消费数据分析网，有哪些比较好的数据统计和分析的网站

1，有哪些比较好的数据统计和分析的网站

经济论坛，tongjizhixing123

我自己在用的一款软件非常好用

有哪些比较好的数据统计和分析的网站

2，互联网数据分析的网站有哪些

首先，在国内，我们最熟悉的数据分析网站就有百度，这个相信大家都不陌生，都用过，国内的百度搜索平台，提供了关键词的趋势研究，需求图谱和人群画像等数据，对于研究国内的搜索趋势非常有研究，是一个非常不错的平台！还有名扬世界的谷歌，相信大家也都用过，用来探索 Google 上的热门搜寻主题，提供不同国家、不同时间段、不同主题的搜索趋势数据和排行榜。谷歌比较全面，作为早期发展起来的互联网数据分析网站，各个方面都比较完善，用谷歌来分析数据也是个不错的选择。其实各个网站都有自己的长处，比如艾瑞咨询就是提供互联网领域各个行业的数据报告，在国内有一定的影响力。还有国家统计局就是一个提供学习经济统计和分析必备的一个网站，读书的时候经常用，主要是国家和各省份的国民经济数据。再有就是“IT 桔子”就是一个收集和汇总了国内 IT 和互联网领域的企业信息，包括创始人、产品、融资、团队等等数据。上面介绍的这些，综合性比较强的就是百度和谷歌，下面那些网站都是一些在个别领域综合性较强的，以上介绍的这些希望可以为你带来参考！

互联网数据分析的网站有哪些

3，有什么软件可以有效的分析用户的消费轨迹

同道就是一款可以根据用户的存储数据进行整合，自动化、智能模式下分析用户消费轨迹。根据消费轨迹进行合理的运营管理，达到刺激用户转化率的目的。

任务占坑

有什么软件可以有效的分析用户的消费轨迹

4，国内比较有公信力的数据分析平台有哪些

　　百度统计，cnzz比较权威　　百度统计使用方法：　　新老访客：这个可以看出网站新用户和老用户占多少比例，当然了还可以看到访问时间和页面数。　　地域分部：可以看出网站访客来自于什么地方哪个城市的，这其实和网站做的关键词有关，如果你的网站主要是针对湖南地区的那么这方面的访客应该会站很大的比例。　　访问入口：这个功能可以看出用户是从哪个链接进入网站的，如果你的网站大部分是从网站文章页面以及外部链接进来的说明网站做的比较好，这个访问入口也可以看到是从哪个地区来访问网站的。　　搜索词：这个可以看出用户是通过哪些词来访问网站的，可以根据这个词来做重点优化。　　搜索引擎：就是网站主要是来自哪些搜索引擎来的，以及所占的比例是怎样的。目前来说基本是百度占的比较大，因为百度是中文搜索引擎的老大。　　网站概况：这个功能可以看每日每时的ip和pv等流量和趋势图，也可以看整月的趋势图，有利于对网站整体情况的分析。　　实时访客：就是网站实时的一个访问量。　　百度艘引量查询：就是网站被百度收录的页面数量，当然和在站长工具中查到的不一样，因为还有很多的页面没有放出来。　　cnzz的使用方法差不多！

5，会生活能做会员的消费数据分析吗

能，我家就在用这款软件，当初业务员来推销的时候，我也是看中了这一点，它的数据分析方便而且准确，结合刷卡、消费数据，结合消费习惯，对数据进行分析。很实用，而后还能进行数据优化，例如可以进行销量数据分析、客户数据分析、营销数据优化，客户的分类。帮助很大。

6，国外电商网站怎么分析消费者数据

摘自：YiShop电商系统要构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。4. 客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。6. 市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。7. 风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题8. 市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整以上总共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个公司的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。

7，请问数据摩尔网是什么网站

正好你开咯这样的帖

《数据摩尔网》国内最权威的专注减肥产品数据分析、统计和资讯的信息平台。通过对产品的各大要素状况进行采集，运用科学的统计方法对产品做出一个综合指数（即摩尔指数）,用以帮助指导消费者进行正确消费。网站理念是：驱除商品垃圾信息，还原产品真实。官方网址：http//www.shujumoer.com

8，有哪些免费数据分析行业网站

1、Google Analytics谷歌剖析是谷歌公司专门为网站数据核算推出的产品，在数据核算结构上，也分为内容、交际、移动、转化和广告剖析几个维度，主要功能是可以对政策网站进行拜访数据核算和剖析，并供给多种参数供网站具有者运用。它不仅可以帮忙用户衡量销售与转化状况，并且能为运用者供给新鲜的深化信息，帮忙运用者了解拜访者如何运用自己的网站并不断回访网站等。2、百度核算百度核算是百度推出的一款免费的网站流量剖析东西，做好网站数据剖析百度核算具有五个重点，如：趋势剖析、来历剖析、页面剖析、访客剖析、转化剖析。其间访客剖析是指奉告运用之访客的来历，在网站上阅读了哪些页面，有了这些信息，可以帮忙用户改善访客在网站上的运用体会，还能进步网站的出资回报率。3、HeapAnalyticsHeapAnalytics是来自国外的十分敏锐的数据核算东西。它地最大优势之一是，不了解技能的职场人都可以轻松监督我们要监督的任何内容。此外，它在用户分组和趋势判别方面也是一个十分健壮的剖析体系。4、Adobe AnaltyicsOmniture是最早运用页面布局办法的监督东西之一，并且是第一个依据SaaS办法供给服务的监督东西，它也是购买最广泛的付费东西，但价格并未夸张，它与Google Analytics(剖析)十分类似。

9，APIX做什么

是一家专注为企业提供数据风控的公司，目前平台服务与多家银行、信贷和金融机构。覆盖数据范围包括了央行征信报告，身份证实名核验，银行卡实名核验，运营商数据分析，电商消费数据分析，社保公积金查询，失信人黑名单等服务。通过智能数据挖掘技术和SaaS云计算平台化的运作，我们助力金融机构和互联网金融公司对接了海量维度的云数据资源，形成2000多的信用评估指标，生成“欺诈风险检测”，“用户行为分析”和“信用评估定价”三大模型，大大提升了自身的风控水平和互联网产品能力。

10，亚马逊数据分析网站有哪些

1. 通过搜索结果评估市场竞争激烈程度搜索结果数量在很大程度上可以帮助我们评估当前市场上某款产品的竞争激烈程度，当你用你的产品核心关键词进行搜索时，如果该产品搜索结果数量非常多，就是说明该产品所在的市场竞争激烈，如果搜索结果数量少，说明竞争相对较少。当然无论搜索结果的数量多少，这只是一个参考的因素。2. 通过产品的Review数量判定市场容量通过产品的Review数量判定市场容量，尤其是最近三个月/半年的Review数量在一定程度上反映的是平台上的销售状况。在亚马逊上的产品，基本上都集中在搜索结果的前20页，通过搜索结果前20页的产品分析，如果一个产品的整体Review数量多，说明这个产品市场容量大销量较好，如果一个产品的Review数量普遍很少，则意味着这个产品的销量少，市场容量很小。在统计的过程中，卖家还可以顺便了解消费者的需求，更好地进行产品优化与客户服务。3. 通过Review的平均星级评估产品的质量如果销售某个产品大部分的卖家的星级都接近4.5星左右，那我们就可以判断该产品的品质比较稳定可靠。反之，如果大多数卖家的星级都在3星左右，这就说明该产品在品质上有着无法克服的缺陷，此类产品，就应该慎重选择。4. 通过竞品的价格区间预测自己的优势选品的根本在于选择有利润的产品，如何选择有利润价值的产品呢？自然是要参考平台上的竞争对手数据了，通过对众多竞品的低价、高价、和均价进行统计和趋势研究，可以帮助自己判断产品在市场价格区间中是否还留有利润空间，是否支撑得起广告费用，从而更加准确地预测自己在运营中的优势所在。如果盘算一轮下来没有发现利润空间，自然是可以放弃该款产品了。亚马逊数据如何分析，在选品中大概有这么几点。但是面对这些复杂的数据，多数卖家是无法处理得当的，这里建议卖家们可以使用亚马逊数据分析网站，如酷鸟卖家助手来辅助运营，帮助卖家更好地分析亚马逊数据，包括商品销量情况分析、流量情况分析、店铺业绩分析、PPC广告分析、竞争对手分析，都可以用酷鸟获取店铺销售数据并将其图表化，更直观更高效地进行数据分析，进而制订有针对性和便于实施的运营策略。

11，京东送货为什么没包装

商品有自己的包装，京东只是经销商，只提供带有京东标志的购物袋。

京东并不是什么都快，常买的东西在一二线城市会比较快。因为京东自营的产品，一般是京东自己的快递发货，京东在很多地方都有仓库，而且有消费数据分析系统，根据历史消费数据，分析人们的消费习惯，提前备货。而且配送商是自己的物流系统，肯定就不一样了。淘宝就不同了，淘宝上是分散在各地的商家，一般规模也都不到。客户下了订单之后，商家所谓的发货只是把货包装好，然后每天固定时间有约好快递公司取货，然后发出，这个肯定就慢了。而且同样的货有很多商家在卖，你下订单的那个商家可能跟你的距离很远。而且快递公司你懂的，一天货物很多的，不可能专门有电商的就快一些。

不是吧，一般都会有的哦

京东出仓时都有一个薄的透明塑料袋封好的，（不撕破是拿不到里面东西的，）外面再加一个京东的袋子用透明胶布粘好的，如果你收到货时哪个透明塑料袋破了，或者没有了，就是被快递调包了，或者运输途中被人打开过了，遇到这种情况你一定拒收，听我的没错的，京东仓库就在我家边上，我认识很多京东仓库上班的，还有京东自己的快递，这都是他们跟我说的，

12，电商用户消费行为数据分析

对于初级阶段的新电商来说，积累数据，找准运营方向，关注流量，开源是重点；对于中级阶段的电商，稳定客流，提高店铺销量是首要任务；对于很有规模的电商，更侧重留存与活跃，提升整体运营水平。不同的阶段，对于数据分析指标的侧重点也不同。本篇以某电商用户订单记录为例，侧重用户消费整体趋势和用户消费行为，对用户规模和用户黏性中的几个核心数据点进行分析展示：分析过程思维导图：数据来源于一家电商网站用户订单记录观察数据： 1、日期需要转换格式 2、大部分的订单购买商品数量较少，平均值在2个左右，极值99很大，存在干扰 3、用户消费金额稳定，同样也存在极值干扰时间格式转换：需要按月分析数据，这里直接转为月份，忽略具体日期 1、每月销量和销售额分布情况销量与销售额走势一致 2、用户数量、订单数量分布情况订单量和用户数量线性分布图 3、用户数量分布情况使用数据透视表，查看每月用户数量、销量和销售额用户平均消费金额不稳定，此消彼长用户平均消费次数在1-2次之间，1997-1998呈上涨趋势 1、用户消费次数与消费金额用户消费金额、消费次数分布散点图根据散点图分布，极值影响严重，根据切比雪夫定理，筛选数据 95%的数据集中在距离平均值5个标准差之内去掉极值，重新调整后的分布图图形大致呈现线性回归，说明客单价稳定用户消费次数直方图: 大部分集中在10次以内，小部分数据造成了干扰用户金额次数直方图大部分集中在250元以下，绝大部分呈现集中趋势,小部分数据造成了干扰 2、用户累计消费额占比按消费金额排序，使用累计加和函数，计算用户消费额占比用户人数是23750 50%的人只占了15%的消费额消费总金额前4000名贡献了60%的消费额度也就是维护好这前4000名客户，可以完成KPI的60% 3、新老客消费比每月新客趋势图每月老客趋势图 4、单次用户消费数量只消费了一次的客户占比51.14%，有一半客户只购买了一次按月对比： 5、用户分层——rfm模型使用数据透视表，提取出用户消费额、最后一次消费日期、消费数量数据将最后一次消费日期转为最后一次消费日距今的天数 (由于数据是很早之前的，为了更好的展示数据，将对比标准改为所有用户最后一次消费的日期）数据以平均值作为x、y、z轴标准值，编写python函数，将用户M、R、F数据，划分象限，使用0、1作为标准值上下象限之分，给用户分别贴上标签。 8类标签分别是：重要保持客户、重要价值客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般保持客户、一般价值客户、一般发展客户、一般挽留客户统计各标签用户的总销售额、总的消费频率，和人数一般挽留客户最多，重要保持客户第二，重要保持客户销售金额占比最高 rfm客户分层散点图：从RFM分层可知，大部分用户为重要保持客户，但这是由于极值影响，拉高了平均值，用户划分不够准确 6、用户分层——新老用户、活跃、回流、流失用户使用数据透视表，统计每月各用户消费情况，1表示当月购买过，0表示当月没有购买使用python函数，根据用户每月消费情况，贴上标签统计每月各类用户的数量更直观的面积图：计算回流率加入表中 7、用户生命周期计算用户第一次购买和最后一次购买的时间差平均生命周期为135天，最长544天用户的生命周期受只购买过一次的用户影响比较厉害，可以剔除剔除只购买一次的用户，可以看出，用户生命周期首位两端人数比较多，中间值相对少 8、用户购买周期 9、复购率复购率指自然月内，购买多次的用户占比使用applymap函数对用户购买各月购买次数进行标记复购率线形图复购率稳定在20%左右，前一个月因为有大量新用户，只购买了一次，拉低了复购率 10、回购率回购率指曾经购买过且在某一时期内再次购买的用户占比使用前面分好的购买标记 0为本月未购买，1为本月购买编写python函数，对用户回购情况贴上标签回购率线形图