数据分析各项占比怎么分析？

一、数据分析各项占比怎么分析？

数据分析中各项占比的分析通常是通过对数据进行汇总和计算来实现的。下面是一些常用的方法和步骤：

1. 数据汇总：首先，需要对数据进行汇总，以便对数据进行分析和比较。汇总数据的方法包括计算总和、平均值、中位数、标准差等。

2. 绘制占比图：可以使用饼图、条形图、堆积条形图等图表来展示各项占比。这些图表可以直观地呈现数据的比例关系，帮助分析人员更好地理解数据。

3. 计算各项占比：通过对数据进行汇总和计算，可以得到各项占比。例如，可以计算各类别销售额占总销售额的比例，或者计算不同渠道带来的流量占总流量的比例等。

4. 比较各项占比：通过比较各项占比，可以发现不同类别、渠道、产品等之间的关系，找出关键问题和瓶颈，并进行优化和改进。

5. 制定策略：根据各项占比的分析结果，制定相应的策略和计划，以提高各项占比或优化整体数据表现。例如，可以通过调整产品策略、加大营销投入等方式，提高某个类别或渠道的销售占比。

二、如何分析财务报表中各项数据？

分析财务报表中各项数据可以帮助你了解公司财务状况和经营成果，从而做出更明智的投资和商业决策。以下是一些分析财务报表数据的方法：

1. 比较各个时间点的财务报表：不同时间点的财务报表可以反映公司的财务情况，例如收入、利润、负债和资产等方面的变化。通过比较不同时期的财务报表，可以帮助你发现公司的经营变化和趋势。

2. 评估负载状况：负载状况是指公司所负债的总额，包括短期和长期债务、股东权益和其他资产。评估公司的负载状况可以帮助你了解公司的财务状况，例如公司的偿债能力、流动性和经营风险等方面。

3. 比较不同行业的财务报表：不同行业的财务报表可以反映该行业的特点和经济状况。比较不同行业的财务报表可以了解公司在该行业中的竞争力和潜在机会。

4. 分析成本和收益：分析公司的成本和收益可以帮助你了解公司的盈利能力和经营效率。通过比较成本和收益，你可以发现公司的成本控制和收益提升的空间，以及公司的竞争力和未来发展的潜力。

5. 关注隐藏因素：财务报表中还有一些隐藏的因素，例如税务优惠、政府补贴、资产的价值评估等，这些因素可能会对财务报表数据产生影响。因此，在分析财务报表数据时，需要关注这些因素，以更全面地了解公司的财务状况和经营成果。

需要注意的是，分析财务报表数据需要结合公司的实际情况，遵循专业的数据分析方法和标准，以确保分析结果的准确性和可靠性。

三、2021国庆旅游数据分析？

2021年最后一个长假――“十一”黄金周即将拉开序幕，受局部疫情反弹以及部分地区提倡“就地过节”等因素影响，今年国庆黄金周消费趋势或与往年有所不同，省内游增速高于出省游，长假短途游将成为人们出游的首选。

美团App预订和搜索等相关数据显示，2021年国庆黄金周意向出游人数同比2020年国庆黄金周增长49%，其中省内游意向人数同比增速达到64%，高于出省游意向人数同比增速的44%，今年国庆长假周边游、短途游的趋势明显。

四、旅游数据分析系统意义？

智慧景区大数据分析平台的建设不但能够为数据存储、数据挖掘、数据分析等提供数据支持，还能提供景区实时监控和流量预警信息，有助于景区疏导，为管理者制定科学决策提供依据。

在数据应用上，具有运营商数据分析、游客客源分析、景区实时客流分析、交通数据预警分析、网络营销分析、游客画像分析、旅游资源统计等功能。通过大数据多方位掌握客流动态与景区游客线下行为轨迹，了解各景点之间的关联性，辅助景区调整和组合决策。深度了解游客基本特征和线上行为偏好，挖掘个性化服务，提升游客消费体验。

大数据对于旅游海量的非结构化数据的采集、存储及清洗做数据处理，改变了传统的人工对旅游数据的采集、排查、分析等工作程序，促进了旅游企业朝信息化、智慧化发展。在旅游市场经济的带动下，促进景区、旅行社等旅游企业与涉旅企业的智慧化转型，带动整体旅游业的发展和创新。

通过大数据实现了智慧管理、智慧营销、智慧服务，准确地反映了该区域旅游的客源市场、产品市场，从而对资源市场等各个要素进行准确把控，为旅游目的地的发展提供了有力的数据支撑。

五、电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入）

8年电子商务运营经验，4年新媒体内容赛道产品和运营经验，陪跑2000+商家。电商该如何做数据分析，分享一些我的经验。

要观测数据，首先就要建立一套完备的数据指标体系，定义清楚我们要看什么，怎么看。我们来看一下电商行业最经典的数据分析工具“生意参谋”，里面都提供了哪些管理店铺，需要数据监控的指标。

电商数据是用来记录用户行为的数字信息，包括用户的注册、登录、流量、点击、消费、复购等一系列行为习惯的量化数据。

要分析这些数据，首先得了解电商的业务流程，通过业务流程分析用户的业务路径，每个路径需要关注什么指标，以及需要每个路径可能带来的业务损耗。最终形成一个完善的业务漏斗。

从用户的角度出发，电商的业务流程可包括以下重要节点：1. 注册用户是从哪些渠道成为电商注册用户的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付宝、抖音、小红书等。这里需要重点观测每个渠道的注册用户数以及每个渠道的获客成本，例如CPA（单个注册成本）。

2. 流量当用户注册完成后，会有电商页面进行承接，也就意味着用户会产生浏览和点击行为，此时可以通过用户的浏览行为，判断用户的喜好兴趣和潜在交易。这里需要重点观测每个页面的UV、PV、浏览时长、商品点击率等。需要注意的是，在电商阵地中，搜索是一个非常重要的入口，当用户有明确的购物意向时，更可能通过搜索直接到达商品。因此需重点关注搜索的相关流量，包括搜索UV、PV、有结果率等。

3. 转化当用户到达商品层面后，就会进入下单和交易的转化环节。这是电商的核心黄金流程，也是用户交易的重要路径。这里需要重点关注下单量、下单人数、下单金额、支付单量、支付人数、支付金额、客单价、毛利率等。同时需要注意售后订单的情况，但订单因为售后或者其他异常原因关单时，对于平台来说也是一部分流失。所以需要关注售后订单量、关单量、关单率等。

4. 复购对于平台来说，获取一个用户后，当然会希望他尽可能的多复购，多产生GMV（销售额），也就是尽可能提高ARPU值（单用户贡献价值），这需要重点关注用户活跃度、复购率、购物车情况等。购物车其实是一个下单工具，但根据用户习惯，加到购物车的商品更可能后续购买或复购，所以在这阶段也可以关注用户购物车的使用率。

电商各个流程的分析，离不开数据分析。如果你的数据分析能力比较薄弱，推荐去学习知乎知学堂官方的数据分析课程，课程从数据基础开始教起，在里面你不仅可以系统的学习数据分析课程，还有老师手把手带你进行实战项目，美团、阿里、boss直聘，很多大厂的数据分析案例拆解，讲解得清晰透彻，帮你精准定位业务的问题，摆脱业务瓶颈！感兴趣的同学可以报名参加，链接如下：

电商比传统零售要分析的数据复杂得多，数据来源渠道也很多样化，需要的基础数据指标一般有：流量数据指标、订单数据指标、、转化率数据指标、运营数据指标、会员数据指标.....电商运营日常需要监控、分析的数据如下：流量数据：IP、PV、在线时间、老用户比例、新用户比例订单数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利率转化率数据：下单转化率、付款转化率运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货会员数据：会员总数、所有会员购物比率(新会员，老会员)掌握了大量的电商原始数据后，我们需要通过电商获客转化漏斗，一点点拆解、分析自己店铺里的数据，从数据出发找到店铺问题的关键，并且及时做出调整，让流量效率、转化率都达到最大化，最终实现达成GMV（商品交易总额）的总目标。

通过数据分析：我们通过分析渠道的流量结构、广告投放策略，把用户引入着陆页，通过详细的商品介绍、突出卖点，想办法激活用户；通过跳出率、用户停留时长等数据分析，调整你的策略，想办法留住用户，让用户产生加入购物车、生成订单等购买行为。举一个简单的案例

A店铺近3年双十一数据表现从数据中，我们可以分析出如下问题：

现象1：店铺流量逐年降低从20-22年双11的店铺访客数从6134下降到5830，再降低到5531，每年较前一年呈现5% 的下降趋势。结合抖音、小红书等产品的火速发展，猜测是淘系整体的一个流量占比在电商市场受到了外部产品的蚕食，导致了淘系整体流量变少，各店铺的流量也随之减少。

现象2：转化率基本稳定近 3 年的转化率分别是 20.0033%、20.3945%，20.7738%，整体都在 20%，有一点点细微的提升。说明店铺的消费者人群的转化率还是比较稳定的，没有因为流量减少，出现下滑。

现象3：客单价较大提升客单价这3年呈稳定的上升趋势，从323.93上升到390.96再上升到了412.41，通过销售额=客单价X支付买家数的公式，推导出近3年的销售数据分别为397462.11，464851.44，473859.09，并得到销售额呈上升的趋势分别增长率为16.95%和2.27%。

由此可推测客单价的提升从使店铺销售数据没有因为流量下滑而大幅度下降，甚至在 21年对20年还有较大程度的提升。

结合3个现象可以猜测今年也就是23年双11，店铺的流量还会存在一定程度的下降，在转化率得以维持的情况下，可以继续在客单价方向上发力，通过策略提升消费者的客单价，保证店铺销售数据不会出现大规模的下降。

但从客单价每年都有较大的增长情况下，22 比 21 年的销售额提升比例远远小于 21比 20 的提升，说明客单价对于稳定店铺销售数据的意义可能在减弱，但因为数据只有 1 年的变化不具备代表性，所以在选择继续提升客单价的同时，可以考虑寻找新的策略来实现店铺的销售数据的增长。以上就是电商行业中比较常见的数据分析场景，数据分析是电商精细化运营中非常重要的一环，大家一定要学会熟练的应用。

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六、库里各项数据？

斯蒂芬库里生涯至今各项数据现役排名一览:

1.得分:20064分，第8名

2.篮板:3838个，第51名

3.助攻:5388个，第9名

4.抢断:1367个，第9名

5.失误:2598个，第8名

6.投篮出手:14520次，第9名

7.投篮命中:6875个，第10名

8.三分出手:7290次，第1名

9.三分命中:3117个，第1名

10.三分命中率:42.76%，第4名

11.罚球出手:3520个，第23名

12.罚球命中:3197个，第18名

13.罚球命中率:90.82%，第1名

14.得分30+次数:234次，第5名

15.得分40+次数:56次，第4名

16.得分50+次数:10次，第4名

13项数据已进前10，7项数据已进前5，厉害了斯蒂芬，加油！

七、分析旅游搜索大数据主要步骤？

1、明确思路

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。

这一步其实就是具化分析的内容，把一个需要进行数据分析的事件，拆解成为一个又一个的小指标，这样一来，就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体系化，也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有，用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。

2、收集数据

收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式：

（1）数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。

（2）公开出版物：可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。

（3）互联网：随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，例如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。

八、2018年西安旅游数据分析？

一、2018年西安旅游人数及收入

旅游业一直是西安的支柱产业，丰富的旅游资源也一直是西安引以为傲的优势，2018年，西安市接待国内外游客24738.75万人次，比上年增长36.7%；旅游业总收入2554.81亿元，增长56.4%。

二、西安市乡村旅游发展

西安乡村旅游自上世纪90年代兴起以来，由最初的自发式、农家乐、低层次发展的初级阶段，进入到有规划、大投入、规模化的发展阶段，目前正在向品牌化、品质化、差异化的升级阶段迈进。

西安共有九个区四个县，其中涉及乡村旅游业发展的有六个区四个县，发展得比较好的地方有五个市县，全国农业旅游示范点在西安就有四个，西安周边农村大多数乡镇都有乡村旅游项目，旅游业带来的收入已经超过了2.4亿元，成为这些乡村的主要收入来源，为农民带来了可观的收入，农民的生活水平也得到很大的提升。乡村旅游业的发展已经带动了西安经济的发展，为社会带来了一定的效益

九、人体各项数据比例？

1.上.下身比例:以肚脐为界.上下身比例应为5比8.符合[黄金分割"定律

2.胸围:由腋下沿胸部的上方最丰满处测量胸围.应为身高的一半.

3.腰围:在正常情况下.量腰的最细部位.腰围较胸围小20厘米.

4.髋围:在体前耻骨平行于臀部最大部位.髋围较胸围大4厘米.

5.大腿围:在大腿的最上部位.臀折线下.大腿围较腰围小10厘米.

6.小腿围:在小腿最丰满处.小腿围较大腿围小20厘米.

7.足颈围:在足颈的最细部位.足颈围较小腿围小10厘米.

8.上臂围:在肩关节与肘关节之间的中部.上臂围等于大腿围的一半.

9.颈围:在颈的中部最细处.颈围与小腿围相等.

10.肩宽:两肩峰之间的距离.肩宽等于胸围的一半减4厘米.

十、科比各项数据？

1.职业生涯常规赛命中11719个投篮，抓下7047个篮板，送出6306记助攻，砍下33643分。

他是首个完成这种进攻数据（11000+7000+6000）的球员。人们总是在意科比的投篮出手，但他的贡献绝不仅仅是自己得分。

2.常规赛出手次数超过25000的三个球员（贾巴尔、卡尔-马龙、科比）里，科比（26200）是唯一一位外线球员。

排在他身后的是篮球之神乔丹，正是他们促成了联盟进攻重心的外移。

3.科比职业生涯赢得了5次NBA总冠军。

分别是一次三连冠和两连冠，这是马刺都未有机会完成的壮举。

4.科比在NBA征战了20个赛季，只效力于1支球队——湖人。

NBA球员平均职业生涯只有4.8年（2011年统计数据）。

5.科比在季后赛一共有4499次出手，排名历史第一。

在他身后的是迈克尔-乔丹，比科比少2次。

6.科比在常规赛里一共有14481次投篮不进，排名历史第一位。

超第二位的约翰-哈夫利切克1064次（生涯得分超15000分的球员排名）。科比从不掩饰对得分的追求，他自信自己的出手会换来得分。

7.科比18次入选NBA全明星，4次当选票王。

他是联盟首位全明星总票数超越3000万张的球员（30,260,939），入选全明星的次数仅比湖人名宿贾巴尔少1次，排名历史第二。

8.生涯最后一战砍下60分（2015-16赛季最高分），历史排名第一。

生涯第一球是罚球，超越乔丹的一球也是罚球，最后一球还是罚球。

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