用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

第一篇：用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

说到数据分析，大家可能想的比较多的是SPSS、SAS、R、Matlab等，其实Excel里面自带的数据分析功能也可以完成这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。接下来的用Excel进行数据分析系列教程，都是基于Excel 2007，今天我们讲讲Excel2007的数据分析工具在哪里？

分析工具库是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。但是，要在 Excel 中使用它，您需要先进行加载。

具体操作步骤如下：

1、单击“Microsoft Office 按钮”，然后单击“Excel 选项”。

2、单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。

3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。

提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。

如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。

4、OK

加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。

注释 若要包括用于分析工具库的 Visual Basic for Application(VBA)函数，可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库VBA”复选框，然后单击“确定”。

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：用Excel2000进行数据分析（最终版）

数据分析

一、教材分析及处理

本节课是在学生学习了Excel的基础上，根据学生已有的信息技术知识水平以及掌握的Excel基本技能，重点定位于提高学生运用Excel知识解决实际问题的兴趣和能力上的授课内容。

由于我们职业学校，学生水平参差不齐，基础不牢固，故我们在进行课堂教学时要降低难度，教师以指引等手段引导学生设计问题、思考问题、解决问题，以达到我们完成教学的目的。

本节课内容实践性强、难度小，但面广量大，根据这一特点，设计了以短片引入课题，展示隐性问题，由学生结合教学内容和短片分组研讨思考并解决问题的教学思路。为提高学生的综合实践能力，设计了书写项目经营报告的环节。

教学目标： 知识与技能：

1、了解电子表格是进行数据分析的工具

2、掌握排序、筛选和分类汇总等分析方法的特点与意义

3、能运用排序、筛选和分类汇总等方法进行简单的数据分析

过程与方法：本节课通过对学生生活中的实际问题的需求分析，学生掌握排序、筛选、分类汇总等数据分析的分析的基本方法，以及利用这些方法所能实现的分析目标，培养学生观察问题、思考问题的能力和数据分析能力。

情感态度与价值观：体验利用数据分析手段分析数据的过程，感受数据背后所蕴涵的丰富信息，培养学生对数据的情感和从数据中探求信息的意识。

重点、难点与疑点：本节的重点是排序、筛选和分类汇总等基本分析方法的运用，难点是如何利用这些分析方法实现数据分析的目的，疑点是这些方法所能实现的分析目标。

二、教法设计

本节课教学重点在于如何运用EXCEL知识解决实际问题，所以教学过程中使用了事件引导法，分组讨论法，作品展示激励法等多种教学方法以激发学生完成课堂教学任务。

三、学法设计

学生思维活跃，有强烈的求知欲望，在教学过程中，力争抓住这一特点，并强化其好胜心理。授课过程中，让学生亲自体验信息处理的过程，自主学习与合作讨论相结合，加强合作意识的培养。

四、教学过程和教学模式

根据本节课的知识特点、学生已有的知识水平和教学目标的确定，我选用了自主学习的教学模式，主要采用学生分组合作研讨，自身动手实践的方法。课前准备为大屏幕投影，待处理的电子表格和教学短片。

教学过程设计如下:

播放短片------提出问题------交流操作思路-------分组解决实际问题-----成果展示与评价------课堂小结

五、教学过程

1激情引趣、提出问题

*屏幕播放案例短片（见附件），把学生的注意力吸引到课堂上来，激发他们亲自实践的欲望。

*打开待处理的数据表（大屏幕上显示），导入新课。

“同学们，商家提供的销售记录经过整理，已经录入到Excel工作表中。这是6月的销售记录，按照商家的意图，我们需要从中得出每种商品的毛利，每类商品的总进货金额、总出货金额、总出货数量、总毛利，以及每天的毛利总和；我们可以从中分析每类商品的毛利、毛利率以及商品的平均毛利率，并找出最大、最小毛利商品；依据商家的销售记录及计算结果，帮助经理确定今后的经营方向。要解决这些问题还得从Execel2000的公式入手。”

*提出本节课的任务

本堂课的任务是：利用Excel2000公式处理分析数据，解决商家提出的问题并向经理提交一份项目经营报告（大屏幕上显示）

6月份销售记录------→ 总结报告

任务1 每一类商品的毛利以及每天的毛利总和，列出6月份的毛利总和

任务2 分别按每一类商品的毛利金额和每天的销售总和排序，找出全月销售冠军

任务3 利用筛选功能分析销售额最高一天的商品特点，确定商家的经营方向

任务4 计算每种商品的平均销售金额，确定销售商品冠军名称。（分类汇总）要求：在完成上述任务后，向经理提交一份经营管理报告。

2、自主学习，合作研讨

首先将学生成四个小组，以小组为单位阅读、实践和研讨本节课的知识要点。要求借助计算机进行实践并在小组内思考、研究如下问题。（教师提出思考问题，教师同时巡视指导）

（1）Excel常用公式的种类有哪些？

（2）Excel输入公式的方法

（3）Excel复制公式的方法

（4）“自动求和”按钮如何使用？

（本环节的设计目的是：知识点较简单，学生自主学习与合作学习相结合，加强交流意识、合作意识的培养）

3、师生交流操作计划

（1）、请各小组选出一名同学说明一下本组的工作计划

（2）、交流一下本组预测可能遇到的难题，说明打算如何解决这些难点（课本、帮助、师生交流等）

（3）、解决数学公式：

毛利=商品的出货金额-商品进货金额

毛利率=商品的毛利/商品进货金额*100%（本环节的设计目的是：检测学生是否掌握了相关知识。教师对学生的操作计划要给予点评，并指导学生寻求正确的解决问题的方式）。

4、强化应用--------学生尝试解决问题

（1）、教师提示：每种计算公式完成第一次操作后，可将此公式复制到其它类别商品，以节省计算时间

（2）、排序方法：请参考课本P95，注意根据需要选择不同的排序方式以及自动填充名次序列的方法

（3）、筛选方法：请参考课本P97，注意筛选只是将不满足条件的信息暂时隐藏，不等于删除操作，筛选对文件信息没有破坏作用。学生可自己尝试如何恢复显示所有信息。

（4）、分类汇总：操作思路：先分类（排序）再统计（求和、平均值、计数等）操作过程参考P98，值得注意的是，在分类汇总前，必须先按分类项目对表格数据进行排序，否则，将不会得到正确的结果。

要求：在完成上述任务后，以小组为单位形成经营管理报告。（文件在数据文件中）

在师生共同分析问题后，得出基本操作步骤，然后由学生为四小组，相互协作自主合作完成上述问题，教师巡视指导。

5、初步成果展示与评价

（1）每组各选出一名同学在大屏幕上展示本组半成品作业，得出本组遇到的问题（2）全班交流：各组间互帮互助，解决（1）中出现的实际问题并交流操作心得

（本环节的设计目的是拉近小组间的差距，防止某一个小组的工作出现停顿情况，而且通过小组间的操作心得交流，各组可以有针对性地调整本组的操作计划，提高学习效率。）

6、最终成品展示与评价

（1）各组学生上传自己的报告，并解释操作过程和得出结论的依据，并由其它组同学对所有作品做出评价，（2）教师点评。

A、教师从学生在操作技巧上的表现进行评价：例如数据处理结果正确？方法是否得当？问题出在哪里？如何补救？报告中对经营方向的判断还有何异议？

B、教师从学生在操作过程中的表现上进行评价： 例如考虑问题的角度是否恰当？思考问题的方式是否新颖独特？有无独到的见解？有无值得大学学习的精神和勇气？

（本环节的设计目的是：展示作品，激励学生的成就感。）

六、课堂小结

同学们，你们今天运用自己的知识为商场的经理解决了一个经营方面的问题，作为经理非常感谢你们，我也为你们骄傲。通过今天的学习，你们掌握了信息处理的知识，我希望你们在今后的学习中注重自己信息能力的培养和积累。

（本环节的设计目的是：让学生抓住课堂内容的主干。）

七、巩固与提高（课后作业）：（1）完成课本的相关练习

（2）本周六，我校要举行全校运动会，请你们纪录下所有运动员的比赛成绩，并做出公平合理的评价。

附：短片设计

某超市经理求助：“王老师，你好！”

“你好！”

“我最近刚开了一家超市，总觉得不景气。所以，昨天，我记下了卖出的所有货物，你能不能帮我算一算：我一天有多少毛利，什么样的货最挣钱；如果我能拿出一个月的卖货单，你能帮我确定一下今后的经营方向吗？”

“没问题„„不过，还是请我的学生来试一试，好吧？”

“„„同学们，商家提供的记录经过整理，已经录入到Excel工作表中。这是一天的销售记录，我们需要从中得出每种商品的毛利，以及一天的毛利总和；这是商家一个月的销售记录，我们需要从中得出每类商品的毛利和毛利率以及商品的平均毛利率，并找出最大、最小毛利商品；分析商家的销售记录及计算结果，帮助老板确定今后的经营方向。你能利用Excel2000解决这些问题吗？”

第五篇：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。