第6章 流量数据分析

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《电子商务数据分析理论与实践》课程标准

《电子商务数据分析理论与实践》课程标准

《电商数据分析理论与实务》课程标准一、课程定位1.课程基本信息2.课程性质该课程是电子商务专业核心课程,同时是电子商务专业的一门面向职业(群)的综合性实训课程。

课程前设电子商务基础、电子商务实务、数据统计与分析等课程,后续课程为电子商务综合实训、电子商务案例分析、毕业实习等。

学生可学习数据挖掘分析并应用到相应商业场景,将理论基础知识与实践应用相结合,课程通过设置开放性课题研究,要求学生能够综合运用大数据知识与原理,自行发现规律与问题,运用创新性思维提出解决问题的思路和方法,并对相应方案进行思辨性说明,最终形成创新设计的思维习惯,获得独立解决问题的能力,培养学生的创新设计思维习惯,使其获得利用创新方法解决实际问题的能力。

通过本课程的讲解、演练与实践,使学生掌握数据资料的收集、整理、分析,及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。

该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力,为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。

二、课程设计思路该课程以电商专业学生拓宽知识、提高文化素养为目的来设计本课程的教学思路与理念, 《电商数据分析理论与实务》课程教学坚持以电商数据分析理论为基础,增加大量的实训案例成果,注重学以致用。

强化对于分析方法与理论的实践,培养电商专业数据分析的思维与能力。

以电商专业学生所必须具备的综合职业能力为出发点,按照以学生为核心,以案例分析为载体,以“培养高素质与高技能并存的人才为目标”的总体设计要求,以培养电商运营岗位应具备的职业能力为基本目标,紧紧围绕工作任务完成的需要来选择和组织课程内容,突出工作任务与知识的联系,并根据行业专家对电商专业所涵盖的岗位群进行任务和职业能力分析,充分考虑课程内容的实用性、典型性、可操作性及可拓展性等因素,紧密结合专业能力相关考核要求。

通过“理论+案例+实训”的模式,将大数据分析与可视化技术及电子商务行业进行深度融合,重在提升学生从事电子商务相关工作的综合素质,培养其利用内外部数据进行运营管理、创新优化、分析决策等的综合能力。

第6章 IPV6的QoS

第6章 IPV6的QoS


Ipv6 QoS试验:集中在差分服务上。 “Report on ipv6 QoS Tests”描述这一试验 6net骨干网的Qos试验表表明:该IPv6 QoS模型能 够作为生产性业务的基础,试验表明该机制能够有 效运行。 现实世界中的大量试验表明:基于DiffServ的QoS 的实现机制能够为企业和服务提供商提供足够的可 扩展的QoS功能特性。
路由扩展报头:通过指示一系列需要使用的节点来请求指定路由。 逐跳选项报头:可以将路由器警告信息传输到 QoS敏感型流量承载路径上的每一个路
由器。

6LSA:IPv6 Label Switch Architecture.是一种新的流标签字段使用建 议。提出新的流标签使用方法。
使用QoS

第6章 QoS
QOS

QoS基础 Ipv6协议中QOS 使用QOS
QOS基础




QOS的任务就是要为不同的数据流提供不同的优先级并保证相应的服务 质量(如带宽和时延等) 目前与两类qos架构:IntServ和DiffServ.ห้องสมุดไป่ตู้两类服务都是用流量策略 流量策略可以基于特定的规则来传送数据。 IntServ:该模型预先假设路由器存储了所有流信息,通过分析数据流是 否属于特定流,并转发。RSVP是IntServ体系架构的一部分。扩展能力 有限,使用复杂。(为不同流提供不同带宽的能力) DiffServ:用来提供颗粒度更粗的差异化服务。DiffServ模型定义DS字段 (差分服务)。有IPV4的TOS字段和IPV6的Traffic Class字段(流量类 型)来实现。DiffServ利用DS字段来确定数据包qos转发需求。 概论(DiffServ):PHB、DSCP、DS域、DS区、数据包分类器( packet Classifier)、(BA行为聚合\MF多字段)分类器

中职《网店运营(第2版)》课件项目6 数据分析

中职《网店运营(第2版)》课件项目6 数据分析

项目目标
知识目标:
➢ 了解网店运营中常用的数据分析工具 ➢ 掌握网店运营的核心数据指标
技能目标:
➢ 熟练运用网店数据分析的工具和方法 ➢ 具备网店核心数据指标的分析及应用能力 ➢ 能对网店流量进行分析以及优化 ➢ 能通过数据分析挖掘网店运营过程中存在的问题,提出优化建议
情感目标:
➢ 培养对数据的敏锐度和敏感性,树立数据分析的意识 ➢ 培养电商数据化的运营思维 ➢ 培养综合分析问题的能力 ➢ 培养团结、协作的团队精神
6.1.5所示。通过查看实时榜单可以了解店铺主推款的浏览量、访客数、支
付金额、支付买家数以及支付转化率的变化,对于访客数多和转化率高的宝
贝可以做重点推广。
图6.1.5 实时榜单
• (4)实时访客

实时访客即是对访问时间、入店来源、被访页面、访客位置、访客编
号等数据进行统计,如图6.1.6所示。通过实时访客可以针对性分析出买家
的浏览习惯和特征。
图6.1.6 实时访客
活动名称:生意参谋
活动一
活动二
活动三
• 活动实施:
• 第1步 了解生意参谋的主要功能
• 3、流量纵横
• 网店流量主要分为PC端流量和无线端流量。通过流量纵横可以查
看不同端口的流量数据,还可以查看与同行店铺的流量对比情况。流
量纵横包括流量概况、来源分析、动线分析和消费者分析等板块。
➢ 数据分析是一项非常复杂的系统工作,李丽在实习过程中,抓住重点 ,基本掌握了网店运营数据分析的核心数据指标,对网店的流量进行分析 和优化,提升了网店的转化率。在实训期结束时,刘部长对李丽的工作给 予了充分肯定,为她的课程实训成绩打了“优”,李丽感觉感觉特别自豪,这 更加增强了她学好电子商务专业的决心。

现金流量表分析练习

现金流量表分析练习

第6章现金流量表分析一、单项选择题1.下列现金流量比率中,最能够反映盈利质量的指标是()。

A. 现金毛利率B.现金充分性比率C. 流动比率D.盈余现金保障倍数2.能使经营现金流量减少的项目是()。

A.无形资产摊销B.出售长期资产利得C.存货增加D.应收账款减少3.在企业处于高速成长阶段,投资活动现金流量往往是()。

A.流入量大于流出量B.流出量大于流入量C.流入量等于流出量D.不一定4.根据《企业会计准则——现金流量表》的规定,支付的现金股利归属于()。

A.经营活动B.筹资活动C.投资活动D.销售活动5.企业采用间接法确定经营活动现金流量时,应该在净利润的基础上()。

A.加上投资收益B.减去预提费用的增加C.减去固定资产折旧D.加上投资损失6.下列财务活动中不属于企业筹资活动的是()。

A.发行债券B.分配股利C.吸收权益性投资D.购建固定资产1.D2.C3.B4.B5.D6.D二、多项选择题1.现金流量表中现金所包括的具体内容是()。

A.库存现金B. 银行存款C.短期证券D. 发行债券E.发行股票2.属于筹资活动现金流量的项目有()。

A.短期借款增加B.资本净增加C.增加长期投资D.偿还长期债券E.取得债券利息收入收到的现金3.从净利润调整为经营活动现金流量,应调增的项目有()。

A.流动负债减少B.财务费用C.不减少现金费用D.非流动资产增加E.投资损失4.下列活动中,属于经营活动产生的现金流量有()。

A.销售商品收到的现金B.分配股利支出的现金C.提供劳务收到的现金D.出售设备收到的现金E.交纳税款支出的银行存款5. 从经营活动现金流量调整为净利润,应调减的项目有()。

A.流动负债减少B.投资损失C.不减少现金费用D.非现金流动资产的减少E.固定资产折旧6.属于筹资活动现金流量的项目有()。

A.短期借款的增加B.支付给职工的现金C. 或有收益D.分配股利所支付的现金E. 取得债券利息收入7.下列项目中,属于现金流入项目的有()。

第六章 流量速度密度三者关系

第六章 流量速度密度三者关系

二、流量、速度、密度三者关系 流量、速度、
车头时距:相邻两车的车头通过道路某一断 车头时距: 面的时间差。 面的时间差。 3600
h=
1000 h (m ( m) 车头间距:两车头之间的距离。 车头间距:两车头之间的距离。 d = K
3600 导出: 导出: Q = h
3600 K= h⋅v
Q
(s)
M = ∑ (Yi − y i )
i =1
n
2
Q Yi = α + βX i ∴ M = ∑ (α + βX i − y i )
i =1 n 2
n ∂M ∂α = 2∑ (α + βxi − y i ) = 0(1) i =1 求导 n ∂M = 2 (α + βx − y ) = 0(2) ∑ i i ∂β i =1
一、概述
2.密度: 2.密度: 密度
可以用车道表示——某一条车道的密度; 某一条车道的密度; 可以用车道表示 某一条车道的密度 可以用某行车方向的全部车道表示——行车 可以用某行车方向的全部车道表示 行车 方向密度。 方向密度。 双向4车道 例:长500m双向 车道,在某一时刻每一车 双向 车道, 道上有10辆车 辆车, 道上有 辆车, 10 K 则车道密度: 则车道密度: 道 = 500 = 20辆 / km
一、概述
2.密度: 2.密度: 密度
(1)密度 :指道路上车辆密集的程度,即单位 密度K:指道路上车辆密集的程度, 密度 长度上的车辆数(某瞬间)。 长度上的车辆数(某瞬间)。
N K= L
式中: 某瞬间在长度为L的路段上行驶 式中:N——某瞬间在长度为 的路段上行驶 某瞬间在长度为 的车辆数, 的车辆数,辆 L——路段长度,km 路段长度, 路段长度

网站流量数据分析报告

网站流量数据分析报告

网站流量数据分析报告1. 引言网站流量数据分析是一项重要的工作,可以帮助网站运营者了解用户行为和网站表现。

通过分析流量数据,我们可以了解到用户访问网站的特征、流量来源、用户行为等关键信息,从而为网站的优化和改进提供有力的支持。

本报告将详细介绍网站流量数据的分析过程和结果,以帮助网站运营者更好地了解其网站的运行情况。

2. 数据收集在进行网站流量数据分析之前,我们需要首先收集相关的数据。

常见的数据收集方式包括使用网站分析工具(如Google Analytics)进行数据跟踪和收集,或者通过服务器日志来获取访问数据。

3. 数据清理和整理在收集到原始数据后,我们需要进行数据清理和整理的工作。

这一步骤包括删除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等。

清理和整理后的数据将为后续的分析工作提供准确可靠的基础。

4. 流量来源分析流量来源是指用户访问网站的渠道来源,常见的包括搜索引擎、社交媒体、直接访问等。

通过分析流量来源,我们可以了解到哪些渠道为网站带来了最多的流量,并根据不同渠道的表现进行评估和优化。

5. 用户行为分析用户行为分析是指对用户在网站上的行为进行分析,包括访问页面、停留时间、跳出率等指标。

通过分析用户行为,我们可以了解到用户的兴趣和需求,从而为网站的内容和功能优化提供参考。

6. 页面性能分析页面性能是指网站打开速度和响应时间等指标。

通过分析页面性能,我们可以了解到网站的加载速度是否满足用户的需求,是否需要进行优化。

7. 流量转化分析流量转化是指将访问者转化为具体的行为,如注册、购买、留言等。

通过分析流量转化,我们可以了解到网站的转化率和转化路径,从而为提高转化率和用户体验提供建议。

8. 结论通过对网站流量数据的分析,我们可以获得关键的信息和洞察,帮助网站运营者了解网站的表现和用户行为。

同时,根据分析结果,我们也可以为网站的优化和改进提供有针对性的建议。

因此,对网站流量数据的分析工作是网站运营中不可或缺的一环,值得重视和深入研究。

网络流量监控的数据分析方法与技巧

网络流量监控的数据分析方法与技巧

网络流量监控的数据分析方法与技巧在当今信息爆炸的时代,网络流量监控已成为企业和个人不可或缺的一部分。

通过对网络流量进行监控和分析,我们可以了解网络使用情况、识别潜在的网络安全风险、优化网络性能等。

本文将介绍网络流量监控的数据分析方法与技巧,帮助读者更好地利用网络流量数据。

1. 数据收集与存储首先,要进行网络流量数据分析,就需要先收集和存储数据。

常见的数据收集方式包括使用网络设备自带的监控功能、安装专门的监控软件或硬件设备等。

收集到的数据需要存储在可靠的数据库中,以便后续的分析和查询。

建议使用高性能的数据库系统,如MySQL、MongoDB等,确保数据的可靠性和安全性。

2. 数据清洗与预处理网络流量数据通常是庞大且复杂的,需要经过清洗和预处理才能进行有效的分析。

在数据清洗过程中,需要对数据进行去重、填充缺失值、处理异常值等操作,以确保数据的准确性和完整性。

在预处理阶段,可以对数据进行降维、特征提取、标准化等操作,以便更好地进行后续分析。

3. 数据可视化与探索性分析数据可视化是网络流量数据分析的重要手段之一。

通过绘制折线图、柱状图、散点图等,可以直观地展现数据的分布、趋势和规律。

探索性分析则是通过统计学方法和可视化手段,对数据进行深入挖掘,发现数据中的隐藏信息和规律。

常用的探索性分析方法包括描述统计分析、相关性分析、聚类分析等。

4. 数据建模与分析在进行数据建模和分析时,可以使用各种统计学和机器学习方法,对网络流量数据进行预测、分类、聚类等操作。

常见的数据建模方法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

在进行数据分析时,需要注意选择合适的模型和算法,并进行交叉验证和模型评估,以确保模型的准确性和稳定性。

5. 实时监控与报警除了对历史数据进行分析外,实时监控和报警也是网络流量数据分析的重要内容。

通过设置阈值、规则等,可以对网络流量进行实时监控,并及时发现异常情况。

一旦发现异常,系统可以自动发送报警信息,提醒管理员进行处理。

新媒体数据分析与应用(微课版)教材考试题库及参考答案

新媒体数据分析与应用(微课版)教材考试题库及参考答案

《新媒体数据分析与应用》考试题库(教材著者原创)适用教材:新媒体数据分析与应用(微课版).李靖胡永锋主编.书号:978-7-115-58616-2,人民邮电出版社,2022年4月出版。

第一部分单项选择题(28题)第1章1.()分析解决的是“为什么会出现某种情况”的问题,其目的是了解导致事情发生的原因。

A.描述型B.诊断型C.预测型D.指导型2.()是两个有联系的指标的比值,它可以从数量上反映两个相互联系的现象之间的对比关系。

A.百分比B.百分点C.绝对数D.相对数3.分析公众号文章的阅读情况时,一般不需要了解文章的()数据。

A.点击量B.阅读量C.公众号订阅量D.评论量4.下列无法体现内容互动情况的数据分析指标是()。

A.内容点赞量B.内容点击量C.内容评论量D.内容收藏量5.下列粉丝变化数据中,能体现新媒体账号拉新能力的是()。

A.新增关注人数B.取消关注人数C.净增关注人数D.累积关注人数第2章1.新媒体运营者使用智能识别模式采集数据时,只需输入要采集数据的()即可,八爪鱼采集器能够自动智能识别网页数据。

A.目标网址B.关键词C.页数D.内容2.下列关于采集网站数据的说法中,正确的是()。

A.每个网站的采集流程可以通用B.使用自定义采集模式采集数据时,新媒体运营者需要自行配置采集规则C.八爪鱼采集器的模板采集模式较难操作,需要多加练习D.任意一种编程语言都可以编写网络爬虫3.下列几个方面中,新媒体运营者无法从中辨别数据真实性的是()。

A.官方数据来源B.非官方数据来源C.数据细节D.数据记录第3章1.下列不属于使用Excel 2016查找重复值的方法的是()。

A.使用“删除重复项”功能B.使用“排序”功能C.使用“条件格式”功能D.使用“定位”功能2.下列不属于处理缺失值的方式的是()。

A.替换缺失值B.删除整个样本C.查找缺失值D.删除变量第4章1.在PEST分析法中,下列因素属于经济环境的是()。

内容营销策略实战手册

内容营销策略实战手册

内容营销策略实战手册第1章内容营销概述 (3)1.1 内容营销的定义与价值 (3)1.2 内容营销的核心要素 (4)1.3 内容营销与传统营销的差异化 (4)第2章内容营销策略制定 (5)2.1 确定目标受众 (5)2.2 分析竞争对手 (5)2.3 制定内容营销目标 (5)2.4 设计内容营销策略 (6)第3章内容创意与策划 (6)3.1 内容创意的来源与方法 (6)3.1.1 用户研究 (6)3.1.2 市场趋势分析 (6)3.1.3 竞品分析 (7)3.1.4 创意思维方法 (7)3.1.5 跨界合作 (7)3.2 内容策划的关键步骤 (7)3.2.1 确定内容目标 (7)3.2.2 内容形式选择 (7)3.2.3 制定内容计划 (7)3.2.4 内容制作与执行 (7)3.2.5 数据分析与优化 (7)3.3 保证内容创意与品牌一致性 (7)3.3.1 品牌定位 (7)3.3.2 品牌核心价值观 (8)3.3.3 品牌视觉识别系统 (8)3.3.4 跨部门沟通 (8)第4章内容形式选择与应用 (8)4.1 文本内容的创作与优化 (8)4.1.1 文本内容创作要点 (8)4.1.2 文本内容优化策略 (8)4.2 图像与视频内容的设计与制作 (8)4.2.1 图像内容设计与制作 (8)4.2.2 视频内容设计与制作 (9)4.3 互动式内容的创意与应用 (9)4.3.1 互动式内容创意策略 (9)4.3.2 互动式内容应用实践 (9)第5章内容分发与推广 (9)5.1 内容分发渠道的选择 (9)5.1.1 自有媒体 (10)5.1.2 租赁媒体 (10)5.1.3 社交媒体 (10)5.1.4 合作媒体 (10)5.2 搜索引擎优化(SEO)策略 (10)5.2.1 关键词优化 (10)5.2.2 网站结构优化 (10)5.2.3 内容优化 (10)5.2.4 技术优化 (10)5.2.5 外部建设 (10)5.3 社交媒体营销策略 (10)5.3.1 平台选择 (11)5.3.2 内容策划 (11)5.3.3 互动营销 (11)5.3.4 网络红人合作 (11)5.3.5 数据分析 (11)5.4 合作伙伴与联盟营销 (11)5.4.1 选择合适的合作伙伴 (11)5.4.2 制定合作策略 (11)5.4.3 联盟营销 (11)5.4.4 评估与优化 (11)第6章内容营销的数据分析 (11)6.1 数据分析工具的选择与应用 (11)6.1.1 数据分析工具分类 (11)6.1.2 数据分析工具选择 (12)6.1.3 数据分析工具应用 (12)6.2 关键绩效指标(KPI)设定 (12)6.2.1 常见KPI指标 (12)6.2.2 KPI设定原则 (12)6.3 数据分析与优化策略 (13)6.3.1 数据收集与整理 (13)6.3.2 数据分析 (13)6.3.3 问题诊断 (13)6.3.4 优化策略 (13)6.3.5 持续跟踪与调整 (13)第7章内容营销团队建设与管理 (13)7.1 团队结构与职责分配 (13)7.1.1 团队组织结构 (13)7.1.2 职责分配 (13)7.2 内容创作者的培养与激励 (14)7.2.1 培养内容创作者 (14)7.2.2 激励内容创作者 (14)7.3 团队协作与沟通技巧 (15)7.3.1 团队协作 (15)7.3.2 沟通技巧 (15)第8章内容营销风险管理 (15)8.1 遵守法律法规与道德规范 (15)8.1.1 了解法律法规 (15)8.1.2 遵循道德规范 (15)8.1.3 建立内部监管机制 (15)8.2 防范版权与知识产权风险 (15)8.2.1 尊重原创内容 (15)8.2.2 知识产权风险评估 (16)8.2.3 加强知识产权保护 (16)8.3 应对负面舆论与危机公关 (16)8.3.1 建立舆情监测机制 (16)8.3.2 制定危机应对策略 (16)8.3.3 主动沟通,回应关切 (16)8.3.4 加强内部培训 (16)第9章内容营销案例解析 (16)9.1 成功案例分析 (16)9.1.1 案例一:某知名化妆品品牌 (16)9.1.2 案例二:某快消品牌 (17)9.2 失败案例分析 (17)9.2.1 案例一:某电子产品品牌 (17)9.2.2 案例二:某食品品牌 (17)9.3 案例启示与借鉴 (17)第10章内容营销未来趋势与展望 (18)10.1 内容营销技术的发展与应用 (18)10.1.1 人工智能与大数据 (18)10.1.2 虚拟现实与增强现实 (18)10.1.3 5G技术与物联网 (18)10.2 跨界合作与创新模式 (18)10.2.1 品牌联动 (18)10.2.2 内容IP化 (19)10.2.3 跨媒体传播 (19)10.3 内容营销的可持续发展之路 (19)10.3.1 关注用户需求 (19)10.3.2 重视内容质量 (19)10.3.3 强化社会责任感 (19)10.3.4 保护知识产权 (19)第1章内容营销概述1.1 内容营销的定义与价值内容营销作为一种新兴的营销方式,指的是企业通过创造、发布及传播具有价值和吸引力的内容,以满足目标受众的需求,建立与受众之间的情感联系,从而实现品牌推广、产品销售及客户关系管理等目标的营销活动。

水库流量测量与数据分析

水库流量测量与数据分析

对测量结果的影响
等环节产生的误差
• 设备安装和维护条件对
• 地形、建筑物等人为因
• 模型选择和参数确定对
测量结果的影响
素对测量结果的影响
预测结果的影响
误差校正方法及其应用
设备校正
环境校正
数据校正
01
02
03
• 对测量设备进行定期维护和
• 分析气象、水文等自然条件
• 采用数据融合、平滑等方法
校准
对测量结果的影响
维护管理
• 利用遥感技术、无人机等技术获
• 优化数据处理流程,减少误差传
• 提高测量人员的技能水平和管理
取水库水面信息

意识
06
水库流量监测与管理系统
水库流量监测系统的组成
01
数据采集设备
• 水位计、流速仪、流量
02
数据传输设备
• 无线通信设备、有线通
03
数据处理中心
• 数据处理软件、服务器
计等测量设备

• 流量计法受设备安装和维护条件限制
03
数据处理与分析难度
• 流量数据受多种因素影响,具有较大的
不确定性
• 数据量庞大,处理和分析时间长
• 预测模型的选择和参数确定困难
流量测量技术的发展与应用
01
技术创新
• 利用遥感技术、无人机等技术获取水库
水面信息
• 采用超声波、激光等新型传感器测量流

• 利用大数据、物联网等技术实现流量数
光法等
• 数据处理复杂,费时费力
流量计法测量水库流量
原理
优点
缺点
• 通过测量管道内的水流速度
• 测量精度高,稳定性好

《电子商务数据分析(第2版)》课程标准

《电子商务数据分析(第2版)》课程标准

《电子商务数据分析(第2版)》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程,同时是电子商务专业的一门面向职业岗位(群)的综合性实训课程。

通过本课程的讲解、演练与实践,使学生掌握数据资料的收集、整理、分析,及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。

该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力,为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。

该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等,后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。

二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍,采用理实一体的授课方法,通过操作+报告的考试方法,全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。

1.遵循职业性。

高职教育就是就业教育,是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。

所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析:大数据营销数据化运营流量转化(第2版)》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务,并最终为学生就业服务的教学效果。

本课程的设计突出职业性,着力营造职业氛围,逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。

2.坚持实践性。

以就业为导向、以能力为本位的职业教育,必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式,建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。

“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位,将理论与实际案例结合在一起,让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识,提高专业知识与技能紧密结合的力度。

3.奉行开放性。

在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面,融入企业机制,给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间,努力打造《电子商务数据分析:大数据营销数据化运营流量转化(第2版)》精品课程资源。

4.注重能力性。

在对高职高专的课程体系重构的基础上,打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式,建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。

课程教学大纲:电子商务数据分析与应用

课程教学大纲:电子商务数据分析与应用

《电子商务数据分析与应用》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标课程目标1:能够掌握电子商务的功能、模式和特点,电商运营的核心目标和分类,电商数据分析的步骤,理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标,具备信息处理和数据分析能力;课程目标2:通过学习电子商务数据分析与应用,具备应用定性定量、相关技术分析和解决流量导入和流量变现的能力;课程目标3:能够掌握市场行情分析和行业数据挖掘知识,了解竞争对手,并分析竞争对手数据,掌握商品定价的策略和方法,掌握网站、店铺流量分析等相关的知识,掌握店铺运营和客单价等知识,了解电商库存、会员数据、利润和利润率,熟悉商品成本、推广成本和固定成本,掌握利润预测的常用方法等,具备电子商务运营与管理能力;课程目标4:能够掌握国际市场营销方面的理论知识:如用Alexa工具的基本使用方法获取网站流量,用波士顿矩阵的建立和分析方法进行行业数据的挖掘,用SWOT分析法、波特竞争力分析模型收集竞争对手信息,用RFM模型分析方法实现对客户的分层等。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系四、教学学时分配《电子商务数据分析与应用》课程教学学时分配表五、教学内容和教学要求第一章电商运营与数据分析【教学基本要求】通过本章内容的学习,了解电子商务的功能、模式和特点,电商运营的核心目标和分类,电商数据分析的步骤,理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标。

【教学重点和难点】教学重点:电子商务的模式,电商运营的核心目标。

教学难点:电商数据分析的常用指标。

【教学内容】第一节电子商务运营与数据基础(一)电子商务的功能、模式与特点(二)电子商务运营概述(三)认识电子商务数据第二节了解电商数据分析(一)分析电子商务数据的原因(二)不同电商岗位的数据分析意义(三)电商数据分析的常用方法(四)电商数据分析的常用指标(五)分析电商数据的步骤第三节如何做好电子商务数据分析(一)流量分析(二)流量效率分析本章习题要点:电商数据分析的常用方法,电商数据分析的常用指标。

流量分析报告

流量分析报告

网站流量分析2.1趋势分析从最近三十天的数据流量来看,网站每天早上8点到晚上22点这个时间段的访客数量比较多,这与学生的上课时间基本一样。

平均访问页数1.97页说明大部分访问停留在第一和第二页,平均访问时长2分钟说明用户主要停留在第一页和第二页。

图1-1 趋势分析从最近三十天的数据流量来看,周六、周日的浏览次数和访客数量最低,这与正常的上学时间相匹配。

新访客数也很低,这说明来访问的基本上本校的学生,而其他人点的访问量较少。

同时独立IP、访问次数、人均浏览页数、平均访问深度等指标也较低。

图1-2 趋势分析数据在这一月和上一月中,PV环比增加了50.55%,UV环比增加了106.02%,而网站的平均访问页数却减少了29.3%。

图1-3 数据对比图1-4 详细数据对比1.1.3 当前在线2.2.1 来源分类在网站的这30天里,主要的访问来源有三类:搜索引擎、直接访问、以及外部链接。

其中直接访问与搜索引擎访问占比比较大。

从来源域名来看,最近30天内,搜索引擎来源主要是百度。

2.2.2 受访页面在受访页面中,ACM设计设计大赛主页和中原工学院下的软件学院主页是最近30天主要访问的页面。

这可能与最近正在举行的ACM大赛有关。

2.3访客分析2.3.1区域分布在过去30天里,河南地区的访问量占比比较大,其地区的访问量占比都小于6%,可见客户群主要分布在河南地区。

从城市分布来看,在最近30天内,用户主要分布在河南、上海、北京、江苏等地,北京的PV不高,但其跳出率相对其他城市来说,相对较低。

2.3.2忠诚度71%的用户只访问一次就离开了网站,可见该网站的跳出率比较高,用户忠诚度较低访问页数:访问深度:2.3.3系统环境计算机端的访问量占比明显的比移动端的高,可见访客大多数还是通过PC端来访问网站。

2.3.4用户结构访客的年龄主要集中在18-24岁,这点与大学生的年龄相符。

第5章分析总结1、针对平均访问时长短和访问深度低修改完整架构,网站首页需要补充内容,让用户能够点击更多的内容;网站主要内容在左上角显示,让用户在2分钟内能偶看到更多内容,提高用户点击链接的几率。

流量分析报告

流量分析报告

网站流量分析2.1趋势分析从最近三十天的数据流量来看,网站每天早上8点到晚上22点这个时间段的访客数量比较多,这与学生的上课时间基本一样。

平均访问页数1.97页说明大部分访问停留在第一和第二页,平均访问时长2分钟说明用户主要停留在第一页和第二页。

图1-1 趋势分析从最近三十天的数据流量来看,周六、周日的浏览次数和访客数量最低,这与正常的上学时间相匹配。

新访客数也很低,这说明来访问的基本上本校的学生,而其他人点的访问量较少。

同时独立IP、访问次数、人均浏览页数、平均访问深度等指标也较低。

图1-2 趋势分析数据1.2 对比分析在这一月和上一月中,PV环比增加了50.55%,UV环比增加了106.02%,而网站的平均访问页数却减少了29.3%。

图1-3 数据对比图1-4 详细数据对比1.1.3 当前在线2.2来源分析2.2.1 来源分类在网站的这30天里,主要的访问来源有三类:搜索引擎、直接访问、以及外部链接。

其中直接访问与搜索引擎访问占比比较大。

从来源域名来看,最近30天内,搜索引擎来源主要是百度。

2.2.2 受访页面在受访页面中,ACM设计设计大赛主页和中原工学院下的软件学院主页是最近30天主要访问的页面。

这可能与最近正在举行的ACM大赛有关。

2.3访客分析2.3.1区域分布在过去30天里,河南地区的访问量占比比较大,其地区的访问量占比都小于6%,可见客户群主要分布在河南地区。

从城市分布来看,在最近30天内,用户主要分布在河南、上海、北京、江苏等地,北京的PV不高,但其跳出率相对其他城市来说,相对较低。

2.3.2忠诚度71%的用户只访问一次就离开了网站,可见该网站的跳出率比较高,用户忠诚度较低访问页数:访问深度:2.3.3系统环境计算机端的访问量占比明显的比移动端的高,可见访客大多数还是通过PC端来访问网站。

2.3.4用户结构访客的年龄主要集中在18-24岁,这点与大学生的年龄相符。

第5章分析总结1、针对平均访问时长短和访问深度低修改完整架构,网站首页需要补充内容,让用户能够点击更多的内容;网站主要内容在左上角显示,让用户在2分钟内能偶看到更多内容,提高用户点击链接的几率。

第六章 流量速度密度三者关系

第六章 流量速度密度三者关系

vf
即: v f 62.47(km / h)
vf kj

vf
62.47 kj 531 辆 / km 1.177

∴该公路在自由行驶状态时,畅行速度(最 高平均车速)为 v 62.47km / h
f

在拥挤状态阻塞最大车流密度为53辆/km。
1 1 k m k j * 53 26.5(辆 / km ) 2 2 1 1 v m v f * 62.47 31.24(km / h) 2 2 Qm k m v m 26.5 * 31.24 828(辆 / h)
度 Km 。
一、概述
2.密度:
(1)密度K:指道路上车辆密集的程度,即单位 长度上的车辆数(某瞬间)。
N K L
式中:N——某瞬间在长度为L的路段上行驶 的车辆数,辆 L——路段长度,km
一、概述
2.密度:
可以用车道表示——某一条车道的密度; 可以用某行车方向的全部车道表示——行车 方向密度。 例:长500m双向4车道,在某一时刻每一车 道上有10辆车, 10 K 则车道密度: 道 500 20辆 / km
和交通量同时降低,交通发生阻塞,甚至发生停车
现象。
二、流量、速度、密度三者关系

例6.1 在某公路一个观测断面上,用电子秒 表观测车头时距,求出每5min之内平均车头 时距,同时用雷达计速仪观测各车辆车速, 求出每5min之内的平均车速,其结果见表63,试分析该路的交通量、车速、密度三者关 系。
二、流量、速度、密度三者关系

1000
一个行车方向的密度:
K 单向
10 2 40辆 / km 500 1000

CDA LEVEL1 第六章 业务数据分析

CDA LEVEL1 第六章 业务数据分析

CDA LEVEL1 第六章业务数据分析考试占比:业务数据分析(30%)a.数据驱动型业务管理方法(占比 3%)b.指标的应用与设计(占比 12%)c.业务分析方法(占比 15%)客户分析商品分析流量、转化分析行为效果分析业务分析模型业务分析方法考试内容:总体要求理解业务数据分析方法、掌握业务数据分析流程、能够使用及设计创建业务指标、能够结合业务模型及业务分析方法正确理解业务问题,找到问题原因,并能够提出解决问题建议◆ 1、数据驱动型业务管理方法【熟知】熟知数据从业务中来到业务中去的全过程熟知数据驱动型业务管理的价值意义熟知数据驱动型业务管理流程熟知数据驱动型业务管理思维方式【应用】能够通过数据驱动型业务管理流程找到业务分析与业务管理需求的结合点,能够正确理解数据的出处及产生逻辑,能够正确的运用数据为业务管理提供有价值的数据分析结果◆ 2、指标的应用与设计【领会】指标的作用【熟知】熟知从指标结果出发到业务行为落地的思维过程及分析方法熟知指标与透视计算间的关系熟知常用指标:流量相关指标、转化相关指标、营运、销售相关指标、库存类指标常用财务指标、绩效类指标、客户相关指标、熟知拆解业务需求设计指标方法【应用】能够根据指标结果洞察业务问题及影响能够根据业务场景选择恰当的指标进行观测能够根据业务需求设计新指标,完善指标体系◆ 3、业务分析方法【领会】不同业务分析方法各自的作用【熟知】熟知以下业务分析方法:客户分析:客户来源分析、客户价值分析、客户生命周期分析、客户行为分析商品分析:商品进销存分析、商品渠道分析、商品耗损分析、商品价格分析流量、转化分析:流量转化分析、流量渠道分析行为效果分析:活动效果分析、销售分析、其他行为效果分析业务分析模型:漏斗模型、RFM 模型、客户价值模型业务分析方法:树状结构分析法、二八分析法、四象限分析法、同期群分析法【应用】能够应用恰当分析方法解决业务问题能够将数据处理分析技能融入到业务分析方法中,为数据驱动型业务管理提供正确、全面、客观的数据依据知识点:1.业务指标分析是发现业务问题的核心方法。

流量运营方案 gmv

流量运营方案 gmv

流量运营方案 gmv一、背景分析随着互联网的快速发展,移动互联网时代已经来临,流量成为了互联网运营的核心要素之一。

在传统电商平台中,流量获取主要依靠搜索引擎的排名和品牌广告的投放,但随着竞争的加剧,传统的流量获取方式已经不再适用,需要寻找新的流量运营方案。

本文将针对GMV(Gross Merchandise Volume,即商品销售额)的流量运营方案进行研究和探讨。

二、GMV流量运营方案1. 定义GMV的概念GMV是指在一定时间内某平台上的所有交易的总金额。

在流量运营方案中,GMV是一个重要的指标,可以反映出平台的盈利能力和市场表现。

2. 流量获取渠道(1)搜索引擎优化(SEO)SEO是流量获取的重要手段之一,通过优化网站的内容和结构,提高网站在搜索引擎中的排名,从而吸引更多的流量。

在GMV流量运营方案中,可以通过对网站的关键词优化、网站结构优化和友链建设等方式,提高网站在搜索引擎中的排名,从而获取更多的流量。

(2)社交媒体营销社交媒体蓬勃发展,成为了流量获取的重要渠道之一。

在GMV流量运营方案中,可以通过在微博、微信、抖音等社交媒体平台上发布相关内容,吸引用户的关注和点击,进而增加网站的流量。

此外,社交媒体还可以通过用户分享和朋友圈转发等方式,实现裂变效应,促进GMV的增长。

(3)广告投放广告投放是流量获取的常见手段之一,可以通过在搜索引擎、社交媒体、电商平台等渠道上投放广告,吸引用户点击和转化。

在GMV流量运营方案中,可以选择性地在一些高流量平台上投放广告,以提高网站的曝光度和知名度,从而增加GMV。

3. 流量转化策略流量转化是流量运营的关键环节,目的是将流量转化为实际的成交量。

在GMV流量运营方案中,以下是一些常用的流量转化策略。

(1)优化网站用户体验优化网站用户体验是流量转化的基础,只有用户体验好了,才能够吸引用户停留和购买。

在GMV流量运营方案中,可以通过提升网站的加载速度,改善页面的设计和布局,增加用户交互性等方式,提升用户体验。

第6章 精准引流 流量数据分析

第6章 精准引流  流量数据分析

增加相关商 品模块
设计高效的网站 导航结构和网站
内容分类
尽量控制网 页的内容
提高网站商 品的质量
设计合理的网 站的链接结构
选择高质量的网 站服务器
增强网站与消费 者的互动
6.1.3 利用平均访问页面数看访问深度
12
1. 理解平均访问页面数的含义
平均访问页面数,也称访问深度(Depth of Visit),指消费者在一次浏览网站的过程中, 总共访问了多少个页面。平均访问页面数越多,通常也就表明消费者对网站中的商品越感兴趣。 网站的平均访问的页面数可以用PV和UV的比值来表示,其中比值越大,消费者体验度越高, 网站的粘性也越好。
(1)评判网站跳出率的方法 分析网站跳出率时,首先应该判断 目前跳出率的高低。网站跳出率平均约 为40%,其中零售网站为20%~40%, 门户网站为10%~30%,服务性网站为 10%~30%,内容网站40%~60%。除此 之外,还要考虑网站的运营时间、自身 的特点和过往的跳出率变化情况,才能 作出最终的判断。
目录
CONTENTS
6.1 网站流量分析 6.2 店铺流量分析 6.3 本章实训
6.2.1 四大流量解读
18
1. 免费流量
免费流量是指消费者直接通过关键词搜索等途径进入店铺中的流量。这类流量是店铺最需 要的流量,是店铺通过关键词优化,主图优化等方式获取到的网络自然流量,流量的精准度和 质量往往都比较高。
6.1.2 通过跳出率看网站性能
10
(2)跳出率过高的原因 通常情况下,网站跳出率过高,可能存在以下3方面的原因。
①网站内容与消 费者需求不符。
②访问速度过慢。 ③内容引导较差。
6.1.2 通过跳出率看网站性能
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PV(浏览量)
PV上升,UV下降 表示网站还需加大推广
PV下降,UV下降
表示网站需要同时进行推广和内容优化
PV上升 ,UV上升 表示网站运作良好
UV (访 客 数)
PV下降,UV上升 表示网站需要优化内容
6.1.2 通过跳出率看网站性能
8
1. 理解网站跳出率的含义
网站跳出率指从进入网站的消费者人数到离开网站的人数的比值,其计算公式为:网站跳 出率 = 仅浏览了一个页面的人数 / 总访问人数。
直接访问
商品收藏
购物车
已买到的商品
消费者通过淘宝网 搜索功能和分类导航功 能直接搜索商品或店铺 名称进入店铺访问
消费者对某款商品 进行收藏,可以直接通 过商品收藏夹中已收藏 的商品进入店铺。
在淘宝网中将商品 添加到购物车后,可以 通过购物车快速访问对 应的商品和店铺。
消费者可以直接通 过“已买到的商品”超 链接对购买过的商品进 行访问
访客数也称独立访客数,即常说的UV(Unique Visitor)指标,指通过互联网访问、浏览 该网站的网页的人数。
6.1.1 认识浏览量与访客数
4
2. 分析PV、UV数据
如图所示为某电子商 务网站的PV曲线图和UV 曲线图。通过这两张图 上显示的数据可以发现, PV和UV的变化规律相似。
6.1.1 认识浏览量与访客数 PV和UV的都有以下几个特征。
6.2.3 关键词分析
24
1. 关键词分类
核心词
长尾词
修饰词
品牌词
体现商品名称的词
体现商品属性的词
语,搜索量很大,但竞 语,长尾词的搜索量相
争也十分激励,竞争力 对较少,但由于精确性
不强的商品和店铺主要 较高,因此转化率比核
以核心词进行引流,通 心词要高。
常难以获得较好的效果。
单独体现所在行业
直接体现所经营商
26
人群精准度 将个性化搜索加入搜索引擎中,形 成千人千面的效果 商品精准度 商家选择的关键词必须与商品高度 吻合 竞争度 如果实力不如竞争对手,那么淘宝展 示的就是竞争对手的商品
6.2.3 关键词分析
27
4. 关键词优化建议
避免内部竞争
合理安排竞品
匹配个ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ需求
组合标题
要根据同类型商品 的不同人气、人群、价 格等属性,合理安排关 键词,尽量避免内部竞 争。
直通车展示位置旁通常有 灰色“广告”字样
钻石展位
通过图片创意吸引消费者 点击,以获取巨大的流量
付费活动
淘宝平台拥有大量营销活 动,参与这些活动可以很 好地引入流量,并推广店 铺和商品
6.2.1 四大流量解读
21
3. 站内流量
站内流量是指通过电商平台获取的流量,也是店铺流量重要的构成部分。站内流量也有免 费与付费之分,淘宝的站内流量主要包括微淘、淘宝头条等淘宝官方互动交流平台。
15
电子商务网站可以根据以下4点来提高平均访问页面数。
1
网站的合理排 版和布局
2
精心设计网站 的内容
3
合理的导航和适 当的内部链接锚
文本
4
提高商品的质量
6.1.4 通过网站外链看网站流量
16
1. 理解网站外链的含义
网站外链就是网站的外部链接,也指在除本网站外的网站出现本网站的超链接或锚文本。 也就是说,通过单击网站外链,即可在其他网站的超链接上打开本网站。外链出现的方式有以 下两种。
6.1.2 通过跳出率看网站性能
11
(2)跳出率过高的原因 通常情况下,网站跳出率过高,可能存在以下3方面的原因。
①网站内容与消 费者需求不符。
②访问速度过慢。 ③内容引导较差。
6.1.2 通过跳出率看网站性能
12
4. 分析网站跳出率的变化情况
跳出率下降,指网站来访的消费者中,看完一个页面就立刻离开该网站的消费者减少了, 更多的消费者在阅读完一个页面后,继续浏览网站的其他页面。对优化网站减少网站跳出率的 方法主要有以下几点。
目录
CONTENTS
6.1 网站流量分析 6.2 店铺流量分析 6.3 本章实训
6.2.1 四大流量解读
19
1. 免费流量
免费流量是指消费者直接通过关键词搜索等途径进入店铺中的流量。这类流量是店铺最需 要的流量,是店铺通过关键词优化,主图优化等方式获取到的网络自然流量,流量的精准度和 质量往往都比较高。
增加相关商 品模块
设计高效的网站 导航结构和网站
内容分类
尽量控制网 页的内容
提高网站商 品的质量
设计合理的网 站的链接结构
选择高质量的网 站服务器
增强网站与消费 者的互动
6.1.3 利用平均访问页面数看访问深度
13
1. 理解平均访问页面数的含义
平均访问页面数,也称访问深度(Depth of Visit),指消费者在一次浏览网站的过程中, 总共访问了多少个页面。平均访问页面数越多,通常也就表明消费者对网站中的商品越感兴趣。 网站的平均访问的页面数可以用PV和UV的比值来表示,其中比值越大,消费者体验度越高, 网站的粘性也越好。
6.2.1 四大流量解读 2. 付费流量
20
付费流量是指通过付费投放广告的方法引入的消费 者流量。这类流量精准度也比较高,更容易获取。淘宝 常见的付费推广工具有淘宝客、直通车、钻石展位等, 此外也可通过各种付费活动来获取流量。
淘宝客
淘宝客按照实际的交易完 成量,即消费者确认收货 后才进行计费。
直通车
6.3.2 分析关键词数据
33
3. 实训步骤
①搜索关键词。
③查看趋势。
②查看相关词。
④查看修饰词。
⑤分析修饰词。
感谢聆听!学习进步!
电子商务数据分析
竞争力比较弱的商
根据商品对应的消
品要以长尾关键词为主, 费者区域、性别、消费
主要考虑覆盖率。竞争 主张、爱好偏向、消费
力比较强的商品要以热 能力、浏览行为等购物
词和高转化率词为主, 习惯等个性需求来匹配
主要考虑引流能力。
关键词。
有了高质量的关键 词后,就需要将其组合 成标题。关键词的组合 也应该建立在关键词的 分析上。
第6章
精准引流—— 流量数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
6.1 网站流量分析 6.2 店铺流量分析 6.3 本章实训
6.1.1 认识浏览量与访客数
3
1. 理解浏览量、访客数的含义
浏览量即常说的PV(Page View)指标,指网站被浏览的总页面数,“Page”一般指普通 的html网页,也包含php、jsp等动态产生的html内容。消费者每一次对网站中的每个网页的 访问均被记录1次,逐渐累计成为PV总数。PV是评价网站流量最常用的指标之一,也是用来衡 量网站广告价值和消费者关注度的重要标准。
商 品 属 性 的 词 语 , 如 品品牌名称的词语。
“女”“宽松”“直筒”
等,都是女装牛仔裤或
裤子类目商品的修饰词。
6.2.3 关键词分析 2. 淘宝搜索规则
服务角度 商品角度
25
运营能力角度
视觉角度 人群角度
6.2.3 关键词分析
3. 关键词质量分析
搜索指数 搜索指数越高,说明需求量越大
搜索指数趋势 如果某关键词目前搜索指数很高, 但未来趋势直线下滑 点击率和转化率 关键词不能只关注搜索率,更要 关注点击率和转化率
6.2.2 流量结构与分析
23
四大基本流量是店铺的主要流量来源,其构成直接体现了店铺运营的重点方向,分析店铺 流量构成有利于商家更好地掌握店铺的运营情况,作出正确的运营决策。
一般来说,行业不同、运营模式不同等因素都可能造成店铺流量结构的差异性,理论上, 最健康的流量结构应该是免费流量占据多数,付费流量占据少数,其他流量占据一定的比例即 可。比如某店铺免费流量占比为70%,付费流量占比25%,其他流量占比5%,该店铺的流量 结构就比较健康。
6.2.3 关键词分析 5. 关键词数据分析
28
搜索排行
搜索词、长尾词、品牌词、核心词、修饰词
搜索分析
可以单独分析某个关键词的趋势。单击左侧导航栏中的 “搜索分析”功能即可进入搜索分析页面,在上方的文 本框中输入关键词
搜索人群
搜索人群”功能可以单独分析某个关键词的搜索人群画 像,如性别比例、年龄结构、区域分布、品牌和类目偏 好等。
跳出率越高代表进入网站后马上离开的人数比浏览网站后再离开的人数多,说明网站消费 者体验做得不好;反之,跳出率较低,则说明网站做得不错,消费者能够在网站中找到自己感 兴趣的内容,而且这种消费者可能还会再次光顾该网站,从而提高了消费者回访度,大大增加 了消费者在网站中消费的几率。
6.1.2 通过跳出率看网站性能
微淘 手机淘宝的重要商品之一,定位于移动消 费的入口,在消费者生活细分领域为其提 供方便、快捷、省钱的手机购物服务。
淘宝头条 生活消费资讯类媒体聚拢平台。借助淘系 海量流量和精准算法实现个性化推送,以 获得更多的曝光和关注。
6.2.1 四大流量解读
22
4. 站外流量
站外流量可以为店铺带来潜在的消费群体,站 外流量大多来自于帖吧、论坛、社区、微博等, 可以靠商家自行推广,也可以雇佣专业运营人员 和站内团队进行推广。
5
周期性
两条曲线都可以分为周日开始、周六结束的4 段规律起伏的波浪状周期。
突变性
第2段的曲线形状与其他3段不同,在3月12日 的时候,呈现大幅度的上涨
整体抬高
第3、4段曲线与第1段曲线相比,整体处于较 高的位置。
6.1.1 认识浏览量与访客数
6
3. 掌握PV、UV上升的原因 PV与UV上升,说明网站页面
6.1.3 利用平均访问页面数看访问深度
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