今天小编就给大家整理了数据分析方法，本文共12篇，希望对大家的工作和学习有所帮助，欢迎阅读!
篇1：数据分析方法
对比分析法
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。
表达事物发展的变化以及研究其中的规律
对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距。
对比分析法可分为静态比较和动态比较两类 横比
动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵比。
与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。
与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。
目前实际完成的值与目标值进行对比
不同时期对比：选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。
统计部门、单位、地区对比：与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。
横比，条件相同(比如，时间)，结果不同
纵比：结果相同，条件不同
分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。
分组分析法的关键在于对确定数组与组距。在数据分组中，各组之间的取值界限称为组限。上限值和下限值的平均数称为组中值。
结构分析法是指被分析研究总体内部各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。
同比和环比
同比：去年的这个时间段和今年的这个时间段进行对比叫做同比
环比：上一个月和这一个月进行对比
结构相对指标(比例)的计算公式为：
结构相对指标=总体某部分的数值/总体总量*100%
市场占有率=(某种商品销量/该种商品市场销售总量)*100%
平均分析法就是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。
平均指标可用于同一现象在不同地区、不同部门或单位间的对比，还可用于同一现象在不同时间的对比。
比如分析不同行业、地区的平均从业人数、平均营业收入等。所有数量指标都可以依据不同的分组用单位数来平均，进行对比、分析。
交叉分析法
交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中的变量之间的关系。
综合评价分析法
综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，比如不同地区的社会发展水平，企业经济效益评价等，都可以用这种方法。
综合评价分析法主要有三大特点：
评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成。
在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理。
评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是由最终的分值进行综合排序。
矩阵分析法是指将事物(如产品、服务)的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。
篇2：数据分析方法
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
识别需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数
篇3：数据分析方法
据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;
②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据;
③记录表应便于使用; ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;
过程改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析;
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通;
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围;
⑤数据分析所需资源是否得到保障。
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篇4：社会调查数据分析方法
一、社会调查数据的特点
通常情况下,社会调查数据特点如下。
(1)相关性
对于一个样本个体而言，它具有本身的多个特征，这些特征之间就具有一定的相关性。对于多个样本而言，个体与个体的特征之间具有相关性。如果样本随时间而变化，那么该样本在不同时刻的特征之间又具有相关性。因此，由于上述多个原因使得社会调查数据具有了复杂的相关性，传统的统计学调查难以解决这样的问题。
(2)离散性
因为社会调查数据是通过自填式问卷、网络调查数据库等方法得到，所以社会调查数据一般以离散变量为主，且这些数据之间只有标示作用，并没有严格的逻辑关系。
(3)模糊性
社会调查数据当中不可避免的会接触到各种表达方式和概念，因此,它具有模糊性。因为由自填式问卷或结构式访问的方法得到的社会调查数据具有以上特点，所以在实际应用中基于统计学的处理方法只能笼统的显示数据的部分特性,如频数、离散程度等。对于数据之间的关系只能分析出维数极少的大致的关系。而且利用软件进行数据挖掘时，因为现有的软件中的数据挖掘算法对于数据类型和格式要求较高,所以能应用到的数据挖掘算法很少。就算是数据要求较低的关联分析,其结果也存在大量的冗余。因此,我们需要建立一个合适的社会调查数据的数学模型来完善原先的方法并使跟多的数据挖掘方法可以运用到其中，使得结果更准确。
二、社会调查数据的建模
研究中我们发现,三维矩阵可适用于社会调查数据的建模。
1 三维矩阵的定义
三维矩阵的定义:由n个p×q阶的矩阵组成的n×p×q阶的矩阵A称为三维矩阵,又称立体阵。Ak,i,j表示三维矩阵A的第k层,第i行,第j列上的元素。其中n,p,q分别表示三维矩阵的高度,厚度和宽度。
2 三维矩阵模型的建立
调查问卷的题目一般有三种类型:单选题、多选题和排序题。这三类题目都可以表示成向量的形式,其中每一道单选题、多选题可以表示成一个向量,排序题可以表示成多个向量组成的矩阵。对于单选题和多选题,可以按选项的顺序可以表示成一个向量,其中选中的用“1”表示,未选中的项用“0”表示。对于排序题，可以表示成一个n×n的方阵,,其中n表示该排序题的选项数,。这样，每一题就可以定义为空间中的一个维度,从而所有的题目就可以构成一个N维空间。每份调查问卷的信息用一个M×N矩阵表示(M为题目的最大选项数),其在每一维上的选择称之为一个元素,这样每份问卷的信息就包括了N个元素。以第1,2,3题数据为例,其中第1题为单选题选择“B”,用向量 (0,1, 0..0)T 表示为一个元素,第2题为多选题选择“ACE”,用向量 (1, 0,1, 0,1, 0..0)T 表示为一个元素,第3题为排序题顺序为CBADEFIHG,用矩阵表示，每一个列向量是一个元素,如图1所示。
那么，假设有一问卷信息用一个大小为M×N的矩阵表示。K份的问卷信息就可以用K个大小为M×N的矩阵表示。将这K个矩阵叠加,形成一个三维矩阵。这个三维矩阵就是我们建立的三维矩阵数学模型,如图2所示。
在图2中我们看到,该三维矩阵数学模型有三个坐标轴，它们分别是题目、人数、选项。题目轴以每一道题为一个单位；人数轴以每一份问卷为一个单位；选项轴的刻度A,B,C,D,E,F等题目选项,其个数为该调查问卷中选项最多的题目的选项个数。在此基础之上,这样的三维矩阵具有以下性质。
(1) 在题目轴中选取对应的题目，将三维矩阵面向竖切得到截面1，截面2表示每一道题所有人选择的信息。
(2) 在人数轴中选取对应的人，将三维矩阵横切得到横截面1，横截面1表示对应的人选择所有题目的信息。
在得到三维矩阵后，可对它进行像素化处理，置1的元素用黑点代替,置0元素的则空白，在得到像素化三维矩阵后我们可以将三维矩阵沿着人数维度上向下投影，这样就可以得到一个具有浓黑不一的点的平面。通过这些点的浓度，可以知道每一选项选择的人数。接下来我们可用灰度级表示点的浓度,筛选出浓度大于一定程度的点，在此基础上进行后续算法处理。
上述三维矩阵数学模型具有数学三维矩阵的所有性质，可依据调查问卷的需求进行转置，加权、相乘、筛选等数学处理,另外在数学处理的基础上，采用超图理论可以大大丰富了调查问卷的处理方法。
三、基于超图算法的调查问卷分析技术
超图是离散数学中重要的内容,是对图论的推广。超图是有限集合的子系统,它是一个由顶点的集合V和超边集合E组成的二元对，超图的一条边可以有多个顶点的特性，这与一般的图有很大不同。超图分为有向超图与无向超图两类,在无向超图的每条超边上添加方向后得到的有向二元对就是有向超图。
超图在许多领域有广泛的应用。大家可以利用无向超图表示每一道题的选择情况，先将这每一题的每一个选项设成一个节点,然后将三维矩阵从上向下投影，如果某一题的若干个选项同时被一个人选择，就用一条超边包围这些节点,那么选这些选项的人越多，投影得到的超边就越浓。这样就用超图表示了问卷中每道题的信息,可以进行聚类处理。
利用有向超图,可以将关联规则表示成有向超图的形式，在得到了关联规则后，设实际中得到的关联规则的形式为：前项和后项都是由多个项组成的集合。该文定义一条关联规则由一条有向超边表示，有向超边的头节点表示关联规则的前项,有向超边的尾节点表示关联规则的后项。每条有向超边的头节点和尾节点均可以为多个，如此便成功表示了复合规则，从而可以使用相关算法进行冗余规则检测。
通过基于有向超图的冗余规则检测就可以将关联规则之间存在着的大量冗余检测出，减少挖掘资源的浪费，从而增加了挖掘结果的有效性。
传统的聚类方法都对原始数据计算它们之间的距离来得到相似度，然后通过相似度进行聚类，这样的方法对于低维数据有良好的效果，但是对于高维数据却不能产生很好的聚类效果，因为高维数据的分布有其特殊性。通过超图模型的分割实现对高维数据的聚类却能产生较好的效果。它先将原始数据之间关系转化成超图，数据点表示成超图的节点，数据点间的关系用超边的权重来表示。然后对超图进行分割，除去相应的超边使得权重大的超边中的点聚于一个类中，同时使被除去的超边权重之和最小。这样就通过对超图的分割实现了对数据的聚类。具体的算法流程如下。
首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。
然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。
首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。
然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。
如图3所示是基于超图算法的选题型调查问卷的分析技术的流程图,主要包括4个主要部分,一是用向量表示调查问卷结果,二是将向量表示的调查问卷转化为三维矩阵数学模型表示调查问卷结果,三是使用超图算法进行优化,四是根据要求显示调查问卷结果。
四、结语
该文针对社会调查数据处理与分析中存在的问题，建立了基于三维矩阵的数学模型,将单选题和多选题表示成向量，将排序题表示成多个列向量，从而每一题可以表示成空间的一个维度，每一个向量就是一个元素，这样每一张问卷就可以表示成一个矩阵，通过将多个矩阵叠加就可以得到三维矩阵。该数学模型可以
利用三维矩阵的性质对其进行多种数学处理，如竖切、横切、像素化后投影等。在数学处理的基础上，该文又提出超图理论对数据进行聚类和检测冗余规则的分析。
[社会调查数据分析方法]
篇5：财务报表数据分析方法
垂直分析
确定财务报表结构占比最大的重要项目
垂直分析，又称为纵向分析，实质上是结构分析。
第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。
第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。
第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。
经过垂直分析法处理后的会计报表通常称为同度量报表、总体结构报表、共同比报表。以利润表为例，巴菲特非常关注销售毛利率、销售费用率、销售税前利润率、销售净利率，这实质上就是对利润表进行垂直分析。
水平分析
分析财务报表年度变化最大的重要项目
水平分析法，又称横向比法，是将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。
水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。
这种本期与上期的对比分析，既要包括增减变动的绝对值，又要包括增减变动比率的相对值，才可以防止得出片面的结论。每年巴菲特致股东的信第一句就是说伯克希尔公司每股净资产比上一年度增长的百分比。
趋势分析
分析财务报表长期变化最大的重要项目
趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。
趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。
巴菲特是长期投资，他特别重视公司净资产、盈利、销售收入的长期趋势分析。
他每年致股东的信第一页就是一张表，列示从1965年以来伯克希尔公司每年每股净资产增长率、标准普尔500指标年增长率以及二者的差异。
比率分析
最常用也是最重要的财务分析方法
比率分析，就是将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。比率分析是最基本最常用也是最重要的财务分析方法。
财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。
国务院国资委颁布的国有企业综合绩效评价指标体系也是把财务绩效定量评价指标分成这四类。
从巴菲特过去40多年致股东的信来看，巴菲特这四类比率中最关注的是：净资产收益率、总资产周转率、资产负债率、销售收入和利润增长率。
财务比率分析的最大作用是，使不同规模的企业财务数据所传递的财务信息可以按照统一的标准进行横向对照比较。
财务比率的常用标准有三种：历史标准、经验标准、行业标准。巴菲特经常会和历史水平进行比较。
因素分析
分析最重要的驱动因素
因素替代法又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。
比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。
巴菲特这样分析，1972年他收购喜诗糖果时，年销量为1600万磅。20增长到3200万磅，35年只增长了1倍。年增长率仅为2%。
但销售收入却从1972年的0.3亿增长到年的3.83亿美元，35年增长了13倍。销量增长1倍，收入增长13倍，最主要的驱动因素是持续涨价。
综合分析
多项重要指标结合进行综合分析
企业本身是一个综合性的整体，企业的各项财务活动、各张财务报表、各个财务项目、各个财务分析指标是相互联系的，只是单独分析一项或一类财务指标，就会像盲人摸象一样陷入片面理解的误区。
因此我们把相互依存、相互作用的多个重要财务指标结合在一起，从企业经营系统的整体角度来进行综合分析，对整个企业做出系统的全面的评价。
目前使用比较广泛的有杜邦财务分析体系、沃尔评分法、帕利普财务分析体系。
最重要最常用的是杜邦财务体系：净资产收益率=销售净利率×资产周转率×权益乘数，这三个比率分别代表公司的销售盈利能力、营运能力、偿债能力，还可以根据其驱动因素进一步细分。
对比分析
和最主要的竞争对手进行对比分析
和那些进行广泛分散投资的机构不同，巴菲特高度集中投资于少数超级明星公司，前10大重仓股占组合超过80%，这些超级明星公司各项重要财务指标都远远超过行业平均水平。
在长期稳定发展的行业中，那些伟大的超级明星企业也往往都有一个与其实力相比难分高下的对手。
比如软饮料行业中可口可乐与百事可乐，快餐行业中的麦当劳与肯德基，飞机制造行业中的波音与空客。两个超级明星企业旗鼓相当，几乎垄断了行业的大部分市场，这就形成了典型的双寡头垄断格局。
因此把超级明星公司与其竞争对手进行对比分析是最合适的方法。
前景分析
预测未来长期业绩是财务分析最终目标
巴菲特进行财务报表分析的目的不是分析所有公司，而是寻找极少数超级明星：
我们始终在寻找那些业务清晰易懂、业绩持续优异、由能力非凡并且为股东着想的管理层来经营的大公司。
这种目标公司并不能充分保证我们投资盈利：我们不仅要在合理的价格上买入，而且我们买入的公司的未来业绩还要与我们的预测相符。
但是这种投资方法――寻找超级明星――给我们提供了走向真正成功的唯一机会。
对企业未来发展前景进行财务预测是财务报表分析的最终目标。巴菲特说得非常明确：“我关注的是公司未来甚至30年的盈利能力。
[财务报表数据分析方法]
篇6：店铺数据分析的作用和方法
古德服饰的朋友们，相信您一定认同，只有分享才会走得更远。这也是我们持续提供各类文章的原因，我们愿意结交天下好友，因此，我们的朋友遍布全国，欢迎大家交流经验，
一、店铺销售数据分析的作用
1、有助于正确、快速的做出市场决策
服装生意有着流行趋势变化快、销售时段短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能改变促销策略，抓住商机，提高商品周转力、速度，减少商品积压。
2、有助于及时了解营销计划的执行结果
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。
3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率
数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。
品牌服装连锁店长在店铺管理中的4个着力点
二、单店货品销售数据分析
1、畅滞销款分析畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每季;从款式上一般按整体款式和各每月、周、类别款式来分。
畅滞销款式的分析首先可以提高“订货的审美观”和对所操作“品牌风格定位”的更准确把握，多次的畅滞销分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率;畅滞销式分析还可以查验陈列、度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
2、单款销售生命周期分析
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过“插入”-“图表”功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、营业时间分析
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
三、多店之间的货品销售数据分析
销售/库存对比分析对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内;在款式选择上一般是上货时间差不多。举例其中款式X有三个重要问题，
第一是所有的店铺销售都不错，为什么A店铺销售不太好?是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推介上有问题……是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨?
第二个问题是，该款的整体销售都不错，结合该款的销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少。
第三个问题是，就目前的总部库存而言，应该如何给B店铺和C店铺进行分配，是平均分配，还是先满足某一家店铺?
而款式Y则有两个问题。
第一个是A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差，应考虑将两店的该款货品进行调配，这样不但可以提高该款在A店的销售量，而且可以有效除低B款的库存;
第二个是C店铺销售一般，但库存也较少，其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致，是否应考虑将总仓库存再给C店铺补.
当然，在实际的店铺之间的销售/库存对点货。比分析工作中，还会出现更多的现象，只要针对不同的现象分析并做出相应对策，对店铺间的销售都会有较大的帮助的。
四、老顾客贡献率分析
行销学一个著名的法则叫做20/80法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因(如他人赠送购物、旅游购物等)，常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种原因一直无法达到VIP办卡条件，这对店铺的 VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确比如有针对性的对老顾客进行短信祝福了。
新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。
广州古德服饰，不断地分享好东西给所有认识我们的朋友，所以大家会不断地分享好东西给我们，一起成长，欢迎关注：
[店铺数据分析的作用和方法]
篇7：数据包络分析方法的研究进展
数据包络分析方法的研究进展
摘要：首先对近年来DEA方法研究的主要成果进行了系统的分析和归纳,阐述了它的若干重要问题的.主要研究进展.同时,在DEA应用方面,针对实际问题复杂多样、范围广泛以及DEA模型本身种类较多等特点,给出了DEA方法的具体工作步骤,并明确了在每个步骤上应该完成的任务.最后,提出了DEA方法研究中值得关注的几个问题. 作者： 马占新 Author： 作者单位： 内蒙古大学经济管理学院,内蒙古,呼和浩特,010021 期 刊： 系统工程与电子技术 ISTICEIPKU Journal： SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 年，卷(期)： , 24(3) 分类号： N945 关键词： 数据包络分析 DEA有效 评价方法 机标分类号： TP3 S23 机标关键词： 数据包络分析方法 方法研究 主要成果 工作步骤 中值 应用 系统 模型 基金项目： 数据包络分析方法的研究进展[期刊论文] 系统工程与电子技术 --2002, 24(3)马占新首先对近年来DEA方法研究的主要成果进行了系统的分析和归纳,阐述了它的若干重要问题的主要研究进展.同时,在DEA应用方面,针对实际问题复杂多样、范围广泛以及DEA模型本身种类较多等特点,给出了DEA方法的具体工作步骤,并...篇8：大数据与统计学分析方法比较论文
大数据与统计学分析方法比较论文
基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。
随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模（甚至是总体）数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。
1、大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big， too fast， or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大（Volume）；二是流动性大（Velocity），典型的如微博；三是种类多（Variety），多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据；四是价值大（Value），这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。
Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本；要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。
2、大数据与统计学分析方法的联系
从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系和生活方式产生重要影响，甚至引发重大改变。作为两种认知世界和事物规律的基本方法，它们在以下两个方面存在紧密关联。
（1）挖掘事物规律的基本思想一致。统计学（statistics）探索事物规律的基本方法是：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析和总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。对于大数据，维克托指出，大数据思维的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识。通过这两个定义可以看出，不论是传统的统计学方法还是新兴的大数据分析方法，都是以数据为基础来揭示事物特征以及发展趋势的。
（2）均采用量化分析方式。大数据分析的基础是数据化，也就是一种把各种各样现象转变为可制表分析的量化形式的过程。不论是传统统计学中所应用的数据（定性和定量数据），还是大数据时代即将被转化和采用其他形式数据（如文字、图像等），最终都是通过量化分析方法来揭示数据中所蕴含的事物特征与发展趋势。
3、大数据与统计学分析方法的区别
（1）基础数据不同。在大数据时代，我们可以获得和分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样。这意味着，与传统统计学数据相比，大数据不仅规模大，变化速度快，而且数据来源、类型、收集方法都有根本性变化。
①在数据来源方面，在大数据背景下，我们需要的纷繁多样的数据可以分布于全球多个服务器上，因此我们可以获得体量巨大的数据，甚至是关于总体的所有数据。而统计学中的数据多是经由抽样调查而获得的局部数据，因此我们能够掌握的事“小数据量”。这种情况下，因为需要分析的数据很少，所以必须尽可能精确的量化我们的数据。综上，大数据情况下，分析人员可以拥有大量数据，因而不需要对一个现象刨根问底，只需要掌握事物大体的发展方向即可；然而传统的小数据情况下则需要十分注意所获得数据的精确度。
②在数据类型与收集方面，在既往模式下，数据的收集是耗时且耗力的，大数据时代所提出的“数据化”方式，将使得对所需数据的收集变得更加容易和高效。除了传统的数字化数据，就连图像、方位、文本的字、词、句、段落等等，世间万物都可以成为大数据范畴下的数据。届时，一切自然或者社会现象的事件都可以被转化为数据，我们会意识到本质上整个世界都是由信息构成的。
（2）分析范式不同。在小数据时代，我们往往是假想世界是如何运行的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。也就是说，传统统计实证分析的基本范式为：（基于文献）提出理论假设—收集相关数据并进行统计分析—验证理论假设的真伪。然而，在不久的将来，我们将会在大数据背景下探索世界，不再受限制于传统的`思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，我们对事物的研究始于数据，并可以发现以前不曾发现的联系。换言之，大数据背景下，探索事物规律的范式可以概括为：数据观察与收集——数据分析——描述事物特征/关系。
（3）数据分析方法不同。传统统计学主要是基于样本的“推断分析”，而大数据情境下则是基于总体数据的“实际分析”，即直接得出总体特征，并可以分析出这些特征出现的概率。
（4）分析视角不同。传统的实证统计意在弄清事物之间的内在联系和作用机制，但大数据思维模式认为因果关系是没有办法验证的，因此需要关注的是事物之间的相关关系。大数据并没有改变因果关系，但使因果关系变得意义不大，因而大数据的思维是告诉我们“是什么”而不是“为什么”。换言之，大数据思维认为相关关系尽管不能准确地告知我们某事件为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生，因此相关关系的发现就可以产生经济和社会价值了。
4、结语
综上，相对于传统而言，大数据思维主要包括三个重大转变。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析捎来能够的数据样本；其次，研究人员应乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，认知世界的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。以上三个转变构成了大数据思维的核心。在统计学的进一步应用和发展完善过程中，需要结合以上转变所产生的挑战，思考有效的统计学发展对策。
篇9：数据分析与办公软件：数据分析方法
对比分析法
与目标
不同时期(同、环比，活动前后或有无)
不同单位(行业、公司、地区、部门)
同一时间条件下对不同主体的同类指标的静态比较，叫横向比较，如不同部门、不同地区、不同国家相比较等
对同一主体在不同时期的指标数值的动态比较，叫纵向比较。
矩阵关联分析法(象限图分析)
同事物的2个指标
时间管理：重要性和 紧急性
客户满意度：重要性和满意度
发展矩阵、增强矩阵(3指标，改进难易、利润与占有率)
综合评价分析法
多个指标
标准化
权重
[数据分析与办公软件：数据分析方法]
篇10：销售数据的分析方法有哪些
1、指标的监控(实时和累计)
注: 文中图表使用finereport开发
上面的图表是针对上一天销售指标的监控，最重要的两个指标(销售额与订单量)通过仪表盘展示出来，同时展示目标达成率，可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标?根据此信息就可以找到负责人进行责问了。
其他几个主要是订单分布情况，分别为各个价位的订单数量：体现客单价分布，若某一天的数据异常，比如发现客单价150的数量突然增加，则可能是店铺促销带来的效应(如果客单价下滑，但是销售额并没怎么增加，则非常明显的这次活动并不成功)，也可能是某新品上线带来的冲击。总之，通过观察客单价的分布，是能够掌握很多信息的。
商品销量与平台销量的分布：主要是对销售分布的掌握，这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来，还是有些困难的，需要连起来看。下面会有提到。
订单时段分布：分析各个时间段的订单集中情况，例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然，如果突然某一天的订单分布有了很大的变动，也值得深入分析原因。
不止是每天的销售指标值的追踪，累计起来的数据可以产生不同的感觉，如下图所示。
一是累计销售额达成率，从图中可以看出整体的业绩表现。右边图表可以与该图形成联动，当数据异常时，可以进一步查看各月份的明细数据。
销售指标的累计值监控，是对整体销售业绩的掌控，而日报则关注与最近的数据，两者应更多的是结合起来使用，既要掌控全局，也要关注眼前。
2、指标的规律分析
指标的规律分布很多事请，独立的去看，很难发现有什么异样，但是将时间维度拉开，扩大观察的视野之后，就会有很多新的发现。正如前面所说的产品销售分布与平台销售分布。
上图展示了各平台订单的占比分布情况。仔细浏览可以发现：在2月份(春节)期间，总体上天猫平台的订单占比很高;而京东平台上两个旗舰店，随着时间占比越来越高。这些信息会有助于帮助公司调整销售策略。
当数据出现异常变动，可以进一步浏览月份明细数据，可以获知店铺订单量占比的下降，是因为该店铺的业绩下滑，还是其他店铺的业绩提高，这类报表，不仅是对数据的跟踪，也是对各负责人对追踪。
3、指标的对比分析
这个在知乎专栏“撩撩数据吧”中有过介绍。
最后再强调一下，数据展示只是第一步，最重要的还是对数据结果进行思考，以及将分析分析结果落地，而不是止步于数据可视化。而对于以上指标跟踪类报表，非常重要的一点是可以依据以上数据形成交流(例如上下级之间的交流，同事之间的交流)，这种互动可以促进彼此对数据的使用，也促进对数据更多的思考，这样才能带来更多的价值。
篇11：销售数据的分析方法有哪些
单店货品销售数据分析及作用
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。
畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率;畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
单款销售生命周期分析
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。
单款销售出现严重下滑主要原因
一是天气气温不适合该款销售;
二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑;
三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。
应对措施
如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题;如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险;如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
营业时间分析
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段，通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
数据分析思路
1、对谁营销-用户行为的分析
用户行为指挥着营销活动的走向，从新品开发到价格定制;从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容，是具有差异化的，也正是这样的差异性，要做市场细分和目标市场的选择，针对目标用户做精准营销。
2、如何营销-4P营销组合
4P营销组合即开发产品、制定价格、蒲剑渠道、市场推广
3、营销效果评估
企业常做的营销效果评估有三种：用户满意度、广告效果评估和品牌资产诊断。
根据以上的营销分析思路，针对营销分析的这三项内容一共有这8种方法。
由于由于篇幅所限，每类各挑一种讲述。
聚类分析
聚类分析是市场细分方法中最常见的。市场细分是根据用户亲疏程度将相似用户聚在一起，使类内差异小、类间差异大的过程。
举个例子，为了研究移动用户手机消费习惯，我们在数据中收集了7个变量：客户编号、工作日上班时期时长、工作日下班时期市场、周末电话时长、国际电话时长、总通话时长、平均每次通话时长来对用户进行细分。采取迭代聚类方法分析，利用SPSS做初步分析、然后标准化处理、聚类分析，利用excel生成如下的数据条:
这样一来可对各类用户做特征描述：
定标比超分析
通常用于渠道的分析研究。定就是定标杆。比如线下实体店，如何评价其表现?通常用渠道覆盖率和渠道效率。
渠道覆盖率=覆盖网点数/该地网店总数，体现渠道的广度。
渠道效率=网店的平均销售量，反映渠道的深度。
标就是建立评价指标体系
比如电商行业在抽取后台数据，利用FineBI做进一步数据分析，通过引用转化率和UV确定一个渠道价值指标，形成一个矩阵分析图就很好判断每个渠道的价值以及优化空间了。
员工个人销售能力分析
个人销售业绩分析
不论在计算提成的时候是按个人业绩还是按平均业绩的，都要对每位员工的销售业绩进行统计。个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人'抢生意'的能力。通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则可能是该员工的心态存在问题，比方说是否家中有事、失恋、对公司管理或上月工资不满、与同事发生矛盾等。店长应即时去了解并帮助其解决，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。
客单价分析
客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。一般而言，提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究却往往被人们所忽视。员工个人的客单价销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。所以客单价的数据分析和单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额或达几件给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。
品牌的市场定位分析
城市定位
品牌公司总部或省级代理商首先将区域市场进行划分，按市场类别分如地级市场、县级市市场和乡镇级市场等;按地理位置分如南方市场、北方市场等。然后按全年计算出分类别后的不同市场的投资回报比，这样便可看出我们的品牌是更适合南方市场还是北方市场，是更适合一线市场还是二级市场，是更适合南方的一线市场还是北方的一线市场……这样的结果对品牌公司总部或省级代理商的招商策略制定有着非常重要的意义，是一个前期的方向性问题。把最适合的市场作为重点拓展市场，对公司总部和终端加盟商的长远扩张和稳定发展都是非常大的好处。
店铺定位
某些品牌公司总部或省级代理商在招商时过于在乎店铺面积，认为店铺面积越大越好，这也是不科学的。我们应该通过全年的不同面积段店铺的投资回报比分析结果来确定最适合我们品牌的面积段，如60-200平方，300-500平方等。哪一个面积范围是盈利最大的，我们在招商的时候就重点放在这个面积范围，如一些好的意向加盟商其店铺面积不够我们可以帮助其寻找到达到这个面积范围的店铺，相反如果某位加盟商店铺面积超出，则可以考虑隔开一部分，以保证加盟商单店的最高盈利，从而增强其对公司的信心和忠诚度，并提高了终端店铺的质量。店铺定位的另一个因素就是店铺的形式，主要有沿街店铺、百货商场和超市卖场等，其依据也同样是分类别进行盈利分析对比，使得我们的品牌定位与店铺的面积和店铺形式定位完全相符。
竞争品牌和周边店铺数据分析
现今的生意已不是关起门来把自己的品牌和店铺做好就可以的，而是有着非常激励的竞争的一门生意，谁能取得竞争的优势，谁就能抢得市场份额。所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，以赢得市场竞争优势。
分析方法
经常会听到很多企业的管理人员这么些问题：“如何制定有针对性的区域销售方案，怎么确定重点市场和非重点市场，如何合理配置我的销售力量和资源?”上述现象在国内企业中屡见不鲜，重要是因为这些企业没有做出相应的销售预测分析或销售预测方法不当所造成的，而要解决这些问题，就要寻找一个适合自身的销售预测分析方法，来提高营销策略的准确，在此，向大家介绍一下辉瑞公司的销售预测分析方法。
有时，公司业务要求对许多地区的销售人员和推销活动进行管理，而每个地区又有其独特的需要和限制。我们对兰德公司的德尔菲销售预测法略加修改，创造了适合自己公司的销售预测法，用来预测不同资源配置情况下的不同销售情况。这一方法在销售人员规模、结构和资源配置方面的决策中融入了经理的判断，结合经理的判断，该方法能提供适用于每一市场需要的决策指导方针。对于在国际市场上竞争的美国公司说，这一点特别重要，因为在美国最为适宜的决策在其他公司往往未必尽然。
使用该方法为地方销售经理开发以个人电脑为基础的决策支持系统。该方法可用于国际市场，也可用于国内市场，还可在逐个战略事业单位或逐个子公司中应用，以便为整个公司制定销售计划。
篇12：常见的网站数据分析的方法有哪些？
网站优化，seo 优化，首重数据分析，不管前期，中期还是后期，数据分析都起着举足轻重的作 用!做好了充足的数据分析工作，对于提升品牌，提升流量和知名度有百利而无一害。在网站被 惩罚或降权时，数据分析也是网站起死回生的法宝!下面小李子和大家分享 站优化的三种数据 分析方法!
站优化数据分析方法一：关键词分析
网站关键词分析也是网站优化的重要工作之一!分析现在网站关键词的布局，分析网站有流 量的关键词，分析 站还没有覆盖的与网站业务相关的关键词，分析出网站主关键词的排名情 况，分析关键词的设计是否合理。分析顶级关键词是否占据了搜 引擎首页的排名，分析搜 关键词的质量高不高，与网站业务的相关度如何?!分析关键词转化率如何等等。
站优化数据分析方法二：转化率或业务目标实现情况如何
这点主要是针对一些电子商务 站和企业网站而言的，一个网站运营的好与坏，主要看转 化率高不高，而一些企业型的网站呢，就主要看品牌宣传力度好不好了，因为企业型网站可能 只针对某个领域的，所以行业品牌知名度如何，是可以衡量的!做好转化率分析，可以明显提升 网站价值和品牌。也可以为下一步优化推广工作定制方向和目标!
站优化数据分析方法三：流量分析
分析网站流量这是首要工作，如果是 站建设初期，那么此时的流量分析就只要记住网站 登陆搜索引擎后的流量基数即可。如果是 站建设中期的话，就要记录网站流量一周的平均 值，如果是网站建设后期的话，就要记录 站流量的阶段性波动值!记录好了流量值之后，就可 以很好的计划出下一步优化推广的流量值了。
做好以上三点工作，基本的 站分析工作就做好了。网站运营首重质量和口碑!所以大家在 推广优化网站的 时一定要顾及用户体验，不要只为了优化而优化!
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