运营平台需求分析
二手交易平台需求分析
二手交易平台需求分析需求分析:一、背景描述随着科技的不断发展，二手交易平台逐渐兴起并逐渐受到人们的欢迎。
二手交易平台提供了一个交易的平台，使得卖家可以将自己不再需要的物品进行出售，而买家可以购买自己所需的物品。
二、功能需求1.注册登录功能：用户可以通过注册账号并登录平台，进行交易。
2.发布信息功能：卖家可以发布自己所要出售的物品的信息，包括物品名称、描述、价格等。
4.管理功能：平台管理员可以对用户进行管理，包括封禁用户和删除信息等。
5.购买功能：买家可以通过平台购买卖家发布的物品，并进行支付。
6.评价功能：买家可以对卖家进行评价和评论，以提供给其他用户参考。
7.消息通知功能：平台可以向用户发送交易状态的通知消息，例如交易成功、物品已发货等。
8.私信功能：买家和卖家可以通过平台发送私信进行交流和沟通。
三、性能需求1.快速响应：平台需要能够快速响应用户的操作请求，保证用户在浏览和物品时不会出现卡顿现象。
2.稳定性：平台需要保持良好的稳定性，避免出现崩溃或无法正常访问的情况。
3.安全性：平台需要保护用户的个人信息和交易信息，确保用户的隐私不被泄露。
4.扩展性：平台需要具备一定的扩展性，能够支持大量的用户和物品信息。
5.后台管理：平台管理员需要有一个稳定、安全、高效的后台管理系统，方便对用户和信息进行管理。
四、界面需求1.用户友好：平台的界面应该简洁、直观，让用户能够轻松操作和使用。
2.响应式设计：平台应该支持不同终端的访问，例如PC端、移动端等，保证用户在不同设备上能够获得良好体验。
3.功能：平台应该提供一个高效的功能，方便用户根据关键词和条件找到自己所需的物品。
五、运营需求1.广告推广：平台需要进行一定的广告宣传和推广，吸引更多的用户使用平台进行交易。
2.活动促销：平台可以不定期地开展一些交易活动和促销活动，吸引用户的参与和交易。
六、技术需求1. 前端技术：平台的前端可以使用流行的WEB开发技术，例如HTML、CSS、JavaScript等，使得界面美观、快速响应。
互联网产品运营中的用户调研与需求分析方法与技巧
互联网产品运营中的用户调研与需求分析方法与技巧互联网产品的成功与否往往与用户需求的准确把握息息相关。
因此，进行有效的用户调研与需求分析是互联网产品运营中至关重要的环节。
本文将介绍一些常用的用户调研与需求分析方法与技巧，帮助运营人员更好地了解用户需求，并优化产品。
一、市场调研市场调研是互联网产品运营的第一步，它能帮助我们对目标用户、竞争对手和市场趋势进行全面了解。
常用的市场调研方法包括问卷调查、访谈、焦点小组讨论等。
通过分析调研结果，我们可以掌握用户的喜好、习惯、需求和痛点，为后续的需求分析提供依据。
二、数据分析数据分析是互联网产品运营中不可或缺的一环。
通过对用户行为数据的分析，我们可以获取用户行为模式、关键转化环节和用户偏好等信息。
常用的数据分析工具有Google Analytics、百度统计等。
数据分析能帮助我们快速定位产品存在的问题，并针对性地进行优化。
三、用户观察用户观察是一种直接观察用户行为的方法。
通过观察用户在使用产品过程中的行为、态度和反馈，我们能够深入了解用户需求。
用户观察可以通过用户体验测试、眼动追踪等方式进行。
这种方法能够真实还原用户实际使用场景，为产品的改进提供宝贵的参考。
四、竞品分析竞品分析是互联网产品运营中重要的一环。
通过对竞争对手的产品进行分析，我们可以了解其产品的特点、优势和劣势。
竞品分析能够帮助我们发现市场机会，为产品的差异化创新提供思路。
五、用户访谈用户访谈是一种深入了解用户需求的方法。
通过与用户进行面对面的交流，我们可以更直观地了解用户的心理和体验。
在访谈过程中，问题的设计要具体、有针对性，以引导用户表达需求。
用户访谈需要建立良好的沟通和信任关系，以保证访谈结果的真实性和准确性。
六、用户画像分析通过对用户背景、兴趣、行为等信息的整理和分析，我们可以绘制用户画像，即对用户群体的整体特征进行归纳和总结。
用户画像能够帮助我们更准确地把握用户需求，从而更好地为其提供服务。
需求平台运营策划方案
需求平台运营策划方案一、项目背景随着互联网的不断发展，需求平台作为一个新型的互联网服务模式，正在改变着人们的生活和工作方式。
需求平台通过将用户的需求与提供服务的个人或机构进行撮合，为双方提供了一个方便快捷的交易平台。
企业可以在需求平台上发布自己的需求，找到合适的服务提供者；而服务提供者也可以通过需求平台找到潜在的客户，实现双赢的局面。
因此，需求平台具有很大的发展潜力，对于提高社会资源的利用效率、优化服务体验等方面具有重要意义。
二、市场分析1. 行业发展现状目前，需求平台行业发展迅速，市场规模不断扩大。
从服务范围来看，涵盖了家政服务、IT技术服务、设计服务、教育培训等多个领域。
在中国，各类需求平台如美团、58同城、猎聘网等都已经成为了行业的领军企业，占据了相当大的市场份额。
2. 竞争对手分析目前，需求平台的竞争对手众多，主要包括传统的分类信息网站、跨境电商平台和专业的垂直领域需求平台。
这些竞争对手在市场上形成了激烈的竞争，通过产品差异化、营销服务、用户体验和平台操盘等方面来提升自己在市场上的地位。
3. 市场空间和发展趋势随着互联网的普及，人们对生活和工作方式的需求也在不断变化。
传统的服务模式已经无法满足现代社会的需求，需求平台作为一个新兴的服务模式，将会有着广阔的市场空间。
未来，随着消费者对于服务质量的不断提高，需求平台将更加注重用人单位的资质审核和服务质量，同时推出更多的服务保障措施和创新性服务形式。
三、运营目标及策略1. 运营目标（1）平台用户量：根据市场需求制定用户量增长目标，以不同阶段进行划分，确保用户量的持续增长。
（2）交易量：设定交易量目标，通过推广用户使用需求平台来实现交易量的增长。
（3）用户满意度：提高用户对需求平台的满意度，减低用户的流失率。
2. 运营策略（1）市场推广：通过线上线下多种方式进行市场推广，提升平台知名度和用户量。
（2）提升平台服务品质：建立用户评价体系，规范服务质量，提高用户满意度。
运营商大数据需求分析报告
运营商大数据需求分析报告1. 概述运营商大数据指的是运营商通过技术手段收集到的大规模、多样化的用户数据。
这些数据包括用户通信记录、上网行为、位置信息等，通过对这些数据的分析和挖掘，运营商可以获得有关用户行为、用户需求以及市场趋势等宝贵信息。
本报告将对运营商大数据的需求进行详细分析，以期帮助运营商更好地利用大数据开展业务和服务。
2. 用户洞察需求运营商需要通过大数据分析了解和洞察用户的需求，以便为用户提供更加个性化、精准的服务。
通过对用户通信记录和上网行为的分析，运营商可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯以及用户关系网络等信息，从而为用户定制推荐更适合的产品和服务。
此外，还可以根据用户的地理位置信息，提供附近的优惠活动、商家推广信息等，吸引用户消费。
3. 网络优化需求运营商需要通过大数据分析优化网络性能，提升用户的上网体验。
通过分析用户上网行为和网络数据流量分布情况，运营商可以发现网络瓶颈和拥塞点，及时采取相应的处理措施。
同时，通过对用户网络质量的监测和分析，也可以提前预测网络故障，并采取措施进行修复，减少用户的网络中断时间。
4. 营销策略需求运营商需要通过大数据分析制定精准的营销策略，提高市场竞争力。
通过分析用户通信记录、消费习惯，以及用户对不同活动的响应情况，运营商可以精确找到目标用户群体，并推送相应的营销信息。
此外，通过对竞争对手的数据进行分析，运营商还可以了解市场趋势，预测用户需求，从而做出更加明智的市场决策。
5. 安全风控需求运营商需要通过大数据分析进行安全风险评估和风险控制。
通过对用户通信记录和上网行为的监测和分析，运营商可以发现异常和可疑活动，并采取相应的风险控制措施，保护用户信息安全。
此外，还可以对网络攻击、恶意软件等进行实时监测，及时阻断和打击网络安全威胁，确保网络的稳定和安全运行。
6. 决策支持需求运营商需要通过大数据分析为决策提供支持和参考。
通过对用户行为、市场趋势等数据的分析，运营商可以了解用户需求和市场变化，有针对性地制定产品和服务策略。
运营平台技术方案模板
运营平台技术方案模板一、方案背景随着互联网的发展和智能化的进步，越来越多的企业和组织需要搭建一套全面的运营管理平台，以提高工作效率和管理水平，降低成本和风险。
这种运营管理平台需要具备网络化、信息化、数字化等特点，以实现联动、智能化、大数据、云计算等功能。
在这样的背景下，我们需要搭建一套全方位的运营管理平台技术方案，以满足不同行业、不同企业和组织的需求。
二、需求分析1.多样化需求：不同行业、不同企业和组织有不同的运营管理需求，需要一套通用的平台方案，能够满足多样化的需求。
2.灵活性：运营管理平台需要具备一定的灵活性，能够根据实际情况进行定制和扩展，满足企业和组织的特定需求。
3.智能化：运营管理平台需要具备一定的智能化功能，能够对数据进行分析和处理，提供智能的决策支持和预测分析。
4.安全性：运营管理平台需要具备较高的安全性，能够保护敏感数据和信息，防止数据泄露和风险。
5.云端化：运营管理平台需要基于云计算技术，能够实现集中化管理和资源共享，提高效率和降低成本。
三、技术架构1.前端架构：运营管理平台的前端采用响应式设计，支持多种设备和分辨率，使用HTML5、CSS3、JavaScript等技术，具备良好的用户体验和视觉效果。
2.后端架构：运营管理平台的后端采用分布式架构，支持集群部署和负载均衡，使用Java、Spring、MyBatis、Redis等技术，具备较高的性能和可扩展性。
3.数据库架构：运营管理平台的数据库采用分布式数据库，支持高并发和大容量，使用MySQL、MongoDB、HBase等技术，具备较高的稳定性和可靠性。
4.安全架构：运营管理平台的安全架构采用多层防护，包括网络安全、数据安全、应用安全等，使用防火墙、加密算法、访问控制等技术，保障系统的安全性和可靠性。
5.云架构：运营管理平台的云架构采用IaaS、PaaS、SaaS等服务模式，支持云计算和大数据分析，使用AWS、Azure、阿里云等服务，提供弹性和高可用性的资源。
运营平台配置方案模板
运营平台配置方案模板一、方案目标本方案的目标是为公司的运营平台配置提供一个完善的方案，以提高运营效率、降低成本、增强竞争力。
二、方案背景公司目前的运营平台配置相对落后，存在一些问题：配置不够完善，无法满足业务需求；运营效率较低，影响业务发展；技术支持不足，无法及时应对问题。
三、方案内容1. 运营平台配置需求分析首先，对公司的运营平台配置需求进行分析，包括业务需求、技术需求、安全需求等方面。
通过与业务部门和技术部门的沟通，了解他们的具体需求，并确定配置的基本要求。
2. 运营平台配置方案设计在需求分析的基础上，设计运营平台配置方案。
根据业务需求，选用合适的硬件设备和软件工具，包括服务器、网络设备、数据库、操作系统、应用软件等，并进行整体规划和设计。
3. 运营平台配置方案实施根据设计方案，对运营平台进行实施。
包括购买设备、安装配置系统、调试优化等方面。
确保配置的稳定性、可靠性，并与各部门进行协调配合，保证实施进度和质量。
4. 运营平台配置方案测试在实施完成后，对配置进行全面测试。
包括登陆操作、业务应用、数据传输等方面。
确保配置的正常运行和性能优化。
5. 运营平台配置方案维护配置实施后，需要进行系统的维护和管理，包括安全运维、性能监控、故障处理等方面。
确保配置的稳定性和可靠性，为业务的正常运行提供保障。
四、方案实施计划1. 需求分析阶段：xx年x月-xx年x月，完成运营平台配置需求分析和方案设计。
2. 实施阶段：xx年x月-xx年x月，进行运营平台配置的实施。
3. 测试阶段：xx年x月-xx年x月，进行运营平台配置的测试和优化。
4. 维护阶段：xx年x月起，进行运营平台配置的维护和管理。
五、方案风险分析1. 技术风险：可能存在配置选型不合适、系统不稳定等问题。
2. 运营风险：可能存在业务中断、数据丢失等问题。
3. 实施风险：可能存在实施延期、成本超支等问题。
六、方案效果评估1. 运营效率提升：通过配置的优化，提高运营效率，为公司节约成本。
产品运营中的用户调研和需求分析
产品运营中的用户调研和需求分析用户调研和需求分析在产品运营中扮演着重要的角色。
通过深入了解用户的需求和期望，产品运营团队可以更好地制定产品策略、改进产品功能，并提供更好的用户体验。
本文将探讨用户调研和需求分析在产品运营中的作用和方法。
一、用户调研的意义和目的用户调研是产品运营团队了解用户需求、行为和期望的重要手段。
通过与目标用户进行定性和定量的研究，团队可以获取有关用户群体的相关信息，包括他们的兴趣、偏好、购买习惯等。
用户调研的目的在于帮助产品运营团队更好地理解用户，为产品的优化和改进提供建议和指导。
二、用户调研方法1. 定性研究：定性研究通过访谈、焦点小组讨论等方式，深入了解用户的看法、感受和态度。
这种方法可以帮助团队获得更细致、更全面的用户反馈，从而更好地发现用户的隐含需求。
2. 定量研究：定量研究通过问卷调查、统计数据分析等方式，对大量用户进行调查和分析。
这种方法可以快速获取大量数据，并通过数据分析揭示用户的行为规律和偏好。
三、需求分析的意义和目的需求分析是将用户调研的结果与产品设计和开发中的技术实现相结合，从而识别用户的核心需求和优先级，帮助团队制定相应的产品规划和功能开发计划。
需求分析的目的在于确保产品能够满足用户的期望和需求，提供有价值的用户体验。
四、需求分析方法1. 用户故事地图：用户故事地图是一种可视化的工具，用于描述用户在特定场景下的行为和需求。
通过绘制故事地图，产品运营团队可以更好地理解用户需求，并将其转化为产品的功能和交互设计。
2. 用户画像：用户画像是基于用户调研结果创建的用户形象化描述。
通过用户画像，产品运营团队可以更好地了解用户的特征、人口统计数据、喜好等，从而更准确地确定用户的核心需求。
3. 市场竞争分析：通过对市场上类似产品的竞争对手进行研究和分析，产品运营团队可以了解用户对不同产品的偏好和评价，从而更好地满足用户的需求。
五、用户调研和需求分析在产品运营中的重要性1. 提高产品竞争力：通过深入了解用户需求，产品运营团队可以及时调整产品策略和定位，从而提供更好的产品和服务，提高产品的竞争力。
运营平台建设方案范文
运营平台建设方案范文一、前言随着互联网的发展，运营平台的重要性日益凸显。
运营平台是企业通过互联网进行经营管理、产品销售、客户服务等一系列业务活动的基础设施。
有效的运营平台能够帮助企业提高运营效率、拓展市场份额、提升品牌知名度，并且实现数字化转型战略。
因此，建设一套适合企业实际情况的运营平台方案至关重要。
二、目标与需求分析1. 目标（1）提高企业的运营效率（2）拓展产品销售渠道（3）提升客户服务水平（4）增强品牌影响力2. 需求（1）市场推广模块（2）产品销售管理模块（3）客户服务管理模块（4）数据分析模块（5）用户权限管理模块三、运营平台建设方案1. 技术选型在构建运营平台的过程中，需要考虑到平台的稳定性、可扩展性和安全性。
因此，我们选择采用LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）架构作为运营平台的基础架构。
其中，Linux作为操作系统，Apache作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP作为开发语言。
这套架构具有成熟、稳定、易维护等特点，适合中小型企业的需求。
2. 模块设计（1）市场推广模块市场推广模块包括广告发布、营销活动管理、渠道管理等功能。
通过该模块，企业能够实现对各类市场活动的统一管理，提高市场推广效率。
（2）产品销售管理模块产品销售管理模块包括产品信息管理、订单管理、库存管理等功能。
通过该模块，企业能够实现产品销售的全流程管理，从而提高销售效率。
（3）客户服务管理模块客户服务管理模块包括客户信息管理、服务工单管理、客户投诉管理等功能。
通过该模块，企业能够实现对客户服务的全面管理，提升客户满意度。
（4）数据分析模块数据分析模块包括数据采集、数据存储、数据分析、报表生成等功能。
通过该模块，企业能够实现对各类数据的深度分析，为决策提供有力支撑。
（5）用户权限管理模块用户权限管理模块包括用户管理、权限管理、角色管理等功能。
通过该模块，企业能够实现对平台用户的权限管理，保障平台的安全性。
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运营平台需求说明Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28TO：运营部背景目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。
运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。
目标通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。
需求说明一、需求概述条件索引：时间、指标、栏目时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）；主要指标：1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长；2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比；3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户；4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）；栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。
四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析；功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；详细说明――能复制数据、下载数据表（EXCLE）、能生成趋势图（多类别重叠对比的直方、饼图、线性图，配时间轴、数值轴，标题，注释等）、每张表提供按时间、按指标、按栏目查询功能，有历史数据交互；分析工具：对比、同比、环比、分布、趋势图；操作工具：导出、排序、查询、自定义报表、决策视图、数据挖掘、模型管理；干扰因素：排除测试用户、排除无点击行为的长时间停留、排除节假日二、关键流量指标定义总用户：指购买过产品的用户数量独立访客（UV）：以用户为统计单位，也就是有过产品登录的用户数。
用于体现产品的当前运营状况。
新独立访客：首次登陆的用户；那么不是首次来访的用户就归类统计为老用户。
用于分析产品的推广效果或者成长空间。
新用户比例反映产品推广效果，同时也反映产品发展状况。
需要结合流失率进行分析产品所发展的阶段：新用户比例>用户流失率：产品处于发展成长阶段；新用户比例=用户流失率：产品处于成熟稳定阶段；新用户比例<用户流失率：产品处于下滑衰退阶段；独立IP：来访客户端数量活跃用户（Visits）：定义为对产品功能有操作行为的用户（如至少五次以上鼠标点击栏目动作），对产品功能模块偏好分析侧重于这部分用户行为分析。
需要分析活跃用户的变化趋势图及所占比例，活跃数越高表明产品当前拥有的价值越高。
流失用户：上月登陆使用且本月未访产品的人数，用于分析产品保留用户的能力，多用于评估产品改版或新功能模块推出是否受市场接受。
未流失的用户叫做留存用户，总使用用户数减去流失用户数计算得到。
统计口径［上月登陆使用且本月未访产品的人数占上月访问人数的比例］用户流失率计算公式［用户流失率=本月客户流失人数/上月总访问人数］访问频率：每个用户在一段时间内访问产品的次数；可以推算出回访率。
回访比率：一周内2次回访者/总的独立访客。
跳转率：用户登录后只停留在首页面无任何操作行为就离开的行为，跳出率是退出用户占全部访问用户的百分比。
可使用跳转率来衡量访问质量。
最近访问时间：每个用户最近访问网站的时间，一般取用户最近访问时间距当前的天数。
平均停留时间：指独立访问者(UV)平均每次访问产品停留时间。
也就是说一个周期内，从开始访问产品到结束访问所停留的时间。
需要排除因素――如用户将窗口最小化、使用期间超过多少时间若无操作动作。
人均浏览次数：每个用户一段时间内每次访问的平均浏览页面数浏览用户比率：这个指标一定程度上衡量各栏目的吸引程度。
计算公式：浏览用户比率＝少于１分钟的访问者数／总访问数。
指标用法：如果这个指标的值太高，那么就应该考虑一下产品页面的内容是否过于简单，导航菜单是否需要改进。
浏览用户指数：一分钟内的访问者平均访问页数，计算公式：浏览用户指数＝少于１分钟的访问页面数／少于１分钟的访问者数。
指标用法：这个指数也接近于１，说明访问者对栏目内容没兴趣，他们仅仅是瞄一眼就离开了。
将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用，可以看出用户是在浏览有用的信息还是厌烦而离开。
用户访问深度：通常情况下用户浏览的页面越多则越具深度，用户体验越好，是衡量产品粘度的指标三、 产品指标总框架该运营平台指标体系主要由四个部分构成：运营全局指标、产品流量指标、用户行为及运营报表指数。
a) 其中运营全局，主要反映产品目前的人数及活跃度情况，是考核一个整款产品运营状况的首要指标。
b)产品流量指标，主要用于每一个产品经理具体分析功能模块用户喜好度及粘性。
运营指标体系运营全局产品流量用户行为运营报表在线类指标 按时段分析 账号类指标 用户数据分析 活跃度指数 用户流失率 关注度指标 用户回访率 用户访问深度 用户忠诚度栏目总流量指标栏目流量变化 栏目访问时长 按类别对比栏目总流量指标栏目流量变化 栏目访问时长 按类别对比汇总周/月/季排行用户数 访问量 栏目排行主要统计报表一、运营全局分析1.在线类指标---按时间分布统计（总）当日当日昨日一周一月季度自定义输入时间段日期ＰＶＵＶＩＰ新独立访客人均浏览次数占比2011-08-2111111222121212111112212%2.账号类指标---用户数据分析（总）新老用户分析/同比环比（按日期检索）总注册用户总付费用户新注册用户新付费用户活跃用户数流失用户数流失率10001000200200400200.25%3.账号类指标---用户流失率（指收费用户按日期/栏目检索）日期总用户数流失用户数新增用户数用户流失率8．91234567122231210%4.关注度指标---用户的忠诚度分析需要从访问频率、最新访问时间、停留时间、访问页面数及访问深度进行分析。
一级、二级可以展开到具体栏目栏目访问频率平均停留时间人均浏览次数历史数据一级1233339.3123查看每日二级1233339.3123查看每日5.关注度指标---用户访问深度（按日期检/栏目检索）例表：按日期进行统计用户访问的深度进行分析，访问深度越大说明产品的粘性及可用性越高今日本周本月本季度自定义日期：访问深度独立访客占比历史.1级栏目16671% 查看每日1级的独立访客.2级栏目2029%查看每日2级的独立访客注意：访问超过（10）页的用户/总访问数，可能存在的干扰因素相对较多需要排除，如时间上节假日。
6.关注度指标---用户回访率(2011/11/24)回访率独立访客比例历史一次访问12233.5%查看二次访问12223.5%查看三次访问12218.0%查看四次访问122 1.1%查看用户跳转率，监控哪些功能转转率高，不同一级目录的二级间与二级或三级的跳转。
１、关注度指标---客户端下载安装量暂时不做推广网站访问量网站注册量渠道绑定量客户端下载量客户端安装率二、产品流量指标分析1.用户偏好分析排名总表筛选条件所有栏目/一级/二级栏目访问分析：（按日期检索）一、二级是父与子关系，一级分析可以关联进入二级栏目访问频率独立访客（UV）占比IP新独立访客新访客点击数总点击数(PV)人均浏览次数平均停留时间历史数据资讯1200112210%140231221034561212:33每日此栏目详细数研报1233122210%1402312212346512112:1每日此栏目的详细数宏观1133100010%1402312212145612112:3每日此栏目的详细数板块103399910%1402312211345612112:2每日此栏目的详细数在分析栏目喜好程度时，一般用访问点击量PV来评价产品模块的热门度排行，但有可能是某一个用户大量点击，会有偏失，建议用独立访问（UV）的点击量来搭建模型。
上表可以拆分统计，也可以聚合成总表，能得出某一栏目的趋势以及多栏目对比。
此表的下一级可进行分析用户具体偏好的内容及停留时长。
2.用户偏好分析表—子栏目流量变化对比10月热门二级栏目新闻类流量表可以自定义选哪类进行比较，如：新闻类工具类搜索类走势图栏目类别独立访客环比变化人均停留时长环比变化政策新闻471.81 6.7%120 6.7%研报挖掘322.81 2.3%80 3.3%海外财经322.81 4.3%49 1.1%可以利用某些需求字段而生成趋势图，更直观，样图：再细分到某一个栏目以时间节点对比宏观分析栏目流量变化趋势周（时间选择2011.10-2011.11）/月/日选择要对比的指标PV/UV/独立访客/访问频率/访问时长时间独立访客访问频率第一周335.33123第二周435.33223第三周535.33323第四周635.334233.用户的偏好分析表—浏览用户访问比率序号栏目人均浏览次数浏览用户比率浏览用户指数1资讯45666610.89%23.24.用户偏好分析表—资讯内容流量分析进行数据挖掘，一是资讯主题排行占比，停留时长，从资讯新闻跳转到相关个股、行业跳转率。
排行前十，按主题/个股行情/个股新闻/行业新闻/板块行情/研报进行筛选，横向排行主题PV占比人均停留时长跳转率1政策资讯111112.23%12:00 1.2%可转化为纵向对比热点新闻排行关联内容点击率对比，目前估计能做到按数据库里的行业进行统计。
排行主题行业新闻PV关联板块数据PV关联个股PV关联研报PV搜索量搜索量1银行1233312333123331222233233银行新闻点击率----银行板块点击率---银行类股点击率---银行研报击率5.用户偏好分析表—按功能对比流量及占比描述：统计总流量当中新闻、行情、功能键、文件下载等各项分类数据及其占比；6.用户偏好分析表—按用户角色来定义选项：日期一级栏目二级栏目角色独立访客PV占比栏目券商分析师1111111130%资讯券商顾投1111111130%资讯基金研究员1111111130%资讯基金经理1111111110%资讯这一项功能统计需要结合目前终端用户注册表时是否有定义用户角色。
7.用户偏好分析表—产品的用户粘性从用户访问时长，栏目访问深度以及各关联栏目的跳转使用情况进行分析。
8.用户偏好分析表—语义搜索工具使用率搜索功能点击率/条件筛选器功能点击率/有关联的栏目跳转率9.用户体验用户使用多的是哪种行为？是否符合产品原型设计，PV的拆分可以得出各模块或功能键的具体使用率，可以归类统计我们重视的功能哪些用户用量高哪些无人使用。