网站运营数据分析认知篇.pptx

EXCEL数据处理-数据导入
• 导入来自文本文件的数据（示例1-31） • 导入来自网站的数据 • 其他导入（数据库等）
EXCEL数据处理-数据清洗
【示例1-3-2】获取所有不同的买家会员名
• （1）重复数据的处理： ①条件格式标识法：仅标注有重复的数据； ②高级筛选法：只能得到不重复数据； ③函数法：统计重复的个数 ④数据透视表法：统计重复个数。 ⑤菜单法删除法：删除重复项。
最常用数据标准化方法：min-max归一化方法。 指标数据X的标准化值=（X-Min）/（Max-Min），其中：Max和Min分别 是对应指标中的最大值和最小值。
最近访问间隔标准化值=（Max-X）/（Max-Min）
Leabharlann Baidu
④综合评价分析 示例：网站购买客户的总体价值。
④综合评价分析 示例：网站购买客户的总体价值。
《 网 站 运 营 数 据 分 析 》 配 套 课 件 （ 参 考 ）
学习目标
• 知识目标： ①了解数据分析的常用方法、基本流程及分析工具。 ②了解电子商务网站数据分析的主要指标体系。 ③熟悉网店运营数据分析的相关概念与术语。
能力目标： ①针对一个实际问题，能形成合理的分析思路并选择合适的分
析方法与工具。 ②能运用EXCEL工具对数据进行预处理、简单统计分析、并选择
潜力商品
优质商品
问题商品
改进商品
常用的数据分析法
常用的数据分析法
• ①对比分析法
你认为这个结论正确吗？ 在美国和西班牙交战期间，美国海军的死
亡率是千分之九，而同时期纽约居民的死亡率 是千分之十六（不含自然死亡）。后来海军征 兵人员就用这些数据来证明参军更安全。
常用的数据分析法
①对比分析法
纵比：同一总体条件下不同 时期指标对比
合适的图表进行数据的展示。 ③能运用量子恒道（生意参谋）、数据魔方等淘宝平台工具进
行流量、转化率、用户等重要维度的分析。 ④能根据数据分析结果形成合理的分析结论，撰写基本的店铺
运营数据分析报告。
课程主要内容
单元1:网站运营数据分析认知篇
数据分析是“神马”？
数据分析：根据分析目的，用适当的分析方法和工具，对收集来的 数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析法
⑦趋势分析：回归分析预测和时间序列预测。
时间序列预测：按时间发展的顺序来进行预测，主要用于不规则性数 据，也不考虑数据间的因果关系。 时间序列预测常用方法：移动平均法、指数平滑法、季节分解法等。
1.3 数据分析常用工具
数据分析基本工具
1.3.1基础分析工具—EXCEL
• 主要用于： • 数据处理（可能需要先进行数据导入） • 简单的数据统计分析 • 数据的展示
STEP3:确定指标体系中各指标的权重，以保证评价的科学性。
④综合评价分析 示例：网站购买客户的总体价值。
STEP4:对经过处理后的指标进行汇总计算，得出综合评价分值。
STEP5:根据评价指数或分值对参评对象进行排序，并由此得出结论。
常用的数据分析法
⑤漏斗图分析
请自行例举电商运营业 务中的其他应用场合？
Why:为什么要网站运营数据分析
What:网站运营分析哪些数据
How:如何进行网站运营数据分析
1.2.1网站运营数据分析的基本流程
明确分析目标（收集 需求/分析需求/明确目 标），形成分析思路
按照数据分析内容收 集相关数据→加工处理
定需求目标
数据采集处理
数据分析 基本流程
选取合适的分析方法 和工具对数据进行分
Why:为什么要网站运营数据分析
Why:为什么要网站运营数据分析
●来的是谁？从哪里来，从哪里离开，他们在找什 么？
●哪些商品卖得好，哪些根本没人买，为什么？ ●哪些渠道的流量给网站带来的销量更大？ ●在访问你网站的客户中，哪些是老客户，哪些是 新客户，他们多久才来购买？ ●网站投入的推广促销活动是否有效？ ●当前在同行业中本公司的竞争优势或劣势如何？ ●为什么近期的退货率较高？ ●为什么许多老客户已经有一年再未购物？ ●按照目前的销售情况，下季度的销售情况如何？ ● ……
数据计算等。
分析数据的准备-数据的处理
1.2.2网站数据分析的基本方法
数据分析方法论(1)：5W2H分析法
运用5W2H分析法进行热销商品数据分析框架示意
想一想：
5W2H法：应用于企业职位应聘的有效自 我推荐。
数据分析方法论(2) ：用户行为理论分析法
基于 用户 行为 理论 的购 买转 化率 分析 框架
常用的数据分析法
②交叉分析 ③结构分析
常用的数据分析法
④综合评价分析
常用的数据分析法
④综合评价分析 示例：网站购买客户的总体价值。
STEP1: 确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据
常用的数据分析法
④综合评价分析 示例：网站购买客户的总体价值。
STEP2:收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理，即 进行标准化处理。
数据分析方法论(3)：逻辑树分析法
●逻辑树划分遵循原则： ①关联一致：将问题向下切分时，各子问题的划分标准 应一致；各子级与其高一级的内容密切相关； ②独立穷尽：每一层由下一层相互独立的各问题组成， 不重不漏。
数据分析方法论(4)：4P营销理论分析法
数据分析方法论(5)：四象限分析法 （波士顿矩阵法）
析研转究化率
撰写分析报告
呈现关键数据 （数据可视化） →给出明确分析 结论→提供决策 建议
分析数据
分析数据的准备-获取数据
从哪里获取数据？
分析数据的准备-数据的处理
• 数据处理：将数据进行加工整理，形成适合数
据分析的样式。
• 处理要求：完整性；准确性；一致性。 • 主要方法：数据清洗；数据转化；数据抽取；
常用的数据分析法
⑥相关分析
根据某网店一周的上述数据，你认 为哪个指标对成交转化率的影响最 大呢？
• ⑦趋势分析：了解过去，脚踏今日，展望未来
常用的数据分析法
⑦趋势分析：回归分析预测和时间序列预测。
常用的数据分析法
⑦趋势分析：回归分析预测和时间序列预测。
【示例1-2-2】已知某网店全年高质量宝贝（本例中的高质量宝贝是指“月度 达到一定成交的宝贝”）和成交额的数据，如表所示。若按照该年运营情况， 请预测将高质量宝贝数量提高到120000时的成交额达到多少？