❶ 電商運營如何做數據分析
電商一般有這些數據指標，差不多就夠了，可以參考下：
1、網站整體運營情況；
2、銷售數據（訂單數據）；
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3、用戶行為數據；
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4、商品數據；
5、客戶咨詢數據；
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6、售後服務數據；
7、推廣投放數據；
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8、營銷活動數據；
9、財務數據：盈利、成本等
--> 基本指標篇 <--
1、銷售數據
商品方面：
1、總銷售額，總銷量
2、熱銷商品top N，熱銷品類top N （這些是件數，也就是銷量）
3、商品銷售額貢獻top N，品類銷售額貢獻 top N （這些是金額，有些大件商品）
還可以看的更細一點，每件商品的利潤不一樣，可以算出來：
4、利潤額貢獻top N，品類利潤額貢獻 top N。
——以上有助於你劃分哪些商品來引流，哪些商品來促銷。
5、瀏覽量商品最高 top N，瀏覽量品類最高 top N。
——看看有啥商品瀏覽量高卻賣不出去的，要調查原因是價格不好還是什麼？
客戶方面
總訪客、新訪客、新注冊用戶、客單價
用戶地域分布、用戶設備來源分布（瀏覽器或設備）、用戶渠道來源分布（訪問網站、網路推廣、券媽媽之類的……）
活動期間訪問趨勢（一般是個線圖 橫軸是時間 縱軸是訪問量 多線圖還可以加一根銷售額）
2、運營數據
客戶行為數據
1、每日uv、pv等等……
2、熱區圖（把用戶的行為做一個簡單的可視化呈現，看看哪裡點的最多，活動頁面下面幾屏有沒有熱度，如果下面有想要主推的利潤高的產品，要及時往上挪）
3、轉化漏斗（從訪問、注冊、加購、下單、付款做一個漏斗，看到底哪個環節流失客戶最多，有bug修bug，有流程不順要改善）
推廣數據
1、推廣總費用，總收入，ROI
2、各渠道費用，點擊量，收入，ROI（可以用分組條圖或柱線圖來展示各渠道的費用與收入，投入高的渠道效果不一定好，通過對比可以篩選性價比最高的推廣渠道）
--> 工具篇 <--
說完基本指標，說說工具好啦。我看到題主問除了excel還有啥，當然不能靠excel。
原始數據辣眼睛～
做表比較慢，而且相對不太智能，數據多的時候，絕對不能手抖～
傳遞起來太慢了，動不動好幾十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要費好幾個小時的時間。
在效率為王的時代，我們不是為了在活動過程中就強化好的地方、修正不好的地方嗎？
等ppt做好了黃花菜都涼了。
看看要是數據直接成這樣了會不會很好看？
就是有這樣的神器～滑鼠拖一拖、拽一拽，左邊的excel就變成右邊的可視化圖表了！
然後看（領）表（導）的人就不用暗自運氣了，
只要看看顏色，比比大小、長短、高低，哪裡需要整、哪裡需要改，哪裡需要贊，一目瞭然！
分析工具就是 運營|整合分散的運營數據，實時分析、精準洞察
追蹤客戶行為的工具可以用： GrowingIO 官網－矽谷新一代無埋點用戶行為數據分析產品
線上表單工具： 夥伴辦公 - 領先的移動辦公與數據管理平台
項目協作工具： Team Collaboration Solutions
❷ 干貨來了，分庫分表的實戰案例分享
問題現狀
某系統， 訂單單表早就已經突破200G ，由於查詢維度較多，即使加了 兩個從庫，優化索引 等優化手段也無濟於事。因為資料庫達到瓶頸，應用只能通過 限速、非同步隊列等對其進行保護， 因此進行分庫分表的嘗試 。
整體思路
按照商戶ID進行分庫，用戶ID進行分表，同時通過數據同步等方式，把數據同步到一個運營庫， 同時滿足C端用戶、B端商戶、客服、運營等的需求。最終，通過 新老系統雙寫 逐漸從老庫過渡到新庫，完成業務的切換。
切分策略
1. 查詢切分
將ID和庫的Mapping關系記錄在一個單獨的庫中，但是這樣 引入額外的伺服器來維護這個Mapping關系 。
2. 范圍切分
按照時間區間或ID區間來切分。但是 針對於某些大商戶來說，還是解決不了性能瓶頸的問題 。
3. Hash切分（最終方案）
我們分庫分表的方案是16*16的。
商戶Id後四位mod 16 分16個庫， UserId後四位Mod 16 將每個庫分為16個表，共計分為256張表。
線上部署情況為 4個集群 ，每個集群4個庫（ 1主3從 ）。
場景一：資料庫性能達到瓶頸：擴大數據庫的集群數量，從16個資料庫變成32個資料庫。
場景二：單表容量達到瓶頸：擴大分表的數量，從16切分變成32切分。
唯一ID方案
1. 利用資料庫自增ID(單點風險、單機性能瓶頸)
2. 利用資料庫集群並設置相應的步長（ 需要單獨的資料庫集群 ）
3. Twitter Snowflake( 需要獨立的集群以及ZK )
4. 採用了帶有業務屬性的方案：（時間戳+商戶ID+用戶ID+隨機數）
其他問題
數據遷移
第一階段
第二階段
第三階段
總結
❸ 如何在excel中進行分配數據
如將3000分配的10,58,76，57,34···中，不明白什麼意思？3000平分成 10個數據？
第二 數據整體下調 可以 將一堆數據 都乘以5% 然後復制 粘貼的時候 選擇 「選擇性粘貼」選 「數值」 就可以了！