网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营.

网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营.
网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营.

简介

网站分析领域的开创性著作, 首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中, 将网站分析的复杂过程统一了起来,使分析的思维和方法更科学化和系统化,这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时, 《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术,充分融入到了整个体系中,包含大量案例和最佳实践,真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。

《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分:第一部分 (第 1~2章 , 简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容, 以及软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识;第二部分(第 3章是六西格玛改进模型的定义阶段, 讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等; 第三部分 (第 4~8章是六西格玛改进模型的测量阶段,讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标,以及基本数据处理技巧和数据透视表、查询等高级处理技巧;第四部分(第 9~11章是六西格玛改进模型的分析阶段,介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法, 以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因;第五部分(第

12~13章是六西格玛改进模型的改进和控制阶段,介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。

目录

第 1章何谓网站分析

1.1 网站分析不神秘

1.1.1 网站分析的必要性

1.1.2 网站分析的内容

1.1.3 网站分析秘笈

1.2 网站分析的流程

1.2.1 什么是六西格玛质量管理

1.2.2 六西格玛改进模型

1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用1.3 使用进行数据分析

1.3.1 数据记录

1.3.2 数据计算

1.3.3 数据分析

1.3.4 数据图表

1.3.5 协同工作

1.3.6 编程开发

1.4 本章小结

第 2章分析师必备的数据知识

2.1 数据类型

2.1.1 数值类型

2.1.2 文本类型

2.1.3 日期和时间类型

2.1.4 公式类型

2.1.5 错误值类型

2.1.6 逻辑值类型

2.1.7 数组类型

2.2 数字格式

2.2.1 可用的数字格式

2.2.2 自定义数字格式设置 2.3 数据类型与数字格式2.

3.1 如何定义数据类型

2.3.2 如何判断数据类型

2.3.3 数据类型的转换

2.4 公式与函数

2.4.1 运算符与优先级

2.4.2 单元格的引用方式

2.4.3 函数

2.4.4 数组公式

2.4.5 定义名称

2.5 本章小结

第 3章如何查找网站存在的问题 3.1 获取问题的途径3.1.1 外部客户之声

3.1.2 内部用户之声

3.2 确定工作任务

3.2.1 二八定律

3.2.2 确定需解决的问题

3.2.3 确定改进目标

3.2.4 确定改进范围

3.3 收集客户需求

3.3.1 识别目标客户

3.3.2 客户需求调查

3.3.3 客户需求整理

3.4 确定关键质量特性

3.4.1 设置规格限

3.4.2 确定主要关键质量特性 3.5 利益相关者分析3.5.1 分析的内容及作用

3.5.2 确定关键利益相关者 3.6 本章小结

第 4章如何测量问题现状 4.1 如何详细描述流程4.1.1 流程图的作用

4.1.2 流程图的分类

4.1.3 绘制流程图

4.2 如何进行流程测量

4.2.1 确定测量指标

4.2.2 确定测量对象

4.3 流程现状与差距分析

4.3.1 平均值与标准差

4.3.2 西格玛水平

4.3.3 流通合格率

4.3.4 差距分析

4.4 网站常用度量指标

4.4.1 唯一

4.4.2 唯一访问者

4.4.3 页面浏览量与唯一页面浏览量 4.4.4 页面驻留时间与网站驻留时间 4.4.5 跳出率

4.4.6 广告显示数、点击数和点击率 4.4.7 转换率

4.4.8 回访者比率

4.4.9 积极访问者比率

4.4.10 忠实访问者比率

4.5 本章小结

第 5章数据输入技巧

5.1 数据录入前奏

5.1.1 格式化窗口显示

5.1.2 格式化单元格显示

5.1.3 设置数字格式与数据类型 5.2 基本数据输入技巧

5.2.1 自动输入小数点

5.2.2 输入分数

5.2.3 输入日期和时间

5.2.4 输入指数

5.2.5 强制换行操作

5.2.6 改变回车移动方向

5.2.7 使用记录单输入数据

5.3 规律数据输入技巧

5.3.1 多单元格同时输入相同数据 5.3.2 序列自动填充

5.3.3 记忆式输入

5.3.4 使用列表选择

5.4 数据有效性

5.4.1 数据有效性的设置内容 5.4.2 设置数值允许范围

5.4.3 设置日期和时间允许范围 5.4.4 设置文本长度允许范围 5.4.5 设置允许的序列值

5.4.6 自定义有效性设置

5.4.7 定位、复制和删除数据有效性 5.5 复制、剪切与粘贴

5.5.1 复制与剪切操作

5.5.2 粘贴操作

5.5.3 使用剪贴板简化操作 5.6 本章小结第 6章基本数据处理

6.1 数据修正

6.1.1 文本联接

6.1.2 文本分列

6.1.3 文本截取

6.1.4 文本规范

6.1.5 数字格式化

6.1.6 精确比较文本

6.1.7 字符代码转换

6.1.8 数据的行列转换

6.2 数据标准化

6.2.1 数据缩放处理

6.2.2 指标方向调整

6.2.3 设置指标权重

6.3 数据检索与组合

6.3.1 使用检索

6.3.2 使用检索

6.3.3 使用检索

6.4 数据分组

6.5 数据排序

6.5.1 按列排序

6.5.2 按行排序及排序选项

6.5.3 按自定义序列排序

6.6 重复数据处理

6.6.1 使用函数识别重复数据 6.6.2 使用条件格式标识重复数据 6.6.3 使用筛选剔除重复数据 6.6.4 直接删除重复数据

6.7 数据筛选

6.7.1 自动筛选

6.7.2 高级筛选

6.8 数据抽样

6.8.1 使用 " 抽样 " 工具抽样

6.8.2 使用函数抽样

6.9 数据计算

6.9.1 计数

6.9.2 求和

6.9.3 计算平均值

6.9.4 计算频率

6.9.5 计算极值

6.9.6 计算排名

6.10 数据分类汇总

6.10.1 函数

6.10.2 分类汇总工具

6.11 本章小结

第 7章使用数据透视表进行数据处理7.1 创建数据透视表

7.1.1 创建基本数据透视表

7.1.2 创建动态数据透视表

7.1.3 以其他工作簿数据创建数据透视表7.1.4 以文本文件数据创建数据透视表7.2 布局数据透视表

7.2.1 推迟布局更新

7.2.2 改变字段名称

7.2.3 汇总字段显示设置

7.3 刷新数据

7.3.1 使用数据源时自动刷新7.3.2 引用外部数据源时自动刷新7.3.3 链接数据透视表的刷新

7.4 数据筛选

7.4.1 了解筛选

7.4.2 手动筛选

7.4.3 使用行标签筛选

7.4.4 使用值筛选

7.4.5 使用切片器筛选

7.5 数据排序

7.5.1 手动排序

7.5.2 自动排序

7.6 项目组合

7.6.1 组合指定项

7.6.2 组合数字项

7.6.3 组合时间项

7.6.4 取消组合

7.7 数据计算

7.7.1 改变字段的汇总方式

(精)工作心得:互联网时代的数据驱动型政府创新(最新)

(精)工作心得:互联网时代的数据驱动型政府创新(最新) “最多跑一次”改革是我国近年来最引人瞩目的地方政府创新举措,它起源于X,发展于X,也最先完成于X。基于X经验,江苏、上海、广西等地已经发起同类型改革。2018年初,李克强总理把“最多跑一次”写入《政府工作报告》,标志着此类改革开始进入全国推广阶段。对于这一兴起不足两年的政府创新实践,其最核心内容是什么?展示了怎样的实践特征和理论品格?如何进一步提升改革质量? 目前,有关“最多跑一次”改革的研究多以一般性描述和总体式分析为主,这种研究方式难以有效解答改革过程的具体表现与细节特征,也难以指出此类改革的最新进展和推进方向。[2]有鉴于此,本文选择通过个案分析法开展探索式研究:(1)改革案例所在城市,选择“最多跑一次”改革的前沿地区——X省X市;(2)改革案例所在领域,选择与公众生活密切相关且量大面光的民生服务——不动产

登记;(3)数据获取方式,主要通过与有关部门负责人和办事公众的深度访谈、体验式观察、浏览官方网站和APP、问卷调查等方式搜集有关信息。 一、X新速度:外显变革与内在提升 2017年年初,X全省“最多跑一次”改革任务下达后,X市国土局、房管局、地税局等部门多次召开专题会议,讨论并制定了可操作性较强的改革实施方案。2 017年4月5日,X市不动产登记“最多跑一次”正式对外服务,媒体现场调查证实:“跑”出了不动产登记全流程60分钟领证的全国最快速度,并誉之为“X 新速度”。 (一)外显变革:一窗受理与集成服务 对于办理不动产登记业务的普通市民而言,能够切实感知到的是改革前后由“跑部门”到“找政府”的转变。此类外显变革的主要内容可以概括为“一窗受理、集成服务”。

大数据驱动全渠道供应链服务模式创新探讨

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a711728821.html, 大数据驱动全渠道供应链服务模式创新探讨作者:陈夕 来源:《商业经济研究》2017年第11期 中图分类号:F713 文献标识码:A 内容摘要:如何更好推动生产商连接消费者和商品,提升全渠道供应链中的延展服务,形成全渠道化的数据获取能力和运营服务能力,是优化流通产业链服务能力的关键所在。为此,现代流通企业应借助互联网大数据平台优势,在流通关键节点保持与消费者全程、零距离接触,为消费者提供多元化的创新服务,提升购物体验进而获利。 关键词:大数据全渠道供应链服务策略创新模式优化路径 全渠道供应链服务的内涵及新特征 (一)内涵理论分析 全渠道供应链服务,是流通企业联合供应商、生产商、零售商等主体,借助实体网店、移动网店及PC端等全渠道,利用大数据对商流、物流、资金流、信息流进行整合管理。从产品需求预测,到设计、生产、营销及配送环节,以满足消费群体购物、娱乐和社交等无差别的服务体验。全渠道供应链服务结构如图1所示。 全渠道模式下的供应链服务,不仅要考虑供应链本身的复杂性和动态性,还要兼顾市场环境的多变性和适应性。全渠道供应链可以增强企业适应市场的核心竞争力,与企业多样化的运营方式相契合。并且,该服务摒弃简单拼接模式,兼顾各渠道的互补性与适用性,旨在更好地达到整合效益。 全渠道供应链服务通过整合各渠道,如实体渠道、电子商务渠道或移动电子商务渠道,向消费者销售商品或提供服务,使其获得统一、无差别的购物和服务体验,满足了顾客随时随地、方便快捷的需求。并且,全渠道供应链服务涵盖线上线下综合服务,消费者在任一渠道,均可享有无差别的购物账户、购物身份和购物清单。由此,全渠道供应链服务很大程度上达到了以消费者为中心,实现全新购物体验。消费者在浏览移动互联网的商品和服务时,可以全天候的进行搜索和查询,实时掌握产品介绍、价格信息、用户评论等。同时,消费者在实体门店购物过程中,不仅可以亲自体验产品,还可以积极使用移动终端服务。这种一体化、全新的全渠道供应链服务,极大增强了消费者购物的便捷性。 (二)全渠道供应链服务的新特征 多渠道库存共享。全渠道供应链服务运营体系中,任一渠道的信息均可进行可视化、高时效性的共享。企业收到线上用户需求,若物流中心库存不足,仍可调拨末端门店库存,并向末

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