如何做运营数据分析PPT？

一、如何做运营数据分析PPT？

1. 运营数据分析PPT的制作方法有很多种。2. 首先，需要明确分析的目标和结论，确定要传达的信息。然后，收集相关的运营数据，包括用户数量、活跃度、转化率等指标。 在PPT中，可以使用图表、表格等可视化工具来展示数据，以便更直观地呈现分析结果。同时，可以结合文字说明，数据背后的原因和趋势。 此外，还可以添加一些案例或实际应用，以，增加观众的理解和兴趣。3. 在制作运营数据分析PPT时，要注意简洁明了，避免信息过载。同时，要根据观众的背景和需求，选择合适的表达方式和语言，以确保传达的信息能够被理解和接受。

二、如何做excel数据透视表分析报告？

制作Excel数据透视表分析报告的具体步骤如下：

1. 打开数据源：打开需要分析的Excel数据表格，在Excel菜单栏中点击“数据”选项卡，单击“来自其他源”下拉菜单中的“从数据模型导入数据”按钮，弹出“其他源”对话框，选择需要分析的数据源，点击“确定”按钮。

2. 选择数据：在“导入数据”对话框中，选择需要分析的数据源，勾选需要分析的数据表格，然后单击“打开”按钮。

3. 建立数据透视表：在Excel工作表中单击一个单元格，选择“插入”选项卡，单击“数据透视表”按钮，弹出“数据透视表和图表向导”对话框，选择需要分析的数据表格和字段，然后单击“下一步”按钮。

4. 设计数据透视表：在“数据透视表和图表向导”对话框的第二个选项卡“布局”中，拖动数据字段到指定区域，制作数据透视表的布局，然后单击“下一步”按钮。

5. 定义数据透视表样式：在“数据透视表和图表向导”对话框的第三个选项卡“样式”中，选择数据透视表的样式和颜色，然后单击“完成”按钮。

6. 分析报告：根据数据透视表，对数据进行分析，制作报告。Excel数据透视表可以进行各种数据分析操作，例如对数据进行分类汇总、计算各列数据的平均值、求和或最大值，或者进行自定义公式计算等等。

以上就是基本的Excel数据透视表分析报告制作过程的步骤，您可以根据具体的需求和数据分析目的进行必要的调整和优化。

三、电商运营如何做数据分析？

一. 电商数据分析架构

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三. 线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

四、电商运营如何做数据分析？

电商数据分析，估计是80%数据分析师的启蒙场景；从商品角度出发，从用户角度出发，或者从店铺角度出发，三个方向都能聊；看似不同视角，但电商的分析永远只有一个核心，即如何帮商家打造爆品

爆品！电商永远的核心。当然要凭空了解电商的马太效应，不容易；咱们还是先说基本法，掌握好基本的分析技能，一步步采石才能接近大教堂之愿景

1. 电商数据是什么？如何养成基本的分析能力？

电商数据会分为产品或商品模块、用户模块和店铺模块，这里面的最小数据元，当然就是大家常说的SKU（Stock Keeping Units）；为保证阅读的流畅性，朋友们不用纠结SKU的定义；一个简单例子，“300ml的罐装无糖可乐”，就是一个SKU，包含了一个产品的规格、包装和味道等特性；而SPU在这个例子中，就是“无糖可乐”，更多是描述一个细分的类目

所以不用急着关心工具。了解一下全貌，知道电商数据长啥样，以及由此衍生的分析场景有哪些；有这些认知在脑海里，比那些只会玩弄Excel、或者会一点Python入门的工具人厉害多了；入门的阶段，场景的作用要远大于工具，多听多练多接触实战

比如从产品角度出发，讲好供货和销售的两个端口的故事很重要

• 行业、类目或单个商品的销量跟踪，by 周/月/季度/年的环比、同比等
• 不同价格带的销量对比分析，找到同一品类的高中低端产品，以及销量、销售额的高中低分布
• 对比不同产品的毛利、净利和库存周转率表现，从收益角度看产品流通
• 关心产品的复购率、跨购率（一般简化为一个产品对所有订单的覆盖率）

能看出来，当提及产品的复购和跨购时，实际上已经从产品的维度跳到了订单或用户的维度；因为“复购”说明数据库能识别同一个用户有多次购买同一产品；所以产品、用户、店铺三个模块并不是孤立的

回答我们开头讲的电商核心，“爆品”；如果用这三个模块来理解“爆品”，那就是同类商品中销量Top的SKU（产品角度），或对于用户覆盖率最高的SKU（用户角度，覆盖率高可以理解为大部分在该店消费的顾客都会买该产品，类似于必买品），或店铺销售额中占比最高的SKU（店铺角度）

如果你在面试中被问到类似的问题，解答何为爆品，你能马上从以上三个角度解答，那恭喜你，一是你即将通过面试，二是说明你已经具备基本的分析能力；这个东西说起来简单，哪怕很多人看了这篇回答，日后遇到类似问题还是无头绪；因为这不是一个Excel公式或者Python代码，公式和代码你记下来下次就会用了，但对于分析能力，你看过或听过，未必就是你的

可能很多朋友第一次听到关于电商分析的三个模块，对上面的一些基本概念还不是很了解，比如SKU、爆品，包括AARRR消费者模型等；这些概念学起来并不难，只是不太建议全程自学，概念多而杂，多听一些有专业老师带班学习的入门和科普课程，能帮助入门同学更结构化地梳理知识，还有一些日常工作需要使用的数据分析方法、思维、模型的分享与使用

而且还有很多好玩的实战案例。

关于智能马桶的分析，我应该多次提到了；我以前被问到过，如何用最快的数据分析方法，论证智能功能对于马桶的必需程度？说白了，就是买一个智能马桶值不值

有两个方法：1）看智能马桶的电商销量占全部马桶的电商销量，比例如何；2）看智能马桶在同价格带里与其他同类商品的电商销量，对比如何

没错，以上两种最快最简单，一个是占比，一个是对比

1）看占比怎么看——关键是找用户的对标

首先对比智能马桶和全部马桶的平均价，看相差多少，这部分就是溢价（大概差一千元左右）；以及智能马桶的电商销量占全部马桶电商销量的比例是多少，这部分说白了就是VIP的占比，图中统计就是27%；也就是说花一千块的溢价，成为27%的VIP会员，你是否愿意。有了这个比例你就有了参照，比如你的收入水平是Top27%吗，比如你是否在生活中花过类似的溢价率去买到27%左右的会员体验呢，如演唱会买更靠前的座位（各价位段的座位占比是可以统计的）、买知识星球的课加入头部博主的私密群（私密群人数占博主粉丝人数是可以算的）等等

所以乍一看买一个智能坐便器值不值，问题很虚；但通过问题一转化，就能变到可以量化的标准，你就可以拿着这个量化标准去反问需求方

2）看对比怎么看——关键是找产品的对标

另外一个，看对比怎么看；这个更直接。同价格带里总有些同类产品是必需的，比如油烟机；如果在该价格带里，智能马桶的销量接近油烟机，甚至超过；是不是就说明智能马桶已经是很多人的必需品了

当然这个案例，可以往深了做；比如你从用户模块切入，先找到和消费者（向你提问的那个人）画像相似的群体，根据收入/性别/年龄/消费观等等画像做一个聚类，如果智能马桶在这个聚类群体里订单覆盖率很高（比如大部分都买过智能马桶），那智能马桶对于那个向你提问的消费者来说，大概率就是必需品了

大概率？多大叫大概率，如果设这个群体中有可能买智能马桶的概率为p，反之则为（1-p），则完全又可以变成一个p-value的问题，或者Wald-Test问题；当然这样就把问题往参数估计、置信区间的方向引了，完全走向了技术化；这一段你没仔细看也没关系，我后面都不会提晦涩的数学了，也就这里说到兴起提一嘴，别跳转别跳转

毕竟除了技术进阶，数据分析的进阶还有很多维度。

2. 电商数据分析的进阶

电商运营的角色，一个很核心的职能就是帮助商家组货，在不同的季度、不同的大促节点下调整选品策略，同时还能帮商家排好秒杀品、引流款、利润款的坑位及定价策略；这所有的动作都是围绕那个最根本的核心，尽可能帮商家卖出爆品，继而通过爆品为商家带来流量沉淀，为商家的其他商品引流，为电商平台拉新粗活

所以判断一个电商运营的数据分析能力高低，其实就是看他能不能从海量的电商平台数据中找到自己的爆品方法论；从一开始的读报表找信息，到学会简单的分析和销量业绩的跟踪，再到搭建一套完整的数据分析体系用于识别爆品、定选品策略，其实就是一个电商运营做数据分析的进阶之路；

这个进阶路径不是一蹴而就的，特别是入门的阶段有专人指导、能在实际应用场景中打好基础，会少走很多弯路，所以先给大家推荐↓「数据分析名师实战训练营」，无论是数据分析技能、模型、思维还是数据分析实战项目应用、演练一应俱全，可以让自己对数据分析有个整体的了解

如果觉得上面的内容都比较熟悉了，咱就可以接着聊几个进阶模型；如果对于产品、用户和店铺侧三个分析模块的基础知识还想再了解了解，可以翻回我开头的部分，也可先体验一下我推荐的训练营，毕竟接下来的内容还是有些小难度的

2.1. ECR模型

ECR（Efficient Cusmter Research）是很典型的产品模块和用户模块相结合的分析模型，这个模型在帮助电商商家在选品组货、排布坑位（秒杀品、引流品、利润款等）的过程中，能起到很大作用

选品组货，核心原则是找到产品中不可或缺的SKU或SPU（对SKU概念还不清晰的小伙伴请翻回第一部分），所谓镇店之宝

镇店之宝有四个维度，1）竞争核心——该品牌与同行竞争的招牌；2）消费者青睐——该品牌核心消费群体的心头之爱；3）供应充足——有足够多的规格和细分SKU供选择；4）消费者忠诚——消费者只选择该品牌的SKU

• 竞争核心：一般用品牌的Loyalty Index，就是这个品牌在同类产品的市场份额，所以Loyalty Index = 该品牌相应SPU的销售额 / 相应SPU的市场总销售额，这个比例越大，说明该品牌在相应SPU的市场份额越高，在这个SPU类目里竞争优势越大
• 消费者青睐：每个品牌都会有核心群体，这个核心群体在相应SPU中带来的销售总额，就是这个SPU最直接的价值
• 供应充足：这个维度主要是讲供应柔性，就是消费者既可以选300ml的易拉罐装可乐，也可以选500ml的瓶装可乐，可以选无糖的，也可以选香草味的；总而言之就是在可乐这个SPU下，消费者有足够多的选择，能满足不同的场景、不同的偏好
• 消费者忠诚：这个厉害了，在电商场景里能得到消费者高忠诚度，是很难很难的事情；消费者忠诚理解起来倒简单，就是消费者只要一想喝可乐，只会选某品牌的某特定产品，这就是忠诚；忠诚的消费者人数比例（占买过这个品牌相应产品的总人数比例），就是消费者忠诚度

ECR模型很常用，也是很多平台内嵌的系统模型，虽然综合了产品和用户模块，但总体来看还是以产品为主导；接下来再分享一个用户视角主导的模型

2.2. 客户满意度模型

图的左边先不要看！左边不要细看！都是些偏算法模型。如果你不太关心技术向的内容，想把更多精力放到业务理解上，只看图右侧即可

消费者满意度由三个方面组成：对品牌的形象认知、对某次消费的期望、消费和产品的体验；顾客满意度就是基于认知→期望→体验→反馈，整个链路，把每一步都量化到数据库和模型算法里，帮助电商运营长期跟踪品牌健康度和消费者反馈

这实际上就是消费者AARRR模型的延申，细心的读者肯定发现我第一章就提到了AARRR模型，没发现的小伙伴建议再次回顾全文

关键是，认知→期望→体验→反馈，每一步有哪些量化指标，以及每一步怎么关联起来、怎么衡量相互影响；比如反馈，系统就可以抓取用户对于店铺的评分、对于产品的评价进行定量以及定性的自然语言处理分析，综合这些指标进行因子分析，先得到一个初步的满意度指标

其他的环节也同理，最后模型会再运用到线性回归和协方差矩阵，把因子分析统一到结构方程模型中；总而言之这里头就是技术细节，从业务理解上，大家只要熟悉了AARRR模型，就能掌握

2.3. 选品优化模型

最后再提一下选品优化，呼应一下我们全文的主题，帮商家选爆品！

选品优化一般有两个优化目标，提高销售额和提高毛利率（Revenue and Profitability）

逛超市的朋友都知道，一般大品类上，超市布局会有大致的分门别类；到具体区块的类目中，每一个架子不同层怎么排布，都是有学问的，比如消费者站立的时候能平视的几层，就是黄金展位；哪些产品应该放在黄金展位，选价格便宜的还是选最畅销的，还是选利润最高的，这里头都有设计

选品优化模型基于不同的目标（比如销售额或毛利率的最大化），会通过模型确定三个方面——定品、定价和定位；定品就是要上哪些品类大概要上多少量，定价就是综合利润空间和优惠促销之间去平衡，定位就是选货架的露出

这里头会涉及很复杂的模型，还会涉及不同产品间的转化关系；比如有些消费者在超市中没找到可口可乐，可能就会选百事可乐，这就是一个转化；但有些消费者就是不选，买不到可口可乐就掉头走人了，这就是一个转化失败，一次消费者流失

细心的朋友肯定发现了，这里头提到的，就包含了上面ECR模型中的消费者忠诚度；没错选品优化本身就包含了ECR模型和顾客满意度的版块，这个庞大工程有时候不能全由模型解决， 还会相当一部分的人工经验进行调校

今天先说到这里了， 以后有机会再详细展开每一个模块。不嫌啰嗦可以关注本人的知乎号和专栏，当然也欢迎报名我极力推荐的课程，毕竟性价比高，学了就会学有所成、孰能生巧

五、运营分析报告怎么写？

　　财务运营分析具体包括以下内容：　　

1、生产经营业绩说明，主要包括预算完成情况及增减因素简要分析；　　

2、边际效益分析；　　

3、应收账款分析；　　

4、财务闸口指标的分析；　　

5、财务预警分析；　　

6、存在的问题及建议。　　财务运营分析是以各报告单位的责任会计核算报告为依据，对企业的生产经营成果以及财务运营状况进行综合评价和剖析，为公司的财务管理和经营决策提供及时、准确的财务信息，并对公司存在的问题提出改进对策。

六、托管班运营分析报告？

托管班学生较多，管理到位，家长评价较高，愿意付费参加组织的各项活动，资金充足，运营状况良好。

七、用户运营分析报告的原则？

大规模用户运营体系中的三大原则——数据驱动、精细化运营、自动化（或叫产品化），以及用户运营体系中的三个子系统——用户生命周期管理系统、用户分层运营系统、用户行为激励系统。

我们在实际的产品工作中，经常会用到各种各样的运营体系，比如用户生命周期管理、用户分层、积分系统、任务体系、会员体系、勋章体系等等。

那这些到底有什么内在关联呢？又该怎样掌控不同运营体系进行协同使用呢？

这就要从用户运营聊起了。

一个好的产品经理一定是懂用户的。那什么是懂用户？

从微观上讲，要懂得用户心理，就要具有同理心，了解在特定场景中，用户行为的动机与成因；从宏观上讲，当产品的用户规模达到一定量级后，用户开始分层或分群，就要懂得管理用户，运营用户。

所以说，产品、运营不分家。

其实真正的用户运营分为两类：

一种是小规模的，偏集中式的运营。如针对几十人KOL的运营，此时靠人肉、靠互动、靠情感，一般用于重点用户的运营。

另一种则是大规模的，偏策略式的运营，更多靠规则、靠机制、靠系统，一般用于做大体量用户的运营。

这一部分也是产品经理需要直接介入去制定相应的策略甚至搭建系统，比较初阶状态是关注表层或单点，如留存、促活、召回等单个环节；而高阶状态则关注内核及体系搭建，如用户运营模型梳理+用户运营体系的搭建（包含大量策略）。

小规模的用户运营有很多的技巧，比较考验运营人员的情商以及表达能力，需要大量实践才能得到经验和心得，术业有专攻，这里就不细说了。

而大规模的用户运营是策略性的，可以抽象出标准化的方法或流程，并在不同场景中复用，这对于产品经理来说是更有价值的。

八、请问每月运营分析报告怎么写？

第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。

第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。

第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。

第四部分评价段。作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。

第五部分建议段。即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。

九、数据分析报告分类依据？

按照不同的角度，可以将数据分析分为市场分析报告、用户行为分析报告以及运营分析报告等。按照分析的作用，可以将数据分析报告分为专题分析报告、综合分析报告以及日常数据报告等。

数据分析的步骤主要是:分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写,也叫数据分析六步曲。数据分析报告主要是通过运用数据，研究和分析某个产品或内容的现状、问题、原因、本质和规律的，简单来说就是用来展示分析结果，提供决策依据。

十、数据分析报告的类型？

1、综合研究类报告

常见的综合研究类报告有人口普查报告、某企业运营分析报告等，此类报考分析维度较为全面，一般需要建立在指标体系之上，去挖掘潜在的内部和外部关系，对数据的某一场景，能进行全面地分析评价，能够进行全局的场景分析，以此做出整体评价。

2、日常工作类报告

日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施，当然，此类报告的搭建需要符合数据分析业务场景，需要一定的指标作为支撑，通常以日报、周报、月报、季报、年报形式来呈现，帮助决策人员掌握好最新的数据动态。

3、专题分析类报告

专题分析类报告是通过对现有场景进行具体分析，将数据挖掘方法技术应用于实际中，没有固定的时间周期，但是会确定好大的方向目标，具有一定的针对性。其中，电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析等就是典型代表。不过想要写好此类报考，数据分析人员除了需要对现有场景有深入的了解，还需要具备较强的数据分析思维及收据敏感度，能够不断进行数据挖掘，使业务向着好的方向发展。