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網站數據分析報告范文1
世界工廠分析認為，現在不是缺數據，而是數據太多。據統計，在今天的互聯網上，每秒會產生上萬個微博信息、幾百萬次的搜索、Facebook上的幾十萬次內容。稍大的電子商務公司，都會采集一些行為數據(比如IP流量、瀏覽量)，但是這些行為數據與商業數據(比如交易量)有什么關系?今天絕大多數公司，甚至包括凡客誠品這樣著名的電子商務公司，曾經都不知道如何利用成千上萬的零散數據。
一、數據分析的重要性
首先，我們要來了解一下數據分析對于一個網站的重要性。筆者并不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。
1、阿里巴巴
2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出數據門戶，并正式啟用新域名，新推出的數據門戶根據4500萬中小企業用戶的搜索、詢單、交易等電子商務行為進行數據分析和挖掘，為中小企業以及電子商務從業人士等第三方提供綜合數據服務。馬云曾表示“數據”將是阿里巴巴未來十年發展的戰略核心。
目前正式開放的部分為面向全體用戶的宏觀行業研究模塊，由行業搜索動態趨勢圖、專業化行業分析報告、細分行業和地區的內貿分析和針對行業各級產品的熱點分析，以及實時行業熱點資訊等部分構成，并且為免費提供。到2011年底阿里巴巴還將適時陸續推出數據門戶其他部分應用。
2、各行業巨頭
事實上，近年來全球各大行業巨頭都表示進駐“開放數據”藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億字節數據，相當于200多個美國國會圖書館的藏書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存，并擴大銷量，數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。
電商平臺也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶，作為行業門戶網站的裝備制造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業網站專業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向，都昭示這一個特點：企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平臺等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，并有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。
從各方對待一個事物的態度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對于各行各業都非常的重要，尤其是對于電子商務平臺。
二、電子商務數據分析的七個重要因素
1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老板的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那么，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用并不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。
一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什么樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最后每天的交易量都增長，也還是有問題。
再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經占領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，后者對流量不怎么看重，而是看重交易轉化率及回頭率。
當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那里，大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什么，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什么樣的邏輯分析，也就無法充當老板的眼睛了。
2、電子商務的網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平臺的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。
其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%
投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響，分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大于或等于無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。
投資回報率(ROI)往往具有時效性--回報通常是基于某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，現在的PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析采用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。
電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和后端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而后端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。
目前有些人關心前端行為數據，也有些人關心后端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和后端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得“走火入魔”的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜里的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。
例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站--世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平臺，這是符合常理推斷的。不過就此以后，世界工廠的注冊量一直是穩中有升的，難道這是會員發現一個免費“新大陸”的口碑宣傳嗎?事后發現，是因為世界工廠網的一個新項目--全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛然提升的。對于一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平臺以后的發展及政策導向非常有借鑒意義。
有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是并沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什么，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然后做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。
裝備制造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面，所以對于這些用戶，我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。
客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
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臺網聯動實質化
湖南衛視年度大戲《太平公主秘史》與視頻網站“零時差”播出，其戰略合作視頻平臺選擇了愛奇藝。事實上，進入2012年，雙方的影視同步播放合作就沒有斷過檔。從《如意》到《深宮諜影》，從《親愛的回家》到《太平公主秘史》，以及已排上日程的暑假強檔都市浪漫勵志劇《愛的蜜方》。
“臺網聯動這個詞，大家說了很久，但直到今年電視臺與視頻網站才互動起來?！逼嫠噧热莶扛呒壙偙O高瑾說，“此前的臺網聯動，互聯網是電視劇播出的一個渠道、一個載體，其附加值是淺層次的。電視劇制作公司仍然以衛視、大的地方臺作為首選播出平臺。現在，已經是真正意義上的臺網聯動。這種臺網聯動包括營銷，比如捆綁式地對一部熱播劇進行銷售；包括市場，比如捆綁式地對一部熱播劇進行宣傳；包括內容，比如全程深入植入雙方平臺的品牌。”
臺網聯動帶來的是臺網共贏。相比屬于一家人的電視屏幕，電腦屏幕是一塊屬于個人的屏幕，創造了新的收視需求。不同于封閉的叢林式競爭，視頻與電視攜手，每個參與者都能找到自己的生存維度，市場整體擴張有賴于雙方共同努力。
天空法則催生大平臺影響力
日前，上海財經大學統計與管理學院和艾瑞咨詢聯合的《2011上海地區網絡視頻與電視對比研究》報告顯示：網絡視頻與電視有著明顯的收視時段差異。白天，多數用戶在工作，無法接觸電視，因此網絡視頻占優。在電視“黃金時間”之后的晚上8點至次日凌晨，用戶再次傾向于選擇網絡視頻，且優勢顯著。
在品牌到達率、展示頻次、人群覆蓋、地域到達及傳播周期等方面，如今網絡視頻與傳統的電視已經形成了一種優勢互補的關系，可以讓品牌傳播與營銷效果達到最優。
研究結果表明，相對電視媒體，網絡視頻有五大優勢：用戶使用網絡視頻的時長更長；網絡視頻覆蓋黃金時間更長，范圍更廣；自由掌控時間是用戶選擇網絡視頻觀看節目的最重要原因；網絡視頻廣告性價比更高；網絡視頻廣告更易被消費者獲知，記憶度更高。
“視頻網站已經開始由過去的‘配角’一點點往‘主角’轉移了。有一部連續劇，還沒有拍，在策劃階段，就找到一家有名的電視臺和愛奇藝。影視劇制作公司、電視臺、愛奇藝三方的聯動在影視劇策劃階段就開始了，在劇情、內容方面，我們三方共同植入。這說明了什么問題？視頻網站扮演的角色越來越重要，首先是依托于視頻行業的發展，其次是依托于社會各界對視頻行業的信心。”高瑾說。
越來越多的電視臺、電視劇制作公司看到了視頻網站強大的媒體影響力。據2012年年初艾瑞iUserTracker數據，在線視頻的人均月度有效瀏覽時間僅次于傳統的綜合門戶，排名第二。
臺網聯動不斷走向實質化的過程中，愛奇藝與衛視的平臺共贏戰略更受關注，它帶來的是大平臺的頂級媒體影響力。
大劇營銷出現標桿模式
愛奇藝推出一部大劇、一家衛視、一家視頻網站相互依托的“1+1+1”捆綁式推廣的大劇營銷模式，作為臺網聯動的標桿模式迅速得到市場認可。
以湖南衛視與愛奇藝同步播出的古裝諜戰劇《深宮諜影》為例，該劇在大劇競爭激烈的2012年開春季，創下湖南衛視2.12%的高收視率、愛奇藝網絡點擊量2.3億的收視成績。
依托于精準的數據分析，大劇營銷的潛力開始爆發。以《美人心計》為例，愛奇藝通過關聯百度數據發現，該劇觀眾集中于中青年女性白領，她們對奶制品的搜索量十分客觀，吸引伊利品牌成為該劇贊助商并取得了良好的投放效果。
借助數據分析，東北農村題材影視劇《鄉村愛情5》發現了營銷機會。人們普遍認為這類題材影視作品觀看人群層次不太高，但通過百度搜索關鍵詞關聯，汽車品牌看到了營銷機會。數據顯示，在百度上搜索“鄉村愛情5”關鍵詞的用戶集中在華北、東北地區，而他們最常搜索的關鍵詞是一些中高檔汽車的名字。
“這部劇的受眾其實是有一定的經濟實力、甚至收入不菲的人?！逼嫠嚁祿芯吭涸洪L葛承志做出這樣的人群假設：該劇的觀眾有相當一部分生活在東北、華北地區，通過奮斗有了自己的事業，有可觀的收入，但他們可能來自農村，對自己出生的時代和地方有著熱切的感情，緬懷逝去的時光，而該劇剛好切中他們的心理。
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關鍵詞：大數據;金融監管;外匯管理
一、大數據定義及常用分析方法
（一）定義。對于什么是大數據，迄今為止并沒有公認的定義。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。（二）數據挖掘常用分析方法。數據挖掘就是對觀測的數據集（經常是很龐大的）進行分析，目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解并對數據擁有者而言有價值的新穎方式來總結數據。常用方法類型介紹如下：一是關聯分析。是在未有既定目標情況下，探索數據內部結構的一種分析技術，目的是在一個數據集中發現、檢索出數據集中所有可能的關聯模式或相關性，但這種關系在數據中沒有直接表示或不能肯定。常用的關聯分析算法有：Apriori算法、FP-growth算法。該技術目前廣泛應用于各個領域，如我們在電商平臺瀏覽商品時都會顯示“購買此商品的顧客也同時購買”等提示語，這正是我們日常生活中接觸最多的關聯分析應用實例。二是聚類分析。是在沒有給定劃分類別的情況下，根據數據相似度按照某種標準進行樣本分組的一種方法。它的輸入是一組未被標記的樣本，聚類根據數據自身的距離或相似度將其劃分為若干組，使組內距離最小而組間距離最大。常用的聚類算法有K-Means、K-Medoids、DBSCAN、HC、EM等。當前，聚類分析在客戶分類、文本分類、基因識別、空間數據處理、衛星圖片分析、醫療圖像自動檢測等領域有著廣泛的應用。三是回歸分析。是指通過建立模型來研究變量之間相互關系的密切程度、結構狀態、模型預測的有效工具。常用的回歸模型有：線性回歸、非線性回歸、Logistic回歸等。四是決策樹。是一個預測模型，在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取期望值大于等于零的概率、判斷可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。常用算法有CART、C4.5等。五是人工神經網絡。是人腦的抽象計算模型，是一個大型并行分布式處理器，由簡單的處理單元組成。它可以通過調整單元連接的強度來學習經驗知識，并運用這些知識推導出新的結果，屬于機器學習的一種。
二、大數據分析在金融監管領域主要運用場景
當前大數據在前瞻性研究、風險防控、客戶分析、輿情監測等方面都取得了巨大的成效，在金融領域實現了廣泛應用,有效地提升了金融監管的針對性，為金融管理、風險識別帶來了無限的可能性，成為當前不可或缺的分析手段之一。一是運用大數據開辟“線上溯源，線下打擊”的治假新模式。2015年5月,某省“雙打辦”聯合某電子商務企業發起行動。某電子商務企業首先運用大數據手段識別售假線索、鎖定犯罪嫌疑人、分析串并背后團伙，根據警方需求批量輸出線索用于偵查破案。行動期間，該省侵犯知識產權立案數同比上漲120%，破案數同比上漲77.3%。與傳統打假模式相比，“大數據治假”模式實現了對犯罪嫌疑人線索信息的實時收集，為執法部門線下查處和打擊提供了更精細、精準的線索和證據。二是運用大數據提升監管有效性。2016年，某交易所通過監控發現滬股通標的股票成交、股價漲勢存在明顯異常。運用大數據方法對歷史資料進行關聯匹配映射分析后發現，來自香港的證券賬戶與開立在內地的某些證券賬戶有操縱市場的重大嫌疑，根據上述線索，監管部門查獲唐某等人跨境操縱市場的違法事實，成為滬港通開通以來查處的首例跨境操縱市場案例。大數據方法為資本市場的進一步對外開放提供了新的監管思路。三是運用大數據實現風險分析、風險評級，打擊電信詐騙。通過收集和整理各行業、機構的黑名單，利用多樣化的機器學習模型及大數據關聯分析等技術，為銀行、個人等提供風險管控和反欺詐的服務；運用數據挖掘技術，發掘與相關賬戶信用相關的預警信息，形成預警信號并向相關風險管理系統主動推送，進而跟蹤預警信號處置流程，直至得出最終結論或風險管控方案，形成一個風險預警、通知、處置和關閉的閉環處理流程。四是運用大數據助力風控。例如，某電子商務企業旗下小貸平臺建立了決策系統，借助大數據分析結果選擇風險可控的企業開放信貸服務，實現貸前小額貸款風險管理控制，提升集約化管理的效率。該平臺信用貸款部分客戶的貸款年化利率可低至12%，對比原先降低6個百分點。依靠平臺和數據優勢，該平臺在風險控制方面已形成了多層次、全方位的微貸風險預警和管理體系，實際運行中該平臺的不良貸款率一直保持在1%以下，風險控制成效良好。
三、對大數據分析在外匯管理領域運用的思考
（一）引入大數據分析方法的必要性。近年來，外匯管理部門通過不斷完善國際收支申報體系和加強外匯管理信息化建設，掌握了海量的數據信息，為外匯管理從側重事前審批逐步轉向側重事后監測分析奠定了扎實的基礎。在當前主流的事后監測分析框架中，通常按照業務條線，采用“宏觀—中觀—微觀”自上而下遞進式分析方法。這種分析方法有一定的優點，可以實現對各業務系統的充分利用，與宏觀形勢和業務管理信息結合較為緊密。但同時也存在一些缺陷：一是數據之間關聯度不高，監測分析主要以各業務條線事后核查為主，數據相對分散，數據之間的關聯分析較弱，監測結果相對滯后；二是難以發現潛在風險苗頭，特別是在數據量巨大或關聯關系復雜等特定場景下，有時無法取得滿意的監測分析結果。在此背景下，可以考慮適時引入大數據分析方法。該分析方法是考慮在整合內部系統、互聯網等各類信息數據的基礎之上，利用數據挖掘、建模等工具方法，對企業、集團等主體、各類交易數據及互聯網信息進行多層次、多角度、多項目的情況分析，并通過反饋的結果，修改完善模型，不斷提高分析預測結果的準確性，既能解放大量人力資源，又有助于提高事中事后監管的針對性和效率，同時提高外匯管理的信息化程度。（二）大數據分析方法在外匯管理領域運用的具體思路。1.打造大數據監管中心，探索構建各類監管模型設立大數據監管中心，整合各業務系統數據及互聯網外部數據，構建各類監管模型，多層次、多角度、全方位對各類主體交易數據實施監管及風險防控，探索實現主體監管、本外幣一體化監管等，提升監管效率。一是交易數據監管。將當前各項法規、政策、制度數字化，建立合規性核查模型，通過對交易信息進行模擬仿真測試，獲取交易數據的邊界條件，判斷交易的合規性，自動報告不合規交易。二是交易風險預警。通過對以往違規的交易進行分析建模，結合當前的經濟金融形勢，對每筆交易進行風險分級，自動報告高風險的業務數據。監管部門判斷核查后，系統根據反饋結果通過機器學習等完善預警模型，不斷提升預警準確度。三是主體監管。以企業或集團公司為主體，整合利用全方位數據，運用神經網絡等技術對主體的投融資、結售匯、資金管理與調配等內部交易行為進行分析，了解不同類別主體異同點，對主體進行適當性分析評測，及時識別潛在違規行為。2.預測匯率、跨境收支走勢，了解并引導市場預期通過收集影響匯率變動、跨境收支相關因素信息，建立模型預測匯率、跨境收支走勢，并通過機器學習等方法，自動或人工調整模型，不斷提升預測結果的準確性，同時掌握902017.09市場預期，及時進行引導。一是匯率走勢預測。整理收集通貨膨脹、利率、政府債務、市場心理等影響匯率變化的信息，通過回歸等各類模型方法，分析某一項或多項與匯率之間關系，預測特定時間段匯率走勢。二是全國或地區跨境收支形勢預測。整理收集行業價格、匯率、經濟金融形勢等外部信息，觀測、分析經濟金融形勢、匯率、人民幣即期交易差價等對地區跨境收支或進出口的影響，預測跨境收支或進出口走勢變化。三是掌握人民幣匯率市場預期。收集網絡上關于人民幣匯率相關信息、搜索頻率等，通過文本分析等方法了解人民幣匯率走勢的市場預期，便于適時采取引導措施。3.輿情實時監測，快速預警反饋整理收集互聯網各大網站評論、博客等信息資源，嘗試以數據情感分析角度，實現對文本評論數據的傾向性判斷以及所隱藏的信息的挖掘并分析。一是獲取政策反響。收集各大網站某項政策的相關評論、帖子、博客等信息，通過深度學習、語義網絡等多種數據挖掘模型，分析判斷數據傾向性，以數據角度反映政策執行效果及反響，為政策的進一步完善提供參考。二是設立輿情監測平臺。運用數據倉庫、文本分析、機器學習、神經網絡等技術手段對金融敏感信息、輿論情況、政策解讀反響等進行實時監測、分析，全面覆蓋公共新聞網站、行業網站、微博、博客、論壇、貼吧等信息平臺，在第一時間捕獲相關輿情，并及時發送分析報告，合理引導市場預期。（三）初步實踐與嘗試。我們以某地區2015年1月至2016年10月涉外支出數據為例，對其與CNH、CNY進行了回歸分析。1.涉外支出與CNY回歸分析回歸預估方程為：涉外支出（億美元）=-52.15CNY+530.17。但P值為0.4912（一般認為P<0.05時通過顯著性檢驗），表明CNY與涉外支出無明顯關系。2.涉外支出與CNH回歸分析回歸預估方程為：涉外支出（億美元）=-24.05CNH+349.82。但P值為0.7526，表明CNH與涉外支出無明顯相關關系。3.涉外支出與CNY、CNH回歸分析回歸預估方程為：涉外支出（億美元）=2466.1CNH-2498.2CNY+364.6。其中CNH、CNY、截距項P值分別為2.3×10-5、1.9×10-5和0.246，表明CNH、CNY與涉外支出有顯著的相關性，截距項與涉外支出沒有明顯的相關性，擬合優度為0.5897。4.涉外支出與即期交易價差（CNH-CNY）回歸分析回歸預估方程為：涉外支出（億美元）=2489.06（CNH-CNY）+157.3，其中P值分別為3.73×10-12和1.38×10-5，表明兩項預估值的顯著水平均較為理想，擬合優度為0.6006。從上述情況可以看出涉外支出與即期交易價差存在較強的線性關系，即某地區涉外支出隨著人民幣價差（CNH—CNY）的收窄而減小，隨價差的擴大而增加。在知悉若干變量對另一變量存在影響的情況下，可使用該方法分析各自變量與因變量的具體相關性，逐步求取最優模型，獲取變量之間的線性關系，如：分析匯率與購匯金額之間的關系；分析產品進出口金額、進出口量與產品價格之間的關系。
四、政策建議
網站數據分析報告范文4
但是，在閱讀推廣過程中，我們也遇到了一些障礙，如對學生的個性化閱讀缺乏了解和統一指導，學校無法跟蹤學生個體閱讀的情況；閱讀評價耗時、耗工、耗力，成本（尤其是時間成本和人力成本）太高；無法有效地對學生閱讀的興趣、深度、廣度等狀況進行有效分析；無法根據學生閱讀狀況把握他們的興趣、愛好、思維等方面的特點，因此，教師也無法引領和糾偏。而在當時的狀況下，這些困難都無法克服。
如何將閱讀落到實處，如何減輕教師在閱讀中的工作量，讓學生真正學到更多有益的知識，“互聯網+”的興起讓我們看到了攻克難題的曙光。
“互聯網+”可以解決學生閱讀的數據收集和分析的問題，把人工統計的繁瑣工程簡化為自動收集數據，把復雜模糊的人工分析簡化為簡單可靠的數據分析，兼之具有簡便的管理、督察、評價、拓展功能，這就比傳統的人工推廣閱讀的方式更簡便快捷、清晰準確，并易于互動和操作。
因此，學校與科技公司聯合開發了“攀登閱讀”項目。
“攀登閱讀”是幫助學生線上選書、線下讀書、線上評價的“互聯網+閱讀”平臺，致力于激發學生閱讀興趣，提升閱讀質量，培養學生一生的閱讀習慣和語文素養?！芭实情喿x”使校園閱讀進入了與信息化深度融合的大數據時代。
應用系統平臺主要包括校園閱讀資源管理中心、學生閱讀參與模塊、學生閱讀游戲體驗模塊、學生閱讀展示模塊、學生閱讀評價模塊、教師閱讀指導及管理模塊等。學生和教師可憑借賬號在“攀登閱讀”網站首頁登錄平臺。平臺學生端有個性化選書、個人書架管理、圖書閱讀認證、閱讀筆記與交流和個人閱讀報告實時生成等功能項，平臺教師端有學生閱讀資源管理、學生閱讀任務管理、學生閱讀獎勵和學生閱讀情況分析與評價等功能項。
“攀登閱讀”平臺主要解決了“讀什么、不想讀、讀了沒、能力提升”四大問題。
給學生最適合的書
“攀登閱讀”平臺通過大數據分析技術從難度和興趣兩個維度對書目進行分級，按照學生的年齡特征、認知程度，給學生選擇最適合的書目進行閱讀。“攀登閱讀”平臺提供了六個等級、上萬本的書目可供選擇，六個等級分別對應著六個年級，不同年級的學生可以快速選擇相應等級和種類的書目進行搜索。我們將特色推薦生成一份校本書單，校本書庫中的圖書配有圖書驗證測試題目，必讀和部分精選圖書配有思維訓練題目。學生可以根據閱讀等級、閱讀主題進行個性化、精準化書單選擇，學生還可以查看同學們都在看什么書。
教師通過數據分析匯總班級學生的選書情況，了解學生的選書類別分布后，適時掌握學生的讀書動向。然后，把學生最喜歡、最適合和可配合課內閱讀教學的書目推送給學生。
激發學生讀書興趣
評選閱讀達人和書香班級。這是激發學生讀書興趣的方法之一。學生根據閱讀量的不同劃分為不同等級，學生通過閱讀換積分爭排名，教師通過查看學生的閱讀量、筆記數量及質量來篩選班級閱讀達人。學校根據各班級讀書數據評選出書香班級和校級閱讀達人。
閱讀積分獎勵。在閱讀平臺中，每本圖書設立不同的積分，學生在閱讀完圖書后進行閱讀后測，通過測試的就可以獲取該圖書的積分和金貝，閱讀積分作為獎勵和參加活動的基礎。同時，積分可以在游戲中購買裝備提升閱讀等級形象。教師可以對學生提出閱讀基礎量化要求，通過閱讀積分的總分要求，來達成學生閱讀任務。教師根據校本特色從圖書分值上對學生閱讀書目進行恰當的引導。學校獎勵閱讀優勝班購書款，愛心爸爸、愛心媽媽帶領孩子到西單圖書大廈購書。校長邀請“閱讀小達人”共進午餐、共話閱讀。這種獎勵機制自然形成了一種你追我趕的閱讀氛圍。
線下活動展示。學校及時給學生創造讀書展示的平臺，包括師生共讀、親子共讀、生生共讀。校級讀書展示中，學生用課本劇、演講的形式展現了閱讀特有的成果。家長和教師也積極參與其中。
學生可以寫讀后感、閱讀筆記，在閱讀的基礎上訓練書面表達能力。讀完書之后，學生還可以在閱讀小組中與同齡人交流收獲、體驗，他們的自我學習價值得以體現，這反過來又促進了他們的再次閱讀，形成了“人人都閱讀，人人都樂讀”的良好氛圍。
跟蹤評價閱讀素養
在閱讀評價中，單純的依靠閱讀數量來進行閱讀評價是不準確的，它忽視了不同難易度的書籍帶來的影響。不同閱讀能力的讀者閱讀不同分級水平的書時，評價閱讀質量的標準應該區別對待。
在“攀登閱讀”平臺中，平臺根據正確率等基礎數據給出閱讀質量加權積分。通過對學生閱讀的各類圖書數量的記錄，監控學生閱讀內容的均衡性，可以進行有針對性的引導和把控。
實現個性化讀書指導
科學檢測形成讀書大數據。學生通過簡單測試的方式，獲取單本圖書的閱讀測評認證。每次認證需做五道選擇題，平臺依據正確率判斷是否通過認證。二次認證時題目更新，避免猜題。學生在做能力測試題時，針對不同形式、難度的題目，平臺可以實時記錄和形成學生讀書的大數據，進而分析學生的閱讀質量及閱讀能力，為教師的閱讀教學提供依據。
大數據指導閱讀教學。依托大數據，學校創新了閱讀分層教學課例模式。即課前學生自主閱讀課文節選的整本書；備課前教師通過平臺監測學生的預習情況和理解程度；課上教師根據平臺數據分析，進行分層指導教學；課后依托大數據拓展同作家或同年級圖書讓學生閱讀，以文帶文，舉一反三。
基于大數據形成一對一讀書指導方案。平臺實時為學生生成個性化閱讀分析報告，對學生的閱讀參與情況、認證情況、閱讀興趣、閱讀能力情況進行全面分析。對閱讀能力的評價遵循國際PIRLS標準，基于科學模型進行分層驗證及能力拓展，主要評價和發展學生的認讀能力、理解能力、評價鑒賞能力、創造應用能力和理解監控能力。
教師在平臺教師端可查看班級每一名學生的詳細情況，實現對班級成員閱讀情況的準確掌握。通過分析每個學生的閱讀報告，教師可以有的放矢地對學生進行閱讀指導。校長也可以隨時點開平臺查看全校每個班級每個學生的閱讀詳情，全面掌控全校各班的閱讀情況。平臺每個月自動生成全校學生總體的閱讀分析報告，對全校學生的閱讀數據進行有效分析，為學校指導學生閱讀提供決策依據。
網站數據分析報告范文5
記者在財政部網站看到，公安部全國公安機關12389專用舉報電話平臺項目已經完成招標，該系統最大同時登錄數量不少于1000個，坐席使用IP電話，數量不少于450部。
（摘自2013年11月18日《青島日報》）
公安部將開通
民警違紀違法舉報平臺
為進一步拓寬群眾舉報投訴的渠道，理順公安民警違紀違法線索的受理、查處機制，目前，公安部正在抓緊建設全國公安民警違紀違法12389專用舉報電話及互聯網舉報平臺，并將于近期開通。
記者在財政部網站看到，公安部全國公安機關12389專用舉報電話平臺項目已經完成招標，該系統最大同時登錄數量不少于1000個，坐席使用IP電話，數量不少于450部。
（摘自2013年11月18日《青島日報》）
道德類節目需在6時至24時播出
國家新聞出版廣電總局要求，進一步擴大電視上星綜合頻道新聞、經濟、文化、科教、生活服務、動畫和少兒、紀錄片、對農等類型節目的播出比例，總播出時長按周計算不少于30%；道德建設類節目需安排在6時至24時播出；按周計算平均每天6時至次日1時之間至少播出30分鐘的國產紀錄片；平均每天8時至21時30分之間至少播出30分鐘的國產動畫或少兒節目。
（摘自2013年11月15日《北京青年報》）
國內半數企業不滿5歲
工商總局日前的全國內資企業生存時間分析報告稱，截至2012年底，我國實有企業1322.54萬戶，1歲以內、1歲～2歲、2歲～3歲的企業均占到企業總數的10%以上，半數企業不滿5歲。
網站數據分析報告范文6
眾所周知，越來越多的企業和求職者使用網絡進行招聘和找工作，企業招聘需求的變化反映了企業的體量擴容及發展的需求，因此招聘雇傭的變化能夠清晰反映出各行各業在2013年的發展情況，這份大數據分析報告通過勞動力市場的變化給2013年的宏觀經濟變化做了一個總結。
郭盛表示，人力資源市場的變化能很好地反映出2013年宏觀經濟的變化，2013年是改革重啟之年，也是人力資源市場、勞動力市場發生巨大變化的一年。智聯招聘在整個勞動力市場上占了55-60%的市場份額，因此使用智聯招聘的大數據能夠充分地分析和反映宏觀經濟的一些現象。
彭博經濟學家Tom Orlik表示，中國最大的招聘網站之一智聯招聘的數據顯示，2013年勞動力需求仍很強勁。今年頭10個月，該網站上的招聘職位較去年同期增加了26%。除了招聘職位實際增加以外，這個數字也反映了智聯招聘向新的城市和行業的迅速擴張，以及招聘廣告從紙媒體向網絡媒體的轉移。從這些數據來看，對中國經濟增長放緩可能使勞動力市場降溫的擔憂可能有些夸大。
具體分析來看，2013年兩個行業的招聘需求發展非常迅猛，金融行業是招聘職位增長最多的行業，2013年頭10個月招聘職位較去年同期增長91%。房地產行業的就業機會增長也非常強勁，增幅達到53%。在另一端，制造業新增招聘職位僅增長了9%。
從企業的性質來看，一枝獨秀的是國企，72%的增長，國進民退現象再次凸顯。令人比較擔憂的是，增長最弱的是外商投資企業，增幅僅為3%，智聯招聘整體職位增長為26%，外資企業遠遠落后于這樣的增長，也就是說外資企業在中國國民經濟當中可能面臨著非常大的挑戰甚至萎縮的境地。
從企業的規模來看，呈現了兩極分化，一萬人以上的企業職位需求增幅達到了94%。另外一個方面令人覺得非常欣喜，也是非常有意思的是20人以下的小微企業增長達到了61%。政府宏觀調控對于小微企業的支持已經開始有所體現。
從地域上講二三線市場不斷崛起，東部的經濟調整并沒有那么快，但是中、西部增長的非?？?，跑贏大盤增幅。從GDP的角度，2013年內陸城市中部、西部經濟擴張速度是比較快的，與勞動力市場數據完全吻合。中部、西部的擴張不但帶來了區域增長，另外一個非常好的現象是大學生期望的就業城市分布，越來越多的大學生愿意主動離開北上廣進入二三線城市就業，這與70、80后的被動離開是不同的。2011年愿意到二三線城市的46%，現在達到61%，從這一點微觀數據可以看到經濟發展的新趨勢：中西部崛起，人才流動就是這個趨勢的最好佐證。
