如何看懂数据

1. 如何看懂imshealth数据

数据解读，不能是为了迎合谁，要遵循数据的本质，要遵循科学的逻辑，要有想象力（配合求证），可能有时候也需要依赖人脉关系所获得的情报，（这个也有很多典型范例），这个具体再怎么说可能我也说不清楚，说几个反面例子也许更容易理解。
1、因果关联错误，或忽略关键因素，A和B的数据高度相关，有人就片面认为A影响了B，或者B影响了A；但是，有时候真实原因是C同时影响了A和B，有时候C被忽略掉了。
2、忽略沉默的大多数，特别是网上投票，调查，极易产生这种偏差，参与者往往有一定的共同诉求，而未参与者往往才是主流用户。
3、数据定义错误，或理解歧义，在技术与市场、产品人员沟通中产生信息歧义，直接导致所处理的数据和所需求的数据有偏差，结果显着不正确。
4、强行匹配；不同公司，不同领域的数据定义可能不一致，在同一个公司内或领域内做对比，往往没有问题，大家对此都很习惯，却有评论家不懂装懂，强行将不同定义的数据放在一起对比做结论，显着失真；海外着名金融机构在分析中国页游和端游市场就连续犯这类错误。
5、忽略前提；有些数据结论是基于某种前提，符合某种特定场景下得出的，但是解读者有意或无意忽略前提，将结论扩大化，显着误读。
6、忽略交互；在商业模式改造和产品改进，往往都会出这类问题，最简单说，你游戏中的道具降价，对收入的影响是增还是减？如果忽略交互，仅仅依赖于数据推算，当然是减，但是实际呢？做运营的都知道。
7、缺乏常识；如果对一些重要的纪念日，节日，或者网购节不了解，那去处理有关数据显然就不知所云了。做行业报告更是如此，很难想象对行业不了解的人能做出怎样的报告。
8、无视样本偏差；我们通常做数据调研，是基于样本数据，而采样过程本身很难做到完全的公平和分散，样本偏差要控制在合理范畴内，即便无法控制，在结论中也需要标注；这才是严谨的数据解读，对样本偏差视而不见，甚至为了某种宣传目的刻意寻找偏差的样本，都不可能做出好的数据结论。
那么， 数据处理也多说一点，虽说是个技术活，但是有些不那么技术的事情，也必须做到位才行；很多时候，我看到一个数据，不符合我的预期，我第一反应，是了解数据来源和处理逻辑，我们通常面对的数据，包括大量的干扰，噪音数据，以及一些识别上容易产生歧义甚至误判的数据，这都是需要处理的，很多时候工程师只关心算法层面、效率层面，不愿意也不关心这些东西，所得出的数据结论失真度就非常高，越是大公司，这种情况越普遍；在我效力的巨头公司时，这样的范例非常多，处理方法其实很简单，多看看源数据，对中间的噪音和干扰数据正确识别标注，对容易误判的数据进行二次判定，全是苦力活，没啥技术含量，但是这是必须的。
最后，很多人想知道我怎么看数据，或者想问我，他们每天看很多数据，不知道怎么去看，我其实有很简单的三板斧，一学就会，一用就灵，对常见的数据场景，可解决绝大部分日常需求。 简单说就是“对比，细分，溯源” 六字真言，没了。
对比，数据放在那里，是没意义的，你说你游戏周流失率80%，啥情况？不知道，你问我我也不知道。对比起来才知道。
一是横比，你拿出50款游戏来比，别人平均流失率90%，你80%，你游戏还不错勒，别人要平均流失65%，你80%，这就有问题了。
二是纵比，和自己时间轴比，你两个月前1.0版本流失率90%，你现在80%，有进步么，你要是两个月前是50%，现在80%，好好反思喽。
所以，我特别强调，在通常企业数据监控，显示一大屏数据的界面上，对比特征要最大体现，比如所有同比下降超过多少比例的一概红色体现，所有上升多少比例的一概绿色体现，公司运营状况一目了然。
细分，数据出现对比异常，你当然想知道原因，那就需要细分了。
细分先分纬度，再分粒度，什么是纬度？你按照时间去分，就是时间纬度，按照地区去分，就是地区纬度，按照来路去分，就是来路纬度，按照受访去分，就是受访纬度；你说今天网站访问量涨了5%，咋回事不知道，你细分一看，大部分网页都没涨，某个频道某个活动页涨了300%，这就清楚了，这就是细分最简单的范例，其实很多领域都通用。 粒度是什么，你时间纬度，是按照天，还是按照小时？这就是粒度差异，你来路纬度，是来路的网站，还是来路的url，这就是粒度的差异；这样可以将对比的差异值逐级锁定，寻找原因。
溯源，有时候我对比，细分锁定到具体纬度，具体粒度了，依然没有结论，怎么办，溯源，依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的源日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有惊人的发现，我们正是基于这一逻辑发现过产品的一些缺陷，而且你不断通过这个方式分析数据，对用户行为的理解也会逐步加深。
其实，这个话题还有很多延伸，比如，如何看一个年轻人有没有数据分析潜质；以及如何培养数据分析和产品分析人才，等等，不过，就这样吧。

2. 如何在大数据中找到切中要害的重点数据

如何在大数据中找到切中要害的重点数据

人人都在说大数据，但商家面临的现实是：如何在庞杂的数据中找到切中运营要害的重点数据指标，并用来实际指导完善自己的店铺运营。
就像马云在淘宝十周年晚会上说的那样，还没来得及琢磨移动互联网是怎么回事儿，人们就已经争相簇拥着进入大数据时代了。事实上，在人们争论大数据到底是经营的救命灵药还是一个过度包装的概念时，卖家们先要给自己打一针镇定剂：卖家拥有的数据并不需要上升到云计算那样的高度，重要的是通过分析数据做好店铺运营。虽然大部分卖家都承认数据分析对店铺运营的重要性，也都愿意在数据分析工具上花费银两，但对如何读懂数据，尤其是如何通过已知数据来指导和完善店铺的运营时，一头雾水者不在少数。来，一起看解决方案吧。一问：看什么，怎么看在数据运营之前，卖家需要先做一些基本工作：看哪些数据？怎么看？一般来说，做店铺分析前需要先采集店铺以及行业的基础数据。采集店铺数据可以用量子、小艾，采集行业数据可以用数据魔方、生意经。有了这些基础工具，卖家能够采集店铺的各项数据，例如流量情况、跳失率、成交情况、回头客、收藏情况、转化率、访问深度、客单价、销售地域分布及转化率情况；也能够看到各种行业数据，比如主类目趋势、子类目详情、最近客单价的变化、活跃店铺以及商品数量等数据。数据采集不难，更多卖家的难题在“怎么看”。一般而言，卖家都是直接去量子后台看今天和昨天的数据，当周数据和当月数据。但是这里面很多数据都是在不同的选项里，不能完整地按照趋势变化来呈现数据，卖家靠大脑强记也不是办法。那到底怎么看呢？稍微愿意学习一下Excel基本操作的卖家可以自己动手，对这些基础数据进行加工、提取、组合，让它们变成一张对店铺能够起到帮扶作用的数据分析报表。以店铺基础数据为例，可以通过一些计算方法让不同数据呈现在一个表格里面，并且可以通过随意查看数据、对比数据，清晰明了地看清楚数据、看懂数据。比如，通过查看几项流量数据来诊断流量下降的原因，是单品宝贝流量下降，还是付费推广、自主访问等流量下降，或者是行业整体下降，都一目了然。如果发现是单品流量下降了，就能在自然搜索的UV里面发现问题，然后在量子里单独拉出宝贝的流量数据查看是哪一款或者哪几款宝贝流量下降。找到问题的源头去解决问题，而不是拍脑袋说大家流量都下降了来掩饰问题的本质。一般而言，店铺数据运营要看三类数据：一是流量数据，包含淘宝免费流量、自主访问数、淘宝付费流量、淘宝站外流量等四大类。如果结合淘宝系平台，流量来源共有55个指标，但卖家重点关注搜索流量、类目流量以及突发流量即可；二是店铺运营大数据，包含首页数据、宝贝页面数据、收藏量、转化率、咨询转化率、DSR评分等；三是单品数据，主要监测店铺爆款数据和新品数据。二问：55个流量指标，重点看哪些淘宝官方给流量划分了四个标准，分别是：免费流量、自主访问流量、付费流量、站外流量。免费流量里面包含了搜索、类目、专题、活动、社区帮派、动态等，这里主要关注搜索和类目流量。免费流量的变化至关重要，基本决定了店铺的盈利情况，很多卖家做爆款的最终目的，就是能够持续不断地占据淘宝有利位置、获取海量免费流量。这样的流量很稳定，可持续长期操作。以一家做到了标准的3∶3∶3∶1的流量分布的女装店铺为例，天猫搜索和淘宝搜索在2012年年底因为春节的缘故整体搜索流量下降，但是节后并未恢复搜索流量。原因其一是因为2013年基本上没有春天，春款带来的流量基本没有办法和冬季羽绒服爆款带来的流量衔接起来，其二是因为夏季产品没有爆起，所以流量并未恢复以往的光彩。另外还能看到店铺有所提升的地方如天猫类目，从三月份开始破0了，并持续上涨，这里就可以表扬做产品优化或者推广的负责人，他们的努力在这里就能清晰地被展现出来。有些店铺靠以参加活动为生，不注重免费的搜索流量，但活动销量不计入搜索权重，如此下去店铺流量就像过山车，巅峰之后即是低谷，这样的店铺流量不能环比上升。若不能借助活动，离关门那天亦将不远。所以商家在搜索流量这块要投入最大精力，实时关注这块的流量变化。其次就是关注一些异常突发的流量，比如淘宝推推、淘女郎、爱逛街等，若卖家有能力去做并且做完后有效果的那就持续关注，毕竟这些都是免费的流量。这里之所以不提活动流量，是因为活动流量不固定，除了活动预热前几天关注下活动流量的大小以便安排好相应的工作量、客服人数、仓库发货人数等，基本也就没有太多需要注意的了。自主访问流量包含了直接访问、宝贝收藏、店铺收藏、购物车、已买到的宝贝等，这里要关注的是店铺收藏、宝贝收藏以及直接访问。收藏你店铺的买家基本上都是忠实的老顾客，从收藏流量基本能够判定店铺忠实老顾客数量的变化。其次就是宝贝收藏，收藏购买率是非常高的，如女装类目2013年二月份到四月份成交人数1.33亿次，收藏量8.57亿次（数据魔方获取的数据），最终收藏购买率可能为15％（包袋类目全年的收藏购买率为27％）。也就是说，从宝贝收藏进入购买页面的100个人可能有15个人有购买意向，如果这时候再对该产品做下促销活动或者回馈有礼，那么可想而知这个转化率的数值会有多大。一个好宝贝能产生大量收藏，因此我们想要这里的流量上涨就需要付出更多的精力去维护好单品。至于直接访问数，这部分流量比较混杂也不好区分里面的优质流量，只要没有大涨大跌基本不用太关注。付费流量，主要关注淘客流量就可以，因为其他流量都有自己的流量控制方案，钱多流量就多。但是淘客就不一样了，这个是后付费的，成交了才给钱，不成交不给钱，退款了也不给钱。说明下，这里的淘客推广流量和免费流量里面的淘客搜索流量是两回事，后者是在淘宝特卖频道搜索进来的。站外流量，这个流量要不就是自己在站外投放广告吸引来的，要不就是利用在网络知道回答问题等手段吸引来的，包括现在火热的微博引流、微信引流等，比如2012年“哈刚少侠”写的神文案被人挖到站外，在各大论坛立马火爆了起来，由此带来的流量虽不精准，但是由此带动的名气和销量依旧非凡。三问：店铺运营大数据，好着急店铺运营大数据主要关注首页数据、宝贝页面数据、收藏量、转化率、咨询转化率、DSR评分等七个指标。看首页数据最主要看跳失率。跳失率越低，说明店铺首页有东西能吸引买家点击，从而让店铺的宝贝页面或者店铺的活动页面得到更多展示。若跳失率过高（女装类目店铺的跳失率超过30％就说明存在问题），则需要好好优化下你的首页，让买家能找到一些你设定的入口或者活动，不要让这部分买家直接点关闭。能到店铺首页来的买家，自然是想对你的店铺有更多的了解或者看更多的宝贝，这部分买家的下单情况会比只停留在宝贝页面的买家强上很多倍。至于停留时间，不宜过长也不能过短：过长说明页面内容过于丰富，意味着商家需要花费很多精力去做页面，但不是所有买家都有这么多时间一直看完你的首页；过短的话买家就觉得你店铺没有什么东西，点两下就没有了，下次来了也不会想再去首页了。所以控制在一个时间段（比如100～200秒）就可以了。宝贝页面除了要注意流量，最主要看其访问深度。流量的大小除了市场变化以外，基本就是由宝贝能否被展现以及点击率来决定的，所以需要优化宝贝的首图以增大能被搜索展现的可能。访问深度是搜索流量的一种质变，做得好的卖家能把一个搜索流量变成三个甚至五个，所以掌柜在优化宝贝的同时一定要注意在宝贝页面添加丰富的内容，让进来的买家能够多访问几个页面，这样被转化的几率也会大很多。切记，丰富宝贝详情页并非简单地给宝贝页面添加一些其他宝贝或者活动，如果太多太杂容易引起买家反感直接关掉页面。如果要做关联销售要设定好焦点，而不是一堆宝贝往那一放就完事。此外，店铺还要重点关注收藏量、转化率、咨询转化率、DSR等数据。收藏量反映了店铺定位后所发布的产品风格和店铺风格是否符合引导进来买家的胃口，所以这里的收藏量会随着流量的起伏更迭变化，若店铺流量涨得较多但收藏量没起来，说明最近引来的流量并不是店铺发展所需要的优质流量。转化率是异常关键的数据，必须要实时盯着，若转化率持续下跌，那么要看宝贝最近是否有改动，店铺风格是否改变，还有市场整体是否有所下降。若有推广流量，那引来的流量是否精准，亦或有对手卖家前来竞争？商家都需要考虑并去解决这些问题。另外重要的就是咨询转化率，这部分十分考验客服的真功夫，一般前来咨询的买家下单意愿很高，做得好的店铺咨询转化率能达到70～80％，普通的也能达到50％，客服的能力直接决定该数据的优劣。最后需要关注的是DSR数据，尽量每周采集一次店铺的DSR值。三项评分都是相互关联的，买家一个不如意，哪怕你发货速度再快、宝贝质量再好，也只给你一分。所以DSR完全体现出了全店状态，当DSR呈现慢慢下降的趋势时，说明店铺需要整肃了。查看客服的聊天记录，看是否有不妥以及不好的话语；检查商品质量以及买家反馈，及时排查掉有问题的商品，确保全店安全；改善仓库的发货速度、包装情况、发错率等。四问：让我爆一次单品吧吃透店铺运营数据之后，卖家还会非常关注单品的数据分析。下面将以2012年做的一件高客单价真丝连衣裙数据为例，来实战分析该宝贝从日单几件到上百件的爆款路径。好单品要么是能赚钱的，要么是能带来关联销售并给店铺带来一定利润的产品。卖家在选定宝贝之前，要提前查看行业数据，查看哪些宝贝是市场容量大的，分析哪些类目是有一定容量且竞争小的，然后再在这些属性条件里面选择市场热销的款式属性，这些数据在数据魔方或者生意?里面都有。选定好了以后，挑几款类似的宝贝来做测试，看这些宝贝里面哪些收藏量大、转化高，最终只剩下一到两款做主推爆款产品。该店铺从2012年4月开始做新品，经过各种数据测试选择了一款真丝连衣裙作为当季的爆款。前文中详述的各种重要数据指标，能够帮助店铺及时发现宝贝流量、转化率、跳失率等情况，出现问题就能及时解决。前期这个宝贝基本上是没有多少流量的，四月初开始优化，采取的战术是非常简单的流量聚焦打法，即在店铺首页黄金位置、所有宝贝详情页面都把这款宝贝作为焦点宝贝推广。从监控数据可以看到，前期仅有首页和详情页的流量支持，慢慢就有销量基础了，宝贝的搜索排名也上来了。到了4月25日，积累了小200件的销量后开始上车冲关键字排名，目的是为了抢豆腐块。5月2日以前宝贝的销量并不乐观，一直在人气页面三到四页徘徊（天猫页面二至三页）；为了能一举冲进第一页，该店铺在5月3日做了促销活动，并投放了钻展，终于在之后3天顺利进入人气第一页，单独搜索流量每天稳定在1500左右（五月份的时候“真丝连衣裙”关键字的流量并不大），这些流量产生的营业额足以抵扣各项推广费用。

3. 如何看懂SSD固态硬盘测试数据

以AS SSD Benchmark为例，软件可以测出SSD的连续读写速度、4KB随机读写速度、QD64时的随机读写速度，另外还有平均访问时间和软件测试得分，在这些数据中比较重要的是连续读写和4KB随机读写的速度，4K QD64在日常操作中很少碰到，而AS SSD的得分对两个随机测试结果看得非常重，所以这个得分其实没什么参考价值的，看看即可。
就AS SSD而言，它是这样测试的：
持续读写测试，AS SSD会先以16MB大小为单位，持续向受测分区写入生成1个达到1GB大小的文件，然后再以同样的16MB为单位读取，最后算出平均成绩而给出结果。
4K随机单队列深度测试，软件会以512KB的单位生成1GB大小的测试文件，然后在这个文件的LBA地址范围内以4KB单位大小进行随机写入及读取测试，直到跑遍这个范围为止，最后同样计算平均成绩给出结果。
4K随机64队列深度测试，软件则会生成64个16MB大小的测试文件，然后同时以4KB为单位，同时在这64个文件中进行写入和读取测试，最后依然以平均成绩为结果。
由于AS SSD Benchmark这样的测试软件比较流行，而且连续读写性能是排在最上面，再加上厂商的数据上的“推波助澜”，以至于很多玩家看SSD的性能只看连续读写的成绩，实际上对于SSD来说，4K随机性能更为重要，尤其是将SSD当作系统盘时。
另外一个问题，根据一些调查数据，SSD在读和写的操作上，读的操作是明显多于写操作的，这个比例在10~20:1的水平，所以，对于SSD的性能，先要看4K随机读的成绩，再看4K随机写和连续读的成绩，连续写的能力其实是排到最后的。
现在这些SSD都是支持SATA 6Gbps接口的，SATA 6Gbps的理论极限速度约为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%可压缩数据），大多数的主流SSD的连续性能会有500+MB/s，但连续写入速度现在还难以突破500MB/s（不可压缩数据）。

4. 如何看懂数据分析

数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏业务。

成为一名合格的数据分析师需要作如下准备：
1、熟知行业与业务
2、理解业务中产生的数据
3、能提取数据
4、分析数据
5、解读数据
6、展示数据

主要还是商业敏感度，数据库及SQL水平，掌握数据分析工具及数据模型的能力，还有数据敏感度，和PPT能力

5. 如何看懂中国的统计数据

对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。
互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。

一 用户的维度
从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。
网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来（那么前二十的搜索关键词都有哪些）。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。
第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。
第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。
第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发送确认信息失败等等。
最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。
二 运营的维度
运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。
对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很大。接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品，或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支付环节出问题导致用户支付失败。
第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。
第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。
还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。
对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。
对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。
当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户；还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。
三 商品及内容的维度
这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。
在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销或者促销的选择就很清晰了。
对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少的数据。

6. 如何看懂心电图那些数值

快速学会看常见心电图

如何看心率

看r-r或p-p间距3－5大格：正常心率（60－100）

心率过快 小于3大格：心率过慢大于5大格：

二，如何看心律

a：有p波：窦性心律 无p波：异位心律

b：整齐（pp或rr间差值小于0.12s）：

规律心律不整齐（pp或rr间差值大于0.12s）： 早博（房，室，交界性） 逸搏阻滞（房，室，交界性）

c： 房性的p波形态不一样交界性前无p波或逆传室性宽大qrs波，大于0.12阻滞：测pr间期，p后有无qrs

阵发性室上性心动过速心率：160－250次 /分p波存在，p-r>0.12——房性无p波或逆行p波，p-r<0.12s—

—交界性p波与t波融合——通称室上性f波：350－600 次/分（房颤） 房室传导阻滞2型1：pr逐渐延长，

直至p波不能下传2型2：pr间距不变，p波有脱落不能下传3型：p波与qrs波无关，pp与rr间距相等 三，看

电轴 看1.avf，的主波方向，确定电轴1下3上：右偏（提示可能右室肥大：v1电压大于1.0mv） 1上3下：

左偏（提示是否有左室传导阻滞） 四，看肥大 v1v5r波和p波，看是否有房室肥大证据 ，左室肥厚：v5r

波大于2.5mv 右室肥厚：v1r波大于1.0mv伴有心电轴右偏 五，看梗塞 找大q波，q>0.04，或>主波1/3？

如有，表明梗塞，再区分新的，陈旧的？（看st段有无抬高）

再 看是哪个壁？（前v1-v6，后v1，侧1，2，avl，下3，avf），有一个特殊的是后壁，是大r波，v1，v2

心肌梗死早期：高尖t波，或st段抬 高与t波融合急性：q波冠状t波亚急性：q波冠状t波变浅陈旧性：q波

或消失关于心肌梗死的定位前间壁：v1-v3前壁：v3-v5侧壁：1，avlv5 -v6广泛前壁：v1-v6，1，avl下

壁：2，3，avf后壁：v7-v9有v1，v2r波增高及t波高耸

六，看m样波6，看有无m样波室内阻滞：

v1v2右v5v6左

七，看t波冠状t波的特点：

波形窄，顶尖，两侧对称，倒置通常出现在1，2，3，avf，v3，v5当合并有st段下移时，可以明确心肌缺

血

10种心电图一句话牢记

1，正常心电图：不用说了,它有可能是把那几个波和导联都斩一段下来,每一个波给你3个周期,分成几行

给你看,要注意

2，左心室肥大:只要看V5大于5格,也是上下纵的5格

3，右心室肥大:只要看V1大于2格,是上下纵的2格

4，心房颤动,所有的P--P,Q--Q,R--R,S--S,T--T都没规律,也就是乱七八糟,就可以

5，窦性心动过缓:每个心动周期都大于5个格(是左右横的格)

6，窦性心动过速:每个心动周期都小于3个格(是左右的格)

7，房性期前收缩:前面几个正常的波,接着一个波提前(注意：这个波的pqrst形状是正常的,只是提前吧了

),接下去又是正常的波

8，室性期前收缩:前面几个正常的波,接着一个波提前(注意：这时候R波变宽),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波增宽+ST段弓背向上抬高，注意：前壁看V123456;下壁看Ⅱ，Ⅲ，aVF

7. 如何看懂各种重要经济数据

经济全球化经过调整后，以空前的速度和规模持续深入发展，全球经济依存性不断上升。全球资本与生产技术要素的全球化重新配置，带来全球政治经济格局重大而深刻的变化。当前国际经济形势有七个特点。（一）世界经济迅速增长，美国、欧元区国家、日本等发达国家的经济发展使世界经济得以继续维持较高增速，发展中国家经济呈相互带动、梯次发展的态势。2007年世界经济仍将保持近4％的增速。美国经济稳中有落，2006年美出口额被德超越，信息化指标不及北欧，次贷危机使美经济优势不断被侵蚀和分解，其负面影响还在扩大。主要西方国家面临工业化以来最强烈的外部竞争。欧亚大陆成为世界经济的主舞台。据世界银行统计数据显示，目前欧亚大陆经济总量占全球的62％，累积财富总量是美国的一倍，2006年“新欧洲”国家国内生产总值较2003年增加近一倍。同时，占世界人口80％的广大发展中国家经济进入较快增长期，在国际贸易、国际投资和国际分工体系中地位得到加强，对世界经济影响力进一步增大，改变了世界经济的增长格局。发展中国家经济总量占全球的20％左右，对世界经济增长的贡献率上升到30％。（二）随着金融创新，特别是金融衍生工具的开发和推广，金融一体化程度提高，全球金融业呈“爆炸式增长”。巨额国际资本的无序流动和投机，不仅给发展中国家经济造成很大损害，发达国家也难独善其身。据美国麦肯锡公司的最新报告，全球金融业的核心资产总额已达140万亿美元。资本市场进一步成为全球金融市场的主体。银行资产占全球金融资产总额的比重由1980年的42％下降到2005年的27％，金融资产进一步向发达国家集中。发达国家的金融资产占国民生产总值的比重目前已平均跃升至330％。“经济金融化”趋势一方面促进了全球资源有效配置，另一方面也增加了全球经济的不稳定性、投机性和风险性。（三）国际资本市场和劳动市场流动性增强，生产要素的全球流动形成全球市场。国际资本市场更加成熟，资本流动形式也在增多。全球劳动力市场一体化程度日益提高。据国际劳工组织统计，未来10年，发展中国家将有7亿人口进入全球劳工市场。全球产业链的形成和资源配置中合理及不合理的部分进一步显现，不均衡的全球增长模式正在塑造新全球经济格局。从总体看，国际贸易、投资金融市场的自由化进程使生产要素流动在全球范围内实现“最佳配置”。从国别看，全球化的收益分配和社会成本分布严重失衡，穷国与富国的差距在扩大，输家与赢家的两极分化加剧。资本回报连创新高，劳动回报则越来越低，导致国家间不平等。发达国家主导当前的国际贸易、投资、金融和国际分工体系，相比之下，发展中国家人口占世界3／4，经济总量只占1／4。黑非洲至少要到2047年才能成功脱贫。在北方阵营，美欧日是国际经济三大支柱，但由于美国奉行经济单边主义，企图垄断国际经济决策，三方经济利益摩擦时有发生。南方阵营经济发展水平差距拉大，对经济发展问题的基本诉求和利益关注点发生重大分化，多元化现象明显，南南合作呈现高度复杂性。（四）新兴市场经济体日益具体，加快融入全球经济体系，为经济全球化注入新活力。一大批新兴发展中国家市场经济体系日趋成熟，东亚、拉美、独联体国家经济全面提速，非洲、中东地区国家经济开始起飞，这些国家的国内资本市场迅速发展，对外资的依赖明显下降，对自身能源、资源的保护和利用意识强化，一些出口导向型发展中国家逐步实现贸易结构多元化。“金砖四国”、“新钻11国”等新兴发展中国家继续引领发展中国家经济增长，成为未来最为强劲的经济增长点，促进影响全球化的发展。按汇率计算，今年，印度、俄罗斯、巴西国内生产总值总量均突破1万亿美元大关，晋升世界经济12强。2001年～2007年，中、俄、印在全球国内生产总值、出口、引资、外汇储备和股市总值排行榜上的名次平均跃升四个位次。亚洲国家对美出口占其出口总额的比重已从1993年的25．5％减少到目前的16．5％。值得注意的是，发展中国家对国际资本的吸引力持续增大。发展中国家相互投资迅速增长，主要表现在亚洲内部以及亚洲对非洲的投资。目前，世界外汇储备总额高达5．4万亿美元，其中大部分掌握在发展中国家手中。近来，发展中国家开始将部分外汇储备以“主权财富基金”的形式对外投资，金额可能高达1．5万亿美元，投资的主要方向是发达国家的证券市场和跨国并购，有关动向将对国际资本市场产生重要影响。（五）南北国家有关发展模式的交融与交叉增多，经济领域多边协调渐成趋势，新兴大国加速崛起，经济力量加速“多极化”。经济全球化背景下，发达国家与发展中国家相互利用，南北关系呈繁芜交织的状态。俄罗斯迅速复兴和印度加快振兴，打破了冷战后中国一枝独秀的局面，初步形成了新兴大国崛起的第一梯队。一批发展中国家迈入或走近经济次大国行列，对维护世界经济体系的稳定及贸易自由化的需要不断增强，与发达国家的共同利益有所增多，双方相互依存有所加深，在经济、金融等领域开展对话与合作的重要性与紧迫性日增。“G8（八国集团）＋5”成为促进南北对话的重要高端平台。G20（20国集团）涵盖当前世界上最主要发达国家和发展中国家，具有较强的“南北”代表性，近年来在协调发展中国家和发达国家在应对金融危机、促进世界经济金融稳定发展等的立场方面发挥了积极作用。加拿大倡议在G20框架内成立“全球首脑论坛”，进一步反映出国际社会加强多边对话协调的趋势。（六）各种区域或双边自由贸易安排发展迅速，国际贸易、跨国投资重趋活跃，自贸区谈判方兴未艾，通过自贸协定等形式，新兴力量与传统大国结成经济联盟成为时尚。区域经济合作既是各国顺应时代潮流的必然产物，也是有关国家以区域发展为依托，为减缓经济全球化无序冲击而采取的合理选择。区域经济合作、区域集团化趋势与经济全球化发展并行不悖。这种总体上良性的经贸互动推动了政治上的良性发展，大国重启战争的可能性几乎为零。东亚、拉美、非洲等地区以发展中国家为主体的区域合作蓬勃发展。一些发展中国家之间区域合作势头加强，成为联系不同地区之间合作网络的重要纽带。巴西、印度、南非已建立三国合作框架，亚洲与非洲，亚洲与拉美，拉美与中东之间的经济联系日益紧密。各国均试图通过强强联合、强弱互补的模式加快区域集团建设，实现市场、资源的优化配置，谋求在新的世界经济格局中占据优势地位。美国全面推动建立“美洲自由贸易区”，欧盟借东扩之机加快区内金融、服务一体化进程，拉美两大经济组织南方共同市场和安第斯共同体宣布加快自由贸易谈判，东亚10＋3和上海合作组织作为亚洲两个支柱性机制深入发展。未来国际经济关系将逐渐由国家之间的较量和竞争转向区域经济集团之间的角逐，围绕全球经贸政策、金融体制的斗争与协调将主要在经济集团之间。（七）国际能源、资源价格大幅上涨，国际能源格局调整步伐加快，对能源等战略资源的争夺成为影响国际经济关系的最大不确定因素。一些资源大国特别是油气资源富集的国家把握了资源性产品价格上涨的良机，不仅从中获取巨额收益，同时提升了在国际经济体系中的地位和影响。近年来，俄罗斯、沙特阿拉伯、伊朗、委内瑞拉和阿联酋在全球国内生产总值总量及人均国内生产总值排序中平均前移了三个位次。一些石油生产国加强了对国内石油资源的控制，减少了发达国家对其石油资源的掌控。伊朗、委内瑞拉等产油国将能源作为国际斗争的主要筹码，公开向美“叫板”。美国目前控制着中亚、中东、西非和北美的世界近70％的石油资源。全球能源战略格局明显向美倾斜，但在世界能源市场格局方面，俄罗斯影响举足轻重，石油输出国组织的战略影响不可低估。日本努力稳定传统石油来源，并积极拓展新渠道。欧盟等国积极增加石油战略储备，并寻求能源合作。随着世界经济的强劲复苏和繁荣，各方对能源的依赖将与日俱增。围绕油气资源、运输管道和市场价格等，美、欧、日等大国还将激烈的国际能源争夺战。同时，随着新兴发展中大国对能源需求的快速增长及对能源安全的追求，相关能源企业迅速发展壮大，打破了发达国家企业在国际能源产业中的垄断地位。

8. 如何准确看懂芯片的数据手册

推荐一个叫芯查查的，你可以在手机上，PC端也可以，搜对应的芯片名称，就有对应型号数据手册出来了，可以免费下载的，都会有比较经常使用的参数，还可以找替代，查代理啥的

9. 如何看懂淘宝店铺数据

第一点：销售

卖产品，都是要销售，那么一个月到现在的话，你需要去统计什么的呢?今天也快月底了的，你要去统计的就是一个月到现在为止的销售，类目占比，达成率，目标是否完成，本月的一个目标，预计的销售，预计的达成率，还有你的同比，环比的增长!

第二点：毛利

一个月到现在位置的毛利，还有类目的占比，目标的营业额，达成率高达多少，还有本月目标，预计的毛润，预计的本月达成率，环比，同比增长!

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