網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)需要分析的數(shù)據(jù)有：銷量、客單價(jià)、訪客、訪客來(lái)源、跳失率、停留時(shí)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(jìng)爭(zhēng)對(duì)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(xiǎn)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(xiàng)技術(shù)時(shí)，成功檢測(cè)保險(xiǎn)欺詐的數(shù)量迅速上升。欺詐性索賠提高了保費(fèi)成本，并浪費(fèi)了合法投保者的資源。無(wú)論是內(nèi)部處理還是通過(guò)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(guò)研究索賠者過(guò)去的行為來(lái)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(lái)分析索賠者是否有可能實(shí)施欺詐行為。使用預(yù)測(cè)建模有助于保險(xiǎn)代理確定是否拒絕其索賠申請(qǐng)。同樣，保險(xiǎn)公司可以使用大數(shù)據(jù)分析服務(wù)在支付高額費(fèi)用之前處理索賠，并通過(guò)索賠數(shù)據(jù)是否存在欺詐行為。例如，索賠者可能在打開(kāi)車窗之后報(bào)警，聲稱汽車中的物品被盜，其證詞可能會(huì)被記錄以供調(diào)查。
2.潛在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
數(shù)據(jù)分析非常適合進(jìn)行詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序可以在保險(xiǎn)政策發(fā)布之前確定每個(gè)申請(qǐng)者所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。由于大數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品的功能，保險(xiǎn)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(chǔ)量是無(wú)法想象的。
例如投保者并沒(méi)有犯罪記錄，并且想要購(gòu)買新車保險(xiǎn)。在這個(gè)案例中可以通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(xiǎn)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(yàn)之類的細(xì)節(jié)。在審批保險(xiǎn)單之前，要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，并相應(yīng)地對(duì)保險(xiǎn)費(fèi)用進(jìn)行估價(jià)。
3.簡(jiǎn)化內(nèi)部流程
采用有效的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以簡(jiǎn)化內(nèi)部流程。這包括以下方面：
?客戶反饋評(píng)估;
?檢查保險(xiǎn)單的銷售情況;
?評(píng)估客戶對(duì)銷售技巧的反應(yīng);
?評(píng)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(shí)處理，數(shù)據(jù)分析有助于保險(xiǎn)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(jìn)的領(lǐng)域的能力。這允許向銷售保險(xiǎn)產(chǎn)品的員工提供更有意義的反饋，并幫助他們遵守保險(xiǎn)產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)要求。
4.個(gè)性化政策產(chǎn)品
保險(xiǎn)行業(yè)主要以客戶為中心。這意味著其保險(xiǎn)政策必須個(gè)性化，并根據(jù)每個(gè)客戶的偏好進(jìn)行調(diào)整。客戶希望保險(xiǎn)代理成為他們值得信賴的顧問(wèn)，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(jì)了可以實(shí)現(xiàn)靈活客戶體驗(yàn)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(cè)哪些計(jì)劃將使哪些客戶受益
數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是一種通過(guò)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(yàn)和提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的運(yùn)營(yíng)方式。
下面是一些數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)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(diǎn)技術(shù)、用戶調(diào)研、問(wèn)卷調(diào)查等。
2. 數(shù)據(jù)處理：通過(guò)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(jià)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(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)、用戶偏好、痛點(diǎn)等信息。
4. 用戶畫(huà)像：通過(guò)對(duì)用戶行為和屬性數(shù)據(jù)的分析，建立用戶畫(huà)像，找到不同用戶群體的共性和差異性，為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供依據(jù)。
5. 個(gè)性化推薦：基于用戶畫(huà)像和歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行個(gè)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(cè)試：通過(guò)A/B測(cè)試方法，對(duì)不同策略進(jìn)行比較，找到更優(yōu)的運(yùn)營(yíng)方式。
7. 數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)數(shù)據(jù)可視化的方式，將分析結(jié)果直觀、簡(jiǎn)潔地呈現(xiàn)，便于決策者進(jìn)行分析和決策。
通過(guò)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，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(yàn)，同時(shí)也能夠更高效地運(yùn)營(yíng)企業(yè)，提高效率和收益。
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)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(chǎng)需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)。運(yùn)營(yíng)則是指通過(guò)各種手段，確保企業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)能夠順利運(yùn)行，包括生產(chǎn)、銷售、物流、售后服務(wù)等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)的結(jié)合，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)，制定更有效的戰(zhàn)略，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)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(jìn)行整理和標(biāo)準(zhǔn)化，以便更好地進(jìn)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(lái)，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(shí)，以便更好地指導(dǎo)企業(yè)的決策和運(yùn)營(yíng)。
在實(shí)踐中，數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)需要結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況，制定相應(yīng)的策略和方法。例如，對(duì)于電商企業(yè)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析了解用戶的購(gòu)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(duì)于制造業(yè)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)流程和設(shè)備維護(hù)，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(shí)別潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略和應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。
綜上所述，數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)在當(dāng)今企業(yè)中具有重要意義。通過(guò)掌握正確的方法和技巧，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)，制定更有效的戰(zhàn)略，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和盈利能力。因此，企業(yè)應(yīng)該重視數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)的實(shí)踐，不斷探索和創(chuàng)新，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境。
1.日流量報(bào)表 它統(tǒng)計(jì)的是網(wǎng)站每天的訪問(wèn)量(uv),頁(yè)面的瀏覽量(pv),跳出率反應(yīng)的是網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)情況。根據(jù)這些參數(shù)的對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的整體運(yùn)營(yíng)情況,以及需要改進(jìn)的地方。
2.詢盤跟進(jìn)表 它統(tǒng)計(jì)的是用戶詢盤的情況,以及轉(zhuǎn)化成交的數(shù)量。通過(guò)這個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),可以查看到網(wǎng)站優(yōu)化的實(shí)際效果,也方便查看意向客戶跟蹤進(jìn)度。
3.關(guān)鍵詞流量數(shù)據(jù)表 它統(tǒng)計(jì)的是每個(gè)關(guān)鍵詞所帶來(lái)的流量,通過(guò)數(shù)據(jù)分析,可以挑選出潛力大的關(guān)鍵詞,以及剔除無(wú)法帶來(lái)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(gè)崗位的差別主要有兩處，分別是服務(wù)的對(duì)象不同，和對(duì)所需數(shù)據(jù)的分析和處理方式不同。
下文會(huì)詳細(xì)說(shuō)說(shuō)這兩處不同的具體表現(xiàn)形式，以及這兩個(gè)崗位值得注意的相同點(diǎn)。
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(kāi)的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析技術(shù)展開(kāi)的，它本質(zhì)上是一個(gè)產(chǎn)品工作，它所服務(wù)的對(duì)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(duì)比較普及的智慧城市大腦，本質(zhì)上也是一個(gè)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(yáng)區(qū)的智慧城市大腦工作圖，它的本質(zhì)就是一個(gè)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(jìng)爭(zhēng)力的新型基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位，做所的工作，可能80%是圍繞著運(yùn)營(yíng)展開(kāi)的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析展開(kāi)的，它的本質(zhì)還是一個(gè)運(yùn)營(yíng)工作。它關(guān)注的是各種企業(yè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的外部數(shù)據(jù)，更多是為公司的營(yíng)銷及市場(chǎng)前端策略服務(wù)的。
最典型的就是618、雙十一的各種運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，究竟在什么時(shí)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(yùn)營(yíng)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(qiáng)度和工作重點(diǎn)更多會(huì)在前期的籌備和設(shè)計(jì)階段：
他們需要考慮，后臺(tái)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(rùn)分析、投放引流數(shù)據(jù)等維度的數(shù)據(jù)是放在一級(jí)、二級(jí)還是三級(jí)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(lái)制定數(shù)據(jù)分析的框架、數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)。
等大促真的開(kāi)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(yùn)行，不會(huì)被暴起的流量沖垮崩潰就行。
數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位員工的工作強(qiáng)度則會(huì)在大促即將開(kāi)始的時(shí)候加碼，在大促開(kāi)始之后來(lái)到頂峰：
他們不用考慮數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)來(lái)源抽取等技術(shù)性問(wèn)題。他們考慮的會(huì)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(dòng)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(gòu)物車？網(wǎng)頁(yè)內(nèi)各項(xiàng)商品的點(diǎn)擊量和收藏量如何？
活動(dòng)開(kāi)始后，數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位的員工還要緊密盯著每小時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的變化，分析各項(xiàng)紅包使用率、主播直播效果、熱門商品排名、加購(gòu)率和下單率等與銷售額緊密相關(guān)的指標(biāo)。通過(guò)隨時(shí)調(diào)整銷售策略，進(jìn)行紅包發(fā)放、價(jià)格調(diào)整、用戶推送消息等方式提升業(yè)績(jī)。
這里能夠看到，不管是產(chǎn)品方向還是運(yùn)營(yíng)方向的崗位，想要做精，都離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)功底做支撐。
這兩個(gè)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(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供針對(duì)性的合理化建議（面向產(chǎn)品或面向營(yíng)銷）。
業(yè)務(wù)流程可以通過(guò)自學(xué)掌握；數(shù)據(jù)敏感度可以通過(guò)工作積累和刻意練習(xí)來(lái)培養(yǎng)；
但數(shù)據(jù)分析能力是需要通過(guò)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(shí)。
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(shí)戰(zhàn)課程，可以先用1毛錢的價(jià)格實(shí)際感受和體驗(yàn)一下課程的質(zhì)量，覺(jué)得對(duì)自己工作有幫助有啟發(fā)再正式購(gòu)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(tái)等數(shù)據(jù)型的產(chǎn)品展開(kāi)的。
數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位的本質(zhì)是運(yùn)營(yíng)，是為市場(chǎng)和銷售策略服務(wù)的。
這兩個(gè)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(huì)是同一個(gè)崗位——數(shù)據(jù)分析師。
相較數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)更加側(cè)重于前端市場(chǎng)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品更加側(cè)重于后臺(tái)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(yùn)營(yíng)人才里最懂產(chǎn)品的，產(chǎn)品人才里最懂運(yùn)營(yíng)的。
數(shù)據(jù)分析師的工作會(huì)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(shì)預(yù)測(cè)給出產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)乃至公司戰(zhàn)略上的策略建議。
從各方面評(píng)估，這都將是個(gè)高薪、高壓、高挑戰(zhàn)和高回報(bào)的崗位。
針對(duì)這樣的崗位，自己的努力是不夠的，需要通過(guò)體系化的學(xué)習(xí)“走捷徑”。
同時(shí)，如果能在數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)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(shí)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(shí)戰(zhàn)課程里也有系統(tǒng)化的實(shí)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(lái)幫助。
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拿出經(jīng)典的“人貨場(chǎng)”指標(biāo)體系圖，電商分析基本上也是圍繞這三者展開(kāi)。
人：在電商分析中基本上就是指用戶數(shù)據(jù)，如客單價(jià)、會(huì)員增長(zhǎng)率等
貨：商品數(shù)據(jù)，如采購(gòu)、庫(kù)存、銷量，售后數(shù)據(jù)等
場(chǎng)：這個(gè)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(chǎng)。
這里要注意的是，任何數(shù)據(jù)都是要關(guān)注長(zhǎng)期的，只看其中一天的數(shù)據(jù)是完全沒(méi)有意義的。對(duì)于電商數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，更是這樣了，我這邊建議大家拆分看，分成兩個(gè)時(shí)期：促銷期和日常期，分析這兩個(gè)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(kuò)大樣本數(shù)量，不然會(huì)存在數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確而帶來(lái)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(gè)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(jià)值模型，一學(xué)就會(huì)
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(huì)帕累托模型
更多分析方法，查看年終盤點(diǎn) |15種最常用的數(shù)據(jù)分析方法和模型，趕緊收藏起來(lái)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(jìn)行電商平臺(tái)數(shù)據(jù)分析。 分析思路如下：
a、場(chǎng)的維度：通過(guò)季銷售趨勢(shì)圖及環(huán)比，還有各州金額分布分析了解平臺(tái)銷售走勢(shì)和銷售分布，了解平臺(tái)銷售是否健康及銷售重點(diǎn)區(qū)域。
b、貨的維度：通過(guò)帕累托分析品類銷售情況，散點(diǎn)圖探究品類寬度和銷售關(guān)系，再通過(guò)價(jià)格帶分析，了解平臺(tái)產(chǎn)品定位。通過(guò)評(píng)價(jià)占比了解產(chǎn)品滿意情況，通過(guò)產(chǎn)品完整性分析驗(yàn)證猜測(cè)。
c、人的分析：分析平臺(tái)會(huì)員走勢(shì)了解平臺(tái)會(huì)員健康情況，通過(guò)地圖分布了解會(huì)員分布情況，通過(guò)AARRR模型了解會(huì)員轉(zhuǎn)化率，通過(guò)環(huán)形圖了解新老會(huì)員銷售情況。利用RFM模型給會(huì)員分層并確定重要價(jià)值客戶分布。利用會(huì)員行為分析了解會(huì)員下單時(shí)間，付費(fèi)方式和平均付款時(shí)間，還知道會(huì)員低分占比及評(píng)論時(shí)間趨向。
d、其他分析-物流分析：其他分析：通過(guò)物流準(zhǔn)時(shí)度分析，物流時(shí)間占訂單時(shí)間分析，平均物流天數(shù)分析，物流運(yùn)費(fèi)金額在總金額的占比，來(lái)評(píng)估顧客物流服務(wù)投入產(chǎn)出比，通過(guò)低評(píng)的非準(zhǔn)時(shí)占比和物流時(shí)間來(lái)驗(yàn)證猜測(cè)。
e、就以上結(jié)論和現(xiàn)象進(jìn)行相關(guān)改善建議
如果想仔細(xì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具的，可以看這篇文章：2021年最強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具盤點(diǎn)！想轉(zhuǎn)行跳槽的小白趕緊收藏
作電商運(yùn)營(yíng)分析，其實(shí)Excel和Fine BI就夠了，中間兩個(gè)在進(jìn)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(gè)工具比Excel更方便一些。兩個(gè)結(jié)合起來(lái)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(jiǎn)單給大家介紹一下這個(gè)工具↓↓↓
FineBI制作過(guò)程簡(jiǎn)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(gè)分析場(chǎng)景，直接另存為分析模板使用。
（1）項(xiàng)目的數(shù)據(jù)量多大，多少維，數(shù)據(jù)都是怎么預(yù)處理的。
（2）你應(yīng)用過(guò)哪些數(shù)據(jù)挖掘算法，針對(duì)簡(jiǎn)歷上的算法或者模型，你看過(guò)源碼或者模型中細(xì)節(jié)你知道多少，還是僅僅調(diào)用API用用而已
(3）項(xiàng)目中，你遇到過(guò)的最大的困難時(shí)什么，怎么解決的，從中學(xué)到什么。
（4）項(xiàng)目中hadoop搜索引擎你是怎么設(shè)計(jì)的，其中的分詞是什么。
（5）數(shù)據(jù)是存在HDFS中還是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架構(gòu)，盡量說(shuō)。
1. 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析PPT的制作方法有很多種。2. 首先，需要明確分析的目標(biāo)和結(jié)論，確定要傳達(dá)的信息。然后，收集相關(guān)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，包括用戶數(shù)量、活躍度、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)。 在PPT中，可以使用圖表、表格等可視化工具來(lái)展示數(shù)據(jù)，以便更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果。同時(shí)，可以結(jié)合文字說(shuō)明，數(shù)據(jù)背后的原因和趨勢(shì)。 此外，還可以添加一些案例或?qū)嶋H應(yīng)用，以，增加觀眾的理解和興趣。3. 在制作運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析PPT時(shí)，要注意簡(jiǎn)潔明了，避免信息過(guò)載。同時(shí)，要根據(jù)觀眾的背景和需求，選擇合適的表達(dá)方式和語(yǔ)言，以確保傳達(dá)的信息能夠被理解和接受。
運(yùn)營(yíng)助理數(shù)據(jù)分析的步驟：明確數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)；針對(duì)目標(biāo)收集數(shù)據(jù)；制定詳細(xì)地?cái)?shù)據(jù)分析步驟；注意數(shù)據(jù)歸類分級(jí)處理；定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理。數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的10種分析方法：細(xì)分分析、對(duì)比分析、漏斗分析、同期群分析、聚類分析、AB測(cè)試、埋點(diǎn)分析、來(lái)源分析、用戶分析、表單分析。
