网站数据分析报告 篇1

电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，学习运用数据分析是必然的。

一、数据分析的重要性

1、阿里巴巴

2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。

目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。

2、各行业巨头

事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。

从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。

二、电子商务数据分析的七个重要因素

1、电子商务数据分析需要商业敏感

网站数据分析报告 篇2

在需求分析流程中，需要有客户代表、业务员、业务流程分析师、用户界面工程师等角色参与，业务员从客户代表那里获得需求，并形成需求报告；业务流程分析员从业务员那里获得需求报告，分析生成项目模型报告；界面工程师得到项目模型后设计制作相应的模板和用户界面原型，最终由客户代表确认。需求分析所形成的文档最终达到如下要求。

1）正确性：每个功能必须清楚描写交付的功能。

2）可行性：确保在当前的开发能力和系统环境下可以实现每个需求。

3）必要性：功能是否必须交付，是否可以推迟实现，是否可以在削减开支情况发生时被“砍”掉。

网站数据分析报告 篇3

化解难题一：“我很难知道有多少人注册过页面，有多少人浏览了产品信息，他们都分布在哪里?又有哪些后续的行为?”

透过“百度统计”对这些访客的IP地址追踪，可以很明显的分析出他们分布在北京或是上海。其中又有多少人注册了会员，有多少人浏览了车展信息，又有多少人关注了奥迪Q5……这些后续的用户行为细分数据都能在流量分析报告中找到清晰的答案。

通常，“爱卡汽车”的访客在接收到某汽车品牌的广告讯息后，多数会到相应汽车品牌的社区论坛中去寻求各种“声音”，然后再到对应品牌的相关页面去了解详细信息，这为“爱卡汽车”中某汽车品牌的论坛指定页面带来很大的访问流量。“百度统计”的页面上下游报告，正可以了解这些指定页面的访客行为规律，了解他们的关注点和访问习惯。

网站数据分析报告 篇4

网站分析是什么

网站流量质量分析

网站流量多维度细分

网站流量重合度分析

网站内容及导航分析

网站转化及漏斗分析

网站分析为什么很重要

网站分析带来的价值及改变

网站分析的基本流程

定义（Define）

测量（Measure）

分析（Analyze）

改进（Improve）

控制（Control）

网站数据分析报告 篇5

我们先看看以下的几个例子。

这样的例子还有很多，不再赘述。

中国平安通过WebTrends过滤技术对日志中大量冗余的请求记录进行屏蔽和筛选，从而使WebTrends面对的是完整而又最精确的访问行为数据，即便是复杂无序的数据WebTrends也能轻松应对。同时，基于全面的市场活动分析跟踪能力，中国平安能够获得从来源渠道(门户、搜索、合作伙伴等)到销售计划，从创意形态到访客数量、后续行为直至注册购买和成本/收入的完整ROI视图。

网站数据分析报告 篇6

①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局

第一步：明确分析目标

通过背景我们可以清楚知道，我们有两个目标需要去完成，这里我用导图的形式罗列出来

第二步：确定问题

在明确分析目标后，就需要确定为了达成该目标，提出围绕该目标需要解决的问题。可以使用思维脑图，写出在看到该目标后产生的问题。

第三步：拆解问题

在确定问题后，就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标，以及它们的计算方式。

第四步：拓展维度

同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：

网站数据分析报告 篇7

、用户画像总结

结论：

建议：

根据年龄分布特征，建议SEO或者付费广告投放时，投放广告的流量结构要尽可能的接近airbnb的用户人群，例如青年女性群体。

、流量渠道总结

结论：

建议：

、转化漏斗总结

网站数据分析报告 篇8

、数据集描述

Airbnb顾客预订数据下载（学习tips：下载后导入本地数据库操作，作为数据分析，你需要对数据库有一些最基本的了解）：

数据集介绍：此数据集是kaggle上的一个竞赛项目，官方目的主要是用来制作目的地信息的预测模型。此数据聚集包含两张数据表，其中train_user表中为用户数据，sessions表中为行为数据。

数据集量：

、列名称理解

原数据表的字段是英文的（学习tips：几乎所有的企业数据库中的数据表也是这样的，由英文字段组成），所以在分析前，你需要理解每个列名称的含义。

数据表名称：train_users

数据表名称：sessions

学习tips：以上两种表通过id = user_id进行关联，在实际的应用，关系型数据就决定了你在数据分析前，你要对多张表进行关联重建，不过目前多数公司有专门的数仓同学来管理这些明细数据，分析师则更专注于数据的应用

、数据预处理

dataframe的来源是对日志的etl的处理，这并不意味着表格数据可以直接用来统计分析，数据分析之前需要对数据进行简单的加工处理，数据预处理是一个必不可少的步骤。

重复值处理

按照业务理解，用户表中的id应当是唯一非重复的，所以只需要排查train_users中是否存在重复值。执行SQL后得出：count_id = 0。说明train_users数据表中不存在重复值。

缺失值处理

数据缺失数量较多，以下为存在缺失值的列及处理办法：

缺失原因推测及处理：date_first_booking(首次预定时间)数据如果缺失，在业务上可以理解为此用户为“未预定用户”，也就是没有下单的用户。性别、年龄由于客户端中这部分信息选填，空值为用户未填写。其他四个数据是由于前端统计时数据没有统计到。

处理：多数空值不需要处理；如果使用到字段如果出现空缺，可以简单的在where条件排除掉空数据，再进行分析。

异常值处理

附录3-1：数据清洗中使用的SQL