一：通过对目标用户需求的分析来挖掘
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网站的运营对象自然是用户，肯定不是以自己的兴趣来作为网站的运营重点，除非你做的是不以盈利为最高准则的网站，否则用户就是你运营的第一要素，那么如何打动用户，并且让用户来买单，那仅仅用内容来吸引用户是远远不够的，还需要通过完善用户的体验和需求，让用户能够感到非常完美的服务体验，才有可能让你的网站获得用户的认可。如果你做的是长期运营并想要获得很大发展的网站的话，那就要做好网站的内容和用户体验，时刻以用户为最高要素，积极分析用户的需求，从而在网站上体现出有针对性的服务和特色的产品，从而从深层次挖掘网站的核心服务!
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二：通过分析竞争对手的网站来挖掘
现在不管是什么类型的网站都会面临着激烈的竞争，如果没有一个有竞争力的服务，是很难在目前如此竞争激烈的市场上站稳脚跟的，比如淘宝之所以能够打败易趣，百度之所以能够打败谷歌，当然是在本土化上加上了特色的服务，而在欧美，我们的淘宝和百度基本上没有出头的机会，那也是他们在本土上有了特色的服务，自然我们就没有办法和他们进行竞争了，可见特色化的服务甚至要比内容和功能更重要，所以我们就可以分析竞争对手的网站，找到自己提升特色化服务的切入点，从而结合自身优势，优化原有的服务和产品，从而撼动竞争对手，否则是很难成功的!
三：通过分析关键词流量来挖掘
目前大部分做网站SEO优化，主要的目标就是提升网站的收录量以及提升网站的排名，优化的目标虽然明确，但是效果却是一厢情愿，即使通过自己的努力，大力提升了网站排名，但是网站的流量依然寥寥无几，这就是关键词选择不当造成的，所以我们可以通过分析关键词，来找到合适自己网站的关键词，从而优化自己网站流量来源，让SEO优化的效果得到极大的提升，否则就会遇到虽然关键词的排名很高，但是实际的流量转变却很少的现象!我们可以通过分析关键词来获得大量的长尾词，从而获得有针对性的流量，流量转化率高了，哪怕实际的流量比较少，但是同样也能够给你带来巨大的利润!
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通过上面三个方面的分析，能够有效的提升我们挖掘网站核心服务的能力，对于网站来说，针对用户的需求来挖掘产品的服务和做针对性的内容才是更重要的，才能够让你的网站在激烈的竞争环境下不会跌倒。

1.网站流量分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行的统计和分析，其常用手段就是 Web挖掘。Web挖掘可以通过对流量的分析，帮助我们了解 Web上的用户访问模式。那么了解用户访问模式有哪些好处呢？
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• 在技术架构上，我们可以合理修改网站结构及适度分配资源，构建后台服务器群组，比如辅助改进网络的拓扑设计，提高性能，在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径等。
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帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容。 帮助企业改善市场营销决策，如把广告放在适当的 Web页面上。 帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。 帮助企业对客户群进行细分，针对不同客户制定个性化的促销策略等。

2.商品销售分析：做商品销售分析，需要从时间和空间的维度以及商品的类别丶价格等多个维度来做分析，这里可以做的报表类型非常多。

我们单纯从时间维度上来看，常用的报表是同比和环比的报表，而时间区间的选择可以是年丶季度和月，而当一个电子商务网站在刚刚开始的时候，周数据的报表也是偶尔会用的。

除了分析商品的销售之外，我们还要做的分析是潜在的销售，也就是客户到网站来，浏览了哪些商品和分类，搜索了哪些商品，从而了解客户的兴趣点和将来可能购买的商品。

3.定期数据分析 要想做好电子商务网站的运营，需要做各种分析和报表，定期展示丶对比网站数据和运营数据。如：增长量：所分析的业务在一定时期内增长的数量，是分析期与对比期的差额。
同比增长量：当前值与去年同期值之间的差值，用同比增长量来统计消除了周期变动和季节变动的影响，所用时间期间通常是月或者季度。
环比增长量：是指当前值与上一期数值之间的差值，所用时间期间一般是季度丶月或者星期。增长速度是用来反映业务成长性的相对指标，用以查看当期增长量和对比期的数据对比。

同比增长速度是当期增长量与去年同期值之比，说明当期业务水平对去年同期业务水平增长的相对程度。
环比增长速度是当期增长量与前一期水平之比，说明业务分析期与相邻前期业务水平的相对增长程度。 项目增收贡献率：某项目增长量和所有项目总的增长量的比例。
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4. 内容分析

电子商务网站上的内容分析和其他分析一样，也都是需要从数据出发的。我们通过分析流量和客户兴趣点匹配相应的内容。通过数据，我们可以看到不同的内容所吸引的点击关注，从而对内容做出相应的调整。
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1.网站流量分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行的统计和分析，其常用手段就是 Web挖掘。Web挖掘可以通过对流量的分析，帮助我们了解 Web上的用户访问模式。那么了解用户访问模式有哪些好处呢？
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• 在技术架构上，我们可以合理修改网站结构及适度分配资源，构建后台服务器群组，比如辅助改进网络的拓扑设计，提高性能，在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径等。
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2.商品销售分析：做商品销售分析，需要从时间和空间的维度以及商品的类别丶价格等多个维度来做分析，这里可以做的报表类型非常多。

我们单纯从时间维度上来看，常用的报表是同比和环比的报表，而时间区间的选择可以是年丶季度和月，而当一个电子商务网站在刚刚开始的时候，周数据的报表也是偶尔会用的。

除了分析商品的销售之外，我们还要做的分析是潜在的销售，也就是客户到网站来，浏览了哪些商品和分类，搜索了哪些商品，从而了解客户的兴趣点和将来可能购买的商品。

3.定期数据分析 要想做好电子商务网站的运营，需要做各种分析和报表，定期展示丶对比网站数据和运营数据。如：增长量：所分析的业务在一定时期内增长的数量，是分析期与对比期的差额。
同比增长量：当前值与去年同期值之间的差值，用同比增长量来统计消除了周期变动和季节变动的影响，所用时间期间通常是月或者季度。
环比增长量：是指当前值与上一期数值之间的差值，所用时间期间一般是季度丶月或者星期。增长速度是用来反映业务成长性的相对指标，用以查看当期增长量和对比期的数据对比。

同比增长速度是当期增长量与去年同期值之比，说明当期业务水平对去年同期业务水平增长的相对程度。
环比增长速度是当期增长量与前一期水平之比，说明业务分析期与相邻前期业务水平的相对增长程度。 项目增收贡献率：某项目增长量和所有项目总的增长量的比例。
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4. 内容分析

电子商务网站上的内容分析和其他分析一样，也都是需要从数据出发的。我们通过分析流量和客户兴趣点匹配相应的内容。通过数据，我们可以看到不同的内容所吸引的点击关注，从而对内容做出相应的调整。
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1.生产成本分析

成本分析收集整理ERP成本系统个其他相关系统的数据，生成生产单元、辅助单元、因素分析和成本会计等主题，建立相关分析模型，对产品成本进行跟踪分析、动态监控各产品的竞争力，全面分析产品的综合效益，为实现企业效益最大化提供决策参考。
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2.生产成本预测

明细产品成本测算收集整理质量设计数据、成本数据、销售价格数据和生产率标准数据等，生成明细产品成本主题，实现明细产品成本标准的自动生产与信息共享，建立产品标准成本测算、盈利能力分析、评价体系对产品进行边际贡献分析与评价，为产品定价及合理组织生产提供决策依据
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3.产品质量分析

功能包括信息查询，产品化学成分、工艺参数、力学性质、表面质量、尺寸精度统计分析以及质量判定分析等。

4.决策服务

数据分析与业务需求或管理需求紧密结合。数据在管理方面的应用，指处理数据得出，对人力、资源、业务进行合理客观的评价指标，促使行为其合乎管理要求，涉及考核、审计。业务则指使用数据进行市场分析、盈亏预测、风险评估，是进行决策的重要依据。

上海天元项目数据分析师事务所有限公司以决策数据分析为核心业务，收集、整理和分析关于市场、行业和企业的信息，通过信息、服务和技术的整合，提供市场研究、营销咨询、数据挖掘、数据深度分析等咨询服务。从企业、产业链、行业整体到相关外部环境，全方位揭示项目的风险并做出收益预测，协助您做出更好的精准投资和营销决策。而且我们在积极的为政府部门、金融投资机构、咨询机构、行业协会、企业、媒体和社会公众提供数据分析服务的同时，还在积极传播管理文化，为社会培育精英管理人才，关注社会和谐等方面做出不懈的努力。
公司地址：上海市徐汇区天钥桥路327号创机商务中心（上海体育馆附近）
联系电话：021-24193019
手机号码：13917778657 （王经理）
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上海天元项目数据分析师事务所有限公司
好莱坞电影《美国队长2》中的大反派佐拉博士说：“21世纪就是一本巨大的数据词典”。漫画世界中的这一“遐想”并非夸张，我们的世界正在被迅速的数据化。未来，整个世界都可能被写成0-1代码，用数据来代表。商业世界的人们先知先觉，他们已经意识到，只有把资源数据化才能实现最佳的配置。

所以，在这个率先充斥数据的商业世界里，要想理解商业逻辑，就不可能离开数据这一语言。于是，管理实践者们都开始向数据进军，这次，一向因为“定性不定量”而备受质疑的HR们显然不愿落后。

但是，部分HR们的热情却走错了方向，他们眼中的“数据化人力资源管理”也许只会让他们的处境越来越糟。

HR们不会有独立王国

HR们想要建立“技术刚性”的需求不可谓不强烈。好些机构都曾尝试建立一张（或几张）专业的“人力资源报表”（或称“才报”），并竭力主张这些报表的重要性，甚至提出这是除“财务三表（资产负债表、损益表、现金流量表）”外，老板应该关心的“第四张表”。但现实却是，当HR们把各种精心打造的“第四张表”摆到老板面前时，却遭遇了老板的冷眼。

事实上，HR可以做“人力资源报表”或“才报”，但不能期待老板们会如同重视财报一样重视“人力资源报表”。其实，根本没有和财报平行的“人力资源报表”，如果有，那是HR们的臆想。正如有个老板告诉我，他的HRD硬以“人是第一资源”为由头让他关注“人才盘点”，但他对那些细枝末节的指标、数据毫无兴趣，HR们诉说的人才队伍对于经营业绩的影响更像是“讲恐怖故事”。他对此的感觉是，这相当于硬要男人戴胸罩，只因为他们同样有胸部……

老板最关心的，永远都是“三表（资产负债表、现金流量表、损益表）”，所以，人力资源数据化必须要要融入财报，对接“三表”。不能证实自己将显著影响到“三表”的人力资源数据，都是老板眼中的“细枝末节”。

现实中，HR们并没有习惯在这一层做数据化，所以，他们与老板的交流中存在天然的“断层”。他们判断一个企业的思路大多是从人才队伍或人力资源职能的层面直接进行判断，而不是以对接“三表”的效能作为终点来“逆推”需要什么队伍，需要什么人力资源职能操作。

图：数据化人力资源管理的三个层次

很多学员喜欢直接判断某企业的操作人员太多，而认为应该外包。我立即反问，为什么一定要外包？你如何解释比亚迪之类企业用人海战术替代自动生产线，利用人口红利获利的经典案例？没有哪种人才队伍是“最佳的”或“万试万灵”的，必须权变地匹配战略。但从战略到人才队伍的推导绝对不能只是自由演绎，而应该严谨推导；绝不能只是定性分解，而应该将定量指标和数据下沉。

我常常在想，为什么很多HR不从这个角度去思考？补充那层缺失的、对接“三表”的人力资源效能指标和数据。原来，我认为这可能是因为HR这个群体有太多的“文科生”，他们对于数据并不敏感，也不愿意讲数据作为他们最主要的共同语言。

但随着对这个群体越来越多的了解，我发现，有能力做数据化的HR并不在少数。大多情况下，他们之所以不愿用对接“三表”的方式来玩数据，是因为HR们太想划定一个领域的专业，不愿意别人进入，也不敢进入别人的领域，与别人PK。殊不知，管理已经进入合工时代，没有任何专业可以筑起壁垒，用自己的专业去交互，去助力、影响商业模式才是正途。

是“数据化+”，不是“＋数据化”

渴望建立技术刚性的HR们遇到了善于察言观色的机构，一门门数据化人力资源管理的课程被炮制出来。此类机构主打两个卖点：第一，数据化人力资源管理可以预警管理风险；第二，数据化人力资源管理可以量化HR们的贡献。

看似有诱惑力，实际上又是将HR们带入了误区。请记住，不要认为人力资源报表是用来预警或展示成绩的（相比起来，前者相对后者更容易让人接受）。这种说法依然是把自己当配角，仍然是追涨杀跌：遇到功劳靠上去，我能给你展示我的成绩；遇到麻烦推出去，反正我有给你预警。

我带的某个私董会小组的老板们说，他最讨厌有些HR，老是“慢一拍”，任何时候都是配角，乐于配合业务部门，打保险牌，实际上一无所用！另一个在二级市场上做得风生水起的老板说得更加直接，HR们是小散心态，只知道追涨杀跌，从来不把自己当做主力资金。

真正的数据化人力资源管理，不是用人力资源管理来“+数据化”，而是用“数据化+”来做人力资源管理。人力资源管理的体系应该被颠覆，去除那些无谓的“选用育留”套路，不要把过程（人力资源管理的传统工作套路）当作目的，而基于数据来构建新的人力资源管理体系，推动企业打造出组织能力。这个时候，人力资源管理的实践会与传统套路有很大的不同，但那又有什么关系？人力资源管理者是要解决问题，还是要挥舞套路？

投机的机构选择了“+数据化”。他们显然很能捕捉HR们这些隐秘的心思，在不颠覆HR们现有操作模式的基础上，提倡将他们现在做的事情用数据来包装，以便“显得专业”。结果，大价钱的培训课程，却让教学员们如何算出勤率、人员到岗率……原来的种种事务性工作本身就缺乏价值，现在却要把这些细枝末节拿来数据化，以便“显得有价值”。

即使是从这些机构主张的预警或展示成绩两大功能出发，这些指标也难以支撑。道理很简单，这些指标就是用脚趾头想也能想得出来，根本没有一点的诚意，它们能够为HR们建立“技术刚性”？它们反映的信息老板会感兴趣？

但平心而论，大多HR们缺乏野心，更多把自己当成科层中的螺丝钉。在一些场合，我甚至感觉他们并不想了解商业世界真正发生了什么，而是宁愿相信自己的选用育留是“铁饭碗”。但在这个商业世界，甘于平庸并不是什么好事，如果变革即将发生，HR不做，其他人会做。

事实上，在不少先进的企业中，我们已经看到各类职能部门向传统HR职能渗透的例子，他们在“跨界打劫”。当前，人已经成为企业最重要的生产要素（在工业经济时代绝对不是），人力资源效能已经成为组织能力的最佳代言，为何不让自己胆子更大一点，从这个角度去影响业务？

HR应该有两个意识：

第一，基于数据化人力资源管理的方法，分析业务的运行状态，主动影响高层决策。比如，马云说阿里的人力资源效能高，说京东人多有风险，你作为京东HR能用人力资源效能分析来为老板增加信心吗？

第二，构筑数据化的“小数据平台”或“大数据云台”，基于数据建立游戏规则，方便显化团队、员工的贡献，以便繁荣平台。未来，企业都会平台化，员工都会创客化，当企业成为了开放的市场，谁来制定市场的规则？显然应该是人力资源部。

1、进行总体分析。从项目需求出发，对项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
　　
　　2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
　　
　　3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。

上海天元项目数据分析师事务所有限公司是一家由数据分析专业人士所有并管理的独立的项目数据分析师事务所。我们拥有数据采集、数据分析、金融研究、工商管理等领域的专家组成的团队，从国际前瞻性的角度，以客户核心利益为着眼点，运用先进的理念和独到的见解，突破行业局限的数据分析，从决策性数理研究入手，致力于专业数据分析的深度服务。
公司现有数据分析人员及专业咨询顾问中，硕士及以上学历的占70%，从专业结构上来看，覆盖与数据分析和咨询相关的统计学、经济学、法律、财务管理、企业管理和工商管理等各方面的复合型人才及专家，平均数据分析、研究经验5年以上！
我们秉承（数据分析行业自律公约）的要求，坚持投资数据分析报告、经营数据分析报告、决策数据分析报告的权威性、客观性、中立性和实用性。在为企业提供专业化的分析和科学的决策依据的同时，以更加精准、全面、客观的营销战略，为企业规避项目风险、保持强大的竞争优势提供科学的决策依据。
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项目稳定回报论证报告是在充分认识中国项目特色的基础上，综合国内外成熟的风险评价体系，以权威、科学、系统、可应用性的定量分析方法模型为主，以定性分析为辅，更科学、更准确、更客观的识别投资项目风险因素，测量风险发生概率及其影响程度。最大限度的剔除人为主观因素；充分避免传统商业计划书对风险认识不够深入以及单纯文字叙述，缺乏数据支持和定量决策等缺陷。为投资方甄选投资项目提供可靠依据；为项目方识别和控制项目风险指明方向；降低项目投融资过程中的风险成本；促进投融资进度。
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上海天元项目数据分析师事务所有限公司投融资数据分析，深入企业内部，收集一手数据，提供包括投资项目数据分析、投资项目评估、经济效益评价、财务尽职调查、审计、评估、企业并购和资产重组及债务重组策划等多种服务，为客户选择具有潜在投资价值和成长性的项目，寻求有价值的投资机会。同时，我们对目标市场进行调查分析，评估公司生产经营能力，对未来收益进行合理预测，以减少或者规避客户的投资风险。
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