和一些数据分析的个人见解[整理版]

《和一些数据分析的个人见解[整理版]》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、今天要跟大家分享的是店铺的数据月报撰写和一些数据分析的个人见解，不到之处还请见谅首先想先问下大家一个问题，一个合格的丿占铺月报应该包括哪些内容？大家回答的都不错，这里我总结一下数据图表分析大家可能会问为啥是这三个词汇？且待我一一解答数据是什么？它的本源是什么？有人知道吗？资源分配原则：一是看该组与其它组的沟通协调能力，二是看该组的工作效率，三是整个组的工作积极性，四是机构说关注与微博转发评论的概率等四个方面综合考虑。数据是在过去的…个时间维度内所作出的运营活动，产工的数字它的本源是真实，因为它真实的反应出了你的店铺运营的情况我们收集这些数字，并汇

2、集在一起，但是这就产生了一个问题如何从这些汇总的数字中，找到我需要的这个就需要我们对整个收集而來的数据进行数据处理数据处理前我们需要干什么？有人知道吗？分析数据市场研究分析，店铺分析，消费者分析，营销效果分析好了，嗯。但是我认为应该是归类下面我们看一个日报的表头看看大家能从中看出些什么■、均单数平订件联率关比N跨一自淘宝淘宝商核商核商檢淘宝其玄接淘客淘客淘容成交淘客成交宜通车花玄通车直通车平均点击成本钻石農位平均点击成挟索矣目挟索类目专題他店舖访问m佣金笙效费花费好了大家告诉我你们都看出了什么这些数据指标都是跟大家一样从量子后台订单数据E客服数据

3、或者赤兔里提炼而来的这个是哪里提炼的？数据魔方有木有这个就是做月报的数据基础，现在我想让大家帮在进行大归类，如果大归类可以分为哪几类？结合各个数据来源，关联销住，成交金额，收支比总体来说可以分三类流量数据销售数据动态评分这里我先把动态评分的表头放出来日期皐期宝贝与描述相符卖家的服务态度卖寡的发责透度评价Aft平均退款时间（天）近30天退款率近30按诉率近30天处罚效钎业苹血T动衣令佰氐辅佰IffMkKlffi这个就是我们今天讲的主题之一店铺月报的指标体系现在这里还应该加上部分商品数据下面我把商品数据表头放出来给大家看商品名称―—201191201

4、190M£舷用户访SI时備惑之用户鞘化车内曲编玛现在我们把第一次放的表头归为全店数据第二部分是动态评分第三部分是店铺商品数据现在我们把第一次放的表头归为全店数据第二部分是动态评分第二部分是店铺商品数据那么请大家告诉我在全店数据中哪些指标是流量数据在全店数据中…共有40多个表头能够成为流量数据的部分有16项其实在量子中我们能够获得的比这个多多的流量数据指标，可为什么只选取了这16项？原因在于这个跟淘宝的指标体系有关系这里对丁淘宝的指标体系不做过多解释好了月报的基础数据收集部分就到这里，下面我们该进入下一个环节了，有了这些指标我该怎么用该分析了吧，但

5、是谁能告诉我什么是数据分析？通过对数据进行归类整理，然后找出数据产生的规律。。就是对数据的来源和产生的原因进行分析谁说菜鸟不会数据分析这本书里有兴趣的同学可以去看一哈什么是数据分析和数据分析的目的我们都知道了那么现在我们来了解一下当才艮据日扌艮数据累积到一个月末后我们如何来写数据月报首先在写数据时我们一定要明确一下一数据来源二简要说明数据整理的标准三图表分析一、数据来源：A示统后台导出3•全店数据统计3•商品数据统计“•店铺评分3二、数据整理.经过整理，数据符合要求。2三、数据分析卩这个是一个简要的数据简报首先我们要从全店数据统计开始但是之前我们

6、一定要明确我们现在的店铺是需要的是什么是缺流量还是缺销量还是动态评分低这样我们才可以在月报里有侧重点下面来看一个图丽PVUV时间PVUV8/2460845251148/291803387348/342305223088/311614982018/2726672135828/201583786828/421575121168/211S88560968/1720657102808/131361369328/302019098578-18-88-158-228-29单位：万PV-UV一pv均值一uv均值示意图一你们能从图中看出什么信息？其实我从这个图中

7、可以看出几点第一它有两条直线一条蓝线一条红线第二我看到他有峰值现在我参照直线把所有在直线纸上的数据时间提取出来就形成了图中表中的数据这时我们就需要说明为什么这些会高于峰值什么原因造成的比如说8月24日有淘金币好了细节拆解我这里就不说了，用全店的UVPV数据图就可以看出我们在这个月都干了哪些事示意图二从这个图里我们能看到什么有人回答吗我看到有一部分蓝色PV值超出了宝贝PV和UV为什么超出里的宝贝的PVUV折线这时，就需要关注一下跳失了就是进店了逛了一圈走了正常来说宝贝页面的流量能够覆盖住全店的提取有问题的时间，做进一步处理说明通过以上两个图大家可以

8、很直观的看到一些问题那么该怎么做图呢？如何展示达到我的需求呢?下面我们来对比同样的数据用不同的表现形成展现的情况：思考:应该如何展现数据