电商运营数据分析教学教案
电商运营数据分析教学
教案
-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
《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。
第2章
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
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
电子商务如何进行运营数据分析
电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三
甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了
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
电商平台的数据分析
一、主要路径分析 一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活 不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。 然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册 注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存 用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如： 对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户； 对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收 我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。 如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播 由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。 二、行为数据分析 分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。 做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。 下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。 用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号
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：
电商数据分析基础知识.doc
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 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、网站流量累指标、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 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。 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。 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 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 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
电商运营模式之数据分析
电商运营模式之数据分析 电商运营模式中最重要的莫过于就是数据分析了，不会数据分析，你就很难抓住你的客户，那下面就由中公优就业的老师给大家介绍一下有关数据分析的内容。 在电商运营中，基于用户层面的数据分析： 不管是做网站运营，还是电商运营，数据分析是必不可少的工作之一，基于真实数据下的数据统计，通过全局的数据分析，找出问题，然后在运营当中解决问题。比如网站运营会关注收录数、PV、UV、跳出率等数据，万商堂认为在电商运营中，基于用户层面的分析，其实与网站运营关注的数据差不多。图中各项数据以周为单位进行每日数据对比，另外还要重点观察购物车、下单、转化这一过程的环比数据情况。 在电商运营中，基于订单层面的数据分析： 各节点转化率分析一般是首页-列表页转化率，列表页-祥情页转化率，祥情页-支付页转化率，支付页-支付成功转化率。在进行销售额的数据统计与分析时，建议减去平台补贴情况的相关数据。电商运营的具体过程中我们还要进行净利润的数据统计啊，忙活了这么久，总得知道自己赚了多少钱吧。还有资金回笼率、产销率、毛利率、费用率(不包含商品的各类成本)等等。
在电商运营中，基于数据分析涉及的工具 在我们刚刚接触到电商运营时，其实上级往往会先让你进行一统计数据的活，比如这个市场大不大，竞争对手有哪些，竞争对手的销售好不好等等。基于宏观上的数据，互联网上就有现成的，我们要的只是统计好就好了。一些常见的数据统计工具有： 1、Excel 2、siteflow电子商务数据分析工具 3、BDP数据分析工具，善于展现图表分析 4、百度统计，站长统计等网站数据统计工具 更多知识干货分享，尽在中公优就业，>>>点击进入。 点击查看>>>中公IT优就业封闭式培训，包食宿，学费贷款，交通补贴，推荐就业
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
浅析电商平台数据指标分析
浅析电商数据分析 整体运营分析 电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。 分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。 访客分析 分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析：访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客 单价、访客转化率等； ●访客购买矩阵分析：每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如，我们以2008年册的用户来说明， 这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度； ●访客购买次数分析：人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献； ●访客首次购买分析：了解访客首次访问到首次下单的时间段分布，可以了解用户消费习惯； ●访客平均客单价分析：了解访客平均消费金额的区间分布，了解访客消费水平； ●访客转化漏斗：访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访 客、完成订单访客；
●访客转化率：访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建 订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率； ●访客复购率分析：日期、复购访客数、订单访客、复购率； ●访客活跃度分析：日期、活跃访客数、订单访客、活跃率； 订单溯源分析 分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据，提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析，帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细：订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等； ●订单访客：产生订单的访客，订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等； ●订单趋势：包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等； ●汇总分析：每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等； ●订单集中度分析：支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购 物车分析等； 分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。
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
电商运营管理：数据化指标运营管理讲课稿
电商网站运营管理：数据化指标运营管理 一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2
个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标 网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV(易观百科：PV）、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。
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