电商运营数据分析教学教案
《电子商务数据分析》
配套教学教案第1章
了解电子商务的功能、模式和特点。
了解电商运营的核心目标和分类。
了解分析电商数据的原因和意义。
熟悉电商数据分析的常用方法。
熟悉电商数据分析的常用指标。
了解电商数据分析的步骤。
如何做好电子商务数据分析。
了解电商运营的核心目标和分类。
熟悉电商数据分析的常用指标。
熟悉电商数据分析的常用方法。如何做好电子商务数据分析
了解电商数据分析的步骤。
中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。
第2章
了解Alexa工具的基本使用方法
掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据
熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像
掌握生意参谋的基本功能和使用方法
熟悉CRM客户关系管理系统的操作
了解Alexa工具的基本使用方法
掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据
熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像
掌握生意参谋的基本功能和使用方法
熟悉CRM客户关系管理系统的操作
第3章
掌握市场容量、行业发展趋势和市场潜力分析的方法
熟悉利用稳定性、集中度以及环比和同比数据等指标和手段挖掘市场数据
了解波士顿矩阵的建立和分析方法
掌握市场容量、行业发展趋势和市场潜力分析的方法
了解波士顿矩阵的建立和分析方法
熟悉利用稳定性、集中度以及环比和同比数据等指标和手段挖掘市场数据
第4章
了解竞争对手的界定和数据的收集方法
熟悉竞争对手的分析方法
掌握使用生意参谋和店侦探分析竞争对手的操作
熟悉竞争对手的分析方法
掌握使用生意参谋和店侦探分析竞争对手的操作
了解竞争对手的界定和数据的收集方法
第5章
掌握商品定价的3种基本策略
熟悉各种商品定价的方法
掌握商品定价的3种基本策略
熟悉各种商品定价的方法
电子商务运营教学大纲
《电商运营》教学大纲 编写人：刘光新 一、课程教学目标： 等级：灵活运用>掌握>了解 (一)知识目标 本门课程包含四个部分22个单元： 第一部分【电商平台战略】： 1.天猫规则物流,客服，2店铺营销工具,3标题图片优化 4会员关系管理。 第二部分【数据分析运营】： 5站内站外推广，6SEO推广，7手机营销， 8，数据化运营，9量子恒道 10数据魔方。 第三部分【电商营销规划】：11淘宝客引流，12，直通车，13钻石展位， 14天天特价， 15淘金币，16物流快递。 第四部分【京东运营解密】：17打造爆款.18试用中心19互联网思维下的电子商务，20京东运营规则，21京东运营推广,22经典案例和总复习 本课程要求学生了解电商各平台的运营规则，熟知课程模块的所有项目，熟练操作店铺后台管理工具，通过对20个基本模块的学习，能够熟悉电商平台运营技能，掌握店铺运营的核心知识，熟悉店铺运营的专业术语，能够独立运营电商项目，掌握电商营销的方式。能分析店铺运营数据，对每个细节要素能够掌控，并通过数据分析采用相应的卖家工具进行调整。了解电商搜索规则及电商SEO的内容。 (二)能力目标 学生了解电商各个平台的运营管理模式，能够掌握卖家从货源管理到商品销售，售后服务中的细节，针对不同问题做出相应优化。熟练使用店铺运营工具，包括掌握最新店铺营销趋势，店铺整体风格制定，促销及活动模块设计管理，针对不同店铺的规模及产品制定销售推广策略。提高学生对卖家工具的使用技巧，合理借助工具及活动平台提升店铺的搜索优势；深入研究大数据，对行业的整体需求趋势能够有相当的把控及预测； 通过大数据建立CRM系统，有针对性的精准投放推广信息，通过KPI绩效考核，提高团队核心竞争力。
运营数据分析指标
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
电商运营指标体系
电商运营指标体系 电商数据运营指标体系 本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 o独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个
用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到 此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端 区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 （2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。（3）总体销售业绩指标 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 o毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的
数据处理与分析教案课程.doc
授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式
教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。
教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式
高手告诉你如何电商数据分析
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
电商运营大数据分析
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
电商部运营方案
电商部运营方案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
电商部运营方案 目录 一团队架构
二绩效考核 三平台分析 四产品分析 五竞争分析 六推广分析 一团队架构 前期人员配置一个岗位一个人：负责人一位，运营一位，美工一位，平台对接兼客服一位（运营过程中可酌情加人）。 1 负责人 工作职责 1、负责平台内产品整体规划和运营策略的制定及执行。 2、负责制定月运营、季度运营计划。
3、整理产品运营数据，并定期收集分析同类竞品情报。完成活动的策划执行，并做好跟踪记录。 4、负责和运营方的有效沟通，调动各种资源，促进公司产品和运营方的联合推广，以提高公司产品的市场知名度和销量。 5、负责及时处理产品运营过程中遇到的各种正负面事件。 6、跟踪运营推广效果，分析数据并反馈，分享推广经验。 7、挖掘和分析目标用户使用习惯、情感及体验感受。 8、分析平台产品运营数据，根据分析结果不断优化运营方案。 9、负责团队的建设和管理。 10、部门间的有效沟通和配合工作。 2 运营（以前工作的同事：人品、工作能力突出） 工作职责 1、深入了解产品与行业，制定适应公司发展战略的计划。 2、根据公司的产品，寻找有利于产品销售的资源。 3、与平台保持良好的沟通合作关系。 4、对推广数据进行分析，有针对性的调整推广策略，提高销量。 5、想尽一切办法引流。 6、有判断力，对热点事件能分析，知道如何借势。 7、完成负责人制定的销售目标。 3 美工 工作职责 1、负责页面整体美工创意，设计。 2、负责产品活动宣传等图片设计。 3、负责各种产品素材的整理收集。 4 平台对接兼客服 工作职责 1、与平台对接人员保持良好的沟通。 2、负责产品销售的客服工作。 二绩效考核 1 负责人 背负团队整体KPI指标，如运营数据指标，销售数据指标，如何将团队的指标合理的分配到每周每日每一个人。 2 运营
数据处理与分析教案
授课教案 班级:１7计1班课程:oｆｆice２010 授课教师：黄媚
?教学过程设计 教学环节及 时间分配 教学内容师生活动设计意图导入新课 ( 3分钟） 讲授新课 （ 20分 钟) 通过一个与该节相同的例子观看， 导入本次新课。 第七章电子表格中的数据处理 ７、2 数据处理与分析 7.2.1 数据的查找与替换 1、数据查找 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-查找-在“查找和替换”的对 话框输入查找内容-选择“查找全部” ２、数据替换 单击任意单元格-开始-【编辑】组－查 找和替换-替换-在“查找和替换”的“替 换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 教师示范操作 学生认真听课并回 答教师提出的问 题。 当堂的师生互动 能让学生更能加 深对操作步骤的 印象，对其中运用 到的按钮印象更 深刻
序 选 7.2.2 数据排序 １、使用排序按钮快速排序 开始-【编辑】组-排序和筛选 表示数据按递增顺序排列,使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排列,使最大值位于列的顶端 ２、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格-数据－【排序和筛选】组-排序-确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据包含标题——排序时保留字段名称 通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。
7.2.3 数据筛选 1、自动筛选 按值列表、按格式、按条件 选择所需单元格-数据－【排序和筛选】组- “筛选”下拉按钮－选择所需值-确定 ２、自定义筛选 选择所需的单元格区域或表－数据-【排序和筛选】组-筛选
数据的分析复习教案
数据的分析复习教案 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】
第二十章数据的分析复习学案 重庆市接龙中学校 刘利 一、学习目标 【知识与技能】：理解统计的基本思想是用样本的特征去估计总体的特征，会用平均数、中位数、众数、极差、方差进行数据处理。 【过程与方法】：经历探索数据的收集、整理、分析过程，在活动中发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力。 【情感态度与价值观】：培养合作交流的意识与能力，提高解决简单的实际问题能力，形成一定的数据意识和解决问题的能力，体会特征数据的应用价值。 二、学习重难点 【重点】：平均数、众数、中位数、极差、方差的归纳及其应用。 【难点】：方差概念的理解和应用。 三、学习过程 （一）自主复习、查漏补缺（若对这些知识有遗忘，请根据自己的情况，选择相应的视频学习） 本章知识体系归纳： 1、若n 个数 的权分别是 则： 叫做这n 个数的加权平均数。 2、在求n 个数的算术平均数时，如果x 1出现f 1次，x 2出现f 2次，…，x k 出现f k 次（这里 f 1+ f 2+…+ f k =n ）那么这n 个数的算术平均数 _______。 3、将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列,如果数据的个数是奇数，则 处于中间位置的数就是这组数据的 。如果数据的个数是偶数，则 就是这组数据的中位数。中位数是一个 。如果已知一组数据的中位数，那么可以知道，小于等于或大于等于这个中位数的数据各占一半。 4、一组数据中出现次数__________的数据就是这组数据的众数。 n x x x ，， ， ?21n w w w ，， ， ?21
第20章-数据的分析全章教案
第二十章数据的分析 一、教材分析 从《标准》看，本章属于“统计与概率”领域。对于“统计与概率”领域的内容，本套教科书独立于“数与代数”和“空间与图形”领域编写，共有四章。这四章内容采用统计和概率分开编排的方式，前三章是统计，最后一章是概率。统计部分的三章内容按照数据处理的基本过程来安排。我们在7年级上册和8年级上册分别学习了“数据的收集与整理”“数据的描述”，本章是统计部分的最后一章，主要学习分析数据的集中趋势和离散程度的常用方法。 在前两章中，我们学习了收集、整理和描述数据的常用方法，将收集到的数据进行分组、列表、绘图等处理工作后，数据分布的一些面貌和特征可以通过统计图表等反映出来。为了进一步了解数据分布的特征和规律，还需要计算出一些代表数据一般水平（典型水平）或分布状况的特征量。对于统计数据的分布的特征，可以从三个方面来分析：一是分析数据分布的集中趋势，反映数据向其中心值（平均数）靠拢或聚集的程度；二是分析数据分布的离散程度，反映数据远离其中心值（平均数）的趋势，三是分析数据分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状。这三个方面分别反映了数据分布特征的不同侧面。根据《标准》的要求，本章从就前两个方面研究数据的分布特征。 二、重难点分析 统计中常用的平均数有算数平均数（简单算数平均数和加权算数平均数）、调和平均数、几何平均数等。根据《标准》的要求，本章着重研究了加权平均数。 三、教学目标 1．进一步理解平均数、中位数和众数等统计量的统计意义； 2．会计算加权平均数，理解“权”的意义，能选择适当的统计量表示数据的集中趋势； 3．会计算极差和方差，理解它们的统计意义，会用它们表示数据的波动情况； 4．能用计算器的统计功能进行统计计算，进一步体会计算器的优越性； 5．会用样本平均数、方差估计总体的平均数、方差，进一步感受抽样的必要性，体会用样本估计总体的思想； 6．从事收集、整理、描述和分析数据得出结论的统计活动，经历数据处理的基本过程，体验统计与生活的联系，感受统计在生活和生产中的作用，养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度。 四、课时安排 全章教学约需15课时，具体内容和课时分配如下： 20．1 数据的代表约6课时 20．2 数据的波动约5课时 20．3 课题学习约2课时 数学活动 小结约2课时 20.1数据的代表 20.1.1平均数 1 / 18
电商运营中的几组关键数据
电商运营中的几组关键数据 数据分析是电商本该最强势的能力，用户的基本信息、购物偏好、浏览轨迹、卖了多少商品等，电商都看得清清楚楚。 一、传统企业转型电商的基础数据 1.UV（独立访客数UniqueVisitors） 指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。UV提供了一定时间内不同观众数屈的统计指标，而没有反映出网站的全面活动。 通过1P和Cookie是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV 值。当客户第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie，通常放在这个客户端电脑的C盘当中。在这个Cookie中会分配一个独一无二的编号，这其中会记录一些访问服务器的信息，如访问时间，访问了哪些页面等。当你下次再访问这个服务器的时候，服务器就可以直接从你的电脑中找到上一次放进去的Cookie文件，并且对其进行一些更新，但那个独一无二的编号是不会变的。 2.PV（页面浏览数PageViews） 即页面浏览量，或点击量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。具体地说，PV值就是所有访问者在
24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request）,网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV。那么症这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 3.IP即独立IP数 lP可以理解为独立IP的访问用户，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量，同—IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1。但是假如说两台机器访问而使用的是同一个IP,那么只能算是一个IP的访问。 IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。UV 大于IP,这种情况就是在网吧、学校、公司等，公用相间IP的场所中不同的用户，或者多种不同浏览器访问您的网站，那么UV数会大于IP数。UV小于IP,在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上网，所以同一个用户在家里不同时间访问您的网站时，IP可能会不同，因为它会根据时间变动lP,即动态的IP地址，但是实际访客数唯—，便会出现UV数小于IP数。 4.VV（VisitView）访客的访问次数 记录所有访客一天内访问了多少次您的网站，当访客完成浏览并
电商运营数据分析专用术语关键词解释
电商运营须知的常用术业关键词大全 浏览量（PV）:店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 访客数（UV）：全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算浏览量和访客数的比值越大，说明用户在卖家店铺中查看的页面数越多。如果此比值较小，卖家可以考虑增加一下各种宝贝间的关联，或对宝贝分类重新进行调整，以吸引用户对店铺中其他宝贝的关注。 回头率：指回头客占店铺总访客数的百分比。 回头率越高，说明您的店铺或宝贝受欢迎程度越高，访客的忠实度越高。若该指标不高，您可以考虑改善您的产品质量、售后服务或者增加用户交流。 跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。注：该指标不显示今日数据，只能提供昨天及以前的数据。最近7天、最近30天等数据则是计算前6天或前29天数据。 该指标可以直接体现出您的店铺页面是否有足够的吸引力让访客深入访问下去。跳失率的数值越小代表店铺或宝贝越可能受欢迎，买家更愿意访问更多的页面，反之数值越大说明越不受欢迎。 停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”）。 时间越长，说明店铺内容越吸引买家；若时间很短，卖家可以考虑调整店铺内容，或进行装修等等。 搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。 搜索次数越高说明该关键词或价格区间的被关注度越高，该指数可以帮助卖家优化店铺相关页面关键词，提高搜索相关度，以增加流量。 收藏量：用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 浏览回头客：指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 全店成交转化率：即全店成交转化率=成交用户数/访客数。单日“全店成交转化率” 指单日成交用户数占访客数的百分比。 通常情况下，有助于提高全店成交转化率的因素有： 1）宝贝（时令宝贝）图文细节有吸引力； 2）相比同类宝贝，价格、运费便宜； 3）相比同类宝贝，店铺信用等级较高、客服服务到位、买家评价较好； 4）店铺装修、页面布局较好。 建议卖家根据全店成交转化率的变化趋势，对应以上各因素调整相应的店铺优化策略。 全店转化率均值：指所选择的某个时间段，全店成交转化率日数据的平均值。如【月报】中，
运营必备的 15 个数据分析方法
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
数据的分析与处理教学设计
数据的分析与处理教学设计 一、教学内容分析 《数据处理与统计》的内容，主要包括运用公式和函数进行数据统计与分析运算。 本节内容主要完成《纲要》中“信息的加工与表达”任务，是本单元的核心内容，也是本单元的重点和难点。电子表格软件的作用主要体现在数据的处理与统计功能，而不是形式上的表格。数据的处理与统计包含很多方面。除此之外，需要对收集的数据进行必要的运算和进一步加工，这时就需要介绍公式和函数，这是WPS表格软件的有效工具，也是数据加工的重点。公式的含义、组成、编辑、复制、删除，以及函数的含义、引用形式、格式、使用方法等都是学生需要熟练掌握得内容。其中有关单元格地址（相对地址和绝对地址）、数据引用（相对引用和绝对引用）的概念更是至关重要，也是学习的难点。 二、学生分析 教学对象是初一年级的学生，此年级段的学生已有一定的信息素养，掌握了计算机的一些操作技能，WPS表格软件是信息技术教学的一大难点，与其他教学内容的难点有一点悬殊，学生相对掌握起来有一点吃力。本节主要通过在学习内容的探究和相似问题的比较上，提出了很多有趣的问题，学生通过自己的动手操作和观察交流上，更加深刻地掌握知识，培养学生自我解决问题、自我发展、合作学习的意识。 三、教学目标 （一）知识与技能 1.理解公式、函数、地址引用的含义； 2.熟练掌握公式和函数的应用； 3.掌握使用填充手柄的方法。 （二）过程与方法 1.培养学生动手操作和观察交流的能力； 2.培养自我解决问题、自我发展、合作学习的能力。 （三）情感态度价值观
1.联系生活实际，培养学生在研究中学习、在学习中探索的意识。 （四）行为与创新 1. 帮助学生在任务中自主提炼有效结论，扩展了知识的使用面。 四、教学重点、难点 （一）教学重点 1.掌握公式和函数的应用； 2.掌握使用填充手柄的方法。 （二）教学难点 1.绝对地址和相对地址的引用。 五、教学方法 情境导入法、任务驱动法、比较发现法等教学方法 六、教学过程 （一）创设情境、导入新课 1.教师活动：同学们，为培养学生的兴趣，拓展学生的眼界，锻炼学生的体魄，学校开展了雏鹰少年宫兴趣小组活动，同学们都报名了吗？ 2.学生活动：学生回答。 3.教师活动：老师这里有1份学校兴趣小组报名的统计表（老师打开统计表，如下图），你能用10秒钟的时间计算出各个兴趣小组的总人数吗? 4.学生活动：学生回答基本上不可能。 5.教师活动：学完今天的内容，你就能很轻松的完成这个任务了！ 设计意图：结合少年宫兴趣小组活动，迅速进入主题，激发学生的学习欲望。 （二）任务驱动、自主学习 1.教师活动：如何在电子表格中实现数据的运算，我们先做一个小尝试。新建一个电子表格文件，在A1单元格中输入10*2+3，在B1单元格中输入=10*2+3，观察结果有何不同？请同学们注意，这里的A1单元格指的是第A列第1行的单
第二十章 数据的分析教案全章(精品)
八年级（下）数学教案《数据的分析》 马娟
单元教案 （一）学习目标 1．进一步理解平均数、中位数和众数等统计量的统计意义； 2．会计算加权平均数，理解“权”的意义，能选择适当的统计量表示数据的集中趋势； 3．会计算极差和方差，理解它们的统计意义，会用它们表示数据的波动情况； 4．能用计算器的统计功能进行统计计算，进一步体会计算器的优越性； 5．会用样本平均数、方差估计总体的平均数、方差，进一步感受抽样的必要性，体会用样本估计总体的思想； 6．从事收集、整理、描述和分析数据得出结论的统计活动，经历数据处理的基本过程，体验统计与生活的联系，感受统计在生活和生产中的作用，养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度。 （二）重、难点分析 统计中常用的平均数有算数平均数（简单算数平均数和加权算数平均数）、调和平均数、几何平均数等。根据《标准》的要求，本章着重研究了加权平均数。 （三）内容分析 本章主要研究平均数（主要是加权平均数）、中位数、众数以及极差、方差等统计量的统计意义，学习如何利用这些统计量分析数据的集中趋势和离散情况，并通过研究如何用样本的平均数和方差估计总体的平 均数和方差，进一步体会用样本估计总体的思想。 下面是本章知识展开的结构框图。 本章知识的展开顺序如下图：
(四)课时分配 全章教学约需15课时（不包括选学内容的课时数），具体内容和课时分配如下： 18．1 数据的代表约6课时 18．2 数据的波动约5课时 18．3 课题学习约2课时 数学活动 小结约2课时
18.1数据的代表 18.1.1平均数（第一课时） 一、教学目标： 1、使学生理解数据的权和加权平均数的概念 2、使学生掌握加权平均数的计算方法 3、通过本节课的学习，还应使学生理解平均数在数据统计中的意义和作用：描述一组数据集中趋势的特征数字，是反映一组数据平均水平的特征数。 二、重点、难点分析： 1、重点：会求加权平均数 2、难点：对“权”的理解 三、课程类型：新授课 方法手段：启发式教学法 四、课堂引入： 1、若不选择教材中的引入问题，也可以替换成更贴近学生学习生活中的实例，下举一例可供借鉴参考。 求该校初二年级在这次数学考试中的平均成绩？下述计算方法是否合理？为什么？ x = 4 1（79+80+81+82）=80.5 五、例习题分析： 例1和例2均为计算数据加权平均数型问题，因为是初学尤其之前与平均数计算公式已经作过比较，所以这里应该让学生搞明白问题中是否有权数，即是选择普通的平均数计算还是加权平均数计算，其次若用加权平均数计算，权数又分别是多少？例2的题意理解很重要，一定要让学生体会好这里的几个百分数在总成绩中的作用，它们的作用与权的意义相符，实际上这几个百分数分别表示几项成绩的权。 六、随堂练习： 1、老师在计算学期总平均分的时候按如下标准:作业占100%、测验占30%、期中占35%、期末考试占35%， 2 求这些灯泡的平均使用寿命？ 答案：1. x 小关 =79.05 x 小兵 =80 2. x =597.5小时 七、反馈练习： 1、在一个样本中，2出现了x 1次，3出现了x 2次，4出现了x 3次，5出现了x 4次，则这个样本的平均数为 .
电商销售运营分析总结
电商销售运营分析总结 一、大数据（摘录淘宝） 从淘宝旅游类目成交中分析，15年比14年的成交有所下降。并且下降点接近一半，14年成交占比达到类目3%，15年1月仅为类目1.75%，数据下降较为明显，且15年数据仅比13年上升0.27%，13年成交占比1.48%。 从大环境数据当中可以评估，国内游轮1月份的销售在整个旅游大类目下并不太理想，仅仅和13年的水平相当。 二、数据分析 本月总体销售791人，其中自营337人，同程429人，途牛25人。三峡常规航次的销售自营102人，同程41人，途牛16人。 自营数据分析，本月销售量比14年增长240%，14年1月仅收客31人，自营数据增长明显。 整体运营分析，1月份参与淘宝活动4次，其中大型活动1次，并通过网络宣传、官网引流在流量及访客方面获得了极大的支持。平均日浏览量达到3108次，日访客达到
2068人，日均回访率7.01%，日均成交转化率为0.21%，用户平均访问深度为1，人均页面停留时间达到182秒的均值。 三、问题分析 从一月份的整体数据中来看，获得该成绩并不令人惊喜，从整体的运营来看，仍然有较多问题有待解决： 1、优化工作不够 从数据中分析，本月淘宝自然搜索流量仅为24.52，商城自然搜索量15.58，每日自然搜索流量为40次，从正常的量来分析，该数据明显不够支撑店铺的正常发展，在宝贝标题优化、排期优化工作明显做得不到位。 2、引导工作不佳 在导航及抬头的引导工作，以及宝贝详情页的引导工作不够，从数据中分析，每日首页访客量仅为47次，占比2.27%，用户访问深度仅为1，首页作为信息量最为庞大的页面，应当重点引导，宝贝页面的关联营销，活动页面的引导均可以大大提升访问深度及点击次数。 3、吸引度待提升
Excel数据管理与分析之分类汇总教案
Excel数据处理之分类汇总教案 河北省保定市女子职业中专董泽 本课选自高等教育出版社出版的《计算机应用基础》第四章第四节第三小节的内容——分类汇总。下面就本节内容的教材、教法、学法及教学过程等四个方面加以说明。 一、分析教材 本教材是中等职业学校“计算机应用基础”文化课基础教材，教材以“宽、浅、用、新”为原则，选材新颖、内容丰富、注重实用、浅显易懂，突出了对学生基本实践技能的培养。教材内容的组织紧紧围绕中等职业教育培养目标，强调实用性和操作性，将分散的知识进行整合，体系结构严谨。通过学习，使学生了解和掌握信息技术的基础知识，具有使用计算机工具进行文字处理、数据处理、信息获取三种能力，让学生在计算机及应用技术方面逐步形成完整的概念，培养和提高了学生的计算机文化素质，为学生利用计算机学习其他课程打下基础。教材配套的上机实习指导与教材知识点相对应，采用了“知识点训练——综合练习——问题与探索”的三段式结构，使计算机应用基础知识点的学习训练与实际应用紧密结合，突出了从问题的实际背景中建立概念，易于学生理解和掌握，便于培养学生触类旁通、举一反三，逐步形成继续学习、不断获取新知识和技能的能力，使其能够具备较强的实践能力、创新能力和创业能力。 全书分为七个部分：计算机基础知识、操作系统、文字处理、电子表格、电子演示文稿、网络基础与应用以及数据库操作与应用。第四章介绍了中文Excel2000电子表格的使用。 在数据处理中，由于数据量的增加，需要浪费相当多的人力及成本。而Excel强大的数据处理功能恰好解决了这一突出问题。因此，将Excel数据处理作为一个重要内容来介绍，显得尤为重要。
运营月报模板
运营月报 概述： 一、新项目数据（新项目成立初期统计，项目上线3-6个月后可删除） 1、销售需求（需判断是否合理） 2、车联生产数据分析 3、车厂组装数据分析 4、经销商/4s店入库数据分析 二、运营数据（根据不同的项目分析不同的数据） 1、互联数据分析 1.1、车上车下数据分析 1.2、Usb连接数据分析 1.3、消息/广告统计分析 1.4、车辆使用数据分析 2、功能/应用数据分析 、第三方应用数据分析 、总服务量和内容统计分析 、救援服务数量和内容分析 。 。 。 。 。 三、重点售后反馈、用户反馈 1、用户反馈率分析 2、根据反馈分析产品问题，推动产品找到问题原因和解决方案
详情： 一、新项目数据（产品上线三至六个月后可以取消） 本月产品生产出3000台设备，车厂装车2000台，经销商入库2000台。其中生产数据比上月降低500台，车厂装车比上月增长1000台，经销商入库比上月增长500台。（如和上月对比不能产出有效分析，可以和上一个新项目的同周期进行对比，数据整体稳定。（如有大幅度升降，可适当分析） 图表： 二、运营数据 以基本数据举例： 、用户登陆注册统计。（人数过多可使用百分比，数据升降幅度过大需进行分析）
本月总用户量为800人，比上月（750人）增长5人。 本月注册用户量为500人，比上月（400人）增长100人。 本月游客数量为300人，比上月（200人）增长100人。 本月登陆用户数量为100人，比上月（50人）增长50人。 整体数据处于上升趋势。目前500人的注册用户中，登陆用户至于100人，运营计划下月将对此现象进行调研分析，提升注册用户的登陆量。 图表： Top10排名举例： 地域排名总用 户量 具体 数据 注册用 户量 具体 数据 游客 数量 具体 数据 登陆 数量 具体 数据 申请过服务的 用户数量 具体 数据 第一北京500上海500广州500北京500深圳500 第二上海400成都400郑州400广州400郑州400 第三广州300北京300北京300深圳300北京300 第四深圳200武汉200成都200成都200成都200 第五成都100南京100深圳100西安100上海100 用户基本信息。包括用户联系方式，性别，职业等基本信息，按照所有用户、注册成功的用户、产生过服务的用户三个维度导出数据即可。 举例： 联系方式性别地址职业车型注册时间 （没有注册显示无）申请的服务 （没有申请显示无）
数据的统计与分析教学设计
数据的统计与分析教学设计 Teaching design of statistics and analysis of d ata
数据的统计与分析教学设计 前言：小泰温馨提醒，数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科， 从某种角度看属于形式科学的一种，在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代 的作用，是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。本教案根据数学课程标准的要 求和针对教学对象是初中生群体的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的 设想和计划、并以启迪发展学生智力为根本目的。便于学习和使用，本文下载后内容可随 意修改调整及打印。 教学内容：本节课的内容安排是七上第四章的一点补充，即在学 习了数据的分析的基础上带学生到网络教室利用网络和excel平 台对生活和社会中的一些热点问题的相关数据进行统计和分析并 得出相应的信息 教材分析：数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个知识点，与我们的生活息息相关，也是北师大版新教材每学期都要涉 及的一个重要内容。本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的相 关知识，还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。 学校及学生状况分析：重庆外国语学校是全国首批创办的八所外 国语学校之一，重庆市教委直属xxx中学，全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一，学校设备先进一流，实现了校园网络化，学生来自全国各地，素质普遍较高，由于我校是国家级课题“z+z 智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究”实验学校， 学生有在网络教室上数学课的实际体验。
学习目标： 认知目标：经历综合运用已有知识解决问题的过程，加深对数据 的认识，体会数学与现实生活的联系。 能力目标：经历观察、比较、估计、推理、交流等过程，发 展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。让学生实际操作，了解信息技术在数据处理中的作用。 情感目标：设置丰富的问题情景与活动，激发学生的好奇心和自 动学习的欲望，让学生想学，会学，乐学；体验数学与日常生活 密切相关。 重点：通过对数据的分析从而得出相应的一些信息 难点：比较、估计、推理等方法的应用 教具：采用多媒体教学（powerpoint和excel展示）并让学生在 网络教室动手实做。 教法：运用多种教学方法，既有老师的讲解，又有学生探索、师 生共做，学生小组合作及动手实做。 教学过程： 我们今天生活的这个世界，是一个充满信息、瞬息变化的世界，而表达信息的重要方式之一就是数据。如果大家看看报纸、 电视，就会发现无论是新闻、经济论坛、天气预报、广告或者是
淘宝运营数据分析指标一览表
淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页 面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。