如何看懂數據

1. 如何看懂imshealth數據

數據解讀，不能是為了迎合誰，要遵循數據的本質，要遵循科學的邏輯，要有想像力（配合求證），可能有時候也需要依賴人脈關系所獲得的情報，（這個也有很多典型範例），這個具體再怎麼說可能我也說不清楚，說幾個反面例子也許更容易理解。
1、因果關聯錯誤，或忽略關鍵因素，A和B的數據高度相關，有人就片面認為A影響了B，或者B影響了A；但是，有時候真實原因是C同時影響了A和B，有時候C被忽略掉了。
2、忽略沉默的大多數，特別是網上投票，調查，極易產生這種偏差，參與者往往有一定的共同訴求，而未參與者往往才是主流用戶。
3、數據定義錯誤，或理解歧義，在技術與市場、產品人員溝通中產生信息歧義，直接導致所處理的數據和所需求的數據有偏差，結果顯著不正確。
4、強行匹配；不同公司，不同領域的數據定義可能不一致，在同一個公司內或領域內做對比，往往沒有問題，大家對此都很習慣，卻有評論家不懂裝懂，強行將不同定義的數據放在一起對比做結論，顯著失真；海外著名金融機構在分析中國頁游和端游市場就連續犯這類錯誤。
5、忽略前提；有些數據結論是基於某種前提，符合某種特定場景下得出的，但是解讀者有意或無意忽略前提，將結論擴大化，顯著誤讀。
6、忽略交互；在商業模式改造和產品改進，往往都會出這類問題，最簡單說，你游戲中的道具降價，對收入的影響是增還是減？如果忽略交互，僅僅依賴於數據推算，當然是減，但是實際呢？做運營的都知道。
7、缺乏常識；如果對一些重要的紀念日，節日，或者網購節不了解，那去處理有關數據顯然就不知所雲了。做行業報告更是如此，很難想像對行業不了解的人能做出怎樣的報告。
8、無視樣本偏差；我們通常做數據調研，是基於樣本數據，而采樣過程本身很難做到完全的公平和分散，樣本偏差要控制在合理范疇內，即便無法控制，在結論中也需要標注；這才是嚴謹的數據解讀，對樣本偏差視而不見，甚至為了某種宣傳目的刻意尋找偏差的樣本，都不可能做出好的數據結論。
那麼， 數據處理也多說一點，雖說是個技術活，但是有些不那麼技術的事情，也必須做到位才行；很多時候，我看到一個數據，不符合我的預期，我第一反應，是了解數據來源和處理邏輯，我們通常面對的數據，包括大量的干擾，噪音數據，以及一些識別上容易產生歧義甚至誤判的數據，這都是需要處理的，很多時候工程師只關心演算法層面、效率層面，不願意也不關心這些東西，所得出的數據結論失真度就非常高，越是大公司，這種情況越普遍；在我效力的巨頭公司時，這樣的範例非常多，處理方法其實很簡單，多看看源數據，對中間的噪音和干擾數據正確識別標注，對容易誤判的數據進行二次判定，全是苦力活，沒啥技術含量，但是這是必須的。
最後，很多人想知道我怎麼看數據，或者想問我，他們每天看很多數據，不知道怎麼去看，我其實有很簡單的三板斧，一學就會，一用就靈，對常見的數據場景，可解決絕大部分日常需求。 簡單說就是「對比，細分，溯源」 六字真言，沒了。
對比，數據放在那裡，是沒意義的，你說你游戲周流失率80%，啥情況？不知道，你問我我也不知道。對比起來才知道。
一是橫比，你拿出50款游戲來比，別人平均流失率90%，你80%，你游戲還不錯勒，別人要平均流失65%，你80%，這就有問題了。
二是縱比，和自己時間軸比，你兩個月前1.0版本流失率90%，你現在80%，有進步么，你要是兩個月前是50%，現在80%，好好反思嘍。
所以，我特別強調，在通常企業數據監控，顯示一大屏數據的界面上，對比特徵要最大體現，比如所有同比下降超過多少比例的一概紅色體現，所有上升多少比例的一概綠色體現，公司運營狀況一目瞭然。
細分，數據出現對比異常，你當然想知道原因，那就需要細分了。
細分先分緯度，再分粒度，什麼是緯度？你按照時間去分，就是時間緯度，按照地區去分，就是地區緯度，按照來路去分，就是來路緯度，按照受訪去分，就是受訪緯度；你說今天網站訪問量漲了5%，咋回事不知道，你細分一看，大部分網頁都沒漲，某個頻道某個活動頁漲了300%，這就清楚了，這就是細分最簡單的範例，其實很多領域都通用。 粒度是什麼，你時間緯度，是按照天，還是按照小時？這就是粒度差異，你來路緯度，是來路的網站，還是來路的url，這就是粒度的差異；這樣可以將對比的差異值逐級鎖定，尋找原因。
溯源，有時候我對比，細分鎖定到具體緯度，具體粒度了，依然沒有結論，怎麼辦，溯源，依據鎖定的這個緯度和粒度作為搜索條件，查詢所涉及的源日誌，源記錄，然後基於此分析和反思用戶的行為，往往會有驚人的發現，我們正是基於這一邏輯發現過產品的一些缺陷，而且你不斷通過這個方式分析數據，對用戶行為的理解也會逐步加深。
其實，這個話題還有很多延伸，比如，如何看一個年輕人有沒有數據分析潛質；以及如何培養數據分析和產品分析人才，等等，不過，就這樣吧。

2. 如何在大數據中找到切中要害的重點數據

如何在大數據中找到切中要害的重點數據

人人都在說大數據，但商家面臨的現實是：如何在龐雜的數據中找到切中運營要害的重點數據指標，並用來實際指導完善自己的店鋪運營。
就像馬雲在淘寶十周年晚會上說的那樣，還沒來得及琢磨移動互聯網是怎麼回事兒，人們就已經爭相簇擁著進入大數據時代了。事實上，在人們爭論大數據到底是經營的救命靈葯還是一個過度包裝的概念時，賣家們先要給自己打一針鎮定劑：賣家擁有的數據並不需要上升到雲計算那樣的高度，重要的是通過分析數據做好店鋪運營。雖然大部分賣家都承認數據分析對店鋪運營的重要性，也都願意在數據分析工具上花費銀兩，但對如何讀懂數據，尤其是如何通過已知數據來指導和完善店鋪的運營時，一頭霧水者不在少數。來，一起看解決方案吧。一問：看什麼，怎麼看在數據運營之前，賣家需要先做一些基本工作：看哪些數據？怎麼看？一般來說，做店鋪分析前需要先採集店鋪以及行業的基礎數據。採集店鋪數據可以用量子、小艾，採集行業數據可以用數據魔方、生意經。有了這些基礎工具，賣家能夠採集店鋪的各項數據，例如流量情況、跳失率、成交情況、回頭客、收藏情況、轉化率、訪問深度、客單價、銷售地域分布及轉化率情況；也能夠看到各種行業數據，比如主類目趨勢、子類目詳情、最近客單價的變化、活躍店鋪以及商品數量等數據。數據採集不難，更多賣家的難題在「怎麼看」。一般而言，賣家都是直接去量子後台看今天和昨天的數據，當周數據和當月數據。但是這裡面很多數據都是在不同的選項里，不能完整地按照趨勢變化來呈現數據，賣家靠大腦強記也不是辦法。那到底怎麼看呢？稍微願意學習一下Excel基本操作的賣家可以自己動手，對這些基礎數據進行加工、提取、組合，讓它們變成一張對店鋪能夠起到幫扶作用的數據分析報表。以店鋪基礎數據為例，可以通過一些計算方法讓不同數據呈現在一個表格裡面，並且可以通過隨意查看數據、對比數據，清晰明了地看清楚數據、看懂數據。比如，通過查看幾項流量數據來診斷流量下降的原因，是單品寶貝流量下降，還是付費推廣、自主訪問等流量下降，或者是行業整體下降，都一目瞭然。如果發現是單品流量下降了，就能在自然搜索的UV裡面發現問題，然後在量子里單獨拉出寶貝的流量數據查看是哪一款或者哪幾款寶貝流量下降。找到問題的源頭去解決問題，而不是拍腦袋說大家流量都下降了來掩飾問題的本質。一般而言，店鋪數據運營要看三類數據：一是流量數據，包含淘寶免費流量、自主訪問數、淘寶付費流量、淘寶站外流量等四大類。如果結合淘寶系平台，流量來源共有55個指標，但賣家重點關注搜索流量、類目流量以及突發流量即可；二是店鋪運營大數據，包含首頁數據、寶貝頁面數據、收藏量、轉化率、咨詢轉化率、DSR評分等；三是單品數據，主要監測店鋪爆款數據和新品數據。二問：55個流量指標，重點看哪些淘寶官方給流量劃分了四個標准，分別是：免費流量、自主訪問流量、付費流量、站外流量。免費流量裡麵包含了搜索、類目、專題、活動、社區幫派、動態等，這里主要關注搜索和類目流量。免費流量的變化至關重要，基本決定了店鋪的盈利情況，很多賣家做爆款的最終目的，就是能夠持續不斷地佔據淘寶有利位置、獲取海量免費流量。這樣的流量很穩定，可持續長期操作。以一家做到了標準的3∶3∶3∶1的流量分布的女裝店鋪為例，天貓搜索和淘寶搜索在2012年年底因為春節的緣故整體搜索流量下降，但是節後並未恢復搜索流量。原因其一是因為2013年基本上沒有春天，春款帶來的流量基本沒有辦法和冬季羽絨服爆款帶來的流量銜接起來，其二是因為夏季產品沒有爆起，所以流量並未恢復以往的光彩。另外還能看到店鋪有所提升的地方如天貓類目，從三月份開始破0了，並持續上漲，這里就可以表揚做產品優化或者推廣的負責人，他們的努力在這里就能清晰地被展現出來。有些店鋪靠以參加活動為生，不注重免費的搜索流量，但活動銷量不計入搜索權重，如此下去店鋪流量就像過山車，巔峰之後即是低谷，這樣的店鋪流量不能環比上升。若不能藉助活動，離關門那天亦將不遠。所以商家在搜索流量這塊要投入最大精力，實時關注這塊的流量變化。其次就是關注一些異常突發的流量，比如淘寶推推、淘女郎、愛逛街等，若賣家有能力去做並且做完後有效果的那就持續關注，畢竟這些都是免費的流量。這里之所以不提活動流量，是因為活動流量不固定，除了活動預熱前幾天關注下活動流量的大小以便安排好相應的工作量、客服人數、倉庫發貨人數等，基本也就沒有太多需要注意的了。自主訪問流量包含了直接訪問、寶貝收藏、店鋪收藏、購物車、已買到的寶貝等，這里要關注的是店鋪收藏、寶貝收藏以及直接訪問。收藏你店鋪的買家基本上都是忠實的老顧客，從收藏流量基本能夠判定店鋪忠實老顧客數量的變化。其次就是寶貝收藏，收藏購買率是非常高的，如女裝類目2013年二月份到四月份成交人數1.33億次，收藏量8.57億次（數據魔方獲取的數據），最終收藏購買率可能為15％（包袋類目全年的收藏購買率為27％）。也就是說，從寶貝收藏進入購買頁面的100個人可能有15個人有購買意向，如果這時候再對該產品做下促銷活動或者回饋有禮，那麼可想而知這個轉化率的數值會有多大。一個好寶貝能產生大量收藏，因此我們想要這里的流量上漲就需要付出更多的精力去維護好單品。至於直接訪問數，這部分流量比較混雜也不好區分裡面的優質流量，只要沒有大漲大跌基本不用太關注。付費流量，主要關注淘客流量就可以，因為其他流量都有自己的流量控制方案，錢多流量就多。但是淘客就不一樣了，這個是後付費的，成交了才給錢，不成交不給錢，退款了也不給錢。說明下，這里的淘客推廣流量和免費流量裡面的淘客搜索流量是兩回事，後者是在淘寶特賣頻道搜索進來的。站外流量，這個流量要不就是自己在站外投放廣告吸引來的，要不就是利用在網路知道回答問題等手段吸引來的，包括現在火熱的微博引流、微信引流等，比如2012年「哈剛少俠」寫的神文案被人挖到站外，在各大論壇立馬火爆了起來，由此帶來的流量雖不精準，但是由此帶動的名氣和銷量依舊非凡。三問：店鋪運營大數據，好著急店鋪運營大數據主要關注首頁數據、寶貝頁面數據、收藏量、轉化率、咨詢轉化率、DSR評分等七個指標。看首頁數據最主要看跳失率。跳失率越低，說明店鋪首頁有東西能吸引買家點擊，從而讓店鋪的寶貝頁面或者店鋪的活動頁面得到更多展示。若跳失率過高（女裝類目店鋪的跳失率超過30％就說明存在問題），則需要好好優化下你的首頁，讓買家能找到一些你設定的入口或者活動，不要讓這部分買家直接點關閉。能到店鋪首頁來的買家，自然是想對你的店鋪有更多的了解或者看更多的寶貝，這部分買家的下單情況會比只停留在寶貝頁面的買家強上很多倍。至於停留時間，不宜過長也不能過短：過長說明頁面內容過於豐富，意味著商家需要花費很多精力去做頁面，但不是所有買家都有這么多時間一直看完你的首頁；過短的話買家就覺得你店鋪沒有什麼東西，點兩下就沒有了，下次來了也不會想再去首頁了。所以控制在一個時間段（比如100～200秒）就可以了。寶貝頁面除了要注意流量，最主要看其訪問深度。流量的大小除了市場變化以外，基本就是由寶貝能否被展現以及點擊率來決定的，所以需要優化寶貝的首圖以增大能被搜索展現的可能。訪問深度是搜索流量的一種質變，做得好的賣家能把一個搜索流量變成三個甚至五個，所以掌櫃在優化寶貝的同時一定要注意在寶貝頁面添加豐富的內容，讓進來的買家能夠多訪問幾個頁面，這樣被轉化的幾率也會大很多。切記，豐富寶貝詳情頁並非簡單地給寶貝頁面添加一些其他寶貝或者活動，如果太多太雜容易引起買家反感直接關掉頁面。如果要做關聯銷售要設定好焦點，而不是一堆寶貝往那一放就完事。此外，店鋪還要重點關注收藏量、轉化率、咨詢轉化率、DSR等數據。收藏量反映了店鋪定位後所發布的產品風格和店鋪風格是否符合引導進來買家的胃口，所以這里的收藏量會隨著流量的起伏更迭變化，若店鋪流量漲得較多但收藏量沒起來，說明最近引來的流量並不是店鋪發展所需要的優質流量。轉化率是異常關鍵的數據，必須要實時盯著，若轉化率持續下跌，那麼要看寶貝最近是否有改動，店鋪風格是否改變，還有市場整體是否有所下降。若有推廣流量，那引來的流量是否精準，亦或有對手賣家前來競爭？商家都需要考慮並去解決這些問題。另外重要的就是咨詢轉化率，這部分十分考驗客服的真功夫，一般前來咨詢的買家下單意願很高，做得好的店鋪咨詢轉化率能達到70～80％，普通的也能達到50％，客服的能力直接決定該數據的優劣。最後需要關注的是DSR數據，盡量每周採集一次店鋪的DSR值。三項評分都是相互關聯的，買家一個不如意，哪怕你發貨速度再快、寶貝質量再好，也只給你一分。所以DSR完全體現出了全店狀態，當DSR呈現慢慢下降的趨勢時，說明店鋪需要整肅了。查看客服的聊天記錄，看是否有不妥以及不好的話語；檢查商品質量以及買家反饋，及時排查掉有問題的商品，確保全店安全；改善倉庫的發貨速度、包裝情況、發錯率等。四問：讓我爆一次單品吧吃透店鋪運營數據之後，賣家還會非常關注單品的數據分析。下面將以2012年做的一件高客單價真絲連衣裙數據為例，來實戰分析該寶貝從日單幾件到上百件的爆款路徑。好單品要麼是能賺錢的，要麼是能帶來關聯銷售並給店鋪帶來一定利潤的產品。賣家在選定寶貝之前，要提前查看行業數據，查看哪些寶貝是市場容量大的，分析哪些類目是有一定容量且競爭小的，然後再在這些屬性條件裡面選擇市場熱銷的款式屬性，這些數據在數據魔方或者生意?裡面都有。選定好了以後，挑幾款類似的寶貝來做測試，看這些寶貝裡面哪些收藏量大、轉化高，最終只剩下一到兩款做主推爆款產品。該店鋪從2012年4月開始做新品，經過各種數據測試選擇了一款真絲連衣裙作為當季的爆款。前文中詳述的各種重要數據指標，能夠幫助店鋪及時發現寶貝流量、轉化率、跳失率等情況，出現問題就能及時解決。前期這個寶貝基本上是沒有多少流量的，四月初開始優化，採取的戰術是非常簡單的流量聚焦打法，即在店鋪首頁黃金位置、所有寶貝詳情頁面都把這款寶貝作為焦點寶貝推廣。從監控數據可以看到，前期僅有首頁和詳情頁的流量支持，慢慢就有銷量基礎了，寶貝的搜索排名也上來了。到了4月25日，積累了小200件的銷量後開始上車沖關鍵字排名，目的是為了搶豆腐塊。5月2日以前寶貝的銷量並不樂觀，一直在人氣頁面三到四頁徘徊（天貓頁面二至三頁）；為了能一舉沖進第一頁，該店鋪在5月3日做了促銷活動，並投放了鑽展，終於在之後3天順利進入人氣第一頁，單獨搜索流量每天穩定在1500左右（五月份的時候「真絲連衣裙」關鍵字的流量並不大），這些流量產生的營業額足以抵扣各項推廣費用。

3. 如何看懂SSD固態硬碟測試數據

以AS SSD Benchmark為例，軟體可以測出SSD的連續讀寫速度、4KB隨機讀寫速度、QD64時的隨機讀寫速度，另外還有平均訪問時間和軟體測試得分，在這些數據中比較重要的是連續讀寫和4KB隨機讀寫的速度，4K QD64在日常操作中很少碰到，而AS SSD的得分對兩個隨機測試結果看得非常重，所以這個得分其實沒什麼參考價值的，看看即可。
就AS SSD而言，它是這樣測試的：
持續讀寫測試，AS SSD會先以16MB大小為單位，持續向受測分區寫入生成1個達到1GB大小的文件，然後再以同樣的16MB為單位讀取，最後算出平均成績而給出結果。
4K隨機單隊列深度測試，軟體會以512KB的單位生成1GB大小的測試文件，然後在這個文件的LBA地址范圍內以4KB單位大小進行隨機寫入及讀取測試，直到跑遍這個范圍為止，最後同樣計算平均成績給出結果。
4K隨機64隊列深度測試，軟體則會生成64個16MB大小的測試文件，然後同時以4KB為單位，同時在這64個文件中進行寫入和讀取測試，最後依然以平均成績為結果。
由於AS SSD Benchmark這樣的測試軟體比較流行，而且連續讀寫性能是排在最上面，再加上廠商的數據上的「推波助瀾」，以至於很多玩家看SSD的性能只看連續讀寫的成績，實際上對於SSD來說，4K隨機性能更為重要，尤其是將SSD當作系統盤時。
另外一個問題，根據一些調查數據，SSD在讀和寫的操作上，讀的操作是明顯多於寫操作的，這個比例在10~20:1的水平，所以，對於SSD的性能，先要看4K隨機讀的成績，再看4K隨機寫和連續讀的成績，連續寫的能力其實是排到最後的。
現在這些SSD都是支持SATA 6Gbps介面的，SATA 6Gbps的理論極限速度約為572MB/s（6000000000/10/1024/1024），目前用ATTO可能跑到550MB/s左右的最高速度（用SandForce主控跑100%可壓縮數據），大多數的主流SSD的連續性能會有500+MB/s，但連續寫入速度現在還難以突破500MB/s（不可壓縮數據）。

4. 如何看懂數據分析

數據分析師，主要是兩類人，一類是數據挖掘工程師，另一類是業務分析師。前者更偏技術，後者更偏業務。

成為一名合格的數據分析師需要作如下准備：
1、熟知行業與業務
2、理解業務中產生的數據
3、能提取數據
4、分析數據
5、解讀數據
6、展示數據

主要還是商業敏感度，資料庫及SQL水平，掌握數據分析工具及數據模型的能力，還有數據敏感度，和PPT能力

5. 如何看懂中國的統計數據

對於數據，有一個共識就要會看數據，通過合理及透徹的分析來驅動產品，運營及市場策略的調整。但是這些知識看數據的中級階段，高級階段則是通過龐大的多維度的數據分析，能夠預測到未來一個季度，半年甚至一年的業務走勢，當然預測可以有一定的偏差在裡面。還有的就是如果要進入到新業務的擴張上，那麼能夠計算出未來的一定周期內需要有多大的資金投入量，人員投入量，市場及運營資源投入等達到一個什麼樣的規模，或者說反推，我想達到這樣的規模那麼需要多少投入，多長時間。這個是最高階段，在一般情況下也許根本不會觸及到這個方面，少部分能夠做到中級階段基本上已經算是極限了。
互聯網的有諸多領域，每個領域關注的點都不一樣。我這邊先從熟悉的社區和電子商務兩個領域來說起。說到數據首先就是要去了解統計數據、分析數據的維度是有哪些。個人認為一般是有用戶的維度，運營的維度，在社區來說還有內容的維度，在電子商務內部有運營的維度，我把推薦的單拎出來作為一個維度。

一 用戶的維度
從用戶的維度來看網站數據，其實就是通常所說的網站分析層面。這個維度主要來看用戶是通過什麼渠道來到網站，在網站用戶的行為是什麼，主要的目地為市場人員提供推廣效果依據，以及幫助產品人員來分析指南各個網站上哪些頁面，哪些區域及模塊最能夠吸引用戶並及時進行策略調整。
網站分析的第一個數據點用戶來源渠道，用戶是從哪些渠道來到我們的網站上。是直接輸入網站地址，是從收藏夾中打開收藏鏈接，還是在搜索引擎上搜索過來（那麼前二十的搜索關鍵詞都有哪些）。抑或是從微博、各個論壇等一些新媒體上點擊我們網站鏈接進來的。如果網站現階段也在做市場推廣，最好的就是每一個放出去的鏈接都應該帶有獨立統計標識，這樣能夠清楚地看到不同的媒體上不同的廣告位置的流量怎麼樣。這樣市場人員可以通過這些數據來發現能夠為網站帶來穩定流程的渠道，同時剔除掉效果不好的渠道。上面說的前二十的搜索關鍵詞也是做SEM確定關鍵詞的一個重要來源。
第二個數據點是用戶在網頁上行為，就是用戶通過各種不同的方式來到我們網站上後，常有的著陸頁面是哪些，這些頁面都有什麼特點需要好好分析一下。重點關注用戶在頁面上的點擊行為，一般用戶會看幾屏，點擊哪些按鈕或者鏈接的概率大，在各個頁面上的停留時間是怎麼樣的。這些數據產品人員需要多關注，通過分析用戶在各個網頁上的行為，能為我們做產品決策提供很大的依據。
第三個點在用戶訪問路徑上，主要是用戶從進入著陸頁上之後，陸續會到哪些頁面上，最後在哪些頁面上進行注冊登錄操作，在哪些頁面上跳出。由這些數據可以清晰地勾勒出典型用戶的訪問路徑圖，在結合用戶來源渠道一起來分析，就能找到那些渠道上的用戶來到網站之後，訪問深度最高，轉化率從最高，這樣市場人員也可以及時調整策略，對這些流量大，效果好的渠道加大推廣力度。
第四個點是注冊流程，一般來說很多網站的注冊流程並不是很短，都需要至少兩步，有的能到三四步，重點關注這個是因為注冊流程繁瑣，那麼你的推廣做到再好網站各個模塊再易用，最後的轉化率照樣慘不忍睹。通過對這個流程的監測，可以看到有意願注冊的用戶到底在哪些環節流失了，是不是填寫信息太多，是不是發送確認信息失敗等等。
最後總括起來就是，用戶來源渠道，UV，PV，停留時間，網頁點擊熱圖，一跳率，二跳率，訪問路徑，轉化率，市場推廣還應該關注你的CPM，CPC，以及用戶轉化成本等。
二 運營的維度
運營的維度就是用戶到了網站上後續行為，這個方面上社區和電子商務都有自己要去關注的點。
對於電子商務網站來說，用戶的維度的分析是分析用戶來源，運營的維度那就分析收入情況了。第一個數據點是每日的訂單數，這個是要看電商網站整體的銷售情況也是最重要的一個數據指標。第二個就是客單價了，每筆訂單的金額，基本上訂單數和客單價的乘積差不多就是電商網站的整體銷量，與實際情況的差別不是很大。接下來就是要去看訂單支付成功率，很多人都有這樣的經歷在電子商務網站上，我們可能會把很多商品放在了購物車上，但是最後肯那個會刪掉購物車上某些商品，或者說很多訂單最後並沒有被支付。電商的運營人員非常關注這個數據，如果說大量的未支付訂單，就需要去分析問題是出現哪裡。是注冊環節出了問題，還是說支付環節出問題導致用戶支付失敗。
第四個數據點在退貨率，這個數據很重要，如果有大量的退貨對於網站來說損失非常大，同時還要分析退貨的原因是什麼。
第五個就是訂單交付周期，每個訂單從用戶支付成功到送達用戶簽收的時間，當然不同的區域，一線城市和二線城市的交付周期都有差別，但是這是考驗了電商整體的物流水平。
還有一個不為人注意的數據點就是投訴率，電子商務的用戶體驗是一個從線上到線下的全過程，重在服務某一個環節出現差錯都是致命。用戶投訴，往往就是在某個環節出現了問題，留給用戶的印象非常之差。投訴率是電商整體服務水平的體驗，建立一個品牌很難，但是毀掉一個品牌則是非常的容易。
對於電商來說，最後一個重點數據則在用戶的重復購買率或者二次購買率，這個則是考驗了用戶的忠誠度。某個用戶第一次購買體驗非常好，對商品很滿意，那麼產生二次購買行為的概率就非常大。用戶多次購買的時間周期也是一個需要關注的數據點。
對於社區來說，需要關注的運營數據跟電商就有很多差別。以優質內容分享社區為例，每天的新注冊用戶數，登錄的老用戶數，人均PV數是社區整體數據。再下來，社區每天產生的內容有多少，具體到文字，圖片，視頻等各種不同類型的內容各是多少，上前日的增長率是多少，相對於上周或者上月的增長率又是多少。同時，么天新增關注，新增評論，轉發等等，這幾個數據，都是整個社區互動氛圍的整體表現。當然還要考慮流失情況，兩周未登錄，一月未登錄，兩月未登錄各佔到社區總注冊人數的比率，比率越高對於社區產品及運營人員來說是非常危險的，更要好好地去關注。
當然對於社區來說，優質活躍用戶是營造社區氛圍的關鍵。那麼對於這些優質用戶來說，是需要重點來關注的。通過數據來分析，達到優質標準的用戶每周增長多少，每個人本周發布的內容，各個類型的內容以及互動的數量，有多少人是處於瀕臨流失狀態。這些數據都會幫助運營人員調整自己的策略，例如看到很多用戶很活躍，但是發布內容並不好，那麼應該怎麼去引導用戶；還有用戶瀕臨流失，那麼就需要考慮用什麼方法挽回這些用戶。
三 商品及內容的維度
這個維度其實也應該放在運營的維度裡面年，但是這一塊確實很多人都會忽略掉的，所以把這個維度也單拎出來。
在電商中，出了關注網站整體的用戶及銷售數據，還要關注單一品類及單一商品的數據。某一品類的銷量，平均每次購買量，金額，以及退換貨率。對於單一商品也是同樣的數據分析，來看此商品在一定時期內的銷量，訂單數，金額，以及退換貨率。通過這樣的分析就能看到熱門品類和熱門商品的趨勢，後續的運營，營銷或者促銷的選擇就很清晰了。
對於社區來說也是如此，我們要看社區整體的數據情況，但是社區中內容的重要性與人的重要性同等重要。對於優質內容分享的社區來說顯得尤為重要。除了內容的文字，圖片，視頻的不同類型，還有內容本身的分類。包括是攝影，旅行，美食，時尚，動漫，電影等不同標簽的內容。在社區中內容的標簽是用戶自己添加的。那麼需要關注的第一個數據點就是用戶自己添加的標簽有多少是本周內新增的。這樣就可以看到社區每周會要多少新鮮的內容產生。第二就是各個標簽下用戶的發布內容量，每天是多少，每周是多少。最這樣就看出哪些標簽下的內容最活躍，後續相關的運營活動就可以從這裡面找到方向。第三個數據點就是各個標簽下用戶的互動數，包括評論、轉發、收藏抑或喜歡等不同行為操作的數量，這個數據很清晰地顯示了用戶在不同標簽內容中的活躍程度，這是社區氛圍運營及活躍必不可少的數據。

6. 如何看懂心電圖那些數值

快速學會看常見心電圖

如何看心率

看r-r或p-p間距3－5大格：正常心率（60－100）

心率過快 小於3大格：心率過慢大於5大格：

二，如何看心律

a：有p波：竇性心律 無p波：異位心律

b：整齊（pp或rr間差值小於0.12s）：

規律心律不整齊（pp或rr間差值大於0.12s）： 早博（房，室，交界性） 逸搏阻滯（房，室，交界性）

c： 房性的p波形態不一樣交界性前無p波或逆傳室性寬大qrs波，大於0.12阻滯：測pr間期，p後有無qrs

陣發性室上性心動過速心率：160－250次 /分p波存在，p-r>0.12——房性無p波或逆行p波，p-r<0.12s—

—交界性p波與t波融合——通稱室上性f波：350－600 次/分（房顫） 房室傳導阻滯2型1：pr逐漸延長，

直至p波不能下傳2型2：pr間距不變，p波有脫落不能下傳3型：p波與qrs波無關，pp與rr間距相等 三，看

電軸 看1.avf，的主波方向，確定電軸1下3上：右偏（提示可能右室肥大：v1電壓大於1.0mv） 1上3下：

左偏（提示是否有左室傳導阻滯） 四，看肥大 v1v5r波和p波，看是否有房室肥大證據 ，左室肥厚：v5r

波大於2.5mv 右室肥厚：v1r波大於1.0mv伴有心電軸右偏 五，看梗塞 找大q波，q>0.04，或>主波1/3？

如有，表明梗塞，再區分新的，陳舊的？（看st段有無抬高）

再 看是哪個壁？（前v1-v6，後v1，側1，2，avl，下3，avf），有一個特殊的是後壁，是大r波，v1，v2

心肌梗死早期：高尖t波，或st段抬 高與t波融合急性：q波冠狀t波亞急性：q波冠狀t波變淺陳舊性：q波

或消失關於心肌梗死的定位前間壁：v1-v3前壁：v3-v5側壁：1，avlv5 -v6廣泛前壁：v1-v6，1，avl下

壁：2，3，avf後壁：v7-v9有v1，v2r波增高及t波高聳

六，看m樣波6，看有無m樣波室內阻滯：

v1v2右v5v6左

七，看t波冠狀t波的特點：

波形窄，頂尖，兩側對稱，倒置通常出現在1，2，3，avf，v3，v5當合並有st段下移時，可以明確心肌缺

血

10種心電圖一句話牢記

1，正常心電圖：不用說了,它有可能是把那幾個波和導聯都斬一段下來,每一個波給你3個周期,分成幾行

給你看,要注意

2，左心室肥大:只要看V5大於5格,也是上下縱的5格

3，右心室肥大:只要看V1大於2格,是上下縱的2格

4，心房顫動,所有的P--P,Q--Q,R--R,S--S,T--T都沒規律,也就是亂七八糟,就可以

5，竇性心動過緩:每個心動周期都大於5個格(是左右橫的格)

6，竇性心動過速:每個心動周期都小於3個格(是左右的格)

7，房性期前收縮:前面幾個正常的波,接著一個波提前(注意：這個波的pqrst形狀是正常的,只是提前吧了

),接下去又是正常的波

8，室性期前收縮:前面幾個正常的波,接著一個波提前(注意：這時候R波變寬),接下去又是正常的波

9，典型心肌缺血：V456的ST段下移

10，急性心肌梗死：Q波增寬+ST段弓背向上抬高，注意：前壁看V123456;下壁看Ⅱ，Ⅲ，aVF

7. 如何看懂各種重要經濟數據

經濟全球化經過調整後，以空前的速度和規模持續深入發展，全球經濟依存性不斷上升。全球資本與生產技術要素的全球化重新配置，帶來全球政治經濟格局重大而深刻的變化。當前國際經濟形勢有七個特點。（一）世界經濟迅速增長，美國、歐元區國家、日本等發達國家的經濟發展使世界經濟得以繼續維持較高增速，發展中國家經濟呈相互帶動、梯次發展的態勢。2007年世界經濟仍將保持近4％的增速。美國經濟穩中有落，2006年美出口額被德超越，信息化指標不及北歐，次貸危機使美經濟優勢不斷被侵蝕和分解，其負面影響還在擴大。主要西方國家面臨工業化以來最強烈的外部競爭。歐亞大陸成為世界經濟的主舞台。據世界銀行統計數據顯示，目前歐亞大陸經濟總量佔全球的62％，累積財富總量是美國的一倍，2006年「新歐洲」國家國內生產總值較2003年增加近一倍。同時，佔世界人口80％的廣大發展中國家經濟進入較快增長期，在國際貿易、國際投資和國際分工體系中地位得到加強，對世界經濟影響力進一步增大，改變了世界經濟的增長格局。發展中國家經濟總量佔全球的20％左右，對世界經濟增長的貢獻率上升到30％。（二）隨著金融創新，特別是金融衍生工具的開發和推廣，金融一體化程度提高，全球金融業呈「爆炸式增長」。巨額國際資本的無序流動和投機，不僅給發展中國家經濟造成很大損害，發達國家也難獨善其身。據美國麥肯錫公司的最新報告，全球金融業的核心資產總額已達140萬億美元。資本市場進一步成為全球金融市場的主體。銀行資產佔全球金融資產總額的比重由1980年的42％下降到2005年的27％，金融資產進一步向發達國家集中。發達國家的金融資產占國民生產總值的比重目前已平均躍升至330％。「經濟金融化」趨勢一方面促進了全球資源有效配置，另一方面也增加了全球經濟的不穩定性、投機性和風險性。（三）國際資本市場和勞動市場流動性增強，生產要素的全球流動形成全球市場。國際資本市場更加成熟，資本流動形式也在增多。全球勞動力市場一體化程度日益提高。據國際勞工組織統計，未來10年，發展中國家將有7億人口進入全球勞工市場。全球產業鏈的形成和資源配置中合理及不合理的部分進一步顯現，不均衡的全球增長模式正在塑造新全球經濟格局。從總體看，國際貿易、投資金融市場的自由化進程使生產要素流動在全球范圍內實現「最佳配置」。從國別看，全球化的收益分配和社會成本分布嚴重失衡，窮國與富國的差距在擴大，輸家與贏家的兩極分化加劇。資本回報連創新高，勞動回報則越來越低，導致國家間不平等。發達國家主導當前的國際貿易、投資、金融和國際分工體系，相比之下，發展中國家人口佔世界3／4，經濟總量只佔1／4。黑非洲至少要到2047年才能成功脫貧。在北方陣營，美歐日是國際經濟三大支柱，但由於美國奉行經濟單邊主義，企圖壟斷國際經濟決策，三方經濟利益摩擦時有發生。南方陣營經濟發展水平差距拉大，對經濟發展問題的基本訴求和利益關注點發生重大分化，多元化現象明顯，南南合作呈現高度復雜性。（四）新興市場經濟體日益具體，加快融入全球經濟體系，為經濟全球化注入新活力。一大批新興發展中國家市場經濟體系日趨成熟，東亞、拉美、獨聯體國家經濟全面提速，非洲、中東地區國家經濟開始起飛，這些國家的國內資本市場迅速發展，對外資的依賴明顯下降，對自身能源、資源的保護和利用意識強化，一些出口導向型發展中國家逐步實現貿易結構多元化。「金磚四國」、「新鑽11國」等新興發展中國家繼續引領發展中國家經濟增長，成為未來最為強勁的經濟增長點，促進影響全球化的發展。按匯率計算，今年，印度、俄羅斯、巴西國內生產總值總量均突破1萬億美元大關，晉升世界經濟12強。2001年～2007年，中、俄、印在全球國內生產總值、出口、引資、外匯儲備和股市總值排行榜上的名次平均躍升四個位次。亞洲國家對美出口占其出口總額的比重已從1993年的25．5％減少到目前的16．5％。值得注意的是，發展中國家對國際資本的吸引力持續增大。發展中國家相互投資迅速增長，主要表現在亞洲內部以及亞洲對非洲的投資。目前，世界外匯儲備總額高達5．4萬億美元，其中大部分掌握在發展中國家手中。近來，發展中國家開始將部分外匯儲備以「主權財富基金」的形式對外投資，金額可能高達1．5萬億美元，投資的主要方向是發達國家的證券市場和跨國並購，有關動向將對國際資本市場產生重要影響。（五）南北國家有關發展模式的交融與交叉增多，經濟領域多邊協調漸成趨勢，新興大國加速崛起，經濟力量加速「多極化」。經濟全球化背景下，發達國家與發展中國家相互利用，南北關系呈繁蕪交織的狀態。俄羅斯迅速復興和印度加快振興，打破了冷戰後中國一枝獨秀的局面，初步形成了新興大國崛起的第一梯隊。一批發展中國家邁入或走近經濟次大國行列，對維護世界經濟體系的穩定及貿易自由化的需要不斷增強，與發達國家的共同利益有所增多，雙方相互依存有所加深，在經濟、金融等領域開展對話與合作的重要性與緊迫性日增。「G8（八國集團）＋5」成為促進南北對話的重要高端平台。G20（20國集團）涵蓋當前世界上最主要發達國家和發展中國家，具有較強的「南北」代表性，近年來在協調發展中國家和發達國家在應對金融危機、促進世界經濟金融穩定發展等的立場方面發揮了積極作用。加拿大倡議在G20框架內成立「全球首腦論壇」，進一步反映出國際社會加強多邊對話協調的趨勢。（六）各種區域或雙邊自由貿易安排發展迅速，國際貿易、跨國投資重趨活躍，自貿區談判方興未艾，通過自貿協定等形式，新興力量與傳統大國結成經濟聯盟成為時尚。區域經濟合作既是各國順應時代潮流的必然產物，也是有關國家以區域發展為依託，為減緩經濟全球化無序沖擊而採取的合理選擇。區域經濟合作、區域集團化趨勢與經濟全球化發展並行不悖。這種總體上良性的經貿互動推動了政治上的良性發展，大國重啟戰爭的可能性幾乎為零。東亞、拉美、非洲等地區以發展中國家為主體的區域合作蓬勃發展。一些發展中國家之間區域合作勢頭加強，成為聯系不同地區之間合作網路的重要紐帶。巴西、印度、南非已建立三國合作框架，亞洲與非洲，亞洲與拉美，拉美與中東之間的經濟聯系日益緊密。各國均試圖通過強強聯合、強弱互補的模式加快區域集團建設，實現市場、資源的優化配置，謀求在新的世界經濟格局中占據優勢地位。美國全面推動建立「美洲自由貿易區」，歐盟借東擴之機加快區內金融、服務一體化進程，拉美兩大經濟組織南方共同市場和安第斯共同體宣布加快自由貿易談判，東亞10＋3和上海合作組織作為亞洲兩個支柱性機制深入發展。未來國際經濟關系將逐漸由國家之間的較量和競爭轉向區域經濟集團之間的角逐，圍繞全球經貿政策、金融體制的斗爭與協調將主要在經濟集團之間。（七）國際能源、資源價格大幅上漲，國際能源格局調整步伐加快，對能源等戰略資源的爭奪成為影響國際經濟關系的最大不確定因素。一些資源大國特別是油氣資源富集的國家把握了資源性產品價格上漲的良機，不僅從中獲取巨額收益，同時提升了在國際經濟體系中的地位和影響。近年來，俄羅斯、沙烏地阿拉伯、伊朗、委內瑞拉和阿聯酋在全球國內生產總值總量及人均國內生產總值排序中平均前移了三個位次。一些石油生產國加強了對國內石油資源的控制，減少了發達國家對其石油資源的掌控。伊朗、委內瑞拉等產油國將能源作為國際斗爭的主要籌碼，公開向美「叫板」。美國目前控制著中亞、中東、西非和北美的世界近70％的石油資源。全球能源戰略格局明顯向美傾斜，但在世界能源市場格局方面，俄羅斯影響舉足輕重，石油輸出國組織的戰略影響不可低估。日本努力穩定傳統石油來源，並積極拓展新渠道。歐盟等國積極增加石油戰略儲備，並尋求能源合作。隨著世界經濟的強勁復甦和繁榮，各方對能源的依賴將與日俱增。圍繞油氣資源、運輸管道和市場價格等，美、歐、日等大國還將激烈的國際能源爭奪戰。同時，隨著新興發展中大國對能源需求的快速增長及對能源安全的追求，相關能源企業迅速發展壯大，打破了發達國家企業在國際能源產業中的壟斷地位。

8. 如何准確看懂晶元的數據手冊

推薦一個叫芯查查的，你可以在手機上，PC端也可以，搜對應的晶元名稱，就有對應型號數據手冊出來了，可以免費下載的，都會有比較經常使用的參數，還可以找替代，查代理啥的

9. 如何看懂淘寶店鋪數據

第一點：銷售

賣產品，都是要銷售，那麼一個月到現在的話，你需要去統計什麼的呢?今天也快月底了的，你要去統計的就是一個月到現在為止的銷售，類目佔比，達成率，目標是否完成，本月的一個目標，預計的銷售，預計的達成率，還有你的同比，環比的增長!

第二點：毛利

一個月到現在位置的毛利，還有類目的佔比，目標的營業額，達成率高達多少，還有本月目標，預計的毛潤，預計的本月達成率，環比，同比增長!

有關於這方面的需要可以直接聯系任拓數據科技（上海）有限公司，該公司通過海量電商大數據分析，提供行業深度觀察，產出行業趨勢報告，累積行業洞察能量，在多種商業場景中為客戶提供數據的價值，，幫助客戶公司持續創新和成功。