深圳网站分析

芒果网招聘信息

胡力 — Sun, 12 May 2013 12:13:41 +0000

应本站QQ群的群友要求，在此帮芒果网发送下网站分析师及相关岗位的招聘需求，2005年4月，港中旅集团在深圳投资建设了芒果网有限公司，开业至今，市场拓展迅速，品牌知名度已经位居全国旅游电子商务企业前三名，招聘详细信息如下：一、SEO网站分析师 1.基本要求： 1）教育水平：大学本科及以上 2）知识背景：互联网行业 3）工作经验：具有二年或以上互联网SEO网站分析工作经验 4）技能技巧： * 熟知各大搜索引擎（google、baidu、雅虎）的排名原理和技术特性，仔细研究过Google网站管理员指南和百度站长俱乐部； * 操作过一定数量的SEO项目并有代表案例; * 拥有丰富的外链获取经验，能够快速高效的获得优质外链资源。 * 具备Web数据分析知识，对数据敏感，能全面解读数据波动原因，熟悉google analytics、百度统计或其他统计工具，关注爬虫日志，能从日志中发现网站对应的SEO问题； * 有广泛的互联网知识，对SEM、EDM、EPR、SNS等其他互联网营销手段略知一二； * 根据网站不同产品制定关键字策略，协调产品部进行实施，并进行监控，对方案不断进行持续调优。 * 拥有丰富的互联网人脉资源者优先。 2.工作职责： 1)负责网站内容针对搜索引擎的优化工作； 2)制定网站SEO规范，参与公司网站开发中的SEO咨询和审核； 3)负责以搜索引擎优化为主的网络营销研究、分析与服务工作； 4)网页关键词分析及优化排序； 5)通过收集整理网站数据，建立转化渠道和目标，定期分析数据来源，制定优化策略并实施； 6)提高网站在各大搜索引擎的排名。 3.岗位权利：对网站页面布局、关键词及文字内容，网站域名及URL有决定权 4.岗位承担责任：网站在各大搜索引擎的排名及权重，网站数据分析报表二、网络推广专员 1.基本要求： 1）教育水平：大学本科及以上 2）知识背景：互联网行业 3）工作经验：具有二年或以上互联网联盟推广经验 4）技能技巧： * 工作2年或以上，有1年以上的互联网联盟推广经验，熟悉互联网的行业模式和操作手法，熟悉网盟推广的运作流程和模式，大专及以上学历； * 具备一定的文字表达能力，有市场策划能力；维护平台客情关系; * 熟悉网络运营推广，精通低成本网络营销推广方式并有成功经验，或有一定网站站长资源者优先; * 有良好的市场调研，分析，判断，谈判能力，能够拟定市场拓展的顺序和规划，并有步骤的开展相关的市场拓展工作； * 工作细致，有较高的商务谈判技巧，较强的成本控制能力，熟悉旅游网站联盟拓展者优先; * 熟练使用baidu、Google等搜索引擎网盟后台操作，拥有联盟资源者优先。 2.工作职责： 1)分析调查适合的联盟网站，并负责公司自身电子商务网站和这类网站进行联盟合作的相关沟通洽谈，并达成CPS的合作； 2)负责跟进联盟网站的产品内容和各种市场活动，定期统计数据，分析数据，制定产品优化方案； 3)跟进合作所需的技术，市场，结算等相关工作事宜； …

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网站分析平台相关的10类产品

胡力 — Fri, 03 May 2013 00:20:29 +0000

在网站分析行业,一家公司是否有自己的网站分析产品常常是衡量这家公司是否成熟和强大的标志，除了标志，在SEO、SEM策略执行方面，如果有自己的网站分析产品，网站分析方案串联起来的时候会更加系统和方便。一、网站分析平台与产品在国内，自有网站分析工具有市场，还有其他原因。一个原因是大型工具例如百度统计、腾讯分析在商业数据和流量数据结合方面不是很完善（虽然百度统计也有了开放平台），我觉得主要是因为国内的电子商务很多都是在淘宝、京东、当当这些平台上完成的，很少有流量回到商家自己的网站上去实现电子商务跟踪，而国外则不同，虽然也有亚马逊这种很大的平台，但是将流量引导自己的网站的情况还是很多的，因此GA能够配套搭建起来。而对于希望有更多深入分析的网站主和面向海外市场的网站，Google Analytics的被屏蔽也是促使自有网站分析工具有需求的原因，Google Analytics经常访问不了（消息封锁嘛，大家懂的，特别是中国重要会议期间）。国内我所知道的网站分析提供商有几家：国双科技(http://www.gridsum.com, 国双这块比较强大，除了网站分析的工具，也有专门针对视频分析、移动分析等产品 ) 亿玛（http://www.emar.com.cn/ ，易博） MediaV（http://www.mediav.com ，聚合分析）数码林（http://www.digitalforest.cn/ ，维析） Iclick 爱点击（http://i-click.asia/sc/index.html ，爱点击）【艾瑞也有个调研社区，叫iclick.cn】 Clicki （ http://www.clicki.cn/） Adsage（http://www.adsage.cn, 艾德聚合）好耶（http://www.allyes.com, Smartcreative）普艾斯( http://www.phpstat.net/, ) 同时，使用免费网站分析工具的中小企业也有很多，免费是大型互联网常用的手段和商业模式，例如Google邮箱、腾讯的QQ，微信、新浪微博等产品，都可以聚集一大批的忠实用户；除了免费，工具本身功能的强大也是很重要的原因，如果一些免费工具本身就已经能够很好的满足我们的需求，何乐而不为呢？这篇博文我想基于免费产品Google Analytics，把与其有关联的第三方工具介绍给大家，换个角度，也可以说是Google Analytics相关的产品产业链，这里头不仅仅是一个个看似独立的产品，也是一个个市场机会。举几个例子：一家叫tealium的公司，主营业务是Tag标记管理系统, 这是一个很小的利基市场，这家公司最近拿到了几千万的风投。一家叫optimizely的公司，主要是做A/B测试和多变量测试的，也拿到了几千万的风投。 Visual.ly是一家数据可视化的公司，目前已经获得了440万美元的融资，它也是一家和Google Analytics兼容的工具，但是它的报告其实很基础，希望它拿了融资之后，可以支持更多的定制。 ClickTale, 相比市场上的其它网站分析服务，ClickTale能以类似视频的方式将访问者在你的网站上进行的操作记录下来，今年4月份已经宣布完成了1700万美元的B轮融资。二、Google Analytics产品产业链对所有Google Analytics相关的产品进行了浓缩，分为10个类别，从挑选出来的网站中，可以看到一些商业模式是很独特的，值得思考。以下内容主要分为几块，分别是：工具名称；网站； …

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网站分析团队的思考

胡力 — Fri, 05 Apr 2013 04:18:20 +0000

作为网站分析师，是否有这样一种感觉？在某个行业、某个公司呆久了，感觉可以做的基本都做了，在没有新业务发展的情况下，在组织中的作用很多时候就是就是数据的跟踪和报告的呈现了，重复着单调得不能再单调的工作，履行着数据拷贝者的职责，时间长了，越会感觉在组织结构中被低估，有时候甚至被误解。其实，如果你将自己定位为数据和报告的传递者，而不是业务改善的思考者的话，那么你应该改变你的工作方式，深入数据，从数据中得出实质的优化建议，哪怕是很小的点；如果业务已经成型，很稳定，那么也可以考虑一下信息收集的工具和系统是否有改善的空间，以达到高速发展的网络营销工作的需求。个人觉得，一般的数据收集工作交给团队中的新人就可以了，你应该重点关注KPI，和C开头的管理者（CEO/CMO/CFO）那样。当然，因为这个行业存在的时间不长，特别是在中国，很多人把自己也还是定位于新人，依然跳不出数据简单收集和转发的圈子，很重要的一个原因可能是策略、管理思维的缺乏。如果是这种情况，那么你应该接触一些公司管理知识，尽快弄懂公司存在的价值、在产业中的位置、未来的前景和业务点在哪里，这对于网站分析团队和个人都是有好处的。一、用超越数据收集的思维来武装自己赶紧武装自己，用彼得德鲁克和弗雷德蒙德·马利克中契合所在公司的管理思想，来丰富自己的分析思路，提升到一定的高度，而不是一味的抱怨网站分析不能在组织中担当重要角色，产生的报告没有任何反馈等等。除了理论，在实际中，为分析部门设置目标也是很重要的，这样可以提升自身和对公司的价值，如果表现好了，那么所提供的建议一定会作用在网站上，网站表现好了，公司的收入也会上升，原理就是这么简单。二、如果想要得到比较大的提升和改善，可以关注以下几个方面：当同事认为你是专业数据提供者的时候，要告诉他们这种想法是错的，有些数据应该让系统来实现多在分析上下功夫，不要老是把时间花在工具的使用上，特别是一些无关紧要的技巧不要跟踪对组织和业务无关紧要的数据保持积极学习的心态，多浏览相关资讯，在实践中深化、讨论和分享尝试站在CMO,CFO,CEO的角度看问题，所看所想完全会不一样三、一个优秀和科学管理的网站分析团队，合理的时间分布应该是这样的： 15%的时间花在数据标记、衡量和统计 15%的时间花在工具性能优化和自有营销信息系统搭建上（如果没有自己的系统，那么就依赖Google Analytics, 百度统计，腾讯分析吧） 35%的时间花在分析和策略 35%的时间花在优化、测试和提升现有网站的表现最后想说一点，有些人会说网站分析团队说破了天，其实也还是支持部门。不是吗？是的，但是更多地参与到公司业务优化中，流程优化中的话，这种支持也可称为主导。如觉得有转载的价值，转载时请注明文章来源于深圳网站分析。有问题和建议可以随时提出，谢谢!

网站分析2013

胡力 — Sun, 10 Mar 2013 12:42:52 +0000

最近这段时间，在思考网站分析的几个问题，针对这几个问题，我会给出自己的答案，如果您对以下问题有自己的看法，希望留下评论，一起交流。这几个问题包括：一、Google Analytics的Universal Analytics能如期正式发布吗？ Universal Analytics（下文中我将其称为整体分析）出现的背景是我们的数字生活变得更加丰富，iPhone,iPad,PC,来回倒腾，作为消费者我们忙得不亦乐乎。但作为营销人员，我们的数字生活变得更加复杂，因为有很多设备。以下是Google Analytics的产品相关计划：让我先阐述下这里头的相关名词（简单的不详细解释）： 1.新的衡量协议 2.线下转换分析线下转换分析其实难度不大，现在很多提供商都可以实现电话呼叫与Google Analytics的整合，主要的实现方法就是电话进来时，提供商进行监听，并且发送cookies（一般是gif形式）到相应的Google Analytics账号，一般电话号码以页面标题的形式展示，当然如果客户下单成功，客服人员需要把记录确认一下，然后记录到Google Analytics中。 3.提供自定义指标 4.用户ID控制用一个用户ID来表示同一访客。上图中的这些功能都是革命性的，果真能2013年6月发布？如果你是网站分析高手，你可能知道Adobe Sitecatalyst已经有部分功能，但我想说的是，对于免费工具而言，它是佼佼者。二、Universal Analytics ID控制的原理是什么？如果访客使用台式电脑，Google Analytics首先会在台式电脑的浏览器上存放cookies，如果我用iPhone再次访问的话，默认也会在safari的浏览器上存放cookies,这会被当成完全不同的访客。我在想，如果要辨别是同一个用户的话，会不会是通过IP结合其他信息来辨别呢？目前，Google Analytics里头的访客地理信息的来源据说是Google购买的IP数据库，误差不超过40公里；当然现在也有开源的，不过可能准确性只有60-70%左右。我这里提到的信息可能包括： 1.访客的IP 2.语言设置 3.网络提供商（如果使用家庭的wifi网络，这个完全没有问题） PS:如果您有好的见解，麻烦添加评论。之前很多行业专家说传统的网站分析失去了活力，的确，如果只是在单独的数字渠道汇总报告，它的生命周期是有限的。但如果“网站分析”，是指不同的数字渠道和设备交互中收集数据，然后这些数据都有统一的可访问的格式，那么我想，它将是数据智能分析很重要的一个环节，有很多地方值得发掘。三、网站分析团队的层次有几种？网站分析团队的层次依附于其所属的组织，也依附于该组织的网络营销策略。组织可划分为：小型、中型、大型（这里头的区分只是相对意义上的，没有数字上的精准标准。） 1）如果是小型组织，营销人员每天监测流量，实现简单的跟踪与主要渠道的ROI衡量，提供关键字的建议，我想就已经足够了； 2）如果是中型组织，内部可能会有专门的网站分析成员，使用较为专业的网站分析模型和指标去衡量不同渠道的ROI，解决一些基础的问题，除了关键字建议，可能还会提出内容优化的建议，供推广部门借鉴。 3）如果是大型组织，例如国内一线大型电商，京东、苏宁易购、腾讯QQ商城，相信都会外包给专门的团队，当然我也有听说接近上百人的内部团队，虽然这一百人不尽然都是在弄分析，这些团队除了中小组织分析团队提供的职能，我想应该会进行更为前卫的一些探索：例如不同渠道整合ROI的衡量，移动站点体验的测试，网络营销行业工具的研究与借鉴等等。四、网站分析行业招聘hot成这样？最近网站分析行业招聘信息N多，稍微提提几个公司的名字，因为我打开微博转的都是这些信息。 1）国双科技（门槛高是因为其客户都是大卡） 2）悦阁（TrueMetrics，Google Analytics专业培训的机构） 3）融海咨询（我的一个朋友吴宇铭，资深Webtrends专家，在这个公司）除此之外，有好几个朋友最近都到了国内很出名的咨询公司。细想之后，我觉得这很正常，无非就是使用网络进行挣钱的公司越来越多了，需求旺盛。从最近网站分析相关的书籍上市也可推测，包括： 1）《网站分析实战》蓝鲸、Joeghwu著 2）《提高转化率！》李莹译（李莹是流量的秘密第三版的合作译者之一，文字生动，才女） 3）《流量的秘密第三版》（已人民邮电出版社经在排版，估计快了，本人有参与）招聘、培训、书籍是网站分析行业蓬勃发展的剪影，希望2013及以后的时间，圈子有更多有益的交流与探讨，促使组织、圈子、个人的长效发展。给力2013，加油！！！

《网站分析实战》书评

胡力 — Sat, 26 Jan 2013 01:07:57 +0000

我想，网站分析圈最近除了GA的UI提升和可以跟踪真实关键字排名的消息以外，最震撼的相信就是蓝鲸（王彦平先生）和Joeghwu(吴盛峰先生)大作《网站分析实战》出版的消息了，相比于Avinash和宋星大师的网站分析理论模型，和Brian Cliffton与Justin Cutroni的详细代码实战，《网站分析实战》非常完美地结合了理论和实战（当然不是说前边那些大师偏科，呵呵），在书中你可以看到高度，也可以找到详细实操指导，这是一本不可多得的好书，给网站分析书籍方面填充了很好的空白。以下是书籍的框架：关于这本书，我想讲几个点：一、封面精美且寓意深刻封面的动态图表泡泡图很漂亮，其实Google2010年在收购了一家图形优化的公司后，就推出了这个功能，2012年10月底这个功能也在GA的搜索引擎优化报告中推出了，可以非常详细地展示关键字和登陆页面的排名、展示量、点击率和点击，无疑又是一个神器。动态图表除了直观和形象地展示数据，更重要的一点是它代表了多维度、多指标看问题的一种思想。二、故事形式有人说：“营销就是讲故事”，的确，爱马仕、沃尔沃、宾利不都是在讲故事吗？有好的故事，就会有好的营销支撑点，书中作者以MR.WA提问的形式作为开篇，一幕幕地用讲故事的形式向我们娓娓道来网站分析的点点滴滴，让读者读起来会非常惬意，我想说：“这很棒，特别是如果我是新人的话。” 三、震撼的模型书中展示了强大的模型，包括转换率漏斗模型、流量质量四象限图、网站分析金字塔模型、网站分析基本流程、常见网络广告模型、卡方检验（数据显著性）。四、俺最喜欢的一个章节-网站用户分析话说过去几年，我们纠结和致力于流量分析、产品分析，但其实最终都要上升为用户分析，因为用户才是利润的源泉，分析并且实施好了，才能“为有源头活水来”嘛。小结：一个字：你值得拥有。

Google Analytics Remarketing(二次营销)

胡力 — Fri, 11 Jan 2013 14:08:21 +0000

网站分析是关于找到行动建议和优化业务的，一个最简单的优化数字营销的行为就是优化广告活动的跳出率。但现在有一个很棒的方式来专门针对您的客户创建新的营销活动来进行优化，这就是Google Analytics Remarketing(二次营销)。其实Google Adwords早就有这个功能，现在通过GA这个工具，会变得更强大。因为可以根据网站上更多的访客真实行为来对营销活动进行改变，做到精准营销。一、什么是Google Analytics二次营销？ GA二次营销是使用谷歌展示广告联盟来接触访客的一种方式，神奇的是可以根据人们在网站上的行为来定义受众，下面是它的工作原理。 1. 在Google Analytics中根据用户的行为来细分网站,这可以是任何行为，例如访问某个页面，或者在网站上购买某种产品。 2. 在Google AdWords中创建基于之前细分的二次营销列表,实际上，只要列表中至少有100个用户，用户列表就会自动从Google Analytics发送到Google AdWords。 3. 为Google AdWords二次营销名单上的用户创建和运行广告系列,广告系列可以有自己的创意，专门针对名单上的人的行为,二次营销信息不会显示给不在名单上的人。一些常见的二次营销的例子包括：如果你是一个内容发布者，可以创建列表查看某一块内容用户的列表如果你拥有一个电子商务网站，可以创建购买了某种产品的用户列表二、设置Google Analytics二次营销代码不需要做大量的配置工作，就可以让二次营销运转起来。首先，需要确保Google AdWords帐户链接到了Google Analytics帐户，原因是二次营销列表将被自动添加到Google AdWords帐户。其次，需要改变Google Analytics页面标签的JavaScript。下面是标准的Google Analytics页面标签的代码。注意代码的粗体部分，这是ga.js库，它包含所有用于跟踪的功能： <script type=”text/javascript” VAR _gaq = _gaq | | []; _gaq.push（['_setAccount'，'UA-91817-11']）; _gaq.push（['_trackPageview']）; (function() { var ga = document.createElement(‘script’); ga.type = ‘text/javascript’; ga.async = true; ga.src …

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Universal Analytics – 关注用户，超越访问的分析

胡力 — Sun, 25 Nov 2012 12:57:46 +0000

最近，Google Analytics的Universal Analytics在网站分析圈很热，我在中文里头把它称为整体分析，个人认为整体分析的重要不在于其有多少功能点，而是在于理念，一种超越访问，应该更多聚焦用户的理念。一开始网站分析等同于点击流，当然也限制于工具的成熟度，随着网站分析工具的趋于完美，访客粘性、使用的系统和屏幕，访问路径，事件互动，转换等等都一一被我们所监测。随着互联网和硬件的向前发展，移动设备变成人们形影不离的东西，进而就影响了人们与网站的互动方式，这让基于访问的网站分析工具得到越来越多的抱怨，其实都是同一个人，只是被分裂成了很多的孤立访问。众所周知谷歌对产品的要求是接近于极致的，它的网站分析工具当然不能例外，于是新理念“整体分析”应运而生。那么整体分析这个葫芦卖的究竟是哪些药呢？ 1.用户ID控制全新的整体分析是基于用户的，而不是基于访问，这是本质的区别。也就是说我们感兴趣的是用户整体行为，而不是断开访问或者会话。我们可以通过为每个与GA交互的机器设置覆盖ID来实现。当然也有问题，我们前提是要通过登录或一些其他手段确定是哪个用户。可能很多网站主会说，让访客登录是一件很困难的事情，体验的提升很多时候就是尽可能地少打扰访客。那么如何实现呢？可以借助一些小手段，例如赠送礼品卡、免费获得促销产品，打折等等。 2.更简单和快速的测量谷歌分析在用户浏览器cookies中存储了一大堆的信息，每个页面上收集的信息都不停地传给谷歌服务器。新设置的最大的创新之一，就是只有1个简单的cookie，它包含基本的信息，这将大大加快数据收集的速度。现在保存在cookie中的所有数据以后都将保存在谷歌分析的服务器上，同时它允许一大堆我们之前不能做的事情，包括自定义session。在 cookie里头目前session默认是30分钟，也就是说假设出去干了点别的事，例如喝咖啡，30分钟后回来，那么这时候再浏览就变成新的session了，以后甚至可以设置为4个小时。同时也可以将campaign的时间设置为2年，以前只能是半年。同时谷歌分析也会开放更多的API接口。 3.线下转换如果我们只能跟踪网站上的行为，对于一些既有线上又有实体店的网站主来说分析遗漏了很大一块。现在有了新的API，就可以从任何地方包括客户关系管理系统，呼叫中心，Pos机发送数据给谷歌分析，这将让我们记录用户所有真实的不同互动。当然，是否传数据给谷歌也是一个需要深思熟虑的问题，虽然谷歌不作恶，万一数据被内部员工或第三方获取，这可是高度机密啊，竞争对手对这些信息最敏感的了，被他们找到了后果会更加不堪设想。 4.所有渠道归属归因模型只有收费版才有，如果要用，只能是自定义模型。此外，您将有90天的回溯窗口，同时在可以有在1百万转换样本中选择转换/交易的能力。 5.成本数据导入可以导入任何营销活动的费用数据（Facebook，Bing，SEO等），然后看到投入成本的ROI，这样就不用切换N个平台看数据了。 6.整合的活动管理如果你还没有听说过，现在所有营销活动的标签将被直接集成在谷歌分析里头，它有一个简单的标签管理器能够帮助您创建营销活动并且标记链接，而不是手工，或使用GA外边的笨拙的网址构建器工具。小结：整体分析的力量它关注用户，而不是访问，然后将焦点放在从用户身上获得行动建议，要具备什么条件才能做到这一点呢？就是需要弄些噱头或耍些花招让用户登录，你准备好了吗？网站分析永无止境，继续上路吧，同学们。如觉得有转载的价值，转载时请注明文章来源于深圳网站分析。有问题和建议可以随时提出，谢谢!

Excel中的高级数据分析（二）

胡力 — Sun, 14 Oct 2012 07:42:14 +0000

上篇博文已经介绍了如何安装Excel的高级数据分析功能，并且介绍了回归分析，说实话篇幅有点长，主要是安装那块截图比较多；这篇主要介绍一下描述统计、抽样分析和直方图。一、描述统计中位数、众数、数据分布区间可能还比较容易可以算出，但是标准差和方差等的计算就比较麻烦了，这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel数据分析中的”描述统计”可以得到这些数据。举个例子：根据过去15天的电子商务转化率，想要得到它的数据分布区间、标准差、峰值和极差等描述统计指标。一般来说，电子商务网站的转换率在3%以下，转换率指的是订单除以访问数，注意不是除以pv,因为对于某些外贸站，访问深度可能比较深，每即次访问可能有>10的pv，所以用pv来做电子商务的转换率不合适。数据源如下所示：按照以下图例进行设置：设置后，会得到如下所示的图表：（解释是我人为添加的，是对指标的解释）指标数值解释平均 1.90% 电子商务转换率的平均值标准误差 0.00201896 电子商务转换率数值误差的平方和的平均值的平方根，又称为均方误差的平方根。中位数 0.019 处于数列中间位置的值众数 0.018 出现次数最多的数标准差 0.00781939 是各数据偏离平均数的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差是方差的算术平方根方差 6.1143E-05 各个数据与平均数之差的平方的平均数峰度 -0.4960863 衡量数据分布起伏变化的指标，以正态分布为基准，比其平缓时值为正，反之则为负；偏度 -0.4923336 衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；区域 0.025 最大值与最小值的差最小值 0.005 最大值 0.03 求和 0.285 观测数 15 数值的数量最大(1) 0.03 最小(1) 0.005 置信度(95.0%) 0.00433023 所谓置信度，也叫置信水平，它是指特定个体对特定实例真实性相信的程度。二、抽样分析抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为数据源创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。 …

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Excel中的高级数据分析（一）

胡力 — Sat, 06 Oct 2012 13:46:42 +0000

网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实是有的，这就是Excel的数据分析功能。貌似最近比较火的两本Excel书籍《谁说菜鸟不会数据分析》和《让Excel飞》都没有涉及这部分的内容。高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】： 2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】： 3）选择【分析工具库】，点击【确定】： 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。一、回归分析在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛： 1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析； 2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示： 1. 首先，利用散点图描绘图形： 2. 添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方值：从图得知，R平方值=0.9995，趋势线趋同于一条直线，公式是：y=0.01028x-27.424 R 平方值是介于 0 和 1 之间的数字，当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。 3. 使用Excel的数据分析功能 1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】： 2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。 3）以下内容是残差和标准残差： 4）以下是残差图：残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。 5）以下是线性拟合图在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。 6）以下是正态概率图正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。以上数据表格和图表都说明公式y=0.01028x-27.424是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示： …

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沃尔玛电商招聘信息

胡力 — Fri, 05 Oct 2012 02:52:18 +0000

国庆前期，沃尔玛电商的HR葛先生与我进行了交流，表达了想招聘网站分析与数据分析方面的电商人才的意愿，我想本群的QQ成员已经有150+，应该会有同学有意愿吧，工作地点在上海。由葛先生招聘的岗位可以推测出他们的数据分析团队相当专业，岗位有6种之多，涉及：流量、商品、用户、供应链、市场调研和统计建模，如果你有意愿在上海工作，我想这是绝佳的机会，以下是招聘详情：岗位1：数据分析–流量方向， 2年以上相关工作经验岗位职责： 1、协助搭建流量分析基础设施，包括指标体系、报表体系、分析主题； 2、接口市场部日常数据需求，对需求做梳理、分发和反馈，保证BI数据提供的一致、稳定、高质量，对数据服务SLA负责； 3、承接流量相关数据分析项目，推动业务精细化运营，包括但不限于流量来源分析、页面陈列优化、顾客访问路径分析、网站产品优化； 4、基于数据分析成果，为管理层和业务部门提供商业策略分析和业务优化建议。任职资格： 1、重点大学本科以上学历； 2、 2年以上流量数据分析经验，熟悉GA/omniture/webtrends中至少一种的配置和应用； 3、逻辑思维严密，具备敏锐的洞察力和独立分析能力，对市场环境和数据敏感，充满好奇心和求知欲； 4、分析报告撰写能力和团队沟通协调能力强。岗位2：数据分析–商品方向， 3年以上相关工作经验岗位职责： 1、协助搭建商品分析基础设施，包括指标体系、报表体系、分析主题； 2、接口商品部门日常数据需求，对需求做梳理、分发和反馈，保证BI数据提供的一致、稳定、高质量，对数据服务SLA负责； 3、承接商品相关数据分析项目，推动业务精细化运营，包括但不限于页面陈列优化、商品结构分析、商品价值分析、推广方式和渠道分析、销量预测、供应商分析； 4、基于数据分析成果，为管理层和业务部门提供商业策略分析和业务优化建议。任职资格： 1、重点大学经济学、统计学、数学相关专业本科或以上学历； 2、 3年以上电子商务、互联网、传统零售、电信、咨询公司商品数据分析经验，对商品敏感； 3、具备扎实的统计建模能力，熟练使用SPSS/SAS/Eviews中至少一种统计工具； 4、逻辑思维严密，具备敏锐的洞察力和独立分析能力，对市场环境和数据敏感，充满好奇心和求知欲； 5、分析报告撰写能力和团队沟通协调能力强。岗位3：数据分析–用户方向， 3年以上相关工作经验岗位职责： 1、协助搭建用户分析基础设施，包括指标体系、报表体系、分析主题； 2、接口顾客体验部门日常数据需求，对需求做梳理、分发和反馈，保证BI数据提供的一致、稳定、高质量，对数据服务SLA负责； 3、承接用户相关数据分析项目，推动业务精细化运营，包括但不限于用户浏览模式分析、用户消费行为分类、用户关联购买分析； 4、基于数据分析成果，为管理层和业务部门提供商业策略分析和业务优化建议。任职资格： 1、重点大学经济学、统计学、市场营销相关专业本科或以上学历； …

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