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2014营销数据分析

发布时间:2021-04-05 22:59:45

① 2014年数据可与2011年数据比较分析吗

如果是微观数据,当然可以啊,关键你要说明11年和14年有怎样的区别,比如说是某项政策出台前和出台后的区别。如果只是2年宏观数据,那比较就没有意义了,因为2年只能算出一个增量来,无法和其他增量进行比较,说明不了问题。如果是11年和14年的截面数据,那和微观数据一样可以比较。

② 用excel数据分析预测2014的产量 分别用移动平均和指数平滑

1668加146=1814

③ 一般的数据分析师工资水平,在哪些行业发展比较好

不管是在企业还是社会,数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
这里给大家举几个例子:
现在的产品,由于销售渠道开始开始网络化,所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书,画画产品原型,做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧,越来越多的公司里,如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作,是基本上获取不到什么资源的支持。
再拿运营来说,更加离不开数据了。大到做一个活动,目标人群如何划分,不同人群的方案是什么,预计投入多少产出多少,这些都需要数据支持;小到一个营销话术,也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说,现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时,从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析,无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外,还需要业务数据,竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析,可以更加精确的制定公司的人力资源战略。
可见,数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能,不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析,一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道,可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛,从事数据分析行业的工作,是顺应和引领潮流的一个明智之选。

④ 电商数据分析需要统计哪些指标

数据指标
1.电商总体运营指标
数据指标
电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层,通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标:
(1)流量类指标
独立访客数(UV),指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。
页面访问数(PV),即页面浏览量,用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。
人均页面访问数,即页面访问数(PV)/独立访客数,该指标反映的是网站访问粘性。
(2)订单产生效率指标
总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和。
访问到下单的转化率,即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。
(3)总体销售业绩指标
网站成交额(GMV),电商成交金额,即只要网民下单,生成订单号,便可以计算在GMV里面。
销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。
注:无论这个订单最终是否成交,有些订单下单未付款或取消,都算GMV,销售金额一般只指实际成交金额,所以,GMV的数字一般比销售金额大。
客单价,即订单金额与订单数量的比值。
(4)整体指标
销售毛利,是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。
毛利率,是衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升,从第一季度的10.0%上升至第四季度的12.7%,体现出京东盈利能力的提升。
2.网站流量指标
数据指标
(1)流量规模类指标
常用的流量规模类指标包括独立访客数和页面访问数,相应的指标定义在前文(电商总体运营指标)已经描述,在此不在赘述。
(2)流量成本累指标
单位访客获取成本。该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。
(3)流量质量类指标
跳出率(Bounce Rate)也被称为蹦失率,为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。
页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。
人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
(4)会员类指标
注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。
活跃会员数。活跃会员数,指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。
活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。
会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。
会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数,即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。
会员回购率。指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。
会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站,经过一段时间后,仍然会继续访问你的网站就被认作是留存,这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率,这种留存的计算方法是按照活跃来计算,另外一种计算留存的方法是按消费来计算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率,当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。

⑤ 某厂家准备在2014年12月份举行促销活动,依以往的数据分析,经测算,该产品的年销售量x万件(假设该厂生

(1)由m=0,x=1得,k=2,∴x=3-

2
m+1

每件产品的销售价格为:1.5
8+16x
x

∴2014年的利润y=x?(1.5
8+16x
x
)-(8+16x+m)
=4+8x-m=-[
16
m+1
+(m+1)]+29,(0≤m≤4),
即y=29-[
16
m+1
+(m+1)],(0≤m≤4).
(2)由y=29-[
16
m+1
+(m+1)]≤29-2

⑥ 用大数据分析找出数据间隐藏的关联性

用大数据分析找出数据间隐藏的关联性
智能穿戴设备监测健康、城市交通和天气的观测、抓捕罪犯、金融监管……伴随着大数据呈现出无孔不入的趋势,大数据分析开始成为人类进行科学决策的重要工具。从IT时代向DT时代的转变,大数据分析技术用迅速、精准的方式构建更加低成本、高效率的商业社会,并作为时下最为流行的技术之一,已经渗透到行业的方方面面,帮助企业用数据驱动业务的发展。
“DT时代的到来,对客户全方位的了解可谓是全所未有的。有了数据分析技术,企业可以将服务做的更细致全面,将被动转变为主动。”北京明略软件系统有限公司副总裁兼金融事业部总经理周卫天认为,大数据与行业的融合,让数据本身的价值得到了加倍的提升。
深度挖掘不同数据源间的隐藏关系
成立于2014年的北京明略软件系统有限公司是一家明略数据专注于关系挖掘的大数据行业应用解决方案提供商。作为一家成立仅两年的初创企业,目前明略数据已经完成了A轮融资,B轮融资将会在明年(2016年)第二季度完成。当前明略数据主要服务包括金融业、制造业、政府等行业部门在内的大型国企。“针对金融行业和公安部门这类客户,大数据分析技术首先体现的是精准,通过关系分析管理,从而直达目标群体。”周卫天说道。
金融业是最先落地大数据的行业之一,现在国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务的运营。明略数据推出的大数据分析整合平台,帮助银行实现了风险管控、精准营销、征信管理、舆情监控等一系列的优化和提升。
·风险管控、反欺诈应用:利用数据分析,进行贷款质量评估,规避坏账风险。对中小企业融资风险监控,实现尽早发现企业违约风险。
·精准营销:在客户画像的基础上开展一系列包括交叉营销、个性化推荐、实时营销、客户生命周期管理等精准营销管理。
·征信/催收放贷增收:基于IP、GPS物理位置定位客户行为轨迹,加强银行信用卡征信审核。根据关联客户关系网,进行债务催收。
·舆情监控:检测客服中心、网上留言、社交媒体等信息,制定有效的客户维系及挽留措施。
公安/刑侦是目前明略数据服务的另一大主要行业,通过隐藏的数据关系通过算法、分析进行挖掘,快速的帮助公安部门找到有效信息,从而顺藤摸瓜,抓到罪犯,提升紧急事件的应对能力。举个简单的例子,通过最开始的订票信息,IP地址,到后来的车次、酒店信息、运营商的数据,将数据间进行关联分析,就可以确定订票人之间的关系。
给用户“技术+服务”两大保障
以上介绍的金融业和公安部门是明略数据主要服务的两大行业、部门,对此也不难从侧面发现明略数据针对数 据安全性可以给出较高的保障。作为一个数据服务商,明略数据从网络安全、技术数据安全、使用安全等多方面入手,做到让客户安心。周卫天介绍,明略数据是国 内外第一家在SQL on Hadoop三大查询引擎(Hive, Impala和Spark SQL)上实现行,列级别细颗粒度的权限控制大数据平台供应商。
有了技术上的优势,也就有了竞争的底气。在被问到如何在国内的大数据市场中抢占份额的时候,周卫天的说 法很淡然,尽管国内的巨头已经进入进来,但市场很大,对像明略数据这样快速成长的企业还是存在很大的机会。另外,明略的优势是拥有专业的技术团队,可以把 海量的数据源进行关联分析、深度挖掘,找出其中所隐藏的关系线索。
谈到今后的发展策略,除了技术的专注,服务好现有客户将是明略数据近几年关注的焦点。据了解,2016年明略数据将扩大各省市分公司规模,采取就近布局,包括市场、内部管理运营制定一系列的分级响应措施, 增强客户的售后服务。此外在未来,明略数据也会邀请客户和技术人员进入到项目中来,以便更好地了解技术的使用,从而可以快速上手,以周卫天的话说,这也是客户增值服务的另一个角度。

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