网店数据分析-网店数据分析报告

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网店数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍网店数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 互联网运营的数据分析如何做好？
2. 我儿子去年被中南大学数统学院录取了，学的统计学的大数据技术，前景如何，就业好吗？
3. 自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
4. 做数据分析需要学什么？

互联网运营的数据分析如何做好？

回答你，互联网数据分析关键在增长

所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向

用户增长，使用量增长，变现能力增长

而对应的整体流程:分为三个步骤

• 增长可行性评估和方案借鉴
• 寻找并确定增长点的范围
• 短平快的增长实验工作流程

其中实验流程包括2个方面的要求

因此，如果你想做好互联网数据分析工作

第一，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:

增长实验的五步法

• 首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法💡，并且形成自己的***设。
• 其次通过定性定量或者综合评分的方式，将***设进行优先级重要性排序
• 设计实验指标，明确实验的对象，并制定出具体的落地实施方案，撰写PRD
• 将实验需求转化为产品功能，数据埋点，测试上线，开始周期实验
• 最后分析实验结果的可用性和价值，评估下一步推广或改进方向

至此互联网分析整体框架和落地方法OK了

那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的***设呢？

羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看

这个问题就不难了。所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。

发现增长机会的2大步骤

• 首先你需要分析业务数据，从宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。
• 其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。

总之，互联网数据分析关键点在增长

没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

OK，就聊到这了，希望对你有所帮助。

互联网运营的话，通常十分讲究效率，要求能在短时间内完成大量复杂的数据分析，同时要求数据展现直观易懂，能提供多角度的数据分析效果。从这方面考虑，题主比较适合使用BI智能数据可视化分析工具。上手简单、操作更简单高效。拖拉拽+点击式操作就能支起整个智能数据可视化分析报表制作；有大量一键生效的智能运算分析功能板块。

分析快、报表制作快、数据展现直观易懂；浏览状态下，还能随时随地在任意终端上自主分析。

至于数据可视化分析报表效果嘛，可以看几张报表截图（想看自主分析的，建议去奥威软件***的demo平台，可以亲自体验一下）

不写代码，就能即席查询和分析数据

企业业务分析人员工作中经常会涉及数据查询、汇总、多维分析等内容。当数据存储在数据库时，如果不懂 SQL 工作将很难进行数据获取，如果将 SQL 查询工作交由专业 IT 人员，获取数据结果的时间会大幅增加，影响数据分析的时效性。

业务分析人员

如何快速有效地获取数据结果？

让东软 SaCa DataViz 来！

东软 SaCa DataViz 数据可视化分析平台在已有功能的基础上，新增即席查询与分析功能，帮助企业业务人员通过可视化界面拖拽勾选快速完成数据自由查询和分析。

SaCa DataViz 的即席查询与分析功能包括两部分，查询和分析。

查 询

查询是通过自由勾选或拖拽数据字段和查询条件，快速获取明细数据结果，解决业务分析对明细数据的查询需求。

主要特点是：易用、快速、即查即得。

分 析

分析***用“类 Excel 数据***表”设计，通过勾选或拖拽数据字段、设置聚合计算、排序、设置查询条件等操作，快速统计汇总数据，轻松实现数据探索分析。

主要特点：自由选择、快速统计、热力分析。

来源：东软平台产品 ***s://platform.neusoft***/

作者：ayura
链接：***s://***.zhihu***/question/62320831/answer/1***300885
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

新手运营，可以去上黄有璨三节课三节课-互联网人的在线大学 的运营课程。如果有一些基础的话，建议从P2开始上。从课程设置就可以看出来，无论是运营的底层逻辑，还是文案、用户、或活动，现在运营的每一个模块都离不开数据的。基本上如果你的每一个运营动作，都能遵循“调查－策划－行动－反馈”这一流程，也就是说，不断从数据中获得灵感，从数据中获得经验，并付诸下一次行动之中，你就算不会成为大神，也会处于不断的成长与提高之中。

• 书籍推荐

同样，书籍的话，他的《运营之光》也蛮不错，适合新手阅读。

• 其它知识来源

此外，当然要多上上知乎、***都是xxxx等等，英文好的话，再看看hubspot，耐心学，都有不少干货～

最后重中之重的，是要分享一下我自己的数据运营看板。希望能对你有所帮助。

PS：所有看板制作自：数据观|新一代商业管理云 我觉得它对于运营人员来说最大的意义，就是可以把运营过程中的各种渠道、各个模块使用的工具，比如百度推广、金数据、伙伴云表格、微信公众号等等，都连接到数据观的数据中心，一手数据直达一手分析，从此告别每天倒数据拼表！

我的运营管理总看板

这个看板是我每天打开电脑都要看的一块板子，也是我向老板做每日运营简报的时候会用的板子，里面囊括了一个运营人员最关心的关键指标，同时这些问题也是老板最爱问的 (*ﾟ▽ﾟ*)

首先4个KPI图：

• 图1展示的是我花在各个推广渠道的推广总费用（也就是老板爱问的：昨儿又花了多少钱啊？）
• 图2展示的是吸引来的用户，在我产品上花了多少钱（也就是老板爱问的：效果怎么样？——虽然他问的是效果，但是绝对不能用‘很好’‘不错’‘一般’这种字眼应付他，告诉他数字，显人靠谱）
• 图3是新增用户量（也就是老板爱问的：来了多少人？）
• 图4是付费用户量（也就是老板爱问的：其中多少人付费了？）

接下来是一个漏斗图：

漏斗图一般用在销售领域，但是，在非常注重转化的运营领域也同样适用哦！你可以看到各个环节的人数变化，我这里面计算的是 新增访客数－新增注册人数－新增购买人数－新增复购人数。在这个漏斗中可以看出访客到注册这个环节，转化不是很好，我就可以告诉老板，接下来我要优化访客着陆页以及注册流程，以提升注册人数blah blah～

再来就是各种付费渠道的投资回报率了：

作为新手运营你一定要知道你老板最在乎的三个字母是什么：张开嘴巴跟我念——R～O～I～

这仨字母就是投资回报率，其实这是个谁花钱谁都会琢磨的问题——我这几笔钱花的值么？哪一笔最值？哪一笔可以不花？

有了这个柱线图你就可以看的非常清楚了。

其实，我理解的互联网运营的数据分析不是从什么高大上的角度出发，它绕不开是什么、是多少、为什么、会怎样、又如何这几个问题。

说明白点：

是什么（树立数据标准）

是多少（数据描述状况）

为什么（探索问题原因）

会怎样（预测业务走势）

又如何（综合判断状况）

其核心就是分析数据（结合统计学等知识），找到规律（比如异动），给出结论和建议，进而能够***决策。

那么，我们可以来看一下数据分析在工作中几种常见的应用场景，切身体会一下：

活动上线前，需要做A/B测试，通过数据反馈结果，验证活动是否符合预期；活动上线后，还要分析实时数据，调整推广节奏和推广动作。

设计产品时，需要用数据来分析用户行为，挖掘用户需求；产品诞生后，还要用数据监测用户行为、测试产品功能，促进产品迭代。

推广拉新时，需要对每个引流渠道进行质量评价；我们要收集每个渠道的投入，用数据分析来分辨渠道***的效果，对比各大渠道对业务的影响，从中找出最优渠道。

以上列举都是比较场景的例子！欢迎补充！

我儿子去年被中南大学数统学院录取了，学的统计学的大数据技术，前景如何，就业好吗？

说实话大数据不怎么样啊，过两年人工智能的发展，很多东西都自动化了，需要不了那么多大数据分析，而且现在大数据分析主要集中于商业和部分工业数据分析，所以大多数都是通用性的规则，因为数据反映往往都是单向性的，都是大多数人所表现出来的共性，这方面就是说只要有一个人分析出来了，那么其他相关性研究的100个人都没有机会了，而且往高走的话，最终还是数学和计算机，也没统计什么事儿，我怀疑现在这批大数据的学习者，毕业即失业。所以还是建议踏踏实实的去学计算机，或者电子类的专业，而不是追求这种应用型的学科，即便应用型也建议去学数学应用数学，包括人工智能也不是建议本科阶段非要去学习的，还是要对基础性学科更加专注。

自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？

01 - 思路篇

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。

现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）

02 - 技能篇

技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧

SQL：《零基础学SQL》

Python：《Python编程 从入门到实践》

R语言：《R语言实战》

EXCEL：《数据图形化，分析更给力》

PPT：《PPT，要你好看》

逻辑表达：《金字塔原理》

03 - 业务理解篇

其实每个行业的业务入门书籍不同，但是基本的商业知识要先了解下的。

了解商业模式套路：《商业模式新生代》

图形化思考，商业常识：《餐巾纸的背面》

数据分析行业的常识：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

总而言之，看完两本书，学会SQL、Excel、PPT， 就当入门了

还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐，希望对你有帮助~

以上书单来自→书单来了：数据分析十年，我只推荐这些书

1、《谁说菜鸟不会数据分析》

是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。

不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。

而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。

2、深入浅出统计学、数据分析

写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。

两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。

3、《Excel这么用就对了》

在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

到此，以上就是小编对于网店数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于网店数据分析的4点解答对大家有用。