時間：2023-03-15 14:59:33
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇商務數據分析報告，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
如何能制作出一份成功的簡歷，以增加在簡歷篩選中的勝算?如何能在不降低成功率的前提下提高簡歷篩選的效率?以下是小編整理的簡歷表格的格式參考，以供大家閱讀。
簡歷表格的格式一：姓名：性別：女年齡：21 歲身高：163cm婚姻狀況：未婚戶籍所在：現居住地：工作經驗：3-5年聯系電話：郵箱：最高學歷：大專專業：建筑裝潢設計求職意向最近工作過的職位：導購期望崗位性質：全職期望工作地：信陽市期望月薪：2900期望從事的崗位：客服專員/助理(非技術)期望從事的行業：互聯網/電子商務技能特長技能特長：接受新生事物快，勤奮好學，具有2年多的電子產品銷售經驗。教育經歷中國計算機函授學院(大專)起止年月：2007年9月至0年0月學校名稱：中國計算機函授學院專業名稱：建筑裝潢設計獲得學歷：大專工作經歷XX電腦城- 導購起止日期：2009年10月至0年0月企業名稱：弘運電腦城從事職位：導購業績表現：主要銷售主裝機，數碼周邊配件等 簡歷表格的格式二：姓名
性別
女
出生日期
1985.11.21
民族
漢族
血型
O型
婚姻狀況
已婚
教育程度
本科
工作年限
4年
政治面貌
群眾
現有職稱
無
戶口所在地
山東省青島市
現居住地
青島市
聯系方式
電子郵箱
求職意向
期望從事職位：數據分析師
期望工作地點：青島市
自我評價
1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；
2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用SAS軟件；
3、數據處理能力很強，熟練使用Office軟件；
4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。
工作經歷
2010年7月-2012年7月
山東****網絡有限公司
單位性質：合資
所任職位：數據分析師
工作地點：青島市
職責描述：
1、根據業務需求，制定用戶使用行為數據的采集策略，設計、建立、測試相關的數據模型，從而實現從數據中提取決策價值，撰寫分析報告；
2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；
3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；
4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。
2008年6月-2010年6月
****公司
單位性質：國企
所任職位：數據分析助理
工作地點：青島市
職責描述：
1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；
2、獨立完成用戶行為特征與規律的分析，關注市場動態與風險，為產品方向提出合理建議；
3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；
4、針對歷史海量商業數據，能及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持；
5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。
項目經驗
2011年5月*****項目
項目職責：
1、收集用戶使用行為數據；
2、完成行為數據的分析；
3、制定模型與產品運營間的聯動接口。
教育背景
2004年9月-2008年6月
山東**大學
統計學專業
本科
主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。
掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。
培訓經歷
2010年3月-2010年10月
數據分析與SAS培訓
主要課程：SAS體系內容、ETL技術、SAS分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。
通過本次數據分析培訓，全面掌握了SAS的內容，如邏輯庫及操作符與SAS的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。
專業技能
熟悉數據分析模型的建立，能獨立完成數據分析并針對結果給出一定的建議。
簡歷表格的格式三：姓 名性 別男出生日期1990-10-9戶口地廣州住宅電話*****手 機EMAIL個人主頁****聯系地址廣東省xxxx畢業院校工作經歷時間所在公司職位相關說明20xx年1月2日——
20xx年10月15日廣州無限信息傳播有限責任公司網頁制作工程師/WEB美工/項目經理畢業以后找的第一份工作，主要職責是網頁設計、FLASH制作以及平面設計。由于能力突出，后期在做大型項目中國校園商務網時任項目經理20xx年10月——
20xx年3月馨藍數碼工作室設計師第一份工作辭職以后與幾個朋友自行開發制作馨藍游戲網20xx年3月——
20xx年9月31日廣州高安軟件有限公司美工監理，設計師馨藍游戲網與該公司簽署合作協議，正式合并到該公司，自己也加入該公司參與網站建設工作，為尋求個人更大發展而離開該公司主要作品（建議上我的求職主頁查看詳細*******）網頁作品FLASH作品精益眼睛眼鏡店網站導入FLASH
NEC網站導入FLASH
紅寶石電子網站導入FLASH
婦女維權網站導入FLASH
下面來看看Google Venture六個最酷的科技投資：
Impossible Foods：素食的肉類與奶酪
Impossible Foods嘗試創造好吃兼健康的食物，團隊有超過50多名科學家、工程師、農民和廚師，Impossible Foods正在研究分子級別狀態下的動物產品，以便利用植物重新組合出肉類和奶酪。
“不依賴動物、沒有負面的健康和環境影響，我們為人類提供一些很好的食物。”
23 and Me:吐口水就可得DNA報告哦
只需取些你的唾液分析，便會獲得一份DNA分析報告，從而甚至找到自己的祖先。這份報告將向你展示你的血統混合情況，包括來自歐洲、非洲以及亞洲的比例，進而將你的祖先劃定在某個大陸的特定區域。DNA數據可用于遺傳學研究，提交DNA樣本的用戶可以獲得230多個點位的分析報告，能用于發現潛在的遺傳疾病以及及早治愈。
售價只要99美元哦。
Digit:幫你從卡奴中解脫出來
Digit是一款免費應用，它會分析你的收入以及日常開銷習慣做數據分析，這種服務會將這些錢轉移到儲蓄帳號中。這筆儲蓄可在一個營業日內轉回到銀行賬戶。Digit表示，他們永遠不會取出超過你銀行賬戶余額的資金，為此你不必擔心支付透支費。
(備注：國外很多銀行卡是分儲蓄賬戶和現金賬戶的，取現需要從現金賬戶中取出，兩者利息也不一樣)
Urban Engines:現實增強，防止駕車信息的盲區
Urban Engines是一款增強現實應用，無論你在哪里，都可以清晰虛擬地看到周邊的POI，例如火車站、街頭以及路線情況。研發團隊也與許多城市合作，追蹤公共交通數據，將延時情況減少到最低。
Granular：數據分析提高農業生產效率
Granular是一個幫助讓農民更好地了解農產品從耕種到收獲全周期的平臺。此系統可以讓農場主時刻追蹤工人位置、監督任務進程、并提供出相應的財務報告。
Google Ventures還參與投資了數據分析公司Farmers Business Network，農業產業參與者盡可能多地了解他們農業生產周期與土地，以提高生產效率。
世界工廠分析認為，現在不是缺數據，而是數據太多。據統計，在今天的互聯網上，每秒會產生上萬個微博信息、幾百萬次的搜索、Facebook上的幾十萬次內容。稍大的電子商務公司，都會采集一些行為數據(比如IP流量、瀏覽量)，但是這些行為數據與商業數據(比如交易量)有什么關系?今天絕大多數公司，甚至包括凡客誠品這樣著名的電子商務公司，曾經都不知道如何利用成千上萬的零散數據。
一、數據分析的重要性
首先，我們要來了解一下數據分析對于一個網站的重要性。筆者并不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。
1、阿里巴巴
2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出數據門戶，并正式啟用新域名，新推出的數據門戶根據4500萬中小企業用戶的搜索、詢單、交易等電子商務行為進行數據分析和挖掘，為中小企業以及電子商務從業人士等第三方提供綜合數據服務。馬云曾表示“數據”將是阿里巴巴未來十年發展的戰略核心。
目前正式開放的部分為面向全體用戶的宏觀行業研究模塊，由行業搜索動態趨勢圖、專業化行業分析報告、細分行業和地區的內貿分析和針對行業各級產品的熱點分析，以及實時行業熱點資訊等部分構成，并且為免費提供。到2011年底阿里巴巴還將適時陸續推出數據門戶其他部分應用。
2、各行業巨頭
事實上，近年來全球各大行業巨頭都表示進駐“開放數據”藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億字節數據，相當于200多個美國國會圖書館的藏書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存，并擴大銷量，數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。
電商平臺也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶，作為行業門戶網站的裝備制造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業網站專業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向，都昭示這一個特點：企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平臺等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，并有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。
從各方對待一個事物的態度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對于各行各業都非常的重要，尤其是對于電子商務平臺。
二、電子商務數據分析的七個重要因素
1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老板的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那么，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用并不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。
一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什么樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最后每天的交易量都增長，也還是有問題。
再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經占領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，后者對流量不怎么看重，而是看重交易轉化率及回頭率。
當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那里，大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什么，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什么樣的邏輯分析，也就無法充當老板的眼睛了。
2、電子商務的網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平臺的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。
其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%
投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響，分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大于或等于無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。
投資回報率(ROI)往往具有時效性--回報通常是基于某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，現在的PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析采用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。
電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和后端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而后端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。
目前有些人關心前端行為數據，也有些人關心后端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和后端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得“走火入魔”的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜里的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。
例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站--世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平臺，這是符合常理推斷的。不過就此以后，世界工廠的注冊量一直是穩中有升的，難道這是會員發現一個免費“新大陸”的口碑宣傳嗎?事后發現，是因為世界工廠網的一個新項目--全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛然提升的。對于一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平臺以后的發展及政策導向非常有借鑒意義。
有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是并沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什么，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然后做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。
裝備制造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面，所以對于這些用戶，我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。
客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
如何以數據驅動決策，提升網站價值（大數據時代的分析利器）
目前，越來越多的網站開始重視數據，并期望從中發現新的機會，不管你是做網絡營銷、互聯網產品設計、電子商務運營、個人站點運營維護，我們都希望從數據中尋找有價值的結論，并且指導公司管理層的決策，最終創造更大的網站價值。本書以通俗易懂的方式來講解網站分析所需掌握的知識，剖析日常工作中遇到的問題，并且配合大量的實戰案例的講解。
本書適合網站運營人員、網絡營銷人員（SEO、SEM、EDM）、網站產品經理和個人站長閱讀，本書也適合計算機專業或者市場營銷專業的自學。
目錄
第1章解密神奇的網站分析——網站分析的目的、流程及價值
1.1 為什么要對網站進行分析
1.2 網站分析是什么
1.3 如何進行網站分析
1.3.1 網站流量質量分析
1.3.2 網站流量多維度細分
1.3.3 網站流量重合度分析
1.3.4 網站內容及導航分析
1.3.5 網站轉化及漏斗分析
1.4 網站分析為什么很重要
1.5 網站分析帶來的價值及改變
1.6 網站分析的基本流程
1.6.1 定義（Define）
1.6.2 測量（Measure）
1.6.3 分析（Analyze）
1.6.4 改進（Improve）
1.6.5 控制（Control）
1.7 我能成為網站分析師嗎
1.7.1 網站分析行業概況
1.7.2 興趣和一個免費的分析工具
1.7.3 了解JS及HTML語言
1.7.4 了解網絡營銷知識及常見廣告模式
1.7.5 Excel和PPT的使用能力
1.7.6 強大的溝通能力
1.7.7 不畏錯誤和挑戰的能力
1.7.8 良好的職業操守和道德底線
1.8 本章小結
第2章從這里開始學習網站分析——網站分析中的基礎指標解釋
2.1 我們如何獲得網站的數據
2.1.1 常見的數據獲取方式
2.1.2 網站日志和JS標記
2.1.3 用戶識別
2.1.4 點擊流模型
2.2 網站分析中的基礎指標
2.2.1 網站分析中的骨灰級指標
2.2.2 網站分析中的基礎級指標
2.2.3 網站分析中的復合級指標
2.3 本章小結
第3章網站分析師的三板斧——網站分析常用方法
3.1 數據分析前的準備工作
3.1.1 數據的來源類型
3.1.2 數據的清洗與整理
3.1.3 我們的數據準確嗎
3.2 網站數據趨勢分析
3.2.1 同比、環比、定基比
3.2.2 趨勢線擬合
3.2.3 移動均值
3.2.4 數據監控自動化
3.3 網站數據對比分析
3.3.1 簡單合并比較
3.3.2 比較實驗的設定
3.3.3 讓比較結果更可信
3.3.4 別忘記與目標對比
3.4 網站數據多維度細分
3.4.1 指標和維度
3.4.2 為什么要使用細分
3.4.3 什么是細分
3.4.4 細分的常用方法
3.5 本章小結87第4章網站流量那些事兒——網站流量分析
4.1 網站中常見的流量分類
4.1.1 網站中常見的三種流量來源
4.1.2 直接流量的秘密
4.2 對網站流量進行過濾
4.2.1 過濾流量來源的基本原理
4.2.2 Google Analytics流量過濾速查表
4.3 如何對廣告流量進行追蹤和分析
4.3.1 對你的流量進行標記
4.3.2 區分搜索付費流量與免費流量
4.3.3 監測百度競價流量ROI
4.3.4 挖掘有價值的搜索關鍵詞
4.3.5 追蹤EDM的活動流量
4.4 如何辨別那些虛假流量
4.4.1 虛假流量與真實流量的特征
4.4.2 辨別虛假流量的十二種方法
4.5 為你的網站創建流量日記
4.5.1 什么是網站流量日記
4.5.2 如何創建流量日記
4.5.3 網站流量日記的作用
4.5.4 開始第一次網站分析報告
4.6 流量波動的常見原因分析
4.6.1 直接流量波動常見原因
4.6.2 付費搜索流量（SEM）波動常見原因
4.6.3 自然搜索流量（SEO）波動常見原因
4.6.4 引薦流量波動常見原因
4.7 本章小結
第5章你的網站在偷懶嗎——網站內容效率分析
5.1 網站頁面參與度分析
5.1.1 什么是頁面參與度
5.1.2 頁面參與度的計算方法
5.1.3 設置并查看頁面參與度指標
5.1.4 頁面參與度指標的兩個作用
5.2 頁面熱力圖分析
5.2.1 Google Analytics熱力圖功能
5.2.2 Google Analytics熱力圖中數字的含義
5.2.3 Google Analytics熱力圖中的細分功能
5.2.4 Google Analytics熱力圖中的路徑分析
5.2.5 Google Analytics熱力圖的常見問題
5.3 頁面加載時間分析
5.3.1 理想情況下的Landing Page時間分布
5.3.2 Landing Page缺乏吸引力的時間分布
5.3.3 頁面打開速度慢的時間分布
5.4 網站中的三種渠道分析
5.4.1 網站的流量來源渠道
5.4.2 網站的內部渠道
5.4.3 網站的目標渠道
5.5 追蹤并分析網站404頁面
5.5.1 使用Google Analytics追蹤404頁面
5.6 最終產品頁分析
5.6.1 如何評價內容的熱門度
5.6.2 基于多指標的內容簡單分類
5.6.3 基于多指標的內容綜合評分
5.7 本章小結
第6章誰在使用我的網站——網站用戶分析
6.1 用戶分類
6.1.1 用戶指標
6.1.2 新老用戶
6.1.3 活躍用戶和流失用戶
6.2 用戶行為分析
6.2.1 每個用戶行為指標的分析價值
6.2.2 基于用戶行為指標的用戶分布
6.2.3 基于用戶細分的用戶行為分析
6.3 用戶忠誠度和價值分析
6.3.1 基于用戶行為的忠誠度分析
6.3.2 基于用戶行為的綜合評分
6.3.3 用戶的生命周期價值
6.4 本章小結
第7章我們的目標是什么——網站目標與KPI
7.1 對網站進行全面貨幣化
7.1.1 設置電子商務追蹤
7.1.2 對目標設定貨幣價值
7.2 創建網站分析體系
7.2.1 定義網站目標
7.2.2 獲取并分解網站目標
7.2.3 聚焦網站的核心目標
7.2.4 關注每個分解的目標
7.2.5 創建網站分析的KPI
7.3 KPI網站分析成功之匙
7.4 KPI在網站分析中的作用
7.4.1 網站分析KPI的5個標準
7.5 解讀可執行的網站分析報告
7.5.1 可執行的網站分析報告的內容
7.5.2 KPI指標的創建及選擇
7.5.3 網站分析關鍵KPI指標報告
7.5.4 關鍵KPI指標變化分析
7.5.5 訪客行為貨幣化
7.5.6 創建屬于你的Action Dashboard
7.6 目標KPI的監控與分析
7.6.1 KPI的數據監控
7.6.2 KPI背后的秘密
7.7 本章小結
第8章深入追蹤網站的訪問者——路徑與轉化分析
8.1 探索用戶的足跡——關鍵轉化路徑分析
8.1.1 明確關鍵轉化路徑
8.1.2 測量關鍵轉化路徑
8.1.3 漏斗模型的展現
8.1.4 有效分析轉化路徑
8.1.5 為什么使用漏斗圖
8.1.6 網站中的虛擬漏斗分析
8.2 讓用戶走自己的路——多路徑選擇優化
8.2.1 簡化用戶轉化路徑
8.2.2 讓用戶選擇適合自己的路
8.2.3 多路徑轉化數據分析
8.3 基于內容組的訪問者路徑分析
8.3.1 基于分析目的規劃內容組
8.3.2 創建內容組前的準備工作
8.3.3 使用過濾器創建內容組
8.3.4 檢查并優化內容組
8.3.5 訪問者流報告功能概述
8.3.6 訪問者流報告與其他功能配合使用
8.4 本章小結
第9章從新手到專家——網站分析高級應用
9.1 為你的網站定制追蹤訪問者行為
9.1.1 使用_trackPageview函數自定義頁面名稱
9.1.2 使用_trackPageview函數追蹤出站鏈接
9.1.3 使用_trackPageview函數記錄時間維度
9.1.4 使用_trackPageview函數記錄頁面狀態
9.1.5 使用_trackPageview函數記錄用戶行為
9.2 按需求創建個性化報告
9.2.1 創建報告前的準備工作
9.2.2 設置自定義信息中心
9.2.3 對報告的用戶權限進行管理
9.2.4 設置智能提醒和郵件報告
9.3 控制報告中的數據
9.3.1 過濾器基礎
9.3.2 高級過濾器
9.4 快速數據導出工具
9.5 數據分析高級應用
9.5.1 網站內容關聯推薦
9.5.2 KNN相關內容推薦
“小明”喜歡在剛上班時關注金融、證券的行情；在中午休息時，玩網頁游戲；晚上回家后上社交網站和視頻網站。平時，隨性了就會逛逛網上商城。對于網民“小明”的這些判斷，并不是空穴來風。普通網民的行蹤和喜好，通過網宿CDN監測所抓取的大量數據，就能形成一套精準體現網民行為、喜好的分析報告。
根據網宿的數據分析，人們大多喜歡在剛上班時關注金融、證券的行情；中午休息時，網頁游戲則更受歡迎；下午股市、證券等網站的交易時間結束前，這類網站會再度集中“迎客”；下班后，社交類網站和視頻網站才是大多網民最愛去的地方。而7×24小時開業的網上商城已經漸漸成為網民生活的一部分，隨時都會有人想要“逛逛街”。
北京人最愛SNS
該報告顯示，SNS（社交網絡）的訪問高峰出現在20:00；網頁游戲白天的訪問高峰期出現在12:00，晚上的高峰期出現在19:00；視頻網站的訪問高峰出現在21:00；政府和企業網站訪問集中在工作時間；招聘類網站網民訪問峰值出現在工作日10:00～11:00；財經類網站的訪問最高峰出現在上午9:00、下午13:00~14:00以及晚上21:00，而電子商務網站的訪問時間整體比較平穩，沒有明顯峰值。
網宿的報告還顯示，人口和經濟發達程度對網民地理分布比例有重要影響，人口多、經濟越發達地區網民訪問比例越高，反之則比較低。2011 年第一季度， 對于SNS（社交網絡），來自北京、江蘇、山東的網民訪問頻率最高；廣東、山東、河北的網民則更鐘愛網頁游戲；對電子商務類網站的訪問量，廣東、上海、北京最高；對視頻類網站的訪問量，廣東、浙江、江蘇排在前三位；訪問政府、企業類網站的時候，來自廣東、北京和江蘇三省的訪問量名列前三。
Symbian依舊是老大
關鍵詞：ERP；BI；商務智能；水晶易表
中圖分類號：TP315 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 (2012) 11-0000-02
一、引言
Enterprise Resource Planning（即企業資源計劃，以下簡稱ERP）是一套支撐企業日常經營管理業務的信息系統，其貫徹于企業日常經營的主要環節，現在已成為現代企業管理的重要手段之一。SAP公司ERP軟件是全球市場占有率最高的ERP軟件產品。截至目前，中國石化下屬的二級企業已全部推廣應用了SAP公司的ERP系統。從功能上來講，ERP實現了企業資源的共享，但是沒有把信息資源進行更加有效的分析和處理，企業的信息價值沒有得到更多的體現。
“商務智能”是一種綜合運用了數據倉庫、聯機分析（OLAP）和數據挖掘技術來處理和分析數據的嶄新技術，可以提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息。ERP系統引入“商務智能”后，可建立ERP數據倉庫，結合0LAP及數據挖掘技術，增強ERP系統對所積累的歷史數據的挖掘和分析處理能力，滿足企業對市場變化做出及時響應的需求。
BusinessObjects公司是全球領先的商務智能產品供應商，成立于1990年，致力于為各種類型的企業提供商務智能解決方案，幫助這些企業建立可以信賴的信息平臺，優化企業的績效管理，并提高企業的決策水平。BusinessObjects公司已經于2007年12月被SAP收購。Business Intelligence（簡稱BI）為目前SAP BusinessObjects的主要產品，主要提供商務智能解決方案，這也是全世界應用最廣泛的一種解決方案，主要幫助企業進行業務數據的查詢、分析和挖掘，將潛藏在數據中的信息轉化成知識，以便更好的掌握企業的業務動態，做出更好的決策。
二、BI系列產品構成
BI商務智能系列產品主要包括BusinessObjects Enterprise（簡稱BOE）、Xcelsius（中文名為“水晶易表”）、Web Intelligence（簡稱WebI）、Crystal Reports（中文名為“水晶報表”）等。
（一）BOE
BOE是一種商務智能平臺產品，通常安裝在企業的服務器中，可以看作為信息共享服務器，使用Crystal Report、Web Intelligence、Xcelsius等各種工具生成的數據分析報告，最終統一并存儲到BOE上，由BOE進行集中管理和分發，企業的最終用戶從這個單一的平臺上獲取有關企業的一切數據信息。
BOE設計為在各種各樣的用戶和部署方案中提供出色的性能。例如，專業化的平臺服務可以根據時間和事件來處理數據的按需訪問及報表生成，或報表計劃。可以將占用大量處理器資源的計劃和處理任務卸載到專用的服務器上進行，以改善性能。此體系結構旨在滿足幾乎任何 BI 部署的需求，而且非常靈活，可以從使用單個工具的幾位用戶發展到使用多個工具和接口的數萬位用戶。
（二）水晶易表
Xcelsius（水晶易表）是一款世界領先的數據可視化工具，在數據分析和可視化表示之間架起了一座橋梁，使各種水平的用戶都能夠以可視化方式創建很好的交互式報告和應用程序。水晶易表將目前普及和廣泛使用的Excel和Flash技術完美結合，提供一個可視化的設計界面，通過簡單的拖拽，就可以將Excel中枯燥乏味的數據以動態交互式的形式展現出來，支持統計圖、儀表盤、地圖等多種展現形式，展現的結果可以導出為Word、Powerpoint、PDF、SWF等各種文件。
使用水晶易表，用戶可以通過一種清晰并且功能強大的樣式來傳遞數據，更能夠吸引大腦和眼球。水晶易表的底層技術是Microsoft Excel，它使生成報告和應用程序的過程非常有趣，不要求用戶了解晦澀難懂的編程語言，只須基本了解 Excel 的工作原理，就可以在報告中創建震撼的視覺效果，不必進行任何其他培訓。
（三）WebI
傭金制終結暴利時代
當企業從區域制走向無限細化，以醫院、醫院銷售代表為單位，進行簽約合作時，就已經步入了深度的傭金制階段。
過去，企業只提供底價招商，商負責和商業公司結算。隨著“兩票制”和“企業自主招標”這兩方面政策的出臺，傭金制的操作就轉變為企業直接和商業公司結算，結算后的費用作為傭金（商在臨床推廣過程中的勞動報酬）按照一定的點位返還給商。其中存在兩方面轉變：第一，中標價格將由企業來控制，商無須理會；第二，企業和商業公司關于供貨價、返利價、開發價、配送價等簽約內容轉由商務人員支配，其中包括物流功能。此時，商的主要工作就是做好臨床促銷，關注的是企業給予的返點在經過臨床推廣后還剩多少利潤，就像差旅管理，每天補助250元，食宿標準自行選擇。
辦事處制需要列支費用交由企業審查，在傭金制下，企業只需審查所負責區域純銷的藥品當量（不是以銷售額，而是以銷售數量來計算），然后按30%~35%的點位返還給商。此時，商跟企業建立了同盟關系，必須建立專業的公司或者找專業公司開具勞務方面的發票，將票據交給企業后才能將返點的錢拿走。這樣，企業避免了稅收問題，又合理地將這筆錢打到了商卡上，讓所有的形態合法化。
傭金制的發展決定了暴利時代的終結。原先，商可操控的點位可能在60%以上，這就有可能造成臨床回扣的濫發。帶給直營制的變化如此，制也同樣有所轉變。原先，企業是底價結算給商，10元的藥品，企業拿2元，其余環節統統不管。而傭金制正好相反，零售價由企業自己定，負責接洽商業公司開票、計稅等所有環節產生的稅費，商通過臨床促銷從企業處拿到的傭金只有3~3.5元，而不是原來的8元。這種結算方式的轉變，正是“兩票制”、自主招投標在反商業賄賂形式下企業招商的發展趨勢。
商務部介入數據管理
“包稅返點”如何操作？例如A省只有一個經銷商，這個經銷商把每個月藥品銷售的物流清單傳送給企業的銷售經理，由銷售經理出具報告，向公司財務提出申請，由此可以計算出商拿到的傭金返點。商把工作產生的票據寄還給公司后，就可以跟企業結算自己的報酬。
如果1個省只有10多個商或分銷商，銷售經理當然不難統籌。但若某省銷售額很大，分銷商數量達到數百，這樣的處理方式就可能存在兩方面的問題：第一，工作量很大；第二，人多混雜，銷售經理很可能會張冠李戴，把A商的業績算給了B商，通道的單一導致了與商之間的矛盾，倘若企業能將這個流程電子化，則不僅能體現公司的監管，還能在減少處理環節、節省人力的同時，規避相應的風險。
筆者建議，企業由商務部來審核數據，因為與經銷商簽約本來就是商務部的職責。經銷商將每個月的資金流向以電子化的形式進行反饋，由商務部審計后，告知銷售經理。商務部負責數據分析甚至錄入商管理系統，月底時，大區經理、地辦經理只要打開該系統，就可以明確整個系統的資金動向，根據這個數據來敦促自己的商。商也可以登陸系統，了解自己的醫院開況和返點金額。
動態CRM為銷售指南針
可能有人會問：“銷售經理做什么？”在商務部負責監管流程的時候，銷售經理的主要職責有兩個方面：第一，調劑當地商。面對一個200~300人的分銷團隊，如何和這些人打交道？如何保持市場的穩定和流動性？第二，對商的管理輸入。區域商需要駐點公關，就像汽車4S店的駐地服務那樣，銷售經理把企業想要傳達的信息傳遞給商，完成其與企業適配的一體化工程。針對分銷商，銷售經理要組織一系列有效的活動，例如組織分銷商開會、學習、旅游等等。針對這樣一個幾百人的團隊，要讓這些區域市場的人對企業產生歸宿感，從而認可企業領導，就需要銷售經理這些補進的常態工作。
商務經理是通過區域經銷商的清單進行數據錄入，從而讓通道信息化。銷售經理、商看得見，財務也看得見，要準備多少資金就能自己揣度。只要商適時地將票據寄給商務部，商務部簽字后由財務匯總就可以放款。整個物流和錢流的系統非常明朗，財務部知道返了多少出去、拿到多少票據，也自然知道如何做賬。
1課程性質
本課程是云南經濟管理學院商學院為經濟管理、商務管理、國際經濟與貿易、市場營銷、藥品經營與管理專業學生開設的一門專業基礎課。本課程開設的目的就是通過市場調查與預測的學習，使學生對市場調查與預測的基本理論和方法有一個大致的了解。本門課程的主要內容有市場的調查的方式和步驟、市場普查、重點調查、典型調查、抽樣調查、市場觀察調查法、詢問法、文案調查法、實驗調查法等；市場的預測方法主要有專家預測法、德爾非法、頭腦風暴、時間序列、相關回歸分析等。
2改革思路
2.1課程改革的目的在本門課程的教學中，要求學生能較好地完成調查方案設計、問卷設計、調查分析報告撰寫、預測分析報告撰寫等模擬訓練項目；切實提高了學生市場調查設計能力，數據處理與分析能力，調查報告和預測報告的寫作能力，達到了課程教學目標的需求。教學的效果要求主要體現在以下幾個方面：
2.1.1培養高學生的解決實際市場調研方案撰寫和問卷設計的能力，絕大部分學生都能設計出較好的市場調查方案和調查問卷。
2.1.2培養學生數據獲取、數據處理、數據分析與建模能力。
2.1.3培養學生的市場調查分析報告和預測分析報告的寫作能力。
2.1.4培養學生的統計軟件的使用能力。讓大部分學生都能利用Excel、SPSS等統計軟件進行數據處理、生成統計圖表，建立預測分析模型。
2.1.5鞏固了學生所學的其他專業知識。比較好地解決了知識轉化為能力的問題，相關專業學科知識走向整合，最終形成良好的專業技術技能。
2.1.6通過本門課程的教學改革，讓學生畢業以后能夠真正的學會運用本門課程相關知識來解決工作中的實際問題。
2.2課程改革的必要性市場調查與預測課程教學改革的必要性主要體現在以下幾個方面：
2.2.1學院辦學指導思想的要求該院定位于“職業教育院校”、“培養應用型專業人才”等辦學指導思想，為《市場調查與預測》課程建設和改革提供了導向。我們認為作為商學院的經濟管理、商務管理、市場營銷等專業的學生應具備較強的市場調研和市場預測能力，才能體現商學院培養應用型專業人才的內在要求。為此，市場調查與預測確立強化案例與項目驅動教學法，著力培養學生的市場調研和市場預測的意識，符合學院的辦學指導思想和定位的要求。
2.2.2課程性質的要求《市場調查與預測》是在《管理學》、《經濟數學》、《市場營銷學》等課程基礎上開設的。因此，市場調查與預測單純講授市場調查的理論和方法，勢必與其他相關學科在教學內容上造成很大程度上的重復，達不到培養應用型人才的教學要求。因此，市場調查與預測課程需要從應用的角度組織教學，重視實踐性教學。
2.2.3教學實訓、實踐提供的啟示過去我們在市場調查與預測課程教學中，存在著重理論、輕實踐的教學傾向，導致學生在學習本門課程后，仍然不會設計市場調查方案和問卷，不會數據的獲取、處理和分析，寫不出符合要求的市場調查報告和市場預測報告。后來，我們嘗試采用案例與模擬教學法，學生的市場調研和市場預測能力有了較大的提高。因此，市場調查與預測只有確立“強化案例與教學模擬、動手實踐”的教學法，才能使本課程建設和改革具有特色。
3課程教學改革的路徑
根據近幾年的教學實踐來看，我們從教學目標、教學內容、教學模式、教學方法手段、考核考試方式、實訓實踐教學課等方面展開教學改革。
3.1改革課程教學目標我們認為作為商學院的經濟管理、商務管理、市場營銷等專業的學生，通過本課程的學習，除了應掌握市場調查和市場預測的基本理論和基本方法外，應重點獲得五種能力：市場信息（數據）獲取、處理與分析能力；調查方案與問卷設計能力；調查分析報告所撰寫能力；市場預測分析與建模應用能力；市場預測報告撰寫能力。因此，本課程的教學目標應從過去以傳授知識為主向知識傳授與能力培養相結合、強化能力培養的方向改革。
3.2改革教學內容根據作為商學院的經濟管理、商務管理、市場營銷等專業特點和培養應用性能力原則，我們增加了市場環境研究、市場供求研究、銷售潛力研究、消費者市場研究、顧客滿意度研究、生產者市場研究、銷售潛力研究、產品市場研究、產品銷售市場分析、產品品牌研究、廣告研究等市場調研內容的教學。同時增加統計軟件在數據處理和分析的應用等等。
3.3改革課程教學模式《市場調查與預測》課程教學模式，是以市場調研和預測能力培養為教學目標，以教學內容更新和優化為基礎，以案例和模擬訓練為實踐教學平臺，以案例和項目分析為教學手段。
3.4改革教學方法手段主要采用能力培養為導向的課程教學方法手段。總體思路是將案例教學法、項目試驗教學法、計算機軟件輔助教學法、模擬教學法引入教學中。
3.5改革考試方式傳統的閉卷考試以基本理論、基本知識和基本方法測試為主，難以測試學生的綜合應用能力。本課程的教學目標在于提高學生的調查方案和問卷設計能力，數據處理與分析能力，調查報告與預測分析報告的寫作能力。為了適應本課程教學目標的要求，我們采用綜合性測評的考核方式。
3.6改革實訓、實踐教學模式本著提高學生市場調研和市場預測能力，實現教學目標的要求，構建了包括課程設計、計算機軟件應用、案例教學、課外實踐教學等方式相結合的實訓、實踐教學體系式。
4教學內容、教學模式，考核考試方式、實訓，實踐改革操作初步設計
4.1教學內容、教學模式初步設計根據作為商學院的經濟管理、商務管理、市場營銷等專業特點和培養應用性能力原則，我們將教學體系分為市場調查和市場預測兩部分考慮，再分別從理論和實踐部分進行設計。
4.1.1市場調查部分①市場相關概念、市場類型等相關教學內容介紹。②市場調查的主要內容指標介紹討論。主要內容包括市場環境（宏觀、中觀、微觀）、市場供求、銷售潛力、消費者市場、顧客滿意度、生產者市場、銷售潛力、產品市場、產品銷售市場分析、產品品牌、廣告等市場調研內容的指標體系提示討論。③市場調查方案、方式方法介紹。主要內容包括市場調研方案的設計，市場普查、重點調查、典型調查、抽樣調查等，文案調研法、觀察調研法、詢問調研法、實驗調研法，還增加網絡調研法。④數據收集與整理理論教學，回顧統計基礎計算知識，EXCEL、SPSS軟件簡單常見功能介紹。⑤實踐教學部分設計初步。在第一堂課的時候，就將學生按自由組合的方式，以6～8人為一組，成立“模擬調查公司”，并讓學生為自己的公司取一個名稱，確定公司總經理及內部人員分工。在成立公司之后，告訴他們，先學理論知識，在學完市場調查的相關知識后將讓他們以模擬公司為單位，開展一次真實的市場調查活動，并且每個公司要完成一份調查報告，還要在課堂上來介紹分享自己的調查過程和調查結果。期望讓學生以這種特有的身份投入到學習中來，以提高他們的學習興趣，并且通過實際體驗，更好地理解和掌握理論知識，也希望真實的調查活動能激發他們認真學習的興趣。在調查過程中主要讓學生體驗幾種調查方法：文案調研法、觀察調研法和詢問調研法。讓學生根據本組確定項目設計調研過程。過程中將涉及調查方案策劃、調研方法、時間安排、資料整理與分析、調查報告撰寫等一系列環節。通過真實的調查活動不僅能加深學生對理論知識的理解。還能在活動中提高他們的團隊合作能力、人際交往能力、思考問題和解決問題的能力以及口頭表達能力。課堂情景模擬。觀察調研法、詢問調研法兩種方法可采用課堂模擬教學。數據的收集與整理。對調查部分的數據進行處理，包括圖表在EXCEL、SPSS等軟件中的制作。提出調查報告，進行PPT概述介紹。
4.1.2市場預測部分①預測理論學習。包括預測相關概念、類型，對于我們學院學生主要從定型預測方法的學習討論和定量的時間序列、相關回歸預測、抽樣調研的基本估計進行教學。②實踐教學。觀看頭腦風暴的視頻，看后確定學生關注熱點話題進行模擬頭腦風暴，讓學生切實了解頭腦風暴的相關概念、操作步驟、實際應用的意義。引入上機實訓，提高學生利用計算機處理數據的能力。筆者設想在講授市場預測的內容時引入上機實訓。根據一些簡單數據預測未來的數據走勢，設計簡單模型。
4.2考核考試方式初步設計
《市場調查與預測》考試改革先采用班級試點的形式開展，實際操作成熟后進行推廣至全部班級。主要采用能力測試為導向的考試方式。改革方案的總體思路是成績分兩個學期進行評定，最后合成本課程的成績，最后按比例與平時成績合成總成績，分段測試的內容如下：
4.2.1第一學期,創業計劃書撰寫大賽階段根據問卷設計、創業計劃書市場調查問卷設計及實際調研報告撰寫情況進行能力評估。由班級內部對市場調查與預測部分撰寫情況進行評定，分5等級進行，即優、良、中、及格、不及格，其中，90分（優秀）以上按10%的比例進行，80～90分（良好）按20%的比例進行，其他不限比例。
4.2.2第二學期,市場調查校外實踐階段調研方案再加工，校外調查效果，調查報告再加工能力評估。成績評定應根據調查方案和調查問卷設計、調查數據分析與報告寫作測試、市場預測分析與報告寫作測試的質量、篇幅大小、觀點（結論）是否正確，分析方法是否科學，內容是否完整、要素是否齊備等評定成績。以上各階段以100分為滿分，按完成情況，由教師和學生組成考評小組進行審核打分。
4.2.3平時成績，主要用到課率來衡量。平時表現不及格者，期末成績不予認定，作缺考處理。總評成績=第一學期創業大賽成績、第二學期評定成績均值×70%+平時成績×30%
5市場調查與預測課程的改革效果
市場信息（數據）獲取、處理與分析能力；調查方案與問卷設計能力；調查分析報告所撰寫能力；市場預測分析與建模應用能力；市場預測報告撰寫能力。學生應用能力和綜合素質得到了明顯提高，也培養了學生的團隊精神，鍛煉了學生獲取相關市場、產品等方面信息的能力，口語表達能力、發現問題、分析問題、解決問題的能力。
5.1課程改革效果
5.1.1提高學生獲取數據、處理數據、分析數據與建模的能力。
5.1.2提高學生軟件使用能力，特別是Excel的統計功能，大部分學生能利用Excel進行數據處理、生成統計圖表，建立簡單的預測分析模型；部分學生對SPSS軟件應用能力也有一定的提高。
5.1.3提高學生市場調查方案撰寫和調查問卷設計的能力，大部分學生能設計出較好的市場調查方案和調查問卷，解決實際工作中遇到的難題。
5.1.4提高學生市場調查分析報告、預測分析報告的寫作能力，大部分學生基本掌握了調查分析報告、預測分析報告的寫作過程、技巧、方法和要求。
5.1.5鞏固了學生所學的其他專業知識，較好地解決了知識轉化為能力的問題，通過市場調查、預測模擬等實踐，真正整合了《管理學》、《統計學》、《市場營銷》等學科知識。
5.1.6通過教學改革，我們正在將《市場調查與預測》申報為云南省精品課程。2012年由王召寶完成本校商學院輔導員工作情況調查報告、學生參與完成本校商學院班級管理情況調查報告，成果提交學校相關領導，為學院學生管理工作提供決策依據，本年度商學院被授予“平安學院”；經過本門課程的實踐，對學生參加創業大賽起到一定的幫助，據學校相關就業統計數據，參與省級、國家級“挑戰杯”創業計劃大賽等競賽的獲獎大學生就業率100%；2013年參加云南省“高等職業院校技能大賽”高職組市場調查分析比賽（主辦方未公布最終結果）；2014年榮獲海峽兩岸市場調查大賽一等獎。另外，由于該院學生數學基礎較差，學生很難通過筆算掌握本門課程預測定量計算題，經過考核方式改革，改變了過去出卷考試計算題空檔而導致分數不高的尷尬局面。
5.2課程改革小結與不足
