宠物品牌电商销售数据分析-海马云大数据

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

交通管控大数据分析研判系统设计方案目录

1 系统概述 1.1 系统背景随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据

存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。 1.2 系统意义（1）信息查询和预警分析借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。例如通过分析一段时间内的过车信息进行查询分析对比，确定该时期造成交通拥堵的主要原因和发展趋势，对交通拥堵的发生进行一定的预测和判断，并采取相应的管控措施控制诱发交通拥堵的原因，科学预防交通拥堵。（2）多维度布控打击违法犯罪通过车辆特征二次识别比对，可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪，将有价值的图片数据提供给公安刑侦部门，为侦破交通肇事逃逸案、利用机动车作为犯罪工具的刑事案、以及抢劫出租车等恶性案件提供线索和证据，为刑侦部门确定线索侦查破案提供支持。（3）大粒度的数据分析为决策提供支持通过交通流大数据采集存储、流量查询分析，车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用，系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据

电商运营指标体系

电商运营指标体系电商数据运营指标体系本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：（1）流量类指标 o独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个

用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。（2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。（3）总体销售业绩指标 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。（4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 o毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标转换率TakeRates （ConversionsRates）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RepeatVisitor 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HeavyUser 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CommittedVisitor 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CommittedVisitor 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分钟的访问者数指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

智慧交通产品总体解决方案-机动车查控分析系统

智慧交通产品解决方案机动车查控分析系统【面向城市交通】

目录 1.1.机动车查控分析系统 (4) 1.1.1.系统概述 (4) 1.1.2.系统特点 (4) 1.1.3.系统结构 (5) 1.1.4.业务流程 (7) 1.1.5.系统功能 (10)

1.1.机动车查控分析系统 1.1.1.系统概述机动车查控分析系统是公安交警日常任务中应用广泛的业务系统，，面向公安交管提供个体交通违法嫌疑车辆准实时查控报警和群体车辆通行特性分析应用，面向公安治安提供涉案嫌疑车辆预警、筛查应用。 1.1. 2.系统特点 1．海量数据秒级响应底层采用分布式大数据架构，海量过车数据实时查询与分析，无延迟秒级响应。 2．案件模型丰富且可以灵活扩展系统针对公安、交通各警种的常见案件场景，设计了各种案件分析模型，且可根据案件实际场景灵活扩展与定制。 3．灵活布控、定向报警提供了单车布控、批量布控、专项布控等多种布控形式，操作简便且支持模糊布控，报警数据流向定向化避免互相干扰。 4．可与公安、交通多系统联动系统具备灵活的数据共享互通机制，与全国缉查布控系统无缝对接，联网布控。同时可根据需要对接警综平台、警务通、公安情报平台等各类实战系统，做到数据实时共享。

1.1.3.系统结构 1.1.3.1 逻辑结构 1、数据采集服务集群对厂家提供标准化接口协议，接收卡口厂家数据，将数据转化为系统内部标准格式后传输给kafka（分布式消息队列），并对外提供标准的过车数据共享接口；采用java语言编写标准的webservice接口，跨语言跨平台；协议字典完全符合公安部与无锡所标准；利用kafka作为消息缓冲层，可分布式扩展集群数据量，线性提升缓冲能力。 2、数据入库及流量统计服务负责图片写入分布式存储（Hadoop），过车数据写入分布式数据库（Hbase），同时将数据写入消息队列对外提供共享；并计算一分钟流量数据写入Hbase；系统可集群部署，多进程间自动负载均衡；进程内部采用多线程方式，提升处理效率。 3、分布式存储、计算服务集群采用Hadoop、Hbase等分布式技术搭建的可扩展存储与计算集群，集群数

电子商务如何进行运营数据分析

电子商务如何进行运营数据分析作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据：二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三

甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了

电商平台的数据分析

一、主要路径分析一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如：对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户；对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。二、行为数据分析分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号

商品销售数据分析

页眉 2商品分析模型 3商品分析的销售指标分析二、什么是商品分析 2.1定义商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。 2.2商品分析模型商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。（一）、销售数据之维度页眉 1、商品

商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/区一镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。 4、时间时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年一一季度一一月一一日一一时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年节气日时刻；农历节假日。（二）、销售数据之指标 1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利=实际销售额一成本。 4、净利：利=去税销售额—去税成本。 5、毛利率：销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。毛利率=（毛利/实际销售额）X100%。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）X100%。 7、促销次数促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 &交易次数：客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价：客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。客单价=销售额/交易次数页眉 10、周转天数：周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数

电子商务网站核心数据分析

电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。我们先来说说流量来源分析。电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。流量分析一般一奥分析以下内容：网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。其次是流量效率分析流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。

超市销售数据分析完整版

超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

超市销售数据分析主要从以下几方面入手：销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。贡献毛利率分析部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。提高毛利率如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和

电商营销数据分析

）1-4电商营销数据分析（ ) (6分。一共15题，每题一、单项选择题1 试题) 分(6 】【218316？归因模，中哪个不是yoGogleAnaltics型支持的因下面归模型）（性．A 线次B．首互动．C 回归型模减衰．D 时间 C 。标准答案为：C2 试题) 分(6 218320】【间为多少超时时个月？tng，认默情况下GooleAalyics列告的广系）（ A．月1个．3个月B个 C．6月个2．D 4月 C。标准答案为：C 试题3 (6分) 【218321】？围值范范面那个围不属于中nGoogleAalytics自定义维度中的下）（ HIT．A．话会B．户用C渠道．D D D。标准答案为：4 试题) (6分 218335】【评用来估数据的集中程度？（）不哪下列个度量能均值．A 众数B．准差C．标位D．中数 C C。标准答案为：5 试题) (6分 218336】【）。的表查据询，其中示去重（函数是：数进q用果如使sl行 cte A．Sel B． Sum xaM ．C． ctnD． disti D D。标准答案为：6 试题) (6分 218337】【 '能段值？（）下够匹配到面哪个字 Ce的LSQ语句中lik'AB% A． ABCD DB． AE Z C．XY AD． N A A。标准答案为：7 试题) 分(6 【218338】）（式以S中SQL的DEC表示何种方进？行排序 A随机．由大到小B．到由小大．C 序排．D 权重

B。标准答案为：B 试题8 (6分) 218340】【录QSL中实现数据记数的统计，使用）？哪个函数（ ANTCOU． B． DITCTINS C． SUM SD． A A A。标准答案为：9 试题) 分(6 【218342】算法？（于法不属时间序列）算下列哪种 MSA． V IB． ARMA．C 指数平滑滑平指数．D A 。标准答案为：A10 试题) (6分【218510】？的M是种哪形式不百度SE所支持（）列下蹊．A 径区牌 B．品盟网 C．销营件邮．D． D 。标准答案为：D11 试题) 分(6 【218292】）技哪下面些技术不是算法术或算法型类？（型回A．归模．决策树B滤．协同过C aeclD． Or D 。标准答案为：D12 试题) 分(6 218319】【？分时时间为多少钟超ialG情默认况下，oogeAnlytcs会的话）（分1A． 0钟 B．钟0 2分钟分3．C 0 D钟分6． 0 C。标准答案为：C 试题13 (6分) 218322】【）（D常见的收费周列下哪个不是期？ CP．天A．月B周C．击每次点D． D D。标准答案为：14 试题) (6分】【218325）是个正确的？（U以下关于V的定义，哪系没有他关任何行为都时．A UV定义只跟间有关，跟其页少个面用户浏览了UB． V反映了多 V仅仅发U生在页登C．陆高低喜了用户好的VD． U 高低代表 A A。标准答案为：15 试题) 分(6

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统设计方案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)

3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图（接口关联图） (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)

销售数据分析

前言营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。营销总经理工作模型一：数据分析模型一、营销总经理数据分析流程概述数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：

(完整版)城市交警局智慧交通决策分析系统解决方案

城市交警局智慧交通决策分析系统解决方案国内各城市交警局智慧交通相关基础应用系统和前端电子警察、高清卡口、信号灯控制等系统已大规模建成，并实现城区较高密度的覆盖；在数据资源方面，已实现GPS数据、交通违法数据、道路过车数据、车速、流量等基础数据都的大规模采集。在缓解道路交通拥堵，提升路网运行效率等方面发挥了重要作用。但各系统独立运行，未实现数据的共享，未对现有数据进行深度数据挖掘，缺乏针对性智能决策支，无法了解城区路网的运行状况、不能为城区路网的拥堵疏通、交通组织、交通管制、紧急事件处置、路网优化、交通规划等提供决策依据。因此，建设智慧交通交警业务支撑平台，实现跨部门、跨系统的信息的共享应用，对于提升各级城市的道路交通综合管理和应用水平，实现对城市主要路段交通运行状况的实时、动态掌控具有重要的意义。

? 解决方案介绍通过对交通数据的深入分析，实现定性管理与定量分析管理相结合，为交通管理决策提供可靠、准确的科学依据，并提高对道路交通的科学化管理水平，警务人员的现代化管理及交通意外事件的预案报警和快速反应能力，促进交通管理决策科学化。 1、路网整体运行状况的研判分析通过对高清视频综合信息采集系统、公路车辆智能监测记录系统采集的车辆号牌信息和出租车的GPS数据的综合分析，得到不同路段的交通运行状况，并基于GIS地图进行展示，使交通管理者可以实时了解城市整体路网的运行状况；利用高清视频综合信息采集系统采集的车辆号牌信息进行OD数据的分析，得到车辆出行的OD矩阵，为路网规划、交通管理提供决策依据。

2、主次干道运行态势的分析分析研判主次干道的交通运行态势，实现主次干道交通信息的综合显示，对主次干道路段车辆来源及密度进行研判分析，提出交通疏导、交通组织优化的建议；对主次干道交通拥堵状况、交通违法、交通事故进行关联分析，提出缓解交通拥堵、预防交通事故的对策建议。 3、交叉口综合信息管理与研判通过对平台汇集的海量交通数据进行综合的研判分析，实现交叉口交通信息的综合显示，包括相位信息、视频信息、违法信息、交通流信息、过车信息等；实现交叉口交通量的双向对比分析、车型构成分析、违法类型构成分析、车辆来源构成分析等。 ?具体优势本方案基于大数据分析挖掘，采用了十多种先进的仿真和数学模型，实现了交通的决策分析支持，服务于交通规划、城市路网优化、城市交通治堵和提升交通安全，在业内目前没有一个厂商能够提供此类决策分析系统。具体优势如下： 1、决策分析智慧化通过对交通数据的深入分析，实现定性管理与定量分析管理相结合，从宏观路网、干线、路口三个层级进行监测、模拟、分析、决策，为交通管理决策提供可靠、准确的科学依据，并提高对道路交通的科学化管理水平，警务人员的现代化管理及交通意外事件的预案报警和快速反应能力，促进交通管理决策科学化。

电商运营大数据分析

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%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

课后习题模块一电商数据分析概述

（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）

（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。（课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析

全国电商平台的消费数据及分析，全国电商平台发展状况详情分析随着互联网的发展，我国的电商平台消费数据发生了很大的变化，各类产品销售额不断上升是趋势。电子商务破除了时空的壁垒、提供了丰富的信息资源、为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能，这将影响到社会的经济布局和结构。下面小编为大家详细介绍一下全国电商平台的消费数据及分析。一、电商平台现如今发展状况电子商务有很高的互动性，它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同，消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站，而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质，做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。二、电商平台的创新之处在哪里如今电商平台也有很大的创新，我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。 1、通过“人”参与的模式，可以让一个人在平台中身份任意转化。如：誉风购物通过“用

户链”的收益捆绑，使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商，也可以是一位消费者、也可以是一位创业者；消费者也可以是商家，也可以是创业者；创业者也可以是商家，也可以的消费者。 2、通过“智”参与的模式，无论是商家、消费者还是创业者，只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物，当该用户产生交易后，就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益，并且任何有能力、有时间的人都能参与共享，得到相应的终身收益。 3、通过“力”参与的模式，在誉风购物，各种团队可以紧密合作，让团队的资源超大化发挥，也通过收益捆绑在一起，目标、利益一致，用合作代替雇佣，更有利于创业的发展。和股权众筹相比，力的参与门槛更低，任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。 4、通过“财”参与的模式，誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作，引进各种资本方，个人资金或机构资金均可，让资方的利益超大化，同时资方也有终身收益！誉风购物应电商发展潮流，改变创业的模式，只需分享就可以获得收益，并且收益伴随终生，电商平台当然要选誉风购物！

电商运营模式之数据分析

电商运营模式之数据分析电商运营模式中最重要的莫过于就是数据分析了，不会数据分析，你就很难抓住你的客户，那下面就由中公优就业的老师给大家介绍一下有关数据分析的内容。在电商运营中，基于用户层面的数据分析：不管是做网站运营，还是电商运营，数据分析是必不可少的工作之一，基于真实数据下的数据统计，通过全局的数据分析，找出问题，然后在运营当中解决问题。比如网站运营会关注收录数、PV、UV、跳出率等数据，万商堂认为在电商运营中，基于用户层面的分析，其实与网站运营关注的数据差不多。图中各项数据以周为单位进行每日数据对比，另外还要重点观察购物车、下单、转化这一过程的环比数据情况。在电商运营中，基于订单层面的数据分析：各节点转化率分析一般是首页-列表页转化率，列表页-祥情页转化率，祥情页-支付页转化率，支付页-支付成功转化率。在进行销售额的数据统计与分析时，建议减去平台补贴情况的相关数据。电商运营的具体过程中我们还要进行净利润的数据统计啊，忙活了这么久，总得知道自己赚了多少钱吧。还有资金回笼率、产销率、毛利率、费用率(不包含商品的各类成本)等等。

在电商运营中，基于数据分析涉及的工具在我们刚刚接触到电商运营时，其实上级往往会先让你进行一统计数据的活，比如这个市场大不大，竞争对手有哪些，竞争对手的销售好不好等等。基于宏观上的数据，互联网上就有现成的，我们要的只是统计好就好了。一些常见的数据统计工具有： 1、Excel 2、siteflow电子商务数据分析工具 3、BDP数据分析工具，善于展现图表分析 4、百度统计，站长统计等网站数据统计工具更多知识干货分享，尽在中公优就业，>>>点击进入。点击查看>>>中公IT优就业封闭式培训，包食宿，学费贷款，交通补贴，推荐就业