1。各種網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷渠道的質(zhì)量分析與比較。劃分網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的渠道，分別對(duì)網(wǎng)站PV、UV、UV比、新增訪客、用戶成本、有效線索、線索轉(zhuǎn)化率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。不同的渠道會(huì)有不同的人群屬性，直接影響推廣效果，最終的轉(zhuǎn)化率也不一樣。2.分析連續(xù)12個(gè)月的渠道質(zhì)量。以百度競(jìng)價(jià)為例。根據(jù)12個(gè)月內(nèi)的數(shù)據(jù)波動(dòng)，找出網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的哪個(gè)環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)問(wèn)題，防止后續(xù)環(huán)節(jié)影響投放。

還能及時(shí)修正各個(gè)環(huán)節(jié)中的問(wèn)題，不斷優(yōu)化各個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量，最終達(dá)到環(huán)環(huán)相扣，一個(gè)理想的結(jié)果。3.分析集團(tuán)內(nèi)各分公司的促銷差異。以百度競(jìng)價(jià)為例，通過(guò)橫向?qū)Ρ确治黾瘓F(tuán)內(nèi)部各分公司的網(wǎng)絡(luò)推廣，找出差異的原因。我們從PV和成本兩個(gè)維度來(lái)分析。雖然A公司的PV量不是很高，但是單量還不錯(cuò)，說(shuō)明A公司的銷售轉(zhuǎn)化能力比較強(qiáng)。

常用的數(shù)據(jù)指標(biāo)包括用戶數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)三個(gè)方面，用一句話串起來(lái)就是:誰(shuí)做了什么，結(jié)果如何可以從用戶來(lái)源、用戶存量、用戶增量、用戶健康四個(gè)常用維度來(lái)看:指用戶來(lái)源的渠道，例如:百度自然搜索、百度關(guān)鍵詞投放、搜狗、微信等用戶存量:指DAU(DailyActiveUser)、MAU(MonthlyActiveUser)等用戶活躍數(shù)據(jù)。

常用的分析方法有:細(xì)分分析、對(duì)比分析、漏斗分析、同期組分析、聚類分析。優(yōu)化的分析方法包括AB測(cè)試、埋點(diǎn)分析、來(lái)源分析、用戶分析和表單分析。在我用過(guò)的工具中，有很多支持的方法，比如googleanalytics，mixpanel，heapanalytics，但都是國(guó)外的分析工具。有朋友圈統(tǒng)計(jì)，也有國(guó)內(nèi)做的好的極客。友盟主要是手機(jī)APP分析，極客既支持網(wǎng)站，也支持手機(jī)APP。

1，Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)出現(xiàn)故障，所以它維護(hù)工作數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確?？梢詾槌霈F(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)重新分配處理。Hadoop是高效的，因?yàn)樗圆⑿蟹绞焦ぷ?，從而加快了處理速度?/p>

另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對(duì)較低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能計(jì)算和通信的縮寫(xiě)。1993年，美國(guó)聯(lián)邦科學(xué)、工程與技術(shù)協(xié)調(diào)委員會(huì)向國(guó)會(huì)提交了《重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目:高性能計(jì)算與通信》報(bào)告，該報(bào)告也被稱為HPCC計(jì)劃報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)的科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目。其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究和開(kāi)發(fā)來(lái)解決一些重要的科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)。

常用數(shù)據(jù)分析方法有聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析。1.聚類分析聚類分析是指將一組物理或抽象對(duì)象分組到由相似對(duì)象組成的多個(gè)類中的分析過(guò)程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或簇中的過(guò)程，因此同一簇中的對(duì)象非常相似，而不同簇中的對(duì)象則非常不同。

因子分析是從大量數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系，降低決策難度。因子分析法有10多種方法，如重心法、圖像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.correlation analysis correlation analysis是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關(guān)系，探討具有依賴關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。

個(gè)人免費(fèi)版:永遠(yuǎn)免費(fèi)好用。注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)就可以使用，不用下載。簡(jiǎn)單清爽的操作流程，讓業(yè)務(wù)人員輕松搞定數(shù)據(jù)分析。一鍵對(duì)接業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)工作中需要的各種內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部營(yíng)銷數(shù)據(jù)，都可以通過(guò)BDP個(gè)人版進(jìn)行處理、整合和分析。拖放完成數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理不再需要程序員和數(shù)據(jù)分析 division的幫助。拖放操作可以在沒(méi)有SQL和Excel的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

讓你從各個(gè)方面了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)變化和問(wèn)題一目了然。拖放以生成酷圖。通過(guò)拖動(dòng)維度(X軸)和數(shù)值(Y軸)，可以實(shí)時(shí)生成幾十個(gè)實(shí)用又炫酷的可視化圖表。圖表數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新。當(dāng)原始數(shù)據(jù)更新時(shí)，圖表也會(huì)更新。例行的周報(bào)、月報(bào)只需更新數(shù)據(jù)即可快速完成，工作效率翻倍。整合各類數(shù)據(jù)，綜合分析業(yè)務(wù)支持接入多種數(shù)據(jù)源，包括本地?cái)?shù)據(jù)、網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、廣告推廣等第三方平臺(tái)數(shù)據(jù)，以及連接各類數(shù)據(jù)庫(kù)和同步工具。

Da 數(shù)據(jù)分析: 1的幾個(gè)方面?？梢暬治?可視化分析可以直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)也容易被讀者接受，就像看圖說(shuō)話一樣，2.數(shù)據(jù)挖掘算法:Da 數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。3.預(yù)測(cè)分析:從大數(shù)據(jù)中挖掘特征，科學(xué)建立模型，預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)，4.語(yǔ)義引擎:需要設(shè)計(jì)足夠的人工智能，從數(shù)據(jù)中主動(dòng)提取信息。