虽然是英文版，但是已经可以兼容中文，变量标签可以使用中文表示）。
第二列是“变量取值”，即：“1”至“5”分别代表了“非常不好”到“非常好”，其中“.”代表缺失值，即有些人没有回答此题；
第三列是“频数”，对应的数值表示各个取值的个案数，这里认为“非常好”有16样本、认为“好”的有216个样本、认为“一般”的有193人、认为“不好”的有10个样本、认为“非常不好”的有1个人，而没回答此题约有65人。
第四列是“百分比”，是频数对样本量（501人）的比率。
第五列是“有效百分比”，是频数对有效个案数（所谓有效个案数，即样本量减去缺失个案数）的比例，这里有效个案数是436人。
第六列是“累计百分比”，是对有效百分比的逐行累加的结果。
从对该题的频数分析的结果来看，对A品牌广告的评价总的来说还是倾向于比较好的，所有的样本中，认为“不好”或者“非常不好”的比例合计只有2.5%，
即占样本2.5%的人不喜欢A品牌的广告。
频数和百分比计算中，百分比大小比较是一个相对的概念，频数大小则是绝对的数值，在市场分析报告中，经常利用百分比来说明结果，但是有时也需要频数进一步的说明之间的差异。在比较两个公司的营业额的增长幅度时，A公司和B公司的经营规模差异巨大的情况下，虽然A公司的增长幅度没有B公司快，这是因为A公司的实际规模可能是B公司的几十倍，在这种情况下，也需要比较增长的实际数额，才能全面的说明问题。
2、指数
指数（Index）的计算方法很多，最常用的一种方法是，将一些待比较的数字中的一个特定的数字定为基数100，计算其他数字相对于基数的百分数。用各种指数来描述和比较一些特定的市场的问题，既方便又直观。定义适当的指数不但可以进行横向（不同空间）的比较，还可以进行纵向（不同时间）的比较。为了说明20多年来广告的发展情况，可以1978广告营业额作为基数，计算以后每
年广告经营额与基数的百分比，如果小于100的指数表明广告经营额的负增长，如果大于100的指数，代表增长，而且还能够计算出来增长的幅度。
指数的使用和计算方法多种多样，在使用时要注意几个问题：首先，自定义指数时，应以简便的、合理的描述研究结果为原则；在自定义指数时，在考虑定义的合理性和科学性的基础上，还需要考虑其计算是否方便可行。因此使用指数进行比较时，首先应该查阅和参考那些已经明确定义的、使用广泛的指数，避免重复制造。
其次，在应用这些指数的概念时，还必须详细了解其定义和计算方法，以便正确的使用。目前国内的《中国统计年鉴》和各个省市的《统计年鉴》中，指数使用已经非常平常。包括价格指数、消费指数、收入指数等，同时类似于房地产价格指数、股票价格指数等在相应的专业领域里使用的也是非常广泛。最后，指数定义的基数一定要与研究目的紧密结合，根据调查的目的，确定是进行横向比较，还是进行纵向比较更为有效，从而确定基数的订立基准。
3、众数、中位数、均值和标准差
用于描述一组市场调查数据或资料的中心的常用的统计量有三种：众数、中位数和平均数。所谓众数（Mode），是表示一组数据中出现次数最多或最常见的数值。在市场调查的数据中，众数代表了典型的个案，或者是分布的高峰所对应的变量取值。变量的所有取值中频数最大的取值，如在消费者的教育程度问题里，初中学历程度选项最多，所以初中相对应的变量编码，就是众数。众数适于描述定序和定类变量，对于定距变量，可先将数据分组，分组后频数最大的那一组的
组中值，被近似的认为是该变量的众数。
中位数（Median）表示一组数据按照大小的顺序排列时，中间位置的那个数值，即针对某个变量，有50%的个案的取值在中位数以下。通俗的讲，样本的所有观测值中，有一半数比中位数大，有一半数比中位数小。中位数的计算时会面临两种情况：当样本数（n）是奇数时，将样本的所有观测值按由小到大（或由大到小）的顺序排列，排在中间位置上的数值即为中位数；当样本为偶数时，排在中间两个位置上的数值的平均值即为中位数。中位数适用于定序变量，对于定距变量，还是首先对观测值进行分组，简单的方法就是用中间那一组的组中值作为变量的中位数。
平均数（Mean）也叫均值，等于样本的所有n个观测值之和除以样本量。假设n 个观测值用x1,x2,……x n表示，均值用x 表示，均值的公式为：
这里公式（2）是针对分组的数据而言，其中X表示某变量的取值，f 表示变量落在某一组中的频数，∑ 表示对所有的值求和（或者对所有的组求和）。
平均数是最典型也是最常用的统计量，适用于定距变量和定比变量。平均数也是最有“意义”的统计量，它可以看作是数据的“平衡点”或“重心”位置所在。因为中位数在计算时，使用到了所有的数据，所以与众数和中位数相比，所包含的
信息量最大。但是平均数受受极端值的影响很大，个别的极端值会直接影响平均数的熟知的变化，不如中位数和众数稳定。因此当调查的数据分布比较规则，不存在什么极端值，或数据对中心的偏离不是很大的情况下，平均数是很好的描述统计量；如果存在极端值或分布步偏离比较大时，还必须使用众数和中位数的来补充描述。
众数、中位数、均值都是对变量分布中心的描述，其中均值最为常用。
对变量的分布形状的描述，最常用的统计量是方差或标准差。
所谓方差（Variance）或标准差（Standard variance）是表示分布对平均数的偏离程度或伸展程度的度量。计算公式是：
标准差，标准差的大小反映了数据对均值的离散程度，标准差越小，表明数据越集中于均值附近，反之则越分散。任何统计分析软件都有标准差的计算，标准差是描述分布的分散（伸展）程度的经常使用的统计量。
【例】在表16-1是频数和百分比计算的结果，使用的变量是定序变量，也可以近似看成定距变量，所以众数、中位数、均值和标准差都是有意义的。见表16-2。
4、使用图形表示分析的结果
使用图表的形式将更为直观的描述调查的结果，有助于客户更容易理解数据的内容。在报告中使用的图形的格式非常多，最经常使用的包括直方图、面积图、折线图和雷达图等形式。
直方图
面积图
折线图
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
数据分析师岗位的职责 数据分析师需要使用数据库技术和统计分析软件，对企业内外部的业务数据进行处理、清洗和分析。以下是小编整理的数据分析师岗位的职责。 数据分析师岗位的职责1 职责： 1.每日统计退货商品明细，周报退货分析至上级，后期跟进采购部处理进程以及结果; 2.每日统计产品未发货信息，在途信息，到货信息，并核算各销售渠道的出货数量，建立单品的出入库明细账，据此将存在滞销风险的商品，断货风险的产品及库存或销售异常的产品日报至上级并提出有效性解决方案，与市场营销部采购部仓储部共同商讨处理方案，后期跟进处理进程以及结果; 3.周报供应链健康情况：资金占比分布，库存状态，供应商风险; 4.日跟踪订单计划出货，实际发货，收货反馈的情况，与其他部门沟通查明3者的差异原因，记录并日报反馈至上级;
5.日跟踪订单入库付款情况，将情况日报至上级; 6.协助上级进行资金链管控工作，周统计物流发货计划，与采购部沟通进行未来应付账款预估; 7.协助上级进行财务审核等工作。 任职要求： 1、本科及以上学历(计算机、金融理学、统计学、应用数学、数据挖掘专业优先),有2年以上数据分析、数据挖掘相关工作经验优先; 2、有独立进行数据分析项目，特别是电商行业数据分析的优先考虑; 3、具有较强的数据分析能力和严密的逻辑思维，擅于通过数据分析发现业务规律; 4、具备较强的抗压能力，能接受加班工作，拥有自主学习能力，乐于接受挑战，保密意识强; 5、具备较强的沟通能力以及工作主动性，能协调带动团队共同努力; 6、熟悉Java或其他编程优先考虑。 数据分析师岗位的职责2
1.使用SAS、R、SQL、Tableau、VBA等编程语言和软件，查询、整合商业数据，截取合适样本，探索使用数据分析技术，开发各类统计模型，如：回归分析、决策树、聚类分析、主成分分析、因子分析、生存分析、随机森林、神经网络、遗传算法、社交网络、时间序列、模拟优化，等等，并以之进行客户细分，用于支持商务决策; 2.与市场策略和运营部门紧密合作，运用模型和客户细分结果，分析客户在特征和行为模式上的优劣态势及未来潜力，基于分析结果，为各种不同目的和规模的市场推广项目设计参与客户名单、测试、方式、奖品及渠道，并根据客户预期价值进行项目投资成本分析; 3.对各类市场项目进行跟踪报告和总结性收益与成本分析，得出合理结论，指导未来市场项目的优化; 制作数据汇总、模型开发、商务分析等各类报告，对报告进行可视化处理，制作生动的图表和演示文稿，向内部用户推介模型与分析结果; 4.保持内部客户沟通渠道畅通，无遗漏地回答内部客户提出的关于模型开发、分析结果和报告的各类问题，主动发掘并收集客户需求，经过分析讨论，转化成为有效开发项目;
经营数据分析报告一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容1、上周本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。2、上周本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析1、本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户值，环比上周值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。2、新用户概况新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。3、活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升
下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升下降百分比4、道具消费概况道具方面的消费概况主要包括产出活动类别道具分类单类道具消费元宝，消费占比，环比上周日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降上升简述活动效果较好较差的道具分类5、当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1元宝，花了8，我造成的存量是2，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。6、重点商业活动付费玩家参与情况活动参与情况主要考虑以下几点付费群体类别，活跃付费玩家数付费玩家的参与比例付费玩家在活动中消费的元宝数付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例付费玩家的人均消费元宝数根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。如果数据不佳，则代表该活动不行，需深究其存在的问题，看看问题是出现在活动难度、活动的奖励不吸引、还是活动本身的可玩性太差。根据分析的原因在下次更新活动时判断是需要进行调整玩法设定还是替换成新活动。另外，同一时期可能会推出多个活动，在进行单个活动数据分析时，也要横向比较各个活动的效果，对于下次运营其它产品，有个经验借鉴。注付费玩家数活动期间登陆过游戏的玩家数;消费占比=活动道具总消费元宝当周总消费元宝四、游戏运营数据总分析在简单分析完一
金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是我为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究;
2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先; 3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
数据分析部岗位职责 【篇一：数据分析工作职责】 数据分析工作职责 做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。 —、完善基础，不断提高综合分析能力 1、为人正直、责任心强，作风严谨、工作仔细认真，具备良好的职业道德素养 2、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力 3、遵守公司数据统计分析工作的规范管理，不虚报，不舞弊，不弄虚作假 4、熟练掌握并操作microsoft office word、excel、ppt, 熟悉erp 软件各报表数据整合 5、做好工作重心的转移, 服从公司安排协助其他部门工作 6、熟悉公司运作对各部门的数据统计分析工作给予支持配合 7、编报各类统计数据分析报表，整合汇总、综合分析，按时为上司提供可行性的报告 二、工作细责 1、制定货品供应链（采购、配货、仓储、零售、分销、核数等）分析报表及便捷运用模板 2、规范整理各相关部门报表数据库，制定老板报表 3、每天根据信息反馈，核对各仓库及店铺仓储变动表进行校正并提供分析报表 4、每天根据信息反馈，提供各店铺及个人销售情况分析报表 5、每周根据信息反馈，提供店铺及个人销售情况和销售业绩分析报表 6、每周根据信息反馈，提供畅、滞销款报表分析或库存整改建议分析报告 7、每两周根据信息反馈，提供各门店及渠道配货报表或建议分析报告 8、每个月根据信息数据综合分析，为公司各部门制定计划指标提供数据根据 9、每三个月根据信息调查反馈，制定各区域消费群体消费情况数据分析图表
10、每六个月做综合性总结，为公司及各部门改进发展规划提供分析数据图表 11、年底为公司年总结提供各项分析数据汇总制定公司当年综合多元分析数据图表， 12、经上级批准分析指定部门的信息数据需求，支持项目决策分析并协助风险价值评估 13、经上级批准协助参与渠道开发的调研分析及评估 三、优化数据，不断提高分析作用价值 1、收集各项指标，建立相应明细报表及综合分析统计报表, 2、完整统计数据，按时更新，并挖掘利用 3、建立统计数据的多元组合 4、统计分析数据透视功能的改进提高 5、结合公司实际发展和部门发展的合理便捷运用统计数据 四、开拓进取，不断提高统计分析水平 1、发挥统计分析创新意识和应用范围 2、统计分析要注重方式方法 3、统计分析要科学的联系实际发展 4、从分析过程中发现问题，提出改进或建议 【篇二：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇三：数据分析专员岗位职责】 数据分析专员岗位职责
一、企业生产经营的基本情况 （一）企业主营业务范围和附属其他业务，纳入年度会计决算报表合并范围内企业从事业务的行业分布情况；未纳入合并的应明确说明原因；企业人员、职工数量和专业素质的情况；报表编报口径说明。 （二）本年度生产经营情况，包括主要产品的产量、主营业务量、销售量（出口额、进口额）及同比增减量，在所处行业中的地位，如按销售额排列的名次；经营环境变化对企业生产销售（经营）的影响；营业范围的调整情况；新产品、新技术、新工艺开发及投入情况。 （三）开发、在建项目的预期进度及工程竣工决算情况。 （四）经营中出现的问题与困难，以及需要披露的其他业务情况与事项等。 二、利润实现、分配及企业亏损情况 （一）主营业务收入的同比增减额及主要影响因素，包括销售量、销售价格、销售结构变动和新产品销售，以及影响销售量的滞销产品种类、库存数量等。 （二）成本费用变动的主要因素，包括原材料费用、能源费用、工资性支出、借款利率调整对利润增减的影响。 （三）其他业务收入、支出的增减变化，若其收入占主营业务收入10%（含10%）以上的，则应按类别披露有关数据。
（四）同比影响其他收益的主要事项，包括投资收益，特别是长期投资损失的金额及原因；补贴收入各款项来源、金额、以及扣除补贴收入的利润情况；影响营业外收支的主要事项、金额。 （五）利润分配情况。 （六）利润表中的项目，如两个期间的数据变动幅度达30%（含30%）以上，且占报告期利润总额10%（含10%）以上的，应明确说明原因。 （七）会计政策变更的原因及其对利润总额的影响数额，会计估计变更对利润总额的影响数额。 （八）其他。 三、资金增减和周转情况 （一）各项资产所占比重，应收账款、其他应收款、存货、长期投资等变化是否正常，增减原因；长期投资占所有者权益的比率及同比增减情况、原因、购买和处臵子公司及其他营业单位的情况。 （二）资产损失情况，包括待处理财产损益主要内容及其处理情况，按账龄分析三年以上的应收账款和其他应收款未收回原因及坏账处理办法，长期积压商品物资、不良长期投资等产生的原因及影响。 （三）流动负债与长期负债的比重，长期借款、短期借款、应付账款、其他应付款同比增加金额及原因；企业尝还
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
数据分析师岗位职责 【篇一：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇二：数据分析师职位要求】 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 数据分析师的职位体系 在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。 数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位： 1、数据分析师 更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次： 1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（kpi）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？ 2 ）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮 业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从
而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而 及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。 3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的 公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对 手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市 场动态，从而及时对战略进行不断优化。 主要技能要求： 数据库知识（sql至少要熟悉）、基本的统计分析知识、excel要相 当熟悉，对spss或sas有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握ga等网站分析工具，当然ppt也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一 个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通 过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员， 知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以 后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。 主要技能要求： 1）数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在 数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。 2）必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如： spss/celementine、sas/em等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：r、weka。 3、数据建模师 当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某 个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反 应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用 户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这 二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更 多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越 来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方
店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数
6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利
沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》 为一套集合了沉降观测数据的平差处 理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件，适用于铁路、 公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。 软件的主要目标为提高数据 处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块：①电 子水准仪数据处理及平差软件； ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明 中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时， 同时获得软件升级与远程技术支持服务，在服务期限内客 户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用 咨询，用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上 内存——512M 及以上 硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统：Windows 2000/XP/Vista 开发平台：MS Visual Studio 支持软件：Office Excel 2003
4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件， 是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评 估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。 软件的主要功能有： 1、根据需要选择工作路径； 2、根据设置生成高差文件； 3、生成平差文件； 4、输出观测手簿； 5、闭合环自动搜索与闭合差计算； 6、网平差处理与成果输出； 7、其它一些辅助功能。 软件的主要输出内容包括： 1、可输出高程控制网测段实测高差数据； 2、可输出网点高程平差值及其精度； 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度； 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差； 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模 式进行的， 所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户 使用，便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档， 根据一定的命名规则，系统会调用相应的文档进行处 理。 使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工 作路径，并在此路径下进行数据处理操作。 用以下方法之一选择工作路径： （1）选择菜单 打开/选择工作路径； （2）在 选择作业 工具栏中，选择 作业路径/选择工作路径。选择此项，弹出如图 4.1 所示窗口。
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
数据分析部员工岗位职责 文件编号(2009)-GW-XZ-0012 文件页数第1页／共4页 文件版本 1.0颁布日期2010-1-11 类型 ■岗位职责 分发范围 区域：公司（如：华南事业一部、华南事业二部、华东事业部、华北事业部、 配送 事业部、空运事业部、一邦速递事业部、山东大区等，要求相对具体）部门：公司（如：各职能部门、各操作中心、各营业部门等，要求相对具体） 文件修订履历 №修订日期修订条款文控签章 编制张绍来审 核 陈俊霖复 核 袁新生批 准 石浩文
一、目的 贯彻执行数据分析部的部门职能与本职岗位职责，按时完成部门经理安排的工作任务，配合其他相关部门的工作。 二、基本信息 （一）岗位名称：营销管理中心数据分析部 （二）所属部门：营销管理中心 （三）岗位等级：职能岗位第3级 （三）直接上级：数据分析部经理 （四）直接下属及人数：0人 （五）间接下属：0人 三、岗位工作关系 （一）内部关系：配合本部门经理工作，针对数据分析与经营管理中心、经营线等部门的沟通。 （二）外部关系：无。 四、职位概要 数据统计、分析、研究；客户管理。 五、岗位职责 具体的工作职责内容 （一）预测 a 寻找历史经营轨迹，制定适合公司预测方法 b 预测未来发展情况，根据预测结果制定指标 c 制定月度、季度、年度销售计划并评估经营情况 （二）研究 a 研究公司阶段急需改善项目 b 形成研究报告、提出可行性解决方法 c 推广研究结果，理论运用到实际 （三）统计
a 统计关键销售完成情况，建立经营数据库 b 制作日报、周报、月报、季报及年报 c 促销方案评估、进度跟踪及奖金计算 d为经营单位提供数据支持及技术指导 （四）分析 a 定期完成综合及专项分析 b 挖掘问题，进行数据论证，寻找改善点 c根据分析结果、为公司决策提供数据依据 （五）客户管理 1 协议客户、佣金客户、应收账款客户、合同客户过程管理 2 对接财务部门，找出问题客户，指导经营部门持续改善 3 形成周报和月分析，总结此类客户经营情况 （六）完成上级领导交代的其他事项。 六、工作权限 无 七、任职资格 （一）教育背景：统计、数学大学本科及以上 （二）培训方向：无 （三）工作经验：无。 （四）知识技能：了解经营与运作操作流程、数学、统计等相关专业。 （五）个人素质：数据敏感、逻辑严谨。 八、职位发展方向 进一步熟悉公司经营运作操作，提高数据分析能力，往部门管理者方向发展。 九、工作环境 总部办公，办公环境安静舒适。 九、附录
2003年一季度经营情况分析报告
新奥燃气控股有限公司 2003年4月
前言 03年度一季度已经匆匆过去。继02年度成功的市场开拓之后，控股公司有28个成员企业投入运作，从而使新奥燃气的覆盖人口从02年度的685万人迅速地增大到935万人。市场的扩展也使控股公司的经营收入比去年同期增长71.27%，达到11745.25万元，首次实现了季度收入过亿元。民用户的市场发展量和安装量、工商户的发展量和安装量比去年同期也有较大幅度的提高。一季度，控股公司成功的完成了部分A类物资的招标采购，实现了物资采购的质的飞跃并有效的降低了物资采购的成本；针对公司规模的迅速扩张，成立控股公司的安全管理委员会和安全管理办公室，为实施有效的安全管理打下了基础；工程管理迅速的开展了对成员企业的技术指导和流程支持，有效的支撑了企业的场站建设和基建工程建设。 也应该看到，随着新公司的增加，市场容量的迅速增大，销售收入并未实现同比的增长。老公司市场容量的日益减少、新公司市场培育尚未完成，给控股公司业绩的迅速提升带来巨大的压力。同口径相比，虽然老公司的业绩比去年同期增长14%，但新公司的市场增量依旧给控股公司一季度完成情况的差距。一季度，控股公司销售收入仅完成季度计划的82.69%，完成年度计划的11.51%。总体经营情况依旧没有摆脱严峻的形势，这就要求控股公司努力探求迅速提升市场发展的有效途径，寻找降低成本、提升业绩的有效手段，给投资者以信心。
一、总体经营情况 一季度，控股公司共实现销售收入11745.25万元，虽比去年同期增长
71.27%，但仅完成年度计划的11.51%，年度计划完成比比去年同期下降2.59个百分点；实现回款12456.45万元，比去年同期增长78.5%，回款率为106.06%。 经营收入与回款状况见附表一：03年一季度经营情况。 在销售收入的排名中，廊坊燃气、淮安燃气和蚌埠燃气分别以2603.71万元、1948.69万元和1715.91万元位居前三位，新乡燃气以1247.64万元位居第四。 在生产情况中，民用户发展完成34679户，完成季度计划的96.02%，完成年度计划的14.45%，比去年同期增长132.15%；在与去年同期老公司的数据对比分析中，今年老公司完成发展18019户，比去年同期的17073户增长了5.54%，显示出老公司的市场发展情况基本稳定；去年下半年度及今年成立的新公司的市场发展尽管也完成了16660户，但未能显现出市场发展的强劲势头来。工商业户发展完成19992.63方/日，完成年度计划的15.38%，完成季度计划的160.27%，比去年同期增长336.29%。 一季度，民用户安装完成10758户，虽比去年同期增长94.43%，但仅完成季度计划的73.36%，完成年度计划的5.57%；在与去年同期老公司的数据对比分析中，今年老公司完成安装仅完成4671户，比去年同期的5669户降低了17.6%，依旧显示出老公司注重房地产开发商的发展，对老户的开发仍然缺乏有效措施；工商业户安装完成7964.66方/日，完成季度计划的94.81%，完成年度计划的4.42%，完成量虽比去年同期增长65.22%，但年度完成率比去年同期下降1.52个百分点；总体的安装形势依旧呈现低迷状态。 在财务状况中，可控费用支出2856.63万元，比季度计划超支13.79%，比去年同期比例增高了1.46个百分点； 详见一季度经营指标完成情况表。 燃气集团2003年第一季度其它业务指标完成情况