哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么？

有很多关于数据管理的文章和书籍，我只是在这里进一步整理。数据分析也是为了公司的发展，粗略地说，是为了公司的利润和可持续的利润。从这个角度来看，互联网行业需要分析哪些数据，如何分析，分析的价值是什么。我将分为收入相关数据分析、成本相关数据分析、风险(为可持续发展)相关数据分析和综合管理四个部分。下面将逐一介绍(分阶段更新)。第一章和收入相关数据分析互联网的商业模式不断变化，但其盈利模式可分为以下三种：一种是向用户销售商品或服务，其中电子商务和o2o属于这种模式；另一种是通过广告获利，如谷歌、百度等平台互联网公司；三是直接向用户收费。目前，大多数游戏公司都属于这种模式。不同的收入模式也有不同的数据指标，我们分别介绍。1、电子商务公司和o2o公司主要通过这种模式向用户销售商品和服务模式来盈利。公司的收入是由订单积累的，其收入状况可以通过订单状态反映出来。订单是由用户购买相关商品或服务产生的。可以说，用户和商品或服务是订单的两个基本要素。公司收入的下降、增长和异常最终可以跟踪用户和商品。通过这种方式，我们将公司收入相关数据分为用户、商品或服务、订单三个模块。用户公司的收入和订单都是由用户消费产生的。用户的消费过程可分为以下四个阶段：排水、转化、消费和保留。我们想要的理想情况是，大量的用户进来并产生消费，并继续产生消费。然而，现实通常与我们想要的相去甚远。我们能做的就是分析这些数据，根据数据情况进行战略调整，使现实与理想情况之间的距离越来越近。我们通常将用户分为新用户和老用户，如下图所示：无论新老用户，我们都会关心两个内容，一个是排水（新），另一个是转换，最终以数据的形式反映，即流量和转换率。引流一个购物中心，建在荒野里，没人进来，装修再豪华也没用。据CNNIC统计，2015年中国网民数量已达6.88亿，增速稳定，仍保持在5.7%。与2014年第四季度的8280万相比，京东平台2015年第四季度的1.319亿流量同比增长率高达59%。这些数字告诉我们，资源稀缺，但总有增长空间。我们需要仔细计算，以最大限度地利用每个渠道和类型的流量来源。分析目标：通过对流量的分析，保证流量的稳定性，并试图通过调整来提高流量。分析角度：观察流量规律，方便活动安排、服务调整发现流量异常，分析异常原因，及时调整流量结构，分析其合理性，调整跟踪流量，衡量活动或调整效果分析方法：首先了解流量基本数据指标：访客数量(uv)、浏览量(pv)、访问次数(visits)，是衡量流量的常用数据指标；平均访问深度(浏览量/访问次数)、平均停留时间(总停留时间/总浏览量)、跳转率(跳转次数/访问次数)是衡量流量质量的一个指标。许多方法可以实现上述目标，可视化显示数据，从合理的角度观察数据，使数据显示更清晰，降低发现问题的难度。许多方法可以实现上述目标，可视化显示数据，从合理的角度观察数据，使数据显示更加清晰，降低发现问题的难度。以下将以图表的形式实现各个角度的数据分析。1.观察流量规律，方便活动安排和服务调整。从上图可以发现以下规律:一天中，访问时间集中在9:00到11:00和14:00到17:00之间，春节前后的访问量在一年中相对较大，每周的访问也集中在工作日。大多数互联网业务的规律将与上述情况不同。一般来说，2c业务在休息时间访问量巨大，可能与上述情况相反，但这并不妨碍上述分析方法。一般来说，流量分布在每天的时间、季节、节假日和周。因此，以上几面可以统一放入同一页面进行观察，可以全面了解应用程序的访问规则。通过选择渠道和业务，可以观察具体的渠道和业务访问规则。对流量规律的分析对活动效果和业务调整有重大影响。例如，如果a公司想开展为期两天的活动，每天消费超过200英镑，减少50英镑，并赠送肥皂，则活动的开始时间最好在周三和周四，时间为上午9英镑、10点钟。只有这样，大多数用户才能在一定的时间内知道活动的广告时间成本就是金钱。此外，公司的业务布局可以根据不同时期访问量的密集性进行调整，并进行合理的成本控制。2.发现流量异常，分析异常原因，及时调整。通过观察上图，可以发现两种异常现象:流量按周规律分布，工作日流量高，周末流量低。但上图5月2日和4月1日是周一，流量也很低。观察日历发现这两天是五一和清明节假期，还是休息日，所以流量不高。属于正常现象。从3月21日到4月17日到流量图，工作日到流量一般保持在2400左右。观察4月18日至5月15日到图，发现流量从4月19日开始下降，很少超过2000，即近一个月流量大幅下降。原因可能是对手买了竞价排名，自己的SEO做得不好等等。在发现问题时，应根据实际情况进一步分析具体原因。一般来说，流量以周为单位，周期性分布较多，视角拉长，一次多看几周数据，便于发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行比较，也有助于发现问题。除了上图中对异常流量的简单监控外，还可以进一步分解流量。如下图所示，通过图表联动观察具体渠道或业务流量，完成问题的跟踪定位。例如，通过进一步分析，发现自4月中旬以来的流量下降主要发生在电脑上，因此可以进一步缩小问题的范围。便于解决问题。3.观察流量结构，分析其合理性，调整流量结构一般可分为渠道结构、业务结构和区域结构。通过查询一段时间内各结构的比例，了解流量组成。如上图所示，在渠道中，电脑比例相对较大，而应用程序比例不高，应用程序对用户的粘度较大，因此应分析应用程序比例过低的原因，并找到提高应用程序流量比例的方法。下面的折线图可以跟踪每个渠道的流量情况，分析不合理的比例是短期内还是长期存在，以及辅助问题的分析。什么样的比例是合理的，在不同的场景下是不同的，但一般来说，付费流量的比例不应该太高，一般渠道的比例应该占主导地位。每个业务都更不一样。但是，合理性可以通过分析和比较行业数据或竞争对手的数据来分析，当然前提是相关数据可以获得。通常有很多渠道来源，如独立访问、搜索引擎、淘宝支付、京东支付等。有些人会通过渠道流量的比例来分析每个渠道的质量。仅仅根据流量情况来衡量质量是不全面的，需要配合转化率和roi。以后写转化率的时候会一起考虑。4.跟踪流量，衡量活动或调整效果跟踪流量，一般是监控流量，观察活动前、活动中、活动后的变化，评价活动效果。一般来说，活动期间流量会大幅增加，活动结束后会有一定的下降，这是一项成功的活动。如果活动期间流量上升幅度不大，或者活动结束后流量大幅下降，甚至流量远低于活动前的正常流量，就不能说是成功的活动。当然，如果对活动效果进行分析，不仅需要跟踪流量，还需要跟踪转化率、订单数量、营业额等。以后会有针对性的介绍。除活动外，公司还可以经常调整渠道投资、页面布局、功能改进等。每次调整后，都可以跟踪观察流量，分析调整效果。这里只介绍流量跟踪。在优化和调整产品或渠道后，还需要跟踪转化率。稍后将介绍转化率。