最近在研究商超零售的数据分析，有不少干货和想法可分享。此前，一直注重店铺管理、商品库存管理、财务绩效管理的数据分析。后来发现，无论是零售商铺的选址，还是百货商场的招商营运，都有不少需要运用到数据管理思维的地方。

店铺选址前或者招商营运前都要进行市场调研，小规模的店家可能会说，我照自己的经验，观测人流量以及周边店铺的经营情况来判断，这样的方法确实是有迹可寻。但是，店铺不是放着让你来选的，店铺商也是需要去谈的，甚至对于那些成体系的，每年都在扩张的一些企业，必须需要一套成体系的数据分析方法论来指导。

一、市场调研的要点

1、着重于项目周边状况调查，如：业态布局、购买力等；

2、网点及竞争对手调研的要点

3、收集品牌资源，是否符合定位，有无可备选方案，效益最大化；

针对选址，

可采用常用的SWOT分析模型，分析内部环境以及外部环境的优劣势；而后采用3C模型（Company商铺，Customer顾客，Competitor 竞争者）对开店的选址分析；看附近1小时经济圈、2小时经济圈、3小时经济圈的覆盖范围。

而正式营运之后，最主要关注的就是客流量。

传统零售的数据是基于交易客流，基本等同于俗称的会员。商超里面的客流其实分为交易客流、返店客流、进店客流、到达客流、潜在客流。这里最容易获取的就是交易客流，因为企业现有的CRM系统或者收银系统基本都能涵盖这部分客流。怎么得顾客数据？这就要建立一整套的全顾客全消费行为管理的客流分析系统。

客流数据分析建模

二、如何去经营分析？

经营分析是指商业运营管理者通过数据采集并运用统计、分析、图表呈现等方式，对商场整体经营情况进行深入解析。

确定这样一个流程后，经营分析按照时间划分一般分为日、周、月以及一些关键时期，比如活动、法定节假日等等。形式以经营报表为主。

大体分析内容

经营分析的指标解析

做好全百货的经营分析要发挥主观能动性，有了数据和图表，要做好经营分析，还要发挥人的主观能动性，营运人员需根据数据和图表阐述现象并提出相关建议，加强与店铺、品牌负责人的沟通和联系，充分了解店铺的经营现状。

三、关于品牌店铺活动的分析

经营分析案例分享及关注点（日经营分析）

以上每日的客流与销售趋势图，需要关注波动趋势、波动周期和波动异常。比如波峰大多是重大节假日或企划活动，或者特殊事件。

店铺活动分析

活动前期搭建好相关指标，收集活动数据，实时监测分析。

至于如何搭建这样的分析体系，譬如以上用finereport搭建的活动监测模板，这里不多赘述。前提需要明确分析的指标，之后就是数据收集、整合、分析、展现的额工作啦~

万事开头难，但是一旦数据分析有了动力，就要开始完善自己的知识体系，这也是真正入门的开端。那如何完善数据分析的知识体系？

1、基本的计算机知识和统计知识

数据库 + SQL 语言

一些常用的数据库如 Oracle、SQL Sever、DB2、MySQL，这些数据库或者说日常接触的数据库都要有所了解，懂最常用的就好，最重要的还是要会写 SQL。

数学 / 统计学知识

一些基本的数学统计方法如描述性统计、多元统计分析、回归分析等，重要性不言而喻。

数据挖掘知识：方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。这些东西作为入门多多少少都要会一些，虽然有可能不会全用到，但一旦用时方恨少。而且也可以作为未来发展的基础

数据分析可视工具

数据分析可视化工具很宽泛。首推 Excel，中小公司很依赖，熟练使用数据透视表，这是必备技能。中大型公司都是用报表工具或者 BI 来做报表，但有了 SQL+Excel 的基础，这些工具上手都很快。

2、业务知识

数据分析师要与公司的各业务打交道，所以对于各部门的业务知识要有深入的了解。某业务领导需要知道某个指标，你需要知道这个指标由哪些数据构成? 数据统计的口径是什么？数据怎么取出来？这个指标对于行业的意义是什么，处于什么范围分别对应什么样的情况，是好还是坏。然后慢慢摸索这个指标层面多维度的规律，如何设定最合理。

明确自己的位置，快速成长

数据分析是一向比较专业的工作，要时刻警惕自己能力是否有提升，目前是什么样的水平，习惯反思自己:

你了解你所整理的数据的来源吗？是自己公司的业务数据，还是与合作伙伴交换的数据？是自己公司相关部门采集的，还是从第三方获取的？获取过程中，具体的指标和逻辑是什么？

这些数据是真实的吗？采集和整理过程中会不会出现什么问题？技术上的逻辑和业务上的逻辑是不同的概念，有没有技术上没有瑕疵，但并不符合业务逻辑的数据流程？

到你手里的数据经过了什么处理？你又做了什么处理？为什么他们和你要做这些处理？

谁需要你的数据？你处理后的数据流向哪里？他们用数据做什么？这些数据最终又拿去做了什么？比如，为客户做了什么服务，公司发布了什么内容，或向管理层证明了什么 KPI，或支持了哪个部门的评估？

你做整理的周期是什么？为什么是这样的周期？

公司有其他的部门在处理其他的数据吗？是什么样的数据？和你有什么关系？为什么这些数据要分开处理？

近一年，你自己的电脑上应该已经积累了不少数据，试试做个分析，从一段较长的时间来看，你负责的这一块数据发生了什么变化？为什么会有这个变化？和公司的产品、经营、业务有关，还是和行业有关？具体怎么有关？

如何进一步提升？

业务上

1. 业务为核心，数据为王

了解整个产业链的结构制定好业务的发展规划了解衡量的核心指标有了数据必须和业务结合才有效果需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

2. 思考指标现状，发现多维规律

熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。

3. 规律验证，经验总结

发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。

技能上

1.Excel 是否精钻？

除了常用的 Excel 函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index 等）之外，Excel 图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel 里面的函数结合透视表以及 VBA 功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。

写给喜欢数据分析的初学者

2. 你需要更懂数据库

常用的数据库如 MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB 等；除去 SQL 语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

3. 掌握数据整理、可视化和报表制作

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel 在协同工作上并不是一个好工具，报表 FineReport 比较推荐。项目部署的 Tableau、FineBI、Qlikview 一类 BI 工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。

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浅谈统计学在生活中的应用

统计学并不是一门独立存在的学科，它是以数学知识和数理统计作为基础，将数理统计方法和其他学科专业知识交叉融合形成的具有极强推断性的一种分析方法。现阶段，随着科学技术的快速发展，为了加强对自然社会各个领域现象的判断和整理能力，将统计学应用在生活各个方面已经成为现阶段的数理统计的一种便捷方法。

一、统计学的概念 　　统计学指的是调研人员通过一些列的手段对整理出来的数据信息进行整理分析，从而推断出调研对象本质，甚至可以对未来的类似事情进行预判的一门综合性学科。在进行统计学整体分析的过程中需要用到大量的数学知识以及其他相关学科的专业知识，统计学由于其自身独特的性质，在社会科学和自然科学的各个领域几乎都可以使用。 　　二、统计学在生活中的应用分析 　　（一）统计学在经济学中的重要应用 　　运用统计学对生活中的数据信息进行整理分析，首先要学习统计学的基础知识以及数据统计个分析等学科，这些基础知识和方法都是在开展统计学应用活动之前调研人员所必须掌握的。统计学课程的学习作为经济学学科当中的重要分支，在经济学课程中经常被应用，例如，经济学的计量统计就需要根据统计学在金融里面的重要意义和地位作为基础，将金融知识和统计学知识相结合，将金融计量和时间的序列进行结合，对收集到的金融数据进行整理分析，最后得出金融计量和时间序列的一定关系。 　　统计学在金融经济学中有着十分重要的工具性作用，主要包括两个方面，分别是：在思想上而言，统计学是对数据统计分析结果进行研究，最后得出研究对象的判断结果，为了保证研究结果的准确可靠性，统计学在进行数据整理分析过程中必须是带着严谨的科学态度，这种严谨的科学态度对于经济学的相关理论分析具有十分重要的指导地位，这是由于研究人员在对金融量进行数学分析的过程中，为了保证金融数学分析结果的准确可靠性就必须保证金融量数据收集分析等预处理过程是科学合理的；其本收集整理次，统计学是经济学进行科学试验研究最优化的选择，经济试验研究活动的多样性以及研究对象之间错综复杂的关系导致经济学的试验研究活动受到诸多限制，运用统计学进行经济学试验研究活动，使得经济学实验研究的对象变得简洁明了，降低试验研究的成本支出。从统计学在经济学中的应用我们可以看出，经济学当中的统计学应用主要是运用了统计学当中经济必然性的思想，使得经济学当中的统计结论不具备复杂的思想成本。 　　

（二）统计学在医学中的重要应用 　　统计学在医学中应用的主要原因就是生物医学中存在的不确定性和变异性。生物医学主要的研究目标就是与人体健康相关的不确定因素，也就是通常所说的医学变异现象，变异现象在生物体当中是普遍存在的，例如，对于外在条件基本相同的两个病人，在相同的条件下进行治疗时，却有可能出现有的病人被治愈，有的病人治疗效果不明显，甚至还会出现死亡的现象。造成这些外在条件相同的生命体却出现不同程度治愈的主要原因就是生物医学中存在的不确定性或者是人体中存在的错综复杂的随机因素，客观差异存在的原因是因为某种偶然性的潜在的揭露必然性的发现。 　　在医学临床统计中发现，对于同一种病因的客观性规律进行调查，对于健康人的共同作用的交织与疗效的考查的病人很少。在医学当中运用统计学最主要的就是通过观察不同疗效病人的医疗诊断效果，将实际的医学诊断治疗效果与医学理论和假设进行验证，运用概率论以及数学方法对对比结果进行分析、判断，运用电子计算机等相关软件设备对研究对象的指标进行记录，并绘制相应的图表等，通过综合运用多种数理统计方法，得出与研究对象相关的研究结果。将统计学应用到医学当中，可以促进统计方法和多变量分析法在医学试验研究中的应用，对未知病因所造成的医疗诊断事故进行分析，可以促进医疗诊治手段的不断创新發展。

（三）统计学在体育比赛中竞技指标的应用。 　　统计学在体育比赛中的应用主要是用统计的职业联赛的数字反应比赛队伍能否成为世界顶级，这是因为在体育比赛中应用统计学可以对比赛中的胜率进行分析，主要是将每个队员在每个赛季比赛的分数和常规赛场上的分数进行统计，通过一系列的数学计算分析，制定出每个队员得分平均值和标准差之间的正态分布图，通过正态分布图的稳定性来判断队员的技术稳定性。以众所周的NBA篮球比赛为例，NBA比赛中由于明星球员众多，在运用统计学进行数据整体分析时，需要依据本质上的规律进行数据统计，而不是随意的选择数据进行统计，例如在进行篮球比赛发球这一项双方队员的进攻和防守的概率时，在进行指标选择时就涉及到随机事件的发生概率，因此，可以运用统计学统计球员在每一场比赛上的均得分，通过这些数据指标的正态分布图来确定球员的技术稳定性。 　　三、结束语 　　在日常生活中应用统计学对数据进行管理分析，可以极大提高生产生活中对研究对象的管理效率，使得研究对象变得明确，降低管理成本。在实际的生产生活中应用统计学时，调研人员需要通过多次的试验和随机概率对比来确定事件发生的概率，通过定量定性的数理统计分析工作，充分发挥统计学对生产生活的促进作用。

图片 | 摄图网

上一篇文章：产品后期数据分析如何做（上）？我们介绍数据分析中的一些“行话”及分析过程中一些指标像：网页指标、跳出率、退出率。今天我们继续看看还有哪些！平均访问时长

与用户的使用频率紧密挂钩的。是指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比。访问总时长/访问次数。

比如一个网站在一定的时间内总逗留时间为1000秒，在这段时间内，总的访问次数是100次，那么这个页面或网站的平均访问时长就是1000秒/100=10秒。

它往往是用来衡量我们产品中用户粘性的一个重要标准。进而可以评估网站的用户体验，知道改善页面。一般来说，平均访问时长越短，说明网站对用户的吸引力就越差，可用的有效信息就越少，同时也说明网站需要优化或需要添加有趣信息了。转化率是指一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。转化率=（转化次数/点击量）*100%

比如：一群用户登录了A网站，如果每100次访问中，就有10个登录网站；那么此网站的登录转化率就为10%，而最后有2个用户订阅（登录后进行订阅操作行为了），则订阅转化率为2%；最后发现有一个用户下订单购买，则购买转化率为1%。

转化率是跟用户的行为息息相关的。转化率往往反映了网站的盈利能力，重视和研究网站转化率，可以有针对性的分析网站在哪些方面做的不足，哪些广告投放效果比较好，可以迅速的提升用户体验、节约广告成本，提升网络转化过程等。

重复购买率是衡量消费者对该品牌产品或者服务的重复购买的次数的标准（即回头客）。计算方式：以每个人为独立单元计算重复购买产品的次数。

比如有10个客户购买了产品，5个产生了重复购买，则重复购买率为50%。重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。

用户指标

是产品运营过程中反应用户的一个重要指标。看看包含哪些？

ARPUAverage Revenue Per User，即每用户平均收入。在一定时间内，ARPU=总收入/用户数，一般是计算长期的ARPU，比较有意义，如平均每月每个用户收入。而用户数可以是总平均在线用户数、付费用户数或者活跃用户数，不同产品标准可能也存在差别。

ARPU注重的是一个时间段内从每个用户所得到的收入，衡量互联网公司业务收入的一个指标（说明产品收入比较高）。ARPU值高说明平均每个用户贡献的收入就搞，当然收入高未必说明利润高，因为利润还需要考虑成本。ARPU的高低没有绝对的好坏之分，分析的时候需要有一定的标准。

用户流失率用户流失是我们做产品最不愿意看到的，是指那些曾经使用过的产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不在使用产品或服务的用户。

用户流失率=总流失用户数/总用户数，而流失用户数依各个产品而定，并且有各自的不同标准。分析用户的流失情况可以找出流失的原因，可以针对产品所处的时期再找到解决办法；不同产品对于流失产品的定义是不一样的。

比如对于那些需要注册、提供应用服务的网站而言（像微博、邮箱、电子商务类网站）。对于流失用户的界定是依照产品服务不同而标准不同，对于微博和邮箱这类用户几乎每天登陆查看的网站而言，可能用户未登陆超过1个月，我们就会认定用户可能已经流失了。

但对于电子商务类的网站而言，可能3个月未登陆或者半年内没有任何购买行为的用户就被认定是流失用户了。因此这里是有个流失期限需要考虑的，不同领域是对这个标准界定不同。

活跃用户是相对于“流失用户”的一个概念，是指那些会是不是的光顾网站，并未网站带来一些价值的用户。活跃用户用于衡量网站的运营现状一个重要指标，而流失用户则用于分析网站是否存在被淘汰的风险，以及网站是够有能力留住新用户。

每个产品对于活跃用户的定义也是千差万别。比如像有登录账号的客户端产品（像游戏），通过以账号登录作为活跃标识。如果是某些工具类的软件，则是以启动作为活跃维度。还有的产品是以一些核心的操作作为衡量活跃的标准维度的（像拍照类的软件，至少是完成一张照片拍摄，才能算活跃）。

日活跃用户是活跃用户中的一个分支；Daily Active User，指某个自然日内启动过应用的用户，该日内的多次启动只记录一个活跃用户。

周活跃用户也是活跃用户中的一个分支；Weekly Active User，是指某个自然周内启动过应用的用户，该周内的多次启动只记录一个活跃用户。这个指标是为了查看用户的类型结构，如轻度用户、中度用户、重度用户等。

月活跃用户同样是活跃用户中的一份分支；Monthly Active User,是指某个自然月内启动过应用的用户，该月内的多次启动只记录一个活跃用户。是可以衡量一个产品的衰退周期的。

比如一个社交游戏：日活跃用户/月活跃用户是游戏的重要参数，一般最低的极限是0.2，才能保证这类游戏能够达到临界的规模、达到病毒式传播和用户粘性。

用户保存率用户有流失、有活跃必然就会有留存，留存就是用户的保有率（单位时间内符合用户条件的用户数在实际产生用户量的比例）。用户保有率的计算:保有量/实际量。

次日留存率

用的比较多了。次日留存率就是（当天新增的用户中，在第2天还登录的用户）/第1天次增总用户数。因为都是新用户，所以可以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因。

当然也可以通过不断的修改和调整设计方案、引流的策略来降低用户流失，提升次日的留存率；行业里一般认为这个数字如果达到了40%就表示这个产品非常的优秀了。

周留存率（第1天新增用户中，第7天任然登录的用户数）/第1天新增用户总数。在这个时间段里，用户通过会经理一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户。

月留存率相信大家对计算方法已经有感觉了。（第1天新增用户中，第30天任然登录的用户数）/第1天新增用户总数。

为什么要统计月活跃呢？通过是因为移动app的迭代周期为2~4周一个版本，所以月留存率是能够反映出一个版本的用户留存情况的。一个版本的更新，总是会或多或少影响用户的体验。US哦一通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是够用户有影响。

比如：投入广告费用200元，有10000人浏览过这个广告，则CPM=（200/10000）*1000=20元。CPM取决于产品的印象，不是评价广告效果的单一指标，是对不同媒体进行衡量而制定的一个相对指标。通过是用来比较不同渠道的广告收入找出效果最好的渠道。如果你想更多的覆盖用户范围，往往就会用CPM作为一个衡量指标。

CPAcost per action，是按照用户行为进行付费的。对于用户行为的定义依据不同的产品而定。可能是一次交易、获得一个注册用户、下载一次软件或是填写一次有效问卷等。这些统称为用户行为转化。

CPA=广告费用/有效转化次数。说到这不得不说，这个指标让人又爱又恨，因为CPA方式收钱比较困难（用户看到未必会点击，点击了未必会注册，注册了未必会下载等），相对转化次数的统计比较困难。对于广告平台商而言不大受欢迎。

CPCcost per click，是按照点击量付费；跟CPA想比，CPC更加的明确。就是以用户点击行为作为付费标准，以点击量作为衡定的标准。

比如：对于同一个IP，在一个时间段内重复点击，统计为1次，也可以忽略IP的限制，直接统计总点击量。

分享职场技能知识｜应聘高薪掘金岗位

本期，我们总结不同设计类型分类数据在在各种情况下比较所用的统计分析方法、泊松分布数据的统计分析方法以及变量之间关联性的统计分析方法。

分类数据的统计分析

1. 样本数据与总体比较

1)二分类资料：

(1)小样本数据：用二项分布进行确切概率法检验；

(2)大样本数据：用U检验；

2)多分类数据：用Pearson检验（又称拟合优度检验）。

2. 四格表（2×2表）数据

1)完全随机设计的四格表数据的分析

（1）当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于5时，则用Pearson 检验；

（2)当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于1且至少存在一个格子的理论数<5时，则用校正检验或用fisher’s精确概率法检验；< span="">

（3)当样本量n40或存在任一格子理论数<1，则用精确概率法检验；< span="">

2)配对设计的四格表数据的分析

（1)b+c≥40，则用McNemar配对检验；

（2)b+c<40，则用二项分布确切概率法检验；< span="">

3. 2×C表或R×2表数据的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则可以采用行平均得分差（Row Mean Scores Differ）的CMH 或成组的Wilcoxon秩和检验；

2)列变量为效应指标并且为二分类，行变量为有序多分类变量，则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。

3)行变量和列变量均为无序分类变量：

(1)当样本量n>40，并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验；

(2)当样本量n40，或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验；

4. R×C表数据的统计分析

1)完全随机设计的R×C表数据的统计分析

（1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH 或Kruskal Wallis的秩和检验；

（2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，则采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义；

（3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析或者非零相关（none zero correlation）的CMH ；

（4)列变量和行变量均为无序多分类变量：

i. 当样本量n>40并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验进行分析；

ii. 当样本量n40或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验；

2)配对设计的C×C表数据：

（1)配对比较：用McNemar配对检验；

（2）一致性检验（Agreement）：用Kappa检验；

Poisson分布数据

1. 单样本数据与总体比较：

1)当观察值较小时：可以用确切概率法进行检验。

2) 当观察值较大时：可以用正态近似的U检验。

2. 两个样本数据的比较：可以用正态近似的U检验。

两个变量之间的关联性分析

1. 两个变量均为连续型变量

1)当两变量为小样本并且两个变量服从双正态分布时，可以用Pearson相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2)当两变量为大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2. 如果两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

3. 如果一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性。

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App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。但App分析则不同，如果只是加入基础的统计SDK，则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已，完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦，其中的方法就变得尤其重要。

本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇，预计以后还会有

事件详解：看起来简单，但灵活度极高事件应用案例：带你见识强大的Google Analytics分享行为：极其重要，值得用一整套解决方案去监测

→ App内

→ 微信（QQ、微博...）中

→ 着陆页优化

高级细分：把其他统计工具甩开100条街屏幕+事件+高级细分：融会贯通，随心所欲洞察数据目标转化设置：提升分析效率自定义维度：让分析工具按你的业务“私人定制”测量协议的妙用：汇总SDK数据统计方案的开发部署流程

→ 规划统计方案

→ 撰写需求文档

→ 部署情况测试

→ 上线后配置

App新旧版本对比分析提升留存率的两种分析方法自动化数据仪表盘：解放分析师，不再每天做数据“搬运工”

以上是本系列文章的内容提纲。接下来，故事开始了。

那一年6月，小孙到香港去玩，顺便和多年不见的老朋友小张见面吃饭。席间他们谈起了移动互联网的大潮，小张一直想入行但苦于没有“老司机带路”。小孙是一家手机App公司的产品经理兼数据分析师，而小张当年是传统互联网的内容运营高手，于是两人一拍即合决定做点事情。

经过讨论，他们打算做一个搞笑猎奇类内容的App，取名“街头小报”，内容形式有图文和视频等，每天更新几十条。产品的交互设计并没有什么特别的，就以大家喜闻乐见的今日头条/网易新闻等为样板。小孙更多考虑的是，从数据分析的视角，应该如何解读这个App的架构。

以数据的眼光去看待那些我们常见的新闻或段子类App，小孙发现它们的架构都有一些共同点：

阅读内容是最重要的用户行为，在数据系统中应被定义为转化目标；阅读内容、点赞等各种行为，天然可以按照频道进行细分；

作为Google Analytics多年的使用者（以下简称GA），小孙这次依然选择它作为App的数据分析工具。在GA中，主要有“事件”和“屏幕”两种发送数据的类型，而它们正好可以满足转化目标和频道细分的统计需求。

“事件”通常用于捕捉用户的特定行为，然后发送给统计系统。例如播放视频、点赞、发表评论，都可以统计为事件。于是我们就能够统计，昨天用户播放了多少次各类视频，每个视频产生了多少次分享。而且你会发现，分享最多的视频未必是播放量最大的。如果让运营人员每天对比研究这些数据，他们会越来越清楚用户的喜好，从而发布更多优质内容。

“屏幕”有点类似在网站上浏览网页的动作，例如我打开一个网站的首页，然后进入新闻频道页，这就产生了两次网页浏览，也就是通常所说的两个PV（Pageview）。而如果我们把App中的不同频道页看做是网页，那么每切换一个频道，我们也给GA发送一个“屏幕”。于是我们就能统计到，不同的内容频道被多少人打开过多少次，以及他们在每个频道中停留了多久，进而推断哪些频道更受用户欢迎。当事件和屏幕都正常发送给GA之后，二者在报告中可以交叉统计。也就是说，小孙可以筛选出“猎奇”频道下发生了什么事件，或者把“分享”事件按频道进行细分，看看哪个频道贡献最大。

如果把“事件”和“屏幕”的数据结合起来看，一个最简单的洞察就是：被打开最多的频道，其中产生的内容阅读/分享行为也最多吗？如果不是，那么是不是该思考一下原因，或者调整一下频道排列的顺序了？事件和屏幕的统计是App分析最基础的数据，把它们部署好，就已经能够获得有价值的洞察了。不过要想合理的规划出数据统计方案，里面的学问还真不少，在下一篇中我们再继续详细说明。附GA官方App相关开发文档（无需翻墙）：安卓版iOS版

作者简介：孙维：擅长基于GA的用户行为分析，数据分析从业5年+，互联网从业10年+。曾就职于泡泡网、苹果园、百思不得姐，目前在卡车之家负责用户行为分析部门。

数据挖掘与分析可以说是信息领域发展最快的技术，很多不同领域的专家都从中获得了发展的空间，使得数据挖掘成为企业界讨论的热门话题。

随着信息技术的发展，人们采集数据的手段越来越丰富，由此积累的数据日益膨胀，数据量达到GB甚至TB级，而且高位数据也成为了主流，于是数据挖掘这一融合多种分析手段，从大量数据中发现有用知识的方法就应运而生了，它的出现为商业决策提供了有价值的知识，让企业获得了利润，在客户内在需求管理中，数据挖掘正在起着导向的作用。

一、以客户为中心的数据分析框架思想

信息时代到今天已经发生了三个变迁，从80年代的硬件时代，到90年代的软件时代，到2000年开始的客户为中心的信息时代。

我们也在这个阶段看到了服务业的竞争也发生了翻天覆地的变化——从以服务内容取胜，到服务渠道取胜，到现阶段的客户体验取胜。

1、从客户视角构建业务框架

从宏观视角看，业务战略方向逐渐深入以客户为中心的思想，从微观视角看，在客户为中心的思想驱动下，企业需要进行一整套的机制流程改变，包括客户为中心的数据挖掘与分析，客户为中心的业务规划，客户为中心的营销规划，客户为中心的设计，客户为中心的绩效体系构建等。

传统业务规划我们通常只考虑业务之间的逻辑关系，较小的考虑客户操作视角中形成的一连串的心理反映、行为特征、价值取向等等，而在客户为中心的业务规划中，客户的每个操作都需要详细分析，记录在案，通过行为轨迹综合分析客户心理特征，所以能够更有效的促进客户完成业务，以下为传统业务规划和客户为中心的业务规划的两个对比：

（1）传统业务规划

①大脑风暴构建业务流程，从业务规划者角度而非客户角度出发。

②我们不知道客户需要什么，更糟糕的是客户可能也不知道。

③每个环节都存在客户流失，而我们不知道发生了什么。

④客户每次点击都是营销机会，但是我们错过了每一次机会。

⑤客户在每一个环节都错过了本来他可能会购买的商品。

⑥当客户离开时我们永久的失去了该客户，没有留下有价值的信息。

（2）从客户视角构建业务框架

①以客户为中心的思维方式构建业务框架。

②系统需要满足不同类型的客户的个性化需求，其核心为数据挖掘和应用。

③系统需要协助客户达成实现客户期望，并帮助客户发现并实现潜在需求。

④系统需要智能寻找最佳的帮助时机，智能的进行客户协助。

⑤系统建设需要考虑未来系统的发展方向，其核心为客户需求挖掘。

2、业务及营销为中心的数据体系建设

今天的营销正在发生巨大的转变，客户需要更大的参与度，与企业更多的互动，特别在电子渠道中互动营销正在成为主角。

客户对企业的要求越来越高，对应的行为也在发生变化，而传统以推送方式为主体的营销方式不仅仅效率低下，而且使客户越来越厌恶，这充分体现在了营销转化率低下，客户拒绝率提升，满意度下降等数据上。

如果我们细心观察今天的广告价格，您可以发现今天的营销行为已经不再是把广告投放到“新媒体”那么简单，今天的营销人员必须找到出路，努力在多种高度互动的营销渠道中展开高级个性化和相关沟通，创造良好的客户体验，努力提升营销效率。

以购买为例，我们经过客户研究发现几个行为特征，消费者首先对产品开始感兴趣，此时销售人员虽然可以帮助客户，但是不宜直接对话，最佳方式通过系统智能的与消费者进行互动，帮助消费者决策，而当消费者产生了真正购买的冲动之后，消费者更愿意主动通过IM方式与客服沟通形成购买行为。

所以，营销人员必须对整个每个营销时机有提前预估，这就要求我们在数据体系构建时，必须能够帮助营销人员统计客户变化情况，并且需要满足营销人员针对客户每时每刻不断变化的需求进行个性化营销定制的需求，协助营销人员展开精准营销活动。

①数据框架建设必须以业务及营销为中心

②数据框架建设需要满足现有的业务需求，并且需要尽可能满足未来业务发展的需求

③数据框架建设重点在于实现智能交互

④数据需要能够用于分析，判断，决策，使用

⑤数据框架建设需要能够反应出数据的变化趋势，协助业务的分析判断

二、数据分析框架的主要事件

主要事件事件描述分类根据业务的需要进行必要的分类，比如对客户评级的分类，AA等级或AAA等级估计根据业务数据判断的需要定义需要估计的数据和数据区间值，对业务进行补充和协助。

例如根据客户储蓄和投资行为估计客户投资风格预测根据数据的变化趋势预测数据的发展方向；例如根据历史投资数据帮助客户预测投资行情等数据分组根据业务需要对数据进行分组；例如购买A类的客户通常也会购买B类，购买A的客户后有一个B周期会产生C行为聚类数据集合的逻辑关系，比如同时拥有A特征和B特征的数据，可以推断出其也拥有C特征描述描述性数据有助于提取关键要素进行数据归纳；例如从数据关键词中进行近似业务营销，备忘录等复杂数据挖掘例如Video，Audio，图形图像等等。

1、分类（Classification）

在业务构建中，最重要的分类一般是对客户数据的分类，主要用于精准营销。

通常分类数据最大的问题在于分类区间的规划，例如分类区间的颗粒度以及分类区间的区间界限等，分类区间的规划需要根据业务流来设定，而业务流的设计必须以客户需要为核心，因此，分类的核心思想在于能够完成满足客户需要的业务。

由于市场需求是变化的，分类通常也是变化的，例如银行业务中VIP客户的储蓄区间。

2、估计（Estimation）

通常数据估计是互动营销的基础，基于客户行为进行数据估计为基础进行互动营销已经被证实具有较高的业务转化率，银行业中通常通过客户数据估计客户对金融产品的偏好，电信业务和互联网业务则通常通过客户数据估计客户需要的相关服务或者估计客户的生命周期。

数据估计必须基于数据的细分和数据逻辑关联性，数据估计需要有较高的数据挖掘和数据分析水平。

3、预测（Prediction）

根据数据变化趋势进行未来预测通常是非常有力的产品推广方式，例如证券业通常会推荐走势良好的股票，银行会根据客户的资本情况协助客户投资理财以达到某个未来预期，电信行业通常以服务使用的增长来判断业务扩张和收缩以及营销等。

数据预测通常是多个变量的共同结果，每组变量之间一般会存在某个相互联系的数值，我们根据每个变量的关系通常可以计算出数据预测值，并以此作为业务决策的依据展开后续行动。

4、数据分组（Affinity Grouping）

数据分组是精准营销的基础，当数据分组以客户特征为主要维度时，通常可以用于估计下一次行为的基础，例如通过客户使用的服务特征的需要来营销配套服务和工具，购买了A类产品的客户一般会有B行为等等。

数据分组的难点在于分组维度的合理性，通常其精确性取决于分组逻辑是否与客户行为特征一致。

5、聚类（Clustering）

数据聚类是数据分析的重点项目之一，例如在健康管理系统中通过症状组合可以大致估计病人的疾病，在电信行业产品创新中客户使用的业务组合通常是构成服务套餐的重要依据，在银行业产品创新中客户投资行为聚合也是其金融产品创新的重要依据。

数据聚类的要点在于聚类维度选取的正确性，需要不断的实践来验证其可行性。

6、描述（Description）

描述性数据的最大效用在于可以对事件进行详细归纳，通常很多细微的机会发现和灵感启迪来自于一些描述性的客户建议，同时客户更愿意通过描述性的方法来查询搜索等，这时就需要技术上通过较好的数据关联方法来协助客户。

描述性数据的使用难点在于大数据量下数据要素提取和归类，其核心在于要素提取规则以及归类方法，要素提取和归类是其能够被使用的基础。

7、复杂数据挖掘

复杂数据挖掘比如Video，Audio等，其要素目前依然难以通过技术手段提取，但也可以从上下文与语境中提取一些要素帮助聚类，例如重要客户标记了高度重要性的Video一般优先权重也应该较高。

复杂数据的挖掘目前处理的方式一般通过数据录入的标准化来解决，核心在于数据录入标准体系的规划，马海祥建议为了整理的方便，初期规划是尽可能考虑完善，不仅仅适用现在，而且可以适用于未来。

三、从客户需求到业务

针对不同客户群体的特点和需求，我们也应有针对性的数据挖掘和分析，用个性化的服务赢得了广大客户。

1、客户为中心的业务规划思想

客户为中心的业务规划大致有三个环节：从客户研究到需求挖掘，从需求信息到数据化的需求管理，从需求文档到业务规划与设计。

客户为中心的业务规划不仅仅需要考虑业务需求是否能够满足需求的问题，还需要考虑到业务的变化趋势，业务的营销重点。

2、数据挖掘技术

对于客户数据的挖掘，我们可以通过以下几种方法来获取：

（1）Clickstream Data点击流数据

①直接访问数量

③访客地理位置

④点击流跟踪

（2）Outcomes Data结果型数据

①访客（初次访问数，访问总数，平均回访数，关注点）

②页面浏览（平均浏览数，总PV ，访问超过一页的访客比）

③时间（全局，人均）

④关键行为（如：注册，购买）

⑤转化率

（3）Research Data研究性数据

①客户研究

②启发式评估，客户体验测试

③客户属性（数据库分析）

④客户期望分析（从数据到服务）

（4）Competitive Data 竞争性数据

①“面”数据测量（大众分析）

②网络服务数据测量（行业分析）

③搜索引擎测量（舆情分析）

3、数据分析技术

对于数据分析技术，我们有可以分为初级数据分析和高级数据分析2种：

（1）初级数据分析

①Click Density Analysis 点击密度分析

②Visitor Primary Purpose 访客首要目的

③Task Completion Rates 任务完成率

③数据估计值组合

④数据预期值组合

⑤聚类组合分析

⑥客户深层次研究

4、跨渠道的数据交互思想

①跨渠道数据交互一般服务或者营销为目的。

②跨渠道数据交互必须客户为中心。

③跨渠道数据交互能够给客户立体式体验，有效提升品牌体验。

5、基于数据的互动式业务规划

①基于数据交互的业务规划对象一般是一个系列产品或服务链条，通常广泛应用于通信业，银行业，保险业，零售业等。

②基于数据交互的业务规划必须以客户为中心，分析客户出现需求的各种时机，并智能匹配以产品或服务，其实现以数据挖掘为核心。

6、基于数据的互动式营销规划

基于数据的交互式营销主要指互动营销，核心思想为分析客户的特定时机需求，并根据该需求推荐相关产品或服务满足客户需要，广泛应用于各种行业。

基于数据交互的业务规划同样必须以客户为中心，分析客户出现需求的各种时机，并智能匹配以产品或服务，其实现同样以数据挖掘为核心。

7、数据预测

数据分析：对照A服务和B服务的使用记录，使用A服务的客户在1个月收益小于B服务，而3个月会产生收益大于B服务。

互动营销：建议需要1个月服务的客户使用B服务，建议需要3个月的客户使用A服务。

业务创新：面向需要两个月服务的客户开发非A非B的C类型服务。

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1、一列数据同时除以10000

复制10000所在单元格，选取数据区域 - 选择粘性粘贴 - 除

2、同时冻结第1行和第1列

选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格

3、快速把公式转换为值

选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。

4、显示指定区域所有公式

查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式

5、同时编辑所有工作表

全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。

6、删除重复值

选取数据区域 - 数据 - 删除重复值

7、显示重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 显示规则 - 重复值

8、把文本型数字转换成数值型

选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值

9、隐藏单元格内容

选取要隐藏的区域 - 设置单元格格式 - 数字 - 自定义 - 输入三个分号;;;

10、给excel文件添加密码

文件 - 信息 - 保护工作簿 - 用密码进行加密

11、给单元格区域添加密码

审阅 - 允许用户编辑区域 - 添加区域和设置密码

12、把多个单元格内容粘贴一个单元格

复制区域 - 打开剪贴板 - 选取某个单元格 - 在编辑栏中点击剪贴板中复制的内容

13、同时查看一个excel文件的两个工作表

视图 - 新建窗口 - 全部重排

14、输入分数

先后输入 0 ，再输入 空格， 再输入分数即可

15、强制换行

在文字后按alt+回车键即可换到下一行

16、删除空行

选取A列 - Ctrl+g打开定位窗口 - 定位条件：空值 - 整行删除

17、隔行插入空行

在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。

18、快速查找工作表

在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。

19、快速筛选

右键菜单中 - 筛选 - 按所选单元格值进行筛选

20、让PPT的图表随excel同步更新

复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接

21、隐藏公式

选取公式所在区域 - 设置单元格格式 - 保护：选取隐藏 - 保护工作表

22、行高按厘米设置

点右下角“页面布局”按钮，行高单位即可厘米

23、复制时保护行高列宽不变

整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。

24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字

先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。

25、全部显示超过11的长数字

选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0

26、快速调整列宽

选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽

27、图表快速添加新系列

复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列

28、设置大于72磅的字体

excel里的最大字并不是72磅，而是409磅。你只需要输入数字即可。

29、设置标题行打印

页面设置 - 工作表 - 顶端标题行

30、不打印错误值

页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空

31、隐藏0值

文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零”

32、设置新建文件的字体和字号

文件 - 选项 - 常规 - 新建工作簿时....

33、快速查看函数帮助

在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。

34、加快excel文件打开速度

如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。

35、按行排序

在排序界面，点击选项，选中按行排序

36、设置可以打印的背景图片

在页眉中插入图片即要

来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、中国电子商务职业经理人。畅销书《互联网销售宝典》联合出品人。

方法/步骤

1、首先，打开或者是新建一组数据，这里是打开一组案例分析中的数据进行分析。

2、在浏览窗口中找到需要分析的数据。

3、选择分析，描述统计中的比率，单击打开。

4、弹出一个设置窗口，我们再这里设置比率的分子和分母还有分组变量。

分子和分母分别表示比率变量中的分子和分母变量。

分组变量一般是叙事变量，使用数值代码或者是字符串对分组变量进行编码。

5、这是根据数据中的变量设置的三个分值。

6、下面是对统计量进行设置分析。

打开统计量窗口，里面有四大块，根据数据统计分析自定义设置，设置完成之后确定即可。

7、下面是根据数据分析设置的显示结果，如下图所示：

（本文内容由百度知道网友贡献）

摘　要：统计分析是一种反映统计结果的工具,它在现在的企业中,被运用得很广泛,但它所使用的技术水平也在不断的提高,特别是在反映企业统计结果方面,更具有一定的实用性。企业在使用统计分析时,涉及到很多种行业中,例如:工业、商业、建筑业和交通以及邮电等各企业统计分析工作中。

关键词：

一、统计分析的概念统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。二、统计分析的特点 　统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。　　统计分析方法具有特殊性　统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。

统计分析的对象具有综合性　统计分析的对象不是某种社会经济现象的个体数量方面，而是现象的总体数量方面，分析研究其综合数量特征。从总体上对客观现象的数量方面进行分析，可以避免以偏概全，使认识较为全面和正确。三、统计分析方法 统计分析方法很多，但基本方法是定量分析 。l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。 2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。　　四、企业如何运用统计分析 　　随着社会主义市场经济的发展,统计为企业发展战略的研究和制定,为各项职能管理提供必要的信息,为防范和化解风险,发挥其预警作用,新经济时代统计信息是影响企业管理层决策成败的关键。

（一）在企业经营过程中：在企业的经营管理中，统计分析占据着十分重要的地位。在认识统计的过程中，企业通过统计调查以及整理取得的统计资料能够对客观现象的数量特点取得一定的认识。若不进行深入的整理和分析，对于这些现象的认识还只停留在表面的初步认识状态，所以必须对这些统计资料加以分析和研究，才可以掌握事物的本质以及内在的发展规律，通过逐渐地深化认识，有效的深入的分析方法，查找出经营管理中存在的问题和薄弱环节，就可以提出改进的举措，给各级领导各级管理部门参考改进建议，是企业的各项管理工作不段得到改善和提高，充分显示出统计分析在企业经营管理中发挥的广泛应用。（二）在企业目标管理中：（1）在企业的各项经济指标的预测中，通常强调动态的分析预测与静态的分析预测相互结合，其中以静态分析预测为主。企业首先要根据自身发展的特点，寻找到经济运行波动的共性和差异，根据企业的总体规划以及企业的特殊性，依据企业的历史统计数据，运用相应的预测模型给出企业相关指标的科学性预测，根据预测数据制定出各项计划经营指标和各项KPI考核指标，再通过把企业的月度统计预测、季度统计预测和年度统计预测与月度、季度及年度各解段实际完成情况进行对比分析，进行不断调整修正完善，使得企业的目标管理以及考核指标得到实现和完成的保证。

（三）、在企业的决策性分析中：在我国的经济管理领域，决策性分析方法是最先被引入和普及的定量化分析方法。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。（四）在企业过程分析和阶段分析控制中：在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 　

在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。 参考文献：[1]百度百科.统计分析[EB/OL]. 　[2]赵井霞．试谈如何进行统计分析[J]．商业经济．2004.4． 　　[3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师.2003.6