時間：2022-09-04 09:00:58
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大家還記得數據分析的三大作用嗎？我們來做下回顧：
（1）現狀分析：告訴你過去發生了什么；
（2）原因分析：告訴你為什么發生了；
（3）預測分析：告訴你將來發生什么。
明確數據分析這三大作用后，那么大家是否思考過這三大作用都要通過什么方法來實現呢？現在我們就來看看數據分析三大作用都需要用哪些數據分析方法來實現。這三大作用基本可分別對應對比、細分、預測三大基本方法，每個基本方法都有相應具體的數據分析方法，如對比基本方法下有對比分析、分組分析、結構分析、交叉分析、矩陣分析、綜合評價分析等，這些方法核心關鍵詞都是對比。下面我們就來學習這幾個常用的分析方法。
對比分析法
第一個數據分析方法就是對比分析法。它可是數據分析的基本方法之一。對比分析法，是指將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。對比分析的特點是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。
對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類。
（1）靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比。
（2）動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。
這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數表示，如百分數、倍數等指標。
目前對比分析常用的有以下幾個維度：
（1）與目標對比。實際完成值與目標進行對比，屬于橫比。例如每個公司每年都有自己的業績目標或計劃，所以首先可將目前的業績與全年的業績目標進行對比，看是否完成目標。
（2）不同時期對比。選擇不同時期的指標數值作為對比標準，屬于縱比。與去年同期對比簡稱同比，與上個月完成情況對比簡稱環比。通過對比自身在不同時間點上的完成情況，就可知道自身是進步還是退步。
（3）同級部門、單位、地區對比。與同級部門、單位、地區進行對比，屬于橫比。這樣可了解自身某一方面或各方面的發展水平在公司、集團內部或各地區處于什么樣的位置，明確哪些指標是領先的，哪些指標是落后的，進而找出下一步發展的方向和目標。
（4）行業內對比。與行業中的標桿企業、競爭對手或行業的平均水平進行對比，屬于橫比。同樣我們也可了解自身某一方面或各方面的發展水平在行業內處于什么樣的位置，明確哪些指標是領先的，哪些指標是落后的，進而找出未來發展的方向和目標。
（5）活動效果對比。對某項營銷活動開展前后進行對比，屬于縱比。做這樣的比較可以分析營銷活動開展得是否有效果，效果是否明顯；還可對企業投放廣告的前后業務狀況進行對比分析，了解投放的廣告是否有效果，如品牌知名度是否提升、產品銷量是否有大幅增長等。
對比分析的維度不限于以上5點，這里只是列出常用的5種維度，當然還有其他維度，可根據自己的實際情況采用不同的維度進行對比分析。
進行對比分析時還要考慮以下幾點因素：
（1）指標的口徑范圍、計算方法、計量單位必須一致，即要用同一種單位或標準去衡量。如果各指標的口徑范圍不一致，必須進行調整之后才能進行對比。沒有統一的標準，就無法比較。例如600美元與3000元人民幣就無法直接比較，需要根據當期的匯率進行換算后才可進行比較，否則不具有可比性。
（2）對比的對象要有可比性。例如不能拿廣州市與華西村、美國與亞洲進行對比。總之對比對象之間相似之處越多，可比性就越強。因此，我們在選擇和確定對比對象時，一定要分析它們是否具有對比的意義。
（3）對比的指標類型必須一致。無論絕對數指標、相對數指標，還是其他不同類型的指標，在進行對比時，雙方必須統一。例如2012年廣州的GDP值與2012年深圳GDP增長率，是無法進行對比的。
分組分析法
數據分析不僅要對總體的數量特征和數量關系進行分析，還要深入總體內部進行分組分析。分組分析法是一種重要的數據分析方法，這種方法是根據數據分析對象的特征，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
分組的目的就是為了進行組間對比，是把總體中具有不同性質的對象區分開，把性質相同的對象合并在一起，保持各組內對象屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種數據分析方法來解構內在的數量關系，因此分組分析法必須與對比分析法結合運用。
分組分析法的關鍵在于確定組數與組距。在數據分組中，各組之間的取值界限稱為組限，一個組的最小值稱為下限，最大值稱為上限；上限與下限的差值稱為組距；上限值與下限值的平均數稱為組中值，它是一組變量值的代表值。
結構分析法
結構分析法是指研究總體內各部分與總體之間關系的分析方法，即總體內各部分占總體的比例。一般某部分的比例越大，說明其重要程度越高，對總體的影響也就越大。例如通過對國民經濟的構成分析，可以得到國民經濟在生產、流通、分配各環節占國民經濟的比重，或是各部門貢獻比重，揭示各部分之間的相互聯系及其變化規律。
結構分析法的優點是簡單實用，在實際的企業運營分析中，市場占有率就是一個非常經典的應用。
交叉分析法
交叉分析法通常用于分析兩個或兩個以上分組變量（字段）之間的關系，以交叉表形式進行變量間關系的對比分析，所以也叫交叉表分析法。交叉表當然也有二維以上的，維度越多，交叉表就越復雜，所以在選擇幾個維度的時候需要根據分析的目的決定。
交叉分析的原理就是從數據的不同維度綜合進行分組細分，以進一步了解數據的構成、分布特征。
矩陣分析法
矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，進而找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。
矩陣以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個坐標系，在兩坐標軸上分別按某一標準（可取平均值、經驗值、行業水平等）進行刻度劃分，構成4個象限，將要分析的每個事物對應投射至這4個象限內，進行交叉分類分析，直觀地將兩個屬性的關聯性表現出來，進而分析每一個事物在這兩個屬性上的表現，因此它也稱為象限圖分析法。
綜合評價分析法
綜合評價分析法是針對事物不同方面的數量特征，運用數學、統計等方法，得出綜合數量水平的一種分析方法。綜合評價分析法的基本思想是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行分析評價。如不同國家的經濟實力，不同地區的社會發展水平，各企業經濟效益評價、企業內各員工績效評價等，都可以運用這種方法。進行綜合評價分析，主要有5個步驟：
步驟1：確定綜合評價指標體系，即包含哪些指標；
步驟2：收集數據并進行不同計量單位的數據標準化處理；
步驟3：確定指標體系中各指標的權重；
步驟4：對經過處理后的指標進行匯總計算綜合得分；
步驟5：根據綜合得分對參評對象進行排序，得出結論。
［關鍵詞］新媒體營銷;企業轉型升級;市場營銷模式
1引言
新媒體營銷是隨著互聯網技術不斷發展而衍生的重要產物，它是以移動平臺為載體，以信息技術為橋梁而實現的企業網絡市場競爭的過程。這種模式的出現意味著企業與現代科學技術的接軌，是企業智能化數據化發展的鮮明體現。企業在新媒體平臺和技術的指導下，能夠依靠各類先進技術，轉變自身的發展方式。其中最為突出的應用便在于企業對數據分析的引進。
2分析數據，確立市場受眾群體
企業要想在眾多新媒體平臺營銷中脫穎而出，就必須掌握符合自身市場定位的消費群體，要讓自身生產的產品能夠有廣泛的接受度，要取得屬于自身獨有的市場信任感和公信力。這也就意味著企業要主動出擊，積極地吸引消費者群體的關注和重視。如果一個企業發展自身新媒體營銷的方法，僅僅是通過水軍或者是買來的粉絲，或者是通過轉發抽獎等，那么這個企業只會在短時間內取得一定的爆發式關注，無法取得長遠的市場利益，也沒有辦法真正的給消費者留下深刻的印象，自然也不能根據消費者的喜好和興趣制訂出針對性的市場營銷方案。這就需要企業通過數據分析的方法來明確自身的受眾群體。［1］首先，企業要用數據分析的方法，對自身已有的市場發展基礎進行系統的分析和總結，整理出自身的市場定位和發展特點，包括品牌形象、競爭優勢、產品性質等。在此基礎上，大致地規劃消費者的群體范圍，制訂相應的宣傳方案和宣傳規劃，同時也要注意把握時間的限制，要盡可能地尋求時間和效益之間的平衡。在這一過程中，企業要按照消費者的點擊喜好和頻率，來制定有針對性的宣傳模式，這樣可以更為有效地吸引消費者的關注。其次，企業要重視用戶之間的傳播和轉發，企業要在吸引一批粉絲的基礎上適當地進行轉發和抽獎活動，擴大自身的市場影響力。最后，企業也要在這一過程中精確自身的市場定位，要動態地觀察宣傳的成果和績效，要尋找大眾的認同感。這便要求企業要借助數據分析和檢索的平臺，搜索與自身宣傳相關的信息確立關鍵詞和重點語句，并分析大眾對于自身的評價和看法，更好地改進營銷中存在的缺陷和不足。同時要在此基礎上，讓自身的宣傳內容更加量化和準確，更好地提升在用戶之間的口碑。
3分析數據，確立市場營銷載體
根據上文所述，企業在新媒體營銷中所進行的宣傳是離不開固定的平臺和載體的，移動平臺是企業信息和展現自身形象的基礎與保障。因此，企業要十分重視自身新媒體營銷工具的選擇，要運用數據分析的方法精準地統籌和管理市場營銷的信息，推動網絡營銷能夠適應自身發展的特點和規律。同時，數據分析方法還可以把企業自身經營的特點與不同的新媒體平臺進行融合，對比其結合后的實際效益和成果，同時也可以與事先的市場規劃設計相比較，在此基礎上選擇最為合適的企業新媒體營銷載體。［2］之所以運用數據分析的方法來選擇企業新媒體營銷載體，是因為現階段網絡企業的發展形式多種多樣，不同的企業也有自身不同的市場定位和產品特點，彼此之間相互獨立，但是也緊密聯系。這也就意味著，各類企業在共同運用新媒體網絡平臺這一方法進行市場營銷的同時，也要根據自身的發展特點來選擇適合自己的宣傳載體和工具，只有這樣才可以促進宣傳內容的有效傳播。當下企業利用新媒體進行宣傳的主要形式包括紀錄片、文字和圖像等，也可以是多種表現形式的結合。盡管在宣傳方式上具有多樣性，但是否能真正的起到吸引用戶的作用還需要依靠用戶的主觀能動性。這就要求企業在選擇好自身營銷載體的基礎上，利用后臺運行接收數據信息的方法，分析用戶點擊頻率最多的板塊和內容，總結出現階段自身市場發展應當跟隨的主流趨勢，以及分析當下營銷平臺運行的成果。例如當下的微博小程序，就是企業依靠文字推送或者視頻的方式，與用戶建立線上的交流和溝通，在此基礎上根據用戶的點擊頻率來制訂出更有針對性的市場營銷方案。
4分析數據，確立信息展示模式
現階段，有許多企業建立了自身運營的自媒體平臺，有相當一部分是需要用戶下載相應的軟件，并注冊賬號才可以獲得相關的信息。用戶在注冊之后，便可以通過在移動端登錄的方法來完成后續操作。［3］但也正是因為這種登錄方法的存在，用戶會獲得比其他平臺更多的市場信息。這就在一定程度上激發了用戶的厭煩心理，有相當一部分用戶會由于時間的限制，直接略過企業所的信息。同時，也有一部分企業將自身的信息運用網頁鏈接或者是二維碼的方式展現出來，用戶必須要在登錄網站的基礎上再一次點開網頁鏈接，這就會讓用戶覺得瀏覽信息是一件非常煩瑣的事情。因此，企業要重視自身信息展現形式的轉變，企業要盡可能地選擇簡潔明了的形式突出自身信息的重點，要讓用戶可以看到自身營銷的優勢和特點。企業可以用數據分析的方法，統計出用戶容易接受的信息展現形式，并按照類別進行劃分。當下，用戶容易接納的是企業圖文并茂的信息展現形式，可以是圖片和文字鏈接的結合，也可以是視頻和文字鏈接的結合，或者是將鏈接安置在圖片上。企業就可以根據用戶的喜好，將自身內容展現的形式進行改革和優化，例如企業可以將市場經營的方向和產品的性能，利用形象化的圖片展示出來。讓用戶可以一眼就看到自身的品牌特色，提高自身的吸引力。在這一過程中企業要意識到信息真實準確表達的重要性，企業可以在原有的基礎上進行適當地渲染和潤色，但是不能虛假信息，不能夸大其詞，不能讓用戶接受錯誤且夸張的市場營銷數據。
5分析數據，確定市場發展價值
企業運用數據分析的重點不僅是要打造更為針對性的市場營銷方案，更是要在數據信息的分析過程中審視自身的市場經營價值，分析自身的發展建設前景，評估現階段自身方案的質量和效益，并以此來為未來的長遠發展打下堅定的基礎。因此企業要用數據分析的方法，對自身新媒體運營平臺進行階段性和周期性的監督，分析現階段自身在市場競爭中的地位。［4］監督的內容主要包括平臺粉絲的瀏覽量和點擊率、粉絲的轉發量、粉絲總量的增減、除粉絲之外的市場其他用戶點擊率，以及現階段市場營銷的經濟利潤和收益等。這樣就可以在很大程度上幫助企業確定自身營銷平臺選擇的正確性，分析自身市場發展定位的準確性。
企業數據分析的編寫，核心在于對數據的科學分析。數據分析除了要以檔案為基礎，遵循“全面、真實、客觀、有效”的原則外，關鍵是要掌握和應用科學的分析方法，使數據分析應盡可能做到深入、準確，從而使我們對數據背后所隱含的問題、原因、趨勢和規律的認識能更接近于真理。
企業數據分析編寫過程中，常用的分析方法有對比分析法、趨勢分析法、結構分析法和綜合分析法等。本文結合工作實際，對如何運用這四種基本分析方法談點想法。
對比分析法
所謂對比分析法，是指將兩個或兩組以上的數據進行比較，分析它們的差異性，從而揭示這些數據所代表的事物的發展變化情況和規律性。對比分析法是比較研究的一種方法，在企業數據分析中的應用十分普遍。它的特點是，通過比較分析，可以非常直觀地看出企業某方面工作的變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。
在實際應用中，企業數據的對比分析，一般有以下幾種具體情況：
一是將企業當年的數據與歷年（去年或前幾年）的數據進行對比分析，目的是為了搞清楚與去年或前幾年相比，企業某一方面或某些方面的發展變化情況。比如，某公司2006年利潤100萬元，2007年利潤115萬元，年增長率為15%。通過這種對比，我們就可以公司利潤的變化情況有一個更直觀、更清楚的認識。當然，在許多時候，這種對比分析不會局限在某一個數據，而是一組數據。比如，在對企業當年的利潤與去年利潤進行對比分析的同時，還可以將產量、銷售量、銷售額、成本、稅金、市場占有量、占有率等指標進行對比分析，從而更全面了解掌握企業的發展現狀。
二是將本單位數據與同行業（外單位、同行業平均水平）的數據進行對比分析，目的是為了搞清楚與外單位、同行業平均水平，本單位某一方面或各方面的發展水平處于什么樣的位置，明確哪些指標是領先的，哪些指標是落后的，進而找出下一步發展的方向和目標。比如，2005年，某發電廠供電煤耗為340克/千瓦時，當年全國火電行業平均煤耗指標為310克/千瓦時，該發電廠的實際煤耗指標比全國火電行業平均煤耗多了30克/千瓦時。通過這樣的對比分析，我們可以看出，該發電廠在能耗方面存在著比較突出問題，如何節能降耗應該成為企業下一步重點關注的一個工作內容，也是提高企業經濟效益的一條重要途徑。
為了一目了然地看出數據對比的直觀效果，對比分析一般可用柱式圖表表示。
趨勢分析法
所謂趨勢分析法，是指通過對某一個或幾個數據在一定階段的變化情況進行分析，從而發現該數據所代表事物的發展趨勢和規律，并可進一步分析形成這種趨勢的原因，為企業領導決策提供依據和參考。趨勢分析法實際上是一種歷史研究的方法，在企業數據分析的編寫中，主要用來表示企業某一方面或某些方面的工作在一定時期內的發展趨勢和規律。其特點是對某一時期的某一數據進行持續性考察，進而得出趨勢性的結論。
一般說來，對數據進行趨勢分析的結果不外乎以下四種情況：
一是某項數據的變化呈逐年加大的趨勢，稱為上升趨勢。比如某企業利潤額：2001年為150萬元、2002年173萬元、2003年220萬元、2004年360萬元、2005年500萬元。從對這組數據的分析中可以得出結論：該企業的利潤呈逐年上升的趨勢。
二是某項數據的變化呈逐年減小的趨勢，稱為下降趨勢。例某企業產品的市場占有率：2001年為30%、2002年24%、2003年15%、2004年9%、2005年6%。從對這組數據的分析中可以得出結論：該企業產品的市場占有率呈逐年下降的趨勢，說明該產品的市場競爭力正在下降，企業應該對該產品進行升級換代，或者開發生產新的產品。
三是某項數據或上升或下降，每年都有較大變化，稱為震蕩趨勢。比如某企業的經營成本：2001年為50萬元、2002年83萬元、2003年61萬元、2004年46萬元、2005年103萬元。從對這組數據的分析中可以得出結論：該企業每年的經營成本變化較大，呈震蕩趨勢，說明企業在控制經營成本方面還要進一步采取措施。
四是某項數據幾年來基本不變，或變化很小，稱為穩定趨勢。例如某企業的人均產值：2001年為60萬元、2002年63萬元、2003年61萬元、2004年62萬元、2005年63萬元。從對這組數據的分析中可以得出結論：該企業的人均產值每年變化不大，呈穩定趨勢。
為了更形象地看出數據在一定時期內的變化軌跡，對數據的趨勢分析一般可以用曲線圖表表示。
結構分析法
所謂結構分析法，就是通過分析數據的構成情況，即分析構成某一數據的各子數據的情況和權重，從而揭示構成某一事物的各方面因素在其中的作用大小和變化情況。結構分析法也是常用的企業數據分析方法，通過這一分析方法，有利于我們發現和把握事物的主要矛盾和矛盾的主要方面，對企業而言，可以據此確定工作重點或經營的主攻方向。
在實際工作中，當我們需要對企業的某一數據作深入分析時，常常需要用到結構分析法。例如我們分析某供電局利潤的結構情況：2007年，企業利潤為1000萬元，其中主業占80%、三產占20%。這就是結構分析的方法，從中我們就可以清楚地知道，主業和三產對企業利潤的貢獻比例。在這個基礎上，我們還可以作進一步的分析，在200萬元的三產利潤中：火電建設公司占35%、電力設計院占30%、電纜廠占15%、電表廠占10%、電桿廠占5%、賓館占5%。從而我們可以看出火電建設公司和電力設計院兩家對三產利潤的貢獻率達到了65%，是發展三產的主力軍。從供電局的角度而言，抓好三產工作，重點是要抓好火電建設公司和電力設計院的工作。
為了直觀地反映某一數據的構成情況，結構分析法一般采用圓餅圖表來表示分析的結果。
綜合分析法
在編寫企業數據分析時，往往不是單一地使用一種數據分析方法，為了使數據分析更透徹、更深入，更多時候我們都需要采用綜合分析的方法。所謂綜合分析法，就是將以上兩種或兩種以上的分析方法結合起來使用，從而多角度、多層次地分析揭示數據的變化、趨勢和結構情況，以增加數據分析的深度。
綜合分析法在具體應用中，有以下幾種情況：
一是對比分析與趨勢分析相結合的方法。就是通過對兩個或兩組以上的數據在一定階段的變化情況進行比較分析，從而發現數據所代表事物的發展趨勢、差別和關系，并可進一步分析原因，為企業領導決策提供依據和參考。比如，我們可以使用這一方法來分析一定階段企業利潤和成本的變化和相互關系。再如，我們將“十五”期間本企業的利潤指標與其他企業的利潤指標進行比較分析，所應用的也就是對比分析與趨勢分析相結合的方法。
二是對比分析與結構分析相結合的方法。就是對兩個或兩組以上的數據的構成情況進行分析比較，從而可以看出構成這兩個或兩組以上的數據的各種因素的差異性，以此剖析產生這種差異的原因，并提出相應的對策措施。比如，2006年，A供電局利潤500萬元，B供電局利潤700萬元。如果只采取對比分析的方法，我們獲得的結論就是：“B供電局利潤比A供電局多200萬元”。結合結構分析：A供電局利潤500萬元中，主業為450萬元，三產為50萬元；B供電局利潤700萬元中，主業為560萬元，三產為140萬元。由此看出，A、B供電局在主業利潤差距并不大，差距主要在三產上。因此，發展三產應成為A供電局利潤增長的主要著力點。
三是趨勢分析與結構分析相結合的方法。就是通過對構成某一數據的子數據在一定階段的變化情況進行分析，從而揭示構成某一事物的各方面因素在其中的作用大小和變化趨勢。比如，我們分析某企業一定階段銷售額及各種產品銷售額的構成和變化情況，就可以使用這一方法。這樣的分析既可以了解銷售額的變化趨勢，也可以全面掌握各種產品在銷售額中的權重比例和變化趨勢，從而知道哪些產品需要擴大生產，哪些產品需要減產或停產，什么時候需要開發新的產品。
一、看數據分布
最簡單的拆分方法就是不看平均值，看數據分布。因為凡 是“總和”或者“平均”類的統計數據都會丟失掉很多重要的信息。例如李嘉誠來我們公司參觀，這一時間我們公司辦公室里的“平均資產”就會因為李嘉誠一個人 被抬高到人均幾億身家。如果有人根據這個“平均資產”數據來判定說我們辦公室的人都是豪華游艇的潛在顧客，這自然是荒謬的。
可實際上，我們每天都在做著類似的判斷，比如當我們聽到說顧客“平均在線時間”是3分34秒，就可能根據這個時間來進行業務決策，例如設置“停留時間超過3分34秒為高價值流量”，或者設置系統，在用戶停留了3分34秒還沒有下單的話就彈出在線客服服務窗口。我們設置這些時間點的根據是“平均停留時間”，在我們的想象里，我們的每個顧客都有著“平均的”表現，停留時間大致都是3分34秒，可實際上真正的顧客訪問時間有長有短，差別巨大：
在一些數據中我們可以看得出來，訪客平均停留在頁面的時間非常的短暫，具體的也就是說，問需要在淘寶數據分析上面下工夫的，那么，究竟該怎么弄才能比較好的呢？這個就看個人是怎么想的了，這里也就不多說了。
再舉一個例子，比如我們看到上個月平均訂單金額500元/單，這個月也是500元/單，可能會覺得數字沒有變化。可是實際上有可能上個月5萬單都是400～600元，而這個月5萬單則是2萬單300元，2萬單400元，5千單500元，5000單超過2500元 ——客戶購買習慣已經發生了巨大變化，一方面可能是客戶訂單在變小（可能是因為產品單價下降，采購數量減少，或者客戶選擇了比較便宜的替代品），另一方面 出現了一些相對較大的訂單（可能是中小企業采購，或者是網站擴充產品線見效了）。——看數據分布可以讓我們更容易發現這些潛在的變化，及時的做出應對。
二、拆因子
很多時候我們很難直接從數據變化中分析出具體的原因，這時可以考慮拆分因子，將問題一步步細化找尋原因。
例如網站轉化率下降，我們要找原因。因為“轉化率”=“訂單”/“流 量”，所以“轉化率”下降的原因很可能是“訂單量下降”，“流量上升”，或者兩者皆是。按照這個思路我們可能發現主要的原因是“流量上升”和“訂單量升幅 不明顯”，那么
下面我們就可以來拆解“流量”的構成，例如拆成“直接訪問流量”、“廣告訪問流量”和“搜索引擎訪問流量”再看具體是哪部分的流量發生了變 化，接下來再找原因。這時我們可能看到說是搜索引擎訪問流量上升，那就可以再進一步分析是付費關鍵詞部分上升，還是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是 品牌（或者網站名相關）關鍵詞流量上升，還是其他詞帶來的流
量上升——假如最后發現是非品牌類關鍵詞帶來的流量上升，那么繼續尋找原因——市場變化（淡季旺季之類），競爭對手行動，還是自身改變。假如剛好在最近把產品頁面改版過，就可以查一下是不是因為改版讓搜索引擎收錄變多，權重變高。接下來再分析自己到底哪里做對了幫助網站SEO了（比如把頁面導航欄從圖片換成了文字），把經驗記下來為以后改版提供參考；另
一方面還要分析哪里沒做好（因為新增流量但是并沒有相應增加太多銷售），研究怎樣讓“產品頁面”更具吸引力——因為對很多搜索引擎流量來說，他們對網站的第一印象是產品頁面，而不是首頁。
三、拆步驟
還有些時候，我們通過拆分步驟來獲取更多信息。
舉兩個例子：
第一個例子：兩個營銷活動，帶來一樣多的流量，一樣多的銷售，是不是說明兩個營銷活動效率差不多？
如果我們把每個營銷活動的流量拆細去看每一步，就會發現不一樣的地方。營銷活動B雖然和營銷活動A帶來了等量的流量，可是這部分流量對產品更感興趣，看完著陸頁之后更多的人去看了產品頁面。可惜的是雖然看產品的人很多，最后轉化率不高，訂單數和營銷活動 A一樣。
這里面還可以再深入分析（結合之前提到的分析方法，和下一章要說的細分方法），但是光憑直覺，也可以簡單的得出一些猜測來，例如兩個營銷活動的顧客習慣不太一樣，營銷活動 B的著陸頁設計更好，營銷活動 B的顧客更符合我們的目標客戶描述、更懂產品——但是我們的價格沒有優勢等等這些猜想是我們深入進行分析，得出行動方案的起點。至少，它可以幫助我們
更快的累計經驗，下次設計營銷活動的時候會更有的放矢，而不是僅僅寫一個簡單report說這兩個營銷活動效果一樣就結案了。（注：這是個簡化的例子，實際上還可以分更多層）
第二個例子可能更常見一些，比如網站轉化率下降，我們可以拆成這樣的漏斗：
這樣拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的轉化率發生了變化。有可能是訪客質量下降，都在著陸頁流失了，也可能是“購物車–>登錄”流失了（如果你把運費放到購物車中計算，很可能就看到這一步流失率飆升），這樣拆細之后更方便我們分析。
曾經有一個例子就是轉化率下降，市場部查流量質量發現沒問題，產品經理查價格競爭力也沒問題——最后發現是技術部為了防止惡意注冊，在登錄頁面加了驗證碼（而且那個驗證碼極度復雜），降低了“登錄頁面–>填寫訂單信息“這一步的轉化率。
四、細分用戶族群
很多時候，我們需要把用戶行為數據拆分開，看不同族群的人有什么不同的表現，通過比較異同來獲取更多的洞察。從實踐出發，客戶族群細分的方法主要有三種：
關鍵詞：供電企業；信息安全；大數據；分析方法；思路；探討
前言
智能化的電網正在全面地實施建設。隨著以大數據為中心的IT技術的不斷融入，當前我國的供電企業展開了大數據分析的研究，以便更好地使得大數據應用到整個配網的規劃當中。此外，還要根據電網的實際數據情況，把數據應用到智能變電站的建立、智能電網的調度及供電信息的采集等各個方面。進而有效地提高我國供電企業的管理水平及處理業務的能力。然而，信息化新技術在應用的過程中也具有一定的風險因素，所以需要建立大數據的安全分析結構，進而對數據進行相應的處理并把安全分析方法應用到整個供電企業的信息系統中去，進而更好地為供電企業的數據安全提供保障。
1供電企業的信息完全風險分析
大數據作為供電企業的管理工具是一把雙刃劍，給供電企業管理提供了便利，提高供電企業的管理水平和管理能力的同時，也給供電企業帶來了一定的挑戰和風險因素。使得企業數據處理、收集及傳輸的風險等級提高。若企業內部的數據出現問題，則會使得數據在進行傳輸的過程中被盜取和竊聽，這給企業的管理帶來了很大的風險。除此之外，企業在進行數據中進行一定的儲存和利用的過程中，也會由于大數據系統的內部維護不到位而帶了很大的風險。若企業的數據被長時間地竊聽，就會使得不法分子有機可乘，采用各種方法來對數據后臺進行攻擊和試探，并尋找系統的薄弱之處。最后實行致命的攻擊，并造成系統的癱瘓。所以，大數據給在方便企業的信息管理的同時，也帶來了一定的信息安全挑戰。
2供電企業信息安全大數據所面臨的數據安全的需要
傳統的電力信息系統逐漸地走向了信息化處理的進程，智能化的電網模式帶給了供電企業信息系統數據安全更大的要求。每次進行數據的訪問時，都需要確定數據的訪問權限，并核實訪問者的身份，并查看是否被授權。供電企業的數據信息需要被完整地保護，并保障其不被刪除或者惡意的篡改。一旦供電企業發生一定的突發事件，需要大數據平臺對數據進行自動的備份，并使數據得到安全的保護。④要采取一定的措施來保證供電企業的數據在運行過程中的安全性不被破壞。⑤要切實保證整個供電企業的信息系統的網絡安全，控制供電企業信息系統的基礎安全信息網絡和供電企業內部比較重要的業務系統的安全。
3供電企業的信息安全大數據分析思路
當前供電企業內容的安全信息系統逐漸地向著對抗型的信息安全系統方式轉變，并使得電力系統的大數據網絡可以積極地應對外界的攻擊。并對潛在的敵人進行分析和識別，并歸納總結當前的供電企業的信息安全大數據的風險類型，從而采取相應的對策，并先發制人，提高安全大數據系統的防御能力。這就是當前供電企業的信息安全大數據的分析思路。大數據的分析和挖掘技術需要不斷地融入到大數據的安全分析中去，下圖是大數據的安全結構分析思路。供電企業的信息安全大數據分析思路是基于技術的安全分析和理念，是至今為止比較完善的大數據安全分析辦法，是供電企業大數據的核心環節，是對相對分散的信息進行采集并實現存儲，并對其進行一定的分析，最后把其分析結果進行分發，把所有的安全分析體系結合在一起，并實現安全技術的互動。
4供電企業信息安全大數據安全分析結構的數據處理
供電企業的信息安全大數據的結構具體根據業務的不同分為不同的數據庫進行處理。關系數據庫是當前最豐富的數據庫，是進行供電企業信息安全處理的主要形式。而數據倉庫屬于一種多維的數據結構，可以允許用戶進行匯總級別的計算，并對數據進行觀察。事務數據庫中記錄了每一個事務，并同時附帶了一些相互關聯的附加表。文本數據庫是對圖象進行描述的數據庫，文本數據庫與圖書館數據庫類似。而多媒體數據庫則是對圖像以及音頻和視頻的存儲，并用于存放內容的檢索。供電企業的信息安全大數據的存儲往往需要先確定好處理的目標，并對數據進行量化的處理，最后對數據進行一定的評估，最后進行結果的展示。將大量的數據進行集中化的處理可以切實地反映出安全數據的指標，并根據指標對安全數據進行相應的評估。
5供電企業信息安全大數據安全分析方法
當前，進行供電企業信息安全大數據安全分析的方法有很多，隨著大數據的技術體系逐漸成熟，目前對安全數據的分析算法也變得多樣化，很多分析方法比如分類技術方法、序列分析方法等等對大量的數據的分析具有很好的效果。而對于不同的數據庫可以采用不同的分析算法進行分析。比如，當利用關系數據庫和事務數據庫時，就可以利用序列分析的辦法進行數據的挖掘和統計；而數據倉庫除了需要進行聯機處理以外，還需要進行數據的挖掘；文本數據庫則是利用模式匹配以及關聯分析等方法相互結合來進行數據的挖掘分析。
6結論
針對供電企業的信息安全的大數據分析有很多的途徑，在進行供電企業信息安全的大數據分析時，需要對供電企業的安全數據信息進行全面預測，并利用多種分析辦法綜合處理。隨著當前大數據網絡技術的不斷發展，根據大數據的分析特點進行安全分析的辦法也在不斷地完善。基于信息安全的大數據分析方法和思路具有很大的發展前景，安全大數據技術的不斷革新，使得供電企業的防護網絡更加地發達，并逐漸實現了供電企業的大數據信息安全的評估系統的完善，使得供電企業的信息安全大數據發展更為迅速。
參考文獻
[1]鐘志琛.電力大數據信息安全分析技術研究[J].電力信息與通信技術,2015(9):45-46.
網站優化數據分析方法一：流量分析
分析網站流量這是首要工作，如果是網站建設初期，那么此時的流量分析就只要記住網站登陸搜索引擎后的流量基數即可。如果是網站建設中期的話，就要記錄網站流量一周的平均值，如果是網站建設后期的話，就要記錄網站流量的階段性波動值!記錄好了流量值之后，就可以很好的計劃出下一步優化推廣的流量值了。
網站優化數據分析方法二：關鍵詞分析
網站關鍵詞分析也是網站優化的重要工作之一!分析現在網站關鍵詞的布局，分析網站有流量的關鍵詞，分析網站還沒有覆蓋的與網站業務相關的關鍵詞，分析出網站主關鍵詞的排名情況，分析關鍵詞的設計是否合理。分析頂級關鍵詞是否占據了搜索引擎首頁的排名，分析搜索關鍵詞的質量高不高，與網站業務的相關度如何?!分析關鍵詞轉化率如何等等。
網站優化數據分析方法三：轉化率或業務目標實現情況如何
2、方法二：分列。選中A2:A20數據區域，數據選項卡，分列。下一步，分隔符號選擇逗號，下一步，目標區域選擇$2$2。完成，所有數據都分列出來了。
3、方法三：分組對比法。分組之后，我們就可以對數據進行匯總計算了。常見的方法是通過求和、平均值、百分比、技術等方式，把相同類別的數據，匯總成一個數據，減少數據量。
4、方法四：數據透視表。點擊【插入】選項卡中的【數據透視表】，打開對話框，確定選區，點擊確定。然后就可以在新的工作表中看到數據透視表視圖，只需要拖動表格字段到【行】【列】【值】中，就可以得到相應的數據統計表格。
【關鍵詞】大型裝備制造 項目型制造企業 數據分析 決策支持
在我國制造行業的快速發展下，提升制造企業的管理水平已經成為當前需要重點解決的問題。隨著信息技術的快速發展，促進了制造企業數據分析和決策支持的發展。通過創建企業信息管理系統，可以有效提升企業的生產效率，使各個部門之間的工作更加協調。對分散、零碎的信息進行充分挖掘和利用。利用決策模型，對企業生產管理中遇到的問題提供決策支持。
一、基于數據倉庫的企業對集成的應用
（一）面向主題性
完成事務型處理的任務是傳統操作型數據庫進行的數據組織工作，各業務系統間存在相對獨立性，按照一定的主題組織數據倉庫中的數據。對主題而言，其概念比較抽象，通常情況下，一個主題同時與多個操作型數據庫有關系。例如，在確定企業的采購訂單時，需要分析供需情況、庫存信息、供應商信息等多方面的數據的綜合關系，然后做出最終的決策。
（二）集成性
一般情況下，操作型數據庫進行事務處理工作與某些特定的應用關系密切，數據庫間具有相對獨立性，通常具有異構性。抽取、清理原有分散的數據庫數據，然后對其進行系統加工、匯總和整理最終獲得了數據倉庫中的數據，并保證存儲在數據倉庫內的信息與規范的信息相一致。例如，在查詢銷售數據時，系統會根據輸入的條件要求，進行篩選、整理后提供出最終的決策參考數據。
（三）歷史變化的反映
當前的數據是操作型數據庫主要關注的，但是數據倉庫中還包括很多豐富的歷史性信息，系統將企業從過去某一時點（如開始應用數據倉庫的時點）到現在各階段的信息完整的記錄下來，企業可以以這些信息為依據，定量分析企業產品未來的發展情況。例如，企業可以通過分析產品上季度的綜合銷售情況以及市場反映來決策下一季度的生產量。
二、決策支持系統的概況
（一）決策系統的含義
Decision Support System 即決策支持系統，簡稱DSS，是指對大量數據和數學模型與數據處理模型等有機組合眾多模型進行綜合利用，通過人機交互功能，幫助企業各級決策者完成科學的決策的新型系統。機器學習（ML）興起于80年代后期，自動獲取知識有了新方法。數據倉庫（DW）和數據挖掘（DM）兩項新的決策支持技術興起于90年代中期。數據倉庫的發展是以數據庫為基礎發展的，支持決策是其發展目標。知識發現（KDD）是面向數據庫的機器學習方法發展的結果；“數據挖掘”是發現知識的關鍵步驟。決策的支持也是數據庫知識的功能。隨著決策支持技術的不斷發展，決策系統逐漸完善。
（二）決策支持系統組成部分
R.H.Sprague 提出DSS的構成部分為人機對話系統、數據庫與模型庫的兩庫結構。隨著決策支持系統功能的增強與擴大，對模型與方法進行分離存儲，因此，數據庫、模型庫與方法庫構成了 DSS。近年來，DSS 將人工智能技術、專家系統、知識工程的相關思想方法引進后，以原來的結構為基礎，新增知識庫，將推理機制引入，最終DSS的四庫結構框架形成。
隨著決策支持技術的發展提高，決策支持系統的體系結構不斷發展健全，傳統決策支持系統中的數據庫、模型庫與方法庫、知識庫與推理機、數據倉庫、OLAP、數據挖掘技術等都是其組成部分，將引進顯性知識與隱性知識同時引進到決策支持過程中是這種體系結構最關鍵的特點，保證推理的結果更科學合理，為決策層做出決策提供更高價值的參考依據。
三、實現數據分析與決策支持方法
（一）建立制造業決策模型庫
當前比較常用的決策模型系統如GIS、PDM、ERP、CRM、SCM 等。在選擇決策系統時，需要根據企業的發展戰略來進行選擇。通過決策模型，可以為企業的生產經營提供指導，使企業可以更好的把握市場、順應市場。企業用戶決策分析的存放模型是決策模型庫。進行決策的模型的建立是以大型制造企業生產過程中的材料采購、庫存管理、產品生產、市場營銷、財務管理、人力資源管理、研發設計、質量管理、售后服務等方面的數據為依據。決策模型被授予一定程度的權限，對數據進行訪問。然后以數據倉庫中獲取的數據為依據，對用戶指定的目標進行決策支持。系統描述現有模型的組成元素與其組成結構的知識，模型構造過程中的各類推理算法被獲取。以模型構建推理算法為基礎，使匹配模型的框架由新問題的屬性值填充，最終決策問題模型得以建立。
（二）實施制造業決策分析
對決策模型進行求解的過程就是決策分析的實施。通過理解決策問題獲得用戶需要決策的目標、意圖等方面信息，然后利用合適的決策模型分析獲得的數據，再根據規則與模型的求解算法獲得有價值的決策意見，將其提供給用戶。本系統規范描述每個模型包含的求解算法利用含有通用求解算法的模型很容易求解問題。但是如果沒有求解算法或者不確定利用哪種算法進行求解，平臺依據以前比較成功的相似的案例，將范例的求解方法求解問題。平臺會詳細記錄取得較好決策效果的案例，并用數據層的公用數據庫進行存放，這樣能夠及時調用成功的相似案例進行決策分析問題的求解。
（三）協作決策支持的多環節性
通常企業決策不會通過利用單一的決策模型得到。企業管理的決策方案案是利用了多模型的協作來實現決策的。協作決策的實施系統從兩個方面著手。
（1）為實現有效的智能理解需要利用人機智能交互接口實現，分解復雜的問題，最終可以得到結構有序的子問題、與決策問題有聯系的事實與數據、求解方案等；
（2）參與決策的模型可以利用平臺進行調用，與決策相關的模型的選擇可以通過分解的子問題實現，為了保證多個模型為特定的決策目標服務需要采用協調的合作機制。
【關鍵詞】 驗證型實驗 數學處理
物理實驗中，驗證型實驗和研究型實驗都是非常重要的兩類實驗。驗證型實驗是對已建立的物理規律的驗證，研究型實驗是通過實驗得到物理規律，這兩類實驗雖然實驗目的不同，但從數學處理方法上來看，具有相似性，都是通過實驗數據分析確證物理規律或得到物理規律，所以對實驗數據的分析處理方法是否得當就顯得十分重要。下面以一個典型的驗證型實驗的數據處理為例進行相應探討，以期望得出相對合理和妥當的實驗數據處理方法。
以大學物理實驗來說，驗證型實驗較多，諸如牛頓第二定律的驗證、彈性碰撞實驗等等都屬于此類實驗，其中牛頓第二定律的驗證實驗為該類實驗的典型實驗。牛頓第二定律的數學表達式是，力與加速度的大小關系可以表達成，要驗證這個規律，就是給物體加一個大小為F的力，對應產生一個大小為的加速度，得到一個測量點，通過改變力，得到n個測量點后，即可通過適當的數學方法驗證這個關系的成立。
類似這種線性物理規律，其數學模型都可以歸結為的形式。要得到這個線性關系，就是要得出和。通過測量n組和的值，即、、……、、……、，在X―Y平面中得到n個測量點。若不考慮實驗測量的系統誤差，則測量誤差應當服從高斯分布，反應在X―Y平面中，既是這n個測量點應當均勻地分布在所求表達式兩側，對第i個測量點，誤差為，n個測量點導致的總體誤差是最小的。若任意給一個直線，則一是測得到的這n個點不再均勻地分布在直線兩側，二是這n個測量點產生的總體誤差水平將增大，甚至可以達到無窮大。由此可知，所求直線即是使得n個測量點的總體誤差最小的那條直線。總體誤差可以寫成，但由于誤差服從高斯分布，導致理論上而無法通過此求和值衡量總體誤差水平。為使其不因為正負抵消而無法衡量總體誤差水平，只要使得所有誤差均為正再求和即可，故可用殘差來衡量總體誤差水平，雖然殘差不再是總體誤差。使得殘差取最小值的和，即為所求直線的和。此即最小二乘法的數學思想。據最小二乘法處理，所求和即是使得取最小值的和，即有，解此式，得
將測量值供稿，即可得到所求和。通常大學物理實驗中的處理方法，得到和，即是驗證了[1]。但其實這是不太恰當的。
驗證型或者研究型實驗，特別是驗證型實驗，最關鍵的是需要解決兩個問題，一是找出所要驗證的關系，第二是要驗證得出的關系的確成立，而第二點才是最重要的關鍵點。即使得出關系，但如果確證關系不成立，則第一步的工作就變得毫無意義。實際上，任意給出一組、、……、、……、，都可以根據最小二乘法得到和，即得出，但并不意味著此式的確成立，不能確證物理量和的確存在這樣的數量關系，并沒有檢驗此物理規律存在。因此，驗證型實驗做到這一步并不算已經驗證被驗證的物理規律成立，還需要研究和的相關性，通過計算相關系數，據的大小來檢驗和是否的確相關。
總之，驗證型實驗，是對物理規律的驗證，最重要的是確證被驗證物理規律成立，得出相應物理量間的數學表達式并不能說已經驗證了相應物理規律的成立，最重要的是要通過計算物理量間的相關系數來確證所得物理規律是否成立。
