店铺陈列前如何做数据分析

店铺陈列前如何做数据分析
店铺陈列前如何做数据分析

店铺陈列前如何做数据分析

面对服装市场竞争的白热化,服装产品品质的差异化在缩小,店铺服务也是齐头并进,对一个服装店铺来说要提高竞争力最直观要做的就是经常变化产品展示情况,及时合理的为服装创造展示的舞台,更好的向消费者展示的店铺产品的形象和卖点,做陈列不是盲目的,更不是为了好看,陈列是为了更好的塑造品牌形象,促进店铺销售业绩提升的,要提高店铺的竞争力和销售的目的性,如何合理的去做陈列,这就要求我们做好店铺的数据分析,及时了解和掌握店铺的滞销款、畅销款、跑量款等,及时且有力度的去展演我们的服装产品,让消费者更好的感受卖场氛围,更有效的提升店铺的销售业绩。

一般对于店铺来说,要在什么情况下做陈列?

主要有以下几种情况:

1、新店的开业

2、天气的突然变化

3、替换断码的畅销货

4、新货到铺

5、季节的转换

6、店铺的业绩下滑

7、大型的促销或推广

面对以上情况的时候我们要做陈列,需要结合我们日常店铺所做的销售日志、报表或者电脑系统的报表来做详细的数据分析,要考虑到最近店铺货品的进销存、货品的颜色、款式和卖点等属性,还有店铺的可陈列的最大和最小的SKU容量,店铺的陈列道具等情况,都需要我们做系统的数据分析,通过数据分析才可以更好知道我们将陈列空间的规划和货品展示结合的是否合理完美,通过在陈列展示方面的修正,才可以使店铺展示空间得到最大化的利用,促进店铺销售额最大化。对于店铺来说,如何利用这些我们平常做的日销售报表、月销售报表来做陈列,这是我们陈列前所要研究清楚的,我们在店铺陈列前要做的数据分析如下:

1、新品上市的市场分析

店铺所在对于一家新开店也要做数据上的调查:店铺消费人群的分析和新品上市市场分析。店铺消费人群的分析其实在开店以前市场部就应该已经进行调查,那我们这里只是对人流,年龄段,男女比率,时间段,进店时间,购买的款式进行调查,当然是需要较长的时间了,调查完后就货品、陈列就更有目的性。新品上市的市场分析,看下一张小表格:

新品上市市场销售分析

大类货号款式颜色搭配面料价格

通过以上数据分析我们可以知道我们店铺顾客的消费客群,他们逛街的习惯和次数,这样可以研究出我们店铺陈列和橱窗陈列的更换周期,在货品陈列时候,可以更有目的性的展示货品,店铺的黄金区位和橱窗展示区都可以展示比较适合消费者胃口的货品陈列。不过以上的市场销售的分析,需要店铺长期的记录和积累,这样的表格记录,也为经销商自己的下次订货建立一个参考数据库。

2、店铺的平效和立效的计算

平效就是店铺的单位面积能带来多少的销售额(图1):店铺销售额/店铺面积;立效就是陈列面的单位面积能带来多少的销售额(图2):店铺销售额/陈列面积。我们在计算平效的时候,销售额的出现时间一般为调整陈列前后半个月或新品上市半个月后的这个时间段,计算出陈列前后的平效和立效,对比就可以知道我们这次陈列是否提高了店铺的销售业绩。

过以上两个数据就可分析和检测出店铺哪些地方销售最好,哪面服装墙销售最好,这在我们做陈列时就会有很大的帮助,还可以让我们找出店铺内的销售死角,知道店铺哪个陈列强销售不好,吸引力不够,这样去发现一些陈列区位和陈列面积有做的不好的地方,我们就可以通过改进陈列方式来带动这个区位或壁柜的销售,很多时候是将货品的主次理清,然后再合理安排这些产品的展示位置和墙面。

3顾客的进店率和橱窗陈列的分析

每一次陈列调整后,我们要对新陈列的橱窗所吸引的顾客做统计,把时间定在每天客流的高峰期,这样潜在的顾客较多,我们对进店顾客的人数可以正确的登记,如果发现调整后的橱窗和调整前后一个星期,顾客在高峰时候进店人数有所差别,就要考虑更换模特衣服或更加精致的设计橱窗(图3),吸引更多的顾客进店,只有进店的顾客人流多,潜在的消费者自然也会多。

4、商品的连带销售率和陈列组合搭配、销售的色比与陈列的色彩搭配分析

通过对每天销售的客单价计算和去年同期做比较,看是否有所递减,如果递减则证明店铺所做的陈列没有合理的组合,顾客在购买产品的时候只会考虑购买单品,而不会成套的购买,这就需要店铺在陈列的时候要注重服装搭配的组合展示,

5、店铺陈列格局设计和壁面SKU容量、中岛和流水台SKU容量分析

在对店铺格局进行规划设计前,要计算好整个店铺的SKU容量,一些壁面的SKU容量,中岛柜的SKU容量,并根据现有的货品的SKU数,合理为货品安置陈列空间,分配好货品的陈列位置。

6、按货品内容的分区和陈列面积的分析

主推款辅助款促销款

A60%30%10%

B50%

0%0%

过对店铺库存和新品数据的了解,在陈列之前,对店铺进行合理分区,可根据店铺实际订货情况合理的分配货品,将货品主次找出来,在陈列时候有重点的陈列。分区明晰合理(图4),也更方便顾客选购。

7、店铺内主次货品6:3:1公式的陈列运用

铺内的商品我们可分为两种商品:像包、帽、皮带等之类的配件我们称之为无生命的商品,服装和鞋子我们称之为有生命的商品,那在我们陈列时我们就可以按这样的公式去做陈列:6(服装):3(鞋子):1(配饰品)(图5),具体还是要看店铺的货品,或者是什么样的店铺的问题,按照这样的比例来陈列店铺的货品,店铺货品会主次分明,也将产品组合化的展示给顾客,增加产品的连带销售率。

8、销售的价格线与陈列的出货量以及高背板的陈列组合

对于店铺货品的价格线也要有系统的分析,一般是高档产品,出货量可以少,这样在高背板上展示的时候,产品价值感也会明显被展现。一般比较高档的货品陈列在店铺的后半场,并用一些道具将其和其他货品区分开,促销的一般陈列在店铺的中岛架或流水台上。

9、销售的款式风格与陈列的主推状况

店铺在陈列时候要有主推款和辅助款,在出货的时候,一般将订货量大的货品做主推,在将这些货品陈列出来后,可以通过一段时间进行销售统计,如果没有达到预期的效果,可以换其他特色的款式的货品主推,这样间隔性周期性的进行陈列货品的主推,可以给顾客带来货品丰富感和新鲜感。

10、销售的尺码比与库存的安全线对比分析

针对店铺的货品,每周做下店铺货品尺码的消化率分析表

尺码消化率统计表

品类尺码销售数量进货数量消化率

休闲衬衫M1500200075%

L1300150086%

XL1650180092%

XXL………………

总计6500750086.6%

通过对单类产品消化率的分析,可以了解我们店铺库存在季中或者季末的库存比例是否合理,也可以了解我们断码产品有哪些,对一些断码产品可以及时的下架,可陈列在中岛架上,并搭配相对应尺码的衣服进行组合搭配来销售。如果在季末将至,这些货品的有些尺码断码的比较严重,店铺就有必要对这些断码货品进行打折促销。当店铺在销售过程中出现滞销货品时,我们就要考虑滞销的原因是在尺码还是款式颜色组合?是否存在单独尺码的单一产品?这样研究清晰就可以制定相应的陈列调整,将一些货品和展示区位及时调换。促进滞销

断码货品的销售,也不会影响其他款式主推产品的销售。

11、应季库存周转率与陈列的主推状况分析

对应季货品库存周转率的把握主要通过周销售报表来了解店铺商品的进销存,对于一些可能因为陈列展示不到位而造成库存较大的货品,我们要对此类产品量化陈列,可以在橱窗陈列展示,也可以在墙面陈列展示,达到量化陈列的效果,并对货品进行不同风格主题的搭配来对产品的卖点进行诠释,适当时候可以打折来促进销售,来最大化消化产品的库存。

什么样的款式,什么样的大类,什么样的颜色,产品的可搭配性,什么样的面料(棉、涤纶等),服装性价比的高低,这些都是在陈列时也要参照和考虑的因素。用数据去做陈列会对店铺来说更具有实际性,很多人往往以货品的搭配如何来衡量陈列水平的高低,而事实上,他们忽略了依据销售库存数据调整陈列的重要性。如果把畅销的但是已经断货断码的款式陈列在最醒目的位置上,那就只是在浪费店铺的陈列空间,增加了其他货品的库存。比较好的方式是数字化陈列,通过建立报表分析、货品分析等一系列数据来科学分析货品应该如何来陈列,通常我们把卖场的陈列位分位为主陈列位和辅助陈列位,主陈列位又按重要和醒目程度依次分为一、二、三、四号陈列位,而每个陈列位则是根据其位置上的销售产出来确定的,也就是说当你经过一段时间的观察和通过做平效和立效的数据分析你可以计算总结出你的店铺里黄金位置和死角位置,那些最易产出销售的黄金位实际上就是最容易被顾客看到,或者是顾客最习惯性走到的位置,这些位置可能只占我们店面面积的20%,但有可能它给我们能创造80%的销售,所以我们应该在这些黄金位置摆放的货品一定是视觉上最吸引顾客的新品或特色品,同时一定要是货品库存充裕没有断码断货的,这些位置同时也是我们消化库存最好的位置,很多时候库存产生的原因也可能是我们把不错的货品放错了陈列位置,或者把颜色款式搭配没做好,产品的卖点特征没有被凸显出来,让顾客没有很好的去留意,结果就忽视了这些货品的存在,所以当某些产品库存过大时,我们就要检查调整一下他们的陈列位置,每调整一次店铺陈列就要做相关的销售数据和观察三到七天的顾客的反应,如果这些款式走势见好,就说明货品的吸引力还是存在只是陈列错了地方,而如果经过颜色的重新搭配,黄金区位的不断调整,依然不见走势变好的迹象那就说明这些服装的吸引力的确是不被顾客认可的,这时就要考虑是否要选择合适的时间进行有效的促销来拉动这些产品的销售了。此时适当调整一下黄金区位的货品,可以将一些断码比较严重的或长期观察不热销的货品下架做打折或特价的促销处理。

在做店铺陈列前很多店长会觉得毫无头绪,如果在陈列前将数据分析做好,可以有效的指导我们进行店铺陈列,只有通过数据的分析和总结,才可以将店铺陈列空间合理规划,在合适的空间陈列上合适的货品,这样我们店铺陈列才可以发挥最优的作用,提高店铺的品牌形象,也更吸引顾客,提高店铺的连带销售率,促进店铺业绩的提升。

大数据的五大关键技术 大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示(散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘),文字展示; 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略,各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务,越来越多的企业逐渐转型于大数据,大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏,加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程,主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外,还有对应代码实战,全流程学完之后会有实战大数据项目,整体把控学习效果,教学目的旨在提高学员实战能力,真实提升自身大数据能力。

淘宝店铺数据分析WORD版本下载后可编辑

1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%丶直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000,与每天上交1000的比,相同出价情况下,你

会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位臵(有大量流量的位臵首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位臵尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌)

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y 分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧 地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析,可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程,进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环 境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题,其解析方法和技巧各不相同。 一、比较法 比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法,包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较,借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较,找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较,以利于探求地理规律,解决地理问题。 例题1:图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率,当前,该城市总人口约1300万。据此完成(1)~(2)题。 (1)20世纪90年代和80年代相比,该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低

D.人口净迁入量减少 (2)该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国 解析:该题涉及了人口地理学的相关地理数据,主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第(1)题的解题方法是典型的纵比法,可以将“1981~1990”和“1991~2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较,排除A、C,由于总人口增长率一直为正值,所以B选项“总人口减少”是错误的,所以选D。 技巧:纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较,可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程,利用纵比法进行比较时,一是要注意比较实体和属性数据的同一性,必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征,不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较,可以是国家间的作物面积的比较,可以是河流间水文特征的比较,也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时,一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性,例如,不能将城市功能区与农业规划区进行比较,也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比

大数据关键技术 大数据技术,就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术,它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化得海量数据,就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术.基础支撑层:提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等. 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据,并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统(DFS)、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指得就是NoSQ

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t 检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡 方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)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、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,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、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):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:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析,就无法形成明确的质量概念。因此,必须通过对大量数据的整理和分析,才能发现事物的规律性和生产中存在的问题,进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中,构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体,它可以无限大,也可以是有限的,如一道工序或一批产品、半成品、成品,可根据需要加以选择。 进行统计分析,通常是从母体中随机地选择一部分样品,称为子样(又称样本)。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析,取得数据后加以整理,得出结论。取样只要是随机和足够的数量,则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样;依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况,就是所谓的统计推断,也叫判断。 例如,我们可将一个编号水泥看成是母体,每一包水泥看成是个体,通过随机取样(连续取样或从20个以上不同部位取样),所取出的12kg检验样品可称为子样,通过检验分析,即可判断该编号水泥(母体)的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1,数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录,称为数据。在水泥生产中,无任对原材料、半成品、成品的检验,还是水泥的出厂销售,都要遇到很多报表和数据,特别是评定水泥质量好坏时,更要拿出检验数据来说明,所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同,质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2,计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等,多属于计量值数据。计量值也可以是整数,也可以是小数,具有连续性。

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业,随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长,安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据,首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多,主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库,如人口库、六合一系统信息等;半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等;而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录,如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点,安防大数据以非结构化的视频和图片为主,如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理,对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据,传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成,效率极低。面对海量的安防数据,如果继续采用传统方式,不仅效率低下,而且不能达到实战应用目的,偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值,提升对安防大数据的应用能力,大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划,不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率,首先要从智能分析做起,快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等,大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测,并通知系统对事件进行快速响应,这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化,大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外,大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统,如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1)大数据融合技术 经过十几年的发展,国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体,其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求,如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享,首先要解决存储“分散”问题,大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享,解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题,为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2)大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多,要实现对安防大数据的分析和信息挖掘,首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

关于淘宝店铺的数据分析 2011年1月6日淘宝网在淘宝年度盛典发布2010年网购数据。数据显示,2010年淘宝网注册用户达到3.7亿,在线商品数达到8亿。同时,以淘宝商城为代表的B2C业务交易额在2010年翻了4倍,未来几年也仍将保持这一增长速度。在这一成果的背后,我们也许忽视了每一位店主对自己店铺的努力经营和细致的数据分析,那么,为什么要进行数据分析呢?我们想知道有多少人来过我的店铺?什么时间来?从哪里来?这些数据是店主每天必需掌握的数据,店里的哪些商品会比较热卖,所做的运营和决策都必需依赖大量准确地数据,很多部门需要这些数据,包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门 没有数据就没有发言权,任何的决策、管理都必须以数据为支撑。首先介绍一下淘宝数据分析的内容, 1.店铺运营的基础数据 流量数据:页面停留时间、访问深度、访客数等 销售数据:成交用户数、客单价、支付宝成交量率等 转化数据:UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等,以下为我们要重点分析的数据: 流量数据 浏览量(PV)/访客数(UV)=平均访问深度也就是说每个人平均的访问页面,这里我们希望数值越高越好,这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度,客户停留时间长,这样买家才有可

能令买家产生购买的冲动,我们的客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。 销售数据 在量子里面有一个销售分析模块,看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价,用支付宝成交金额/拍下的总金额=支付宝成交率这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的,原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的,不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉,这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的,也可以反映我们的销售团队能否有足够的能力让顾客来购买产品,同时,我们换一个角度在拍下没有付款的客户,我们去催款,形成交易,这样催款成交,远远比我们去开发一个新客户容易的多,所以我们要留意这些数据,不要忽略了这种催款的成交。 Call in转化率=咨询用户数/访客数 询单转化率=成交用户数/咨询用户数 数据分析就是总结规律找原因 数据公式: 销售额=UV*UV转化率*客单价 销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价 这些公式可以为我们带来提示,访客数也就是我们的流量 流量=推广+搜索+其他 推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动

用数据分析告诉你商品陈列如何影响销量 如何提升销量是电商人每天都会苦恼的问题,花样繁多的各式广告、促销活动无疑是最快的捷径,但并非所有的商家都能达到预期的效果。有些电商人广告也投了,活动也参与了,但收效甚微。这是为什么呢?其实这里还有一个很重要的因素被大家给忽略了—商品陈列分析。 一个好的网站,一定是页面轮廓清晰,主次分明,产品分类清晰且商品很容易被找到,总之购物的体验一定是很棒的。为什么会这样呢?其实这就与我们本期所讲的商品陈列大有关系。 首先我们了解一下什么是陈列分析,分析的是什么?陈列分析的功能就是对页面上陈列的不同商品的点击、入篮、销售情况进行统计分析,用于优化商品的陈列位,或者陈列位上适合陈列的商品。陈列分析适用于分析页面上有陈列多款产品的页面,常见的有首页、搜索结果页、专题活动页等。如图所示:

上图是某购物网站“每日劲爆品”专题页面,开启陈列分析后我们就可以了解这一活动主题页所有商品的点击、浏览情况,通过分析数据掌握这些商品的销售情况。 一、陈列分析可以告诉我们哪些数据呢,如何分析呢?如下图一所示: 1、可以了解重点页面上陈列商品的总效果数据。 开启陈列分析后,通过数据告诉我们不同陈列页面的整体效果,点击量、购买量、销售额等等情况。上图中我们可以看到三个活动页面“商城首页、产品详情页、所有产品”各自的陈列效果。同时还能了解活动页面不同时间内的商品销售情况。 2、陈列分析除了掌握陈列页面整体的效果,还可以了解每个页面不同商品的陈列数据。

比如如果我们想要了解“商城首页”陈列商品的情况,点击后即可展示所有商品的效果数据。如图二: 我们可以看到在这个页面陈列了5款商品,每款商品的点击、购物、入篮等数据。 3、陈列分析还可以分析同一商品在不同页面的陈列效果,如图三所示: 上图我们可以看到商品“三星P2770H液晶显示器”在商城首页、产品详情页这两个页面的陈列效果,通过数据我们不难发现在商城首页的效果好于产品详情页。 4、陈列分析可以了解同一页面,不同位置上陈列商品的效果数据。比如我们想要了解“商城首页”的数据,点击进入后如图四所示:

1.网站流量来源和分析 1.1 现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50% 丶直接点击流量15-20% 丶直通车流量35-40% 丶淘宝客5-10% ,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80% 【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR 评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR 评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越

会 排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000 ,与每天上交1000 的比,相同出价情况下,你会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间 积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥 金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER 丶首页二屏BANNER 丶每日焦点右侧BANNER 丶首页底通丶淘宝LIST 搜索右BANNER 丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER); 第二点击率(第一眼有

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法:月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法:时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称: 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类: 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少 重点,缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90,也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析(PSI值的概念) 销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3) × 单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比 *类别占比分析(大类、中类、小类) 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后 *指标类型:单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括:目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

大数据关键技术大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大 数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决

策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库

1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%、直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解:自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR 评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏、成交量、回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏; 会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给 淘宝上交10000,与每天上交1000 的比,相同出价情况下,你会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合

作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息 )活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER 丶首页二屏BANNER 丶每日焦点右侧BANNER 丶首页底通丶淘宝LIST 搜索右BANNER 丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER); 第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在 3 秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌) 1.2 如何让流量提升... 首先要做的是

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标? 数据分析方法论主要有以下几个作用: ●理顺分析思路,确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分,并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 营销方面管理方面 4P 用户使用行为STP理论 SWOT …… PEST 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力,并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析,还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标:

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛,可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析:(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示,要做到具体问题具体分析)

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 (缺点:逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。)

淘宝后台数据分析 数据的价值 有多少人来过我的店铺?什么时间来?从哪里来?这些数据是我们每天必需掌握的数据,店里的哪些商品会比较热卖,我们所做的运营和决策都必需依赖大量准确地数据,很多部门需要这些数据,包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门 没有数据就没有发言权,任何的决策、管理都必须以数据为支撑 数据采集 1.店铺运营的基础数据 流量数据:页面停留时间、访问深度、访客数等 销售数据:成交用户数、客单价、支付宝成交量率等 转化数据:UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等,以下为我们要重点分析的数据: 流量数据 浏览量(PV)/访客数(UV)=平均访问深度也就是说每个人平均的访问页面,这里我们希望数值越高越好,这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度,客户停留时间长,这样买家才有可能令买家产生购买的冲动,我们的客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。 销售数据 在量子里面有一个销售分析模块,看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价,用支付宝成交金额/拍下的总金额=支付宝成交率

这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的,原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的,不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉,这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的,也可以反映我们的销售团队能否有足够的能力让顾客来购买产品,同时,我们换一个角度在拍下没有付款的客户,我们去催款,形成交易,这样催款成交,远远比我们去开发一个新客户容易的多,所以我们要留意这些数据,不要忽略了这种催款的成交。 Call in转化率=咨询用户数/访客数 询单转化率=成交用户数/咨询用户数 数据分析就是总结规律找原因 数据公式: 销售额=UV*UV转化率*客单价 销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价 这些公式可以为我们带来提示,访客数也就是我们的流量 流量=推广+搜索+其他 推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动 搜索流量来自于名称搜索、类目搜索 其他流量来自于收藏及后台、江湖及帮派、直接访问、站外推广、其他 如果我们销售额没有达到预期,我们来分析是流量原因,还是转化率原因,还是客单价的原因,如果是流量原因,那么我们的推

统计分析方法有哪几种?下面天互数据将详细阐述,并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用:一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度;二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度,这是一种因素分析法。操作方法是:通过指数体系中的数量关系,假定其他因素不变,来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素,把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果,通过对各个因素的分析,对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析,对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来,给人以整体的概念,以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中,大至全国宏观经济运行,小至个人经济收支。平衡分析的作用:一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况,分析各种比例关系相适应状况;二是揭示不平衡的因素和发展潜力;三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的,社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果,而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价,涉及生活、分配、流通、消费各个方面;对企业经济效益的评价,涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标,就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤:

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