关键词数据分析工具方法解析

目前多数人做直通车推广主要还是利用关键词推广，如果关键词很多，分析起来是个非常麻烦的事情，很多情况下，仅仅是“看”数据还是很容易出错的。直通车是个精准的营销工具，我们也要力求最精准的数据分析。下面跟大家分享一下我使用的直通车关键词数据分析表格。

一、数据获取，每款宝贝大概三分钟时间。

1、下载宝贝的三天转化关键词报表：

进入量子恒道店铺经—转化数据—三天转化，这里选择宝贝转化报表、推广计划、数据时段，开始查询。

点击“词”，就打开了这个宝贝的关键词报表。

点击下载

4、打开下载的文档，复制所有词的信息到关键词分析表格里。第1、2行不需要复制。

5、替换表格中所有的“￥”

然后拖动单元格。这样所有关键词的数据都出来了。

6、填写当前转化率、期望ROI(或者当前ROI)、利润。这样就可以对比流量价值、转化费用、ROI了。每个参数都可以按照大小排列，非常方便。

下面我们再把平均展现排名添加进去，比如https://www.360docs.net/doc/f113030681.html,/里，点击点击量右侧的小箭头，选择按降序排列，这个是为了保持和基础数据的一致性。

再回到量子统计界面，选择基础数据，同样，选定宝贝报表、推广计划、数据时段(要与上面选择的时段相同)。点击开始查询

再点击，更多关键词。

把这些关键词复制到EXCEL表格，删除无关的列，只保留展现量和平均展示排名，再把这两列数据添加到关键词分析表格。

到此为止，这个表格的数据就已经全了。

二、分析数据

对于数据的处理方法每个人都不同，在https://www.360docs.net/doc/f113030681.html,/里，以我们上面的例子来说，这已经是一个成熟的爆款了，月销量是16000笔，自然流量已经足够了，直通车的流量已经做为辅助了，所以直通车本身就要盈利，或者至少不能亏本。

从上图看出，宝贝的转化率是15.12%，ROI是1:5.8。

可惜的是，利润是非常低的，只有5元。

流量价值=利润*转化率=5*15.12%=0.756

转化费用=直通车花费/成交笔数=7000.25/2301=3.04

所以我们可以得出下面的结论：

1、删除30天无成交的关键词

2、ROI低于平均的关键词降低出价

3、流量价值低于0.756的关键词，删除，或者适当降低出价。高于0.756的关键词，可以适当提高出价

4、转化费用高于3.04的关键词，删除，或者适当降低出价。低于3.04的可以适当提高出价。实际上转化费用和流量价值的关系是对应的~_~

5、ROI低于平均水平5.8的，可以适当降低出价，或者酌情删除。高于5.8的可以适当提高出价。

6、需要注意的是，点击量过低的关键词，ROI是没有任何意义的。

7、关键词卡位可以参考平均展现排名

大家有没有注意到上面的分析?已经完全没有考虑质量得分、平均点击单价、转化率等因素了。在https://www.360docs.net/doc/f113030681.html,/里，这也应了我上个帖子说的内容：短期以转化率为导向，长期以ROI为导向。

实际上，宝贝到了爆款阶段，直通车是非常好操作的，只需要观察每天的日限额就可以了。基本上每个关键词都不会让我们失望的。

我在这里只是给大家做个演示，大家在做数据分析的时候可以每周加入表格分析一下，另外也要根据市场情况进行微调。比如你的宝贝正出在上升阶段，流量不够的情况下，低于平均ROI的大流量词还是不宜降低出价的，这个度要自己把握。表格只是提供精确的数据，具体操作还要灵活运用。

比如市场情况(产品同质化是不是很严重、竞争对手定位、在不在打价格战、推广起始时间等)、宝贝的成长阶段等等。那就看这个阶段宝贝对直通车流量的依赖程度了。因为具体操作还是靠人，不能完全按照一个数据按部就班。

数据分析完了，操作上就非常简单了。在表格里选择每个词的对策，或者做好备注操作方式。然后把对策这一列排序~_~。在https://www.360docs.net/doc/f113030681.html,/里，该怎么做，一目了然。如果是用软件操作就更简单了。把ROI高的词加入到软件里，设置自动竞价，搞定。

PS：对于上面的卡位仅仅是个人喜好，没有绝对好的位置，大家可以根据自己的喜好更改表格。比如以前14、15位是很差的位置，但是现在又是还不错的位置了。而且有些热门类目前几页想要卡位不是那么容易的事情，卡到固定的页数就OK了。

原文：https://www.360docs.net/doc/f113030681.html,/topic/107325

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

关键词数据收集及分析

根据收集到数据分析出影响关键词排名的因素有以下五点：一、标题起个与网站内容相关的、符合大多数人搜索习惯的关键词做标题，对网站的排名有重要影响。网站页面优化尽量采用标题单一。否则会造成标题关键词权重分散，搜索引擎识别不了到底哪个关键词才是这个页面的核心词。二、友情链接网站是一个动态的过程，网站的权重也是动态的，有的高，有的低。因此友情链接要及时查看，发现降权的友情链接，发现被k的友情链接，要及时删除，及时添加高质量的友情链接。三、关键词有无堆砌很多站长为了让自己网站能快速的有排名，就在网站里到处散布网站关键词，这样也是导致关键词没有排名的重要杀手。关键词的堆砌第一是对网站的内容来说会有一定的影响，第二就是搜索引擎同样会认为你是在作弊，有时候不仅不给你排名，更会用K站来警示你！确定了自己的关键字之后，需要在网页文本中适当出现这些关键字。关键字在网页中出现的频次，关键字密度就是一个页面中，占所有该页面中总的文字的比，该指标对搜索引擎的优化起到重要作用。关键字密度一般在或称出现3次以上较为合适，逾越这一指标就有过高的嫌疑。四、PR值 PR值本身就是一个网站综合评分的指标，PR值高一定程度上说明你的网站在其他方面也很优秀，也比较容易获得好的排名五、服务器的稳定性服务器就像是网站的大门，百度蜘蛛每天都会对网站进行爬行抓取信息，如果蜘蛛每次到访网站，却因为服务器的不稳定，时而打不开网站，拒贵客于门外，反反复复都是如此，百度也会因此不注重该站，必然会对网站的权重造成影响，排名出现下降不稳定，那也是可想而知的事情了。所以在选择空间服务商的时候，不要凭价格去衡量产品做比较，尽可能的选择信誉好点的商家。

EXCEL分析工具库教程

EXCEL分析工具库教程第一节：分析工具库概述 “分析工具库”实际上是一个外部宏（程序）模块，它专门为用户提供一些高级统计函数和实用的数据分析工具。利用数据分析工具库可以构造反映数据分布的直方图；可以从数据集合中随机抽样，获得样本的统计测度；可以进行时间数列分析和回归分析；可以对数据进行傅立叶变换和其他变换等。本讲义均在Excel2007环境下进行操作。 1.1. 分析工具库的加载与调用打开一张Excel表单，选择“数据”选项卡，看最右边的“分析”选项中是否有“数据分析”，若没有，单击左上角的图标，单击最下面的“E xcel选项”，弹出“Excel选项”对话框，在左侧列表中选择“加载项”，在下方有“管理：Excel加载项转到”，单击“转到”，勾选“分析工具库”（加载数据分析工具）和“分析工具库-VBA”（加载分析工具库所需要的VBA函数）（图 1-1），单击确定，则“数据分析”出现在“数据｜分析”中。图 1-1 加载分析工具库

1.2. 分析工具库的功能分类分析工具库内置了19个模块，可以分为以下几大类：表 1-1 随机发生器功能列表第二节．随机数发生器重庆三峡学院关文忠 1.随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。 2.随机数发生器对话框简介

执行如下命令：“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，弹出随机数发生器对话框（图2-1）。图2-1随机数发生器对话框该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。具体应用将在第3部分举例介绍。随机数基数：在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。新工作表：单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名，请在框中键入名称。新工作簿：单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。 3.随机数发生器应用举例

象限 [两万关键词的大数据分析方法,四象限确定优化方向]

我们知道，将一个关键词从问题表征分析到根源幵细化到可操作层面是非常耗费时间的。那么，如果拥有成千上万个关键词，这是否会发成一个噩梦般得工作呢？值得庆并的是，我们还是有些方法可以躲过那样的悲剧的，下面我们逐步来介绍。首先，先把关键词按有转化和无转化分成2大类，首先看有转化的关键词我们将有转化的关键词放到转化量（横轴）和CPA（纵轴）的散点图里面去，如上图。并用有转化关键词的平均转化量和平均CPA作为分界线，将关键词分为4个象限右上角象限的关键词CPA高并且转化量大，广告主通过购买这些关键词争夺客户，相互竞价造成CPA居高不下，广告主很难靠这些词盈利。我们把这个象限叫做“畅销词”。常见的畅销词是“游戏”这样的通用词。右下角象限的关键词CPA低并且转化量大，这些词是真正的盈利来源，广告主希望这样的词越多越好，可以用来平均畅销词的高昂成本。我们把这个象限叫做“金牛词”。常见的金牛词和广告主的业务高度相关，例如“单机游戏”，另外知名度高的品牌词也可能成为金牛词，例如“百度游戏”。

左下角象限的关键词CPA低并且转化量小，这些词一般在总体转化量占比较低，不会超过20%，但关键词数量庞大，管理难度和管理成本较高。我们把这个象限叫做“长尾词”。常见的长尾词字数比较多，类似“2010年网页游戏”。左上角象限关键词的CPA高并且转化量小，这些词让广告主如坐针毡，看着广告预算花出去也没效果，希望能分析出这些词的问题，幵陈低损失。我们把这个象限叫做“问题词”。问题词本身没什么规律可言，要么是相关性差，例如“手机游戏”不百度游戏，要么就是在推广环节中出现了各种问题。我们之所以分出这4个象限，是为了将有相同优化方向的词放到一起分析，这样做的好处是降低分析难度。另外，即便我们将关键词分到4个象限里，却依然面临关键词数量巨大，我们只有有限的时间和精力，没法做到每个词都精细分析的问题。为了能将我们有限的劳动时间换取最大的效果改进，我们只能筛选出最需要改进的关键词加以关注。下面，我们讲一下筛选关键词的原则一、2/8法则 80/20法则（The 80/20 Rule），又称为帕雷托法则、帕雷托定律、最省力法则或不平衡原则、犹太法则。此法则是由意大利经济学家帕雷托提出的。帕雷托曾提出，在意大利80％的财富为20％的人所拥有，并且这种经济趋势存在普

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统操作手册目录一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员测试人员：测试相关人员二、系统综述 2.1、系统架构系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火狐浏览器)

从历年双十一数据看电子商务发展

从历年双十一数据看电子商务的发展课程：电子商务专业：会计姓名：某某学号：******

摘要：2016年双十一购物狂欢节结束，电商销售数据对比本文通过历年双十一电商销售的数据对比，从历年双十一购物狂欢节电商的销售额、消费群体、热门行业、物流运输等方面综合分析了电商所面临的问题及可行的解决办法，概括总结了未来电商的发展趋势。关键词：双十一，电商，销售额，发展趋势目录：一．数据分析 1. 销售额与增长率分析 1.1问题 1.2分析 1.3解决 2.物流运输 2.1问题 2.2分析 2.3解决二．问题分析三．结论

参考文献

一．数据分析表1 数据来源：销售额——中国网双十一销售额占社会消费品零售额比例——中商产业研究院物流订单量——CN人才网、国家邮政局 1．历年双十一销售额与增长率分析图1-1

1.1 问题从图1-1可以看出，2009年起至今，双十一电商的销售额都在呈增长趋势，2009年到2010年销售额增长率大幅度提升，2010年到2016年双十一电商销售额增长率逐渐放缓。 1.2 分析 2009年至今，随着电子技术的发展，由表1双十一销售额占社会消费品零售额比例可以看出，电商的接受度逐渐增强，人们的电商平台购买力逐渐增强。 2009年到2010年双十一电商购物狂欢节这个概念刚刚出现在人们眼前，由于人们的好奇心理等原因，销售额增长率大幅上升之后，出现转折点。 2010年到2016年，虽然销售额仍在增长，但增速放缓，说明电商平台购买力已逐渐饱和。人们虽然愈加依赖电商的消费方式，但是随着大家已经完全接受电商平台双十一促销的方式，双十一购物狂欢节的短期性、产品的时效性等特点，决定了人们的消费数额增长速度逐渐放缓，人们不会再盲从地大量消费，购买囤货，而是在双十一理性消费。 2.物流图1-2

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

excel统计分析工具

excel统计分析工具 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。方差分析方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验： 1.使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。 2.不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。 3.是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的 {化肥，温度} 值有影响。

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。以下为原文：大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

重卡历年销售数据及主要企业历年销售数据

重卡销量年度项目合计123456789101112 销量(台)771,11854,42544,42282,59080,44775,01858,96347,52662,42862,42860,06970,89171,911 占比7.1% 5.8%10.7%10.4%9.7%7.6% 6.2%8.1%8.1%7.8%9.2%9.3% 销量(台)767,63062,94964,54099,16586,54675,71263,72050,61848,12654,43751,29654,15856,363 同比0%16%45%20%8%1%8%7%-23%-13%-15%-24%-22% 占比8.2%8.4%12.9%11.3%9.9%8.3% 6.6% 6.3%7.1% 6.7%7.1%7.3% 销量(台)549,98539,99027,55167,69958,70751,71250,27337,24734,20741,82945,20746,70248,861 同比-28%-36%-57%-32%-32%-32%-21%-26%-29%-23%-12%-14%-13% 占比7.3% 5.0%12.3%10.7%9.4%9.1% 6.8% 6.2%7.6%8.2%8.5%8.9% 销量(台)726,45536,87234,94272,77868,88464,83159,35749,72749,34152,93669,62291,84975,316 同比32%-8%27%8%17%25%18%34%44%27%54%97%54% 占比 5.1% 4.8%10.0%9.5%8.9%8.2% 6.8% 6.8%7.3%9.6%12.6%10.4% 销量(台)1,112,01783,01786,377114,636104,37497,70497,57690,21393,666101,11092,28984,75566,300 同比53%125%147%58%52%51%64%81%90%91%33%-8%-12% 占比7.5%7.8%10.3%9.4%8.8%8.8%8.1%8.4%9.1%8.3%7.6% 6.0% 销量(台)1,143,710109,60074,827138,946122,818113,579112,07474,65971,84276,00080,06589,30080,000 同比3%32%-13%21%18%16%15%-17%-23%-25%-13% 5.36%20.66% 占比9.6% 6.5%12.1%10.7%9.9%9.8% 6.5% 6.3% 6.6%7.0% 销量(台)1,173,99098,70278,017148,755118,757108,264103,69375,78373,26083,57191,347101,60292,239 同比3%-10%4%7%-3%-5%-7%2%2%10%14%14%15% 占比8.4% 6.6%12.7%10.1%9.2%8.8% 6.5% 6.2%7.1%7.8%8.7%7.9% 年度项目合计123456789101112 数据来源：中国卡车网统计范围：27家重卡企业重型货车产销量天然气重卡销量年度项目合计123456789101112 销量(台)16,0911********,0298391,8381,6748009721,2562,7413,522 当月占比0.1% 3.7% 5.0% 6.4% 5.2%11.4%10.4% 5.0% 6.0%7.8%17.0%21.9% 销量(台)36,5761,7461,4141,6363,3783,9657,5213,5752,2191,7351,9842,1845,219 同比127%10813%139%101%228%373%309%114%177%78%58%-20%48% 201820192012 2013 2013 2014201520162017

Excel的统计分析功能

Excel的统计分析功能 Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。 Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可）；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。 1、方差分析(anova) 本工具提供了三种工具，可用来分析方差。具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。（1）“Anova：单因素方差分析”分析工具此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。（2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。（3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 2、相关系数分析工具此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积：可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。 3、协方差分析工具此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。协方差是测量两组数据相关性的量度。（公式略）可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

使用生意参谋选择分析关键词教程

使用生意参谋选择分析关键词教程淘宝宝贝标题关键词优化对搜索排名很重要，只有有排名才能吸引客流。仅仅是靠那些付费的广告投放又有多少人无限消费得起。好的关键词需要通过数据分析来决定的，开店指南教大家利用生意参谋来选择并分析关键词：关键词主要参考展现、点击率、点击转化率以及竞争度这几个纬度，如果两个关键词展现相同，选竞争度低的关键词;两个关键词竞争度相同，则选展现高的关键词。特别注意：生意参谋PC和无线的关键词可以单独分开选择查看。 1、关键词的核心指标数据分析中一些指标可以精确的说明一个宝贝的情况，关键词同样有一个指标，那就是展现，通过生意参谋来看关键词的展现继而筛选关键词。如何查看，查看专题工具-选词助手，通过引流搜索词查看店外热门关键词，选择指标，曝光量即是该关键词的展现情况，曝光量高的关键词可以优先选择。具体方法如图所示： 2、筛选关键词在专题工具-行业排行，筛选你所属的具体类目，参考四个核心指标的数据：全网搜索热度、全网点击率、全网商品数、全网转化率。建议优先选择搜索热度至少>500的关键词，点击率最高当然越好，全网商品数相对少的反而更好(因为竞争力更小)，转化率必须越高越好。如下图

切记不要什么词都往上加，那样是很吃亏的，只会让标题累赘反而无法突出重点。3、怎样选择最合适的关键词在选词的过程中，我们会发现有很多关键词虽然展现量很大，但是真实的搜索指数却很少，遇到这种词的时候就要引起注意了，可以选择看看相关的其他词。在查看行业排行-搜索词榜，点击相关词分析。如下图：进入到行业相关搜索词，可以针对该关键词相关的其他关键词进行分析和选择，比如“成人用品”同“性用品”相比，全网搜索热度更高、变化小、全网点击率高，但是全网的商品数却很高，所以需要自己权衡和比较一下，哪个词更适用?

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系信息流、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。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，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。因此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。电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、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。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。销售毛利：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）。

毛利率：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。 ~ 1.1.1.2网站流量指标独立访客数（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添加一个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者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（UV），该指标反映的是网站访问粘性。单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用可视化分析工具近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

各#大搜索引擎推广数据分析

各大搜索引擎推广数据分析如今，广告平台日益渐多，用户选择也越来越多，但是如何在这么大的广告海洋里找到适合并且好的搜索引擎呢？目前有的广告平台有百度，搜狗，360；其中搜狗日益强大，慢慢更多的用户推荐并使用着。并且搜狗这个平台和各大手机厂商合作后，不断引进更多的流量，客户体验度也大大加强。而在魔都，搜狗的代理商其中上海国经网络科技股份有限公司表现尤为突出！竞价广告的目的无疑是更好的品牌曝光和订单，那在前期投放和推广当中，肯定会积累更多的数据，有了这些数据，我们才能有更多的依据去做更好的优化。今天我们就谈谈各大搜索引擎推广数据分析能够分析哪些内容，揭秘数据背后的秘密。一、营销效果分析营销效果分析主要分析账户整体投资回报率ROI，以及营销流程数据，衡量项目的运营情况。二、营销效果预测营销效果预测主要是通过同比分析或者之前数据对比进行营销效果预测，比如，我们可以通过公司去年第二季度或者某个月的营销效果就可以预测出今年第二季度或者对应某个月的营销效果，同时我们也能够大概的知道今年对应某个月的预算。除了这些之外我们也能够预测各推广方法的营销效果，这里就不在具体说。

三、业务/地区效果分析如果我们公司做的业务比较多或者单业务多地区推广，那么我们就能够通过数据分析知道各业务的营销效果和各地区的营销效果。以招商加盟为例，招商加盟大多数做的是多地区推广，那么我们就能够知道每个地区的消费转化情况，如果某一个地区的转化成本非常高，那么我们这时候可以考虑将这个地区切掉，将这些钱花在转化率比较高的地区，整体的营销效果可想而知。同理，如果某一业务的转化情况不佳，我们也可以尝试着这样的调整来提高整体的营销效果。四、各大搜索引擎推广关键词分析关键词分析主要分析的是关键词的转化率和转化成本，以及关键词购买价值。我们都知道竞价的每一个环节都是围绕关键词展开的，我们是通过关键词和出价来控制流量，也是竞价的核心。以“XX卫浴家具”这个关键词为例，假如卫浴家具这个关键词的出价和消费都是比较高的，那么这时候我们想知道的是卫浴家具这个词的营销效果如何，给我们带来的对话和转化情况怎么样，首先我们通过搜索词报告找到卫浴家具匹配出来词有哪些，如果匹配到的词是疑问词，也就是这个词不值得出高价购买，我们通常的做法是调整匹配模式，甚至降价;如果匹配到的词是通用词，品牌词，那么还算是比较好的，可以通过其他的方式调整让营销效果变得更好。五、网站分析网站分析通常的分析有停留时间、跳出率等等，以“卫浴家具”这个关键词为例，如果我们的这个关键词在页面A的停留时间和跳出率分别是2分和80%，而A页面的跳出率在是60%，我们知道每个页面可以承载很多关键词，卫浴家具这个关键词的跳出率高于A页面的跳出率，那么我们可以尝试着将卫浴家具这个关键词的访问URL调整到其他页面B页

Excel数据分析工具进行多元回归分析范文

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。点击“文件”，如下图：在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：

在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击“确定”，如下图所示：加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：

给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：假设回归估算表达式为：试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击“确定”，如下图所示：

弹出“回归”对话框并作如下图的选择：上述选择的具体方法是：在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；置信度可选默认的95%。在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：