MOOC分析

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MOOC 分析

伴随大型开放式网络课程(MOOC)在全球范围的扩散,Coursera、Udacity、edX 三大课程商与世界著名高校合作,以互联网为载体,向公众免费开放优质的高等教育资源。MOOC的兴起和发展与高等教育密不可分,亦对高等教育产生巨大冲击。这种冲击使得企业培训业界和专家学者开始把目光投向MOOC,并将其作为下一波企业培训改革浪潮的引领者。据市场研究机构艾瑞咨询的统计,2013年中国在线教育市场规模达到924亿元人民币,预计未来几年将以约30%的年增长率高速增长,到2015年将超过1600亿元人民币(韩玮,2014)。

与传统在线学习视频课程不同,MOOC 是拥有课程设置、学员体验和效果反馈的一个有机体。在大型企业尤其是跨国公司,企业培训部门面对分散于全国乃至世界各地的员工,不仅要确保培训传达信息的一致性,也要个性化培训方案以适应各地员工的不同需求。MOOC 似乎能够满足这种需求。事实上,已有一些大型跨国公司将MOOC应用于企业培训实践,并发挥了较好作用。至于MOOC能否成为整个企业培训领域的主流应用模式,尚待证实。尽管它现在还有很多不确定性,但已有不少企业勇于尝试并提出了各式各样新的发展方向。

一应用MOOC培训的成效:雅虎案例

自MOOC诞生之日起,雅虎就与Coursera公司合作,为员工提供持续的学习机会。此举使得参与学习项目的员工至少在六个方面得到了良好体验:

(1)员工满意度。面对现代技术快速更新换代的压力,这种学习形式既能满足高技术行业员工对学习本身的兴趣,亦能助其持续保持技术优势。

(2)职业生涯发展。通常,专门针对某类员工发展途径而开设的线下课程很少。Coursera的多类课程,为员工学习不同方面知识提供了可能。

(3)知识掌握程度。传统课堂只是把员工聚集到一个场所进行学习,并未提供与课程相关的即时练习机会。Coursera课程则通常以练习为中心,有助于知识巩固。

(4)学习时间安排。Coursera课程都是在线完成,因此学习者可根据自己的时间进行安排,而不用担心错过公司会议或其它事情,对时间比较紧凑的在职人员来说非常便捷。

(5)社区互动。学员可以在Coursera社区找到学习兴趣相投的同学,进行线上、线下的交流,这也是其与传统学习方式相比最大的不同。

(6)培训成本。对于员工线下培训而言,将所有员工组织起来培训不仅难度大,投入成本也非常高。Coursera在线形式则会节约大量的成本(崔娟,2014)。

雅虎与Coursera的合作,是当前能够充分利用互联网资源的形式。在企业认可员工在MOOC平台上所获得证书的前提下,员工可以任意选择和自己专业、工作相关的课程。企业对证书的认可,体现为承认证书背后所代表的员工能力,并表现在薪酬、晋升空间的设计上。同时,企业节省了搭建学习平台和自主开发课程的成本,一举多得。然而,雅虎自身的互联网企业特性,也在很大程度上为其利用MOOC培训员工提供了便利。这对其它行业的企业而言,恐怕难以复制。

应用MOOC培训的对象:案例比较

(一)中国“银行卡从业人员专业认证”培训

近年来,我国银行卡产业快速发展,从业人员队伍迅速扩大,社会各界对银行卡产业的关注程度不断提高。为帮助银行卡从业人员进一步全面掌握银行卡产业知识,提升工作绩效,中国金融培训中心和中国银联培训中心自201 3年11月起,联合开展“银行卡从业人员专业认证”培训。该培训共包括5门课程:银行卡概论、银行卡业务运作、银行卡创新支付产品、银行卡客户服务和银行卡风险管理。只要学员在规定时间段内登陆系统,在网上完成相关课程并通过在线考试,即可获得“银行卡从业人员专业认证”证书(中国金融培训中心,2013)。

在银联的这次培训中,为了使培训达到更好的效果,项目负责人独创了“团队学习+个人学习”的模式。对于团队,将学员平均分成若干个组,每个组员需完成一篇特定主题的主观题作业,并将其分数统计入该小组的总分,最终每个班级的10个小组以总分高低进行排名,并根据排名得到该组组员的主观题分数。对于个人,项目负责人则采用“微信+微课堂”的方式。他们将五门电子课程的重要知识点整理出来,放到微信订阅号“银联培训中心”开发的专栏“微网站”中的“银行卡从业人员专业认证”里面,并将模拟题库导入微信,并保持动态更新。这样,学员就可以随时随地查看知识点,参加模拟答题(苏群,2014a)。这种线上线下的联动,恰恰契合了MOOC的特征。

(二)美国银行与可汗学院的合作实践

2013NFCC金融常识调查结论显示,当今美国人金融知识奇缺:40%的被调查者自认金融常识不及格;超过87%的被调查者则希望有专业人士回答日常生活中的金融管理问题并提出专业建议。在与客户接触过程中,美国银行(Bank of America)也逐渐认识到美国人提升自己金融知识的强烈意愿。毫无疑问,无论人们的经济思维处于何种水平,想要获得理财的长期胜利,最好的方式就是培训。

在前述需求导向下,2013年4月9日,美国银行与在线教育领军机构可汗学院(KhanAcademy)宣布,合作创建一个新的免费学习平台——BetterMoneyHabits. com,联合为美国银行客户和非客户提供免费学习资源,以改善他们的理财习惯。该平台致力于以最简单易懂的方式解释金融学概念,普及金融常识,并完全去除同类视频中令人生厌的广告;同时,还致力于通过提供没有外部编辑控制的金融学科目,实现其在公平环境中为学员提供信息的目标。具体而言,该平台通过简短、平实的视频教学,将复杂、深奥的金融学知识简单化,使信息更容易为人们所接受并应用。这正是可汗学院闻名于世的教学模式。第一批视频主要包括一些基础知识点,如简单的储蓄方式、摆脱债务的方法、如何制定并严格执行预算以及了解贷款细则等。学员可在网站上按照自己的学习习惯学习免费课程(Bank of America,2013)。

(三)中美银行业案例的比较与启示

一直以来,对在线教育的质疑声中最大的就是,其缺少对学习过程和学习效果的监督、考核、反馈。“银行卡从业人员专业认证”培训项目采取了“在线学习、主观题作业、认证考试”三位一体的设计,这类以任务为导向的团队学习,将原本只有线下竞赛才有的火热场面重现在导向了线上学习。从该培训的整个实施过程中,我们不难发现Coursera和Udacity的影子。Coursera的每一门课都有相应的课下讨论、小组作业和结业考核,并在通过考核之后会获得由其认证的证书。而Udacity的激励和反馈则更为直接,学员可以选择参加一些付费的认证考试,通过考试后获得的证书可用于找Udacity介绍工作。可见,中国银行业已经较好掌握了当前流行的先进培训技术。

然而,与培训对象尚局限于从业人员的中国银行业不同,美国银行业更重视客户乃至合作伙伴的培训。美国银行与可汗学院强强联手的合作,恰反映了企业培训的新方向,即除了员工之外,通过MOOC对自己的客户和合作伙伴进行培训,以达到营销、扩大社会影响力和增加社会价值的目的。这无疑在战略上更胜一筹,也代表了更先进的培训理念——增加既有客户忠诚度、开发潜在客户,并强化与商业伙伴的合作根基。

三应用MOOC培训的障碍:从案例到普通

(一)案例中应用MOOC培训的问题

对于雅虎而言,有三个方面的因素导致其成功模式难以推广:首先,各大MOOC平台本来就拥有大量计算机技术和互联网技术相关课程,从而极大便利了互联网公司利用MOOC进行员工培训。其他类型的公司则很难在MOOC平台现有课程中找到与自己行业或具体业务相关的课程。其次,商业公司的逐利特征,使得其为员工提供培训在很大程度上出于这样一种考量,即通过提高他们的效率来为企业创造更多价值。而员工自主在MOOC平台学习的过程难以控制,实际效果难以评估。最后,MOOC平台难以应用于垂直领域的深入培训,它仍然无法取代传统互动、面授式的培训。中国“银行卡从业人员专业认证”培训通过引进MOOC,其课程设计感得以增强,学员线下体验与线上学习的交互亦受到重视,且整个培训更成体系。然而,该培训仍存在以下三点问题:

第一,由于一般企业难以承担过高的自建平台和开发课程成本,此次课程只得外包给专业机构量身定做,银联培训中心自己只能提供学习平台。

第二,此次培训内容是银行从业人员的基本素质认证,难以深化扩展。

第三,此次培训资源并不向外界开放,但基本所有业内机构都需要有关银行卡业务的培训。可见,尽管雅虎应用MOOC开展培训工作也取得了非凡成效,但其成功经验难以简单复制。中美银行业将MOOC应用于培训的案例,显示出MOOC在企业培训实践取得了前所未有的成果,甚至引发了人们对培训理念与公司战略关系的重新思考。

(二)应用MOOC培训的普遍问题

前述案例分析表明,MOOC应用于培训主要存在两个方面的障碍:一是MOOC应用于培训本身存在的弊端;二是在企业应用MOOC会有的障碍。

1.MOOC自身的局限

一方面,MOOC不可能取代互动、面授式的培训。它在人的学习中能扮演的角色还要从学习的本质说起。

学习能促进人的心理结构产生持久变化,而促使这一变化显然是一个系统工程。人的改变需要认知、情感和行为三位一体共同促成,互联网再发展也不能替代人们面对面情感交流的基本诉求,网络课程再生动、再有道理,在引导受众采取行动上仍然显得力量不够。所以,一个人心智模式的彻底改变,需要面对面的建构、手把手的体验、心对心的情感交流。显然,仅仅依靠MOOC不足以促成人的变化,在此过程中,MOOC只能为用,不足为体(苏群,2014b)。

另一方面,不是所有培训内容都适合应用MOOC。企业培训的初衷是提高员工效率,针对的是各个岗位的具体工作。这类内容在培训中占绝大多数,但并不适合采用MOOC。具体企业中每个岗位具体工作培训的对象数量很有限,专门开发满足实际操作的MOOC课程成本过大却意义不大。

2.企业资源的局限

其一,企业自建MOOC平台的成本过大。传统企业培训落实到员工的平台主要是实体的培训空间,而这在企业内部几乎可以零成本获得。但企业自建一个MOOC平台则需要组建一个独立于人力资源部培训团队的团队,来专门进行平台的搭建和维护。或者把平台搭建工作外包给技术公司。然后培训本公司人力资源部的团队维护平台。这两种方法无论怎么取舍,都会比原有的人力资源部负责培训多出很多成本。

其二,企业自主培训资源难以开放,造成社会资源浪费。以银联的银行卡业务培训为例,培训内容是该行业基本内容,大多数银行类金融机构都有这方面的需求。行业巨头投入大量成

本开发的优质课程不对外开放,导致行业内企业重复开发内容相似、质量参差不齐的课程,造成社会资源浪费。

其三,企业和员工的利益冲突。需求方面,企业的目标在于追求自身利益最大化,它们提供培训是希望通过提神员工的效率来为其创造更多的价值。出于对成本与收益的考虑,企业无法像大学一样为了普及高等教育而投入大量成本开发MOOC。执行方面,作为培训实施的主体,第三方MOOC平台很难针对工作实际情况定制课程,导致内容无法吸引目的比较功利的员工自主学习。

因此,MOOC大规模、开放、在线的特质,以及互联网传播、学习的规律,决定了企业不可能在所有培训内容、应用形式上使用MOOC进行培训。企业应有机结合实际需求与MOOC的各种特质,探索其可能应用于培训的具体形式。

四应用MOOC改进培训的策略建议

基于中美企业应用MOOC开展培训的案例分析,以及当前应用MOOC培训存在的普遍问题,我们认为,企业未来应从抽象理念与具体措施两方面,通过如下七大举措改进MOOC 应用:

第一,将MOOC课程应用于职前培训。企业在为某一具体职位招聘工作人员时,可以根据该职位的具体要求,在MOOC平台上选取训练相应能力的课程,并将完成度和考核成绩作为招聘过程中一个重要参考。这样一来,企业把最基础的能力培训放到了入职前,节省了入职后的培训成本和时间成本。而且为招聘工作提供了重要参考,提高了招聘效率和质量。

第二,行业龙头(跨国公司巨头)发挥企业MOOC领头羊作用。身为行业龙头或跨国公司巨头,其本身的服务和产品就代表了整个行业的标准。如果依托丰富的实际工作经验和雄厚的财力投入,开发本行业普遍适用的基础MOOC培训课程并向社会开放,将会使自身员工收益的同时,建立整个行业的人次培养标准,惠及整个行业,同时也奠定和巩固自身在行业和市场的品牌影响力。

第三,充分利用第三方MOOC平台。第三方MOOC平台拥有在教育内容模式设计和互联网技术的经验、人才。企业应以自己的培训需求为主,拿出培训内容,结合第三方MOOC 平台的经验,将培训内容设计成更加重视教学设计、项目运营和用户体验的真正的企业MOOC培训课程,用一些创新的方法提升学习效果。这样一来,还能节约企业搭建、维护MOOC的成本和自主设计课程以及课程上线后的试错成本。

第四,以线上线下配合的学习模式实践。比如,“银行卡业务培训项目”除了线上课程的学习外,加入线下的作业、团队讨论和结业考核,巩固线上学习的效果。这样做一是符合人类学习的规律,二是能够针对具体的实务操作领域或核心业务模块做线下更个性化、更贴切实际的培训。

第五,拓展MOOC的培训对象。MOOC每门课程的选修学生人数巨大且分布广泛,因而打破了以企业内部员工或主管为培训对象的传统,并且课程及教学活动的设计上也有所突破。在这种情形下,现有负责企业内部雇员培训的机构——企业大学,应致力于由较封闭的学习环境改为对外开放的学习场域,尽管仍以企业员工为主,但若干课程可运用MOOC模式对外开放。原因在于,由此吸引而来的外部学员,恰有可能是未来进入企业的潜在人才,也有可能成为企业某项产品或品牌的忠实用户(廖肇弘,2013a)。

第六,推动企业MOOC与国内外知名大学合作。MOOC本身就是伴随着著名高校在全球普及高等教育而风靡的,各大互联网MOOC平台都得到了世界著名高校的支持。高校是知识创造的源泉,企业通过与现有MOOC平台合作,进而可以与平台上的大学进行各种各样的产学研合作,不论是产品服务还是课程研发,都能充分结合各方面优势。

第七,集思广益,实施开放式创新。把企业内部培训的机制通过平台向外开放,这种方式对目前的培训都会起到变革的作用。譬如,企业可以把自身各式各样的需求、要解决的问题、创新概念放在MOOC上变成一个教材、教案甚至考试题目,从而在反馈的作业中收集到员工、学生非常多的创意以及创新的idea。一家企业要创造新技术、新产品、新服务,进入市场初期都要影响市场和消费者,MOOC可以帮助厂商获取客户体验的重要信息,从而不断改进产品与服务设计以满足市场需求(廖肇弘,2013b)。

总之,应用MOOC改进培训需要发挥政府与市场的合力:一方面,企业应在微观上基于自身需求、MOOC与互联网特质和人类学习规律,不断完善内容策划、课程设计、运营管理、效果评估等一系列程序;另一方面,政府在宏观上推动一些行业巨头和高校、第三方MOOC 平台的互动合作,提供能够代表行业标准的培训课程和成熟的运行传播渠道。政府与市场的合理分工,是成功将MOOC应用于企业培训实践、进而打造与企业整体战略相匹配的成熟培训体系的可行路径。

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

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】:工商管理系 【开设学期】:第五学期 【学时数】:64 【课程编码】:020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程,该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用,EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一,本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据,并能轻松制作出符合要求的报表,表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用,使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标: 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求,培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标: 数据分析师 3、专业能力目标: 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才,注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息,并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术,应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维,掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下:

五、学习资源的选用: 1、教材选取的原则: 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材: 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站: http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平,从事计算机教龄3年经验以上,有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验,有教育培训经验,具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地:计算机机房 设备:计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求:全面考核学生的学习情况,以过程考核为主,涵盖项目任务全过程。

大数据分析标准功能点简介

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具,分别为分析报表工具和业务模型设计器,其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置,企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名,将加密监听程序指向加密服务器,以读取加密点。 数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义,对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类,可修改。 分类维护:可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类:可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑,进入分类管理页面;同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库,抽取的结果形成ODS数据仓库,供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种:手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划,选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作,用户密码的修改操作,以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理,可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制(删除),可根据实际业务需要授予适合的权限。 U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表,是基于业务模型做查询,并通过查询生成报表的平台;是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中,我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务,营销、库存、采购等主题),对于用户的个性化报表需求,可以单独定制。 对于已经设计好的报表,可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题,点击分析主题button打开分析首页。如图所示,点击财务分析主题按钮,财务首页报表则打开。

数据分析课程标准新

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】:工商管理系 【开设学期】:第五学期 【学时数】:64 【课程编码】:020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程,该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用,EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一,本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据,并能轻松制作出符合要求的报表,表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel 在数据分析与市场调查方面的应用,使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标: 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求,培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标: 数据分析师 3、专业能力目标: 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才,注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息,并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术,应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维,掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。

四、教学内容与学时分配 将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下:

五、学习资源的选用:

1、教材选取的原则: 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材: 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站: / 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平,从事计算机教龄3年经验以上,有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验,有教育培训经验,具有良好的语音呢表达能力。 七、学习场地、设施要求 场地:计算机机房 设备:计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求:全面考核学生的学习情况,以过程考核为主,涵盖项目任务全过程。

大数据分析专项职业能力考核规范.docx

大数据分析专项职业能力考核规范 一、定义 运用计算机及相关软件,具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理,数据分析、数据探索和数据可视化等能力。 二、适用对象 运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。 三、能力标准与鉴定内容 能力名称:大数据分析职业领域:计算机软件工程技术人员工作任务操作规范相关知识考核比重 1.能为服务器安装 Windows、 Linux操作系 统; 、Linux 操作系统基础知识及 2.能装载新磁盘,给磁盘 安装步骤操作; 建立分区,能创建文件系 2. 磁盘分区相关知识和指 统,装载磁盘; 令,知道不同磁盘分区的区 3. 能在Windows、 Linux ( 一 )别,磁盘卷管理相关知识和 上安装Apache、 PHP、 操作系统指令; Python 等服务,并能够配 系统及服、rpm等形式的软件下载、安置服务使其正常运行以及 务安装部装指令,系统服务配置指令; 随系统自动启动; 署 4. 基本的防火墙知识和系统8% 4. 能在Windows、 Linux 自带防火墙的基本配置; 上安装、配置防火墙; 脚本的基本知识,文件管理、 5. 能在Windows、 Linux 库管理、库依赖关系等 Shell 上进行包括文件管理、系 命令。 统运行库配置、管理、查 错,保证各种自带和新安 装的系统服务正常运行。 1. 能在 Windows、 Linux 1. 数据库基础知识及安装 上安装 MySQL、Oracle 、MySQL、 Oracle 、SQLServer ( 二 ) 步骤操作; SQL Server 等数据库系 数据库安 、Oracle 、 SQL Server 数据 8%统; 装、管理 2. 能够配置 MySQL、库服务配置知识; 和操作 、Oracle 、 SQL Server 数据Oracle 、SQLServer 等系 统,保证其正常的启动和库的系统参数含义及用途;

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X 与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差

《大数据分析报告》课程实用标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队

数据分析管理制度

其标准备案号 Q/XXX X X X X电器制造有限公司企业标准 数据分析管理制度 XXXX电器制造有限公司标准化委员会发布

前言 Q/XXX008-2012《数据分析管理制度》是XXXXXX电器制造有限公司质量、环境、HSF管理标准之一。 本标准在修订时根据体系运行的实际情况并征求了各相关部门的意见,在符合性及可操作性等方面进一步完善。 本标准由XXXXXX电器制造有限公司标准化委员会提出。 本标准由全面质量管理科归口。 本标准起草单位:品质管理部、全面质量管理科。 本标准主要起草人:XXX、XXX、XXX等。 本标准是在本公司现行的管理基础上进行编制,自20XX年3月1日首次按标准化要求发布。 本标准于20XX年2月第一次修订,主要修订内容:根据公司新的组织架构重新定义了相关部门的职责。

数据分析管理制度 1 范围 适用于XXXXXX电器制造有限公司质量、环境、HSF管理体系的各过程。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过引用而成为本部分的条款。凡是注日期的引用文件,其随后的所有修改单(不包括勘误的内容)或修订版本均不适用于本部分,然而,鼓励根据本部分达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本部分。 l) \ 《--年度质量分解目标》 2) \ 《XXX公司环境目标、指标》 3)XXX17GL15C015 《环境监视和测量控制程序》 4)XXX17GL06C001 《纠正和预防措施控制程序》 3 职责 3.1 全面质量管理科负责组织、指导数据分析方法的应用并对有关部门进行监督;负责收集和分析内、外部质量体系审核相关数据。 3.2 各部门按《--年度质量分解目标》、《XXX公司环境目标、指标》的要求,负责收集部门目标的数据,进行统计分析,将分析结果提交全面质量管理科。 3.3 环境HSF的数据分析按《环境监视和测量控制程序》实施。 4 程序 4.1 数据收集 为证实、评价和改进质量、环境、HSF管理体系的适宜性、有效性,公司相关部门应收集与产品、过程和质量、环境、HSF管理体系有关的数据,数据来源主要有: a.最终用户、经销商、售后服务部反馈信息和顾客满意度统计; b.进货、过程和最终产品的检验、测试等结果; c.过程的监控记录和产品维修结果; d.供方评定和控制的有关统计数据等。 4.2 数据统计 4.2.1统计频率 各部门/车间按《--年度质量分解目标》中不同目标设定的不同频率进行。 4.2.2统计方法 各部门/车间按《--年度质量分解目标》中不同目标设定的不同统计方法进行。 4.2.3统计报表 各部门/车间根据统计结果作成相应的统计报表(格式不限)。 4.2.4各部门在每月10日之前提交数据统计的资料于品质部。 4.3数据统计结果分析 4.3.1来料检验科将进货检验的数据统计结果通知采购部,采购部根据检验科的统计结果评价供方供货质量水平,作为评定供方业绩的依据。必要时,采购部将结果通知供方,要求改进。

业绩分析数据标准

业绩分析数据标准 1.业绩完成率 =一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例一:一月份的业绩指标为40万元,实际完成额为38万元,则一月份的达标率=38万/40万*100%=95% 例二:若一月份的指标为40万,实际完成额为42万,则一月份的达标率=105% 备注:达标率反映的出门店业绩达成的能力 2.同期业绩增长率 =(年\月\周同期营业额-当期营业额)/同期营业额*100% 例一:某店2008年营业额为320万,2007年业绩为200万,则2008年的年业绩增长率=(320万-200万)/200万*100%=60% 即表示相较2007年的业绩,2008年业绩同期增长了60% 例二:某店2月份的业绩为20万,1月份的业绩为35万,则2月份相较1月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万*100%=-43% 即:相较1月份业绩,二月份的业绩下滑了43% 备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。 3.坪效 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例一:某店的营业面积为100平方米,当日营业额为8000元,则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注:此指标可以分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售真实情况 4.人效 日人效=日营业额/当日总人数 周人效=周营业额/当店总人数 月人效=月营业额/当店总人数 例:某店某天的营业额为9000元,某店的总人数为9人,则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人的合理性 以上数据指标标准 达标率、同期销售增长率、坪效、人效指标均为业绩数据指标,若仅看达标率不能够完全看出此门店的管理经营水平,应当将所有指标结合起来看,这样才能反映出门店的真实水平。 一般行业数据为:达标率110%-115%;年同期业绩增长率10%-15%;坪效每月为3000元/坪;人效每月2.2万元/人。 例:某店某月的达标率为102%,此月坪效为1800元/坪,此月人效为12000元/人,年同期业绩增长率为-18%,这样,我们就能明白,此门店虽然达标了,实际上门店的实际销售水平并不理想,也能反映出制定的目标并不合理。如果某

常见数据分析及报告规范

01 结构规范及写作 报告常用结构: 1. 架构清晰、主次分明 数据分析报告要有一个清晰的架构,层次分明能降低阅读成本,有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式,但总的来说作为议论文的一种,大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。 推荐学习金字塔原理,中心思想明确,结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进。行文结构先重要后次要,先全局后细节,先结论后原因,先结果后过程。对于不太重要的内容点到即止,舍弃细枝末节与主题不相关的东西。

2. 核心结论先行、有逻辑有依据 结论求精不求多。大部分情况下,数据分析是为了发现问题,一份分析报 告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。精简的结论能降低阅读者的阅 读门槛,相反太繁琐、有问题的结论100个=0。报告要围绕分析的背景和目的 以及要解决的问题,给出明确的答案和清晰的结论;相反,结论或主题太多会 让人不知所云,不知道要表达什么。 分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程,尽量不要有猜测性的 结论,太主观的结论就会失去说服力,一个连自己都没有把握的结论千万不要 在报告里误导别人。 但实际中,部分合理的猜测找不到直观可行的验证,在给出猜测性结论的 时候,一定是基于合理的、有部分验证依据前提下,谨慎地给出结论,并且说 明是猜测。如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。 不回避“不良结论”。在数据准确、推导合理的基础上,发现产品或 业务问题并直击痛点,这其实是数据分析的一大价值所在。 3. 结合实际业务、建议合理 基于分析结论,要有针对性的建议或者提出详细解决方案,那么如何写建 议呢? 首先,要搞清给谁提建议。不同的目标对象所处的位置不同,看问题的角 度就不一样,比如高层更关注方向,分析报告需要提供业务的深度洞察和指出 潜在机会点,中层及员工关注具体策略,基于分析结论能通过哪些具体措施去 改善现状。 其次,要结合业务实际情况提建议。虽然建议是以数据分析为基础提出的,但仅从数据的角度去考虑就容易受到局限、甚至走入脱离业务忽略行业环境的 误区,造成建议提了不如不提的结果。因此提出建议,一定要基于对业务的深 刻了解和对实际情况的充分考虑。 再进一步,如果可以给出这个建议实施后的收益,下单转化提升多少、交 易提升多少、能节省多少成本等,把价值点直接传递给阅读对象。 尝试站在读者的角度去写分析报告,内容通俗易懂,用语规范谨慎。如果 汇报对象不是该领域的专家,就要避免使用太多晦涩难懂的词句,同时报告中 使用的名词术语一定要规范,要与既定的标准(如公司指标规范)以及业内公 认的术语一致。 02 数据使用及图表 数据分析往往是80%的数据处理,20%的分析。大部分时候,收集和处理数 据确实会占据很多时间,最后才在正确数据的基础上做分析,既然一切都是为 了找到正确的结论,那么保证数据准确就显得格外重要,否则一切努力都是误 导别人。 1. 分析需要基于可靠的数据源 用于鉴别信息/数据的可靠性,主要有四种方法:同类对比、狭义/广义比对、相关对比和演绎归谬。

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 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。 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。该表格与时间选择功能无关联。 ④详细数据展现区域:表格形式展现,在上述所选时间范 围和时间维度内,显示对应的pv、uv 、pv/uv 、vv、平均访问

常用数据分析方法有那些

常用数据分析方法有那些 文章来源:ECP数据分析时间:2013/6/28 13:35:06发布者:常用数据分析(关注:554) 标签: 本文包括: 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析; 问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

《数据分析》课程标准

1.课程定位与课程设计 课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用EXCEL进行数据分 析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能 力,为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 课程设计理念课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用” 为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性(2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生 自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神,使学生既 具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德和敬业精神。 知识能力目标 (1)了解和掌握市场调查的内容、程序及调查方案的设计方法; ( 2)掌握数据资料收集方法; (3)掌握数据信息处理和分析的方法,并能初步进行市场预测; (4 )掌握运用EXCEL进行数据处理和分析的基本方法;

经济数据分析指标

给你一些分析指标,你可以自己分析比较一下,通常比较关心的是资产负债比率,现金流量的相关比率。 财务分析常用指标 1、变现能力比率 变现能力是企业产生现金的能力,它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多少。 (1)流动比率 公式:流动比率=流动资产合计/流动负债合计 企业设置的标准值:2 意义:体现企业的偿还短期债务的能力。流动资产越多,短期债务越少,则流动比率越大,企业的短期偿债能力越强。 分析提示:低于正常值,企业的短期偿债风险较大。一般情况下,营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素。 (2)速动比率 公式:速动比率=(流动资产合计-存货)/流动负债合计 保守速动比率=0.8(货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额)/流动负债 企业设置的标准值:1 意义:比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因为流动资产中,尚包括变现速度较慢且可能已贬值的存货,因此将流动资

产扣除存货再与流动负债对比,以衡量企业的短期偿债能力。 分析提示:低于1的速动比率通常被认为是短期偿债能力偏低。影响速动比率的可信性的重要因素是应收账款的变现能力,账面上的 应收账款不一定都能变现,也不一定非常可靠。 变现能力分析总提示: (1)增加变现能力的因素:可以动用的银行贷款指标;准备很快变现的长期资产;偿债能力的声誉。 (2)减弱变现能力的因素:未作记录的或有负债;担保责任引起的或有负债。 2、资产管理比率 (1)存货周转率 公式:存货周转率=产品销售成本/[(期初存货+期末存货)/2] 企业设置的标准值:3 意义:存货的周转率是存货周转速度的主要指标。提高存货周转率,缩短营业周期,可以提高企业的变现能力。 分析提示:存货周转速度反映存货管理水平,存货周转率越高,存 货的占用水平越低,流动性越强,存货转换为现金或应收账款的速 度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力,也是整个企业管理的重 要内容。 (2)存货周转天数 公式:存货周转天数=360/存货周转率=[360*(期初存货+期末存货)/2]/产品销售成本

运营数据分析指标

精心整理 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 为365 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。 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 1.2 7 ② 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。

数据分析:把握分析标准与敏感度

写在正文之前,想说几句话,今天是2012年3月16日,是我开博客以来的第9个月,9个月让我成长的非常迅速,这期间我收获了很多东西,认识了很多人,开了群,见了网站,持续的写博,从来没想到我的博客会有这么大的作用,从来没有SEO,从来没推广,从来没有任何宣传,我想到和我做的就是把我自己的成长纪录下来,把网游数据分析的点滴分享出来,当然我希望有人看,但是我毕竟不是高手,只是一个小白,小白只能是学习心得的纪录和整理,帮助自己理顺思路,很希望自己的文章有人看,因为那样就会有高手帮助我指点问题。今天博客9个月了,我会一直写下去,写很多,大概还是依旧会很小白,对高手用户不大,对新手算是个指点,对自己是纪录和成长,看着自己写的东西,心中有一种满足感,虽然很糙,很烂,不过能写出来对我而言不错了。 我这个人不喜欢微博,140个字也就是发个牢骚,这是我的观点,每天有大量的时间在筛选信息,不如把时间拿出来静静的写点什么,纪录一下心情,学习心得。我一直认为形成不了文字的东西算不得知识和能力,停留在脑袋里永远都只是那几个脑细胞和神经,时常纪录,用真心和研究的心态对待学问,对待问题,对待生活,对待这群关注自己的人,就能把东西逐渐的写好。说到这,想说的是,游戏运营也是这个道理,只有你真心运营,真心做好游戏,真心对待玩家,玩家才会捧场,才会留下来,就像这个blog聚集的这一批人气一样。好了废话太多开始今天的内容。 昨天说了说怎么利用箱线图进行DAU指标的分析,略显寒酸和潦草,还请各位见谅,今天说说从另一个方面来分析一下数据,如果通过Excel的复合图表来分析一下DAU,同理分析其他数据指标的方法也是一样的。 在游戏数据分析方面,一般数据变化都是以周为周期进行有规律的变化的,所以无论我们进行什么时间周期的分析,一定要把握周期变化情况适时的做出分析,否则就会得出错误的结论和图表。 如下图所示,每逢周五到周日数据会较平日出现明显的波峰情况,而且这种变化是一种以周为周期性的变化趋势,也是我们做出分析时的考虑因素。 但是情况也不是固定的,比如在手机APP游戏中的情况如下所示:

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