任务二运营数据分析
运营数据分析师岗位职责
运营数据分析师岗位职责运营数据分析师是一个在当今数字化时代非常重要的职位，他们负责收集、分析和解读业务运营数据，以提供有价值的见解和决策支持。
本文将介绍运营数据分析师的岗位职责以及他们在日常工作中所承担的重要任务。
一、数据收集和整理运营数据分析师的主要职责之一是负责收集和整理相关业务数据。
他们需要与内部团队和各部门紧密合作，确保从各种数据源（如销售数据、营销数据、客户数据等）获取数据，并加以整理和存储。
在此过程中，运营数据分析师需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的数据分析和报告。
二、数据分析和报告一旦数据收集和整理完毕，运营数据分析师将着手进行数据分析。
他们使用各种分析工具和技术，以识别数据中的趋势、模式和关联性。
通过数据分析，运营数据分析师可以揭示潜在的业务机会和问题，并根据这些发现提出相关的解决方案。
在这个阶段，运营数据分析师需要创建详细的数据报告，以可视化的方式展示分析结果。
这些报告通常包括图表、表格和图形，以便非技术人员能够理解和使用。
他们还需要用清晰简洁的语言解释数据，以确保报告的易读性和可理解性。
三、业务建议和决策支持除了数据分析和报告，运营数据分析师还承担着向高层管理人员提供业务建议和支持决策的重要职责。
他们的分析和报告将用于评估和预测业务绩效，并为制定战略和目标提供指导。
通过深入了解业务需求和市场趋势，运营数据分析师可以为公司的战略发展提供宝贵的见解。
在与高层管理人员沟通时，运营数据分析师需要能够清楚地解释分析结果和建议，回答他们可能有的问题，并提供实际可操作的解决方案。
他们还可以协助制定和实施数据驱动的决策流程，以帮助公司在竞争激烈的市场中取得优势。
四、业绩跟踪和监测运营数据分析师通常还负责跟踪和监测业务绩效指标。
他们需要定期更新和维护数据仪表板和报表，以便实时了解业务的健康状况和进展情况。
通过监测关键指标，运营数据分析师可以及时识别业务问题和机会，并根据需要进行调整和优化。
运营数据分析与绩效考核体系三篇
运营数据分析与绩效考核体系三篇《篇一》我计划开展一项关于运营数据分析和绩效考核体系的工作。
这项工作旨在通过分析运营数据，建立一个科学合理的绩效考核体系，以提高工作效率和员工绩效。
1.收集和整理运营数据：从各个部门收集运营数据，并进行整理和归类，以确保数据的准确性和完整性。
2.数据分析：利用统计学和数据分析方法，对收集到的运营数据进行分析，以发现其中的规律和趋势。
3.建立绩效考核体系：根据分析结果，制定一套科学合理的绩效考核体系，包括考核指标、考核标准和考核方法。
4.实施和评估：与各部门合作，实施新的绩效考核体系，并定期评估其效果，以便进行调整和改进。
5.第一阶段：收集和整理运营数据（2周）与各部门沟通，确定数据收集的渠道和格式，并进行数据的整理和归类。
2.第二阶段：数据分析（4周）利用统计学和数据分析方法，对收集到的运营数据进行分析，并将分析结果整理成报告。
3.第三阶段：建立绩效考核体系（3周）根据分析结果，制定一套科学合理的绩效考核体系，并与各部门进行讨论和修改。
4.第四阶段：实施和评估（持续进行）与各部门合作，实施新的绩效考核体系，并定期评估其效果，以便进行调整和改进。
工作的设想：通过这项工作，我希望能够建立一个科学合理的绩效考核体系，激发员工的积极性和创造力，提高工作效率和质量。
1.第一周：与各部门沟通，确定数据收集的渠道和格式。
2.第二周：收集和整理运营数据。
3.第三周：进行数据分析，并将分析结果整理成报告。
4.第四周：制定绩效考核体系，并与各部门进行讨论和修改。
5.第五周：与各部门合作，实施新的绩效考核体系。
6.后续：定期评估绩效考核体系的效果，并进行调整和改进。
7.确保数据的准确性和完整性：在收集和整理运营数据时，要注意数据的来源和质量，避免错误和遗漏。
8.科学合理的绩效考核体系：在建立绩效考核体系时，要考虑员工的实际情况和工作目标，确保考核指标和标准的合理性。
9.与各部门密切合作：在实施和评估绩效考核体系时，要与各部门保持密切沟通和合作，以确保工作的顺利进行。
运营数据分析师岗位职责
运营数据分析师岗位职责随着互联网和数据分析技术的快速发展，运营数据分析师在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
他们运用数据分析工具和技术为企业提供决策支持和战略指导。
本文将详细介绍运营数据分析师的岗位职责及重要性。
一、数据收集与整理运营数据分析师的首要任务是收集和整理数据。
他们需要从各个数据源中获取数据，包括企业内部的系统数据库、外部数据库以及互联网上的公开数据。
运营数据分析师需要运用各种工具和技术，如SQL、Python、R等，来提取有价值的数据，并进行对应的数据转换和清洗工作。
二、数据分析与可视化运营数据分析师需要对数据进行深入分析，以寻找数据背后的规律和洞察。
他们需要掌握统计学和数据分析方法，并能使用相应的工具和软件，如Excel、Tableau等，进行数据分析和可视化展示。
通过对数据的分析，运营数据分析师能够发现潜在的问题和机会，并提供决策支持。
三、业务报告与解读运营数据分析师负责生成各类业务报告，并解读数据结果。
他们需要将复杂的数据分析成简洁明了的报告，以方便企业管理层理解和决策。
同时，运营数据分析师还需要将数据结果与业务目标相结合，提供相应的战略建议和改进方案。
四、数据模型与预测在业务发展和市场竞争中，数据模型和预测变得越来越重要。
运营数据分析师需要构建数据模型，并运用统计分析和机器学习算法进行数据预测。
通过对历史数据和趋势的分析，运营数据分析师能够预测未来的趋势和结果，为企业决策提供参考。
五、数据监控与优化运营数据分析师需要对企业运营数据进行持续监控，并提出相应的优化建议。
他们需要关注各项运营指标的变化，并及时发现异常情况和问题。
运营数据分析师还需要与相关部门合作，推动改进措施的落地，并持续跟踪和评估效果。
六、跨部门协作与沟通作为运营数据分析师，他们需要与各个部门进行密切的合作和沟通。
他们需要了解业务需求，与业务团队合作，确保数据分析工作的准确性和及时性。
同时，他们还需要与技术团队合作，确保数据采集和处理的顺利进行。
项目四 网店运营数据分析
任务 1 网店流量分析
一、免费流量
免费流量是指访客主动访问店铺时所产生的流量。它的流量入口 主要包括直接访问、店铺收藏、宝贝收藏、购物车及已买到的商品等， 如图所示。访客主动访问流量的成交转化率通常较高，具有很强的稳 定性，能够直观地辨别访客的性质和质量。利用好免费流量，商家可 以有效提高店铺的人气，增加店铺的访问深度和成交转化率。
淘宝网的购物车页面
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任务 1 网店流量分析
5. 已买到的商品 已买到的商品是指访客通过 “已买到的宝贝”页面进入店铺 进行访问。客户可以直接单击购 买过的商品，通过这种方式访问 店铺；同时客户还可以直接在 “已买到的宝贝”页面单击旺旺 小图标与商家进行交流，如图所 示。
“已买到的宝贝”页面
150
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任务 2 客户数据分析
2. 客户画像的作用 客户画像的目的是了解客户。客户画像在店铺营销的不同阶段会 有不同的作用。在前期规划中，商家要把商品卖给正确的人，就要明 确自己的市场定位，找到目标人群的共同点，如商品喜恶、行为模式、 平均消费客单价等，进而帮助店铺确定整体运营节奏和选择有效的推 广手段，确保店铺在发展方向上没有太大的偏差。
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任务 2 客户数据分析
三、会员数据分析
客户关系的管理在电商运营过程中起着非常重要的作用，通过对
店铺的会员数据分析，商家可以准确地掌握会员的人群属性特征，然
后根据这些信息有针对性地进行商品优化和精准营销。
1. 会员生命周期
任何一个会员都是有生命周期的。会员生命周期是指消费者成为
会员前后，在不同时期表现出来的不同特征。分析会员的生命周期，
141
任务 1 网店流量分析
免费流量的入口
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分析化学教学课件：模块一任务二定量分析中的数据处理
标准偏差
用平均偏差和相对平均偏差表示精密度比较简单，但由于一系列的测定结
果中，小偏差占多数，大偏差占少数，如果按总的测定次数求算术平均值，所
得结果会偏小，大偏差得不到应有的反映。用数理统计方法处理数据时，常采
用标准偏差来衡量精密度。在一般分析工作中，只做有限次数的平行测定，这
时标准偏差用s表示:
将尾数舍去。数字“0”在此时应被视为偶数。
例如将下列数字全部修约到两位小数，结果为：
12.6450——12.64
18.2750——18.28
12.7350——12.74
21.845000——21.84
任务2 定量分析中的数据处理
活动2 定量分析中数据的记录
4.当尾数为5，而尾数“5”的后面还有任何不是0的数字时，无论前一位
任务2 定量分析中的数据处理
标准偏差的计算
活动1 定量分析中的误差
任务2 定量分析中的数据处理
活动1 定量分析中的误差
精密度和准确度的关系
在分析工作中评价一项分析结果的可靠性，应该从分析结果的准确度和
精密度两个方面入手。精密度高，不一定准确度高；而准确度高必须以精密
度高为前提。精密度低，所得结果不可靠，也就谈不上准确度高；但是精密
x1，x2，…… xn；
2.根据下列公式，求极距（或极差）。
R = xn－ x1
任务2 定量分析中的数据处理
活动3 定量分析中数据的评价
3.求出可疑值与其临近数据之间的差。
xn－xn-1 或 x2－x1
4.根据下列公式计算Q值。
Q =（xn－xn-1）/（xn－x1） 或 Q =（x2－x1）/（xn－x1）
保留。
任务2 定量分析中的数据处理
运营数据分析专员岗位职责
运营数据分析专员岗位职责随着互联网的发展，运营数据分析专员成为越来越重要的岗位。
他们通过对企业的数据进行深入分析和研究，帮助企业制定更科学合理的运营策略和决策。
本文将从数据收集、分析和报告三个方面，详细描述运营数据分析专员的岗位职责。
一、数据收集作为运营数据分析专员，首要的任务是负责数据的收集。
这个过程中，需要深入了解企业运营数据的来源，与技术团队合作，建立数据收集系统。
专员需编写数据收集脚本、配置数据接口以及数据抓取工具。
他们还需要协调内外部的数据提供方，确保数据的准确性和完整性。
除了日常的数据收集工作，运营数据分析专员还需要根据业务需求，定期进行数据抽样和数据调研。
通过对用户行为、市场数据、竞争对手数据等的分析，帮助企业了解运营现状和潜在机会。
二、数据分析数据分析是运营数据分析专员最核心的工作内容。
他们需要使用数据挖掘、统计学和机器学习等方法，深入挖掘和分析数据背后的规律和价值。
具体而言，运营数据分析专员需要：1. 数据清洗和处理：对原始数据进行清洗和处理，去除异常值和缺失值，使得数据具备可分析的基础。
2. 数据挖掘和统计分析：运用统计学和数据挖掘技术，对数据进行探索性分析，发现数据中的有用信息和潜在关系。
3. 精细化分析：基于深入的业务理解，将数据分析与业务场景相结合，深度挖掘数据中的关键业务指标和问题，形成有针对性的报告和建议。
4. 用户行为分析：通过对用户行为数据的分析，挖掘用户的偏好和需求，为产品和营销团队提供有针对性的业务决策支持。
三、数据报告运营数据分析专员不仅需要将数据进行分析，还需将分析结果进行整理和报告。
在这个过程中，他们需要使用数据可视化工具，将复杂的数据和分析结果以图表、表格等形式展示，简明扼要地传达给相关团队和决策者。
数据报告不仅仅是对数据的呈现，还需要对数据进行解读和分析，为业务部门和管理层提供针对性的建议和决策支持。
运营数据分析专员需要具备良好的沟通和表达能力，能够将复杂的数据分析结果转化为易于理解的语言，让非技术人员也能够理解和接受。
任务二：数据分析部门的结构及职能
任务二、数据分析部门的结构及职能：数据分析部门的结构及职能一、部门概述数据分析部门是公司的重要部门之一，负责收集、整理和分析公司的数据，为决策提供支持和指导。
该部门的主要职能包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据报告与可视化等。
二、部门结构1、部门主管数据分析部门的主管负责整个部门的管理和运营，并向高层汇报部门的工作进展和结果。
他/她需要具备数据分析领域的专业知识和丰富的管理经验。
2、数据工程师数据工程师负责公司数据的收集、存储和管理工作。
他们需要设计和维护公司的数据仓库，确保数据的完整性和安全性。
此外，他们还需要开发数据处理和清洗的流程，以确保数据的准确性和一致性。
3、数据分析师数据分析师是数据分析部门的核心成员，他们负责对公司数据进行深入的分析和挖掘，以提供有价值的见解和决策支持。
他们需要运用统计学、机器学习等分析方法，解读数据的模式和趋势，并提出相关的建议和策略。
4、数据可视化师数据可视化师负责将分析结果通过可视化的方式展示出来，使复杂的数据变得直观和易于理解。
他们需要使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据转化为图表、图形和仪表盘等形式。
5、数据产品经理数据产品经理负责根据公司的需求，制定和实施数据产品的规划和开发。
他们需要与各个部门合作，了解他们的需求，并协调数据工程师、数据分析师和数据可视化师等团队成员，确保数据产品的成功上线和持续优化。
三、部门职能详述1、数据收集与存储数据分析部门负责收集和存储公司内部和外部的各类数据，包括销售数据、客户数据、市场数据等。
他们需要借助各种数据采集工具和技术，确保数据的及时和准确。
2、数据清洗与处理数据分析师使用数据清洗和处理技术，对收集到的数据进行清洗和预处理，排除异常值和错误数据，使数据达到可分析的状态。
清洗后的数据将用于后续的分析和挖掘工作。
3、数据分析与挖掘数据分析师运用统计学、机器学习等数据分析方法，对清洗后的数据进行分析和挖掘。
运营数据分析专员岗位职责
运营数据分析专员岗位职责一、岗位概述运营数据分析专员是负责收集、整理和分析企业运营数据的专业人员。
他们通过对数据的深入分析，为企业提供准确的决策依据和运营优化建议，帮助企业提升运营效率和盈利能力。
二、岗位职责1. 数据收集与整理收集相关运营数据，包括销售额、订单量、用户活跃度等，并进行分类整理，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据分析与挖掘利用数据分析工具，对收集到的运营数据进行深入挖掘和分析，挖掘潜在问题和机会，并提出改进建议，促进企业运营的持续发展。
3. 数据报告与展示根据需求，定期编写并提交数据报告，清晰地呈现数据分析结果和相关指标，帮助管理层做出正确的决策。
4. 运营策略制定基于数据分析结果，结合市场趋势和竞争情况，参与制定企业的运营策略和销售计划，提高产品推广和售后服务的效果。
5. 业务流程改进通过对数据的持续监测和分析，识别企业运营过程中存在的问题和瓶颈，提出相应的改进方案，优化业务流程和运营模式。
6. 数据保护与安全负责数据的保护和安全工作，确保数据的机密性和完整性，避免数据泄露和风险。
7. 团队协作与其他团队成员合作，包括市场营销团队、产品团队等，共同推动企业的运营目标的实现。
8. 学习与研究持续学习行业最新的数据分析技术和工具，不断提升数据分析能力，为企业提供更有竞争力的数据支持。
三、职位要求1. 本科以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业背景优先。
2. 熟练掌握数据分析工具，如Excel、SQL、Python等。
3. 具备良好的数据分析能力，能够将数据转化为有用的信息和建议。
4. 具备良好的逻辑思维和问题解决能力，能够独立思考和分析复杂问题。
5. 较强的沟通和团队合作能力，能够与不同团队成员有效配合。
6. 具备较强的责任心和执行力，能够按时保质完成工作任务。
7. 具备较强的学习能力和自我驱动能力，能够跟上行业发展的步伐。
四、结语运营数据分析专员作为企业运营决策的重要参考，扮演着至关重要的角色。
新媒体运营-运营数据分析
（二）微信公众号用户分析
2．用户属性
（3）访问设备 访问设备是对用户使用的终端进行统计分析，可以方便运营人员选择合适的终端 来开展运营计划。
（二）微信公众号用户分析
3．常读用户
常读用户即经常阅读微信公众号的用户，也可以简单地理解为“死忠粉”或老用 户。常读用户分析主要包括常读用户总览、性别分布、年龄分布、城市分布和终端分 布。
（一）数据分析的意义 了解运营质量 调整运营方向 控制运营成本 评估对比分析法
对比分析法是指将两组或两组以上的数据进行对比，通过数字展示或说明研 究目标对象的大小、水平高低、速度快慢，以及各种关系是否协调等。根据对比 标准的不同，可以将对比分析法分为纵向对比和横向对比。
实训要求 要求对两张图进行分析，总结两种分析方法的要点，以及分析结果。
（1）首先明确左图的分析标准，然后对每个渠道的下载量和购买量进行对比总 实训思路 结。
（2）首先明确右图的地域分布，然后对每个地域的粉丝数与总人数进行分析。
任 务 考 核 Task assessment
填写表的内容并上交，考查对本任务知识的掌握程度。
（三）微信公众号内容分析
1．全部群发
全部群发主要分析图文总阅读次数、原文阅读次数、分享转发次数和微信收藏人 数等数据。
（三）微信公众号内容分析
1．全部群发
在“昨日关键指标”下，还可查看最近7天、最近15天、最近30天或自定义时间段 内的图文总阅读、原文页阅读、分享转发、微信收藏等的阅读来源分析。
项目八
新媒体数据分析
了解数据分析 微信公众号数据分析
微博数据分析
任务一 任务二 任务三
CONTENTS
目录
任 务 目 标 Task objectives
运营必备的 15 个数据分析方法
运营必备的15个数据分析方法提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。
其实,“分析”本身是每个人都具备的能力;比如根据股票的走势决定购买还是抛出,依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。
这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断,这就是简单分析的过程.对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
1。
数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么?1.1 数据分析的目标对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析.商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
1.2 数据分析的作用我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
这其中，数据和数据分析,是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务,而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来.根据这些数据洞察,通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环.这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
1。
3 数据分析进化论我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段1：观察数据当前发生了什么？首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如，公司上周投放了新的搜索引擎A 的广告，想要比对一周下来，新渠道A 比现有渠道B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少.这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”.阶段2：理解为什么发生？如果看到了渠道A 为什么比渠道B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。
运营部运营数据分析报告
运营部运营数据分析报告一. 引言运营部是公司中关键部门之一，承担着分析和评估业务运营情况的重要任务。
本报告旨在通过对运营部的关键数据进行分析，为决策者提供有关运营策略改进的洞察和建议。
二. 总体运营情况1. 业务规模运营部在报告期内处理了XX个业务请求，相比去年同期增长了X%。
这表明公司业务发展正向积极方向推进。
2. 客户满意度运营部持续关注客户满意度指标，通过定期调研和反馈收集数据。
在本报告期间，客户满意度指数为X，与去年同期相比略有下降。
这意味着我们需要进一步分析原因并采取措施提高客户满意度。
3. 运营成本运营部在报告期间的成本为X，占公司总成本的比例为X%。
与去年同期相比，成本增加了X%。
这主要是因为人力资源和技术投入的增加。
我们需要进一步评估成本结构，以寻找提高效率和降低成本的机会。
三. 渠道分析1. 线上渠道在报告期内，线上渠道成为公司业务的主要来源，占总业务量的XX%。
这一趋势与去年同期相比保持稳定。
我们应继续发展线上渠道，并投入更多资源以提升用户体验。
2. 线下渠道尽管线下渠道的业务量减少了X%，但仍然占公司总业务量的XX%。
因此，我们不能忽视线下渠道的重要性。
可以考虑通过改善店面陈设和提供个性化服务来吸引更多客户。
四. 产品分析1. 产品A产品A是公司主要的利润来源，销售额在报告期间增加了X%。
然而，需要注意的是产品A的市场份额下降了X%。
我们需要进一步分析市场动态和竞争对手的策略，以保持我们的竞争优势。
2. 产品B产品B在报告期间的销售额相比去年同期增加了X%。
这主要得益于市场需求的增长和产品创新。
我们应继续关注市场变化，并寻找进一步扩大产品B市场份额的机会。
五. 人员绩效评估1. 个人绩效运营部的个人绩效评估显示，有XX%的员工达到或超过预期目标。
这表明在绩效管理方面我们取得了一定的成绩。
对于未达标的员工，我们应提供培训和辅导，以提高其工作表现。
2. 团队合作运营部在报告期内积极推行团队合作文化，促进跨部门协作和知识共享。
任务二：数据分析部门的结构及职能
任务二：数据分析部门的结构及职能. 目录1.引言2.数据分析部门的组织结构2.1 部门负责人2.2 数据分析团队2.2.1 数据分析师2.2.2 数据工程师2.2.3 数据科学家3.数据分析部门的职能和责任3.1 数据收集和清洗3.2 数据分析和挖掘3.3 数据可视化和报告3.4 预测和建模3.5 数据安全与隐私保护4.数据分析部门的工作流程4.1 项目需求收集4.2 数据准备与整理4.3 数据分析与挖掘4.4 数据可视化与报告5.数据分析部门与其他部门的合作5.1 产品部门5.2 运营部门5.3 市场部门6.法律名词解释6.1 个人信息保护法6.2 数据隐私法6.3 数据使用合规性7.附件附件一：数据分析部门组织结构图附件二：数据分析项目案例附件三：数据分析流程图8.结束语1.引言数据分析在当前数字化时代中发挥着重要的作用。
数据分析部门作为企业内部的核心组织，承担着数据分析和挖掘的任务，并为各个部门提供数据驱动的决策支持。
本文将详细介绍数据分析部门的组织结构和职能，并探讨其与其他部门的合作关系。
2.数据分析部门的组织结构2.1 部门负责人数据分析部门的组织结构的核心是部门负责人，负责整个数据分析部门的管理和协调工作。
部门负责人通常具备丰富的数据分析经验和管理能力，能够制定部门的战略规划并确保各项工作的顺利进行。
2.2 数据分析团队数据分析团队是数据分析部门的核心力量，其主要包括数据分析师、数据工程师和数据科学家。
2.2.1 数据分析师数据分析师负责收集、整理和分析数据，帮助企业发现业务中的问题和机会，并提供有针对性的解决方案。
他们应具备扎实的数理统计和数据分析技能，善于运用各种分析工具和算法进行数据挖掘和模型建立。
2.2.2 数据工程师数据工程师负责设计和建设数据分析的基础设施，包括数据仓库、ETL（抽取、转换和加载）流程和数据处理平台等。
他们应具备扎实的编程和数据库知识，能够高效地处理大规模数据并优化数据的存储和访问。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析引言概述：游戏运营数据分析是指通过对游戏中的各项数据进行采集、整理和分析，以便游戏运营者能够更好地了解玩家行为、优化游戏体验、提升盈利能力。
本文将从五个方面详细阐述游戏运营数据分析的重要性和方法。
一、用户行为分析1.1 玩家活跃度分析：通过统计玩家的登录次数、在线时长等数据，了解玩家对游戏的兴趣程度和参预度。
1.2 玩家流失率分析：分析玩家的流失率，找出导致玩家流失的原因，以便采取相应措施提高留存率。
1.3 玩家付费行为分析：研究玩家的付费行为模式，包括付费金额、付费频率等，以便优化游戏的付费策略。
二、游戏内容分析2.1 关卡难度分析：通过分析玩家在各个关卡中的通过率和失败率，调整游戏的难度，提升游戏的可玩性。
2.2 游戏道具使用分析：分析玩家对游戏道具的使用情况，了解哪些道具更受欢迎，以便进行相应的道具设计和推广。
2.3 游戏任务完成率分析：统计玩家完成游戏任务的情况，了解任务的难易程度，以便调整任务设计和奖励机制。
三、社交互动分析3.1 好友互动分析：分析玩家之间的好友互动情况，了解玩家对社交功能的需求，以便优化社交系统。
3.2 社交分享分析：统计玩家的社交分享行为，了解哪些内容更容易引起其他玩家的关注，以便优化游戏的社交推广策略。
3.3 社交活动参预分析：分析玩家参预社交活动的情况，了解活动的吸引力和参预度，以便设计更具吸引力的社交活动。
四、营销策略分析4.1 广告效果分析：通过分析不同广告渠道的点击率和转化率，了解广告的效果，以便优化广告投放策略。
4.2 促销活动分析：统计促销活动的参预度和转化率，了解活动的吸引力和效果，以便设计更具吸引力的促销策略。
4.3 用户反馈分析：分析玩家的反馈意见和建议，了解玩家对游戏的满意度和需求，以便改进游戏的营销策略。
五、盈利能力分析5.1 游戏收入分析：统计游戏的收入来源和收入比例，了解不同付费方式的盈利能力，以便优化游戏的收费策略。
5.2 用户付费习惯分析：分析玩家的付费习惯，了解玩家的付费偏好和消费能力，以便制定个性化的付费推荐策略。
跨境电子商务数据化运营 项目1 任务二 数据分析的基本步骤
分析数据
经营数据分析
近3个月发布的产品500个左右，新发产品有所增加，但有效产品数量并没有提升，同理可发现整体曝光次数没有太多 明显的变化。3月份与1月份相比曝光的下降的情况出现，而点击量上升，需要分析平台在这段时间里面是否做了信息 调整。点击量逐步上升，整体平台的访问，询盘，咨询人数才会有明显的提升。通过对询盘人数，个数，TM咨询人数 分析发现，近三个月询盘方面没有太多的数据变化，TM咨询人数有了明显的上升，预计接下来的4月还会继续保持， 接下来重视TM回复率，在线时长等，抓住这部分的客户资源。
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
平台粉丝通引入流量
直接访问流量
需要做更多的站外引流，做独立官网，facebook等 营销渠道时，通过添加网站首页链接，产品爆款链接 的方式，将平台以及产品更多的展示在买家面前，从 而提升产品或者网站被查看以及关注的概率。
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
识别需求
流量问题
国际站的 所有流量
分类
自然流量 付费流量 活动流量
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
分析买家端口的常用热门搜索词，通过覆盖更全面的 买家搜索词，提升产品被买家查看的概率，从而提升 平台流量。
平台粉丝通引入流量 直接访问流量
提升买家核心搜索词的自然排名，使得高热度高搜索 量的词排名更靠前，从而提升产品被看到的概率以及 搜索页面上的流量引入。
收集数据
第三项反馈率=总反馈量/总点击量，询盘转化率=总询盘量/平台访客量，数据可以从平台经营总数据 中进行引用获取。
分析数据
通过对平台经营数据，旺铺数据，产品流量及 转化率数据的统计与记录，我们可以从不同的 维度清晰的看到平台中近一周，一月，三月， 半年的数据报告，通过平台不同时间段数据的 横向对比可以看出平台当前的数据情况，纵向 对比可以看出近一个月或者3个月的平台数据变 化，结合近期的平台操作，判断平台操作上的 一些问题以及需要做的改进点。
运营数据分析专员岗位职责
运营数据分析专员岗位职责一、岗位概述运营数据分析专员是指负责运营数据的收集、分析和报告，帮助企业评估业务绩效并制定优化策略的专业人员。
他们通过运用各种数据分析工具和技术，提供有关市场趋势、用户行为和竞争情报等方面的准确数据，为公司决策提供支持和指导。
二、主要职责1.数据收集与整理运营数据分析专员负责收集与整理与公司业务相关的各种数据，包括但不限于销售数据、用户数据、市场数据等。
他们需要使用各种数据收集工具和技术，确保数据的准确性和完整性。
2.数据分析与报告运营数据分析专员利用各种数据分析工具和技术对收集到的数据进行分析。
他们需要根据公司的需求，设计并执行数据分析模型，并对分析结果进行解读和总结。
然后，将分析结果以报告的形式呈现给相关部门和管理层，帮助他们理解当前的业务状况和趋势，并做出相应的决策。
3.业绩评估与优化策略运营数据分析专员负责对公司的业务绩效进行评估，并帮助制定优化策略。
他们需要从数据中发现潜在问题和机会，并与相关团队合作提出改进措施和建议。
此外，他们还需要监测和评估这些改进措施的效果，并根据反馈调整优化策略。
4.市场趋势与竞争分析运营数据分析专员需要密切关注市场趋势和竞争情报，并将其与公司的业务数据进行比较和分析。
他们需要对竞争对手的市场活动、产品策略等进行跟踪，并及时向管理层提供相关报告和建议，以帮助公司应对市场竞争。
5.数据管理与保护运营数据分析专员负责管理和保护公司的数据资产。
他们需要确保数据的安全性和可靠性，并制定相应的数据管理和保护政策。
此外，他们还需要遵守相关的法律法规，确保数据的合规性和隐私保护。
三、任职要求1.扎实的数据分析能力运营数据分析专员需要具备扎实的数据分析能力，包括数据收集、整理、处理和解读等方面的技巧。
他们需要熟练掌握各种数据分析工具和技术，如Excel、SQL、Python等，并能够快速准确地进行数据分析和报告。
2.良好的沟通能力运营数据分析专员需要具备良好的沟通能力，能够与各个部门和层级的人员进行有效的沟通与协作。
中职《网店运营(第2版)》教案项目6 数据分析--教案
_____________________网店运营 __________________________________________ ×××职业中学学科教案本Teaching Plan20 年———20 年学年度 学期The (1st/2na)Semester of the Academic Year from 20 to 20学校（School ）学科（Subject ）年级（Grade ） 教师（Teacher ）《网店运营》目录项目六数据分析任务一数据分析工具任务二网店运营数据分析教学课题任务一数据分析工具课题类型理实一体化课时安排2上课时间教学目标1.了解网店运营中常用的数据分析工具2.熟练运用网店数据分析的工具和方法3.培养对数据的敏锐度和敏感性，树立数据分析的意识4.具备电商数据化的运营思维教学重点了解网店运营中常用的数据分析工具熟练运用网店数据分析工具和方法教学难点养成对数据的敏锐度和敏感性，树立数据分析意识和电商数据化的运营思维辅助资源课件、多媒体、网络情景引入①通过《啤酒与尿布》的销售案例引入数据分析的重要性②常用的数据分析工具有哪些？教学手段教学过程师生互动活动设计情景教学情景设计：(参见教材）任务分解：了解以下几种常用的数据分析工具：生意参谋、千里眼、逐鹿工具箱。
活动1：生意参谋活动背景：想对网店运营数据进行分析，就必须借助数据分析工具，由于李丽是新手有点犯难，于是向刘部长主动请教。
刘部长给她推荐了一款常用的目前主流的数据分析工具——生意参谋。
通过生意参谋，经营者可以随时查看店铺的各项经营数据。
活动实施：。
第1步生意参谋的主要功能“想一想”教师利用PPT展现任务背景教师利用PPT展现任务环节。
学生分组讨论任务内容，并记录在实训记录表中。
李丽他们怎样进入“生意参谋”分析数据呢？课件演示教学1、首页生意参谋首页全面展示店铺经营全链路的各项核心数据，包括店铺实时数据、商品实时排行、店铺行业排名、店铺经营概况、流量分析、商品分析、交易分析、服务分析、营销分析和市场行情，如图6.1.1所示。
运营数据分析方法
运营必备的 15 个数据分析方法一、数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。
商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
在这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。
根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。
这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段：阶段1：观察数据当前发生了什么？首先基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如：公司上周投放了新的搜索引擎A 的广告，想要比对一周内新渠道A 比现有渠道B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。
这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段2：理解为什么发生？如果看到了渠道A 为什么比渠道B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。
这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多地获取了移动端的用户。
这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。
阶段3：预测未来会发生什么？而当我们理解了渠道A、B 带来流量的高低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。
营运数据分析员职位职责
营运数据分析员职位职责一、职位概述营运数据分析员是负责对企业营运数据进行收集、分析、整理和挖掘的专业人员。
他们通过运用数据分析工具和技术，帮助企业管理层做出决策和制定有效的战略规划。
本文将详细介绍营运数据分析员的职责和工作内容。
二、数据收集与整理1. 收集运营数据：负责收集企业相关的运营数据，包括销售额、库存、物流情况、市场活动数据等，确保数据来源准确可靠。
2. 数据清洗与整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除错误、冗余或不完整的数据，保证数据的准确性和完整性。
三、数据分析与挖掘1. 分析业务指标：对企业的各项业务指标进行深入分析，包括销售额、成本、利润等，帮助企业了解业务的健康状况。
2. 制定数据分析模型：根据企业需求，设计和建立适用于业务分析的数据模型，运用统计学和建模技术进行数据分析。
3. 发现商业洞察：通过对数据的挖掘和分析，发现潜在的商业洞察，帮助企业发现潜在机会和风险，并提出相应的应对策略。
四、报告撰写与呈现1. 编制数据报告：根据管理层的需求，编制数据分析报告，包括数据可视化图表、数据解读和结论等，以支持管理层决策。
2. 报告呈现：通过口头或书面形式将数据分析结果向管理层和相关团队进行呈现，并解答相关问题，确保数据分析结果能够被理解和接受。
五、数据质量管理1. 监控数据质量：负责对企业数据质量进行监控和评估，发现并解决数据质量问题，确保数据的准确性和一致性。
2. 建立数据标准：与相关部门合作，制定数据标准和规范，确保企业不同数据系统之间的数据能够互通有无，保证数据的质量和一致性。
六、与团队合作1. 数据需求沟通：与业务部门和技术团队进行沟通，了解业务需求，确定数据分析的目标和范围。
2. 项目协作支持：与团队成员密切合作，共同完成项目任务，确保数据分析工作能够按时交付。
七、自我学习与提升1. 跟踪数据分析技术：持续学习和研究最新的数据分析技术和工具，提高个人的数据分析能力和技术水平。
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5W1H
构思（C）
实现（I）
设计（D）
诊断依据是销 售额计算公式
运作（O）
XXX初步诊 断报告
ROI计算
任务背景
• 在电商运营过程中，ROI是一个重要的指标，很多推广工作都会以ROI作为一种评估 • ROI（Retrun On Investment）是指通过投资而应返回的价值，即企业从一项投资活 动中得到的经济回报
直通车ROI诊断方案设计
任务背景
• 淘宝店做直通车推广，掌柜的往往最关注的就是ROI • 如果ROI低于1，那么赚的都不够直通车赔的 • 影响ROI的因素主要有直通车的因素、宝贝因素和店铺因素
直通车ROI诊断方案设计
任务内容
• 根据自己经营的直通车投放情况，设计一个直通车ROI诊断方案，内容包括：
个因素引起的，但引起访客数、转化率和客单价三个因素下降的原因又是什么呢？这
需要进一步展开分析，直至找到销售额不见增长的根本原因，这样才能对症下药，找 到解决销售下降的策略和措施。
销售额诊断方案设计与实施
任务内容
• 针对自己经营的状况，设计销售额诊断方案，并在实践中检验销售额诊断方案的有效 性，然后撰写《xxx销售额诊断方案设计与实施报告》，内容包括：
• 退货数据分析
• • • 金额退货率=某段时间内的退货金额/总销售金额×100% 订单退货率=某段时间内的退货订单数量/总订单量×100% 数量退货率=某段时间内的商品退货数量/总销售数量×100%
运营数据分析指标
第二层：每周核心数据分析
• 流量分析
• • • • • UV PV 跳失率 回访者占比 访问深度比率
1
初步诊断
2
ROI计算
初步诊断
任务背景
• 初步诊断是针对引起销售额变化的因素展开分析，分析的数据有店铺的访客数、店铺 成交转化率、客单价这三个数据 • 诊断的基本流程
• • • 一是确定店铺问题出在哪里 二是收集数据，分析内在原因 三是收集行业和竞争对手数据，分析外在原因
•
•
四是撰写诊断报告
五是提出对策建议
运营数据分析指标
第一层：日常基础数据分析
• 转化率数据分析
• • 下单转化率=下单买家数/访客数×100% 支付转化率=支付买家数/访客数×100%
运营数据分析指标
第一层：日常基础数据分析
• 效率数据分析
• • 连带率=销售商品总数量/成交订单总数×100% 动销率=动销品种数/店铺商品总品种数×100%
运营数据分析概念
客单价
• 客单价=成交金额/成交用户数
• 客单价=成交金额/成交总笔数
运营数据分析概念
购买频率
• 购买频率（Frequency of Purchase）是指消费者或用户在一定时期内购买某种或某类
商品的次数
运营数据分析概念
毛利润率
• 毛利润率＝（销售收入－销售成本）/销售收入
利润评价指标应用示例 例如某电商企业10月份销售收入为1 000 000元,销售成本为800 000元,利润为150 000元,计算该企业的销售利润率。 该企业的销售利润率 = 150 000 /1 000 000 = 15% 成本利润率 = 150 000 / 800 000 =18.8%
任务发布
运营数据分析概念
成本
• 运营成本是指运营过程中的总花费，其构成包括
• • 推广成本 经营成本
•
• •
IT建维成本
管理成本 人员成本
•
•
商品折损成本
物流成本等等
淘宝运营数据分析工具
生意参谋2.0
淘宝运营数据分析工具
阿里指数
淘宝运营数据分析工具
魔镜
淘宝运营数据分析工具
赤兔
运营数据分析指标
项目导入
网上眼镜专营店挖掘卖点
网上眼镜专营店挖掘卖点
某网上眼镜专营店在运营前期，非常关注商品显性卖点和隐性卖点的发掘 第一 收集行业数据 第二 分析采集数据
表 太阳镜SKU颜色
思考
以淘宝网为例，请说明太阳镜的相关行业数据可以从哪里采集到？
试分析如何挖掘商品的隐性卖点?
知识准备
• 订单数据分析
• • 下单买家数 支付买家数
•
• • • • •
退款率=退款成功笔数/支付子订单数×100%
支付金额=统计时间内买家拍下商品后支付的金额总额 客单价=统计时间内支付金额/支付买家数 营业利润金额=营业收入金额-营业成本金额 营业利润率=营业利润金额/营业收入金额×100% 支付商品件数
运营数据分析指标
第一层：库存数据分析
• 流量数据分析
• • • 库存天数=期末库存金额×（销售期天数/某个销售期的销售金额） 库存周转率=销售数量/[（期初库存数量+期末库存数量）/2] ×100% 售罄率=某段时间内的销售数量/（期初库存数量+期中进货数量）×100%
运营数据分析指标
第一层：库存数据分析
第一层：日常基础数据分析
• 流量数据分析
• • • • • 独立访客数（UV） 浏览量（PV） 平均停留时长=来访店铺的所有访客总的停留时长/访客数（秒） 跳失率=一天内来访店铺浏览量为1的访客数/店铺总访客数 店铺新访客占比=来访店铺的新访客数量/当天访客数量
运营数据分析指标
第一层：日常基础数据分析
ROI分析
网店销售额诊断方案设计与实施
任务拓展 直通车ROI诊断方案设计
ROI计算
任务安排
• 本任务要求学生单独完成，并在自学ROI的相关知识后完成任务，完成后上交计算结 果。注意计算要展示完整的过程
ROI计算
任务实施
• ROI = 利润/投资×100% =（2400-1200-600）/（1200+600）×100% =33.33%
• 直通车ROI = 直通车花费：成交金额
任务安排
• 本任务是一个团队任务，要求运用CDIO的方法合作完成，完成后上交《直通车ROI诊 断方案》，并做好汇报结果的准备
项目结构
网店运营数据分析概念
内容分析指 标 流量来源分 析指标
用户分析指 标知识准备来自淘宝网店运营数据分析工具
网店运营数据分析指标
网店运营 数据分析
网店初步诊断 任务发布
每周核心数 据分析指标 日常基础数 据分析指标
任务二运营数据分析
主讲：邵贵平
数据分析
1
知识目标
理解运营数据分析的相关概念 熟悉运营数据分析工具 理解和掌握运营数据分析指标
2
技能目标
具备初步诊断分析能力 具备ROI计算能力 具备销售额精准诊断能力 具备直通车ROI诊断分析能力
3
基本素养
具有数据敏感性 善于用数据思考和分析问题 具备收集、整理和清洗数据的能力 具有较好的逻辑分析能力
= 600:2400 =1:4
任务拓展
1
销售额诊断方案设计与实施
2
直通车ROI诊断方案设计
销售额诊断方案设计与实施
任务背景
• 在运营过程中，常常会遇到店铺发展的瓶颈，流量上不来，转化率上不来，销售额停 滞不前，想要更上一个台阶，却不知是什么制约了店铺的发展，捆绑了发展的手脚？ • 初步诊断只能确认销售额下降是由访客数、转化率和客单价三个因素之中的某个或多
运营数据分析指标
第二层：每周核心数据分析
• 交易数据分析
• • • • • • 总订单数 有效订单数 订单有效率 总销售额 客单价 毛利润
运营数据分析指标
第二层：每周核心数据分析
• 交易数据分析
• • • • • 毛利率 下单转化率 付款转化率 退货率 DSR评分
运营数据分析指标
第三层：用户分析
1 运营数据分析概念
2
淘宝运营数据分析工具
3
运营数据分析指标
运营数据分析概念
运营分析
• 运营分析是从运营过程及最终的成效上来进行分析
• 重点分析过程中相关服务的及时率和有效率以及不同类型客户间对于服务需求的差异
运营数据分析概念
销售额计算公式
• 销售额=访客数x转化率x客单价
运营数据分析概念
• 它涵盖了企业的获利目标，利润和投入经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通
过投资和现有财产获得利润
ROI计算
任务内容
• 某专营丝网印刷衬衫，该店主从1688阿里平台上以每件24元的价格采购了50件丝网印 刷衬衫，共花去1200元；然后在淘宝中销售，在直通车商投放600元广告费，卖出这 批衬衫，销售额为2400元。请计算ROI，直通车ROI
• • • • 确定销售额诊断的数据指标体系 根据销售额诊断的数据指标体系查找数据源 实施销售额诊断 安排头脑风暴共商对策
•
再对运营改进对策实施效果分析
销售额诊断方案设计与实施
任务安排
• 本任务是一个团队任务，要求运用CDIO的方法合作完成，完成后上交《xxx销售额诊 断方案设计与实施》，并做好汇报结果的准备
• 访客分析
• • 访客复购率 转化率
运营数据分析指标
第四层：流量来源分析
• 流量来源分析的意义
• • 监控各渠道转化率 发掘有效媒体
运营数据分析指标
第五层：内容分析
• 跳失率
• 热点内容
运营数据分析指标
第六层：商品销售分析
• 商品销售计划完成率
• 销售利润率 • 成本利润率
运营数据分析指标
• • • • • 确定影响直通车销售额和花费的关键因素，要尽可能细化 根据影响直通车销售额和花费的关键因素确定ROI分析的指标体系 再基于ROI分析的指标体系确定数据源 计算各项关键因素对ROI的影响程度和权重，并制作成用于ROI分析的表格 确定直通车ROI分析展开的时间节点及安排