怎麼分析哪個范圍數據最多

㈠ 百度推廣哪些數據最重要怎麼分析這些數據。

您好朋友做網路競價推廣，最重要的不是平日里常說的那些關鍵詞選擇、創意書寫等等技巧，當然這些是基礎，最重要的是數據分析，因為分析數據你才可能找出問題所在，數據分析的越細越能准確找出問題。

總體來說，無論做哪一行的網路競價推廣，都需要這么幾項數據：

消費——點擊——客服對話數——有效資源數

根據這四項，可以算出：資源成本和網路轉化率、咨詢轉化率

前三項是網路部的數據，後一項是咨詢部的數據。

網路轉化率就是這么點擊，你提供了多少個對話數量？

資源成本就是這么錢，你留了多少個有效客戶？

網路競價推廣數據分析，每周的分析，每月的分析就不說了，最重要的是我們日常中怎麼去找出原因：

1， 找出最好的一天和最差的一天做比較，排除自然日子的客觀原因，比如說這天大家都放假之類。然後就要從最差的開始看到底差在那地方了？層層剝繭，直到追蹤到某些關鍵詞。

2， 從後往前推：

1） 有效資源數少、但是客服對話數多，說明咨詢轉化有問題

2） 有效資源數少，客服對話也少，說明從點擊——客服對話，這一段出現了問題，影響這段數據的因素：網站內容沒有足夠的吸引客戶、客服對話軟體出了問題、網站打開速度過慢被關掉、客服對話的設置引導語不吸引人、網站設置和你的網路競價創意不符合、引來了不相關的垃圾關鍵詞等。

3） 客服對話對話數多，點擊相對少，說明單個詞的准確率在提高，就是說推廣的詞語正是我們的准客戶搜索的。還有網路推廣創意描述和網站很相符。

4） 點擊少，而消費高，說明關鍵詞的單價在上升。原則上是消費高了點擊就多，但如果少，就會是前面這個原因。而單價上升的原因主要有兩個，一個是競爭價格上漲，另一個是關鍵詞質量度偏低。

網路競價推廣數據分析是後期競價推廣管理的重點，分析才能找出問題。

㈡ 關於數據分析，六個重要的分布

介紹

假設你是一所大學的老師，對一周的作業進行了檢查，給所有學生打了分數。將這些分數錄入電子表格時，數據錄入人員只存儲了成績，忽略了對應的學生信息，且在匆忙中丟失了一些數據。如何解決這個問題？使用數據分析，通過將成績可視化，尋找數據中的趨勢。這一過程展示了如何運用數據分析解決實際問題。分布是數據科學、統計學和分析的基礎概念。

常見數據類型

數據分為離散和連續。離散數據包含特定值，如骰子結果；連續數據可在范圍內取任意值，如身高、體重。

分布類型

1. 伯努利分布

描述只有兩種可能結果的隨機事件，如投擲硬幣。成功的概率用p表示，失敗概率用q或1-p表示。期望值為p，方差為p(1-p)。

2. 均勻分布

描述所有結果概率相等的情況，如骰子的六個面。平均值為(a+b)/2，方差為(b-a)²/12。

3. 二項分布

描述獨立重復試驗中成功次數的分布。成功概率為p，失敗概率為q。期望值為np，方差為npq。

4. 正態分布

描述大量隨機變數的分布，其曲線鍾形，對稱於平均值，平均值、中位數和模式一致。參數包括平均值和標准偏差。

5. 泊松分布

描述隨機事件次數的概率分布，適用於短時間內發生的獨立事件。參數為事件發生速率λ。

6. 指數分布

描述事件間時間間隔的分布，適用於獨立事件，如呼叫中心之間的時間間隔。參數為速率λ。

分布間的關系

伯努利與二項分布：伯努利是二項分布的特殊情況。泊松與二項分布：泊松是二項分布的極限情況，適用於無限大試驗次數和小概率事件。正態與二項、泊松分布：正態分布是它們在特定條件下的極限情況。

結束語

分布是廣泛應用於多個領域的關鍵概念，如保險、物理、工程、計算機科學和社會科學。理解這些分布及其應用，有助於識別、關聯和區分在實際問題中遇到的數據模式。