知乎大牛教你怎样成为数据分析师|大数据之家_让一部分先学会大数据
知乎大牛教你怎样成为数据分析师
数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过 SQL 解决的，所以 SQL 是数据分析的最基础的技能，零基础学习 SQL 可以阅读这里：&2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：&3.Python 或者 R 的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R 语言我不太清楚，Python 方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看 Python 教程，面向零基础。再说说两者有区别的技能树：1.数据挖掘向我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？在此之后你可以动手用 Python 去尝试实现数据挖掘的十八大算法：&2.产品经理向产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》总之一百个人眼中有一百个哈姆雷特，一百个数据分析师对快速入门有一百种方法，但是万变不离其中，作者：秦路，&什么都只知道一点点说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份 offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》。没错，七周。第一周：Excel 学习掌握如果 Excel 玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会 vlookup，所以有必要讲下。重点是了解各种函数，包括但不限于 sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。Excel 函数不需要学全，&重要的是学会搜索&。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。我认为掌握 vlookup 和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。 学会 vlookup，SQL 中的 join，Python 中的 merge 很容易理解。 学会数据透视表，SQL 中的 group，Python 中的 pivot_table 也是同理。这两个搞定，基本 10 万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。Excel 是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据（sheet1）、加工数据（sheet2），图表（sheet3）的类型管理。专栏上写了三篇 Excel 的文章，比较简单，大体介绍了 Excel 应用，可以作为职场新人的指南。第一篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的 SQL/Python 函数。第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解我认为很有新价比的功能，提高工作效率。第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是 5000 行数据分析师岗位数据。下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。了解单元格格式，后期的数据类型包括各类 timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float 等。了解数组，以及怎么用（excel 的数组挺难用），Python 和 R 也会涉及到 list。了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。了解中文编码，UTF8 和 ASCII，包括 CSV 的 delimiter 等，以后你会回来感谢我的。养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。如果时间还有剩余，可以看&&，培养职业兴趣。再来一道练习题，我给你 1000 个身份证号码，告诉我里面有多少男女，各省市人口的分布，这些人的年龄和星座。（身份证号码规律可以网上搜索）第二周：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。数据分析的最终都是要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的 PPT 给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，不落地的数据分析价值又在哪里？首先要了解常用的图表：各类图表的详细介绍可以查看第四篇文章：&了解图表后，还应该学会报表制作，这里准备了第五篇：&&。将教会大家 Excel 的高级图表用法。如果还不过瘾，我们得掌握信息图和 BI，下图就是微软的 Power BI：BI（商业智能）和图表的区别在于 BI 擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。BI 的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。BI 市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘 Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。第六篇：&&将以第一周的实战数据学习 BI，上图的就是学习后的成果。数据可视化的学习就是三个过程，了解数据（图表），整合数据（BI），展示数据（信息化）。可视化也和审美息息相关，很多直男代表并不擅长做图，没关系，抽空可以看书：&PPT 也别落下，Excel 作图多练习，不会有坏处的。第三周：分析思维的训练这周我们轻松一下，学学理论知识。分析思维首推大名鼎鼎的&&，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个&&，或者在线用百度脑图（百度难得不被骂的产品）。如果不想看金字塔原理，那么就看第七篇文章：&&。将书本的内容提炼了大部分。再了解 SMART、5W2H、SWOT、4P 理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜 Case Book。题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。等思维框架建立好，我们应该往里面塞点数据分析的思维了，&&。两篇文章相结合，就能出师了。这里送三条金句：一个业务没有指标，则不能增长和分析好的指标应该是比率或比例好的分析应该对比或关联。举一个例子：我告诉你一家超市今天有 1000 人的客流量，你会怎么分析？这 1000 人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）这 1000 人的数量比昨天多还是少？（对比）1000 人有多少产生了实际购买？（转化比例）路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看 1000 人，是看不出分析不出任何结果。优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也是经得起拷问，这就是分析思维能力。需要确切明白的是，一周时间锻炼不出数据思维，只能做到了解。&数据思维是不断练习的结果&，我只是尽量缩短这个过程。这本书太啰嗦了，我看到一半放弃了…但推荐人不少，可以快速翻看一下。第四周：数据库学习Excel 对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。数据库入门看这篇文章：写给新人的数据库指南越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会 SQL 作为优先的加分项。SQL 是数据分析的核心技能之一，从 Excel 到 SQL 绝对是数据处理效率的一大进步。学习围绕 Select 展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。SQL 学习不需要买书，W3C 学习就行了，&&。大多数互联网公司都是 MySQL，我也建议学，性价比最高。主要了解 where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and 和 or 的逻辑，时间转换函数等。如果想要跟进一步，可以学习 row_number，substr，convert，contact 等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如 Presto 和 phpMyAdmin。你看，和 Excel 的函数都差不多。按照SQL，从入门到熟练SQL，从熟练到掌握这两篇的内容学习。虽然没有实战的打磨，但是了解一个大概够了。期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个 SVM 都能去吃饭了。网上也能搜索 SQL 相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是 Sequel Pro。附加学习：如果这周的学习充裕，可以了解 MapReduce 原理。来一道练习题，表 A 是用户的注册时间表，表 B 是用户所在地，写出各地区每月新注册用户的查询 SQL。掌握到这个程度，基本够用，虽然往后工作中会有更多变态数据需求。第五周：统计知识学习很遗憾，统计知识是我最薄弱的地方，也是数据分析的基础之一。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道 AB 两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。Excel 中有一个分析工具库，简单强大。对列 1 的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。（图片网上找来的）休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。还是经典的 HeadFirst 系列，适应它一贯的啰嗦吧。多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们 P 值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，&业务的了解比数据方法论更重要。&当然很遗憾，业务学习没有捷径。我举一个数据沙龙上的例子，一家 O2O 配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。以知乎最多的互联网行业为例。至少了解活跃用户数，活跃用户率，留存率，流失率，传播系数等通用概念。数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的 AAARR 框架。部分非数据的营销案例，如果时间不够可以略过。此外产品和运营的入门读物也能看，这里就不推荐了。如果应聘的公司涉及 Web 产品，可以了解流量的概念。书中案例以 Google Analytics 为主。其实现在是 APP+Web 的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用 Demo，有好处的。除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。第七周：Python/R 学习终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。（SAS/SPSS 我不了解，所以不做指导）这里有两条支线，学习 R 语言或 Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。我刚好两类都学过。R 的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R 无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python 则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn 等各包也已经追平 R。如果学习 R，我建议看&&， 照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本&&，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。R 学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握 DataFrame。如果时间有余。可以再去学习 ggplot2。Python 拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习&&。也是把代码写一遍。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包 Pandas+Numpy。在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。这两门语言最好安装 IDE，R 语言我建议用 RStudio，Python 我建议用&&。都是数据分析的利器。Mac 自带 Python2.7，但现在 Python 3 已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win 的电脑，安装 Python 会有环境变量的问题，是个大坑（R 的中文编码也是天坑）。到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周 +，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿 offer 为目的。成为数据分析师后，坑才刚刚开始，努力吧。
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Web server hardware needs to be upgraded.做好用户生命周期分析与管理的方法
互联网 & 发布时间： 11:51:55 & 作者：佚名 &
所谓用户生命周期是根据传统营销学上的“客户生命周期”的衍生概念。文章从用户的生命周期为出发点，解析了对待处于不同生命周期的用户都该如何进行管理，防止用户的流失。下面就随小编一起去看看具体的描述吧
文章从用户的生命周期为出发点，解析了对待处于不同生命周期的用户都该如何进行管理，防止用户的流失。与大家分享，希望给各位带来启发。
最近一直在思考用户分类的一些事情。因为当平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产，如何管理和运营这些用户是运营人员的工作重点之一。
用户从不同角度有不同的分类法：比如从用户活跃度来看，可以分为僵尸用户、低频用户、活跃用户和深度用户，如果从用户对平台的价值来看，可能分法就变成了种子用户、普通用户、核心用户。不同的分类用户都应该有不同的运营策略。而从用户生命周期的角度来解析和管理用户，是目前数据化运营的常见方式之一。
什么是用户生命周期
所谓用户生命周期是根据传统营销学上的&客户生命周期&的衍生概念。
在百度百科上，对客户生命周期的解释是这样的：
客户生命周期是指从一个客户开始对企业进行了解或企业欲对某一客户进行开发开始，直到客户与企业的业务关系完全终止且与之相关的事宜完全处理完毕的这段时间。
衍生到现在的互联网产品领域，指的应该是用户从对产品产生兴趣到不再关注产品的全过程。与客户生命周期不同的是，互联网产品的生命周期有可能很短，甚至还没开始就结束了，因为如果没有运营，他在每一个过程中都有可能直接走向流失（而不是一定要走到成熟后才死亡），所以运营的工作就是提高每一个阶段的生命成长率（转化率），以协助一个用户从兴趣阶段走向忠诚阶段。
一般用户生命周期的阶段和目标
传统的&客户生命周期&，基本上包含五个阶段，不同阶段目标如图所示：
诞生到死亡，就如同一个人的生命的成长历程
将&客户生命周期&衍生到互联网产品领域，就变成了&用户生命周期&。但与客户生命周期的金字塔结构不一样，用户生命周期更像一个漏斗，每个阶段没有运营，用户就可能直接走向流失，结束生命。
增长黑客中提到的&AARRR转化漏斗模型&和用户行为研究与用户的生命周期是紧密关联的
正因为用户的生命周期长短与运营息息相关，所以不管你是什么产品，必然要根据自己的产品特征和业务特性，对应的研究和区分用户处于何种生命周期阶段，并采用相应的对策。产品不熄，运营不止。
怎么判断用户处于哪个生命周期
之前的推文已经探讨过一些我自己关于不同生命周期阶段如何提升运营效果的思考：1、《&》2、《 &》今天的文章就不再多谈，今天我想分享的思考是我们知道用户会有一个生命周期，那么面对各种用户数据，怎么判断哪个用户处于哪个生命周期呢？
我必须承认大数据真的是我的弱项，但是对于用户生命周期的界定又与大数据密切关联，所以我只能够综合我的学习和思考做一些我的简单梳理，希望不会误导到大家：
1、潜在用户 & （未关注平台但可能关注平台的用户）
定标签：对自己的产品核心价值进行提炼，并对已有用户进行梳理后，可以对潜在用户进行画像，对使用场景进行描绘，然后可以为潜在用户定标签。
找渠道：竞争对手的用户是什么渠道来的？我们的用户又通常关注和集中在什么渠道？（这些数据很多大数据工具如艾瑞什么的都可以获取）
挖数据：现在潜在用户的数据获取方式主要包括数据购买、数据租用和数据合作，搞定标签和渠道以后，要么做宣传推广，要么挖数据，只有这样，潜在用户才可能有了他的生命力。
2、新增用户（与平台有初体验的用户）
时间维度：根据不同需求，对新增用户对时间限定可能有差异，而且不同平台在对新增用户进行运营分析时，长短也会有区别。比如我们公司，在做运营时，一般以周或月为单位区划更多，而我觉得比如信用卡之类的平台，可能会以季和半年来判定新增用户更能有效分析转化率。
交互维度：除了时间，平台不同，对用户数据偏重的不同，可能对运营意义上的新增用户定义也可能受交互的影响，是新增访问用户、新增关注用户、新增注册用户、新增投资用户还是新增购买用户，不同平台用户的初体验可能是不一样的。
3、留存用户（一段时间内仍在平台的用户）
都说&一段时间内&仍在平台的用户是留存用户，这个一段时间的界定不同平台根据业务不同也同样会有所差异。众多分析工具一般是按天、周、月为轴提供不同留存用户数据。与上面相同，留存用户也受交互影响，是关注还是使用还是购买，不同平台要求不一样。不过除了根据时间与交互判定用户留存，建议运营还一定要将留存用户与渠道、行为等属性绑定在一起进行对比分析。
4、活跃用户（达到指定的业务标准的用户）
内容类平台的活跃用户定义可能是产生X篇内容的用户，也可能是评论X个的用户；APP平台的活跃用户可能是X天打开一次APP的用户，也可能是使用APP做过X次操作的用户；而我们公司那种O2O平台，活跃用户的指标又变成了月购买X次，月支付X次。所以不同平台的活跃用户判定，是和其业务目标、发展方向以及大数据要求等都分不开的。
5、忠实用户（愿意为平台发展献力的用户）
活跃用户最终有可能成为产品的献策者、管理者、内容持续贡献者、积极传播与分享者，我觉得当活跃度的指标达到一个峰值，就可以判定为忠实用户，忠实用户的激励绝对是平台发展的重中之重。
运营复活术：流失用户怎么唤醒与召回
如果判定之前的用户生命周期是为了防止用户流失，那么当用户真的在某个环节流失后，运营就要施展复活术，尽量再次唤醒和召回他们，而不是放任。
调研很重要：对于流失的用户，必须进行调研：为什么流失？是产品环节的原因，还是运营环节的原因，还是客服环节的原因还是其他？不做调研盲目的谈召回其实都是伪召回，治标不治本。
改善很重要：调研完，如果是因为对产品内容不满，那么就改善内容，如果是界面不友好，优化界面，如果是客服态度，培训客服。用户是妈妈，听妈妈的话，你才能长得快。
通知很重要：记得我以前看过一封邮件，是某个APP以ceo的名义发的，内容很真诚，告诉我他们平台现在已经做了很多什么样的改善，我又曾经在这个平台留下了什么样的足迹，看完以后我重新下载了这个APP。少点套路，多点真诚，多点真情，然后把这一切告诉已经流失的用户，不通知又何谈召回。
利益也很重要：采取完改善措施，在进行流失用户回流决策时不妨做做两种测试，一种使用纯改善的情感型通知，一种在此基础上添加回流的利益触点，相信后者的回流率应该会更高，不过这个需要效果跟踪才能够得出精准结论。
你们的产品做好用户生命周期分析和管理了吗？不妨一起来交流交流吧！
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从0开始，教你如何做数据分析 初阶
& 09:40&&来源：&
　　首先，我先说一下自己用excel等工具做的分析，跟使用这些现成数据平台的区别。
　　1丶会用工具自己做分析，不单单局限在淘宝，这个时代什么行业都有数据，如果掌握了，你做什么都能应用到。用淘宝指数或者阿里指数只能局限在淘宝这一块。
　　2丶用现成的数据平台，只要求能看懂数据，几乎不需要自己动手分析数据。可能100个人里面有10个人能看懂这些数据并应用这些数据，如果要自己动手分析，100人里面可能只有2-3个有这种能力。往往能自己分析的机会会比别人多一点点。
　　我们回到主题，这一篇是送给小卖家或者准卖家，准卖家就是即将成为卖家的朋友。因为我们这个时候没有数据魔方，没有生e经，但是不用怕，依旧做得了分析。
　　提出一个概念：【风险把控】
　　其实无论什么时候，商业都需要控制风险，把商业活动的风险降到最低。但这4个字，特别对于小卖家或者准卖家而言，却异常重要，因为，我们经不起风险。犹如大海中的一叶孤舟，一个海浪打过来，就消失不见，这种案例我看得太多了。
　　因此，要学会风险把控，把风险降到最低。
　　那么，接下来，就跟我一起看数据吧。
　　淘宝指数：shu.taobao.com
　　先进去排行榜。注意这里面的信息，比如统计时间，还有排名类型，下面是搜索排行
　　【这里可以找到在暴增的关键词，关键词跟产品有关系，这个是一个入口。比如风衣，增长了约5倍，我们选择一个在增长中的产品，借助这个产品需求的增长，就相对容易做一些。】
　　看到的东西都要去搜索验证一下，因为，我们必须排除人为刷起的市场，如果我误入这种市场，可能会蒙受损失。原来，【风衣】这个词是淘宝的扶植词。没什么问题。
　　大家要注意，首先看到的是搜索排行，数据是对比上一周的涨幅。统计时间在右上角，这个要注意。
　　================================================
　　如果勤快的话，可以定期来收集数据，把数据贴到excel表格里面。步骤我演示一下，先把数据选起来，然后右击复制
　　到excel中，右击，选择性粘贴
　　然后，就会看到结果，但是结果不是我们想要的格式。我们就在数据&&分列把数据变换一下。
　　这样就可以了。以下很多数据，勤快的朋友可以把数据拿下来。
　　============================================
　　成交排行里面多了个热销指数，还有一个地域选择，根据自己的地域，可以优先选择一下。这里是品类排行，品类就是产品类别。
　　最近7天，排名前三的品类分别是打底衫丶连衣裙和外套。
　　这里是品牌排行，代销的朋友可以相对找个好一点的品牌来代理。但有时候是品牌选择你，而不是你选择品牌。所以，找相对好一点的就行。
　　最后一个是行业排行。就是淘宝上面的类目排行。同样要注意这个统计时间。
　　我随便找一个看看，就家居服套装吧。
　　点一下，就可以跳转到这里，默认是搜索指数，但是我一般习惯搜索和成交两个指数一起来参考，可以看出一个行业的淡季和旺季，这个是必须了解的，不要傻到淡季杀入市场。。统计时间记得看，底下可以调统计时间段。
　　这里看的出是有增长趋势的。但是要注意这个是针对搜索的。
　　为什么要搜索和成交都参考呢?因为搜索代表了需求，但是可能还不到真正的需求点，可能是买家先在了解，时机到了就会成交。成交指数就不用多说了，针对买家人群多的地方，可以进行相应的促销策略，比如用到烂掉的包邮，思路大家自己拓展。
　　性别和年龄很重要，跟我们选择产品丶做详情页都有很大的关系。特别服装类的，卖萌装跟成熟装人群明显不同，选择优质人群可能做起来会容易很多。可以看出，女性买家居多，35岁以上的，成交喜好度挺高(成交喜好度(TGI)= 搜索词成交的该人群占比 全网成交的该人群占比 100 )，占比也不小
　　对于下面的星座，适合特别适用在年轻一族，有时候，打上星座幸运物/幸运款，转化率会异常高。
　　可以看出摩羯丶处女丶射手丶天蝎丶白羊的占比比较多
　　买家爱好在详情页上面可以利用。投其所好，提高转化率。比如，我们看到运动一族，那我可以在详情页上适当加入运动元素，或者送一些运动用品。
　　不同的买家等级会有不同的特点，比如新手买家，他们可能不会看销量，不懂看评价，不懂DSR丶只要能展现在他面前，他感觉不错就下单了，甚至不会付款。我比较喜欢新手买家，只要我们能耐心教他付款购物，跟他真诚交流，非常容易发展成铁杆粉丝。一般而言，高等级的买家要精明很多，评价丶销量，甚至会看DSR。
　　这里以新手和初级买家为主。
　　柱形是这个词的消费基数，线型全网的消费基数。基本上都是中层消费等级居多。
　　=========================================
　　接着，我们看一下市场细分
　　这里的类目分布，非常重要，关系到关键词的类目匹配度。这里毋庸置疑，搜索家居套装服的时候默认展现不会出现儿童内衣裤这个类目的宝贝。
　　我们往下看，依旧要注意统计时间，和字段。这里有趋势，热销指数和均价。是相关品牌的情况。
　　点一下展开可以看到相关的宝贝，这里的款式可以参考。
　　下面，我使用人群筛选器，看一下我的目标人群的情况。不同的人群，在选款和定价策略上面会有差别。这里我根据前面看到的性别丶年龄和买家等级来筛选。这里会发现不同的人群喜好是不同的。
　　这里是相关商品，系统根据产品的型号或者品类来区分。
　　这里是相关属性，属性跟款式是直接挂钩的，也是细分市场的一个维度，所以要仔细看。淘宝可能会优先推荐人气属性的宝贝哦。
　　【单看不想是没用的，很多朋友反映说看不懂这些数据，每个人从数据里面读取出来的信息是不同的，这点很难统一。如果我想做低价的，我看到这个均价，我就会知道，我定价要低于这个价格才会有优势。如果我想做中端或以上的，就要高于这个价格。大家不要轻信别人的结论，一定要结合自己的资源和想法来读懂这些数据。没有什么捷径，多练习即可。】
　　=================================
　　接着，到阿里指数index.1688.com/
　　这里是行业大盘，选择相应的类目后就可以看到。可以看到这个行业8月底就开始活跃了。因为淘宝采购指数上升，后面没有填充颜色的部分是对未来的预测。那么，要做的得赶紧。。现在可能已经慢人家一步了。依然注意看统计时间。
　　阿里指数连数据解读都给出来了。
　　1.未来一个月，睡衣丶家居服丶睡袍丶浴袍行业在淘宝市场：市场需求小幅上升。
　　2.建议采购商关注市场行情，保持备货。
　　这个是相关行业，或许可以拓展发现某些商机。
　　1.最近30天在睡衣丶家居服丶睡袍丶浴袍相关行业中，成人袜在淘宝的市场需求最大。
　　2.预测未来一个月，保暖上衣丶套装市场需求有较大增长。预测结果仅供大家参考，建议采购商结合自身实际情况，在关注所选行业之外，可以重点关注保暖上衣丶套装。
　　下面进一步看一下属性细分。这里统计的是30天数据。个人觉得这里非常强大，可以给卖家们参考，结合目标人群，选择符合市场的产品。这样可以大大降低风险。
　　浅蓝色的条形图代表淘宝在架的宝贝数，宝贝数越多，竞争越大。相应的，宝贝数越少，竞争就越小。
　　这里我注意到蝴蝶结，蝴蝶结应该是一个流行元素。
　　下面看一下价格，阿里给出的解读是
　　1.最近30天，所有面料的睡衣丶家居服丶睡袍丶浴袍，淘宝市场成交最多的商品价格带为&=78.1元，您的同行在1688市场采购最多的商品价格带为31.2~46.9元。
　　2.建议采购商根据自身情况，控制采购成本。
　　淘宝成交最多的是&=78.1元的产品，这个信息可以指导我们的定价。
　　下面看下阿里排行，这个是产品排行榜，可以选择统计时间是7天或者30天，还可以选择交易或者流量维度，流量维度就是看的人多的产品。
　　这个产业基地可以了解各行业各的产业分布哦。也是非常不错的!花不了多少时间，就可以知道各个地方有哪些产业，说不定你还可以发现自己所在的地方有不少优质产业。
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　　整套认认真真，仔仔细细研究个1-2天，相信对整个市场的理解会上一层楼。
　　一直有人跟我说，看这些没用。其实有没有用真心是看自己，数据都是参考，几乎没有100%的数据。
　　其实，一些分析的思路，适用于很多领域。只是现在这个工具只适合淘宝这块。任何的东西都需要自己去理解消化，不能生搬硬套。
　　数据可以说是我们了解市场的唯一渠道，了解市场后才能做出相应的决策，但一定是结合我们自身来做决策的。
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责任编辑：a5cancan&&&/&&&作者：零一
一个网站只有“引导”用户更多地点击行为，才会最大减少网站的跳出率，跳出率是评价网站性能的重要指标，跳出率低，则意味着你网站用户体验好，网站运营无非就是想要达到一个好评，而增加了
不同的互联网产品类型，关注的数据项和侧重点可能不同，但关注数据的意识和习惯却都是必不可少的，这是因为数据是评估产品各方面情况的指标，看昨日付费数据、看昨日新增用户数据、看次日/七日/月留存数据
谈到网站原创文章，很多网站都比较头疼，因为写出一篇出彩的文章，不仅很难，而且这样的文章放到自己的网站上，有点“屈才”了，应该发到影响力更大媒体上，比如搜狐自媒体、百家号等等。
近两年，搜索引擎巨头谷歌非常重视Web站点的安全性，并一直在大力推广网站采用HTTPS协议。这不，谷歌宣布今年7月份发布的浏览器Chrome68中将所有HTTP网站标记为不安全。
在网站优化过程中，我们都会遇到快照不更新或者更新太慢的各类问题?百度快照更新快慢百度评价一个网站好坏的参考因素，事实证明快照最新的肯定要比长期快照不更新的网站更具有排名优势。
我们都知道，每个网站在建立之后需要做的很重要的内容就是去养站，即提前做好网站运营的准备，包括提前上线网站，更新网站内容和搜索引擎优化等方面
很多用户在使用米拓模板建好网站之后，马上就去给网站添加内容，其实这个不是首要的，首先是把网站的一些基本信息及关键词修改好。
熊掌号里有一个功能是资源提交。当自己的网站中更新了一篇原创度比较高的文章后，马上来这里提交(目前只接受移动页面和PC/移动自适应页面)，如果被收录了，可以享受搜索展现的优待，还是非常不错的一个功能，但是天鸿担心一个问题，就是网站文章的url更换后带来的原创归属问题
网舟科技研发小组发现在现代大数据利用用户行为日志分析，调整运营策略，使得商业利润最大化，具体的案例有国内各大电商网站的精准营销(个性化推荐服务)。
借助热点营销只是网站运营的一种方式而已，可能十个热点，只有一个热点让网站爆发一次，如果网站运营过分依赖热点，显然有失偏颇，最重要的是网站要打好基础，在有充分精力和时间都基础上，进行借势营销
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写了4年多博客 我选择了从头再来
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