身处传统行业，数据分析的工作可能会无所适从。我们既没有互联网行业强大的数据驱动基因，甚至都没有大企业完善的信息基础和数据环境。个人不论是数据分析师和DBA，成长都有所局限。

数据分析很火，懂行的都深知数据对于业务，对于企业生产经营的重要性。但是没有数据、数据不完整、业务不重视、数据分析沦为取数和报表制作......这些问题都阻挠着数据行业的发展，也影响个人自身。

关于企业的数据分析，如何从0——1着手分析工作？这里想分享一个来自我们客户“小唐”的真实故事，没有鸡汤，只有浓浓的方法论值得借鉴。

小唐就职于一家股份制银行A，近两年由于银行改制，A银行开始逐渐重视银行信息化的提升，以及数据分析的应用，小唐在对公业务一线做过2年，被委派到的数据部门做业务分析。

委派到新部门的小唐负责对公业务，需要对下属一级支行南京支行的业务做针对性分析：风险预估、坏账分析、创新业务跟踪。

从存款金额和贷款金额入手，分析该支行总体的经营状况；想了解存款和贷款主体业务的状况，尤其是坏账的风险；想了解下属各二级机构的经营状况；下属二级支行瑞金支行是新增的二级试点支行，投放了许多创新业务，想在分析过程中对该二级支行加强关注；

小唐是怎么做的呢？

分析过程

业务分析需要借助良好的分析工具，且考虑到上层战略的需要，此项业务分析不仅仅是单一问题的解决，而是需要长期监控的，给部门业务经理监控的。基于这样的场景，小唐需要一个自住性较强、易操作、能实时同步数据、且具有协同功能的数据工具，自然而然的想到了商业智能BI工具FineBI，开展了分析工作，从0-1进行数据分析搭建业务分析模型的工作。

1、提出问题/需求

即最原始的问题/需求。

领导提出“小唐啊，我想看一看部门最近的业绩怎么样？”或者自己发现“最近XX产品的推出好像在市场受到了阻碍，想看看原因在哪”，这都是最原始的问题/需求。这部分问题/需求不直接涉及业务数据，但是和目标“解决问题，提高效益”直接相关，最表象也是大家最关心的事情。

2、明确问题/需求

上面提出的问题/需求，不管是领导提出还是自己的诉求，都比较宽泛，如果想要通过数据分析解决问题/需求，自然而然地，需要把问题/需求往数据上靠，用我们的业务去明确问题/需求。可以分成两个步骤：

①用我们熟悉的业务名词精简描述

②化零为整。

（1）从存款金额和贷款金额入手，分析该支行总体的经营状况——存款金额、贷款金额→日期即研究不同日期下支行的存款金额和贷款金额。（2）想了解存款和贷款主体业务的状况，尤其是坏账的风险——存款类型、贷款类型，不良贷款额即研究不同业务类型的存款金额和贷款金额的情况，尤其是五级不良贷款。（3）想了解下属各二级机构的经营状况——机构即研究不同机构的存款金额和贷款金额的情况。（4）下属二级支行瑞金支行是新增的二级试点支行，投放了许多创新业务，想在分析过程中对该二级支行加强关注；即研究单一机构的存款金额和贷款金额的情况。

这样，通过用熟悉的业务名词去明确我们的需求，就变得十分具体，数据分析的切入点就有了突破口。但是这样的描述还是比较零散而且互有重叠，通过化零为整，整合一下我们的需求，即“研究不同时间不同机构不同存款类型/贷款类型下的存款金额/贷款金额”。

3、梳理指标

对于“不同时间不同机构不同存款类型/贷款类型下的存款金额/贷款金额”这一明确需求，将相关涉及的所有指标进行进一步梳理，可以先用我们最熟悉的明细表做一个展示，对数据能够有一个非常直观的感知。

4、搭建业务包（指标分类）

根据分析思路框架，利用FineBI数据分类的功能来针对性地搭建业务包。

由于存款类型、贷款类型和贷款质量是三个接近平行的维度，互相之间不干扰，所以我们可以设计三条平行线，分别来看各日期机构下的存款类型、贷款类型、贷款质量的情况，并搭建以下业务包：

三张事实表（存款数据事实表、贷款数据事实表、不良贷款数据实施表）三张维度表（机构维度表、贷款类型维度表和存款类型维度表），并建立和业务关联。

5-6、 自助创建仪表板-分析决策

创建仪表板的过程，实际上是将我们的分析思路以各种指标和图表具象化的过程，是数据分析思维的具体体现，所以做仪表板和分析决策是不能够分开的。这也就决定了创建仪表板的时候，我们需要掌握两个步骤，一是用常用的分析形式和分析指标结合需求落地，二是用分析决策检验和完善我们的仪表板。

以各日期机构下的存款类型情况进行分析为例，即存款分析为例，先用我们常用的分析形式和分析指标结合需求落地。在这里只需要控制单一变量：

a. 固定机构，分析它的日期维度。常见对日期进行分析方法有

趋势分析对比分析（比昨日、比上月、比年初、同比）

当然还有一些其它的业务分析形式，我们都可以进行尝试。在进行数据分析的时候，我们应该养成看到时间维度就能立马复现出这些分析方法的习惯，不管不是所有对日期进行分析的方法都应该囫囵吞枣，但是把每个分析方法都过一遍是十分有利于我们的思考过程，从而甄别出适合出当前分析的分析形式和指标。

先对日期进行趋势分析。研究存款总额、对公存款和对私存款的时间变化趋势。而历史数据对于当前的业务影响小，我们更关心近期的数据走势，因此可以过滤出最近10天的数据。

可以看出南京支行的主体存款业务是由对公存款组成，因此存款总额的变化趋势几乎只受到对公存款业务的影响；对公存款是处于起伏不定的状态，处于停滞不增长的状态，而对私业务乍看也是处于一条水平线，没有什么起伏，然而，当我们取消关注对公存款和存款总额的时候，可以发现对私业务的存款总额竟然是下降的。

综上，我们发现，最近该支行的总体存款业务是下降的，对公业务没有什么增长，对私业务虽然体量相对较小，但是呈下降趋势，发展出现问题。因此我们可能需要对该机构的存款业务进行重要调整，想办法推进对公业务的继续增长，考虑改变对私业务的推广策略或者放弃相对该支行来说比较鸡肋的对私存款业务。

同样地，对日期继续进行对比分析，研究比昨日、比上月、比年初、同比的对比情况。

将当日的营业额度和历史同期比较是非常有说服力的，也可能更能反映时间的周期性问题。可以发现，对公业务和对私业务尽管在近期的发展态势一般，但是较历史同期而言，都几乎有着成倍的增长。

这说明，过去的经营策略确实取得了巨大的成效，但是可能由于市场饱和或者过去的经营策略所能取得的成效已经饱和，导致了近期的业务增长一般。说明，对于现在支行的发展，可能到达了一个瓶颈，需要对经营的策略进行重大调整，以适应现在的业务情况。

b. 固定时间，分析它的机构维度。常见对机构进行分析方法有：

排名分析比例分析机构分析穿透分析指标（平均值）

同样地，我们只需要将这些分析方法逐一套用，最后结合我们实际的业务需求，选择出合适的分析形式和指标。

这里对最常用的排名分析和机构分析进行一个介绍。这里由于存款总额是每天累计汇总的，因此关注当天具体的额度变化情况更加有意义。

可以看到各机构存款总额较上日增幅的排名；对于增幅靠前的机构，可以研究具体这些机构的业务策略进行推广，而对于存款净增额落后的机构单位，一般我们都比较关注在平均值以下的机构，可以进行标红处理做警示作用，同时对于尤其关注的某些特别支行，如瑞金二级支行，可以进行特别关注处理。同样的分析还能用于产品类别、产品、供应商等品类。

穿透分析、比例分析的落地过程我们略去。这样将我们熟悉和常见的分析形式和指标，结合分析决策的过程去套用，创建我们所需要的仪表板，很快就可以做出以下存款分析报表。

贷款分析和不良贷款分析，我们也同样地按着存款分析的分析思路过程进行落地。FineBI有一个比较方便的功能，可以直接将模板复用，然后简单地替换成贷款分析和不良贷款分析的各个指标，就快速生成了对应的分析模型。

分析总结

在从无到有搭建完业务模型之后，一定要对我们形成的分析模型进行总结，沉淀成为企业内部的指标库，这部分是我们数据分析最终沉淀的内核。

同时，在进行数据分析时，小唐给了大家两个非常受用的小贴士：

1、自主分析是个反复尝试的过程，实际上也是思维不断突破的过程。需要养成良好的设计习惯，用常见维分析形式和分析指标去落地，不要希望每次都能一步到位精准反映业务问题，需要踏实做好数据分析，用实际问题来改进分析模型。

2、不要企图用一张报表解决所有问题 。往往需要制作多张报表来分析发现问题，需要建立系统性，同时也鼓励多部门对于同一类需求/问题进行分析，可以对结论形成互补。

这是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。

主要内容：

1、什么是数据分析（道）

1.1 数据分析是什么？

1.2 什么是做好数据分析的关键？

1.3 分析要思考业务，尤其是接地气

1.4 分析要言之有物，行之有效

2、数据分析方法（术）

3、常见的统计陷阱

4、PPT蕴含的人生哲理

来自：36大数据

作者：吴彬彬

我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳 一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率，但是对于刚入门的数据分析师，在项目经验不足的前提下，如何快速完成项目的分析报告？ 这里引进一种外展推理的思维模式，方便入门分析师的完成日常的工作。

那什么是外展推理模式呢？

在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分：规则，情况以及结果。

规则: 通常是对这个世界的看法；情况：就是这个世界存在的已知事实；结果：将规则用于情况，预期要发生的事儿。

这三个任何一个实体都可以作为推理的起点，然而起点不同意味着，推理的方法也有所差异。

以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。

举个例子，如果平时不努力，考试成绩将不及格(规则)；现实中a平时不努力(情况)；所以a考试不及格(结果)。

以情况为起点的推理方法就是归纳推理。

a平时不努力(情况)；a考试不及格(结果)；所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。

以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。

a考试不及格(结果)，考试不及格通常是由于平时不努力(规则)，检查是否平时不努力(情况)。

从日常工作中，我们可以发现，外展推理的思维模式十分切合日常数据分析师的多维分析定位原因的工作模式，是数据分析师尤其是入门数据分析师最应该具备的一种思维逻辑，那如何进行外展推理呢？外展推理用大白话来说就是强迫自己思考产生问题的各种可能原因，之后的重点就是收集资料，以证明是这些原因或不是这些原因。在工作过程中MECE结构化分解是主要手段，按日常的工作可以简化如下三个流程：

将所思考的问题的相关因素全部罗列出来。对所有相关的因素进行层级和相关性比较，分离不同层级的因素，合并同一层级中相同的因素，确保各因素的独立性。按照正确的逻辑关系，把各因素进行排列组合。

如下图：我们可以将问题进行分解，分解的原则为

各部分之间相互独立 （Mutually Exclusive）所有部分完全穷尽 （Collectively Exhaustive）

在此基础上按层级进行数据分析定位，找到最细的原因。

在工作中，我们主要会用到的分解方法有这两种，

按业务职能结构划分，比如渠道，运营，功能等相关模块，将相关指标映射到主要模块，通过简单快速的沟通，能快速的定位问题原因，但是缺点是分析结果不够直接，依赖外部资源信息搜集。按因果结构划分（指标分解）营收=日活*付费率*arpu等指标因果关系进行划分，通过定位指标波动，定位最细指标，辅助维度下转，能够清楚的问题原因，该方式是较为稳妥的方式，是日常工作中的主要方式，但是缺点是需要构建相对完整的指标逻辑体系。

如上两种分解方法针对不同的项目要求进行组合应用，但是外部资源搜集及完整的指标逻辑体系训练是入门数据分析师到资深分析师最难跨越的两道门槛，在经过阶段训练后，逐步利用归纳和演绎的思维，提升业务熟悉程度，完成业务的初始积累后，后续的分析过程中就可以逐步减少拓展推理的层级及组合，逐步提升问题原因定位的效率。

网易有数：企业级大数据可视化分析平台。面向业务人员的自助式敏捷分析平台，采用PPT模式的报告制作，更加易学易用，具备强大的探索分析功能，真正帮助用户洞察数据发现价值。可免费试用。

竞价推广是一个完整的体系，涉及到的环节众多，可谓一环扣一环。在这众多的环节中，数据分析算是重中之重，因为它既是对上一步工作的总结，又要为下一步的工作指出方向。可以说，不会分析数据你的账户推广就是寸步难行。

可一旦要开始分析数据，又觉得千头万绪，不知道从哪里下手合适。今天我们就分别从账户、网站、咨询三大环节来讨论一下收集什么数据怎么进行分析。

1账户层级

账户层级的数据分析可以概括为五个环节六个维度四个方法。

五个环节

其实不管是账户、计划、单元还是关键词都可以分为这五个环节来进行对比的。比如以时间为维度，按日、周、月或者年度数据进行同比或者环比的分析，发现哪个层级出现问题再找出对应的解决办法。

另外再推荐一个方法，就是把层级的数据扩散 。

展现量：预算、时段、地域、关键词数量、匹配模式、搜索指数、出价等

点击量：创意、排名、出价、质量度

访问量：网站速度

咨询量：网站速度、用户体验、咨询电话入口

订单量：咨询话术、口碑、负面、品牌、产品

六个维度

考核推广效果的标准是什么？CPA和订单量。那营销的目的是什么？以最少的投入获得最大的订单量。预算和订单量，可以从六个维度来进行预估和分析。

投放在哪个平台（百度、360、搜狗、神马...），每个平台预算多少？

投放在哪个地域（全国还是部分地区），每个地域预算多少？

投放在哪个终端（PC还是移动），每个终端预算占比多少？

投放在哪个时段，每个时段预算多少？

投放在哪个产品（主要产品和辅助产品），每个产品预算多少？

投放在哪些词上（品牌词、通用词、产品词、竞品词、人群词），每种词预算多少？

通过获取各个纬度的数据进行对比分析，就可以找出重点，把费用和精力放在主要的纬度上。

四个方法

趋势分析法

主要是按时间周期对各层级数据的波动幅度进行分析得出行业在不同时间段的规律，比如淡旺季，比如早晚流量趋势等

比重分析法

主要是计算各纬度的数据占比，如地域占比，PC端占比快速掌握公司的核心推广产品、渠道、以及地域等

二八分析法

这里主要是对关键词分析。例如消费或者转化占比80%的词，需要用80%的精力来关注，进行重点监控。

四象限分析法

高消费高转化：重点监控，降低CPC；高消费低转化：增加转化，不行就暂停删除

低消费高转化：增加流量曝光，提价，拓宽匹配模式等

低消费低转化：增加消费，增加转化，精力暂时放后

2网站层级

网页的各纬度数据包括页面加载速度、用户体验以及咨询工具等的好坏直接影响到页面转化率，所以我们要通过这些数据来验证是不是因为网页的问题导致推广效果出现波动。今天主要介绍一下利用百度统计的热力图和事件分析工具来优化网页设计。

以颜色变化展现访客在页面上的点击分布情况

展现访客对页面上的链接点击的次数

通过热力图和页面点击图的设置，就可以查看该区域点击的来源信息，可以通过来源类型、搜索引擎、搜索词、地域、浏览器、推广关键词等多个维度查看，然后根据分析到的结果对页面进行优化设计。

事件转化

从前期的搭建账户，关键词选择到后期的创意撰写页面引导，我们最终的目的，不过也就是吸引访客点击咨询，从而留下线索甚至成交。那么把各类咨询入口设为事件分析的目标就显得尤为重要。咨询入口的样式布局以及弹窗跳出的时间和频率不同，都会影响到访客事件点击的数据不同，我们可以根据不同的分析情况进行有针对性的优化。

3咨询层级

竞价员和客服，有时候就像冤家，经常互掐。出现问题也会彼此推脱，要么说推广效果不好，要么说是咨询转化能力太差。到底谁胜一筹，一切要以数据说话。

考核客服的标准，就是套电率/套电量以及预约/订单量。套电量和订单量会随着竞价流量的变化而变化，但是关于转化率的问题两个部门确实相互影响相互制约。对于客服部门来说，话术，心态和流程是重要的三个环节。关于咨询的数据分析就是查看各个咨询人员的转化数据情况是否有波动，咨询数据是否分配合理，对话的数量和质量，以及一些细小环节数据，比如漏接率，邀请率，接线反应时间，回访的频率等。

作为竞价推广的重要因素，账户、网站、咨询，每一个节点都需要进行严密的数据分析。先明确分析的目的，然后收集并整理好数据材料进行分析找出问题所在，才是数据分析正确的打开方式。

不以数据说话的扯皮就是耍流氓，不以转化为目的的优化都是耍流氓，不以点赞转发为目的的阅读都是耍流氓。

业务分析是巨大的！业务分析有助于决定如何使用数据，以及可以使用哪些模型来做出更好的业务决策。业务分析可以被称为“企业的数据科学”。尽管有许多模型可用于做出业务决策，但业务分析有助于识别最佳模型。

2.业务分析是一个使用组织中可用的所有统计数据达成建设性结论的程序/研究。组织雇用业务分析专家，评估公司以前的报告，以了解他们是否正确进行。过去的报告有助于他们评估即将发生的事件是否有利于组织或反对。在这两种情况下，对公司都有利。如果企业处于正确的轨道，他们仍然可以改善，如果没有，那么它可以帮助他们找到解决办法来纠正这个问题。

3.首先要掌握基础数学和统计学。了解为什么和在哪里使用平均值，中位数和模式。在你开始之前，你需要爱上你的数据，这是我的教授所说的。当你写关于女朋友的诗，你必须知道我可以从中知道什么。不要用大数据驱动我的误解或数据分析是hadoop，spark等框架。当然，他们有助于更快地获得结果，但逻辑与我们如何将数据转化为有用的信息。按照array老师的视频课程。无论你是学生还是做任何工作，如果你能知道你做什么，那就很容易根据它来找到答案。

4.

· 了解统计信息和多变量统计信息

· 学习SQL和数据库

· 学习编码（Python，R）

· 学习使用新的非结构化数据类型

· 参加MOOC课程数据科学课程（Coursera，Udacity等）

· 考虑数据科学或数据分析的研究生学位

5.您应该深入分析计算的基础知识。您应该了解可扩展性，容错能力，复制性，开放性，地理独立性等分布式编程中的问题。要分析大数据，您需要对统计信息或机器学习有较好的了解。您也可以使用Hadoop，HBase，Hive等分析大数据的工具。DBMS的基础知识也是首选。要使用任何大数据工具，如hadoop，您应该知道一种编程语言（比如Java或Python）。如果要集中精力编程大数据，从分布式计算开始，然后尝试设置一个hadoop集群（单节点，然后是多节点）。我们公司的一个java开发在学Hadoop，别人给了他一套视频，我看了看从基础入门、生态圈组件、商业项目讲解都挺详细的。需要视频的可以到他鹏you圈留言，你可以通过TBanna521找到他。

什么是大数据分析？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。利用大数据分析的技术，将海量数据以多维数据分析的形式表示，从不同的维度对数据进行更深入的观察和分析

大数据分析的六个基本方面

大数据分析生命周期的三个阶段

获取：结合传统数据构架与新数据结合，更快更好管理

分析：注重分析数据并形成洞察力

行动：利用洞察力为企业创造价值

大数据分析的应用

随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中在金融与零售行业应用较为广泛

大数据只是一个空洞的商业术语，当然，这并不是说大数据没有具体意义，只是对于不同的人有不同的含义。

A、对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签，如今每一家互联网公司都急于把自己标榜为大数据公司

B、对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算

C、对于消费者或者互联网所谓的“用户“来说，大数据的意思的就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销

大数据分析的成功案例（以百度大数据为例）

百度大数据中心与峨眉山景区强强联合，从搜索行为、游客人群、景区定制数据和百度舆情进行全面合作，以适应对数据的需求、掌控旅游发展的趋势；大数据合作为做好未来旅游发展奠定了重要的基础，能够做到早发现、早分析、早应对，对及时的做好精准营销、社群营销和网络营销都有积极的帮助，无疑是以大数据支撑“互联网+旅游”落地的极佳案例。

先给大家讲一个数据分析的小故事，发生于四百年前。

在中世纪，科学界最大的争论在于，到底是地球围绕太阳旋转，还是太阳围绕地球旋转。那时候有一位伟大的天文学家叫第谷·布拉赫，为了解决这个人类科学最初的大争论，开始了寻求数据支持的伟大征程。当时丹麦国王专门为他建了一个天文台，配备了齐全的观测仪器。从那时之后的20年里，第谷每天晚上风雨无阻地观测行星运动的轨迹，把每个行星每天晚上的位置，精确地记录下来，是天文史上第一个真正地开始收集大数据的天文学家，但是他没有足够的智慧从中发现行星运行的规律。 后来，第谷的学生开普勒拿到大量的数据之后，摒弃了每一天的视角，他从每一年的视角来看：地球每365天就会回到原点，而其他的行星还在自己的轨道上运动。他把行星运动的轨道画出来了，得出了所有行星围绕太阳运动的结论。在此基础上，开普勒提出了著名的行星运动三大定律，成就了近代天文学的开端。

这个故事告诉我们：

1、数据是数据分析的基础。如果没有第谷20年如一日的观测记录，开普勒不可能取得如今的成就；而如果没有开普勒，第谷的所有观测数据，都将成为一堆毫无用处的废纸。

2、要客观的分析数据，具备数据分析的视角和思维。第谷一直以“地心说”的思想观察数据变化，开普勒接受了哥白尼的“日心说”思想，在新的角度上结合观测数据才发现行星运动的定律。

3、要学会合理利用数据。开普勒通过每年的观测数据，才发现了行星运动规律，当我们面对海量数据的时候，最需要的是独具慧眼，在繁杂的数据中找到我们需要的数据，才能真正的将数据运用起来。

每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！

通过几年的经验积累，下面小编将带你一起分析一下网站数据的整体流程（举例如下）

小编将会以（bodao.org）这个网站进行综合分析，我们需要打开一个站长工具tool.chinaz或者aizhan进行查询，首选对整个网站进行综合判断分析，具体如下：

1、综合数据分析：

通过上图我们可以发现该网站的域名年龄为11年1月6天，而网站的百度权重只有1，并且通过百度查询之后收录仅有825条，因此我们可以初步判断网站的内容更新频率、内外链结构以及关键词排名均可能出现问题。

（1）关键词分析

通过网站源代码，我们可以看出中国互联网协会网络营销培训关键词不适合作为该网站的核心词，具体数据如下图：

通过上图我们可以发现，该网站选择的核心关键词优化难度较小，从核心词的选择标准上来看都不是网站的核心关键词来进行优化。

通过站长工具从新选取的关键词作为核心关键词具体如下：

通过上图我们可以发现新选取的关键词从指数和优化难度考虑可以做为做为该网站的核心关键词。

（2）代码分析（, , tdk）

首选通过网站的源代码来看tdk撰写的不适合作为该网站的优化，并且没有添加h与strong标签。

首先该网站的tdk需要进行修改：

Title：网络营销、销售培训、SEO培训

Description：中国互联网协会网络营销培训是按照网络营销、销售培训、SEO培训三个岗位明确的培训层次实施的网络营销专业培训项目。众多业内实战精英对国际、国内网络营销发展历程、现状以及趋势的综合分析、总结并在此基础上的联合把关极大地保证了教学内容的实战有效性，从实践应用角度、经多位资深网络营销专家倾力合作、自主研发的一套针对性的网络营销培训教材的极大地保证了培训内容的系统性和实战性。

Keywords：",网络营销培训,销售培训、SEO培训，网络营销实战培训。

通过网站源代码查看没有H标签与strong标签，建议添加如下：

H1标签应当添加在网站的logo上，并且在添加上atl属性关键词为“网络营销培训”如下图：

h标签与strong标签对于网站关键词相关性是有很大帮助的

H2标签应当添加在栏目导航上并且是最重要的导航，如下：

Strong标签则需要添加在板块标题上，如下图：

（3）内链结构

通过浏览网站内容发现，网站存在文章栏目层级过深的情况，建议将文章栏目页4层修改为短到3层以内，列：目前层级http://bodao.org/2015/news/106.html

在点击板块标题的时候以及咨询转化入口没有添加相对应的连接形式。

通过上图来看则需要在重点板块标题上以及转化入口添加相对应的连接。

（4）网站内容（质量与频率更新）

通过网站文章查询后，我们发现，网站目前文章出现大量重复内容，不利于网站的优化，如下图：

建议根据网站重新选择的关键词为网站重点栏目进行文章添加。

另外通过浏览文章更新时间不是规律更新：如下：

建议每周一至周五更新20篇伪原创文章，原创文章更新5篇。

（5）外链分析（友情链接）

通过网站友情链接查询后，我们发现该网站的友情链接质量较差，多数网站没有进行回链，并且网站数量较少，具体如下：

建议为网站交换高质量的友情链接，选择权重高以及PR值1以上，收录大于500，外链大于500的与网络营销相关的网站上进行交换，并保持每周交换3—5条友情链接，网站友情链接控制在40以内，交换时应选择核心关键词。

以上是小编多年积累的经验步骤，在这里分享给大家....

在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。那么在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去分析数据呢？一、明确数据分析的目的1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点击率，跳出率等维度出发，电商类应用还要观察订单转化率，社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次。不少新人在设计自己产品的时候，可能会花费很多时间在产品本身的设计上，却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否，在产品文档上写上一句类似“用户体验有所”提升的空话，这样既不利于产品设计顺利通过需求评审，也无法更有效的快速提高产品的KPI指标。2、如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因，则分析的方法应该按照金字塔原理逐步拆解，版本->时间->人群。比如发现首页猜你喜欢模块最近的点击率从40%下降到了35%，暴跌5%个点，这个时候先看看是不是哪个版本的数据发生了波动，是不是因为新版本上线埋点遗漏或有误造成的。如果版本的波动数据保持一致，再看看数据是从什么时候开始变化的，是不是因为受到了圣诞、元旦假日因素的影响，页面上其他模块上线了新的活动影响了猜你喜欢的转化。如果不是，则再拆解是不是流量来源构成发生了变动，是不是新用户的曝光数量增加导致的。产品经理需要带着明确的目的去分析数据，思考实现目标需要构建哪些维度去验证。大部分时候，产品经理需要非常耐心的一步一步的拆解细分，排查原因。二、多渠道收集数据收集方式一般有四类渠道。1、从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取，需要带着审慎的态度去观察数据，提取有效准确的信息，剥离部分可能注水的数据，并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。2、从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。我自己经常有空的时候就会去社区论坛看看用户的状态评论，一般这样的评论都是非常极端的，要么特别好，要么骂成狗，但这些评论对于自身产品设计的提升还是非常有益的，可以尝试去反推用户当时当刻为什么会产生如此的情绪。3、自行参与问卷设计、用户访谈等调研，直面用户，收集一手数据，观察用户使用产品时所遇到的问题及感受。问卷需要提炼核心问题，减少问题，回收结果需剔除无效的敷衍的问卷。用户访谈需要注意不使用引导性的词汇或问题去带偏用户的自然感受。4、从已记录的用户行为轨迹去研究数据。大公司一般会有固话的报表/邮件去每天甚至实时反馈线上的用户数据情况，也会提供SQL查询平台给产品经理或数据分析师，让他们可以更有深度的探究对比数据。三、有效剔除干扰数据1、选取正确的样本数量，选取足够大的数量，剔除极端或偶然性数据的影响。08年奥运会上，姚明的三分投篮命中率为100%，科比的三分投篮命中率为32%，那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高？显示有问题，因为那届奥运会，姚明只投了一个三分球，科比投了53个。2、制定相同的抽样规则，减少分析结论的偏差性。比如两条Push文案，第1条“您有一个外卖暖心红包未领取，最大的红包只留给最会吃的你，点击进入”，第2条“送你一个外卖低温福利，足不出户吃喝热腾美味，点击领取 ”。实验数据表明，第二条Push文案的点击率比第一条同比高了30%。那么真的是第二条文案更有吸引力嘛？结果发现是第二条Push文案的接收人群的活跃度明显高于第一条造成的。3、剔除版本或节假日因素的干扰，新版本刚上线时的数据表现往往会很好，因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。临近周末或大型节假日的时候，用户的消费需求会被触发，电商类应用的订单转化率也会直线上升。因此，在数据对比的时候，实验组和对照组的数据在时间维度上要保持对应。4、对历史数据遗忘。人与数据技术不同，数据技术有着100%的记忆能力，而人类根据艾浩宾斯遗忘定律1天后只能记起33%，6天后25%，31天后21%。因此，我们要合理的选择筛选时间段。比如猜你喜欢模块不仅要对兴趣标签的计分进行一定的加权处理，也要结合商品的生命周期等因素做一系列的回归实验，得出受众人群对各类兴趣和购买倾向的衰退曲线，利用有规律的时间变化有效删除老数据，去提升模块的点击率。5、实验需拆分A1组，也就是在实验组B和对照组A上再增加一组A1，A1和A的规则保持一致，然后探究AB的数据波动与AA1比较，剔除数据的自然/异常波动带来的影响。以我实际的A/B实验表明，设立A1组是非常重要且必要的，不管数据量级有多大，相同实验规则的两组在数据也会有一定的小幅波动，而这小幅波动在精细化运营的今天，对我们的判断可能形成较大的干扰偏差。四、合理客观的审视数据1、不要忽略沉默用户产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。甚至有可能与核心用户的诉求相违背，导致新版产品上线后数据猛跌。忽略沉默用户，没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求，可能造成人力物力的浪费，更有甚者，会错失商业机会。2、全面理解数据结果如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。例如我曾经做过在首页给用户投放活动弹窗的实验，发现实验组的数据不管在首页的点击率，订单转化率乃至7日留存率方面都远超对照组，首页上的每一个模块的转化率都有明显的提升，远远超出了我们的预期，那这真的是活动弹窗刺激了用户的转化率嘛？后来我们发现在首页能够展示出活动弹窗的用户，往往在使用环境时的网络状态比较好，在wifi环境下，而未展示弹窗的用户则可能是在公交/地铁/商场等移动场景下，网络通讯可能不佳，因此影响了A/B实验的结果。3、不要过度依赖数据过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。正像罗振宇在时间的朋友跨年演讲上提到的一样。用户要什么，你就给什么，甚至他们没说出来你就猜到了，这叫母爱算法，在内容分发领域没有人比今日头条做得更好，但母爱算法有很大的弊端，在推荐的时候会越推越窄。另一面则是父爱算法，站的高，看得远。告诉用户，放下你手里的烂东西，我告诉你一个好东西，跟我来。正像乔帮主当年打造的iPhone系列产品一样，不看市场分析，不做用户调研，打造出超出用户预期的产品。五、总结美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的分析，将大数据分析深入到电影的创作环节中，塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。然而Netflix的工作人员告诉我们，不应该迷恋大数据如果说电视剧评分9分是精品的话，大数据可以让我们脱离低分6分以下的风险，却也会带我们按部就班的走向平庸的绝大多数7-8分之间。产品经理在直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，正确的理解数据，让数据真正嵌入到产品的设计中，切实解决用户的实际问题，方能真正做到所谓的“用户洞察”，让产品走到用户需求前面，超出用户的预期。