怎麼樣知道數據是什麼

『壹』 數據分析的五大思維方式

數據分析的五大思維方式

發現很多朋友不會處理數據，這個過程叫做數據清洗，中間可能涉及到編程，分析人員是應該學點編程的，後面抽時間給大家介紹一下，今天不講這個。

今天要講數據分析的五大思維方式。

首先，我們要知道，什麼叫數據分析。其實從數據到信息的這個過程，就是數據分析。數據本身並沒有什麼價值，有價值的是我們從數據中提取出來的信息。

然而，我們還要搞清楚數據分析的目的是什麼?

目的是解決我們現實中的某個問題或者滿足現實中的某個需求。

那麼，在這個從數據到信息的過程中，肯定是有一些固定的思路，或者稱之為思維方式。下面零一給你一一介紹。(本文用到的指標和維度是同一個意思)

第一大思維【對照】

【對照】俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。比如下面的圖a和圖b。

圖a毫無感覺

圖b經過跟昨天的成交量對比，就會發現，今天跟昨天實則差了一大截。

這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣，比如選款測款丶監控店鋪數據等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到數據後，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等於無法從數據中讀取有用的信息。

第二大思維【拆分】

分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見「拆分」一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分後，我們就清晰了……。不過，我相信有很多朋友並沒有弄清楚，拆分是怎麼用的。

我們回到第一個思維【對比】上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比後發現問題需要找出原因的時候?或者根本就沒有得對比。這個時候，【拆分】就閃亮登場了。

大家看下面一個場景。

運營小美，經過對比店鋪的數據，發現今天的銷售額只有昨天的50%，這個時候，我們再怎麼對比銷售額這個維度，已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個維度做分解，拆分指標。

銷售額=成交用戶數*客單價，成交用戶數又等於訪客數*轉化率。

詳見圖c和圖d

圖c是一個指標公式的拆解

圖b是對流量的組成成分做的簡單分解(還可以分很細很全)

拆分後的結果，相對於拆分前會清晰許多，便於分析，找細節。可見，拆分是分析人員必備的思維之一。

第三大思維【降維】

是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷?當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。如下表

這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以【降維】.

成交用戶數丶訪客數和轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。

另外，我們一般只關心對我們有用的數據，當有某些維度的數據跟我們的分析無關時，我們就可以篩選掉，達到【降維】的目的。

第四大思維【增維】

增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。請看下圖。

我們發現一個搜索指數和一個寶貝數，這兩個指標一個代表需求，一個代表競爭，有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競爭度(僅供參考)。這種做法，就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為【輔助列】。

【增維】和【降維】是必需對數據的意義有充分的了解後，為了方便我們進行分析，有目的的對數據進行轉換運算。

第五大思維【假說】

當我們拿不準未來的時候，或者說是迷茫的時候。我們可以應用【假說】，假說是統計學的專業名詞吧，俗稱假設。當我們不知道結果，或者有幾種選擇的時候，那麼我們就召喚【假說】，我們先假設有了結果，然後運用逆向思維。

從結果到原因，要有怎麼樣的因，才能產生這種結果。這有點尋根的味道。那麼，我們可以知道，現在滿足了多少因，還需要多少因。如果是多選的情況下，我們就可以通過這種方法來找到最佳路徑(決策)

當然，【假說】的威力不僅僅如此。【假說】可是一匹天馬(行空)，除了結果可以假設，過程也是可以被假設的。

我們回到數據分析的目的，我們就會知道只有明確了問題和需求，我們才能選擇分析的方法。

順帶給大家講講三大數據類型。這個屬於偷換概念，其實就是時間序列的細分，不是真正意義上的數據類型，但這個卻是在處理店鋪數據時經常會碰到的事情。數據放在坐標軸上面分【過去】丶【現在】和【未來】

第一大數據類型【過去】

【過去】的數據指歷史數據，已經發生過的數據。

作用：用於總結丶對照和提煉知識

如：歷史店鋪運營數據，退款數據，訂單數據

第二大數據類型【現在】

【現在】的概念比較模糊，當天，當月，今年這些都可以是現在的數據，看我們的時間單位而定。如果我們是以天作為單位，那麼，今天的數據，就是現在的數據。現在的數據和過去的數據做比較，才可以知道現在自己是在哪個位置，單有現在的數據，是沒什麼用處的。

作用：用於了解現況，發現問題

如：當天的店鋪數據

第三大數據類型【未來】

【未來】的數據指未發生的數據，通過預測得到。比如我們做得規劃，預算等，這些就是在時間點上還沒有到，但是卻已經有了數據。這個數據是作為參考的數據，預測沒有100%，總是有點兒出入的。

作用：用於預測

如：店鋪規劃，銷售計劃

三種數據是單向流動的，未來終究會變成現在，直到變成過去。

他人我不知道，但我自己非常喜歡把數據往坐標軸上面放，按時間段一劃分，每個數據的作用就非常清晰。

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『貳』 網站運營數據分析通過什麼途徑

網站運營數據分析通過什麼途徑？

中企動力信息化運營專家認為，需要分析的數據一般包括：哪些改變能吸引更多的網站瀏覽量（比如點擊網路廣告進入）；哪些網頁的點擊量最大；網站訪問者進入網站的來源；通過什麼關鍵詞進入的；網站訪問者在各種網頁上逗留的時間有多長，等等。當然，最關鍵的指標是銷售轉換率（意向客戶轉化率）有多高，網站的注冊人數有多少，每個客戶的成本是多少等等。此外，企業還希望了解新的措施（如，定製新的當日遞送的價格，為提高銷售量在網站上開展促銷活動等）是否有效。網站運營數據分析所需要的數據可以通過多種途徑獲得： 企業網站的伺服器日誌記錄了用戶的IP地址，用戶使用的是什麼瀏覽器，進入網站以前他所在的位置，瀏覽的具體時間，以及用戶的注冊信息等。通過IP地址，企業可以了解用戶所在區域，例如jp表示用戶住在日本。 網路跟蹤文件是用戶在訪問網站時在硬碟上自動生成的文件。當客戶進入網站並進行操作（例如使用購物車）時這些文件能發揮作用。客戶再次訪問該網站時，這些文件中的數據可以調出，從而了解該客戶瀏覽的次數等信息。亞馬遜網站就是利用網路跟蹤器文件在主頁上自動生成用戶姓名的。 頁面標簽（page tags）其實就是頁面上的一個像元（pixel），用戶是看不見的。在用戶瀏覽一個頁面時，頁面標簽被用來激活頁面上的一個信息，例如何時將商品從購物車移出等。用戶計算機硬碟上的網路跟蹤器文件也可以用來激活標簽，顯示用戶何時回訪網站，在網站上做了哪些動作。
利用網站解析軟體，企業可以對伺服器的登錄信息進行分析，進而解析用戶的行為模式。
中企動力信息化運營專家提醒：目前，谷歌的Analytics和網路統計都是智能的、功能非常強大的用來統計企業網站運營數據的專業工具，用戶非常多，備受推崇。

B2C網站運營每周數據分析那些指標

用戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的數據相對是精準的，所以我們把每周數據作為比對的參考對象，主要的用途在於，比對上周與上上周數據間的差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的數據也會有一定的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題並在與此。
1. 網站使用率：IP、PV、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率。
這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標：
1.1 跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪裡才是關鍵。我的經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群不精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注於登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面，如果跳出率高於20%，我覺得就有不少的問題，也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。
1.2 回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者，意味著網站吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此數據相對高一些會比較高，太高則說明新用戶開發的太少，太低則說明用戶的忠誠度太差，復購率也不會高。
1.3 訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶／總的訪問數，訪問時間比率=訪問時間在10分鍾以上的用戶數／總用戶數，這兩項指標代表網站內容吸引力，數據比率越高越好。
2. 運營數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率；
每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對於上上周的數據，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。
2.1 比對數據，為什麼訂單數減少了？但銷售額增加了？這是否是好事？
2.2 對比數據，為什麼客單價提高了？但利潤率降低了？這是否是好事？
2.3 對比數據，能否做到：銷售額增長，利潤率提高，訂單數增加？這不是不可能。
所有的問題，在運營數據中都能夠找到答案。

如何快速入門網站數據分析與運營

一、如何入門互聯網數據分析
1、網站分析是一種能力
對於大部分人互聯網從業者而言，網站分析是一種能力，因為基於網站分析之上的結論可以指導運營、產品、設計、技術的同事的工作。
2、網站分析解決的問題
用戶是誰(目標用戶)，
從哪裡來(流量從哪裡來，流量的價值等)，
到哪裡去(為什麼離開，如何降低用戶流失)
3、對於產品OR運營，網站分析能做什麼
產品改版是否合理?
用戶的反饋如何?
哪些功能存在問題?
功能使用頻率?
轉化路徑是否靠譜?
對於運營：
用戶來源路徑?
用戶活躍度如何?
如何分配廣告預算
網站內容是否有效?
如何分解KPI?
4、為什麼進行網站分析
5、網站分析的核心
二、網站分析的流程
定義問題——測量——分析——改進——維持
三、定義問題
如何你已經知道如何有效的去描述一個問題，那麼你已經成功了一半了，因為你知道問題，而且也知道如何去問。
工作可不是試券設計好問題來問你，首先得你自己發現問題。
比如如注冊轉化率的降低就跟非常多的問題是正相關的。
產品支持度是否足夠?
頭像上傳
郵箱驗證
必填資料
營銷是否到位?
新老訪客比如何
外界口碑如何
問題的要素：本質、現象、特徵、量化
定義一個問題：即給整個團隊確認一個方向，圍繞著這個目標往下分解，制定計劃，在計劃具體執行的過程中發現了某個問題，再來具體分析的。
所以作為一個網站分析師，立足點應該是從公司 戰略出發， 了解產品，運營，技術，商業邏輯等等層面的知識，給公司的發展提供大量的建議。
獻峰商業&產品&運營&設計，的推薦書單：
豆瓣豆列的推薦人數達 1316人，收藏人數達 6291。目前我讀看過的不到十分之一，但是確實有助於從事網站分析的同事提升商業格局。
互聯網產品經理 全方位入門
蘇傑 老師整理的互聯網產品經理全方位入門書籍。豆瓣豆列的推薦人數達986人，收藏人數達 7774。慚愧，只看過豆列裡面20%的書。
當當，僅僅通過讀書是無法培養行業格局的，還需要善於向人請教、善用網路資源、自己體驗、實踐等等。
求職互聯網數據分析，如何准備行業知識?
四、測量
收集數據。
目前常用的數據流量監測的工作：
Google AnalyticsGoogle 網站分析工具
Omniture Omniture SiteCatalys
網路統計 網路統計工具騰訊分析主要針對論壇
等等。。。。
比如教育行業的數據，可以從一些行業數據收集的網站中找到
另外，作為不會寫程序的產品OR運營，只能通過第三方的工具或者平台來拿到數據了，或者向技術同學提需求。
技術才是第一生產力。如果會一些 SQL或者Python，獲取的數據太要太精彩哇……
推薦書籍：做數據分析不得不看的書有哪些?
這個問答下面推薦的書，基本都是關於數據挖掘或者獲取的。
五、分析、改進、維持
比如某游戲的玩家行業軌跡是這樣的
於是分析的時候決定重點關注新用戶的流失問題
流失的任務類型分析：
操作復雜
任務不平滑、不流暢
升級緩慢
有組隊任務或者其他互動任務
然後就是不斷的循環優化著。分析出問題，確認用戶的需求，改進產品，進一步統計並維持提升結果。
分析的流程方法大概如此，比較好掌握，但是具體到工作當中，遠非這幾句話能解釋當的，所以慢慢實踐成長吧。
1.精益數據分析
2.轉化:提升網站流量和轉化率的技巧
3.數據分析 :企業的賢內助
4.網站數據分析:數據驅動的網站管理.優化和運營
5.人人都是網站分析師:從分析師的視角理解網站和解讀數據
6.圖解網站分析36大數據

通過網站數據分析,對網路營銷起到什麼作用?

網站數據是直接體現出網路營銷的效果的數據。
網路營銷的效果是需要網站數據體現出來的。
如果沒有網站的數據統計很難對網路營銷的成果作出量化，沒有量化的數據統計，就不能對網路營銷的效果有一個整體的分析，只有有了一個系統的分析才會有一個良好的 網路營銷效果。
康那裡士數字營銷，長期從事網路營銷策劃與推廣工作。

網站運營怎麼能缺少數據統計 怎樣的數據分析最有效

簡單的統計代碼還是跟蹤流量來源……或者根據網站運營目的，達到某一特定需求進行有效分析。早期的網站建設和運營，在數據很少的時候，網站更注重流量和渠道，而網站運營相對成熟的時候，數據分析更應該偏向於網站功能性發展方向，比如一家企業營銷型網站，對用戶購買率特別敏感，那麼數據分析就應該以此為核心，進行分析;而對於展示型網站來說，對於用戶留存率特別感興趣，數據分析依據就是興趣，如果是一個靠廣告獲得收益的網站，如何誘導用戶點擊廣告。

網站數據分析有什麼用途

你想要實現什麼目的，數據分析都可以起到輔助支持決策的作用

微信運營數據分析怎麼做？

從用戶方面入手分析包括以下幾點：（微問數據）
1、包括用戶增長統計和用戶屬性統計。
2、用戶增長統計，是按日統計，有4個維度：
3、新關注、取消關注、凈增關注、累積關注。

網站數據分析怎麼樣

挺專業的，站長必備啊~~也就外出用手機關心一下網站流量，要不能在電腦上網，直接後網頁GA，還辛辛苦苦弄3G看多麻煩。

如何通過數據分析解決精細化運營

這個問題問的比較廣泛，你需要的是。如何去了解自己的店鋪的一些數據，然後根據數據結合，改變店鋪的整個布吉。

如何通過統計分析工具做好APP的數據分析和運營

1
行業數據
行業數據對於一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
2
評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪裡來，哪裡的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。
3
用戶分析
產品吸引到用戶下載和使用之後，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網路及運營商、地域的分布特徵。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
4
用戶行為分析
在關注完用戶的屬性後，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
5
產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之後，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控制項和渠道控制項，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。

『叄』 C語言中怎麼知道該數據是什麼進制

在 C 語言代碼中，通常的數字都是以十進制方式書寫的。如果是八進制，必須在前面加「0」，如果是十六進制，必須在前面加「0x」。

比如 13、24、153、23424、11001001 等都是十進制
而 013、024、0153、02342、011001001 等都是八進制
又 0x13、0x24、0x153、0xfa、0x4DA3 等都是十六進制

如果是在字元中需要使用，那麼 \ddd 是八進制的，\xhh 是十六進制的
如：\113 是八進制，\x61 是十六進制

『肆』 什麼是財務數據，什麼是業務數據，二者有什麼區別

他們的區別就是一個是整理日常數據和一個是整理工作數據。業務數據就是各種繁雜的日常工作記錄數據，財務數據是對各種日常數據的歸集整理和統計。財務數據是反映企業財務狀況與經營成果的內容。
主要包括以下內容：
1、財務賬簿數據及報表數據，該類財務數據是根據真實的企業經營財務信息統計核算，然後進行登記的數據；報表數據主要包括資產負債表數據、損益表數據、現金流量表數據等，這屬於企業的基礎財務數據。
2、企業的各項指標分析數據，該類數據是通過數學模型或對應的公式所計算得出的數據，例如用於企業各部門的責任考核數據、用於分析企業各項指標的財務管理數據以及用於投資決策的決策分析數據等。
業務數據定義分人公司應高度重視分人業務導致的責任累積，建立有效的責任W-積識別和管控的機制和方法。責任累積類型有分入業務與直接保險業務間的責任累積和分人業務間的責任累積兩種。
造成責任累積的主要原因有：
(1)分人業務與保險公司參與共保的直接業務形成責任累積；
(2臨時分保分人業務與合約分人業務間形成責任累積；
(3)多渠道臨時分保分人業務間形成責任w積；（4）作為再保險接受人與多家保險公司建立分保合約.多個分出公司均參與的共保業務形成貴任累積。
其中，業務數據分人合約中分出人共保業務和分入業務的合約使用悄況是導致合約責任累積的主要原因。分人公司應特別關注分入合約中共保業務及分人業務使用再保險合約的情況，謹慎地評估由此可能形成的單一危險單位、單一區域、巨災風險等責任累積。

『伍』 怎麼樣才能知道移動硬碟數據被查看過或復制過

此行為是無法查看的，但可以通過在系統的事件日誌里可以查看，但是不能具體到哪個文件，只能知道什麼時間執行了什麼動作。右鍵我的電腦——管理中就能找到事件日誌。

『陸』 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。