河南省三种专利申请数量数据分析2018版
河南省三种专利申请数量数据
分析2018版
序言
河南省三种专利申请数量数据分析从专利申请数总数量，发明专利数量，实用新型专利数量，外观设计专利数量等重要因素进行分析，剖析了河南省三种专利申请数量现状、趋势变化。
河南省三种专利申请数量数据分析相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方均请注明出处。
借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解河南省三种专利申请数量现状及发展趋势。河南省三种专利申请数量分析数据来源于中国国家统计局等权威部门。
河南省三种专利申请数量数据分析以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍河南省三种专利申请数量真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录
第一节河南省三种专利申请数量现状概况 (1)
第二节河南省专利申请数总数量指标分析 (3)
一、河南省专利申请数总数量现状统计 (3)
二、全国专利申请数总数量现状统计 (3)
三、河南省专利申请数总数量占全国专利申请数总数量比重统计 (3)
四、河南省专利申请数总数量（2015-2017）统计分析 (4)
五、河南省专利申请数总数量（2016-2017）变动分析 (4)
六、全国专利申请数总数量（2015-2017）统计分析 (5)
七、全国专利申请数总数量（2016-2017）变动分析 (5)
八、河南省专利申请数总数量同全国专利申请数总数量（2016-2017）变动对比分析 (6)
第三节河南省发明专利数量指标分析 (7)
一、河南省发明专利数量现状统计 (7)
二、全国发明专利数量现状统计分析 (7)
三、河南省发明专利数量占全国发明专利数量比重统计分析 (7)
四、河南省发明专利数量（2015-2017）统计分析 (8)
五、河南省发明专利数量（2016-2017）变动分析 (8)
六、全国发明专利数量（2015-2017）统计分析 (9)
七、全国发明专利数量（2016-2017）变动分析 (9)
八、河南省发明专利数量同全国发明专利数量（2016-2017）变动对比分析 (10)
第四节河南省实用新型专利数量指标分析 (11)
一、河南省实用新型专利数量现状统计 (11)
二、全国实用新型专利数量现状统计分析 (11)
三、河南省实用新型专利数量占全国实用新型专利数量比重统计分析 (11)
四、河南省实用新型专利数量（2015-2017）统计分析 (12)
五、河南省实用新型专利数量（2016-2017）变动分析 (12)
六、全国实用新型专利数量（2015-2017）统计分析 (13)
七、全国实用新型专利数量（2016-2017）变动分析 (13)
八、河南省实用新型专利数量同全国实用新型专利数量（2016-2017）变动对比分析 (14)
第五节河南省外观设计专利数量指标分析 (15)
一、河南省外观设计专利数量现状统计 (15)
二、全国外观设计专利数量现状统计 (15)
三、河南省外观设计专利数量占全国外观设计专利数量比重统计 (15)
四、河南省外观设计专利数量（2015-2017）统计分析 (16)
五、河南省外观设计专利数量（2016-2017）变动分析 (16)
六、全国外观设计专利数量（2015-2017）统计分析 (17)
七、全国外观设计专利数量（2016-2017）变动分析 (17)
八、河南省外观设计专利数量同全国外观设计专利数量（2016-2017）变动对比分析 (18)
图表目录
表1：河南省三种专利申请数量现状统计表 (1)
表2：河南省专利申请数总数量现状统计表 (3)
表3：全国专利申请数总数量现状统计表 (3)
表4：河南省专利申请数总数量占全国专利申请数总数量比重统计表 (3)
表5：河南省专利申请数总数量（2015-2017）统计表 (4)
表6：河南省专利申请数总数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (4)
表7：全国专利申请数总数量（2015-2017）统计表 (5)
表8：全国专利申请数总数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (5)
表9：河南省专利申请数总数量同全国专利申请数总数量（2016-2017）变动对比统计表 (6)
表10：河南省发明专利数量现状统计表 (7)
表11：全国发明专利数量现状统计表 (7)
表12：河南省发明专利数量占全国发明专利数量比重统计表 (7)
表13：河南省发明专利数量（2015-2017）统计表 (8)
表14：河南省发明专利数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (8)
表15：全国发明专利数量（2015-2017）统计表 (9)
表16：全国发明专利数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (9)
表17：河南省发明专利数量同全国发明专利数量（2016-2017）变动对比统计表（比上年增
长%）10表17：河南省发明专利数量同全国发明专利数量（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (10)
表18：河南省实用新型专利数量现状统计表 (11)
表19：全国实用新型专利数量现状统计分析表 (11)
表20：河南省实用新型专利数量占全国实用新型专利数量比重统计表 (11)
表21：河南省实用新型专利数量（2015-2017）统计表 (12)
表22：河南省实用新型专利数量（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (12)
表23：全国实用新型专利数量（2015-2017）统计表 (13)
表24：全国实用新型专利数量（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (13)
表25：河南省实用新型专利数量同全国实用新型专利数量（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (14)
表26：河南省外观设计专利数量现状统计表 (15)
表27：全国外观设计专利数量现状统计表 (15)
表28：河南省外观设计专利数量占全国外观设计专利数量比重统计表 (15)
表29：河南省外观设计专利数量（2015-2017）统计表 (16)
表30：河南省外观设计专利数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (16)
表31：全国外观设计专利数量（2015-2017）统计表 (17)
表32：全国外观设计专利数量（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (17)
表33：河南省外观设计专利数量同全国外观设计专利数量（2016-2017）变动对比统计表（比
上年增长%） (18)
电商数据分析案例
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。 点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类
了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；
4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
《电子商务数据分析》教学大纲
《电子商务数据分析》课程教学大纲 课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职） 开课单位：经济与贸易学院电子商务专业 一、课程的地位与任务 本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求 本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。 本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题 在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。 本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。
三、课程的内容与要求 第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型 第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系 教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字 第3章表的操作 教学要求： 1.掌握表结构的修改操作
互联网数据分析
互联网：需要关注哪些数据，什么数据得出什么结论，最后有什么改进，ip、pv、用户行为等 B2c数据分析指标： b2c站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。 一、网站分析的内容指标 转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数Committed Visitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数
电子商务数据分析试卷及答案
《电子商务数据分析》试卷 班级： ___________________ 姓名：_____________________________ 一、填空题（共10 题，每题1 分。） 1．分析市场容量大小可以借助____________ 和_____________两个工具来实现。 2．____________ 是指一定时期内，每一位消费者购买商品的平均金额，也就是平均交易金额。3．按 ___________ 键可将工作表中的由公式计算的数值用公式表示。 4．函数的构成分为____________ 和 ____________ 两个部分。 5．RFM模型是描述消费者价值状况的一种工具，包含3个重要要素：_______________________ 、 ____________和消费金额。 6．输入公式的方法与输入文字型数据类似，不同的是它必须以_______________ 作为开头，然后才是公式的表达式。 7．数据分析处理项目完成后，一般要撰写工作总结和___________________________ 。 8．___________ 是指在一定时间段内有销售的商品数与总库存商品数之比。 9．若要输入分数，则应在前面加上 _________________________ 。 10．Excel 中的求和函数是____________ 。 二、单项选择题（共10 题，每题1 分。） 1．在Excel 操作中，在“记录单”对话框右上角显示“4/20”，则可看出该数据表共有（）条记录。 A．4 B．20 C．16 D．24 2．在对数字格式进行修改时，如出现"#######" ，其原因为（）。 A．格式语法错误 B．单元格长度不够 C．系统出现错误 D．以上答案都不正确 如用红色表示3．在Excel 中，在打印学生成绩单时，对不及格的成绩用醒目的方式表示 （等），当要处理大量的学生成绩时，利用（）命令最为方便。A．查找 B．条件格式 C．数据筛选
一个电商数据分析师的经验总结
一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型
模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析 关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的
微博用户数据分析报告
一份有趣的报告——来自两个实习生的微博用户分析 今年暑假，我们作为实习生进入到中国科学院高能物理研究所计算中心学习大数据处理技术，由于我们自己本身学的专业是统计学，所以在老师的指导下，我们就原有的一些合作数据的基础上，做了一份比较有趣的用户行为信息分析报告。在保证用户隐的基础上，报告中我们主要是对两千万微博用户信息及用户的一些行为数据做了简要分析。 1.大家一般都在啥时候发微博呢？ 下图为我们统计的每小时网友发微博的数目变化图，从图中可以看出一天发微博最少的时间段是凌晨2点至6点之间，这时候我们大多数的人都处于睡觉阶段，所以微博数量自然会相对较少很多。而在早上6点之后，发微博的数量明显在上升，到九点和十点左右才开始缓慢减少，小编认为这与大多数人在9点到10点之后开始正式工作时有一定的关联的，而在此之前上班族会利用上班路上的时间浏览或者发微博。再到晚上十点的时候出现一个小高峰，晚上十点之后微博数量开始减少，这时候大概很多人开始睡觉休息了。大家别小看了这么一个小图线，其实它也一定程度反映了我们的作息时间。 2.哪个月份出生的人最多？ 从图中的信息，我们可以看到微博用户信息上显示在1月，8月和10月这三个月出生的人数比较多，而在四月份出生的人数最少。对于一月份出生的人数较多这个问题，小编认为有很大程度是受很多人在填写用户信息的时候使用了默认的1900-01-01这个日期的影响，事实我们在处理数据是也证明了这一点。而对于八月和十
月出生的人数较多，根据十月怀胎往前推，刚好差不多是十一和春节的时候，这是时候大多数的夫妻都有假期在家团聚的，从宏观上来说怀孕生小孩的概率自然是相对偏高的。 3.微博用户的年龄分布 说完出生月份，这一个就要看一看微博用户人群的年龄分布了。从图中我们可以看出，微博用户的主力军还是属于80后和90后的年轻人。最多的用户是1993年，而在1990年出生的微博用户会剧减，本文认为是由于1991年是羊年，而民间有个说法：“十羊九不全”，有可能是因为类似这样的原因有些家庭不愿意在羊年生小孩，但“十羊九不全”这种说法只是迷信的表现，并没有任何依据可以说明羊年出生的小孩命运不好，所以大家要相信科学呀。 4.微博用户的所在地分布
电商2015年运营大数据分析
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为9.6倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家 三、代运营商创始人背景和团队现状
服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。
2017年互联网+电商用户大数据分析报告
说明 报告介绍分析： ?分析店铺的整体运营状况； ?分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异； ?客户属性特征分析 ?客户消费行为分析 目的： ?为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状； ?了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据； ?提供个性化的实施建议； 数据来源 ?订单数据 ?客户数据 ?外部数据 ?行业数据 订单样本 ?XXX专卖店 ?自：2012-8-10 到 2015-4-30，状态为交 易成功的订单 极值处理 ?剔除客单价＞2000元的订 单 ?剔除客单价＜10元的订单 ?剔除批发商：购买次数大于 50次 订单处理方式 ?同一客户一天内多比订单默 认合并为一笔订单 备注信息：
3.如何实施？ 2.客户特征表现？ 1.整体现状？ ?购物体验 ? 深入客户关系管理 ?客户属性特征 ?消费行为特征 ?个性化实施方案
?1.1 购物体验 DSR评分 ?1.2 深入客户关系管理 1.2.1 年滚动趋势 1.2.2 月滚动趋势 一、购物体验现状
1.1 DSR动态评分 ?DSR评分不错，尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。 ?提升DSR的其他方案： ?客服专业性服务及客户信息收集； ?批量进行（利用订单中心）：个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等； ?个性化进行：物流跟进、退款跟进、评价跟进等 ?但是整体的退款率非常大！！！
1.2.1 年滚动趋势：活跃客户0%1%2%3%4%5%6%7%0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃销售额与回头客概览 年滚动销售额回头客销售额占比0% 1%2%3%4%5% 2 4 68101214201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃客户数与回头客概览 年滚动活跃客户数 年滚动回头客比例**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308?整体销售额呈现一定的稳定增长趋势；?回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势，目前占到6%，低于行业均值，需后续加强老客户的维护。?整体客户数同销售额类似，呈现一定的稳定增长态势； ?相比而言，老客户的客单价高于新客户。 ?但是目前的整体现状仍需改进。
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据分析报告
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据 分析报告 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】
国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活：友盟2012年年度数据报告》，通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析，全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有： － 2012年中国移动互联网发展迅猛，活跃用户达到亿人，其中iOS 8500万人、Android 亿人。 －全年应用月启动次数暴涨16倍，月使用时长猛涨12倍。 －一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升，其中视频类应用人均日使用时长增长259％，从9分钟增至31分钟，使用频率也增长了24％，用户开始习惯在移动设备上看长视频。 －系统工具类使用频率下降21％，说明用户都不太爱折腾了；阅读类使用频率上升114％，但使用时长下降了6％，说明用户更喜欢阅读短内容。 －男性是移动用户主导，但并没有比女性多太多，尤其是iOS平台男性只多个百分点，Android平台上男性则多个百分点。 －男性更偏爱音乐、视频类，以及冒险、棋牌类游戏(70％)；女性更偏爱拍摄美化(68-75％)、电商类(60％)和小游戏，尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65％)。 －用户分享内容全天有两个高峰期，一是中午12-14点，二是午夜0点前后，夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间，青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 －男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡，其中男性占％。 －社交成为移动应用重要元素，有社交分享行为的用户粘性更高，活跃度提升倍。 －设备分布方面，iPhone一直占iOS设备总量的74-82％，其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点；iPad 去年年底达到最高的23％，因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市，也扩大了iPad在国内平板机市场上的份额。 －Android设备中三星和HTC还是大头，分别占21％、11％，不过比去年的28％、25％已经大大萎靡，受到了众多国产和山寨品牌的冲击。 － iOS 完美越狱发布前国内越狱比例降到了史无前例的低点％，发布后10天增长5％，但总体上看国内iOS设备越狱比例继续下降。 －国内用户操作系统升级速度较海外用户慢，iOS越狱及Android定制系统多样化是主要原因。iOS 国内比例仅为％，比国外低个百分点；Android 、国内约占30％、％，国外则是33％、％。
基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘[第二版]
毕业论文(设计) 题目基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘系信息工程系 专业、年级计算机网络12级 学生姓名赵伯韬 指导教师康健职称副教授 论文字数9956 完成日期2015 年 4 月30 日
唐山职业技术学院毕业设计任务书 信息工程系计算机网络专业一班学生姓名：赵伯韬学号：121120101 一、毕业设计（论文）题目：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘 任务进行的日期：2014 年 12 月 10 日起至 2015 年 4 月 30 日 三、任务书的内容：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘 （一）选题的目的和意义： 随着近年来国内互联网APP的强势发展与三网融合的态势进展，互联网APP行业的市场竞争愈发激烈，各运营商基于用户习惯产品的竞争将是服务的竞争。由于互联网APP业务的多样性，国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变，新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。 （二）设计内容： 首先探讨了用户行为分析及其方法，深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集，对于获取到的数据，按照ETL （Extraction-Transformation-Loading）对七千万条数据进行清理、整合，构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。（三）主要参考资料： [1] 王禹媚，田俊维移动互联网产业发展国际论坛会议纪要2013中国国际工业博览会论坛上海2014年11月10日 [2] 宴宗明基于用户行为分析的移动通信增值业务市场策略研究长沙：2013 [3] 杰斌．数据挖掘与OLAP理论与务实．北京：清华大学出版社，20013 （四）时间进度要求： 2013年12月-2014年3月毕业设计调查 2014年4月—2014年8月毕业设计初步设计 2014年9月—2015年1月毕业设计详细设计 2015年2月—2015年5月准备毕业答辩 指导教师签名： 2015年 5月 16 日 教研室主任签名：年月日 学生签名：年月日
电子商务数据分析试卷及答案
《电子商务数据分析》试卷 班级：_______________ 姓名：______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．分析市场容量大小可以借助_________ 和_________ 两个工具来实现。 2．_________ 是指一定时期内，每一位消费者购买商品的平均金额，也就是平均交易金额。3．按_________ 键可将工作表中的由公式计算的数值用公式表示。 4．函数的构成分为_________ 和_________ 两个部分。 5．RFM模型是描述消费者价值状况的一种工具，包含3个重要要素： _________________ 、_________ 和消费金额。 6．输入公式的方法与输入文字型数据类似，不同的是它必须以___________ 作为开头，然后才是公式的表达式。 7．数据分析处理项目完成后，一般要撰写工作总结和_____________________ 。 8．________ 是指在一定时间段内有销售的商品数与总库存商品数之比。 9．若要输入分数，则应在前面加上____________________ 。 10．Excel 中的求和函数是________ 。 二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．在Excel 操作中，在“记录单”对话框右上角显示“4/20”，则可看出该数据表共有（）条记录。 A．4 B．20 C．16 D．24 2．在对数字格式进行修改时，如出现"#######" ，其原因为（）。 A．格式语法错误 B．单元格长度不够 C．系统出现错误 D．以上答案都不正确 3．在Excel 中，在打印学生成绩单时，对不及格的成绩用醒目的方式表示 如用红色表示（等），当要处理大量的学生成绩时，利用（）命令最为方便。A．查找 B．条件格式 C．数据筛选 D．定位
电子商务做好数据分析
如何做好电子商务数据分析 来源: 电子商务加油站 电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，学习运用数据分析是必然的。 世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。 一、数据分析的重要性 首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。 1、阿里巴巴 2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名 https://www.360docs.net/doc/d11240969.html,，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜
索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。 目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011 年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。 2、各行业巨头 事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。 电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。 从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。 二、电子商务数据分析的七个重要因素 1、电子商务数据分析需要商业敏感 今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。 一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的
一个电商数据分析师的经验总结
一个电商数据分析师的经验总结 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东
西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法： 1、RFM模型 模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。
电子商务就业岗位及要求分析
电子商务就业岗位及要求分析 二十一世纪是信息化的时代，在全球信息化大势所驱的影响下，信息服务业已成为21世纪的主导产业，正引领着我国的电子商务不断的完善和发展，我国的电子商务市场将成为各个国家和各大公司争夺的焦点。 电子商务方向的岗位分类 经过在各大专业招聘网站查找分析，对电子商务企业内部的岗位分类给出以下参考： ●电子商务类岗位 电子商务助理/专员、电子商务主管、电子商务经理、电子商务销售、电子商务工程师； ●网络销售类岗位 销售专员、销售主管、销售经理、销售总监； ●商品类岗位 招商经理、招商总监； ●网站类岗位 平面设计、制图、美工、摄影专员； ●物流类岗位 生产专员、生产主管、生产经理、生产总监； 仓储专员、仓储主管、仓储经理、仓储总监； ●采购类岗位 采购专员、采购主管、采购经理、采购总监； ●客服类岗位 咨询客服、投诉客服、客服主管。 专业岗位的岗位描述 由于开展电子商务业务的企业经营范围广泛，不同的行业知识要求电子商务专业人员的能力差别较大，以下岗位描述在案例的基础上加以总结和归纳。
2 ● 电子商务助理/专员 职位职责 职位要求 1. 负责网络前台营销活动、网店推广并 负责网店后台管理； 1. 电子商务、电子营销、市场营销等相关专 业，中专以上学历，工作1～2年工作经验； 2. 负责网络营销规划和战略； 2. 具备较强的网络营销策划组织能力，精通 电子商务模式，熟悉B2B 、B2C 、C2C 电子商务平台交易流程，如阿里巴巴、卓越网、淘宝网、易趣网等； 3. 负责收集竞争情报，分析网站的营销 情况撰写分析报告； 3. 商业网站行业经验和投放经验，熟悉互联 网广告形式和特点； 4. 负责线上客户咨询答疑，增进顾客对网店和产品的认知度，提升网点销售。 4. 掌握后台管理和网络推广技术，并有实操 经验。 ● 电子商务主管/经理 电子商务主管职位职责 职位要求 1. 负责部分网站的日常运营、管理及维护； 1. 电子商务或其他管理类相关专业，大专 或本科以上学历，从事相关工作3年以上； 2. 负责监督、指导、管理分部电子商务助 理/专员的日常工作； 3. 负责“网上商城”商品的选择、拍摄图片、资料录入、商品价格导入； 2. 熟悉网络销售的流程，思维积极活跃； 4. 负责处理订单并与各相关部门之间的信息传递、资金传递和单据传递流程； 3. 精通各类计算机制图软件。 5. 负责网站各项相关信息的收集、整理、归档等； 6. 负责网站日常新闻收集、报送、发布； 7. 负责网站各种咨询电话的接听及电话回访； 电子商务经理职位职责 职位要求 1. 负责制定并执行分部电子商务工作的计 划； 1. 电子商务或其他管理类相关专业，大专 或本科以上学历，从事相关工作3年以上； 2. 负责对与本部门相关的合作公司、网站 的业务联系、协调等； 2. 3. 制定并负责实施“网上商城”所涉及到的 所有流程(配送、采购、销售、广宣、客服、财务) ； 3. 熟悉网络销售的流程，思维积极活跃； 4. 负责整理、分析各项数据并上报，完成 4. 精通各类计算机制图软件。
2018课程标准---《电子商务数据分析》
《电子商务数据分析》课程标准 【所属系部】 【适用专业】 【课程代码】 【计划学时】36 【学分】2 1.课程概述 电子商务的数据化运营已经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师。从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。 1.1课程定位 《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，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，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。 1.1.1课程性质和类型 《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课，是B类课程。课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。授课对象为高职3年级学生。前序课程C语言、电子商务运营。 1.1.2课程作用 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，选取符合数据分析职场所要求的知识、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。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。 1.2课程设计思路 在课程设计上根据数据分析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三个步骤，数据收集、数据分析、撰
《电子商务数据分析》—教学大纲
《电子商务数据分析》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：电子商务数据分析 课程类别： 课程性质： 计划学时： 计划学分： 先修课程： 选用教材： 适用专业： 课程负责人： 二、课程简介 近年来，随着移动网络的兴起和人们消费方式的改变，电子商务的快速发展以及消费者在线购物的普及，使得越来越多的企业开始进入电子商务市场，电子商务这一现代交易形式也受到了更多人的关注。对于电子商务运营人员而言，数据分析是电子商务交易中不可缺少的一项重要工作，电子商务要想顺利发展，就必须要有科学、有效的数据分析作为引导和支撑。 本书旨在帮助读者了解电子商务中数据分析能力的重要性，熟悉常用的数据分析工具，掌握阅读和分析电子商务数据的各种方法。全书划分为12个章节，全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍。 三、课程教学要求
注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容
五、考核要求及成绩评定 注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议 （一）学习方法建议 1. 理论配合实战训练进行学习，提高学生的实战动手能力； 2. 可以联系一家网店或借助某电商平台的数据，通过各项数据采集，进行数据分析； 3. 提高学生的电子商务数据分析能力。 （二）学生课外阅读参考资料 七、课程改革与建设 该课程为电子商务培训规划丛书，教学形式为基础知识讲解+数据及案例列举+边学边练。相对于过去以基础知识为主的方式，改革后更注重实际操作的学习，通过更多案列，让学员学习到更实用的知识。 平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。
用户行为分析
一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、? 分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、? 用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、? 用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、? 网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、? 用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、? 关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、? 用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、? 用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、? 网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、? 用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、? 关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、? 用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、???? 用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？ 1、? 百度站长统计。网站流量统计、用户访问统计、页面访问统计； 2、??Cnzz、google analytics等统计工具； 要做好用户行为分析，除了需要对数据进行很好的分析处理外还要有一颗把握用户心理特征的心，知道用户的真实想法，只有这样才能做好准确的分析 基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析 沙漏中间是用户行为分析的两个抓手：用户个体画像和用户群体特征。用户个体画像可通过
浅谈数据分析在电子商务中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d11240969.html, 浅谈数据分析在电子商务中的应用 作者：黄翔 来源：《商情》2010年第13期 [摘要]电子商务(EC)在现代商务企业的发展中占有越来越重要的地位。如何利用信息技术掌握更多的商务信息已备受商家们的关注,站点分析技术正是为商家和网站提供了这样一种有 效的分析工具。随着Internet的普及,电子商务的兴起,人们的商务理念正在改变,电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子 商务,如何通过数据分析确定你的网店是否符合客户喜好,这是目前电子商务急需解决的问题。 [关键词]电子商务数据分析数据挖掘信息技术 一、市场调查 根据一份市场调查显示;卖家本身体现的实力给人与信任可依赖程度越高,用户越愿意来购买商品。 在我评论之前,我申明一下,一家之言只代表一个群体的言论,并不能涵盖每个人的想法与判断,电子商务的数据报告只能说明趋势,并不能完全反应出每个顾客真实的意图。卖家信誉-28%。价格-26%。网站的外观和感觉-16%。网站易用性-15%。商品打折-4%。快递和交付等原因-3%。出现在搜索引擎上-2%。 这是一份市场调查的结果,数据报告对实际商业产生怎样的影响,一个关键问题就是筛选问题的分类方式,他是否独立又相互依存,论点论据之间重合度越低,数据报告能说明的问题越准确。但在这之前首先是样本数据的获取与筛选方法,这里就不追溯了。我只是想根据个人对电 子商务的理解,结合这份报告说点事,实际上这一组数据比较接近我个人对网购的理解,首先我们逐条说明这些影响一个网店的因素: 二、卖家信誉 之所以被普遍认为是最重要的,是因为我们网购时并不真实的接触到产品,也并不了解向你推销商品的人是否值得可信,这都是顾客基本的一个需要认知过程,互联网上哪里去确认?当然如果你在一家多卖家的平台上,往往都会有商家信用,评论等功能,很容易通过别的顾客消费情况增加自己对商家的认知。电子商务为什么要打假信用?这只是顺应顾客需求,维护健康秩序所必须做的事情。所以作为卖家不要轻易尝试作假信用,或者你今天逃过一劫,但说不定你明天网店刚做大的时候被强行关闭了。 三、价格