數(shù)據(jù)化運營是一種通過收集、處理、分析數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)用戶偏好、優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)、提高用戶體驗和提升企業(yè)運營效率的運營方式。
下面是一些數(shù)據(jù)化運營的思路和分析方法：
1. 數(shù)據(jù)收集：收集用戶的行為數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)等，方法包括埋點技術(shù)、用戶調(diào)研、問卷調(diào)查等。
2. 數(shù)據(jù)處理：通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)分析等方法，提取有價值的信息，用于后續(xù)決策。
3. 數(shù)據(jù)分析：利用數(shù)據(jù)分析工具對收集的數(shù)據(jù)進行分析，得到業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢、用戶偏好、痛點等信息。
4. 用戶畫像：通過對用戶行為和屬性數(shù)據(jù)的分析，建立用戶畫像，找到不同用戶群體的共性和差異性，為精細化運營提供依據(jù)。
5. 個性化推薦：基于用戶畫像和歷史數(shù)據(jù)，進行個性化推薦，提供更準(zhǔn)確、更符合用戶需求的服務(wù)。
6. A/B測試：通過A/B測試方法，對不同策略進行比較，找到更優(yōu)的運營方式。
7. 數(shù)據(jù)可視化：通過數(shù)據(jù)可視化的方式，將分析結(jié)果直觀、簡潔地呈現(xiàn)，便于決策者進行分析和決策。
通過數(shù)據(jù)化運營，企業(yè)能夠更好地理解用戶需求，提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高用戶體驗，同時也能夠更高效地運營企業(yè)，提高效率和收益。
網(wǎng)店運營需要分析的數(shù)據(jù)有：銷量、客單價、訪客、訪客來源、跳失率、停留時間、入口的搜索關(guān)鍵詞、廣告投入產(chǎn)出比、淘客轉(zhuǎn)化率、競爭對手銷量變化、主要關(guān)鍵詞的搜索排名等。
1.防止欺詐
很多保險公司已經(jīng)采用了復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工具。當(dāng)使用這項技術(shù)時，成功檢測保險欺詐的數(shù)量迅速上升。欺詐性索賠提高了保費成本，并浪費了合法投保者的資源。無論是內(nèi)部處理還是通過大數(shù)據(jù)咨詢公司處理，快速發(fā)現(xiàn)和調(diào)查這些案件都很重要。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以通過研究索賠者過去的行為來確定是否傾向于提出虛假聲明。大數(shù)據(jù)服務(wù)還可以確定索賠者是否有欺詐前科。
可以采用社交媒體來分析索賠者是否有可能實施欺詐行為。使用預(yù)測建模有助于保險代理確定是否拒絕其索賠申請。同樣，保險公司可以使用大數(shù)據(jù)分析服務(wù)在支付高額費用之前處理索賠，并通過索賠數(shù)據(jù)是否存在欺詐行為。例如，索賠者可能在打開車窗之后報警，聲稱汽車中的物品被盜，其證詞可能會被記錄以供調(diào)查。
2.潛在風(fēng)險評估
數(shù)據(jù)分析非常適合進行詳細的風(fēng)險評估。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序可以在保險政策發(fā)布之前確定每個申請者所面臨的風(fēng)險。由于大數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品的功能，保險公司可以下載警方提供的犯罪記錄以及社交媒體信息。在采用大數(shù)據(jù)技術(shù)之前，這種數(shù)據(jù)存儲量是無法想象的。
例如投保者并沒有犯罪記錄，并且想要購買新車保險。在這個案例中可以通過風(fēng)險評估檢查，其中包括汽車的品牌、客戶的年齡，以及是否有犯罪記錄。
借助大數(shù)據(jù)分析即服務(wù)，保險公司可以獲得比以往更多的信息。因此，考慮到了諸如該地區(qū)的犯罪率和事故數(shù)量及其乘車體驗之類的細節(jié)。在審批保險單之前，要對風(fēng)險進行評估，并相應(yīng)地對保險費用進行估價。
3.簡化內(nèi)部流程
采用有效的大數(shù)據(jù)分析平臺可以簡化內(nèi)部流程。這包括以下方面：
?客戶反饋評估;
?檢查保險單的銷售情況;
?評估客戶對銷售技巧的反應(yīng);
?評估促銷的有效性;
?確定哪些保單的索賠額最高。
這些只是隨著大數(shù)據(jù)分析能力的提高而改善的一些情況。
大量的數(shù)據(jù)可以即時處理，數(shù)據(jù)分析有助于保險公司管理人員檢查其業(yè)務(wù)中表現(xiàn)良好的領(lǐng)域和其他需要改進的領(lǐng)域的能力。這允許向銷售保險產(chǎn)品的員工提供更有意義的反饋，并幫助他們遵守保險產(chǎn)品的統(tǒng)計要求。
4.個性化政策產(chǎn)品
保險行業(yè)主要以客戶為中心。這意味著其保險政策必須個性化，并根據(jù)每個客戶的偏好進行調(diào)整。客戶希望保險代理成為他們值得信賴的顧問，可以幫助他們獲得最優(yōu)惠的折扣。大數(shù)據(jù)咨詢公司或內(nèi)部資源設(shè)計了可以實現(xiàn)靈活客戶體驗的算法，使這種想法成為可能。數(shù)據(jù)分析算法有助于保留客戶，并預(yù)測哪些計劃將使哪些客戶受益
在當(dāng)今競爭激烈的市場環(huán)境中，數(shù)據(jù)分析與運營已成為企業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)了解市場需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度，從而實現(xiàn)可持續(xù)增長。運營則是指通過各種手段，確保企業(yè)各項業(yè)務(wù)能夠順利運行，包括生產(chǎn)、銷售、物流、售后服務(wù)等。通過數(shù)據(jù)分析與運營的結(jié)合，企業(yè)可以更好地了解市場趨勢，制定更有效的戰(zhàn)略，提高企業(yè)的競爭力和盈利能力。
數(shù)據(jù)分析的方法有很多種，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等。數(shù)據(jù)收集是指從各種渠道收集數(shù)據(jù)，包括市場調(diào)查、用戶反饋、社交媒體等。數(shù)據(jù)清洗是指將收集到的數(shù)據(jù)進行整理和標(biāo)準(zhǔn)化，以便更好地進行分析。數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以圖表、圖形等方式呈現(xiàn)出來，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，以便更好地指導(dǎo)企業(yè)的決策和運營。
在實踐中，數(shù)據(jù)分析與運營需要結(jié)合企業(yè)的實際情況，制定相應(yīng)的策略和方法。例如，對于電商企業(yè)，可以通過數(shù)據(jù)分析了解用戶的購物習(xí)慣和喜好，從而優(yōu)化產(chǎn)品推薦和廣告投放，提高銷售額。對于制造業(yè)，可以通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)流程和設(shè)備維護，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外，數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識別潛在的市場機會和風(fēng)險，及時調(diào)整戰(zhàn)略和應(yīng)對市場變化。
綜上所述，數(shù)據(jù)分析與運營在當(dāng)今企業(yè)中具有重要意義。通過掌握正確的方法和技巧，企業(yè)可以更好地了解市場趨勢，制定更有效的戰(zhàn)略，提高企業(yè)的競爭力和盈利能力。因此，企業(yè)應(yīng)該重視數(shù)據(jù)分析與運營的實踐，不斷探索和創(chuàng)新，以適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境。
1.日流量報表 它統(tǒng)計的是網(wǎng)站每天的訪問量(uv),頁面的瀏覽量(pv),跳出率反應(yīng)的是網(wǎng)站的用戶體驗情況。根據(jù)這些參數(shù)的對比,可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的整體運營情況,以及需要改進的地方。
2.詢盤跟進表 它統(tǒng)計的是用戶詢盤的情況,以及轉(zhuǎn)化成交的數(shù)量。通過這個統(tǒng)計數(shù)據(jù),可以查看到網(wǎng)站優(yōu)化的實際效果,也方便查看意向客戶跟蹤進度。
3.關(guān)鍵詞流量數(shù)據(jù)表 它統(tǒng)計的是每個關(guān)鍵詞所帶來的流量,通過數(shù)據(jù)分析,可以挑選出潛力大的關(guān)鍵詞,以及剔除無法帶來流量的關(guān)鍵詞和優(yōu)化成本較高的詞。
4.外鏈建設(shè)記錄表 它記錄了外鏈建設(shè)的數(shù)目,以及每條外鏈的收錄情況
這兩個崗位的差別主要有兩處，分別是服務(wù)的對象不同，和對所需數(shù)據(jù)的分析和處理方式不同。
下文會詳細說說這兩處不同的具體表現(xiàn)形式，以及這兩個崗位值得注意的相同點。
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位做所的工作，可能80%是圍繞著產(chǎn)品展開的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析技術(shù)展開的，它本質(zhì)上是一個產(chǎn)品工作，它所服務(wù)的對象更多是產(chǎn)品內(nèi)部，是為產(chǎn)品功能服務(wù)的。
最典型的例子就是互聯(lián)網(wǎng)公司常用的各種高大上酷炫的數(shù)據(jù)看板，以及目前沿海城市相對比較普及的智慧城市大腦，本質(zhì)上也是一個數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）的工作成果。
如下圖展示的就是北京朝陽區(qū)的智慧城市大腦工作圖，它的本質(zhì)就是一個深度應(yīng)用數(shù)據(jù)分析功能的，用于提升城市現(xiàn)代化治理能力和城市競爭力的新型基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位，做所的工作，可能80%是圍繞著運營展開的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析展開的，它的本質(zhì)還是一個運營工作。它關(guān)注的是各種企業(yè)運營活動產(chǎn)生的外部數(shù)據(jù)，更多是為公司的營銷及市場前端策略服務(wù)的。
最典型的就是618、雙十一的各種運營活動，究竟在什么時間段采取什么樣的策略，怎么發(fā)放優(yōu)惠券和拼單優(yōu)惠組合，這些都是數(shù)據(jù)運營需要考慮的。
我們以618大促作為例子：
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位員工的工作強度和工作重點更多會在前期的籌備和設(shè)計階段：
他們需要考慮，后臺的數(shù)據(jù)看板需要展示哪些數(shù)據(jù)，例如日銷售額、日成單量、日退單量、單日利潤分析、投放引流數(shù)據(jù)等維度的數(shù)據(jù)是放在一級、二級還是三級界面展示？不同的部門數(shù)據(jù)看板的數(shù)據(jù)權(quán)限如何？
他們優(yōu)先考慮規(guī)則，然后根據(jù)規(guī)則來制定數(shù)據(jù)分析的框架、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)。
等大促真的開始之后，他們的工作反而告一段落，只需要保障自己的產(chǎn)品穩(wěn)定運行，不會被暴起的流量沖垮崩潰就行。
數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位員工的工作強度則會在大促即將開始的時候加碼，在大促開始之后來到頂峰：
他們不用考慮數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)來源抽取等技術(shù)性問題。他們考慮的會更加接地氣，更加貼近客戶和用戶，更關(guān)心用戶和客戶的行為轉(zhuǎn)化效果。
比如，大促前的拉新促活活動效果怎么樣？目前發(fā)放的優(yōu)惠券和滿減政策，導(dǎo)致了多少主推商品被加入到購物車？網(wǎng)頁內(nèi)各項商品的點擊量和收藏量如何？
活動開始后，數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位的員工還要緊密盯著每小時運營數(shù)據(jù)的變化，分析各項紅包使用率、主播直播效果、熱門商品排名、加購率和下單率等與銷售額緊密相關(guān)的指標(biāo)。通過隨時調(diào)整銷售策略，進行紅包發(fā)放、價格調(diào)整、用戶推送消息等方式提升業(yè)績。
這里能夠看到，不管是產(chǎn)品方向還是運營方向的崗位，想要做精，都離不開數(shù)據(jù)分析的技術(shù)功底做支撐。
這兩個崗位都需要深入了解業(yè)務(wù)流程、熟練掌握數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用、有較高的數(shù)據(jù)敏感度，并能針對數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供針對性的合理化建議（面向產(chǎn)品或面向營銷）。
業(yè)務(wù)流程可以通過自學(xué)掌握；數(shù)據(jù)敏感度可以通過工作積累和刻意練習(xí)來培養(yǎng)；
但數(shù)據(jù)分析能力是需要通過系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)才能有比較好的效果。
有志于往數(shù)據(jù)分析方向深入發(fā)展的同學(xué)，建議一方面熟悉掌握公司內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程，一方面給自己充充電，系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識。
這一塊的專業(yè)教學(xué)，推薦知乎知學(xué)堂官方的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)課程，可以先用1毛錢的價格實際感受和體驗一下課程的質(zhì)量，覺得對自己工作有幫助有啟發(fā)再正式購買：
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位的本質(zhì)是打造產(chǎn)品，是為產(chǎn)品的功能服務(wù)的，且做的產(chǎn)品更多是圍繞數(shù)據(jù)看板、數(shù)據(jù)平臺等數(shù)據(jù)型的產(chǎn)品展開的。
數(shù)據(jù)分析（運營方向）崗位的本質(zhì)是運營，是為市場和銷售策略服務(wù)的。
這兩個崗位雖然前期工作內(nèi)容不同，往上晉升之路卻殊途同歸，都會是同一個崗位——數(shù)據(jù)分析師。
相較數(shù)據(jù)運營更加側(cè)重于前端市場，數(shù)據(jù)產(chǎn)品更加側(cè)重于后臺研發(fā)，數(shù)據(jù)分析師是介于連接業(yè)務(wù)和技術(shù)之間的職位。
它得是運營人才里最懂產(chǎn)品的，產(chǎn)品人才里最懂運營的。
數(shù)據(jù)分析師的工作會涉及到大量的數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)多維度分析等工作，還需要根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢預(yù)測給出產(chǎn)品、運營乃至公司戰(zhàn)略上的策略建議。
從各方面評估，這都將是個高薪、高壓、高挑戰(zhàn)和高回報的崗位。
針對這樣的崗位，自己的努力是不夠的，需要通過體系化的學(xué)習(xí)“走捷徑”。
同時，如果能在數(shù)據(jù)運營或數(shù)據(jù)產(chǎn)品崗位方向，就把數(shù)據(jù)分析的整體思維框架底子打好，做到熟練掌握Excel、SQL、Python、BI等數(shù)據(jù)分析工具，也可以在晉升時快人一步——這些內(nèi)容在上述的知學(xué)堂官方數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)課程里也有系統(tǒng)化的實戰(zhàn)教學(xué)，這也是推薦學(xué)習(xí)的原因。
以上。
希望能給你帶來幫助。
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拿出經(jīng)典的“人貨場”指標(biāo)體系圖，電商分析基本上也是圍繞這三者展開。
人：在電商分析中基本上就是指用戶數(shù)據(jù)，如客單價、會員增長率等
貨：商品數(shù)據(jù)，如采購、庫存、銷量，售后數(shù)據(jù)等
場：這個包含的東西比較多，我認(rèn)為凡是能將人與貨匹配，最終完成轉(zhuǎn)化的都可以稱之為場。
這里要注意的是，任何數(shù)據(jù)都是要關(guān)注長期的，只看其中一天的數(shù)據(jù)是完全沒有意義的。對于電商數(shù)據(jù)來說，更是這樣了，我這邊建議大家拆分看，分成兩個時期：促銷期和日常期，分析這兩個階段的數(shù)據(jù)就可以了。還有提醒一句，如果樣本數(shù)據(jù)不夠，完全可以擴大樣本數(shù)量，不然會存在數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確而帶來的誤差。
促銷期：618，雙11，雙12，年中大促，年底大促等
平常期：這個就隨便取了
再給大家分享一些獲取數(shù)據(jù)的網(wǎng)站：
RMF分析：數(shù)據(jù)分析初學(xué)者必備！10分鐘搭建RFM客戶價值模型，一學(xué)就會
帕累托/ABC分析：能解決90%難題的數(shù)據(jù)模型——手把手教你學(xué)會帕累托模型
更多分析方法，查看年終盤點 |15種最常用的數(shù)據(jù)分析方法和模型，趕緊收藏起來吃灰
這里我結(jié)合零售電商的案例，跟大家分享一些如何進行電商平臺數(shù)據(jù)分析。 分析思路如下：
a、場的維度：通過季銷售趨勢圖及環(huán)比，還有各州金額分布分析了解平臺銷售走勢和銷售分布，了解平臺銷售是否健康及銷售重點區(qū)域。
b、貨的維度：通過帕累托分析品類銷售情況，散點圖探究品類寬度和銷售關(guān)系，再通過價格帶分析，了解平臺產(chǎn)品定位。通過評價占比了解產(chǎn)品滿意情況，通過產(chǎn)品完整性分析驗證猜測。
c、人的分析：分析平臺會員走勢了解平臺會員健康情況，通過地圖分布了解會員分布情況，通過AARRR模型了解會員轉(zhuǎn)化率，通過環(huán)形圖了解新老會員銷售情況。利用RFM模型給會員分層并確定重要價值客戶分布。利用會員行為分析了解會員下單時間，付費方式和平均付款時間，還知道會員低分占比及評論時間趨向。
d、其他分析-物流分析：其他分析：通過物流準(zhǔn)時度分析，物流時間占訂單時間分析，平均物流天數(shù)分析，物流運費金額在總金額的占比，來評估顧客物流服務(wù)投入產(chǎn)出比，通過低評的非準(zhǔn)時占比和物流時間來驗證猜測。
e、就以上結(jié)論和現(xiàn)象進行相關(guān)改善建議
如果想仔細學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具的，可以看這篇文章：2021年最強數(shù)據(jù)分析工具盤點！想轉(zhuǎn)行跳槽的小白趕緊收藏
作電商運營分析，其實Excel和Fine BI就夠了，中間兩個在進階中才需要學(xué)。如果數(shù)據(jù)不是很多，直接用Excel，我這邊不多介紹怎么用了。如果數(shù)據(jù)量比較大，那就用Fine BI，這個工具比Excel更方便一些。兩個結(jié)合起來用也是可以的，把Excel文件導(dǎo)入到Fine BI就行。
上面的案例就是用Fine BI制作而成的，下面簡單給大家介紹一下這個工具↓↓↓
FineBI制作過程簡單：
模板demo數(shù)量豐富：
包含零售、建筑、銀行、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)藥、制造、交通、物流等幾十個分析場景，直接另存為分析模板使用。
中國聯(lián)通：筆試以行測、性格測試、及部少量英語為主，部分省份有少量專業(yè)知識。 應(yīng)聘條件：
1、2015年一本院校范圍內(nèi)正規(guī)全日制本科及以上學(xué)歷應(yīng)屆畢業(yè)生;專業(yè)對口。國家英語四級考試合格; 2、學(xué)習(xí)能力強，專業(yè)基礎(chǔ)理論知識扎實，具有較好的分析判斷、語言表達、文字寫作能力; 3、身體健康，能夠承受較大的工作壓力; 4、無不良行為記錄，品德好，重誠信，作風(fēng)正派，責(zé)任心強，勤奮踏實，具有較強的團隊協(xié)作意識;
在當(dāng)今信息爆炸的時代，大數(shù)據(jù)分析筆試成為越來越多企業(yè)選拔人才的重要環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和各行業(yè)數(shù)據(jù)化程度的提高，對于懂得利用數(shù)據(jù)進行決策和解決問題的人才需求不斷增長。
大數(shù)據(jù)分析涉及數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和應(yīng)用等多個環(huán)節(jié)，需要綜合運用統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、商業(yè)智能等知識。在面對海量數(shù)據(jù)時，如何從中提煉有效信息，為企業(yè)決策提供依據(jù)成為關(guān)鍵問題。因此，企業(yè)在招聘過程中注重候選人對于數(shù)據(jù)的處理能力以及對數(shù)據(jù)背后故事的理解，大數(shù)據(jù)分析筆試成為一種常見的選拔方式。
一般來說，大數(shù)據(jù)分析筆試會涉及數(shù)據(jù)處理工具的使用、基本統(tǒng)計知識、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)解讀等方面。通過筆試，企業(yè)可以初步了解應(yīng)聘者在數(shù)據(jù)處理方面的基本功底和分析能力，為后續(xù)的面試環(huán)節(jié)提供參考。
針對大數(shù)據(jù)分析筆試，應(yīng)聘者可以從以下幾個方面進行準(zhǔn)備：
大數(shù)據(jù)分析筆試作為企業(yè)招聘流程中的重要一環(huán)，對于求職者來說是一次展示自己數(shù)據(jù)處理能力和分析思維的機會。通過充分準(zhǔn)備，展現(xiàn)自己的優(yōu)勢，相信可以在競爭激烈的招聘環(huán)境中脫穎而出。
1、分析類目坑產(chǎn)(普遍成交金額)、客單價、競爭環(huán)境、產(chǎn)品成本，找到一個合適你的類目。
2、根據(jù)目標(biāo)做好產(chǎn)品規(guī)劃以及上架優(yōu)化，通過優(yōu)化達到成交最大化。
3、選擇投入最小，獲得最高產(chǎn)出的產(chǎn)品，通過搜索、場景、多多進寶等進行推廣引流(付費)。
4、緊跟活動款腳步，最大限度蹭流量，比如秒殺9.9、愛逛街、品牌清倉等。
5、記錄產(chǎn)品數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析，找出不足的地方。如果產(chǎn)品成交不行就重新規(guī)劃進行優(yōu)化，如果是流量不行就推廣引流或者參加活動，通過這種循環(huán)的優(yōu)化推廣，反思店鋪診斷，不停的提高產(chǎn)品利潤，一直達到滿意的標(biāo)準(zhǔn)。
6、售后+客戶管理。提高客戶粘度，降低推廣拉新客戶的廣告。 盲目的選擇類目，在開始的階段就不可能找到好操作的地方，因為它不一定合適你現(xiàn)有的條件。 那么怎么選擇一個合適的類目呢? a、類目成交金額，同款競爭條件，自身貨源優(yōu)勢。成交金額在電商里面對排名權(quán)重的影響是非常大的，想要一個好的產(chǎn)品必須要達到優(yōu)秀的同款產(chǎn)品現(xiàn)在的成交金額，所以你有多少錢就要選擇多少金額的類目去操作。
