数据分析要素解析
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四川风采数据分析要素解析
针对四川风采分析的几个要素
总用户数、总访问次 数（平均访问次数）、 用户粘度同上月对比 数据（季度分析为同
上季度对比） 直接用表格罗列数据
分析综述 （概述分析时间段内 所涉及工作和频道情 况，简要分析可能导 致以上总数据变化的
因素）
日用户数、日访问次 数
分别用折线图对比 （折线图需包括同上 月或上季度对比数据）
（1）栏目总数排行，涉及栏目本身Βιβλιοθήκη Baidu用户喜 好度、栏目所处位置、栏目是否做过相关活 动等等 (2)栏目总数排行同上月（上季度）对比，栏 目内容改进、栏目位置调整、栏目推广 （3）栏目日用户数趋势，基本等同与频道日 用户数趋势分析（主要区别在频道栏目的相 关性分析）(4)分析结论和改进措施
专题活动数据分析及其他相关
用户粘度：直接反应用户对频道的认可程度。但因为目前统计粘度方式的局限，受上 月总用户数影响。必要时可考虑加入不同时间段（每周粘度、双月粘度、季度粘度等 等）的用户粘度数据分析。 友情提示：所有分析计算结果均最多保留小数点后两位，背景颜色请统一使用以上格 式。
分析综述
频道本月或本季度基本情 况（内容调整、专题活动、
做分析
各栏目总数及排行， 各栏目日用户数 总数以柱状图示例
（从高到底排列，同 上月或上季度对比）， 各栏目日用户数折线 图（同级栏目对比）
专题活动数据分析 其他相关
总用户数、总访问次数（平均访问次数）、 用户粘度
总用户数 总访问次数 平均访问次数
用户粘度
8月 52249 247365 4.73 43.73%
除开同频道分析一样的要素之外， 还要注意以下几点分析要素： （1）活动流程的分析（特殊数 据提取需求） （2）活动同营销渠道宣传配合 的分析（push相关等） （3）专题构架的分析（多级页 面用户数差异、不同屏内容用户 数点击差异、活动内容统一性、 标题差异等等）
其他相关： 流量分析、机型分析、 时段分析等
9月
增幅
129608 148.06%
456629 84.60%
3.52 -25.58% 53.52% 21.58%
总用户数：直接反应频道数据变化，最能体现频道现状的一个数值。受自身频道内容、 互联互通、营销宣传等多方面影响，因此无法准确定位分析结果。 总访问次数（平均访问次数）：在用户数一定的情况下，总访问次数等同与平均访问 次数，间接反应用户逗留页面时间长短，但因为各种内容页面设计不同，因此在不同 栏目和频道对比无法得到有效结论。仅同一栏目或频道可在不同时间维度对比分析。
push情况等）介绍
根据基本情况与数据结合 进行简要分析，得出初步
结论
初步的改善措施总结
日用户数和日访问次数、栏目数据
日用户数和日访问次数（举例）
（1）不同时间段内的折线趋势的对比和说 明 （2）本月不同峰值的说明 （3）同一时间段内日用户数和日访问次数 差异化的说明 （4）分析结论和改进措施
栏目总数排行和日用户数趋势（举例）
针对四川风采分析的几个要素
总用户数、总访问次 数（平均访问次数）、 用户粘度同上月对比 数据（季度分析为同
上季度对比） 直接用表格罗列数据
分析综述 （概述分析时间段内 所涉及工作和频道情 况，简要分析可能导 致以上总数据变化的
因素）
日用户数、日访问次 数
分别用折线图对比 （折线图需包括同上 月或上季度对比数据）
（1）栏目总数排行，涉及栏目本身Βιβλιοθήκη Baidu用户喜 好度、栏目所处位置、栏目是否做过相关活 动等等 (2)栏目总数排行同上月（上季度）对比，栏 目内容改进、栏目位置调整、栏目推广 （3）栏目日用户数趋势，基本等同与频道日 用户数趋势分析（主要区别在频道栏目的相 关性分析）(4)分析结论和改进措施
专题活动数据分析及其他相关
用户粘度：直接反应用户对频道的认可程度。但因为目前统计粘度方式的局限，受上 月总用户数影响。必要时可考虑加入不同时间段（每周粘度、双月粘度、季度粘度等 等）的用户粘度数据分析。 友情提示：所有分析计算结果均最多保留小数点后两位，背景颜色请统一使用以上格 式。
分析综述
频道本月或本季度基本情 况（内容调整、专题活动、
做分析
各栏目总数及排行， 各栏目日用户数 总数以柱状图示例
（从高到底排列，同 上月或上季度对比）， 各栏目日用户数折线 图（同级栏目对比）
专题活动数据分析 其他相关
总用户数、总访问次数（平均访问次数）、 用户粘度
总用户数 总访问次数 平均访问次数
用户粘度
8月 52249 247365 4.73 43.73%
除开同频道分析一样的要素之外， 还要注意以下几点分析要素： （1）活动流程的分析（特殊数 据提取需求） （2）活动同营销渠道宣传配合 的分析（push相关等） （3）专题构架的分析（多级页 面用户数差异、不同屏内容用户 数点击差异、活动内容统一性、 标题差异等等）
其他相关： 流量分析、机型分析、 时段分析等
9月
增幅
129608 148.06%
456629 84.60%
3.52 -25.58% 53.52% 21.58%
总用户数：直接反应频道数据变化，最能体现频道现状的一个数值。受自身频道内容、 互联互通、营销宣传等多方面影响，因此无法准确定位分析结果。 总访问次数（平均访问次数）：在用户数一定的情况下，总访问次数等同与平均访问 次数，间接反应用户逗留页面时间长短，但因为各种内容页面设计不同，因此在不同 栏目和频道对比无法得到有效结论。仅同一栏目或频道可在不同时间维度对比分析。
push情况等）介绍
根据基本情况与数据结合 进行简要分析，得出初步
结论
初步的改善措施总结
日用户数和日访问次数、栏目数据
日用户数和日访问次数（举例）
（1）不同时间段内的折线趋势的对比和说 明 （2）本月不同峰值的说明 （3）同一时间段内日用户数和日访问次数 差异化的说明 （4）分析结论和改进措施
栏目总数排行和日用户数趋势（举例）