分析目的：按照流量和銷量做**計畫，增加銷量和回頭率，以及客戶忠誠度分析
資料清洗：
匯入表後我們發現時間哪一列是亂碼，對時間重新編碼—時間2，
3月30 ，刪除
13344 6181 6074 51 70 9859 50 193.31 197.18 1.
02 0.82% 0.83%
1. 對於下單金額的幾個小數，做整數處理對結果影響不大
2. 做時間序列圖，看出3.30號，有乙個點畸形高，而後面的銷量不高，在作圖中會影響我們的精度等，我們可以做單獨處理。
有兩可能1，資料錯誤，2，做了廣告或**，效果不好。轉化率不高！3.
可能和週末有關，並且不知道你們做的什麼銷售，對於產品不好把握。只是在資料層面分析，不好建議
去掉3.30號的資料後。3.8與3.9可能因為過節的訪問量比較高
3.8婦女節，3.9號母親節。
訪問有所上公升！與**有光
回歸分析:訪客次數與訪客數
回歸方程為
訪客次數 = 51.0 + 1.03 訪客數
說明回頭客只有3%
自變數係數係數標準誤 t p
常量 51.04 21.97 2.32 0.026
訪客數 1.03399 0.01192 86.78 0.000
p<<0.05說明擬合的很好，我們做分析時可以用訪客次數代替訪客數
s = 26.7959 r-sq = 99.5% r-sq（調整） = 99.5%
方差分析
**自由度 ss ms f p
回歸1 5407138 5407138 7530.61 0.000
殘差誤差 35 25131 718
合計36 5432269
異常觀測值
擬合值標準化
觀測值訪客數訪客次數擬合值標準誤殘差殘差
26 858 899.00 938.20 12.13 -39.20 -1.64 x
30 2909 3021.00 3058.91 13.86 -37.91 -1.65 x
33 2728 2817.00 2871.76 11.83 -54.76 -2.28rx
r 表示此觀測值含有大的標準化殘差
x 表示受 x 值影響很大的觀測值。
基本上的訪客數=訪客次數，所以他們擬合的很好
訪客次數 = 51.0 + 1.03 訪客數
如果這樣看的話，你們的忠實顧客與回頭客很少
也就是說，
流量與顧客轉化率，之間沒有明顯的線性相關關係。
轉化率流量，沒明顯的關係，
客單量：乙個顧客購物的數量：接近1的情況下
平均訂單金額=客單價 ：由商品的**決定
你們可以增加，主要產品的周邊，附屬產品，增值產品，服務
後面還有一些沒有分析完畢，你先看看吧，，，有時間會補上………
主要指標都呈乙個下降趨勢：
分別比較
回歸分析:訪客次數與流量
回歸方程為
訪客次數 = 469 + 0.417 流量
自變數係數係數標準誤 t p
常量 468.6 147.8 3.17 0.003
流量 0.41660 0.04141 10.06 0.000
s = 199.691 r-sq = 74.3% r-sq（調整） = 73.6%
可以看出，雖然流量大會帶來大的訪客次數
方差分析
**自由度 ss ms f p
回歸1 4036599 4036599 101.23 0.000
殘差誤差 35 1395670 39876
合計36 5432269
p < 0.027說明回歸性還是表明顯！
異常觀測值
擬合值標準化
觀測值流量訪客次數擬合值標準誤殘差殘差
9 5554 2106.0 2782.4 91.9 -676.4 -3.82rx
26 1256 899.0 991.8 97.8 -92.8 -0.53 x
30 4791 3021.0 2464.5 63.4 556.5 2.94r
33 4484 2817.0 2336.6 52.9 480.4 2.49r
r 表示此觀測值含有大的標準化殘差
x 表示受 x 值影響很大的觀測值。
巨集觀分析---下單金額
異常資料：下單金額特別大！21333 >>平均值 11778 大了大概一倍。所以在節日做好**很重要。
平均值大概處於10521到13034之間。
資料還是處於比較穩定的狀態。
3769標準差，由於飾品對於，受節日的影響比較大，還有平台提供商影響比較大。做方差分析，意義不大。
3月8 4951 2540 2361 122 157 21333 118 174.84 180.79 1.
03 5.00% 4.80%
下單金額的執行圖
流程控制圖，我們當然想，訂單的下限做乙個規範，預警機制，比如少於7500銷售額時，我們就是看看，什麼原因：是流量廣告**不夠，服務不夠，產品質量出了問題，競爭對手的攪局，消費者羊群效應。提高警惕！
統計》質量控制》因果
這是比較好的因果分析，圖，頭腦風暴。等
首先排查流量的問題。--廣告，**
流量*3與訂單金額的比較！
開始金額高於流量。後來持平，再後來低於流量！流量也有乙個劇烈波動和下降趨勢，
流量變化滯後於金額。可以大致用現在的金額來判斷以後的流量。。此話沒有邏輯依據，不過，從圖形上來看有一定的道理，如果資料更多，可以驗證，用來指導銷售。
總結：開始看的ppt，後來看了一本《六西格瑪管理使用指南——黑帶培訓教程》覺得
：提供的ppt和**時，我覺得。講的不夠深，比較簡單。很多doe，spc，沒有講到。
再今天給網友解決幾次問題問題後才，資料分析的實質是重於形式的。不一定要研究多麼高深的統計理論和數學模型，只要得到答案就好指導，基本統計量，圖形，過程控制等就可以了。
對外：特別是平台商顧客忠誠度不高的時代，做好定價策略，你們奢侈品的**波動很大，注意不要低估消費者智商，昨天買的500今天減到300，500買了的還不喜歡，退貨障礙重重。乙個差評，絕對是你很大的損失。
客戶價值分析，研究消費者行為，競爭對手分析很重要！
對內：降低成本，提高質量，服務，增加接觸程度，售前，售後，售中。做到滿意100%時你們的戰略。凡客的戰略，主打服務設計。京東：速度。
我也買過飾品銀的，--噹噹。不貴一百多本來打算送女友，到貨發現做工很差，不敢送。真的扔了！
送人減低自己品味！退貨又麻煩，認了。再也不會去**訂貨了，有幾條。
具體忘記了。只有看書才想得起。你去看看，做筆記，用來指導你們的運營。
客戶關懷，處理客戶抱怨，投訴等，不要玩文字遊戲。
凡客我，買過很多次，買了，感覺不喜歡就退了。以後依然會買凡客。你看凡客的衣服評價很多都在90%以上，人家追求100%。可以了解一下--——全面質量管理！
對於**流量的分析，目前，我只有這水平，這個以天來計算的銷售巨集觀資料。
對於你們的會計銷售報表以及**統計（cnzz，百度統計）後台的資料更加感興趣。
可以分析出更多的資訊，對銷售做指導。
由於銷售受外界的影響比較大，和工業的質量管理不同。希望你們學習一下《市場營銷》《消費者行為分析》等。----
以上的資料在**的資歷分享裡面都有！！！
：你去仔細看看（定價策略）（競爭對手分享）（市場分析）（管理培訓教程）。這真心是好的資料。不要錯過！
我的百度部落格：
裡面有自己度過的書，讀書筆記，推薦的讀書等，希望你們多看書。
京東商城案例分析報告
目錄京東 基本狀況 2 京東 的商業模式 3 業務模式 3 贏利模式 4 目標客戶 5 核心能力 5 戰略目標 6 京東 的經營模式 6 支付方式 6 物流配送方式 6 採購環節 7 銷售環節 7 京東 的管理模式 7 組織結構的管理 7 鏈管理 7 配送管理 7 客戶關係管理 8 京東 的技術模式...
巨集觀資料資料分析
cpi2011年10月份，全國居民消費 總水平同比 5.5 其中，城市 5.4 農村 5.9 食品 11.9 非食品 2.7 消費品 6.6 服務專案 2.8 cpi下降的主要原因分析 10月食品 趨於穩定，受歐元區債務危機進一步擴大的影響，歐元區經濟復甦狀況出現較大幅度的下滑,外圍 大跌 大宗商品...
資料分析總結
1.為何要進行資料分析 1.1 資料可以用來回答一些問題的依據 少，收入下降，為什麼？玩家到達什麼階段？需要什麼？比較喜歡什麼？遇到什麼困難？玩家在 流失比較嚴重？這些問題，都要靠資料來回答。1.2 為什麼要利用資料？網路遊戲是乙個玩家行為的集合，要從這麼多玩家的心理以及玩家的行為中尋找其中的規律，...