互联网极大的改变了人们的生活，提到了工作效率，其中贡献最大的当属软件了。

所以今天给大家推荐适于互联网运营人员的3。

一、排版工具

现在的公众号处于井喷状态，每一个10万+的大号都有属于自己的排版风格。

这里给大家推荐3款经常会用到的编辑器，135，秀米和 i排版。

如果是刚接触排版，建议从135开始练习，虽然这三种编辑器插入图文的方式差不多。

但是秀米更注重样式统一

135注重多样性

i排版注重读者交互

所以要根据需求选择合适的模板。

二、作图工具

不是ps胜似ps，一些简单的作图需求没必要麻烦设计师的时候，就需要小编们自己动手了。

这里给大家推荐3种，分别是创可贴，懒设计和稿定设计。界面简单，上手容易。

小伙伴们可以自己制作海报，公众号头图，次图还有其他需要的图片噢。

三、数据统计工具

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。

它可以帮你研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

产品运营人员可以利用它来优化数字营销，如在做SEO时选择关键词等。并做竞品追踪、受众分析、传播效果查询等。

这款软件利于公号的可持续发展，对于公号变现有着重要的战略作用。

今天静静给大家分享新媒体运营中关于数据分析方面常用的四类分析工具，可能很多人听说过但不知道其作用，没关系，今天你就知道了。毕竟对于我们什么都得会的新媒体运营小编来说，灵活的使用各种工具可是能大大的帮助我们提升效率的呢，因此对于数据分析的工具也是大家必须掌握的，好啦不多说了，进入我们今日的正题。常用的四类数据分析工具分别是：网站统计分析工具、自媒体分析工具、第三方分析统计工具以及我们常用的EXCEL表格。

我们先说第一种网站统计分析工具，网站统计分析工具就很常见了，大家常听说的有CNZZ统计、站长工具、爱站网等，主要是为网站运营者提供代码统计数据支持，网站运营者可以在上述提到的相关网站注册账号，然后申请统计代码，获得代码后再植入到网站对应位置即可。大约过几天就可以在你注册的平台看到网站的相关数据了。做过网站运营的人对这块儿应该并不难理解，如果没有做过这方面也没有关系，公司里面都应该有负责网站运营的同事，可以咨询一下他们。

第二种：自媒体分析工具，自媒体分析工具就比较容易了，不需要占用运营者太多的时间去整理代码，所有的数据都是直接后台形成的，不管是微博、微信公众号还是今日头条等自媒体平台，都具有完整的数据统计功能，作为运营者只需要通过后台自带的分析工具就可以直观的看到用户增长等相关数据了，相信有自己自媒体的同学一定能明白静静所说的后台的含义。

第三种：第三方分析工具，这种工具通常是指非官方平台自带的统计工具，需要官方授权后才可以使用的数据分析工具，毕竟不是所有平台都有自带统计工具，第三方分析工具需要运营者单独注册账号，且需要相关平台的授权才可以使用，不过一旦授权成功，那看数据的操作就与自媒体分析工具一样方便简单和直观了。在这里静静推荐几个常见的第三方分析工具吧，比如新榜数据、西瓜助手等。

第四种：EXCEL表格，这种方式比较适合excel玩得好的人了，数据来源通常要么是后台导出，要么是人工统计。人工统计的数据一般会包括每天发布文章的数量、后台互动的数量与类别、同行口碑的分析等，因为这些数据统计是一般平台都不含有的，那么自然就需要人工亲自查阅相关数据进行统计了。至于后台导出的EXCEL表格方式，通常是因为相关平台里的一些数据不能够满足个性化增加或删减了，于是需要靠人工手动进行调整。

以上四类常用的数据分析工具都不难，只要多加练习都是很容易掌握的哈，另外静静再给大家一个建议，对于自己未来肯定是要用的工具，最好自己提前在电脑上注册账号存储起来，以后不管去哪里肯定是要用到的，到时候就可以直接用了，省的再注册耽误时间哈。好啦，本期分享就到这里了，我们下期再继续分享哈~

作者：网舟科技（刘扬钦）

一、电商网站数据分析流程：

（1）数据收集：这个阶段是收集基本的基本数据。通常，这些数据是事物的计数。这个阶段的目标是收集数据。

（2）处理数据到信息：这个阶段通常需要计数并使其成为比率，尽管仍然可能有一些计数。这个阶段的目标是获取数据并将其合并到信息中，特别是指标。

（3）开发关键绩效指标（KPI）：此阶段着重于使用比率（和计数）并将它们与业务策略相关联，称为关键绩效指标（KPI）。很多时候，KPI都涉及转换方面，但并非总是如此。这取决于商业机构。

（4）制定在线策略：该阶段关注组织或业务的在线目标，目标和标准。这些策略通常与赚钱，省钱或增加市场份额有关。分析师为优化网站而开发的另一个重要功能是实验。

网舟科技研发小组发现在现代大数据利用用户行为日志分析，调整运营策略，使得商业利润最大化，具体的案例有国内各大电商网站的精准营销（个性化推荐服务）。

其电商网站经常使用的分析维度为流量、渠道、转化（流量转化和订单转化）、留存率、粘度、跳出率、时长、路径；根据不同的商业需求，可搭建用户分析体系。

二、分析维度、量度：

基础分析：

1）渠道：APP、移动端、PC端、微信端等

2）流量：页面浏览、页面访问、点击等

3）转化：转化

4）留存: 留存用户、留存率、N天留存

5）客户体验：跳出率、时长、粘度

1渠道：

现代电商网站往往具备 APP、移动端、微信端、PC端 渠道，其中根据不同的业务，流量偏重有所不同，随着手机移动设备的越来越智能化和大屏化，一般情况下，电商节的双11和618数据表明，非PC端消费的用户最多。现在的商业机构更加注重非PC端（微信、APP、移动端）的营销，所以了解用户使用的设备和渠道能够使得运营和利润最大化。

2 流量：

通常说的网站流量（traffic）是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标。

用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了哪些页面等，主要的统计指标包括：

·用户在网站的停留时间；

·用户来源网站（也叫“引导网站”）；

·用户所使用的搜索引擎及其关键词；

·在不同时段的用户访问量情况等。

3 转化：

网站转化率（conversion rate）是指用户进行了相应目标行动的访问次数与总访问次数的比率。相应的行动可以是用户登录、用户注册、用户订阅、用户下载、用户购买等一系列用户行为，因此网站转化率是一个广义的概念。简而言之，就是当访客访问网站的时候，把访客转化成网站常驻用户，也可以理解为访客到用户的转换。

网站的转化率=（浏览产品人数/进站总人数）×（进入购买流程人数/浏览产品人数）×（订单数/进入购买流程人数）

4 留存用户：

用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。

这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。顾名思义，留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

计算公式：

留存率：新增用户中登录用户数/新增用户数*100%（一般统计周期为天）

新增用户数：在某个时间段（一般为第一整天）新登录应用的用户数；

登录用户数：登录应用后至当前时间，至少登录过一次的用户数；

次日留存率：（当天新增的用户中，在注册的第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数；

第3日留存率：（第一天新增用户中，在注册的第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数；

第7日留存率：（第一天新增的用户中，在注册的第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数；

第30日留存率：（第一天新增的用户中，在注册的第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

5 跳出率：

跳出率（bounce rate）反映出访问者在进入你的网站后又“跳出”的百分比（如，有些访问者只浏览了你的一个页面，然后就离开了）。访问者“跳出”某个页面的原因很多，包括：

访问者点击了浏览器上的后退按钮

访问者关闭了浏览器

访问者点击了你的广告

访问者点击进入了网站上的外部链接

访问者使用了他浏览器上的搜索框

访问者在浏览器上输入新URL地址然后进入新网站

上面这些动作都会造成访问者离开你的网站。如果访问者在进入你网站的某个页面后，（没有点击第二个页面）然后就立刻进行了上面某个操作，这样的行为就被算做一次“跳出”。

跳出率计算公式：

跳出率：访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数

假设某个月你的网站访问量是120000次，其中80000次在访问一个页面后就离开了网站，那么该月你的网站跳出率就是80000/120000≈0.66（66%）。你可以计算整个网站的跳出率，也可以计算其中某些页面的跳出率。

显然，跳出率越低，对网站越有利。低跳出率意味着访问者在进入网站后受到更多吸引，并选择点开第二、三、四….个页面。

Google Analytics等网站分析工具都可以帮你观察网站的“跳出”情况

6 访问时长：

用户在来到你网站开始浏览信息，从进来你的网站开始，到关掉或者跳出你的网站，中间所经过的时间，就叫做网站访问时长。

网站访问时长越长，证明网站用户停留时时间长，侧面的反应网站的内容比较好，用户粘度较高。

如果访问时长显示--，意思就代表用户一般打开你的网站，没怎么看就关掉或者跳转了。要不就是你的统计工具没有统计上。

7 用户粘度：

用户黏度是指用户对于品牌或产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖程度和再消费期望程度。用户黏度也指增加用户双方彼此的使用数量，就像我们大家在平时搞好两个人双方之间的关系一样。

如何增加网站用户粘性

1）注重网站的页面设计

2）页面打开速度

3）网站更新的频率和质量

4）其他

三、模型分析：

1）流失挽回：流失挽回是针对时效性较强的用户下单流程的一个模型。原理是用户在购买商品下单填写页面信息后没有及时的去提交订单和支付，系统抓取到用户的个人填单信息，并及时回访用户没有下单或者支付的原因（包括用户自身因素和电商网站系统因素），促成用户下单和支付。

案例流程：

2）路径分析：用户在流量网站时，会浏览不同业务类型的页面，不同的页面恰好表示用户有不同的业务需求。对用户不同的浏览路径进行分析可以不仅可以网站的引导能力进行优化调整，以适应用户的浏览轨迹，还可以针对用户进行对网站架构的个性化推荐调整（目前的网站页面架构是固定，对所有用户的展示均为固定的），此举需要在网站页面初始设计架构时就需要考虑，根据开发的常规流程，越到后面改动需求，开发难度越大，所以针对用户浏览路径的分类对网站页面架构进行个性化推荐的设计需慎重考虑。

3）用户画像：顾名思义，用户画像即为刻画整个用户属性的一种分析方式，往往不同的用户有不同的属性，就会不同的行为。现代商业模式下的对用户进行细化的分析证明，对用户进行分群，调整运营策略，能够使得资源利用回报率更高。譬如，电商网站，对用户最近经常浏览的商品进行品质化（根据用户以往消费水平）推荐给用户相当价格和质量的商品，而不是对所有用户都推荐同样的产品。

4）用户价值评分体系和精准营销：这一点可以跟用户画像融合在一起，即根据相关的指标对用户进行价值分群，价值高的用户可以对其进行专项的优化和促进其消费等。

PS：网舟科技长期专注于金融保险、通信、航空、互联网、旅游酒店等行业的电子渠道大数据运营，为客户提供全球领先的电子渠道转型咨询、大数据挖掘和应用定制服务，助力客户互联网转型，提升数字化运营和数据营销能力。

档案是企业开展业务活动的重要工具和凭证性信息记录，是企业的核心信息资源与重要资产。集团企业具有机构庞大、下属单位较多且层次复杂，各下属单位分散等特点。对于集团企业，实现集中部署应用、分级管理，构建立体式企业数字档案馆，档案管理系统软件最主要的两大特点是：

一、提高经济效益

过去一直使用粗放型模式即以增加办公人员和办公费用为解决这一难题的唯一手段，致使管理成本大幅上涨。而数字化管理档案使传统的以纸质为载体的档案信息对象转为机读档案，不仅节约了保管费用，节省了占地空间，而且查阅起来极为方便迅速，从而避免了反复印制资料而造成的纸张和人员的浪费。

二、提高办公效率

数字化档案管理使资料能及时归档，并尽快提供利用。以组织部门为例，干部的任用、干部的提拔都需要详细准确的档案信息。然而档案数字化管理变可提供详细、即时的数据信息，为领导决策提供服务。与此同时，数字化档案管理使查询资料变得非常简单，真正让办公人员做到足不出户便可知晓天下大事。由于信息的超时空流动，数字化档案事实上成为“无墙界档案”，档案库也从文件实体的保管基本变成了提供利用方便的信息控制中心。

运行后，可以大大提高工作效率，提升干部工作服务的水平和质量，实现干部档案由管理向干部信息研究与利用的质的转变。

阐光科技拥有专业技术团队，丰富的系统制作经验，为系统运营提供了有力的保障。

流量天花板是移动互联网下半场最显著的特征，当横向扩张无以为继时，强调纵深，巩固既有数字化用户的精细化运营正在成为行业共识。问题是由什么人来扮演敲门人角色?

答案是：小程序。场景实验室创始人吴声老师最近指出，很多人没有意识到小程序所代表的真实流量、真实用户行为以及生活方式的关系，才导致他们错失小程序的早期流量红利。自2017年初上线的微信小程序历经一年多的裂变生长，通过对公众号的替代、甚至对App的冲击，开始作为新起的现象级平台站上风口。

微信小程序这个拥有巨大流量的应用，小程序给开发者带来了可以预见的红利和机会。势必引发众多创业者的争相而入。但流量都有红利期，当大家都蜂拥而上时，红利期更短。如何在红利期赢得一席之地?对于企业来讲，赢得用户就赢得了市场。

所有小程序所有者迫切希望深入了解用户需求、总结用户行为规律，针对性的开展运营活动，多通道个性化触达用户，实现小程序所有者和用户的共赢。在这个过程中，数据驱动的用户精细化运营必不可少。

▌精细运营时代已经来临

事实上，无论何种规模和用途的小程序，都应从发布之日起做好数据的监测和分析，并围绕完整的用户生命周期，用更少的资金、更短的时间获得更多的用户，保障自己的先发优势。最重要的是要用数据验证小程序和用户的匹配度，不能让用户数字的增长变成一种虚假繁荣，至少要让用户在小程序里切实得到自己想要的，从而黏住他们，令“回头客”越来越多。

显然，所有小程序的发起者并不想提供永远免费的午餐，他们通过数据找到有付费意愿的用户，以获取更多收入。重点在于真正找到那些愿意分享的用户且引发自传播，让数据驱动的精细化运营最终形成闭环。

目前，微信团队已为小程序的所有者提供了『小程序数据分析』工具，通过它我们可以了解到一些简单的运营指标，基于总体活跃用户规模及变化趋势的数据分析，具体包括趋势、来源、留存、时长、页面等访问分析，时间粒度为1分钟、5分钟、1小时的实时统计，此外就是从年龄性别、省份城市、终端机型等三个维度的用户画像分析。

但对于有经验的运营同学来说，这些平铺式的数据展示远远无法满足实际的运营需求。在我们运营实际工作中，常常需要由点及面找准运营失效的具体路径和位置，更多维度和拓展功能的精细化运营分析就成了迫在眉睫的难题。

在数据维度方面，官方提供的分析维度十分有限，具体来说，没有实现用户分群，无法做到精准用户属性及行为描述;缺少事件和转化漏斗分析，难以把控每个关键节点的流失和转化;此外还缺乏深度的分享传播分析，基于微信好友的裂变传播难以统计等。官方分析工具在这些方向上都是点到即止，并未进入深层的精细化多维度数据分析。

在扩展支持方面，官方工具也不提供数据明细，我们运营的小伙伴也就无法进行深度分析，企业业无法导入自有数据进行综合对比分析，平台跳转的工作也带来工作效率的迟缓。由于微信的数据生态是封闭的，对于同步还有App和网站的产品来讲，这部分数据无法穿透，就此相当失去价值。创造需求，微信做了，满足需求，需要他者，所以基于数据分析又专注于运营的工具，有了登场的必要。

▌全端运营需要专业数据分析工具

如何赢得用户芳心呢?移动互联网时代，信息碎片化愈加严重，大数据产品作为最懂用户的工具不可忽略。易观作为国内领先的大数据分析公司也在第一时间跟进，旗下面向开发者的数据分析云——易观方舟推出小程序SDK与数据分析工具，第一时间解决企业用户跟踪分析自己小程序的需求。

易观自主研发的小程序SDK，集用户运营分析、转化分析、用户画像、应用评价等数据分析功能于一身，通过实时分析技术将企业小程序的数据实时采集到云端，经过大数据加工计算实时展现小程序相关数据。主要体现在4个方面：

运营分析方面，易观方舟可有效跟踪新增用户、活跃用户、使用时长等基础指标，通过页面事件、留存分析，寻找优化突破点;通过多维度交叉分析，提高拉新、促活、留存效率。

转化分析方面，易观方舟可围绕关键业务路径建立漏斗，从最终效果评估渠道质量，深入分析各个路径，提升核心转化。

用户画像方面，易观方舟可实时监测人口特征、使用设备及用户行为偏好，通过不同人群特征到单用户行为路径分析，洞察用户行为偏好，指导精细化运营。

应用评价方面，易观方舟可通过用户规模、用户留存、应用价值等维度对应用评级，帮助企业把握行业发展趋势，找准自身位置。

作为“精细化运营时代的数据引擎”，通过易观方舟，用户除了可以查看到所有『小程序数据分析』中正包含的基础数据外，还可以将所有网页、App以及小程序获取到的数据通过用户账号完全整合，从而构建一个完整的用户路径。除此以外，作为专业的数据分析产品——易观方舟能为具体的场景提供了诸多开箱即用的分析工具，如：渠道分析和转化漏斗分析：分渠道查看自定义业务关键路径，探查流失用户特征、辅助决策、提升转化。

引擎升级更迭适应需求变化，易观方舟也将不断前行，未来我们还会为您提供更多的分析工具，如：页面使用路径和APP使用路径等。若您有类似的业务需求，我们数据分析顾问会第一时间与您取得联系，帮您找到最优的数据运营解决方案。

   好的App数据分析工具是运营推广人员手中必备的神兵利器。

   从前期数据调研和中期方案策划执行到后期的策略调整总结，一款好的App数据扮演着举足轻重的角色。

   早期的免费模式的数据分析平台，也会逐步走向书费模式，下面就推荐下国内主流的App数据分析工具：

一、友盟 

http://umeng/

支持iOS、Android应用数据统计分析，APP所需要的数据分析功能基本覆盖了了。2016年1月26日友盟、全球中文网站统计分析平台“CNZZ”、国内互联网数据服务平台缔元信网络数据这三家阿里巴巴共同投资的公司宣布合并为“友盟＋”，“友盟 +”每天可以触达全球超过 9 亿的独立互联网活跃用户。

二、Cobub Razor

http://cobub/

开源版的友盟。支持iOS、Android应用数据统计分析。主要提供渠道、版本、使用频率、使用时长、页面访问路径、用户留存、终端与网络、运营商分布、事件与转化率、错误分析和自动更新等多项数据统计，并提供按区域查看和按时间段的查看方式。

三、清源火眼(huoyanapp)

http://huoyanapp/

可以查看任一APP用户的日活跃、周活跃、月活跃。另外，还能进行应用对比。其功能主要分三大块，分别是渠道监测、用户分析、人群分析。用户分析主要包括新增用户、活跃用户、时段分析、使用频率。

四、AYL爱盈利App榜单监控

http://rank.aiyingli/

监控自己的应用在国内各大应用市场的排名情况和下载量变化情况，iOS和Android皆覆盖。

一直以来的，iOS的工具很多，Android的很少。之前统计Android下载量数据，统计搜索排名，总榜，分类排名都是很人肉的方法，有了这个好很多了。据说，很多产品转让交易、融资、CPT统计都会参考他们家的数据.

五、应用雷达

http://ann9/

仅针对iOS，查看App Store总榜和分类排名。查看产品在App Store 里的搜索度得分，评判ASO效果的标准之一。

六、诸葛iO

https://zhugeio/

特色是可以通过属性筛选-选择条件-选择时间筛选条来对用户行为进行洞察分析，根据用户的每一步操作更直观的对用户进行画像，可将不同的消息推送给不同的用户!而且推送过后，还有效果监测。

七、TalkingData

http://talkingdata/

统计类别有用户与使用(新增、活跃、地区分布、设备机型等)、渠道统计、事件与转化、分析工具这四大类，咱可以通过渠道数据查看用户的来源，以此来评估推广的效果。　　

八、百度移动统计

http://mtj.baidu

支持ios和android平台。另外，开发者在嵌入统计SDK后，可以对自家产品进行较为全面的监控，包括用户行为、用户属性、地域分布、终端分析等。安卓渠道多的吓人，不可能全方位的去维护每一个渠道，所以就要靠分析了，咱能通过百度移动统计对不同渠道的推广效果进行监测，从而淘汰劣质渠道。

九、ASOU

http://asou/

通过热门搜索可以分析出用户在某个时间段内的搜索行为，但考虑到现在刷子很厉害，这一块的数据已无多大参考价值了，可以重点查看其中是否有行为词，另外有iPad业务的开发者们也是可以使用asou工具进行分析。

十、微拓ASO（德普优化）

http://vtool.cc/

可以帮助开发者们进行ASO关键词分享、关键词还原、关键词扩展、关键词24小时排名、下载量预估等针对在关键词的分析统计。

 十一、APPDUU

http://appduu/

仅支持ios.可以查看APP权重、ASO关键词覆盖等情况，不过这是一款付费APP统计工具，普通用户的限制较多，升级VIP后可以看到较为全面的数据。关键词分析还有个亮点是有分词工具。

十二、ASO100

http://aso100/

支持苹果总榜和分榜前1500名的查询，开发者可以随时查看自己的应用排名。可搜索关键词指数排行，查询每个分类榜单每个关键词的排名。还可进行竞品分析功能。开发者可借鉴竞品在用哪些关键词，为自己的App查漏补缺。

十三、酷传

http://coolchuan/

仅支持android平台应用监控。开发者可以查看应用在主流市场下载量、排名、评分评论、关键词排名等数据，还能系统地与同类竞品进行数据对比。

十四、Play Data

http://playdata

支持iOS、Android、WP主流平台应用数据统计分析。功能包括运营分析、用户使用、渠道分析、用户终端、事件及转化、错误分析、广告位监测。

十五、海度云分析

https://m.hiido/

支持主流智能手机平台，标榜永久免费，可帮助APP创业者统计和分析活跃设备、用户来源、用户属性、渠道数据和留存率等。

十六、蝉大师

http://ddashi/

支持iOS、Android应用数据统计分析，可跟踪应用在各个市场渠道的表现。同时提供ASO关键字诊断工具、拓展工具以及智能推荐工具。

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作为运营人员免不了要和数据打交道。你做一个运营报告，有没有一些既可以把可视化图表做得高大上，又不会很复杂的工具？今天分享5款非常好用的小工具（带网址的哦）。

1.BDF

BDP是一个免费的分析工具，分析模板非常丰富，有各种数据模板可以套用，然后换上自己的数据，就大工告成了！而且还支持制作数据地图（自带坐标纠偏）一个比较万用平台。有微信公众号运营分析模版哦，对于广大新媒体运营者来说，的确是一个非常好用的工具呢。

2、百度图说

百度图说号称是Echart团队开发的，优点是简单易上手，不用摸索就能使用。缺点是功能不太丰富。

3.文图

文图主要是用于图文结合的项目报告里面使用。最大的优势是它帮你定好主题配好颜色，让你整个报告看起来风格统一很简洁美观。

4.智图GeoQ

智图GeoQ是一款功能强大的数据地图制作软件，自身有非常强大的地理数据库，对坐标的纠偏，地址字段的识别支持非常好，底图类型很多。

五.地图慧

地图慧也是一个地图数据工具，有手机移动APP，移动端上使用。但制图体验上个人觉得不如GeoQ来的好用。

　　随着数据量的增大，数据统计分析的计算量和复杂性也随之剧增，所以需要借助各种统计分析软件来提高运算效率与分析准确性。

　　Excel也提供一组数据分析工具，包含常用的数据统计分析工具，能够满足基本的数据分析需求。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果，某些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。

　　一、常用的函数

　　1、Vlooup()：它可以帮助你在表格中搜索并返回相应的值。让我们来看看下面Policy表和Customer表。在Policy表中，我们需要根据共同字段 “Customer id”将Customer表内City字段的信息匹配到Policy表中。这时，我们可以使用Vlookup()函数来执行这项任务。

　　2、CONCATINATE()：这个函数可以将两个或更多单元格的内容进行联接并存入到一个单元格中。例如：我们希望通过联接Host Name和Request path字段来创建一个新的URL字段。

　　3、LEN()-这个公式可以以数字的形式返回单元格内数据的长度，包括空格和特殊符号。

　　4、LOWER()， UPPER() and PROPER()—这三个函数用以改变单元格内容的小写、大写以及首字母大写(即每个单词的第一个字母)。

　　5、TRIM()：这是一个简单方便的函数，可以被用于清洗具有前缀或后缀的文本内容。通常，当你将数据库中的数据进行转储时，这些正在处理的文本数据将会保留字符串内部作为词与词之间分隔的空格。并且，如果你对这些内容不进行处理，后面的分析中将产生很多麻烦。

　　二、由数据得出结论

　　1. 数据透视表：每当你在处理公司的数据时，你需要从“北区分公司贡献的收入是多少?”或“客户购买产品A订单的平均价格是多少?”以及许多类似的其它问题中寻找答案。

创建数据透视表的方法： 第一步：点击数据列表内的任何区域，选择：插入—数据透视表。EXCEL将会自动选择包含数据的区域，包括标题名称。如果系统自动选择的区域不正确，则可人为的进行修改。建议将数据透视表创建到新的工作表，点击New Worksheet（新工作表），然后点击OK。

第二步：现在，你可以看到数据透视表的选项板了，包含了所有已选的字段。你要做的就是把他们放在选项板的过滤器中，就可以看到在左边生成相应的数据透视表。

从上图可以看到，我们将“Region”放入行，“Productid”放入列中，“Premium”放入值中。现在，数据透视表中展示了“Premium”按照不同区域、不同产品费用的汇总情况。你也可以选择计数、平均值、最小值、最大值以及其他的统计指标。

2.创建图表：在EXCEL里面创建一个图表，你只要选择相应的数据，然后按F11，就会自动生成系统默认的图表。除此之外，你可以手工改变不同的图表类型。如果你倾向于在当前工作表中生成图表，可以按ALT+F1，而不是F11。

当然，在任何一种情况下，只要你创建了图表，就可以通过定义特定数据源来展示期望的信息。

三、数据清洗

1.删除重复值：EXCEL有内置的功能，可以删除表中的重复值。它可以删除所选列中所含的重复值，也就是说，如果选择了两列，就会查找两列数据的相同组合，并删除。

如上图所示，可以看到A001 和 A002有重复的值，但是如果同时选定“ID”和“Name”列，将只会删除重复值（A002，2）。

按照下列步骤操作可以删除重复值：选择所需数据-转到数据面板-删除重复值

2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示：

如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。我们需要将其进行分列，建议使用EXCEL的文本分列功能。按照下面的步骤可以实现分列：1.选择A1：A62.点击：数据—分列

上图中，有两个选项，“分隔符号”和“固定宽度”。我选择“分隔符号”是因为有分隔符“；”。如果我们希望按照宽度分列，例如：前四个字符为第一列，第五到第十个字符为第二列，则可以选择按固定宽度分列。3.点击下一步—点击“分号”，然后下一步，然后点击完成。

评语：EXCEL作为使用最广泛的数据统计分析软件，无论你是小白还是资深用户，总会有一些东西值得你去学习。

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

数据追踪转化是信息流运营中必不可少的一环，那么，今天就跟大家聊一聊，市面上这么多 统计工具 和信息流平台内置的 数据统计功能 ，到底改如何去有效利用。

首先，需要确定你的广告投放平台还有广告类型！

1、如果投放的平台自己有着完善的数据追踪和推广监测功能，你肯定就没必要再去选择第三方或者自己开发的追踪功能了！例如：百度、今日头条。

2、如果你选择的为cpa，并且你的LoadPage在 第三方服务器 ，那为了更好的追踪到你的数据转化，平台可能需要你在 页面中添加一些代码 ，或者把搜集表单的代码放在他们可以监测到数据的地方！例如：今日头条。

其次，改造你的 LoadingPage！

落地页的美观， 打开速度 直接决定着你的转化效果，当然你只是要曝光那么影响你的就只剩下 文案 / 广告图 / 打开速度 ！

如果你需要 统计事件 ，例如： 点击 / 表单提交 / 复制 / 扫码 / 跳转 等等事件，那么你需要通过第三方/自己开发的功能了！

能够监测事件的这类统计工具有(这里只写常用的，如有遗漏请自行补充)：

1、友盟+（原CNZZ）2、百度统计

3、第三方开发功能

其实小编觉得，前两个都已经能够代表市面上所有的统计软件了！

另外，本文还会重点介绍排除第三方工具之外，如何利用 前端技术 来跟踪数据。

1

友盟+

这个产品是一个神奇的产品，原有的cnzz统计是站长之家的产品，然后和友盟合并了本以为是cnzz主导。

U-Dplus——互联网数据管理专家

1、跨平台统一管理；

2、多维数据实时分析；

3、全网用户画像对接；

4、用户分群及精准推送。

解析：

不同端布置代码，同一后台管理，能够生产用户画像，并且实时（24小时内）分析数据，和推送报告给开发者，基本满足WEB端用户所有需求（内测中，需要激活码-后期会收费）！

2

百度统计

http://tongji.baidu

百度统计也是一个老的统计品牌了，较之CNZZ、51la ，百度统计有一个巨大的好处，那就是是百度自行研发的（据说使用百度统计可以提高网站收录，以以及加快快照更新），百度搜索在大数据这块国内数一数二，所以统计工具相当有竞争力！

百度统计提供常见的网站统计功能，并增添了 高级分析 和 API拓展 功能，提供各种定制化的统计功能！

高级分析：

1、提供实时分析并且能够根据标签自行定制图表生成的数据；

2、提供高级洞察工具，能够追踪用户轨迹（需付费）；

解析：

一般用户基本上就已经告别这个功能了，基础的统计可能都已经够你用了， 如果是信息流运营，那么高级分析+API拓展是你玩转百度统计最佳的选择。

API拓展

提供各种API，配合高级分析能够更精准的统计监测数据，例如：

电商用户：选择 电商分析API 并开通，可以帮助您分析PC、无线网站，APP内H5页面的购买活动。

并且根据报告可以了解商品交易信息、订单数，金额、转化率、投资回报率等指标。并在其他报告（如趋势、来源等）中对订单指标进行交叉分析。

普通推广用户：可以根据需要选择 事件分析、虚拟PV跟踪、利用事件、PV跟踪进行转化分析、自定义访客分析和其他API语句 来分析你的广告数据。

解析：

和友盟+的产品一样，使用它们需要相关的技术，例如WEB平台添加API需要懂JS；

不过百度把功能拆分了一下，比友盟+更精细的分类，让你在选择使用上更加简单明了！