网店的数据分析工具使用

第一篇：网店的数据分析工具使用

实训八 网店的数据分析工具使用

姓名： 学号：

量子恒道功能详述并举例

量子恒道统计（淘宝官方出品）基础服务提供基于店铺的流量数据，包括流量分析、推广效果、客户分析等相关数据分析，同时还为卖家提供“过滤掌柜ID”等工具类产品-百宝箱。

一、流量分析

1、流量概况（包含 淘宝店铺数据 和 手机淘宝店铺数据 两部分）

2、实时客户访问

3、按小时流量分析

4、按天流量分析

5、宝贝被访排行

6、分类页被访排行

7、店内搜索关键词

二、推广效果

1、流量来源构成

2、淘宝搜索关键词

三、客户分析

1、访客地区分析

四、百宝箱

1、个性化统计图标

2、过滤掌柜ID

3、量子排行榜

五、量子积分礼盒

六、量子超市

流量分析

流量概况

流量分析中展现了店铺的一些基本流量数据，通过查看该页面，您能够大致了解店铺的流量状况。包括以下5个方面： a.流量概况：该页面展示店铺的流量概况，包括两部分数据：淘宝店铺数据和手机淘宝店铺数据。两部分数据相对独立地包括通过电脑访问店铺的浏览量和访客数和通过手机端访问店铺的浏览量和访客数。系统会每分钟对数据进行更新。您可以选择 “按天”和“按小时”这两种方式查看数据。同时，通过图表下方的时间轴可以调整查看的时间。拖动时间轴上选中区域可以查看不同时间段，拖动选中区域边界可以调整时间段的大小。b.最近七天被访问宝贝TOP10 c.最近7天访客来源TOP10 d.最近7天访客地区TOP10 e.店铺基本信息

手机淘宝店铺流量概况（按天查看）

手机淘宝店铺流量概况（按小时查看）

手机淘宝店铺流量概况（其他数据指标）

实时客户访问

显示店铺当前的被访问情况。系统每分钟更新客户的访问数据，包括访问时间、入店来源、被访页面、访客位置、是否回头客，让您时刻了解店内客户访问情况。

同时可以使用“顾客跟踪”功能，详细了解客户的访问轨迹、访客地区、进店时间、停留时间、入店来源，探索客户的关注范围和行为规律。

按小时流量分析

您可以查询店铺内某一天的流量情况，24小时分时段的数据报表。各时段用户浏览量和访客数一目了然，为您安排店内人手和宝贝上线时间提供参考：

“流量对比”功能，可以让您同时对比任意两天的浏览量和访客数信息：

按天流量分析

您可以自定义查看不同日期的统计数据，也可以快速查看当月、最近3个月、最近6个月和最近12个月的统计数据，帮助您最简单、直接的了解店铺一定时期内顾客的浏览量和访客数。当鼠标放置在图表区域以外时，还可以显示您选择时段内浏览量和访客数的最高值与最低值。

另外，“流量对比”功能，可以对两个不同月份各天的店铺浏览量和访客数进行对比。

宝贝被访排行 您可以自定义查看不同时间段的统计数据，也可以快速查看最近30天、本周、本月等不同时段的统计数据：

在宝贝较多时，您还可以通过按分类或按宝贝进行相应的宝贝查询，快速了解宝贝的情况：

“宝贝被访详情”提供排名TOP10的宝贝被访详情信息，包括关注度、浏览量、访客数、平均访问时间、入店和出店次 数等，并清晰地显示出查询日期内宝贝每天的浏览量和访客数。在页面的上方您可以选择不同的时段查看数据，宝贝图片右侧的下拉菜单可用来选择查看TOP10 中其他宝贝的详情，在页面的下方是宝贝被访趋势图以及宝贝访问来源和访问地区，帮助您多角度了解宝贝信息：

分类页被访排行

提供所有分类页当天、最近7天及最近30天的详细被访信息，包括浏览量、访客数、入店人次、出店人次等。排行默认按浏览量降序排列，您也可选择按访客数、入店人次、出店人次等其他指标进行排序。

另外，您也可以直接输入某个分类名称，点击“查询”，即可查看所查询的分类页信息。同时，为了方便您在本地进行数据分析以及对统计报表进行操作，您可以点击“下载”或“打印”按钮进行相应操作。

店内搜索关键词 提供访客在店内查找宝贝时所使用的全部关键词的统计信息，如搜索次数、跳失率等，您可以自由选择时间段，系统会自动根据您选择的时段，显示店内搜索排名前十位的关键词以及每个关键词所占的搜索比例：

另外，可以用“趋势查看”功能查看随着时间的变化，每个关键词的到达页浏览量、搜索次数及跳失率的变化趋势，为您及时优化宝贝的名称以便能够被高效地搜索到提供参考：

推广效果

流量来源构成

来源构成中总结了店内所有浏览的来源情况，比如某来源的到达页浏览量及其所占的百分比：

淘宝搜索关键词

淘宝搜索关键词反映的是买家通过哪些词的搜索到达店铺宝贝的数据。淘宝搜索关键词提供TOP10搜索关键词的图表展示，并提供所有关键词的统计信息，如到达页浏览量、平均每次访问页面数、跳失率等。

另外，可以用“趋势查看”功能查看随着时间的变化，每个关键词的到达页浏览量、搜索次数及跳失率的变化趋势，为您及时优化宝贝的名称以便能够被高效地搜索到提供参考。

客户分析

访客地区分析 “访客地区分析功能”支持国际和中国各省、自治区、直辖市、特别行政区内城市浏览量及访问人数的查询，以地图的形式展示地区分布。当您的鼠标放置在地图当中某一区域内时，会相应显示该区域的浏览量和访客数。系统每小时对该数据进行更新，您可以选择不同时间段查询数据。

另外，点击某一地区对应的访问趋势“查看”按钮，可以查看本周、一月、一个季度等不同时间段内各地区浏览量、访客数的变化趋势，为您针对不同地区做推广提供决策。

百宝箱

过滤掌柜ID 过滤掌柜ID可过滤掉掌柜进出店铺的浏览记录，让统计数据更加精确。

a.即日起，凡激活淘宝量子店铺统计的用户即默认开启过滤掌柜ID功能，若您未作任何更改，掌柜进出店铺的浏览记录将不再被记录。

b.为保证正常使用此功能，请确保您浏览器开启cookie功能，避免反复清除cookie。c.此功能支持多客户端，使用不同电脑时，只需登录，浏览记录就会被屏蔽。d.建议设置此功能后退出并重新登录到量子店铺统计，以使该功能生效。e.若您不能正常使用过滤功能，请访问以下链接http://bangpai.taobao.com/group/thread/868167-15038974.htm，尝试重新调整相关设置。

个性化统计图标

“个性化统计图标”提供两种图标显示方式：

a.在统计图标上显示店铺的统计数据：可以在店铺首页以生动的图片形式进行显示，图标上的数据分别是今天，昨天以及店铺使用量子统计以来的浏览量，能够为访问店铺的客人带来一种直观的印象，也可以让您不需登录店铺管理后台就能了解店铺的浏览量。b.在统计图标上不显示店铺的统计数据。

量子排行榜

量子排行榜是量子店铺统计通过收集分析用户数据并加以整理，以量子排行（宝贝人均关注度TOP榜）的形式体现出来。在这个排行榜中我们按淘宝主要类目/卖 家地区/卖家级别等维度来体现宝贝的关注度。卖家通过这个，可以简单清晰的了解自己行业类目最新动态。第一时间把握商机、优化商品，达到最终促进成交的效果。

量子积分礼盒

量子统计（淘宝官方版）为回馈广大卖家用户，正式推出“量子积分礼盒”。您可凭多种方式获取积分，换取多种量子优惠礼品，享受量子特权，抢先体验量子更多新功能。a.礼品兑换中心

通过“礼品兑换中心”可换取量子基础服务和特色功能免费使用时间、也可以抢先体验新功能。

b.获取量子积分

用户可凭多种方式轻松获取量子积分。

1）发送链接邀请好友使用量子统计（淘宝官方版）2）每日登录量子统计 3）参与量子活动

c.积分记录

可查询增加积分及积分兑换的历史记录。

d.积分小贴士

记录用户积分获取及积分使用过程中的常见问题，具体包括以下七个问题： 1）什么是量子积分礼盒；

2）量子积分用户有什么特权；

3）如何获得量子积分；

4）如何使用积分兑换礼品；

5）量子积分可以兑换哪些服务；

6）如何查看我的积分；

7）使用量子积分有什么注意事项；

量子超市

在量子超市这一模块中，您可以对不同功能模块进行了解，并根据自己的实际情况，进行订购、续订或积分兑换及试用等操作。

数据魔方的功能及应用

一、增添某些维度的数据，让数据查询更全面

1、添加“什么品牌好卖”，展现卖家所在行业的热卖品牌排行，通过排行榜明确自己品牌所处的位置。在时间维度上，可以选择最近7天和最近30天。还可以点击查看具体关注的某个品牌详情，包括它的成交金额、关注人数和收藏人数。

2、添加“什么产品好卖”，展示该行业下近期的热卖产品，无论卖家是用来分析竞争对手还是作为店铺日后的选品参考，都是很有价值的。

二、整理归类报表，展现更有逻辑，方便操作和查询

三、增加帮助中心，帮助您找到数据指标含义，学习更多数据分析干货

这一点对于新手卖家来说尤其重要。也许你刚接触电商，不了解很多数据指标，没有关系，通过帮助中心的解释，可以很清楚地了解每个指标对应的含义。同时在《魔方学堂》里面有很多学习课程，让你在使用魔方的同时，可以了解更多干货课程，有更多学习和交流的机会。

应用：

第一步，进入淘宝网首页（www.xiexiebang.com），登录账号，同时选择“我的淘宝”，点击进入 如图所示：

第二步，点击“我是卖家”，选择“软件服务订购” 如图所示：

第三步，选择“数据分析”，点击“数据魔方专业版”的“立即订购”，进入下一个页面 如图所示：

第四步，点击选择自己所需类目，确认无误后，点击“下一步”，进入支付宝付账页面 如图所示：

第五步，进入支付宝付账界面，卖家可按照支付宝流程进行数据魔方的购买

二、从哪里可以找到数据魔方专业版的入口？

入口一：进入淘宝网首页（www.xiexiebang.com），登录账号，选择“我的淘宝”，点击进入；进入以后选择“我是卖家”界面，找到“数据魔方专业版”的入口，点击进入

如图所示：

入口二：进入淘宝商家数据平台（http://shuju.taobao.com/），选择“数据魔方专业版”入口，点击进入 如图所示：

三、怎样使用数据魔方专业版？ 以女装类目下的“衬衫”为例

第一步，进入淘宝商家数据平台（http://shuju.taobao.com/）页面，选择“数据魔方专业版”入口，点击进入 如图所示：

第二步，登录账号 如图所示：

进入页面的展示： 图一： 图二：

第三步，选择“行业”类目下的“女装”类目，再次选择“女装”类目下的“衬衫”，点击确定 如图所示：

衬衫类目的页面展示：

第四步，选择自己想要看的区块，进行选择，如选择“成交趋势分析”，会在“数据区”出现相应的数据

你可以点击时间标记，进行自定义选择时间，选择所需的时间段 如图所示：

您在查看数据时，可以在搜索区键入相应的关键词，进行搜索 如图所示：

数据魔方专业版还有很多其他功能和区块未被展示出来，卖家朋友们可以购买魔方专业版，自己来体验一下数据的神奇之处吧！

简析量子恒道与数据魔方的功能侧重

数据魔方主要是针对品牌企业和中小卖家的,而小艾分析、量子统计主要针对是中小卖家的.而且数据魔方还可以分析竞争对手的数据分析.相对来讲, 小艾分析、量子统计主要是分析精细东西.对于店铺前期比较好.后期随着店铺的不断成长.需要功能更强大的软件去分析店铺的详细数据.网店实训3的心得体会与课程建议

本次实训为熟悉一个第三方活动工具软件的使用和策划一次店内促销活动，包含活动宗旨、活动类型、具体内容及推广方案。通过此次学习，我了解了第三方活动工具VIP购优汇的功能及应用使用，有助于后期应用推广。

第二项策划一次店内促销活动，通过这个方式，增进了小组成员的合作，也加强我们个人的团队合作意识，学会合作，互相学习促进。并且，从本次的任务中，将策划实践于操作，有利于将课堂知识转化为现实中的应用。

建议：下次希望可以换个机房。

第二篇：数据分析工具

数据分析工具

概述 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。

数据是事实，也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。

分析工具 excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如北京永洪科技的Yonghong Z-Suite BI套件，奥威智动的Power BI也比较常用。

自商业智能这一领域被开拓以来，国内外BI工具层出不穷。IBM cognos、SAP BO、oracle BIEE、Microsoft BI、MicroStrategy、思迈特 BI、奥威智动 Power-BI等都是传统的BI软件，而Qliktech QlikView、tableau、永洪科技 Yonghong Z-Suite等是下一代BI的代表。

传统BI工具基于数据驱动，以瀑布开发模式建设BI系统。传统BI工具需要预先形成CUBE，交付时间在半年左右，如果需求发生变化，相关模块调整周期按月计算。通常传统BI工具模块较多，操作复杂，无法形成自服务BI。

新一代BI软件区别于传统BI软件，基于业务驱动，无需预生成Cube，交付周期按周、月计算，能够形成自服务BI系统。对于需求变化，交付周期按天、周计算，相关模块调整不大。Yonghong Z-Suite、tableau、QlikView等新一代BI工具带有数据集市，可以处理海量数据。以Yonghong Z-Suite为例，其主要有以下特点：

驱动模式：业务驱动。

开发模式：以敏捷开发模式建设BI系统。

交付周期：交付周期偏短，项目失败率低；乐意在客户现场做POC(Proof of Concept)。需求变化：可以应对变化，新需求交付周期很短；相关模块调整不大，交付周期在一两天之内。

成本：一站式平台提供数据集市和BI软件，无需购买MPP数据仓库，费用低。自服务BI：能够形成自服务BI。

分析：展现只是起点，分析功能强大。

海量数据：X86通用平台，以Scale-out扩展模式处理海量数据。基于CPU收费，具有较高性价。

数据集市：Yonghong Z-Data Mart专业数据集市处理大数据。

第三篇：数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。

于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调 整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它 的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。

SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软 件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判 别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于 分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。

STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要 的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。

综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面 较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性

做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？

早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关 系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能 是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。

有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与 未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果 只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个 变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或 推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是 进行“格兰杰因果关系检验”。但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高（多期时序数据），因此该方法对截面数据无能为力。综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最 终根据。科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。关于实验

在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件（进入干预组），另一组接受控制条件（进入对照组），然后比较两组样本的效果指标均值是否有差 异。随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处 理的净效应。随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。但是这种方法也是备受争议的，一是因 为它实施难度较大、成本较高；二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的；第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会 涉及到研究伦理和道德问题。鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准实验设计是一个可供选择的替代方法。准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。

通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异 来源于干预。在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻 找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。

随机实验需要至少两期的面板数据，并且要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法就是DID（倍差法，或曰双重差分法）；准实验分析用截面数据就 能做，不要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法包括DID（需两期的面板数据）、PSM（倾向性得分匹配法，需一期的截面数据）和PSM-DID（需两期的面板数据）。从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。

关于分析工具的选择

如果根据理论或逻辑已经预设了变量间的因果关系，那么就无需使用实验方法。我对非实验数据分析工具的选择原则如下。

        因变量为连续变量，自变量至少有一个连续变量，进行多元线性回归； 因变量为连续变量，自变量全部为分类变量，进行方差分析；

因变量为分类变量，自变量至少有一个连续变量，使用Logit模型或Probit模型； 因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验；

因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型；

因变量不唯一，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA）；

因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型； 数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。

随着统计和计量经济学的发展，各种前沿分析工具层出不穷，但我认为最靠谱的分析工具不外乎以下四种：DID（针对随机实验），多元线性回归，固定效 应变截距模型（FE，针对面板数据），Logit模型或Probit模型（针对分类因变量数据）。其他方法或适用条件苛刻，或分析过程折腾，或方法本身不 可靠（尤其是聚类分析、判别分析，超级不靠谱），因此能用以上四种方法分析问题时，不必为“炫方法”而瞎折腾。关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义

在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”

很显然，问这个问题的同学要么没学好计量，要么就是犯了功利主义的错误，或者二者皆有。拟合优度的大小很大程度上取决于数据本身的性质。如果数据是 时序数据，只要拿有点相关关系的变量进行回归就能使拟合优度达到80%以上，但这样的高R方根本说明不了什么，很可能使分析者陷入伪回归的陷阱，严谨的做 法当然是做平稳性检验和协整检验；如果是截面数据，根本没必要追求R方到80%的程度，一般来说，有个20%、30%就非常大了。

如果一定要增大R方，那么最应该做的的确是对纳入模型的变量进行选择。选择纳入模型的原则我认为有三条。第一，从理论和逻辑出发，将可能影响因变量 的变量作为自变量纳入模型，即理论上或逻辑上能影响因变量的自变量必须纳入模型，即使该自变量的回归系数不显著。第二，奥姆剃刀原则——如无必要，勿增实体，即理论上或逻辑上不能影响因变量的自变量不能纳入模型，即使该自变量的回归系数显著。第三，防止纳入具有多重共线性的自变量。

前面说了，对截面数据进行计量分析，R方能达到20%、30%是非常了不起的事情。但是，如果拟合优度（或类似拟合优度的指标）在20%、30%或 更低时，回归系数只具有定性或定序上的意义，强调其绝对数值的大小没什么意义。譬如lnY=alnA+blnB+„+zlnZ+c回归的R方为20%，a 为0.375，b为0.224，且二者的T检验显著，那么我们可以说，A、B对Y有影响，也可以说一百分点的A变化对Y的影响大于一百分点的B变化对Y的影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。

第四篇：网店数据分析工具的三个需求层次(附案例)

网店数据分析工具的三个需求层次（附案例）

惯例先讲一个貌似不太有关系的事。

前几天有一个据说是白富美的妞在论坛上问，像她这样的白富美怎样才能嫁个有钱人？有个回复是这样的：“姑娘你快别逗了，真正聪明的有钱人只会跟你交往，不会跟你结婚。因为美貌会日渐贬值，明智的选择是租赁，不是长期持有。”

这个故事告诉我们：白富美神马的都是浮云。

额其实我想说的是：要用投资的眼光看问题，面对各种数据的时候要坐怀不乱，不要只是看某一时的数据表现好就不淡定了。天知道还能美多久。

前一阵和一个朋友聊到现在的各种数据分析软件，发现很多人都不太清楚看数据的目的。

数据分析能带给我们什么？

我们希望通过数据分析做什么决策？

除了维持基本的店铺运营，数据还能帮我们做什么？

如何从现在的数据看到未来的发展趋势？

如何利用数据进行预测？

那下面我们来好好分析一下，我们手中的软件都可以为我们带来什么。以下是对于目前数据市场大致分析工具所能达到的功能结构图。

我们在用数据之前，要先问自己几个“为什么”。因为有方向的发现，才是真正有价值的发现，才会真的有所发现。

那么，你找到你的店铺到底需要什么功能了吗？

我们来看一个店铺的数据。

这是一家童装店，由于最近正是入夏好时节，各种上新，所以这家店决定将首页推出一个专区，每天轮番更新不同宝贝。

目的在于：

1测试店铺新品表现情况，发现黑马宝贝，打造爆款。

2首页的不停变化，吸引新客户流量以及老客户二次消费。

3保持店铺宝贝均衡销售，提升整体质量。

我们可以先用热力图看一下首页流量和销量的数据情况：

导航栏流量

我们发现按照我们的分类来说，非常热门的类目有：新品区，连衣裙，男童区，亲子装。

而且第一幕，第二幕，第三幕的表现非常好，流量主要集中在这一部分。所以我们初步将前三幕定为专区区域。

我们按照热力值的范围选择相对热门的宝贝进行详细分析

下面我们分别分析一下“连衣裙，男童区，亲子装”这三个类目下的“黑马宝贝”。

我们要寻找的不是目前销量最好的宝贝，而是未来一周有可能销量最好的宝贝。

第一款第二款都是流量很高的，可以重点观察一下后面三款的情况，而且从目前的数据来看，这三款都有黑马宝贝的特征。

亲子类目不如连衣裙类目火爆，可以选择转化率比较高的几款宝贝进行测试。套装区的第三款宝贝转化率很高，就是访客数不是很高，观察其在首页的位置，发现这款宝贝非常符合“黑马”特征。

综合以上，将以上三个类目中的黑马宝贝放在前三幕进行重点推广。以下是四天后的测试数据

环比增长率和专区贡献度都有很大提升，仅仅7件宝贝就为店铺带来的48914.48的销量业绩。表现非常好。

总结：

1、不要基于不停的打造爆款，爆款只是引入流量的手段，在店铺整体情况非常好前提下，打造爆款会带来非常大的收益。但不要只是依赖于爆款。

2、数据是诚实的，我们应该学会如何利用目前的数据指标挖掘新的潜在的业务机会。

3、可以找个外在美谈谈恋爱烧烧钱，但最终还是要找个内在美娶回家当老婆。

4、每个行业的数据都是不一样的。当店铺运营到一定规模，就要关注自己在本行业的比重，本行业的销售趋势，要不停的顺应行业内的趋势环境才能有更好的增长。

5、数据分析最核心价值是人对于数据的分析，要多维度思考。

文章来源：派代网

注： 文章来源：淘宝货源http://

第五篇：数据分析与建模,实验报告,实验二,,数据分析工具初步使用

学生学号

实验课成绩

学 学 生 实 验 报 告 书

实验课程名称 数据分析与建模 开 开 课 学 院 管理学院 指导教师姓名 鄢 丹 学 学 生 姓 名

学生专业班级 信管 16 班

2018 —2019 学年

第1

学期实验报告填写说明

1． 综合性、设计性实验必须填写实验报告，验证、演示性实验可不写实验报告。

2． 实验报告书 必须按统一格式制作（实验中心网站有下载）。

3． 老师在指导学生实验时，必须按实验大纲的要求，逐项完成各项实验；实验报告书中的实验课程名称和实验项目 必须与实验指导书一致。

4． 每项实验依据其实验内容的多少，可安排在一个或多个时间段内完成，但每项实验只须填写一份实验报告。

5． 每份实验报告教师都应该有签名、评分表及实验报告成绩。

6． 教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，完整保存实验报告。在完成所有实验项目后，教师应按学生姓名将批改好的各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，按班级交到实验中心，每个班级实验报告袋中附带一份实验指导书及班级实验课程成绩表。

7． 实验报告封面信息需填写完整，并给出实验环节的成绩，实验环节成绩按其类型采取百分制或优、良、中、及格和不及格五级评定（与课程总成绩一致），并记入课程总成绩中。

实验课程名称：_ 数据分析与建模__

实验项目名称 实验二

数据分析工具的初步使用 实验 成绩

实 实 验 者

专业班级

组 组

别 无 无 同 同 组 者 无 无 实验日期 2018 年 年 10 月 月 10 日 一部分：实验预习报告（包括实验目的、意义，实验基本原理与方法，主要仪器设备及耗材，实验方案与技术路线等）

一、实验目的、意义 本实验旨在通过资料查阅和上机实验，熟悉和掌握数据分析工具 Mathematica。

二、实验 基本原理 与方法

数据分析工具 Mathematica 的使用方法，以及帮助指南文档等。

三、实验内容及要求 应用 Mathematica 完成下列题目的运算求解或绘图。

（1）分别计算 2+4，3 2-2 3，的值。

（2）对 的值，分别取有效数字位数 6 位，20 位，30 位。

（3）给变量 a 赋值为 2，并计算 a 2-6，3a+b 的值。

（4）定义函数 f(x)=xsinx+x 2 +2x，分别求 f(x)在 x=1，π/2 时的值，再求 f(x 2)。

（5）设函数，求 的值。

（6）作函数 f(x)=x 2 的图形。

（7）将 f(x)=x 2 与 g(x)=x-1 画在一个坐标系内。

（8）在同一坐标系中绘制

与 的图形。

（9）绘制函数 在区间[0，2π]上的图形。

（10）绘制由坐标(-1,2),(0,2.5),(1,3),(2,4),(3,4.5),(4,5.5)构成的散点图。

（11）绘制函数 sin(x+y)cos(x+y)的 3D 立体图。

（12）绘制函数 在-2≤x≤2，-2≤y≤2 上的图形。

（13）绘制函数 在-2≤x≤2，-2≤y≤2 上的图形，去掉坐标系，边框，网格线。

（14）绘制螺旋线

在 0≤t≤4π 上的图形。

（15）利用参数方程绘制 z=x 2 + y 2 在 0≤z≤8 上的图形。

四、实验方案或技术路线（只针对综合型和设计型实验）

按照实验任务要求，理论结合实际的实验方案，巩固课程内容，温故知新，查遗补漏，夯实理论基础，提升实验动手能力。

技术路线是，从整体规划，分步骤实施，实验全面总结。

第二部分：实验过程记录（可加页）（包括实验原始数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题等）

（1）分别计算 2+4，3 2-2 3，的值。

步骤：以 2+4 的计算过程为例。首先输入“In”后的式子，如“2+4”；然后同时按下键盘上的“shift”和“enter”键，就可得到“Out”后面的计算结果，如“2+4”的结果为“6”。其他式子也是按照此方法计算。其中，运算符“+”、“-”、“*”、“/”、“^”（乘方）均可以在键盘上找到，而根号的输入如下：

鼠标先在导航栏上找到【面板】并点击，再选择【特殊字符】，再选择【符号】，便可找到根号。当光标停留在该符号上时，会显示“sqrt”，即开根号的意思。根号的具体位置如下图所示：

按照上述方法得到的运行结果如下图所示：

（2）对 的值，分别取有效数字位数 6 位，20 位，30 位。

取有效数字需要用到近似运算符，语法如下：N[表达式，有效数字位数]。系统默认是至少16 位，但标准输出只显示前 6 位有效数字。

%表示上一次的输出结果；%% 表示上上一次的输出结果„„以此类推。

% a（a 为常数）表示第 a 次的输出结果。

结合本题来看, 具体分析如下：

N[%]表示输出上一次的输出结果，并取 6 位有效数字； N[%4, 20]表示输出第 4 次的输出结果 Out[4]，并取 20 位有效数字 N[%4, 30]表示输出第 4 次的输出结果 Out[4]，并取 30 位有效数字 运行结果如下图所示：

（3）给变量 a 赋值为 2，并计算 a 2-6，3a+b 的值。

变量的赋值、表示与运算：变量名必须以小写字母开头，不能含有空格或标点符号；变量赋值用“=”表示；变量一旦被赋值，会一直保留，直到它被清除或被重新赋值。可用命令“Clear [变量]”清除原来的赋值。

具体输入及运行结果如下：

（4）定义函数 f(x)=xsinx+x 2 +2x，分别求 f(x)在 x=1，π/2 时的值，再求 f(x 2)。

多元函数的自定义命令：自定义函数 [ 变量 1_, 变量 2_, „] := 表达式 求函数在某一点的值时，直接将自变量的值代入再输出即可。

注意：此处 Sin 函数的首字母 S 需要大写，否则软件不会将其视为正弦函数，而是视为一个变量。如果用 Pi 表示 π 时，首字母也需要大写，否则软件会将其视作一个变量名。

（5）设函数，求 的值。

定义分段函数，只需要分段定义自定义函数即可，并在后面添加范围限制，格式为：

/ ；范围限制（其中“逻辑与”用“&&”表示，“逻辑或”用“||”表示）

（6）作函数 f(x)=x 2 的图形。

一元函数作图的命令：Plot[函数, 作图范围, 可选项] 故本题为：

f[x_] := x^2 Plot[f[x], {x,-1, 1}]

（7）将 f(x)=x 2 与 g(x)=x-1 画在一个坐标系内。

当两图画在一个坐标系时，一元函数作图的命令为：

Plot[{函数 1, 函数 2, „}, 作图范围, 可选项] 故本题为：Plot[{x^2, x-1}, {x,-1, 1}]

（8）在同一坐标系中绘制

与 的图形。

参数方程作图的命令：ParametricPlot[参数方程, 参数范围, 可选项] 若以参数方程组取代参数方程 , 可在同一坐标系中绘制多个参数方程所确定的函数的图形。AspectRatio->Automatic 为可选项，表示按坐标系刻度的实际比例 1:1 作图，默认情况下是 0.618:1。

故本题为：ParametricPlot[{{Sin[t], Cos[t]}, {Sin[t], 2*Cos[t]}}, {t, 0, 2*Pi}]

（9）绘制函数 在区间[0，2π]上的图形。

极坐标式函数作图的命令：PolarPlot[极坐标函数, 变量范围, 可选项] 故本题为：PolarPlot[1−Cos[