数据分析系统网页模板（数据分析|私域运营&纯干货篇）

本文目录

• 数据分析|私域运营&纯干货篇
• 1Web日志数据分析模型的设计思想与实现
• 服装商品数据分析怎么做动态可视化模板来了
• python用于什么方向
• 现在做自媒体短视频还晚吗这几个网站助你打造爆款

数据分析|私域运营&纯干货篇

一、数据分析的价值1、数据分析的作用

数据分析是私域运营中的地图和指南针

销售额=流量*转化率*客单价*复购率（转化率和复购率提升空间较大）分析现状，明确目标拆解目标，指导规则发现问题，迭代优化总结复盘，沉淀经验2、培养数据分析的习惯缺乏数据分析意识，过分依赖直观经验和判断缺乏数据分析基础，数据资源和基建不完善缺乏数据分析能力，数据分析方法和思路不足

（1）数据分析意识

数据分析意识即，关注数据，重视数据，运营各环节中更多基于数据分析做决策

*如何培养数据分析意识

A、做好数据监控：关注业务运营数据，明确指标定义口径，了解反映的关键内容和作用

不要一问数据三不知，而要懂流程逻辑，懂口径定义，懂重点指标

B、养成量化习惯：用数据量化表达，形成数据描述现状和分析问题，减少先入为主的主观判断

不说“提升明显”，“应该是渠道不合适”

而是“相对提升20%”，“该渠道转化比APP渠道效果差30%”，渠道质量有问题

（2）数据分析基础

如何克服数据基础条件完善私域数据基础建设需要一定周期积累和投入数据分析并非一定要大而全，也可以小而美微信工具的数据能力，私域运营人工统计，都是私域数据分析的实现方式，尤其是私域发展初期

（3）数据分析能力

如何提升数据分析能力二、数据分析的框架方法1、私域数据分析框架

基于私域目标拆解，形成完整的私域运营及数据分析框架

（1）从目标出发拆解

私域运营流量运营的目标多是获取转化用户，实现销售收入

私域销售额=流量*转化率*ARPU(每用户收入）

（2）进一步形成框架

（3）自上而下的数据分析

分析框架从目标出发，正向应用即自上而下进行数据分析（4）自下而上的数据分析

私域运营分析的反向应用2、常用数据分析方法

对比分布法/路径漏斗法/维度拆解法

（1）对比分布分析法（对比差异，对比趋势）

核心：解决如何有效比较的问题

某一个维度下，各要素之间的对比

（2）路径漏斗法（了解整个链路的效果，折损，定位到关键要素）

运营数据监控和分析的常用方法，有效定位关键因素和问题

关键：有效拆解路径，形成流程漏斗

拆分阶段（拆分功能，活动）——明确行为（访问活动，参与活动，评价，分享）

（3）维度拆解法（能定位到最底层的原因，这个最根本的要素决定了问题，解决问题达到更高目标）

在定位问题原因，拆解目标要素时，维度拆解分析法发挥巨大作用

形成具体分析结论，指导后续运营行为，关键在于选择维度和合理拆解三、私域全流程数据分析（贯穿始终用数据）1、引流获客数据分析应用

引流获客目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）引流获客目标拆解——渠道逻辑

（2）引流获客目标拆解——漏斗逻辑

（3）引流获客数据监控

基于引流渠道类型和引流路径流程记录用户数据

通过对引流数据的日常监控指导优化运营，提升引流效果和用户规模曝光后的访问率=访问用户量/曝光用户量访问后的添加率=添加用户/访问用户量不同渠道引流的质量不一样，不同的玩法引流质量不一样

（4）引流获客数据优化从日期观察变化趋势（看机会，看问题）从渠道观察差异（转化率，用户质量），保证对引流数据全面监控关注引流路径转化效果，及引流新增用户质量，引导引流运营优化路径：看转化（访问率，访问后添加率），看规模

（5）引流获客数据优化——引流路径

（6）引流获客数据优化——引流质量

引流质量是后置的引流运营优化的重要因素2、裂变增长数据分析应用

裂变增长目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）裂变增长目标拆解——活动逻辑

（2）裂变增长目标拆解——漏斗逻辑

（3）裂变增长数据监控

裂变增长玩法丰富，涉及到新老用户，路径也更长，主要监控数据如下

A、老用户访问率=访问用户/曝光用户分享率=分享用户/访问用户参与用户中完成任务的比例=完成用户/分享用户

B、新用户传播率=触达的新用户/参与分享的老用户访问率=访问用户/曝光用户添加率=添加用户/访问用户

C、裂变重要数据

k值（裂变率）=新增添加用户数/参与活动老用户数【即每个参与活动的老用户平均能带来多少个新增用户】

（4）裂变增长数据优化裂变增长活动的玩法流程更复杂，持续运营化的空间也更大优化重点在于新老用户的转化路径效果，其决定裂变增长的最终效果

（5）裂变增长数据优化——优化思路

福格行为模型福格行为模型

（6）裂变增长数据优化——老用户侧路径

（7）裂变增长数据优化——新用户侧路径3、服务运营数据分析应用

服务运营目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）服务运营目标私域服务运营的目标是提升用户活跃留存，建立信任关系服务运营的效果主要通过活跃用户量和用户满意度衡量

用户满意度：用户访谈，问卷收集反馈

（2）服务运营数据监控关注整体的活跃用户，了解私域用户的质量状况重点关注私域团队服务运营效果，带来多少的转化

（3）服务运营数据优化

服务运营优化关注：互动效果和带来的转化效果

*关注当天互动的转化率，互动低，说明缺乏转化导向性说明补贴力度低或者目前不需要这个东西4、转化变现数据分析应用

转化变现目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）转化变现目标拆解——漏斗逻辑

（2）转化变现目标拆解——用户逻辑

（3）转化变现目标拆解——载体逻辑

（4）转化变现数据监控

转化变现的形式和渠道丰富，主要的监控模板如下：领取权益：补贴优惠券GMV（成交金额）控制补贴率

（5）转化变现数据优化

转化变现可以从载体/用户/活动等维度进一步拆分，其核心仍为转化率，客单价和购物频次（复购率）转化率：看商品是否适合新用户，补贴力度能否满足用户需求客单价：提升客单价，要控制好毛利，不要过高的补贴复购率：决定我们触达客户的频次，触达的活动，补贴方式

（6）转化变现数据优化

转化变现的优化核心是基于用户分层的精细化运营

*客单价：单件数*客单价，基于现状逐步提升。up-sale：提升用户购买的价格，件单价cross-sale：提高用户购买的件数，件数量

*复购率

复访——复购：买完之后送优惠券，详见“转化变现”篇四、总结篇1、私域流量的数据分析（知识框架）2、私域流量的数据分析（知识点梳理）

1Web日志数据分析模型的设计思想与实现

　　 1Web日志数据分析模型的设计思想

　　本论文设计平台通过对web日志文件分析，统计出哪个页面最受欢迎，访问者来自哪里，访问时段分布情况等。分析结果生成HTML代码，最终通过浏览器以页面的形式将各种报表呈现在用户面前。其中要用到目前比较常用的ASP技术，由于要将海量的日志数据存入，所以还要用到SQL-Server这个功能强大的数据库。

　　1.1系统的体系结构

　　Web日志数据分析系统的主要用户是一般企业网站或个人网站管理员，目前常见的网络开发模式共有3种体系结构：两层Client/Server（C/S）体系结构；三层Client/Server/Database（C/S/D）体系结构；三层Browser/Server/Database（B/S/D）体系结构。综合考虑本系统的用户群特点及这三种体系结构特点，最终采用的体系结构是目前国际上流行的“Browser/WebServer/Database”即三层网络结构模型。这种体系结构简单实用，客户端只要采用标准浏览器与网络进行连接就可以了。

　　1.2系统功能模块设计

　　系统功能模块是系统与用户交互的接口，本系统包括：数据预处理模块、基本分析模块、智能分析模块和可视化模块，系统功能模块.数据预处理模块：该模块主要功能是首先去掉原先存放在关系数据库中的部分没有用的原始日志，然后设置日志文件格式、采样方法，依据包含替换规则对数据进行净化，再将该数据导入源数据库，形成页面映射表信息，最后形成用户表。基本分析模块：该模块主要是对网站的`访问情况进行以下6方面的统计汇总，即时段分析模块、地域分析模块、来源统计模块、客户端分析模块、受访页分析模块、搜索引擎模块。智能分析模块：该模块主要功能是利用关联规则对Web站点的页面之间的链接关系和站点结构进行分析，构建一个新的Web站点拓扑结构，寻有关联的客户群体，开展有针对性和个性化的电子商务活动。

　　 2Web日志数据分析系统功能的实现

　　2.1数据收集

　　由于本系统是对Web日志的分析，所以数据收集部分的工作实际上就是对日志的收集工作，所以最重要得一点是网站的管理者允许对其日志文件进行研究，在同意对日志文件保密的前提下，笔者从电脑商网中国IT商务门户（www.cnitsw.com）获取了一段时间的网站日志文件以此作为分析对象。

　　2.2数据预处理

　　数据的预处理过程是将Web日志整理成适合数据挖掘的数据模型。整个挖掘预处理过程分为数据净化、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别5个步骤。

　　2.3智能分析模块实现

　　我们利用了Apriori算法的思想，但同时对APriori算法进行了改造，采用了改进的APriori算法进行频繁路径挖掘。改进Apriori是受到APriori算法的启发，但它适合频繁路径的挖掘。

　　2.4基本分析模块实现

　　基本分析可以分为两个方面，一是网站整体的访问统计，另一方面是具体网页的访问分析。整体分析可以统计用户数、点击数，分析客户端信息等等；对具体网页可以统计其访问量，以分析其受欢迎程度，也可表示其重要程度。这些工作的数据来源是预处理中数据清理阶段产生的源数据库和整个预处理阶段后产生的用户事务数据库，实现方法也比较简单，一般都是简单的统计分析处理。基本分析模块由时段分析模块、地域分析模块、来源统计模块、客户端分析模块、受访页分析模块、搜索引擎分析模块6个模块组成。本文以时段分析模块为例进行阐述。根据日志中的日期域（data）、时间域（time）以及所花时间域（time－taken）可以统计出每天哪个时段的访问人数和具体逗留时间，每个小时访问量的变化，通过一天中每小时的访问数可以得出站点哪个时间段的访问人数最多是访问高峰期，进而分析出访问人群的职业和上网习惯等相关信息。

　　Web日志数据分析是internet信息处理的一个重要应用，目前我们只是实现了一些简单的功能，还可以对WEB日志的分析处理上进行某些更详细的深入分析，譬如可以根据访问者的登录时间、访问页面、停留时间等信息进行统计分析，然后制定个性化的电子商务营销策略，帮助电子商务网站在最短的时间内抓住最有效的客户。还可根据以往时间段的访问人数统计，对网站未来几天或者某个时间段的访问流量进行预测。

　　作者:吴敏纲 黄杰恒 郑义平 单位:景德镇陶瓷学院信息工程学院 景德镇市第六人民医院 景德镇市国税局直属分局

服装商品数据分析怎么做动态可视化模板来了

假设服装销售管理者想对公司所售卖的服装商品进行调整，为了让商品更好地适应市场，更好卖，以达到服装商品的最大售罄率，需要对各项指标数据进行分析。在分析过程中，如何能直观知道各个门店的服装销售情况？哪些门店收入情况最好？哪些门店最差？历史的销售趋势如何...... 如图所示，管理者可快速掌握公司的收入、毛利、数量、订单数等数据指标情况，且还能从时间、区域、门店等维度对商品进行进行交叉分析，帮助管理者更深入了解服装商品的销售情况，以便对服装商品进行调整。 1、时间维度 时间维度是进行商品数据分析的一个重要维度，包括年、月、季度、周、天等。我们可以透过时间维度的筛选分析该某个时期内的服装商品售卖趋势是上升还是下降了，并进一步通过筛选查看上升或下降的原因。 2、客户维度 客户最为销售的对象，对其分析，可以进一步的分析不同客户的销售贡献，并可对客户划分明细等级，以采取不同的销售策略。（比如我们之前分享的客户价值分析模型-RFM模型分析） 3、区域维度 例如，省、市、区、商圈（门店）等，可以通过不同区域或门店的筛选查看公司的销售情况，帮助管理者更好地掌握不同地区、门店的销售数据情况，哪些区域、门店销售情况理想，哪些不理想等等。 4、商品维度 销售分析的最细维度之一，很多维度可以通过商品这一维度进行交叉分析。比如，通过时间分析不同服装商品的售卖情况，通过门店看服装商品的销售状况等等。 1、趋势分析 例如，分析服装商品年度、月度的销售额趋势走向。 2、对比分析 例如，通过同种商品不同时期的对比分析，更能了解该商品对公司销售收入的贡献程度。 3、结构（占比）分析 例如，可以分析不同区域的销售收入占比、不同服装品类的销售结构等等。 4、比率分析 例如，可以计算销售业绩达标率、业绩增长率、毛利率等比率的情况，并通过不同维度进行分析。 ...... 更详细的分析方法，可参考我们之前分享的财务报表分析方法。

python用于什么方向

python是一门无所不能的编程语言，在诸多领域都有非常不错的表现，可应用的方向也有很多，比如：

1、python爬虫工程师

python爬虫是我们比较熟悉的一个就业方向。python爬虫使用所有网络数据作为资源，通过自动化程序收集和处理目标数据。python爬虫可以做很多事情，比如搜索引擎、数据收集、广告过滤等。

python爬虫也可以用于数据分析，可以在数据抓取方面发挥巨大作用。从事python爬虫工程师的小伙伴需要精通python语言，熟悉scrapy等常用爬虫框架;熟练使用selenium、lxml、bs4对xml和html文本进行爬取、解析和清理;具有管理网站cookie有效性的经验。

2、人工智能

目前，我国人工智能的基础语言就是python。很多公司都在招聘大量与人工智能、量化交易、机器学习相关的人才。他们需要更高的学习和数学技能，以及更高的年薪。对于python新手和感兴趣的人来说，python AI非常适合作为未来的方向。

3、数据处理

在高速互联网时代，数据可以解释很多事情。现在许多数据分析已经不像以前那么简单，python语言已经成为数据分析师的首选。许多集成到python编程语言中的图形库直接说出数据。以数据分布图的形式展示，不仅在数据统计和处理方面，很多高校实验室提取的大量实验数据也需要进行整理汇总。

而python可以发挥非常重要的作用，为工作带来极大的效率。想要在数据分析领域发展的小伙伴需要熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等;掌握数据分析模型的固化和部署，能够进行数据分析和数据构建。建模、挖掘、清洗，包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等。

4、web开发

python有很多免费的数据函数库，免费的网页模板系统，和web服务器交互的库，可以实现web开发，搭建web框架。该领域的小伙伴需要从数据、组件、安全等领域入手。从头开始学习，了解它的工作原理，并掌握业内任何主要的web框架。

5、linux运维

linux运维必须掌握python语言。python是一种非常NB的编程语言。可以满足linux运维工程师的工作需求，提高效率，普遍提升自身能力。python是一门综合性语言，可以满足绝大多数自动化运维需求，无论是前端还是后端。

想要学习Python技术，可以来老男孩试听哦~

现在做自媒体短视频还晚吗这几个网站助你打造爆款

现在做短视频还晚吗？说实话不晚，现在是短视频自媒体成熟的相对成熟的阶段，所以在各方面还是很有发展的空间，那怎样做出好的作品和账号呢？关键还是在创意和运营上，下面就针对这两个方面进行讲述，给大家推荐几个自媒体短视频需要运用的网站。

一、分析数据

做短视频就用到了先调研，调研用户就需要数据分析，数据分析的网站很多，以下整理了一些常用的数据分析网站：

1.蝉妈妈数据

可以查看自己账号的实时数据，帮助创作者根据数据做好反思，数据非常详细精准。

2.toobigdata此网站里面主要汇集了抖音平台的热门音乐，紧跟当下潮流，配合音乐打造好的作品效果。

3.飞瓜

飞瓜大家还是非常的熟悉了，很多MCN机构都在用它，数据监测非常准时。

二、图片素材

1.pexels可商用图片

2.懒人图库-懒人必备的图标/矢量素材

3.Unsplash-高质量的摄影网站库

4.图虫创意-全球领先的正版图片素材库

三、去水印，素材下载

1.哔哩哔哩视频解析

此网站解析视频无水印下载

2.易撰

图片、视频去水印工具，快速去除水印

四、剪辑

普通视频剪辑和没剪辑的也是天壤之别，容易上手的小白软件在添加字幕，加入音乐，带上滤镜，加上简单特效之后，整个视频还是让人能感觉出来与之前大有不同！

1.剪影

抖音匹配的官方软件，功能十分强大，也非常多。有很多现成的模板可以套用。

2.快剪辑

作为一款功能齐全、操作简捷、可以在线边看边剪的免费PC端视频剪辑软件。可以导出视频、GIF等格式，无水印，小白必备，就是素材和滤镜一言难尽。

3.PR（Premiere）

Premiere是比较专业性的剪辑软件，具体操作没有上面几个容易，所以这个还是要花一点心思去多学习的，但是剪辑起来要比其他软件舒服，细节处理更到位一点。