活動需要分析哪些數據

① 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

② 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

③ 淘寶店運營要分析哪些數據 日常運營內容有什麼

如今在淘寶商城運營店鋪就需要對店鋪的各項數據進行查看和跟蹤，保證在出現異常後可以及時的進行分析並加以改正。但是有些商家朋友卻不知道如何對店鋪運營的數據進行分析，下面小編就來為大家介紹下正方面的內容。

一、淘寶點擊率

新品期的點擊率對於流量的提升比轉化率都要高，那麼點擊率從哪裡去看呢?

點擊率查看具體的路徑是：生意參謀-經營分析-商品效果。

在這其中查看數據的時候要特別注意：

1.點擊率不能低於3%，如果能夠保證10%以上的點擊率，你的手淘流量會很容易的爆發起來。

2.點擊率低於3%的話，一定要去分析原因，盡快解決。影響點擊率的主要因素有：主圖、價格、基礎銷量。

3.以上數據的選擇需要注意如下幾點：

（1）埠選擇PC端，因為只有PC才有點擊率的數據，但是在大數據下，這個指標也是准確的。

（2）如果數據不夠大的話，時間選擇7天，只有大數據才會准確。

二、淘寶收藏加購率

新品期的收藏率、加購率的權重也是非常的大。

查看具體的路徑是：生意參謀-經營分析-商品效果。

特別注意：

1.如果你能夠保證10%以上的數據，你的手淘流量會很容易的爆發起來。當然，你可以用一些非常規手段，這些你懂得。

2.影響收藏率、加購率的主要因素有：詳情頁、活動、客服技巧、評論、問大家。

3.以上數據的選擇需要注意如下幾點：

（1）數據選擇全部。

（2）如果數據不夠大的話，時間選擇7天，只有大數據才會准確。

（3）上面是收藏加購的人數，收藏率、加購率的演算法是除以商品訪客數就可以了。

三、轉化率

隨著時間的推移，基礎銷量的積累及客戶評論的出現，轉化率的權重越來越高。

查看轉化率的路徑是：生意參謀-首頁-核心指標。

在一段時間之後，轉化率的權重逐步增加。隨之時間的推移，轉化率穩步提高(如果用的是非常規手段，建議別超優秀均值)，這樣權重會提高更快的。

一、 店鋪需要做每天的數據分析工作。數據分析需要藉助一些工具，比如量子統計，數據魔方，還有生e經直通車數據等等，有了工具的收集就會為店鋪帶來更加全方位的數據可供分析。在日常的維護運營中，至少要抽出半個小時的時間去做這方面的工作。

二、 需要做好每日交易情況的管理。在交易過程中很有可能會出現訂單異常狀態，那就需要及時的做處理，在交易的時候也要做好催單的數據反饋，然後在客服的環節對於催單的效率要進行優化。這個需要佔用的時間按情況而定，一般來說是在十分鍾左右。

三、 需要有日常的淘寶客戶維護工作。在做客戶維護的時候可以做些產品使用，店鋪客服等類的滿意度調查表，然後在顧客購買產品或者是使用產品後對其做好滿意度的調查工作。對於之前購買過產品的用戶，可以將他們做好分類，然後可以引流到微信或者是通過簡訊的形式，做好日常的優惠券通知，活動通知等營銷的環節。這個過程不需要花費多少時間，大概就是在每天十分鍾左右。

四、 對於店鋪重要的指標要做好監測。對於產品的PV，UV等指標要做好定期的監測，對於這些數據的變化，如果出現異常的情況，需要及時的找到出現問題的原因，然後分析原因，找到適合的解決或者是優化方案。這一步需要花費的時間大致在半個小時到一個小時之間。

以上就是對於淘寶店鋪日常運營的基礎內容有哪些的一些介紹，在店鋪的日常運營過程中，需要做的細節很多，因此會覺得比較的繁瑣，但是每個細節只有處理的好了，之後運營成功才會有保障。

④ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

眾所周知，電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多。

一、時間維度

從時間維度上來看，除了顯示分析周期的數據，最常用的分析方式是同比和環比，時間區間可以是年、季和月，甚至是周，不碧銷罩過周相對用的少。

二、商品類別、價格維度

本次分析我主要是從商品類別、價格等多角度來進行商品數據分析，先是商品總的數據預覽，如圖（圖表在BDP個人版上製作的）：

這是選取8月23日的數據，可以看出，整個平台的上架的商品量還有4372萬，量還比較悔鬧多；商品好評率為93%，是整個平台的平均值，那應該還算不錯啦！本月的月銷量還有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%應該問題不大，相當於這個超額完成銷量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超額完成也是正常，比如游泳三件套、風扇等等。還是這個月做了什麼活動，讓這個月的銷量比預定的目標稍微好一些......數據真實的反應是這樣，至於原因還是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的數量、價格分布情況，作為運營者應該很了解的斗拿，均價當然也要了解，均價可能直接影響到網站客單價，網站的價格定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個網站均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品網站了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同網站而定。

以上只是簡單分析商品的某些數據，商品還能進行關聯性、TOP10、采購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平台除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析，有空再一起探討！

⑤ 電商數據分析需要統計哪些指標

最重要的就是這幾個了：

1 、商品數據分析：電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；

以上電商相關的可視化圖表的製作工具為BDP個人版，可以將各個平台數據統一整合到BDP，然後做好一次分析圖表，後期就不需要重復分析啦！