活动需要分析哪些数据

① 数据分析师日常都分析哪些数据

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

② 数据分析包括哪些内容

1.数据获取

数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2.数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。

3.分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.数据呈现

可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

③ 淘宝店运营要分析哪些数据 日常运营内容有什么

如今在淘宝商城运营店铺就需要对店铺的各项数据进行查看和跟踪，保证在出现异常后可以及时的进行分析并加以改正。但是有些商家朋友却不知道如何对店铺运营的数据进行分析，下面小编就来为大家介绍下正方面的内容。

一、淘宝点击率

新品期的点击率对于流量的提升比转化率都要高，那么点击率从哪里去看呢?

点击率查看具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。

在这其中查看数据的时候要特别注意：

1.点击率不能低于3%，如果能够保证10%以上的点击率，你的手淘流量会很容易的爆发起来。

2.点击率低于3%的话，一定要去分析原因，尽快解决。影响点击率的主要因素有：主图、价格、基础销量。

3.以上数据的选择需要注意如下几点：

（1）端口选择PC端，因为只有PC才有点击率的数据，但是在大数据下，这个指标也是准确的。

（2）如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。

二、淘宝收藏加购率

新品期的收藏率、加购率的权重也是非常的大。

查看具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。

特别注意：

1.如果你能够保证10%以上的数据，你的手淘流量会很容易的爆发起来。当然，你可以用一些非常规手段，这些你懂得。

2.影响收藏率、加购率的主要因素有：详情页、活动、客服技巧、评论、问大家。

3.以上数据的选择需要注意如下几点：

（1）数据选择全部。

（2）如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。

（3）上面是收藏加购的人数，收藏率、加购率的算法是除以商品访客数就可以了。

三、转化率

随着时间的推移，基础销量的积累及客户评论的出现，转化率的权重越来越高。

查看转化率的路径是：生意参谋-首页-核心指标。

在一段时间之后，转化率的权重逐步增加。随之时间的推移，转化率稳步提高(如果用的是非常规手段，建议别超优秀均值)，这样权重会提高更快的。

一、 店铺需要做每天的数据分析工作。数据分析需要借助一些工具，比如量子统计，数据魔方，还有生e经直通车数据等等，有了工具的收集就会为店铺带来更加全方位的数据可供分析。在日常的维护运营中，至少要抽出半个小时的时间去做这方面的工作。

二、 需要做好每日交易情况的管理。在交易过程中很有可能会出现订单异常状态，那就需要及时的做处理，在交易的时候也要做好催单的数据反馈，然后在客服的环节对于催单的效率要进行优化。这个需要占用的时间按情况而定，一般来说是在十分钟左右。

三、 需要有日常的淘宝客户维护工作。在做客户维护的时候可以做些产品使用，店铺客服等类的满意度调查表，然后在顾客购买产品或者是使用产品后对其做好满意度的调查工作。对于之前购买过产品的用户，可以将他们做好分类，然后可以引流到微信或者是通过短信的形式，做好日常的优惠券通知，活动通知等营销的环节。这个过程不需要花费多少时间，大概就是在每天十分钟左右。

四、 对于店铺重要的指标要做好监测。对于产品的PV，UV等指标要做好定期的监测，对于这些数据的变化，如果出现异常的情况，需要及时的找到出现问题的原因，然后分析原因，找到适合的解决或者是优化方案。这一步需要花费的时间大致在半个小时到一个小时之间。

以上就是对于淘宝店铺日常运营的基础内容有哪些的一些介绍，在店铺的日常运营过程中，需要做的细节很多，因此会觉得比较的繁琐，但是每个细节只有处理的好了，之后运营成功才会有保障。

④ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不碧销罩过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较悔闹多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的斗拿，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

⑤ 电商数据分析需要统计哪些指标

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！