序論：速發(fā)表網(wǎng)結(jié)合其深厚的文秘經(jīng)驗，特別為您篩選了11篇網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析報告范文。如果您需要更多原創(chuàng)資料，歡迎隨時與我們的客服老師聯(lián)系，希望您能從中汲取靈感和知識！

篇1

目前，越來越多的網(wǎng)站開始重視數(shù)據(jù)，并期望從中發(fā)現(xiàn)新的機會，不管你是做網(wǎng)絡營銷、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計、電子商務運營、個人站點運營維護，我們都希望從數(shù)據(jù)中尋找有價值的結(jié)論，并且指導公司管理層的決策，最終創(chuàng)造更大的網(wǎng)站價值。本書以通俗易懂的方式來講解網(wǎng)站分析所需掌握的知識，剖析日常工作中遇到的問題，并且配合大量的實戰(zhàn)案例的講解。

本書適合網(wǎng)站運營人員、網(wǎng)絡營銷人員（SEO、SEM、EDM）、網(wǎng)站產(chǎn)品經(jīng)理和個人站長閱讀，本書也適合計算機專業(yè)或者市場營銷專業(yè)的自學。

目錄

第1章解密神奇的網(wǎng)站分析——網(wǎng)站分析的目的、流程及價值

1.1　為什么要對網(wǎng)站進行分析

1.2　網(wǎng)站分析是什么

1.3　如何進行網(wǎng)站分析

1.3.1　網(wǎng)站流量質(zhì)量分析

1.3.2　網(wǎng)站流量多維度細分

1.3.3　網(wǎng)站流量重合度分析

1.3.4　網(wǎng)站內(nèi)容及導航分析

1.3.5　網(wǎng)站轉(zhuǎn)化及漏斗分析

1.4　網(wǎng)站分析為什么很重要

1.5　網(wǎng)站分析帶來的價值及改變

1.6　網(wǎng)站分析的基本流程

1.6.1　定義（Define）

1.6.2　測量（Measure）

1.6.3　分析（Analyze）

1.6.4　改進（Improve）

1.6.5　控制（Control）

1.7　我能成為網(wǎng)站分析師嗎

1.7.1　網(wǎng)站分析行業(yè)概況

1.7.2　興趣和一個免費的分析工具

1.7.3　了解JS及HTML語言

1.7.4　了解網(wǎng)絡營銷知識及常見廣告模式

1.7.5　Excel和PPT的使用能力

1.7.6　強大的溝通能力

1.7.7　不畏錯誤和挑戰(zhàn)的能力

1.7.8　良好的職業(yè)操守和道德底線

1.8　本章小結(jié)

第2章從這里開始學習網(wǎng)站分析——網(wǎng)站分析中的基礎指標解釋

2.1　我們?nèi)绾潍@得網(wǎng)站的數(shù)據(jù)

2.1.1　常見的數(shù)據(jù)獲取方式

2.1.2　網(wǎng)站日志和JS標記

2.1.3　用戶識別

2.1.4　點擊流模型

2.2　網(wǎng)站分析中的基礎指標

2.2.1　網(wǎng)站分析中的骨灰級指標

2.2.2　網(wǎng)站分析中的基礎級指標

2.2.3　網(wǎng)站分析中的復合級指標

2.3　本章小結(jié)

第3章網(wǎng)站分析師的三板斧——網(wǎng)站分析常用方法

3.1　數(shù)據(jù)分析前的準備工作

3.1.1　數(shù)據(jù)的來源類型

3.1.2　數(shù)據(jù)的清洗與整理

3.1.3　我們的數(shù)據(jù)準確嗎

3.2　網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢分析

3.2.1　同比、環(huán)比、定基比

3.2.2　趨勢線擬合

3.2.3　移動均值

3.2.4　數(shù)據(jù)監(jiān)控自動化

3.3　網(wǎng)站數(shù)據(jù)對比分析

3.3.1　簡單合并比較

3.3.2　比較實驗的設定

3.3.3　讓比較結(jié)果更可信

3.3.4　別忘記與目標對比

3.4　網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細分

3.4.1　指標和維度

3.4.2　為什么要使用細分

3.4.3　什么是細分

3.4.4　細分的常用方法

3.5　本章小結(jié)87第4章網(wǎng)站流量那些事兒——網(wǎng)站流量分析

4.1　網(wǎng)站中常見的流量分類

4.1.1　網(wǎng)站中常見的三種流量來源

4.1.2　直接流量的秘密

4.2　對網(wǎng)站流量進行過濾

4.2.1　過濾流量來源的基本原理

4.2.2　Google Analytics流量過濾速查表

4.3　如何對廣告流量進行追蹤和分析

4.3.1　對你的流量進行標記

4.3.2　區(qū)分搜索付費流量與免費流量

4.3.3　監(jiān)測百度競價流量ROI

4.3.4　挖掘有價值的搜索關鍵詞

4.3.5　追蹤EDM的活動流量

4.4　如何辨別那些虛假流量

4.4.1　虛假流量與真實流量的特征

4.4.2　辨別虛假流量的十二種方法

4.5　為你的網(wǎng)站創(chuàng)建流量日記

4.5.1　什么是網(wǎng)站流量日記

4.5.2　如何創(chuàng)建流量日記

4.5.3　網(wǎng)站流量日記的作用

4.5.4　開始第一次網(wǎng)站分析報告

4.6　流量波動的常見原因分析

4.6.1　直接流量波動常見原因

4.6.2　付費搜索流量（SEM）波動常見原因

4.6.3　自然搜索流量（SEO）波動常見原因

4.6.4　引薦流量波動常見原因

4.7　本章小結(jié)

第5章你的網(wǎng)站在偷懶嗎——網(wǎng)站內(nèi)容效率分析

5.1　網(wǎng)站頁面參與度分析

5.1.1　什么是頁面參與度

5.1.2　頁面參與度的計算方法

5.1.3　設置并查看頁面參與度指標

5.1.4　頁面參與度指標的兩個作用

5.2　頁面熱力圖分析

5.2.1　Google Analytics熱力圖功能

5.2.2　Google Analytics熱力圖中數(shù)字的含義

5.2.3　Google Analytics熱力圖中的細分功能

5.2.4　Google Analytics熱力圖中的路徑分析

5.2.5　Google Analytics熱力圖的常見問題

5.3　頁面加載時間分析

5.3.1　理想情況下的Landing Page時間分布

5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的時間分布

5.3.3　頁面打開速度慢的時間分布

5.4　網(wǎng)站中的三種渠道分析

5.4.1　網(wǎng)站的流量來源渠道

5.4.2　網(wǎng)站的內(nèi)部渠道

5.4.3　網(wǎng)站的目標渠道

5.5　追蹤并分析網(wǎng)站404頁面

5.5.1　使用Google Analytics追蹤404頁面

5.6　最終產(chǎn)品頁分析

5.6.1　如何評價內(nèi)容的熱門度

5.6.2　基于多指標的內(nèi)容簡單分類

5.6.3　基于多指標的內(nèi)容綜合評分

5.7　本章小結(jié)

第6章誰在使用我的網(wǎng)站——網(wǎng)站用戶分析

6.1　用戶分類

6.1.1　用戶指標

6.1.2　新老用戶

6.1.3　活躍用戶和流失用戶

6.2　用戶行為分析

6.2.1　每個用戶行為指標的分析價值

6.2.2　基于用戶行為指標的用戶分布

6.2.3　基于用戶細分的用戶行為分析

6.3　用戶忠誠度和價值分析

6.3.1　基于用戶行為的忠誠度分析

6.3.2　基于用戶行為的綜合評分

6.3.3　用戶的生命周期價值

6.4　本章小結(jié)

第7章我們的目標是什么——網(wǎng)站目標與KPI

7.1　對網(wǎng)站進行全面貨幣化

7.1.1　設置電子商務追蹤

7.1.2　對目標設定貨幣價值

7.2　創(chuàng)建網(wǎng)站分析體系

7.2.1　定義網(wǎng)站目標

7.2.2　獲取并分解網(wǎng)站目標

7.2.3　聚焦網(wǎng)站的核心目標

7.2.4　關注每個分解的目標

7.2.5　創(chuàng)建網(wǎng)站分析的KPI

7.3　KPI網(wǎng)站分析成功之匙

7.4　KPI在網(wǎng)站分析中的作用

7.4.1　網(wǎng)站分析KPI的5個標準

7.5　解讀可執(zhí)行的網(wǎng)站分析報告

7.5.1　可執(zhí)行的網(wǎng)站分析報告的內(nèi)容

7.5.2　KPI指標的創(chuàng)建及選擇

7.5.3　網(wǎng)站分析關鍵KPI指標報告

7.5.4　關鍵KPI指標變化分析

7.5.5　訪客行為貨幣化

7.5.6　創(chuàng)建屬于你的Action Dashboard

7.6　目標KPI的監(jiān)控與分析

7.6.1　KPI的數(shù)據(jù)監(jiān)控

7.6.2　KPI背后的秘密

7.7　本章小結(jié)

第8章深入追蹤網(wǎng)站的訪問者——路徑與轉(zhuǎn)化分析

8.1　探索用戶的足跡——關鍵轉(zhuǎn)化路徑分析

8.1.1　明確關鍵轉(zhuǎn)化路徑

8.1.2　測量關鍵轉(zhuǎn)化路徑

8.1.3　漏斗模型的展現(xiàn)

8.1.4　有效分析轉(zhuǎn)化路徑

8.1.5　為什么使用漏斗圖

8.1.6　網(wǎng)站中的虛擬漏斗分析

8.2　讓用戶走自己的路——多路徑選擇優(yōu)化

8.2.1　簡化用戶轉(zhuǎn)化路徑

8.2.2　讓用戶選擇適合自己的路

8.2.3　多路徑轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析

8.3　基于內(nèi)容組的訪問者路徑分析

8.3.1　基于分析目的規(guī)劃內(nèi)容組

8.3.2　創(chuàng)建內(nèi)容組前的準備工作

8.3.3　使用過濾器創(chuàng)建內(nèi)容組

8.3.4　檢查并優(yōu)化內(nèi)容組

8.3.5　訪問者流報告功能概述

8.3.6　訪問者流報告與其他功能配合使用

8.4　本章小結(jié)

第9章從新手到專家——網(wǎng)站分析高級應用

9.1　為你的網(wǎng)站定制追蹤訪問者行為

9.1.1　使用_trackPageview函數(shù)自定義頁面名稱

9.1.2　使用_trackPageview函數(shù)追蹤出站鏈接

9.1.3　使用_trackPageview函數(shù)記錄時間維度

9.1.4　使用_trackPageview函數(shù)記錄頁面狀態(tài)

9.1.5　使用_trackPageview函數(shù)記錄用戶行為

9.2　按需求創(chuàng)建個性化報告

9.2.1　創(chuàng)建報告前的準備工作

9.2.2　設置自定義信息中心

9.2.3　對報告的用戶權(quán)限進行管理

9.2.4　設置智能提醒和郵件報告

9.3　控制報告中的數(shù)據(jù)

9.3.1　過濾器基礎

9.3.2　高級過濾器

9.4　快速數(shù)據(jù)導出工具

9.5　數(shù)據(jù)分析高級應用

9.5.1　網(wǎng)站內(nèi)容關聯(lián)推薦

篇2

之所以存在這樣的問題，其根本原因在于網(wǎng)站運營數(shù)據(jù)的混亂，而諸如網(wǎng)站日流量、用戶的關注點、訪問量最高頁面等都需要準確、清晰的數(shù)據(jù)做支撐。如果沒有一個詳盡的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，網(wǎng)站的發(fā)展將會暗藏巨大的決策風險，正所謂網(wǎng)站發(fā)展數(shù)據(jù)必先行，而這，就需要功能強大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺?！鞍俣冉y(tǒng)計”便是這樣一款簡單易用、綠色可依賴、能夠滿足個性化統(tǒng)計需求的專業(yè)網(wǎng)站流量分析工具。

基于百度強大的技術實力，百度統(tǒng)計能夠記錄用戶如何找到并瀏覽網(wǎng)站，幫助網(wǎng)站改善用戶的使用體驗，讓更多的用戶轉(zhuǎn)化為客戶。各網(wǎng)站只需按照系統(tǒng)說明添加代碼，百度統(tǒng)計便可馬上收集數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)分析結(jié)果方面，百度統(tǒng)計提供了幾十種圖形化報告，全程跟蹤訪客的行為路徑，并且?guī)椭O(jiān)控各種網(wǎng)絡媒介推廣效果，成為提高投資回報率的重要決策依據(jù)。知名的“愛卡汽車”就利用百度統(tǒng)計精準的數(shù)據(jù)分析報告，不僅減少了“愛卡汽車”對數(shù)據(jù)統(tǒng)計投入的人力，更清晰的區(qū)分了不同媒介所帶來的流量轉(zhuǎn)化;多種優(yōu)化推廣方案大大提升了“愛卡汽車”流量變銷量的能力，使得網(wǎng)站運營過程中的幾大難題迎刃而解。

化解難題一：“我很難知道有多少人注冊過頁面，有多少人瀏覽了產(chǎn)品信息，他們都分布在哪里?又有哪些后續(xù)的行為?”

流量支持是一個網(wǎng)站運營的最基本要求，通過“百度統(tǒng)計”對“愛卡汽車”的流量分析報告來看，“愛卡汽車”首頁日均流量達230萬，全站流量高達2116萬PV。然而，讓“愛卡汽車”心動的不單單體現(xiàn)在對網(wǎng)站訪客的整體數(shù)值統(tǒng)計上。

透過“百度統(tǒng)計”對這些訪客的IP地址追蹤，可以很明顯的分析出他們分布在北京或是上海。其中又有多少人注冊了會員，有多少人瀏覽了車展信息，又有多少人關注了奧迪Q5……這些后續(xù)的用戶行為細分數(shù)據(jù)都能在流量分析報告中找到清晰的答案。

從另一個角度看，“百度統(tǒng)計”的來源分析模塊，可以詳細的區(qū)分出這些訪客進入到“愛卡汽車”的渠道，是透過搜索引擎、搜索關鍵詞，還是百度推廣或是其他媒介營銷推廣。這些數(shù)據(jù)信息，為“愛卡汽車”及時做出有針對性的產(chǎn)品服務策略和有效制定業(yè)務推廣方向提供了真實的依據(jù)，讓更多的推廣預算分配到能夠給網(wǎng)站帶來更多訪客且訪客關注度更高的推廣渠道。

化解難題二：“現(xiàn)有的用戶數(shù)據(jù)和廣告數(shù)據(jù)還不夠，我更需要一個工具，可以全面整合與反映廣告效果、用戶行為和網(wǎng)站統(tǒng)計數(shù)據(jù)。”

當訪客第一次進入“愛卡汽車”，自然會產(chǎn)生或多或少的點擊行為。首訪頁面的第一印象、具體品牌廣告的影響刺激、頁面內(nèi)容的關注興趣點等因素都對訪客是否繼續(xù)瀏覽網(wǎng)站起到?jīng)Q策性作用。而“百度統(tǒng)計”的頁面分析報告，可以提供訪客在“愛卡汽車”內(nèi)各個頁面的訪問情況數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)分析的基礎上，從界面美觀、操作方便性、內(nèi)容專業(yè)性等來提升頁面質(zhì)量，讓訪客保持對網(wǎng)站的持續(xù)關注。

通常，“愛卡汽車”的訪客在接收到某汽車品牌的廣告訊息后，多數(shù)會到相應汽車品牌的社區(qū)論壇中去尋求各種“聲音”，然后再到對應品牌的相關頁面去了解詳細信息，這為“愛卡汽車”中某汽車品牌的論壇指定頁面帶來很大的訪問流量?！鞍俣冉y(tǒng)計”的頁面上下游報告，正可以了解這些指定頁面的訪客行為規(guī)律，了解他們的關注點和訪問習慣。

若在指定頁面設定了目標，還可以根據(jù)目標的轉(zhuǎn)化情況來衡量訪客在指定頁面行為路徑的合理性，進而有據(jù)地改善指定頁面與其他頁面之間的層次關系，讓訪客在網(wǎng)站上獲得更好的使用體驗。

化解難題三：“我更想知道我的廣告點擊效果從哪里轉(zhuǎn)化而來?這些轉(zhuǎn)化還會有什么樣的變化趨勢?我還可以做哪些更進一步的優(yōu)化?”

篇3

今目標創(chuàng)始人兼CEO文榮表示：“近年來，中小微企業(yè)在發(fā)展過程中迸發(fā)出了驚人的活力，但也面臨著迷惑和風險。擁有深厚的學術研究能力的中國人民大學勞動人事學院與今目標攜手創(chuàng)辦‘企業(yè)行為研究中心’，將為中小企業(yè)提供有價值的數(shù)據(jù)。未來將每季度一次，幫助中小企業(yè)更清晰了解宏觀數(shù)據(jù)，展開針對性策略，助力經(jīng)濟發(fā)展?！?/p>

此次的中小企業(yè)行為分析報告數(shù)據(jù)源于今目標平臺245萬家企業(yè)用戶，數(shù)據(jù)囊括了員工培訓次數(shù)、遲到、工作時長、人員流動率、企業(yè)生存年限等非常具體和微觀的數(shù)據(jù)，用不同的視角對中小企業(yè)行為作出了解讀。

中國人民大學勞動人事學院教授徐世勇教授對報告進行了解讀，包括：大部分企業(yè)分布在北上廣，10年以上的企業(yè)占比27.66%，平均存在年限6.98年，65.43%的企業(yè)每年員工的培訓次數(shù)超過了10次，大多數(shù)企業(yè)都是成長激勵型，人力資源管理的困難來自于員工關系管理（17.5%）和績效管理（15.5%），91.36%的企業(yè)對未來充滿信心等。

徐世勇談到，之所以要做中小企業(yè)行為調(diào)查，是因為以往針對中小企業(yè)的報告相對來說較少，現(xiàn)存調(diào)查數(shù)據(jù)也不集中，比較分散，無法形成整體分析?，F(xiàn)在人民大學與今目標聯(lián)合將持續(xù)，詳盡動態(tài)的數(shù)據(jù)分析報告。

篇4

企業(yè)如果想在行業(yè)中力爭上游，離不開對于行業(yè)和市場的精準把握，而一個新興行業(yè)在快速發(fā)展過程中，對于市場變化趨勢的預測也需要依托于準確的行業(yè)分析。作為重要的經(jīng)濟學分析，市場分析必須依托于準確可靠的數(shù)據(jù)，以適當?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，通過對數(shù)據(jù)進行詳細研究和概括總結(jié)，進而提取有用信息和形成結(jié)論，這一過程也就是數(shù)據(jù)分析的過程。

雖然企業(yè)內(nèi)部都會建立各方面的數(shù)據(jù)庫，但企業(yè)數(shù)據(jù)并不足以分析預測整個行業(yè)的態(tài)勢，這時候就需要行業(yè)數(shù)據(jù)的支持。行業(yè)數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)了解項目產(chǎn)品的市場環(huán)境，分析、判斷項目投產(chǎn)后所生產(chǎn)的產(chǎn)品在限定時間內(nèi)是否有市場，分析同類產(chǎn)品的市場供給量及競爭對手情況，以及采取怎樣的營銷戰(zhàn)略來實現(xiàn)銷售目標并有效預測項目的經(jīng)濟效益。同時，對整個行業(yè)、尤其是新興行業(yè)而言，市場分析能夠體現(xiàn)行業(yè)的走勢和發(fā)展?jié)摿?，這些也會深刻影響著資本市場對行業(yè)支持的態(tài)度和力度。

那些影響寵物行業(yè)的數(shù)據(jù)

中國的寵物行業(yè)已走過近20年，近年來更呈現(xiàn)出即將面臨巨大變革的快速發(fā)展趨勢。在這場變革洪流中，企業(yè)更需要通過有效的行業(yè)數(shù)據(jù)來對瞬息萬變的市場變化進行估測，而不同的產(chǎn)業(yè)節(jié)點對于行業(yè)數(shù)據(jù)的需求也不盡相同。

對于生產(chǎn)商來說，行業(yè)總產(chǎn)值、全國寵物數(shù)量、全國消費水平、不同品類的銷售趨勢、用戶喜好方面的數(shù)據(jù)會影響到新產(chǎn)品的定位與研發(fā)計劃。對于數(shù)據(jù)的作用，福貝寵物總經(jīng)理汪迎春表示，“對生產(chǎn)企業(yè)來說，全面的行業(yè)數(shù)據(jù)能夠幫助經(jīng)營者準確預測市場趨勢。生產(chǎn)企業(yè)建廠周期長達幾年，如果沒有基于數(shù)據(jù)的正確預測，很可能到工廠投產(chǎn)時就會面臨極為尷尬的境地?！倍ㄉ毯土闶凵淘趦?nèi)的經(jīng)銷商最關心的數(shù)據(jù)集中在與消費者相關的一些數(shù)據(jù)，如國內(nèi)寵物數(shù)量，養(yǎng)寵人地區(qū)分布，養(yǎng)寵消費趨勢、養(yǎng)寵消費習慣、市場消費力、用戶體驗等方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于零售商來講直接影響他們決策在哪里建倉庫或是投入更大精力去開拓市場等等；寵物服務機構(gòu)會更加關心區(qū)域性的消費水平，但同時也會關注全國整體的消費趨勢，比如養(yǎng)寵人可以接受何種價位的美容服務，或是在寄養(yǎng)方面消費者的需求與意見等等。所有這些都可以通過市場調(diào)查進行量化，產(chǎn)生行業(yè)數(shù)據(jù)，通過分析這些數(shù)據(jù)，最終總結(jié)出一定的市場趨勢和規(guī)律，進而指導各個節(jié)點的企業(yè)和機構(gòu)做出正確的決策。而作為行業(yè)觀察者，寵物行業(yè)媒體對行業(yè)各個方面的數(shù)據(jù)都非常渴求，并急需通過這些不斷更新的數(shù)據(jù)總結(jié)出行業(yè)發(fā)展的趨勢，或是對行業(yè)中的一些現(xiàn)象進行分析。

由此可見，行業(yè)數(shù)據(jù)對行業(yè)中的所有從業(yè)者都很重要，所有人也都在不遺余力地尋覓著這些具有指導價值的數(shù)據(jù)，但在搜尋的過程中，都不約而同地走到了一個棘手的境地——中國寵物行業(yè)可以搜索到的數(shù)據(jù)幾乎為零。

難覓蹤影的行業(yè)數(shù)據(jù)

尋求行業(yè)數(shù)據(jù)的人往往會首先通過網(wǎng)絡搜索相關信息。但在實際搜索國內(nèi)寵物行業(yè)數(shù)據(jù)過程中，搜索到的信息一般分為兩類。第一類是分析評論性的文章，這類文章中雖然會包含一些數(shù)據(jù)，但大多是類似全國某類寵物的數(shù)量、行業(yè)估計產(chǎn)值等宏觀而概括性的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)還停留在幾年前的情況，無法指導企業(yè)對當下業(yè)務進行調(diào)整或是對未來市場有準確的預測；第二類數(shù)據(jù)則是由各個商業(yè)公司出版的行業(yè)市場調(diào)查及分析報告，如在中國產(chǎn)業(yè)研究網(wǎng)上可以搜索到近10篇以“寵物行業(yè)”為關鍵詞的分析報告，而在中國行業(yè)研究報告網(wǎng)上可以通過搜索“狗糧”得到98篇與這一產(chǎn)業(yè)相關的商業(yè)報告。在這些報告的摘要說明中顯示，其主要數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、海關總署、國家信息中心、行業(yè)協(xié)會、咨詢公司問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，銀行采集數(shù)據(jù)、稅務部門采集數(shù)據(jù)、證券交易采集數(shù)據(jù)，商務部采集數(shù)據(jù)以及各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫等，調(diào)查報告的目錄中也顯示報告將包含行業(yè)整體運行態(tài)勢分析、重點區(qū)域運行情況、行業(yè)產(chǎn)銷狀況監(jiān)測分析、資產(chǎn)負債狀況監(jiān)測分析、運營狀況監(jiān)測分析、行業(yè)成本費用監(jiān)測分析、行業(yè)盈利情況、財務分析、核心競爭力分析以及發(fā)展?jié)摿Ψ治龅榷喾矫娴臄?shù)據(jù)分析。但這樣一份報告并非免費，其價格往往在8000—10000元不等，并不是能夠直接使用參考的公開數(shù)據(jù)。在采訪中，我們了解到一些企業(yè)也曾經(jīng)購買過此類商業(yè)調(diào)查報告，但對于其中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況也存有質(zhì)疑。

除了通過搜索引擎直接搜索相關數(shù)據(jù)外，其他行業(yè)尋找相關數(shù)據(jù)時也可以通過相應的政府主管部門的數(shù)據(jù)庫進行搜集。寵物行業(yè)目前仍隸屬于中國農(nóng)業(yè)部，但在農(nóng)業(yè)部的官方網(wǎng)站上并不能直接搜索到寵物行業(yè)的數(shù)據(jù)，只能在一些與畜牧業(yè)相關的文章中有零散的個別寵物企業(yè)或?qū)櫸锸称酚闷烦隹诜矫娴臄?shù)據(jù)。此外，在中國畜牧業(yè)協(xié)會犬業(yè)分會這類的行業(yè)協(xié)會網(wǎng)站上也無法查詢到公開詳實的行業(yè)數(shù)據(jù)。

“行業(yè)確實缺乏公開易于查詢的數(shù)據(jù)，”國內(nèi)某知名寵物食品生產(chǎn)企業(yè)負責人表示，“有實力的企業(yè)會自己進行市場調(diào)查或是聘請調(diào)查公司進行調(diào)查，企業(yè)之間也會彼此交換一些調(diào)查數(shù)據(jù)，但僅限于行業(yè)內(nèi)很小的范圍?！蓖瑫r，這位業(yè)內(nèi)人士也表示，企業(yè)的調(diào)查限于人力和財力限制，并不能有效反應整體趨勢，對于趨勢的預測更多地依靠經(jīng)營者對于行業(yè)的經(jīng)驗積累，全國性的數(shù)據(jù)調(diào)查和分析必須依靠行政部門更為強有力的支持。

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中圖分類號：G358.1 文獻標識碼：A

隨著信息技術的迅猛發(fā)展，參與到購物網(wǎng)站的人越來越多，人們樂于在網(wǎng)絡中去分享自己的相關信息，拓展自己的人脈。企業(yè)甚至能通過社交平臺去直接影響客戶，一切都似乎因為購物網(wǎng)站的出現(xiàn)而變的美好。

基于網(wǎng)上購物系統(tǒng)，運用數(shù)據(jù)挖掘技術通過對數(shù)據(jù)庫中的相關數(shù)據(jù)的“相似性”的比對，來找出具有相似愛好的同類人群，從而可以為這些具有相同愛好的人群提供某些便利：

（1）為具有相同愛好的人提供好友推薦，以供他們互相交流；

（2）通過對某位客戶往期所購入的商品，通過數(shù)據(jù)挖掘，通過這些商品的類別，價格，以及風格上等的特征提取，為客戶在下次瀏覽商品時提品推薦服務，以便顧客迅速找到心儀的產(chǎn)品；

（3）通過客戶購買商品類別、風格等上的特征提取，以及評論的特征的提取，從而為店家提供一個營銷方向。

購物網(wǎng)站已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)挖掘技術最恰當?shù)膽妙I域。

1什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database， KDD），就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程?；蛘哒f是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識（KDD），并進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合（Data Fusion）以及決策支持的過程。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術，主要有數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務有關聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

2購物網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘的意義

通過購物網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘并加以分析，企業(yè)能獲得什么？

2.1潛在商機的發(fā)現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)挖掘與分析，可以發(fā)現(xiàn)某個用戶的活動商圈是否在企業(yè)的商圈覆蓋范圍內(nèi)；可以知道某個用戶的消費能力；可以知道某個用戶的喜好及最近的購買習慣；可以知道某個用戶會購買自己產(chǎn)品的概率；可以知道競爭對手的策略。

寄生在Facebook這樣的社交網(wǎng)站上的社交游戲公司Zynga，它聰明的利用了用戶數(shù)據(jù)，從中挖掘出大量商機。據(jù)《彭博商業(yè)周刊》披露，這個社交游戲巨頭大約每天要收集600億個數(shù)據(jù)點，包括人們一般玩多久游戲，什么時候玩，喜歡購買什么游戲物品等等。該公司的數(shù)學極客們用這些數(shù)據(jù)來分析哪些人喜歡逛自己朋友的農(nóng)場和城市（Zynga開發(fā)的游戲），人們都喜歡買哪些虛擬物品以及他們給自己的朋友贈送虛擬物品的頻率等。然后他們就會得出這樣一個重大的發(fā)現(xiàn)：經(jīng)常收到朋友虛擬禮物的人會更喜歡玩游戲，收不到或不那么經(jīng)常收到的則不太喜歡玩游戲。Zynga的數(shù)據(jù)分析部門副總裁Ken Rudin表示：根據(jù)這個發(fā)現(xiàn)，一群數(shù)學極客們又想出了解決辦法――那些不那么經(jīng)常收到禮物的玩家我們會讓他們更加容易的找到建城（Zynga游戲）的工具，這樣他們就不會過于依靠他人的禮物了。Zynga的意圖很明顯：分析用戶行為，揣摩用戶心理，然后適時為每個獨特行為習慣的用戶提供更有針對性的服務。

2.2危機預警

通過數(shù)據(jù)挖掘與分析，可以對一些網(wǎng)絡中突然的一條可能對企業(yè)產(chǎn)生危機的信息即時的監(jiān)控起來。并追蹤其傳播路徑，找到其中的關鍵節(jié)點。利用“亂石”打散其傳播軌跡。從而讓危機盡快消失。一個企業(yè)面對社交媒體中網(wǎng)民創(chuàng)造的成千上萬，甚至幾百萬的討論內(nèi)容，想要通過人工去判斷哪些口碑對品牌有利，哪些將會成為品牌危機是個不可能完成的任務。而輿情監(jiān)測則可以圍繞某一監(jiān)測領域或事件，經(jīng)過科學部署的不間斷的數(shù)據(jù)收集與分析的過程，前期需要對收集范圍和關鍵詞群進行設置，中期對采集的數(shù)據(jù)進行過濾、分組、聚類等預處理，后期對數(shù)據(jù)進行分析，并以分析報告的形式讓品牌了解到自身的口碑狀況。我們發(fā)現(xiàn)百度指數(shù)顯示2011年以前沒有任何關于“輿情監(jiān)測”的搜索記錄，然而隨著社交媒體的發(fā)展，品牌逐漸意識危機公關的重要性，也更加深入地認識到數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析在危機預警中不可忽視的作用。

2.3效果預測

通過數(shù)據(jù)挖掘與分析，可以通過對企業(yè)已掌控的圈子，消費群體的黏著度，事件的時序，傳播的投入上去事先預測相關的效果。從而讓企業(yè)能花最少的錢得到最大的產(chǎn)出。在2010年，惠普實驗室的研究人員Sitaram Asur和Bernardo Huberman發(fā)現(xiàn)，通過Twitter可以了解人們興趣的變化，從而準確預測電影票房收入。他們統(tǒng)計了一部電影名字在Twitter上出現(xiàn)的次數(shù)，收集了3個月內(nèi)與電影相關的約300萬個tweet，發(fā)現(xiàn)電影名字出現(xiàn)的頻率與電影的票房收入存在很強的相關性。Bernardo Huberman說：“我們的預測非常準確?！币越┦稓⒊隹袢随?zhèn)》為例。研究小組預測這部影片在美國上映的首周票房為1680萬美元，實際數(shù)字為1606萬美元。我們分析推文并衡量推文產(chǎn)生的速度。并且認為，關于某部電影的推文產(chǎn)生速度越快，大家越有可能去觀看這部電影。

3購物網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘的步驟

基于網(wǎng)購，對所牽涉的網(wǎng)購數(shù)據(jù)庫中的毫無關聯(lián)的數(shù)據(jù)，進行相關特征上的比對，從而找出“相似性”。

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這個過程并非完全因為雅昌創(chuàng)辦者的“神機妙算”，而是他們順其自然地根據(jù)我國藝術領域以及藝術品市場發(fā)展的新狀況、新需求，踏準節(jié)拍，及時調(diào)整布局，不斷充實而形成的。

人們通過這個網(wǎng)站，可及時了解各地的藝術品拍賣信息，查詢歷年藝術品行情和市場指數(shù)，瀏覽國內(nèi)外藝術創(chuàng)作、評論、展覽、市場諸多領域的新動態(tài)。但一個有活力的網(wǎng)站，并不是網(wǎng)站創(chuàng)辦者包辦所有的內(nèi)容，而是打造一個具有自發(fā)創(chuàng)造能力的平臺，讓網(wǎng)友在那里開辟自己的“疆土”，形成網(wǎng)上“社會”。讓熱愛藝術的網(wǎng)友在那里發(fā)表觀點，交流作品，展示藏品，還可以進行網(wǎng)上交易。

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二、網(wǎng)絡營銷實踐教學云服務平臺構(gòu)建

網(wǎng)絡營銷實踐教學云服務平臺是一款功能強大、便捷實用的學習交流平臺，將線下教育機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)化，運用云計算技術整合現(xiàn)有技術服務平臺，包括云服務網(wǎng)站、應用端APP、微信應用軟件三部分，可以促進高校教師、學生、社會人員之間的交流，實現(xiàn)城域范圍內(nèi)的優(yōu)質(zhì)教育資源共享，如圖1所示。其定位于高等院校、高等院校教師、大學生、社會大眾、第三方機構(gòu)五大服務對象，包括創(chuàng)建網(wǎng)校平臺、在線學習系統(tǒng)、在線直播系統(tǒng)、在線題庫系統(tǒng)、教學排課系統(tǒng)、學員管理系統(tǒng)、教務管理系統(tǒng)、數(shù) 據(jù)分析系統(tǒng)子功能模塊。

三、網(wǎng)絡營銷實踐教學云平臺的服務對象

1.高等院校。構(gòu)建平臺，打通學生、教師、學校之間的溝通互動渠道，讓學校及時了解教師、學生各個方面的情況，保證三者兩兩之間的信息互通與服務對稱性。

2.高等院校教師。通過信息平臺、物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)對高等院校網(wǎng)絡營銷授課教師的“講”、“學”、“用”等方面的服務。

3.高等院校及大專院校學生。通過平臺、云計算技術實現(xiàn)對高等院校學生的“學”、“用”、“做”等方面的關愛和服務。

4.社會大眾。指社會性學員，主要包括各類企業(yè)員工、成功創(chuàng)業(yè)者、往屆畢業(yè)大學生等等。通過應用端APP或微信，讓社會大眾了解在線學習、在線直播、在線題庫、數(shù)據(jù)分析與共享等信息，并可為企業(yè)員工提供再次深造學習的機會；也可為成功創(chuàng)業(yè)者提供在線講座的機會，以促進其與同行或同層次專家學者間的交流、分享創(chuàng)業(yè)心得，為大學生提供有關社會創(chuàng)業(yè)等實踐經(jīng)驗的借鑒。5.第三方機構(gòu)。主要包括分銷機構(gòu)、營銷服務伙伴、投資機構(gòu)等。如果大量第三方機構(gòu)接入平臺，平臺會沉淀高校、高校教師、大學生、社會人員等數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進行分析挖掘，可形成線下課程、管理等方面的數(shù)據(jù)分析報告，也可對平臺的管理、平臺定位服務的五大對象的行為進行深度挖掘，使其成為有用的“數(shù)據(jù)黃金”。

四、網(wǎng)絡營銷實踐教學云服務平臺的功能

網(wǎng)絡營銷實踐教學云服務平臺可實現(xiàn)門戶網(wǎng)站、網(wǎng)絡課堂、輔助教學、教務管理、系統(tǒng)配置等功能。

1.門戶網(wǎng)站。通過建立網(wǎng)站作為網(wǎng)校操作平臺，主要包括課程展示、課程推薦、名師展示、課程購買、新聞資訊、社區(qū)問答、個人中心具體功能。

2.網(wǎng)絡課堂。是該平臺最基礎的功能模塊。包括直播教學、公開課、錄播教學、考試題庫、互動答疑、投票系統(tǒng)、問卷調(diào)查等具體功能。

3.輔助教學。在線學習、在線直播、在線答題等都是輔助教學的內(nèi)容。主要用于實現(xiàn)課程筆記、課程分享、課程標簽、課程收藏、課件下載、學習跟蹤、課程評論等功能。

4.教務管理。教務管理系統(tǒng)實現(xiàn)智能排課、班級管理、學員導入、電子檔案、教材管理、教師管理、課酬績效管理等功能。

5.系統(tǒng)配置。是對平臺前后端進行健康管理的操作。主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、發(fā)送通知、權(quán)限分配、站內(nèi)短信、版權(quán)保護、財務審核、人員管控等功能?？傊?，基于云計算、云服務的網(wǎng)絡營銷實踐教學平臺可促進城域范圍內(nèi)優(yōu)質(zhì)教育資源共享，實現(xiàn)異地兩課堂雙向交互的同步教學，使其可在網(wǎng)絡教學空間內(nèi)使用。

作者:王梓蓉 單位:蘭州財經(jīng)大學

參考文獻：

[1]劉撿平，黃勇，周西柳.云計算科技服務系統(tǒng)平臺設計研究[J].科技通報，2012，(10):52-56.

[2]常雪琴.基于云計算的網(wǎng)絡營銷系統(tǒng)構(gòu)建研究[J].蘭州文理學院學報，2015，(5):33-37.

[3]朱江鴻.高校虛擬與實體實訓平臺協(xié)同構(gòu)建研究[J].當代教育實踐與教學研究，2016，(2):74.

篇8

由于網(wǎng)絡流量統(tǒng)計分析事關網(wǎng)站的生存和發(fā)展大計，所以，網(wǎng)站管理者對于網(wǎng)絡流量分析越來越重視。有需求就會有市場，隨著互聯(lián)網(wǎng)的繁榮，一個圍繞網(wǎng)絡流量統(tǒng)計分析的市場就此形成，并逐步形成了一個產(chǎn)業(yè)，這些公司不僅提供流量統(tǒng)計以及相應的分析報告，還能提供更為專業(yè)和全面的數(shù)據(jù)分析，比如為特點網(wǎng)站提供網(wǎng)站優(yōu)化的咨詢服務、提供網(wǎng)站內(nèi)廣告效果分析服務等。

“互聯(lián)網(wǎng)流量統(tǒng)計分析是一種新興的業(yè)務，盡管已經(jīng)存在一段時間了，但是直到最近一兩年才逐漸為人們所熟知。從事這項服務的公司大多數(shù)也是新興的公司?！?聯(lián)網(wǎng)時代（北京）科技有限公司（以下簡稱CNZZ）執(zhí)行總裁張志強告訴記者。這些公司中比較活躍的有來自中國的CNZZ、好耶，和來自國外的WebTrend等。

據(jù)張志強介紹，這項業(yè)務的需求首先來自于中小網(wǎng)站。因為網(wǎng)站需要了解來訪者是來自友情鏈接還是搜索引擎、來訪者點擊哪個網(wǎng)頁最多、能停留多長時間等，這些對于優(yōu)化網(wǎng)站的布置、是否投放廣告以及如何投放廣告都非常重要。然而中小網(wǎng)站通常不具有開發(fā)此類功能的能力，所以會使用這種流量統(tǒng)計服務。 另外，也有一些大公司出于成本上的考慮愿意把這些工作交給更專業(yè)的公司。

由獨立的第三方提供流量統(tǒng)計服務，還有一個好處是可以比較公正地網(wǎng)站的流量信息，幫助廣告客戶決定廣告的投放。在有“眼球”經(jīng)濟之稱的互聯(lián)網(wǎng)上，流量可能決定一個網(wǎng)站的生死，獨立第三方的數(shù)據(jù)可以為廣告主提供一個相對客觀的評判標準。

實際上，網(wǎng)絡流量統(tǒng)計不僅可以用來指導網(wǎng)站的設計和規(guī)劃，它還可以提供更為豐富的其他信息。比如，從CNZZ提供的一個網(wǎng)絡流量統(tǒng)計分析結(jié)果，就可以感受到眼下這場金融風暴的威力: 汽車類奢侈品網(wǎng)站的點擊率呈明顯下降，而電子商務和游戲網(wǎng)站的點擊率上升勢頭明顯，C2C網(wǎng)上購物類網(wǎng)站的訪問量上升最為顯著。

篇9

Creative construction and application of GDIS in Vehicle Dimension field

Li Zhengping，Yang Yufang，Gu Qing，Gao Yu，Yang Yang，Xu Xiangze

（Vehicle Manufacturing Engineering， Shanghai General Motor limited company， 201201， ）

Abstract：To introduce the construction and application of Global Dimensional Information System（GDIS） in Vechicle Dimension field. It’s the description about the execution approach how SGM rebuild and integrate system around GDIS， and involve out-sourcing parts data into data system network. It’s also the statement on innovative execution on measurement system， combined with GDIS functional development for the purpose of vehicle dimension data analysis and monitoring under new manufacturing process.

Keyword：Vehicle dimension，GDIS，data system，data integration， Vision system， Geo-pallet

1、全球尺寸信息系統(tǒng)簡介

通用公司由北美公司牽頭，西門子開發(fā)，上海通用、大宇、歐寶、巴西等全球各區(qū)域公司共同參與，基于TcAE平臺全新開發(fā)尺寸數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進行數(shù)據(jù)分析和報告，并實現(xiàn)全球信息共享。該開發(fā)項目目標是實現(xiàn)全球尺寸數(shù)據(jù)分析的標準，格式，平臺統(tǒng)一。同時也使產(chǎn)品開發(fā)生命周期中相關系統(tǒng)，軟件工具使用平臺也得到統(tǒng)一。有效地提高了全球化信息共享效率和能力。

全球尺寸信息系統(tǒng)集車身尺寸工藝信息管理，測量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)傳輸和存儲，數(shù)據(jù)多樣化分析以及尺寸信息評價共享功能為一體，完整整合企業(yè)內(nèi)部各級車身總成，各類測量來源的尺寸數(shù)據(jù)，有效支持日常車身制造尺寸分析和控制。本文介紹該系統(tǒng)在整車尺寸領域的架構(gòu)和常規(guī)應用方法，并且上海通用汽車公司圍繞該系統(tǒng)進行的系統(tǒng)再構(gòu)造和集成，將車身零部件供應商的尺寸數(shù)據(jù)也納入到該系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，將系統(tǒng)網(wǎng)絡覆蓋到整車制造所有步驟。以及通過測量系統(tǒng)創(chuàng)新實施，結(jié)合本系統(tǒng)的功能應用，以實現(xiàn)新工藝下的整車在線測量系統(tǒng)尺寸數(shù)據(jù)分析監(jiān)控功能。

全球尺寸信息系統(tǒng)（Global Dimension Information System以下簡稱GDIS）由下圖各部分組成。

圖1 GDIS系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

其中各組成部分功能如下：

1）數(shù)據(jù)采集端：在整車制造不同階段采用各類測量系統(tǒng)進行尺寸測量監(jiān)控，如白光/藍光測量設備，三坐標測量機（CMM），在線測量系統(tǒng)（VISION），等，這些測量設備最終形成固定格式的電子文件報告，通過固定的電腦終端上傳至數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務器。

2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務器：獲取采集端上傳的數(shù)據(jù)報告，并從系統(tǒng)管理服務器中得到相關的零件總成尺寸工藝配置信息進行報告有效性自動評定。一旦報告評估有效，則自動轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一報告格式，存儲入數(shù)據(jù)庫中，供后續(xù)應用。如評估報告無效則報告無法存儲入數(shù)據(jù)庫，同時錯誤信息也會即時反饋到數(shù)據(jù)采集部門以便數(shù)據(jù)流管理人員進行及時糾正和重新上傳。

3）系統(tǒng)管理服務器：管理GDIS所有零件總成/測量設備配置信息的終端，同時也是各類尺寸測量數(shù)據(jù)的存儲數(shù)據(jù)庫。

4）數(shù)據(jù)分析客戶端：現(xiàn)場尺寸工程師使用GDIS數(shù)據(jù)分析客戶端，隨時獲取最新的零件總成測量數(shù)據(jù)，并進行多樣化數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，完成日常生產(chǎn)尺寸監(jiān)控和問題診斷分析。同時也可使用該客戶端制作個性化尺寸分析評估報告用以匯報和數(shù)據(jù)分享。通過該客戶端，用戶可以完成常規(guī)的：

√測點數(shù)模查看：通過測點清單與數(shù)模測點位置的互動，快速查閱測點信息和相關實體

√測點數(shù)據(jù)常規(guī)統(tǒng)計分析：針對測量數(shù)據(jù)計算相關的均值，極差值，6sigma，Pp，Ppk，合格率等常規(guī)統(tǒng)計值計算。

√功能尺寸分析：可創(chuàng)建功能性尺寸以評價相關測點的相對位置關系

√相關性分析：計算相關測點的尺寸變化關聯(lián)性，以支持判斷尺寸變化來源

√主成分分析：將區(qū)域測點波動的主要原因以數(shù)模動畫效果演示，以幫助用戶進行問題判斷

√客戶自定義報告：可定制各類尺寸分析報告并輸出

圖2 GDIS客戶端軟件功能界面示意圖

5）報告管理服務器：管理所有尺寸評價報告模板，一旦對應的零件總成測量數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)庫，則自動觸發(fā)相應的報告刷新后臺程序，形成PDF格式的數(shù)據(jù)評價報告，更新到GDIS網(wǎng)站。

6）GDIS網(wǎng)站：全球化GDIS尺寸信息共享平臺，可查詢各生產(chǎn)基地的各車型報告。網(wǎng)站提供用戶自定義報告功能，可由用戶在一定范圍內(nèi)自行定制個性化的尺寸報告。

2、供應商數(shù)據(jù)集成開發(fā)

對于整車制造企業(yè)來說，廠內(nèi)的總成件測量數(shù)據(jù)的采集和集成可自行規(guī)劃并實施，其實施應用難度相對較低。對外部眾多供應商的零件測量數(shù)據(jù)并進行集成，與廠內(nèi)整車尺寸數(shù)據(jù)結(jié)合，對整車制造鏈構(gòu)成全過程監(jiān)控，將更有效的實現(xiàn)整車尺寸質(zhì)量監(jiān)控，追溯和改進。 但是供應商數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)和廠內(nèi)車型數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)設計，供應商的測量設備，軟件標準化程度很低，測量報告的格式五花八門，企業(yè)對供應商的網(wǎng)絡準入門檻非常高，上述這些是所有整車企業(yè)都將面臨的難題。上海通用在供應商數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成方面率先走出了第一步，并針對上述的難題提出了自己的創(chuàng)新解決方案。

2.1供應商產(chǎn)品管理結(jié)構(gòu)設計

GDIS系統(tǒng)面向廠內(nèi)產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理方案是已成熟運用的雙線方式，即“廠->車型->總成” （BOP結(jié)構(gòu)即Bill of Product“產(chǎn)品清單”管理）和“廠->測量設備->測量軟件”（BOR結(jié)構(gòu)即Bill of Resource“資源清單”管理）雙線矩陣管理模式。見下圖

圖3 雙線管理結(jié)構(gòu)示意圖

通過上述雙線矩陣管理模式，可以準確定義每個廠每個車型總成的工藝信息，測點信息以及相應的測量設備和軟件信息。而對于供應商的零件數(shù)據(jù)管理體現(xiàn)出與廠內(nèi)產(chǎn)品管理不同的特點。廠內(nèi)產(chǎn)品與供應商產(chǎn)品管理的差異見下表：

廠內(nèi)產(chǎn)品管理 供應商產(chǎn)品管理

產(chǎn)品結(jié)構(gòu) 產(chǎn)品工藝復雜，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)層次較多 產(chǎn)品工藝簡單，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)層次簡單

車型生產(chǎn)廠固定 車型供應商廠家多

資源結(jié)構(gòu) 廠內(nèi)多種測量資源 廠內(nèi)測量資源單一

不同廠家間測量設備標準基本一致 不同供應商設備資源標準不一，且種類繁多

表1 廠內(nèi)及供應商產(chǎn)品管理差異表

基于以上差異，同時兼顧廠內(nèi)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的基本規(guī)則和應用模式。我們針對供應商團體，建立了一個虛擬的廠家――“Supplier Site”（供應商基地）以統(tǒng)一管理所有供應商產(chǎn)品。所有的供應商產(chǎn)品并不按照供應商廠家進行劃分，仍以車型產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進行管理。即不同供應商下的同一車型下屬零件產(chǎn)品集中管理，以保持和廠內(nèi)產(chǎn)品管理風格一致。在資源清單管理結(jié)構(gòu)中，將每家供應商廠家的概念弱化為一種測量設備資源，并與其所屬零件在產(chǎn)品清單結(jié)構(gòu)中進行關聯(lián)實現(xiàn)準確定義管理。

2.2供應商數(shù)據(jù)格式管理方案

我們通過目前數(shù)十家主要供應商處調(diào)研收集了總數(shù)超過20種的不同型號設備和軟件。這些軟件輸出的測量數(shù)據(jù)報告格式也是五花八門，從而導致了對于GDIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)讀入產(chǎn)生極大的阻礙。我們需要對現(xiàn)有的眾多供應商中推行測量報告格式標準化，以最大化的將各類報告格式統(tǒng)一到有限的集中GDIS系統(tǒng)可識別的格式中。我們指定了幾家主要的測量設備產(chǎn)品作為供應商報告輸出標準，如?？怂箍档腜CDMIS，尼康的LKDMIS，蔡斯的HOLOS軟件。并聯(lián)系相關測量設備供應商開發(fā)軟件插件，以幫助供應商轉(zhuǎn)化輸出標準化的報告格式。針對其他無法納入上述標準設備和軟件清單的供應商及其測量系統(tǒng)，上海通用則通過針對性的自行開發(fā)報告格式轉(zhuǎn)換軟件，使其轉(zhuǎn)換后的報告格式可以被GDIS系統(tǒng)識別和正確讀入。通過上海通用的自行變成開發(fā)軟件，使GDIS系統(tǒng)讀取各種來源的數(shù)據(jù)更加具備了靈活性和兼容性。

2.3供應商網(wǎng)絡接入解決方案

整車制造企業(yè)對網(wǎng)絡信息安全都有極高的要求，任何從廠外向廠內(nèi)發(fā)出的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸和訪問請求都是不被接受和允許，這也為供應商測量數(shù)據(jù)傳輸至上海通用廠內(nèi)GDIS系統(tǒng)造成了極大的技術障礙。我們在現(xiàn)有的供應商與上海通用數(shù)據(jù)溝通渠道中，找到僅有的信息傳輸系統(tǒng) “電子采購系統(tǒng) E-Procurement”（后文簡稱EP系統(tǒng)），在EP系統(tǒng)下每個供應商都擁有一個上海通用授權(quán)的賬號，針對新的車型項目和合同要求，登錄該EP系統(tǒng)向上海通用提交各類零件狀態(tài)和資質(zhì)認證等資料文件。通過與IT和采購部門的合作，我們在EP系統(tǒng)下單獨開發(fā)了一個數(shù)據(jù)傳輸渠道和操作界面，經(jīng)過GDIS系統(tǒng)授權(quán)的供應商仍使用相同的賬號登錄EP系統(tǒng)，選擇對應的GDIS系統(tǒng)上傳操作界面即可上傳零件測量數(shù)據(jù)報告，并通過該渠道被GDIS系統(tǒng)所讀入。從而徹底解決供應商數(shù)據(jù)訪問廠內(nèi)網(wǎng)絡的準入門檻問題。上海通用更在廠內(nèi)建立一個獨立的服務器以單獨為供應商數(shù)據(jù)傳輸，中轉(zhuǎn)使用，以方便對供應商數(shù)據(jù)進行分離管理。

上海通用通過本項目將數(shù)據(jù)系統(tǒng)的涵蓋范圍從廠內(nèi)零件，總成數(shù)據(jù)擴展到供應商處，使整車尺寸數(shù)據(jù)管理面最大化。

3、面對新工藝的測量系統(tǒng)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)創(chuàng)新實施及應用

3.1背景

隨著整車廠生產(chǎn)節(jié)拍的不斷提升，傳統(tǒng)的固定工裝生產(chǎn)工藝已成為限制節(jié)拍提升的瓶頸。上海通用自2011年引進新的隨行工裝工藝，以求突破瓶頸進一步提高生產(chǎn)節(jié)拍。隨行工裝是傳統(tǒng)雪橇和定位工裝夾具的結(jié)合體。車身總成在落到隨行工裝并定位夾緊后，將保持這種定位固定關系完成整個工段的焊接拼裝工作。從而節(jié)省了大量車身落位，定位，夾具夾緊等運動，緩沖時間，進而提高了生產(chǎn)效率。隨行工裝的設計造型見下圖

圖4 隨行工裝示意圖

上海通用自2007年起在各生產(chǎn)基地，車身生產(chǎn)線安裝實施激光柔性在線測量系統(tǒng)（后文簡稱Vision系統(tǒng)）以實現(xiàn)對車身尺寸100%實時監(jiān)控，同時也為車身尺寸質(zhì)量穩(wěn)定性提升提供強有力的數(shù)據(jù)支持。Vision系統(tǒng)實時測量所得的數(shù)據(jù)也都全部輸入GDIS系統(tǒng)，并有相應的指標和工具支持分析評價，如6sigma， CII指標，相關性矩陣，主成分分析等。

而隨著隨行工裝的引入，在生產(chǎn)效率提升的同時，也對車身尺寸穩(wěn)定性和尺寸監(jiān)控分析實施提出了新的難題和挑戰(zhàn)：

1）工裝定位關系復雜，工裝狀態(tài)監(jiān)控難度提高

篇10

施旦霽和他的創(chuàng)業(yè)幫

施旦霽自高中就開始了在海外的求學生涯，在澳大利亞墨爾本皇家理工學院就讀IT本科，澳大利亞悉尼大學攻讀IT碩士，專注研究Web2.0時代的數(shù)據(jù)交互模式。他曾在澳大利亞創(chuàng)辦電子商務網(wǎng)站，回國后創(chuàng)辦了國內(nèi)早期的SAAS公司，退出后于2008年開始進入孵化投資領域，角色定位從自己創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榉账藙?chuàng)業(yè)。

彼時的施旦霽是上海張江高科技園區(qū)金科路地鐵站附近的一個叫做“創(chuàng)智天地”的孵化器運營者。施旦霽在運營孵化器的時候有個習慣，即每天要提前一個小時到辦公室，瀏覽新聞網(wǎng)站上與科技相關的所有新聞和數(shù)據(jù)?！懊總€網(wǎng)站都有幾條有用信息，我當時非常希望有一個地方能夠圖文并茂聚合所有科技信息。”

美國知名的科技新聞和博客聚合網(wǎng)站techmeme能夠滿足施旦霽的需求。2005年9月，techmeme的前身memeOrandum橫空出世，網(wǎng)站上面的科技文章主要來自新聞網(wǎng)和博客，它能分析新聞的重要程度，給予不同新聞不同的權(quán)重。扎克伯格是techmeme的癡迷讀者，許多科技公司高管如谷歌高管、PayPal CEO以及風險投資人都是techmeme的讀者。

施旦霽想做一個類似于techmeme的科技信息聚合平臺，平臺上的信息可以來自于TechCrunch、36氪等國內(nèi)外科技博客，通過機器自動抓取和分析公開數(shù)據(jù)，讓科技圈的從業(yè)者能夠在一個網(wǎng)站上掌握所有必知信息。

事實上，在運營孵化器期間，除了為孵化器內(nèi)企業(yè)爭取政策方面的扶持外，施旦霽還嘗試通過做天使投資對企業(yè)進行持股孵化。創(chuàng)業(yè)者、孵化人、投資人三種角色讓施旦霽無比熟悉孵化投資和初創(chuàng)企業(yè)的需求。因此施旦霽還想為這個平臺賦予聯(lián)系企業(yè)家與投資者的功能。如果一定要用一句話描述這個項目，施旦霽希望這是“一個服務于早期投融資的信息聚合平臺”。

這個服務于早期投融資的信息聚合平臺很快落地，23Seed應運而生。除了施旦霽外，還有邱青峰和賀飛鳴是23Seed的聯(lián)合創(chuàng)始人。兩人中前者是23Seed的首席運營官，有15年技術咨詢及管理經(jīng)驗、7年創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗；后者是23Seed的首席技術官，是同濟大學的控制理論及控制工程博士，有著超過12年技術開發(fā)及管理經(jīng)驗，參與過眾多上海市政府的信息系統(tǒng)研發(fā)，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計交換、輿情內(nèi)容監(jiān)管、信息采編分析。

不是科技博客

“23Seed肯定不是科技博客。”盡管23Seed聚合了眾多科技資訊，擁有項目數(shù)據(jù)庫，投資人、投資機構(gòu)數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)，和諸如36氪等國內(nèi)科技博客網(wǎng)站相似，但施旦霽顯然并不希望眾人將23Seed看成是一個科技博客，“它是一個數(shù)據(jù)分析公司?！?/p>

“23Seed第一個板塊是資訊，但我們并沒有自己采集內(nèi)容，而是在不侵犯版權(quán)的前提下做聚合。更重要的是，我們的系統(tǒng)會對所采集到的數(shù)據(jù)做分析。例如打開23Seed網(wǎng)站，你可以看到2014年二季度早期投資排行榜、2014年二季度早期融資行業(yè)排行等分析數(shù)據(jù)。” 施旦霽介紹說。

23Seed所有的數(shù)據(jù)都來自公開數(shù)據(jù)，重點關注早期投融資數(shù)據(jù)。施旦霽在創(chuàng)業(yè)和孵化投資過程中，發(fā)現(xiàn)市場上并沒有專門為早期投資做參考的金融數(shù)據(jù)和分析服務商。據(jù)了解，目前中國二級市場，有萬得這樣的金融數(shù)據(jù)和分析工具服務商，PE市場有投中集團這樣的投資市場信息咨詢機構(gòu)。

2012年被業(yè)內(nèi)稱為“天使投資”元年，隨著民眾財富增加，財富管理方式從儲蓄型轉(zhuǎn)變到理財型，再到投資型，以個人為單位的天使投資人開始如雨后春筍般冒出。根據(jù)公開披露信息統(tǒng)計顯示，2008年至2012年，中國天使投資案例數(shù)量和融資規(guī)模均呈逐年增加態(tài)勢。2012年全年共披露天使投資案例194起，總投資金額6.94億元。2013年上半年，天使投資繼續(xù)保持活躍，共披露案例135起，總投資金額5.20億元。由于天使投資機構(gòu)的部分項目比較敏感、私密，不易對外披露，因此，中國天使投資案例數(shù)量和規(guī)?？傮w上應高于以上統(tǒng)計。

活躍的天使投資也意味著個人投資人越來越多，23Seed能夠?qū)崿F(xiàn)向投資人發(fā)送分析報告、推薦優(yōu)質(zhì)項目、為項目打分等功能。這些工作相當于投資機構(gòu)里年薪30萬元的崗位所能提供的工作內(nèi)容。

施旦霽強調(diào)23Seed專注于早期投融資，相對而言，創(chuàng)業(yè)企業(yè)早期需求比較明顯、集中，可以借助計算機系統(tǒng)技術幫助投資人和企業(yè)進行相互之間的配對與篩選，將繁雜的機械勞動交給計算機，可以解放出人的時間與精力。

商業(yè)化：賣數(shù)據(jù)庫

那么，如何才能讓23Seed商業(yè)化呢？讓施旦霽欣慰的是，目前23Seed提供的數(shù)據(jù)分析服務均由計算機技術實現(xiàn)，并不需要付出高昂的人力成本與管理成本。

施旦霽希望能夠?qū)?3Seed的數(shù)據(jù)庫通過收費會員的方式打包給一些精力有限的投資人。在23Seed平臺上，創(chuàng)業(yè)者首先需要提交信息，形成創(chuàng)業(yè)報告。平臺會根據(jù)創(chuàng)業(yè)者學歷、工作經(jīng)驗等形成創(chuàng)始人背景調(diào)查，并運用已有的數(shù)據(jù)信息，形成行業(yè)分析，參考美國硅谷的行業(yè)估值對項目進行最終估值并打分，完成這一系列創(chuàng)業(yè)項目分析后，會根據(jù)投資者偏好將最終報告發(fā)送給平臺上的潛在投資人。

篇11

在消費領域，商戶提供免費Wi-Fi卻因上網(wǎng)體驗不佳反遭消費者抱怨的案例比比皆是。但是，如果這些免費Wi-Fi能幫商戶變成電商并“賺到錢”，這個問題或許就能迎刃而解。

近日，面向商場超市、服裝百貨、專營專賣、休閑娛樂等連鎖經(jīng)營商戶，銳捷網(wǎng)絡推出了一個由無線網(wǎng)絡、商業(yè)云路由、WMC營銷云平臺和RBIS商業(yè)智能云系統(tǒng)共同組成的銳捷睿易商業(yè)O2O營銷云平臺方案。據(jù)稱，這個方案可以在提供極速無線上網(wǎng)體驗的同時，幫商戶收集顧客信息，進行精準廣告營銷，甚至還能利用大數(shù)據(jù)技術開展消費者行為、客流分析等。通過提供免費且用戶體驗更好的Wi-Fi，商戶就能實施自己的O2O（Online To Offline）戰(zhàn)略，用“電商”模式做生意。

近年來，O2O電商模式在消費領域大熱，但能夠理解O2O精髓且把這種模式“玩好”的商家卻并不多。埃森哲的市場分析報告曾把O2O分成了幾個環(huán)節(jié)，對大部分商戶而言，要想玩好O2O，首先就要利用線下線上的機會做好市場營銷，免費Wi-Fi正是一個極佳的切入點。天下沒有“免費的午餐”，對于商家提供的免費Wi-Fi，消費者其實愿意付出一些“代價”。以星巴克為例，在咖啡館內(nèi)上網(wǎng)的用戶，首先就要貢獻自己的手機號碼信息，還要登錄商戶頁面才能開始上網(wǎng)沖浪。但因其網(wǎng)絡體驗相對較好，多數(shù)消費者并不反感。可見，免費為消費者提供的Wi-Fi網(wǎng)絡完全可以變成一個營銷平臺。當然，前提必須是商家提供的免費Wi-Fi能為消費者帶來良好的上網(wǎng)體驗。

網(wǎng)絡體驗差通常來自兩大因素：Wi-Fi網(wǎng)絡本身的承載能力有限和“蹭網(wǎng)”者防不勝防。傳統(tǒng)的家用路由或品質(zhì)較差的小型Wi-Fi路由很難滿足消費者用Wi-Fi看視頻、玩游戲這樣的要求，但往往小型店鋪又不愿意投資太大。為了解決這個問題，針對小型店鋪，銳捷開發(fā)了一款叫做RG-BCR800W的設備，一臺這樣的設備就可以滿足40人并發(fā)上網(wǎng)的要求。需要強調(diào)的是，它不是滿足40人并發(fā)連接的需求，而是“上網(wǎng)沖浪”的需求，包括順暢地玩游戲、瀏覽視頻網(wǎng)站，這主要是因為RG-BCR800W具備企業(yè)級的專業(yè)流量、帶寬控制能力。而多數(shù)小型店鋪正在使用的號稱能實現(xiàn)50～60人的并發(fā)連接數(shù)的Wi-Fi路由器，往往最多只能支撐10人順暢“上網(wǎng)沖浪”。不僅如此，RG-BCR800W設備上還集成了VPN功能，可讓連鎖經(jīng)營的店鋪輕松實現(xiàn)分店、總部的安全互聯(lián)互通。家用路由器實現(xiàn)防“蹭網(wǎng)”主要靠密碼機制，但這種機制對商戶而言卻無法帶來有價值的信息。銳捷用比較主流的認證模式提供了防“蹭網(wǎng)”的方案，消費者進行安全認證的同時，就能讓商家適當獲取消費者的信息，便于開展后續(xù)的二次營銷。

提供了更好的Wi-Fi網(wǎng)絡體驗，商家該如何借此賺錢呢？銳捷提供的方法是，幫商家把用戶連接上網(wǎng)的整個過程變成一個精準營銷的過程。首先幫用戶建立一個明顯的提供免費Wi-Fi的標識，讓消費者容易找到相應的網(wǎng)絡，其次是幫助商家用內(nèi)容簡單、鮮明的品牌形象進行宣傳，讓商戶品牌給消費者留下深刻印象，然后還要讓消費者在連接上網(wǎng)的過程中輕松獲取自己感興趣的商品或商家促銷信息等。和傳統(tǒng)的基于Wi-Fi網(wǎng)絡實現(xiàn)精準營銷的平臺不同，銳捷是用一個完整的業(yè)務平臺來支撐精準營銷的。這個平臺能幫商戶打通廣告、促銷、微站、微信營銷到電商平臺、會員管理、訂單支付等各個電商營銷環(huán)節(jié)。過去，只有專業(yè)的咨詢機構(gòu)才能幫助商家做BI層面的分析，且傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析更多是依賴于現(xiàn)有的銷售數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)。但銳捷的業(yè)務平臺，卻更適合電商化后的傳統(tǒng)商家，它能為用戶提供電商級別的大數(shù)據(jù)分析能力，真正從業(yè)務層面為商家提供有價值的信息。