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数据分析的需求理解和案例分享
【编者按】数据本身不是目的，其目的是为管理层决策、产品设计和市场运营服务的。所以，必须深入了解数据后面的业务逻辑和属性，否则，就是数据展示，不是数据分析了，此外要做好数据模型的定义和关系分析
为什么需要做数据分析，是因为业务需求;
业务需求的几个来源：
1) 企业高层的决策需要
2) 产品部等做产品调研，市场分析的需要
3) 产品运营时期，为了获知用户和客户质量需要
4) 市场部做营销运营，为验证转化率的需要
5) 客服的效果统计，编辑部门 做内容的转化率如何
具体可以分成以下常见的业务需求
第一方面：高层需求
1) 新的市场机会在哪里，哪些未上架的服务能够带来新的收入增长?
2) XX总监要求，就XX营销活动的效果进行分析，得失和用户结果等进行量化处理
第二方面：市场和产品部门需求
1) 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效;
2) 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值(跟第一个需求有交集也有不同);
3) 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉;
4) 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买或二次购买;
5) 从什么地方能够进一步节约成本，运营成本，开发维护成本;
6) 如何为运营部门做好客户会员等级设计，做好数据支持工作?
第三方面：技术部门需求
网站速度和错误率，较以前改善了多少?使得用户满意度有所提高
第四方面：客服编辑等部门的需求
客服的服务流程，在哪一块可以得到优化改善，提高客服效率
这些根本性的业务需求每天都会被网站管理层以各种各样的方式提出，
如果网站分析不能围绕这些问题进行，那么任何分析的努力都不过是隔靴搔痒，价值低迷。
所以，当你被你的老板命令，做一个数据统计(分析)需求的时候，
最好能够问一下自己，它背后的业务需求是什么。这个业务需求靠谱不?
这个思维方式能让你把工作干得更好。
有些时候，电子商务网站分析还没有开始进行就已经失败了，这是因为先期的实施为日后的工作埋下了麻烦的种子。
业务逻辑和彼此关系
数据的属性
既有的产品，其数据的统计，周期性变化的统计
举例说明：截止到2012年2月底，XX网站的注册用户量达到45.08万，
近1个月增加了1800个，较上个月增加速度上升了11.5%，较历史峰值降低了7%
其中核心用户达到8500个，
近1个月增加了75个，较上个月增加速度上升了23，较历史峰值降低,4%;
页面PV达到240万，较上个月这一天增加速度上升了23，较历史峰值降低4%;
数据分析的一些名词定义
就以世界工厂网社区为例，做一些名词定义解释：
1)转化率：用户执行了某种我方期望的动作的比重。=进行了相应的动作的访问量/总访问量
2)跳出率：代表着访问者看到的仅有的一页的比率
3)有效用户：是工厂网注册用户，且至少在论坛发过一个帖子(含回复)，
可以进一步分为活跃用户，非活跃用户，流失用户等几个类型;
4)活跃用户：是指经常参与帖子回复和话题交流的工厂网注册用户
5)流失用户：曾经访问过网站或注册过的用户，由于种种原因，已经抛弃了社区，不可能再为社区创造任何价值
6)核心用户：经常发帖回帖，给论坛提意见和参与话题活动，在线时间很长，对某些版块的一些话题意见独特有价值，并且可以影响一部分人成为论坛用户。符合其中2项以上特征就是核心用户。
7)用户流失率：计算公式：网站用户流失比率=3个月内没有登录的用户数量/3个月前站内的用户总数
具体的应用场合分为：按照具体产品和具体业务需求几种角度
1.按照具体产品和位置来分：
登录与注册会员后台积分帮助中心企业网站采购供应资讯和专题社区和圈子学堂百科 广告支付展会服务 工厂店等
2.按照具体业务需求来分：
1) 产品体验优化：网页改版后的用户调查分析，用户注册量变化分析，PV 和IP分析
2) 新服务的运营效果，比如pv ip 用户注册率使用情况客服投诉率
3) 用户分析：对用户的行为，访问情况，来源
4) 流量来源：那些产品贡献的流量多，那些贡献的少，流量时段变化，较前一段增加还是减少，搜索引擎关键词分析，所在区域的流量分布
5) 转化率分析：这个是最核心的数据了，没有转化率，其他一切都是免谈!某些牛B的网站能做到4%的询盘转化率!某些却仅仅是0.1%。转化率就是对站内数据流分析，主要用来分析页面的流程是否顺畅和产品分布是否合理
6) 营销活动：
7) 用户活跃度分析：
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