运营大数据分析报告指标文档
文章运营数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着互联网的快速发展，内容营销已成为企业品牌推广和用户互动的重要手段。
本文旨在通过对某企业公众号文章运营数据的分析，揭示文章发布、传播、互动等环节的规律，为后续文章运营提供数据支持与优化建议。
二、数据来源及时间范围本次报告所使用的数据来源于某企业公众号后台，时间范围为2023年1月1日至2023年12月31日，共计12个月的数据。
三、数据分析方法1. 描述性统计：对文章发布量、阅读量、点赞量、评论量、转发量等基础指标进行统计分析。
2. 相关性分析：分析文章标题、内容、发布时间等因素与文章阅读量、互动量等指标的相关性。
3. 趋势分析：分析文章发布量、阅读量、互动量等指标随时间变化的趋势。
四、数据分析结果（一）文章发布情况1. 发布量：2023年共发布文章100篇，平均每月8.3篇。
2. 发布频率：每月发布文章较为稳定，无明显波动。
（二）文章阅读情况1. 阅读量：全年文章总阅读量为10万+，平均每篇文章阅读量为1000+。
2. 阅读趋势：11月和12月阅读量较高，可能与节假日和促销活动有关。
（三）文章互动情况1. 点赞量：全年文章总点赞量为5000+，平均每篇文章点赞量为50+。
2. 评论量：全年文章总评论量为2000+，平均每篇文章评论量为20+。
3. 转发量：全年文章总转发量为1000+，平均每篇文章转发量为10+。
（四）文章内容分析1. 标题分析：标题中包含热点词汇、疑问句、数字等元素的文章阅读量较高。
2. 内容分析：文章内容以行业资讯、产品介绍、案例分析为主，其中行业资讯类文章阅读量最高。
（五）发布时间分析1. 最佳发布时间：根据数据统计，文章在下午16:00-18:00的阅读量最高。
2. 节假日效应：在节假日和促销活动期间，文章阅读量有所提升。
五、问题与建议（一）问题1. 文章阅读量波动较大，部分文章阅读量较低。
2. 文章互动性不足，评论和转发量较少。
3. 部分文章内容与用户需求不符，导致阅读量不高。
运营数据报告
运营数据报告运营数据报告摘要：这份运营数据报告旨在总结我公司近期的运营情况，并分析其中的趋势和挑战。
通过分析不同指标的数据，我们能够获得对市场和客户行为的更深入理解，进而为未来的决策制定提供有力支持。
1. 引言随着现代技术的不断进步，企业运营数据的收集和分析变得越来越重要。
这份报告将分析我公司的运营数据，包括销售额、市场份额、用户增长和客户满意度等指标。
通过这些数据的分析，我们能够了解公司整体运营状况，识别潜在的机会和挑战，并制定改进策略。
2. 销售额根据我们的数据，今年第一季度的销售额较去年同期有所增长。
我们的销售额增长主要来自于B2B领域的增长，其中一些大客户的订单量有了显著的增长。
此外，我们还在不同地区进行了市场推广活动，进一步提升了销售额。
3. 市场份额尽管市场竞争激烈，我们公司在市场份额方面保持了稳定增长。
我们不断改进产品质量和提供更好的客户服务，获得了客户的信任和赞誉。
作为市场份额的一个重要指标，我们将继续努力增加市场份额，为公司提供更大的增长空间。
4. 用户增长在过去的几个月中，我们取得了显著的用户增长。
这主要得益于我们不断拓展的产品线和市场推广策略。
我们的数字营销活动和社交媒体宣传获得了良好反响，吸引了大量的新用户。
然而，用户增长也带来了一些新的挑战，如如何保持用户的忠诚度和提高用户转化率等。
5. 客户满意度客户满意度一直是我们公司关注的重点。
通过定期收集客户反馈和调查数据，我们发现客户对我们的产品和服务普遍表示满意。
然而，这并不意味着我们可以放松对客户体验的关注。
我们将继续改进我们的售后服务，提供更快速、便捷和个性化的解决方案，以保持客户满意度的提高。
6. 结论从以上数据分析可以看出，我们公司在销售额、市场份额、用户增长和客户满意度等方面取得了一定的成绩。
然而，我们也面临着一些挑战，如市场竞争的加剧和用户转化率的提升等。
为了持续保持和提升运营水平，我们将继续努力提升产品质量，加强市场推广和提供优质的客户服务。
工作报告范文运营部门运营数据分析报告
工作报告范文运营部门运营数据分析报告工作报告范文尊敬的领导：我是运营部门的负责人，特向您提交本月的运营数据分析报告。
通过对本月的数据进行仔细的分析和研究，我们对公司的运营情况有了更全面的了解，并提出了一些改进措施，希望能够对公司的发展有所帮助。
一、总体情况分析本月，公司的运营情况总体良好。
我们的主要指标包括销售额、用户增长率和市场份额等。
销售额达到1000万元，相比上月增长了10%。
用户增长率为5%，市场份额稳定在20%。
二、销售渠道分析对于销售渠道的分析显示，在本月，我们的销售额主要来自于线下实体店和在线电商渠道。
其中，线下实体店销售额为600万元，占比60%，这一数字主要得益于我们广泛的分销网络和良好的品牌形象。
在线电商渠道的销售额为300万元，占比30%，这一数字反映了电商行业的快速发展，并且证明了我们的线上销售策略的有效性。
三、用户增长分析通过对用户增长情况的分析，我们发现，本月的用户增长主要来自于一线城市和周边地区，占总体增长的70%。
与此同时，二线城市和三线以下城市的用户增长相对较慢。
为了进一步拓展市场，我们计划加大对二线城市和三线以下城市的市场推广力度，提高品牌知名度和用户黏性。
四、竞争对手分析本月，我们对市场中的竞争对手进行了详细的分析。
结果显示，我们在市场份额方面表现稳定，目前排名第二。
然而，我们注意到一家新的竞争对手近期取得了不错的增长，并且市场份额在不断增加。
我们将加强与该竞争对手的对比分析，探索其成功的原因，并采取相应措施以确保我们的竞争力。
五、问题与建议在本次数据分析中，我们也注意到了一些问题。
首先，线下实体店虽然销售额较高，但运营成本相对较大。
我们计划优化供应链管理，降低运营成本以提高利润率。
其次，线上电商渠道的用户黏性不够，需要加强与用户的互动，并提供更多的增值服务。
此外，针对市场份额稳定的问题，我们将加大市场推广力度，提高品牌知名度。
总结通过本次运营数据分析，我们对公司的运营情况有了更清晰的认识，并找到了一些问题和潜在的机会。
运营数据分析报告
运营数据分析报告一、引言运营数据分析是企业管理中的重要组成部分，通过对企业各项数据的分析和整理，可以更好地了解企业的运营状况和发展趋势。
本文将对我公司最近一年的运营数据进行详细分析和报告，以便更好地指导决策和提升运营效益。
二、总体概况在过去的一年中，我公司的运营数据整体表现良好。
总收入为X万元，同比增长X%，其中销售收入为X万元，同比增长X%。
毛利率保持在X%，与去年相比保持稳定。
从整体趋势来看，我公司的运营状况良好，但仍有一些关键指标需要注意和改善。
三、销售数据分析1. 销售渠道我公司主要通过线上和线下两种渠道销售产品。
线上销售占比达到X%，同比增长X%；线下销售占比为X%，同比增长X%。
线上销售逐渐成为我公司的主要销售渠道，需要进一步加强线上销售渠道的管理和推广。
2. 销售额分析不同产品线的销售额表现不一。
其中，A产品销售额增长X%，B 产品销售额增长X%，但C产品销售额下降X%。
需要对C产品的市场需求进行进一步调研和分析，以提出相应的改进策略。
3. 区域销售分析各个区域的销售情况也存在差异。
东部地区销售额占比最高，为X%，同比增长X%；西部地区销售额占比为X%，同比增长X%。
需要对销售较低的地区进行市场推广及渠道拓展工作，以提高销售额和市场份额。
四、运营成本分析1. 人力资源成本我公司人力资源成本占运营总成本的X%，同比增长X%。
人力资源成本的上升主要是由于员工薪酬水平的提高和员工数量的增加。
需要合理控制和优化人力资源成本，提高员工的工作效率和绩效。
2. 物流成本物流成本是影响我公司运营效益的关键因素之一。
过去一年中，物流成本占总收入的X%，同比增长X%。
需要加强对物流成本的控制和管理，降低运输费用和仓储成本，提高物流的运作效率。
3. 营销费用营销费用是推动销售增长的重要支出。
过去一年中，我公司的营销费用占总收入的X%，同比增长X%。
需要对营销费用进行区分，优化投入渠道，提高营销投资的效果和回报。
数据运营分析报告
数据运营分析报告简介本文档旨在对数据运营进行分析，并为相关决策提供基础信息。
我们将通过数据的收集、整理和分析，为您呈现有关数据运营的洞察和见解。
数据收集为了进行数据运营分析，我们收集了以下数据： - 用户行为数据：包括用户的点击、浏览、购买等行为数据。
- 网站流量数据：包括网站访问量、页面浏览量、跳出率等数据。
- 用户反馈数据：包括用户的意见反馈、投诉等数据。
- 销售数据：包括产品销量、销售额等数据。
数据整理在数据收集后，我们对数据进行了整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据整理的步骤包括： 1. 数据清洗：去除重复数据、缺失数据和异常值，以保证数据的可靠性。
2. 数据转换：将原始数据进行转换，以便更好地进行分析。
例如，将日期数据转换为月份或季度。
3. 数据汇总：根据需要，将数据进行汇总，以便进行更高层次的分析。
数据分析基于整理后的数据，我们进行了以下数据分析： ### 用户行为分析 - 用户行为路径分析：通过分析用户的点击流数据，了解用户在网站上的行为路径，以及他们的转化率和购买习惯。
- 用户细分分析：将用户根据其行为特征和属性进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求和行为模式。
- 用户活跃度分析：分析用户的活跃度和留存率，以评估用户粘性和用户忠诚度。
网站流量分析•流量来源分析：分析不同渠道和来源带来的流量质量和转化率，以确定哪些渠道是最有效的。
•页面分析：通过分析页面浏览量和跳出率等指标，评估网站的页面质量和用户体验。
•搜索引擎优化（SEO）分析：通过分析关键词排名和搜索引擎流量，评估网站的SEO效果和改进空间。
销售数据分析•产品销售分析：通过分析产品的销售量、销售额和销售渠道等指标，评估产品的市场表现和销售趋势。
•促销活动分析：通过分析促销活动的效果和投入产出比，评估促销活动的效果和改进策略。
数据洞察和建议基于数据分析的结果，我们得出以下数据洞察和建议： 1. 针对用户行为的洞察：- 用户转化率较低，可以通过优化购买流程和提供更好的购物体验来提高转化率。
运营年度总结报告数据(3篇)
第1篇一、报告概述本年度，我国某电商平台的运营工作在全体员工的共同努力下，取得了显著的成果。
以下是对本年度运营工作的总结和数据分析。
二、主要业绩指标完成情况1. 销售额：本年度，平台实现销售额XX亿元，同比增长XX%，超额完成了年初制定的XX亿元的销售目标。
2. 用户数量：截至年底，平台注册用户数达到XX万，同比增长XX%，活跃用户数达到XX万，同比增长XX%。
3. 订单量：本年度，平台订单量达到XX万单，同比增长XX%，其中移动端订单占比达到XX%。
4. 客单价：本年度，客单价达到XX元，同比增长XX%，主要得益于高价值商品的销售增长。
5. 用户留存率：本年度，平台用户留存率达到XX%，较上年同期提高XX%，说明用户满意度有所提升。
三、核心重点工作回顾1. 产品优化：本年度，我们对平台进行了多次优化，提升了用户体验，包括页面加载速度、商品搜索功能、购物车等功能。
2. 营销活动：开展了XX场大型营销活动，如“双11”、“618”等，吸引了大量用户参与，带动了销售额的显著增长。
3. 供应链管理：加强供应链管理，优化库存结构，降低库存成本，提高库存周转率。
4. 客户服务：加强客户服务团队建设，提升服务质量，客户满意度达到XX%。
四、存在问题及改进方案1. 问题：部分产品线销售额未达到预期，需进一步挖掘市场潜力。
2. 改进方案：针对未达预期产品线，加大市场调研力度，调整产品策略，优化产品组合。
3. 问题：部分地区订单量增长缓慢，需加强地区市场拓展。
4. 改进方案：针对地区市场拓展，加强与合作伙伴的合作，开展针对性的营销活动。
五、下个年度工作规划1. 销售额：力争下年度实现销售额XX亿元，同比增长XX%。
2. 用户数量：力争下年度注册用户数达到XX万，同比增长XX%。
3. 订单量：力争下年度订单量达到XX万单，同比增长XX%。
4. 产品研发：加大产品研发投入，推出更多满足用户需求的高品质商品。
5. 品牌建设：加强品牌宣传，提升品牌知名度和美誉度。
运营数据分析报告(工作汇报模板)
运营数据分析报告（工作汇报模板）尊敬的领导：以下是关于公司运营数据的分析报告，希望能对您的工作决策提供参考和帮助。
一、引言在过去一季度，我们积极应对市场的挑战，加大了市场推广力度，并对运营数据进行了深入分析。
本报告将为您提供关于我们公司运营数据的详细分析结果。
二、整体运营数据概况本季度，我们公司的整体业绩相对稳定。
以下是一些关键的数据指标：1. 销售额：本季度销售额达到XX万元，相比上季度增长了X%。
通过不断拓展市场，我们成功吸引了更多的客户和订单。
2. 成本控制：在本季度，我们非常注重成本的控制，努力降低运营成本，从而提高了我们的净利润率。
3. 客户满意度：根据最新的客户满意度调查，我们公司的客户满意度指数达到了X%。
这表明我们的客户对我们的产品和服务非常满意。
4. 市场份额：在本季度，我们的市场份额有所增加，目前占据了行业的X%。
我们的产品在市场上的竞争力逐渐提升。
三、各项运营指标分析1. 销售数据分析：a) 销售额及变化趋势分析：我们对销售额进行了详细的分析，发现销售额的增长主要来自于新客户订单的增加，以及老客户订单的复购率提升。
b) 销售渠道分析：通过分析销售渠道的数据，我们发现线上销售渠道的增长速度远远超过线下渠道。
因此，我们计划进一步加大线上渠道的投入和推广力度。
2. 财务数据分析：a) 收入结构分析：我们对不同产品线的收入进行了分析，发现某些产品线的收入占比较高，因此我们将进一步加大对这些产品线的支持和推广。
b) 成本结构分析：我们对运营成本的结构进行了深入分析，发现某些方面的成本偏高。
我们将采取相应措施来降低这些成本项，提高综合利润率。
3. 客户数据分析：a) 客户增长分析：我们对客户增长的来源进行了分析，发现通过参加行业展览会及参与社交媒体推广能够更好地吸引新客户。
我们将加强这些方面的投入。
b) 客户流失原因分析：我们对客户流失的原因进行了深入研究，发现产品质量问题和售后服务不到位是主要原因。
运营数据分析_报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某电商平台近一年的运营数据进行分析，全面评估其运营效果，挖掘潜在问题，并提出优化建议。
报告将从用户行为分析、商品分析、销售分析、流量分析、转化率分析等方面进行深入探讨。
二、数据来源及时间范围本报告所涉及的数据来源于某电商平台的后台运营数据，时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日。
三、用户行为分析1. 用户访问量根据数据统计，平台全年累计访问量为12345678次，同比增长15%。
其中，PC端访问量为6789012次，移动端访问量为55678066次，移动端访问量占比超过90%，说明移动端已成为平台主要访问渠道。
2. 用户活跃度通过分析用户活跃度，我们可以发现，平台用户活跃度在每月的第一周和第三周达到高峰，而第二周和第四周相对较低。
这可能与用户的生活习惯和购物需求有关。
3. 用户留存率通过对用户留存率的分析，我们可以发现，平台用户留存率在80%左右，说明用户对平台的认可度较高。
四、商品分析1. 商品销量根据数据统计，平台全年累计商品销量为456789件，同比增长20%。
其中，热销商品主要集中在服饰、家居、食品等领域。
2. 商品销售额平台全年累计销售额为12345678元，同比增长15%。
其中，服饰类商品销售额占比最高，达到40%。
3. 商品利润率通过对商品利润率的分析，我们可以发现，利润率较高的商品主要集中在高端品牌和定制化产品。
五、销售分析1. 销售额趋势从销售额趋势图可以看出，平台销售额在第四季度达到峰值，同比增长25%。
这可能与年底促销活动有关。
2. 销售渠道分析通过对销售渠道的分析，我们可以发现，线上销售渠道的销售额占比超过90%，说明线上销售已成为平台主要销售渠道。
3. 地域销售分析通过对地域销售的分析，我们可以发现，平台销售额主要集中在一线城市和二线城市，三四线城市销售额占比相对较低。
六、流量分析1. 流量来源根据数据统计，平台流量主要来源于搜索引擎、社交媒体和直接访问。
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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、平均访问时长、IP数和跳出率、转化率数值，每页显示十个，表格底部有分页按钮，点击可到达对应页数。
⑤导出表格：以excel表格形式导出当前信息1.2网址来源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，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表格展示对应数据1.3搜索引擎详情页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、uv占比、pv/uv、平均访问时长、注册人数、注册人数占比、下单人数、下单人数占注册人数比率、客单价和订单金额，每页显示十个，表格底部有分页按钮，点击可到达对应页数。
1.4地域分析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、平均访问时长和注册人数，点击数值名称对应数值由大到小排序显示，再次点击则从小到大排列显示。
每页显示十个，表格底部有分页按钮，点击可到达对应页数。
二.页面分析2.1所有页面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。
③url输入栏：在此处输入想要查找的url，点击提交，输入栏自动读取该url的页面名称并显示，下面④的表格展现对应内容。
④表格上方为上述输入的url，表格内容展现的数据为浏览量pv、访客数uv、退出率、平均访问时长、ip数、下单率、浏览次数占比。
未输入url时显示首页数据。
⑤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、平均访问时长、IP数和退出率数值。
每页显示十个，表格底部有分页按钮，点击可到达对应页数。
2.3活动、设计页面三.标签功能页面3.1用户标签该页面要和后台会员列表打通。
①支持按会员名、消费时间、消费金额、地区标签、行业标签、商品类型标签和自定义标签进行筛选。
②根据上述筛选项显示网站会员列表、对应会员的消费金额（并以此排序）、自定义标签（手动输入的标签）、地区标签（从客户填写的收获地中检索，比对运营同事提供的备选列表，比对成功的记录相应标签。
）、行业标签（检索范围包含自助设计时制作模板填写的信息、仿制和原创设计中用户填写的设计需求信息。
比对运营同事提供的备选列表，比对成功的记录相应标签）、商品类型标签（从订单类型中检索，比对运营同事提供的备选列表，比对成功的记录相应标签。
）。
每页显示20个。
③点击操作按钮呼出弹窗，在弹窗内文本框显示已有的自定义标签，使用者可以在此对话框内新增、修改和删除自定义标签，支持批量添加，标签之间以“；“隔开。
点击保存则添加该标签，点击取消则不保存。
3.1.1关于地区的标签信息①消费时间、消费金额、地区标签、行业标签、商品类型标签进行筛选。
②显示经过筛选的用户总数，并显示这些用户地区标签中的关键字，按出现数量多少依次排列，后面显示该所有含关键词的用户数量和此类用户客单价。
3.1.2关于行业的标签信息①消费时间、消费金额、地区标签、行业标签、商品类型标签进行筛选。
②显示经过筛选的用户总数，并显示这些用户行业标签中的关键字，按出现数量多少依次排列，后面显示该所有含关键词的用户数量和此类用户客单价。
3.1.3关于商品类型的标签信息①消费时间、消费金额、地区标签、行业标签、商品类型标签进行筛选。
②显示经过筛选的用户总数，并显示这些用户商品类型标签中的关键字，按出现数量多少依次排列，后面显示该所有含关键词的用户数量和此类用户客单价。
3.1.3关于消费等级的标签信息①消费时间、消费金额、地区标签、行业标签、商品类型标签进行筛选。
②显示经过筛选的用户订单总额和用户数以及对应此类用户客单价。
四.订单分析4.1完整表单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同现有后台显示规则，增加各订单类型印刷产品子产品的对应统计，其他现有表单可用。
五.关键词分析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表格形式展现，在上述所选时间范围和时间维度内，以搜索次数从多到少显示被搜索的关键词，并显示该词的搜索数量、二次搜索次数、二次搜索率数值，表格底部有分页按钮，点击可到达对应页数。
二次搜索：指访客在30分钟内，在执行第一次搜索操作后，又执行了第二次的搜索操作，则第一次搜索的关键词则记为为“二次搜索+1”，并记录该关键词。