Python数据分析与数据化运营

下面是小编为大家整理的Python数据分析与数据化运营,供大家参考。

数据分析与数据化运营

Python 数据处理、分析、可视化与数据化运营

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本章学习目标

了解常见的数据分析报告矩阵

熟悉常见的各个运营场景的评估指标

熟悉常用的分析维度

了解常见的数据化运营的应用场景

临时报告

主要价值

临时分析是为了满足业务需要而临时增加的需求，包括数据提取、数据咨询、数据报告等。临时分析是日常工作中的一部分，是区别于既定计划工作的突发性和临时性工作。

临时报告

需求来源和主要特点

上级领导部门的临时需求是临时分析的主要来源，由于无法预知且无法拒绝，因此是临时分析的重点工作。

此类需求涉及范围较广，可能包括全站和特定对象的数据需求、特定业务的效果分析等。

临时报告

需求来源和主要特点

平行部门的临时需求指需求部门与数据中心或部门处于平行关系，其需求基于特定主题或结果的临时工作。

此类需求是日常琐碎需求的主要构成，应该通过流程化机制来规范。

临时报告

需求来源和主要特点

数据中心内部的临时需求指需求来源于数据工作体系内部，通常见于初级数据分析师的日常工作中。

内部的临时数据需求通常是为了满足高级数据分析师的特定分析需求，是内部分工协作的一部分。

实时报告

主要价值

实时分析是辅助决策甚至数据驱动的重要组成部分，也是数据发挥价值的重要输出窗口。实时分析常见于企业大型活动开展的过程中，通过实时监测和反馈信息以辅助业务进行实时优化的场景。

实时报告

落地应用条件

实时分析不是针对所有场景都能发挥作用，而是有特定作用范围和要求（1）可监测。实时分析发挥作用的前提之一是有数据支持，这要求数据既要可控于企业内部又要可测量。

（2）可实时反馈。数据可以实时更新，实时数据支持的基础频率是分钟和秒，在某些场景下采用按小时或天更新的频率无法满足实时分析需求。

（3）可优化。可优化是实时分析的输出关键，这意味着实时分析的结果输出后，业务方可针对性的改善和优化

日常报告

日常报告的主要分类：按频率和数据时间范围小时报（重大业务动作下，如店庆、周年庆）日报

周报、月报

季报、半年报和年报

日常报告

日常报告特点

针对一定周期的数据进行汇总和统计，以便获得关于整体和细分数据的趋势和变化

通常采用相同的输出框架和模板，因此呈现出程式化、常规化和周期性特点

日常报告

日常报告的3个有效建议

（1）关注整体趋势。

（2）关注重要事件。

（3）关注潜在因素。

专题报告

主要特点

作用对象是业务中心，围绕特定专题或观点进行数据专项挖掘或分析。专题报告区别于日常报告的一个重要特点是，专题报告围绕某个特定领域展开的小而精的深入研究，而日常报告侧重于某个周期大而全的概要分析。

专题报告

专题报告的主要分类

按业务模块进行划分：广告专题、会员专题、商品专题等

按周期进行划分：月度专题报告、季度专题报告、年度专题报告

专题报告

专题报告的结构

（1）封皮和封底。每个公司都有自己的封皮和封底模板。

（2）摘要页。摘要页是对报告中内容的概述

（3）目录页。如果报告内容过多，可添加目录。

（4）说明页。可增强报告可理解性。

（5）正文页。报告的核心，通常使用总-分-总的思路撰写报告（6）附录。

项目报告

主要特点

项目分析通常是基于跨中心的主题需求而产生的专项数据分析，它是更偏全局性的一类专题分析工作。

项目报告

项目报告的分类：按服务对象划分

（1）服务于公司高层领导专项分析，包括数据中心负责人及更高级别领导，如SVP、CMO、CEO、COO等。

（2）服务于公司其他中心的专题分析，通常是跨中心级的数据协作

项目报告

项目报告与专题报告的不同

（1）服务对象不同。项目分析服务于公司领导层或平行中心，专题分析服务于数据工作体系内部。

（2）作用范围不同。项目分析可作用于企业其他运营环节甚至领导层决策，专题分析作用于营销内部的执行层。

（3）时间花费不同。项目分析因涉及面广、调用资源多，因此需要更长的处理周期。

会员运营

指标名称指标说明

注册会员数企业已经成为注册会员的数量。

激活会员数完成特定的激活动作的会员数量，例如单击确认链接、手机验证、身份验证等。可营销会员数可通过一定方式（手机号、邮箱、QQ、微信等）进行营销的会员数量。

会员营销费用一般包括营销媒介费用、优惠券费用和积分兑换费用三种。

会员营销收入通过会员营销渠道和会员相关运营活动产生的收入，包括电子邮件、短信、会

员通知、线下二维码、特定会员优惠码等。

用券会员/金额/订单比例使用优惠券完成销售会员比例和订单比例。

营销费率会员营销费用占营销收入的比例。

每注册/订单/会员收入每产生1个注册、订单所带来的收入。

每注册/订单/会员成本每产生1个注册、订单所需要的投入。

会员运营

指标名称指标说明

整体会员活跃度评价当前所有会员的活跃度情况，通常以会员动作或关键指标作为会员是否活

跃的标识（如是否登录）。

每日/每周/每月活跃用户数活跃用户根据活跃周期的不同可以定义为每日活跃用户（DAU）、每周活跃用

户（WAU）、每月活跃用户（MAU）等。

会员价值分群以用户价值为出发点，通过特定模型或方法将会员分为几个群体或层级。

复购率一定周期内购买2次或2次以上的会员比例。

消费频次将用户的消费频率，按照次数做统计，统计结果是在一定周期内消费了不同次

数，例如2次、3～5次、6～10次、11次以上。

会员生命周期价值/订单量/平均订单价值衡量用户完整生命周期内（而非所选择的时间周期）的订单价值、订单量、平均订单价值。

会员运营

指标名称指标说明

会员生命周期转化率会员在完整生命周期内完成的订单和到达网站/企业/门店的次数比例，该指标

衡量了用户是否具有较高的转化率。

会员生命周期剩余价值它是一类预测性的指标，用来预测用户在生命周期内还能产生多少价值。

会员流失率不再购买或消费企业相关业务、商品和服务的会员数量的比例。

会员异动比新增会员与流失会员之间的比例关系，即新增购买会员 / 流失会员

商品运营

指标名称指标说明

用户提交订单的数量，计算逻辑去重后的订单ID的数量。

订单量/商品

销售量

订单金额订单金额为用户提交订单时的金额，又称为应付金额。订单金额是用户真正应该支付的金额。

每订单金额/

总订单金额除以订单量、客户数量和商品销售量获得的指标。

客单价/件单

价

订单转化率它是电子商务网站最重要的评估指标之一，订单转化率 = 产生订单的访问量 / 总访问量或产生订单的UV / 总UV量。

支付转化率完成支付的用户除以提交订单的客户的比例。

商品运营

指标名称指标说明

订单有效率有效状态（去除各种取消、作废的订单）下订单量占比。毛利毛利 = 商品妥投销售额 – 商品批次进货成本。

活动直接收入/活动间接收入活动直接收入指单纯通过促销活动带来的收入，用户购买的订单均属于促销活动商品。活动间接收入指通过促销活动带来的用户购买了非活动商品的收入情况。

库存可用天数当前库存可以满足供应的天数。

库存量一定周期内全部库存商品的数量。

库龄一般意义上的库龄指的是商品库存时间。

滞销金额滞销指商品周转天数超过其应该售卖的周期，导致无法销售出去的情况。这些商品产生的金额即直销金额。

商品运营

指标名称指标说明

残次数量/残次金额/残次占比残次指的是由于商品库存、搬运、装卸、物流、销售等因素造成的商品外包装损坏、产品损坏、附件丢失等影响商品二次销售的情况。残次数量指残次商品的数量。残次金额指残次商品的进货成本。残次占比用来衡量残次商品在整个仓库中的比例。

库存周转天数用时间表示库存的周转速度，指的是从商品进货开始到最终完成销售或损毁所经历的天数。

广告运营

指标名称指标说明

曝光量广告在对用户展示的次数，广告曝光量又称广告展示量。

点击量广告被用户单击的次数，每单击一次就记录一次。

点击率点击率也称点击通过率，常用CTR表示。单击率 = 单击量 / 曝光量。

CPM CPM即Cost Per Mille，每千人成本。

CPD CPD即Cost Per Day，按天展示成本。

CPC CPC即Cost Per Click，每次单击成本。

CPA CPA即Cost Per Action，每次行动付费，通常会将行动定义为网站特定的转化目标，如下载、试用、填写表单、观看视频等，然后按照转化目标的数量付费。

每UV/访问成本点击站外广告到达网站后，每个UV或访问的成本。

ROI ROI即投资回报率，指投入费用所能带来的收益比例，计算公式有两种：

网站运营

指标名称指标说明

到达率指用户从站外广告点击后到达网站的比例。

UV UV即Unique Visitor，又称独立访客。UV根据定义时间的不同可分为每小时UV、每日UV、每周UV、每月UV等。每小时UV定义为用户在一小时内无论进入网站多少次或打开

多少页面，都只计算为1，其他UV计算方法类似。

Visit Visit又称访问量、访问次数或会话次数。Visit定义与UV类似，只不过大多数Visit的默认定义时间为30分钟，即用户在30分钟内的重复打开网站，Visit只计为1；若超过30分钟，

访问则记为一次新的访问。

PV PV即Page View，又称页面浏览量、页面曝光量，与站外推广类指标中的曝光量定义相同，区别在于PV只用来衡量站内页面的曝光量。

新访问占比所有访问中新用户的占比，这里的新用户指的是之前没有任何访问记录的用户。

网站运营

指标名称指标说明

访问深度又称人均页面浏览量，用来评估平均每个访问内用户看了多少个页面。

停留时间停留时间指用户在网站或页面的停留时间的长短。

跳出/跳出率跳出指用户在到达落地页之后没有单击第二个页面即离开网站的情况，跳出率指将落地页作为第一个进入页面的访问中直接跳出的访问比例。

退出/退出率退出指的是用户从网站上离开而没有进一步动作的行为。退出率指在某个页面退出的访问占该页面总访问的比例。

加入购物车转化率指将商品加入到购物车的访问量的占比。

购物车内转化率提交订单的访问量 / 加入购物车的访问量

目标端

分析要点

目标指业务所要实现的目的，目标分析是数据分析的起点，也是评价业务活动是否成功的唯一标志。

媒体端

分析要点

1. 媒体渠道

媒体渠道指投放的媒介，部分特殊媒介可进一步细分

媒体渠道需要细分到投放网站级别，细分渠道是营销分析的第一步

媒体端

分析要点

2. 媒体位置

媒介位置即投放网站上的广告位置，大型媒介的同一个页面会存在多个投放位置，不同位置对广告效果的影响不同。

媒介位置对广告效果的影响主要是通过位置产生的，基本规律为：首屏的广告效果要好于其他屏、底部广告会好于中间楼层、左侧的广告好于右侧。

媒体端

分析要点

3. 媒体排期

媒体排期指站外广告宣传的起止时间因素

排期对广告投放的影响效果例如：正常上班时间比节假日投放效果好，如春节期间效果非常差；工作日比休息日的广告效果好

媒体端

分析要点

4. 媒体预算

媒体预算对广告效果的直接影响是预算多则曝光时间长、流量大，因此产生的转化较多

当广告按照时间进行趋势分析时，如果发现某天/时段流量突然降低，那很可能是预算限制问题

媒体端

分析要点

5. 营销对象

营销对象即广告宣传的对象，如品牌推荐、活动促销、单品爆款等

营销对象是影响广告效果的核心要素之一，主要表现在：符合用户需求的影响对象可以形成用户的共鸣，因此可以产生更好的广告效果

共鸣点包括：优质且低价的商品、免费领取的红包、优惠券、电影票、餐券等、行业标杆产生的促销

媒体端

分析要点

6. 投放素材

投放素材指站外广告投放时的广告素材，素材设计是吸引用户关注和单击的重要环节

素材对广告效果的影响示例：与众不同的创意更能获得用户的关注；大型图片或素材更容易被用户发现；促销类广告对于折扣、价格更敏感，如直降400元、3折

媒体端

分析要点

7. 投放链接和跳转

投放链接指用户单击广告之后的链接页面，大多数情况下当用户单击广告之后直接到达着陆页，但某些情况下也存在跳转

链接跳转会影响到跳转前的页面数据指标异常，表现在跳出率低、停留时间短、退出率低等

媒体端

分析要点

8. 媒体特质

每一类媒体都有自己的特质，如豆瓣的慢文化、人人的学生气、领英的商业社交、微博的陌生关系和媒体属性、微信的熟人网络等

这些媒体因特质而聚集人气，即物以类聚、人以群分，具备不同特质的人群往往也具有不同的价值观念和行为趋向，从而影响媒体与广告主的用户重合度、需求匹配度、信息表达和接收、行为表现等

用户端

分析要点

1. 用户属性：用户本身的特征和要素，包括性别、年龄、收入、设备、新老特征等人口社会属性数据

（1）性别、年龄和收入等人口社会属性信息主要通过CRM系统获得

（2）设备属性包括设备浏览器（如IE）、操作系统（如Windows）、设备类型（PC、手机、平板）、设备名称（如NOTE2）等

（3）新老访问、客户留存、访问活跃度等网站分析工具的数据

用户端

分析要点

2. 用户线上行为：包括普通页面访问行为、搜索行为、转化行为、电子商务行为四类。

（1）页面访问行为包括页面查看、单击等基本数据，可分为页面访问和页面内链接单击两类；

（2）搜索行为是用户站内喜好和需求的重要表现；

用户端

分析要点

2. 用户线上行为：包括普通页面访问行为、搜索行为、转化行为、电子商务行为四类。

（3）转化行为是网站自身定义的转化目标，包括注册、下载、预定、接受服务等；

（4）电子商务行为是付款相关的核心转化，包括订单、预付款、服务预订等。

用户端

分析要点

3. 用户线下行为：

用户与呼叫中心的电话和沟通信息

线下门店的销售记录

客户经理的线下拜访

客户退换货信息

网站端

分析要点

1. 着陆页设计

着陆页设计是影响站外营销到达站内的第一要素，也是站内漏斗的第一环节

着陆页设计的好坏会直接影响用户在着陆页的直接反应，马上跳出、浏览后跳出、浏览其他页面还是浏览目标页面等。

网站端

分析要点

2. 关键表单设计

关键表单设计是影响业务效果的节点因素

包括注册表单、登录表单、试用表单、预定表单、购物车表单等

网站端

分析要点

3. 站内流程设计

站内流程设计对营销效果的影响是潜在的，原因是大多数相同类型的网站流程都是相似的。

站内流程的影响与表单影响类似，不同点在于流程设计是“线”的影响，而表单设计是“点”的影响。

网站端

分析要点

4. 其他

网站自身知名度

市场占有率

品牌美誉度及口碑

竞争端

分析要点

1. 广告影响

当竞争对手与企业在相同媒介投放广告时，品牌认知度的差异会导致用户单击趋向的差异，尤其是两个广告投放的内容类似的时候，会造成用户选择的冲突。

竞争端

分析要点

2. 活动冲突

当竞争对手与企业存在相同或类似的营销活动时，用户会被分流而产生两个不利结果。

?一是用户提前被竞争对手透支了消费能力，企业的营销活动效果会大打折扣；?二是长此以往的被竞争对手占得先机，用户会产生一种趋向，认为竞争对手会有更多优惠和促销活动而产生品牌偏好，这是对企业长远发展的不利因素。

竞争端

分析要点

2. 活动冲突

广告冲突、活动冲突可能存在一种“共赢”效果?618

?双11

效果预测

效果预测的价值点

效果预测是对未来的预估和推断，常被应用在业务执行前的计划和评估阶段。

效果预测可以帮助业务建立合理的预期目标，并为实现目标建立资源需求图谱。

能够帮助企业提前识别未来会发生的异常情况，通过建立相关机制减少或避免损失。

效果预测

效果预测的具体输出什么

预测结果大多是具体值，如20%、800、200万等

还可能是特定区间或分类，如高级活跃会员、A类销售店铺、响应或不响应等

效果预测

效果预测的两种状态

正向效果预测：基于已知事实X推导未知事实Y，即从前到后的正向预测。

负向预测场景：基于已知事实或目标Y反向推导过程事实X，属于从后向前的预测

结论定义

结论定义的价值点

结论定义是对正在发生的现在和已经发生的过去做出结果判断，以评估结果是否符合预期或存在异常情况。

结论定义并不是简单的定义结果是好还是不好，而是要进一步定义所谓的好或者不好属于正常还是异常情况。

结论定义

结论定义的价值点

最常应用的场景是业务状态进行时和业务状态完成后。

业务状态进行时的结论定义可快速帮助业务建立实时数据反馈机制，通过即时的数据结果判断是否符合预期，并可通过措施优化当前业务状态。

业务状态完成后的结论定义除了可以做业务效果评估外，还为原因解析和数据探究提供了方向。

结论定义

常见的结果定义场景

（1）昨日订单量超过30000单，超过正常水平230%。

（2）过去的1小时内流量突然下降了75%，这是一个异常的预警信号。

（3）过去一周内的注册会员量环比增长7%，这是正常波动。

数据探究

数据探究的价值点

数据探究指对数据进行探索和研究以便发现进一步的数据观点和数据洞察.

数据探究是挖掘数据深层次原因和关系的关键动作，也是数据论证的主要过程，表现在数据结果中大多是数据论证过程

是项目类、专题类数据分析和数据挖掘报告及项目的核心部分.

数据探究

数据探究的应用分类

（1）已知结论的数据探究。它围绕已知结论进行数据分析和挖掘，以找到导致结果发生的原因。

（2）未知结论的数据探究。它是指在数据研究之前没有明确的数据结论，只围绕某一范围或主题开展数据挖掘工作，以便寻找一定结论和原因的过程。

业务执行

业务执行的价值点

数据分析结果可以直接被业务使用

这类场景常见于业务有明确的行动目标，但需要找到一定特征的数据要素作为业务执行的参照。

业务执行

业务执行的应用场景示例

（1）现要针对可能会流失的会员做会员重新激活，应该挑选具有什么特征的会员？——收入>5400元，最近购买时间是5个月之前，总订单金额在4300元以下的会员

（2）商品A库存大量积压，现要将该商品进行捆绑和搭配销售，应该选择哪些商品作为捆绑对象？——通过关联规则找到与商品搭配的B和C商品

10.5 新手常见误区

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由数据立场扭曲的数据结论

忽视多种数据落地方式

实训：搭建针对企业的数据化运营应用体系

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学习进步！

Python数据处理、分析、可视化与数据化运营

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