酒店数据分析表怎么做

‘壹’ 数据分析报告怎么用

数据分析报告怎么用
本文是作者基于自身多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~
大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。
当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析?怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化?
我们了解什么叫大数据分析么?
麦肯锡给大数据定义：
“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“
基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。
数据获取
我总结的数据源可分类三类：
(1)一方数据：用户事实数据
例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据
(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据
例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据
(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据
例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。
打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。
找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。
立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。
为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由
现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢?
数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)
基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。

市场分析
由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。
这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。
那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢?那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降?我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。

同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略

运营分析
移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：
感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改?需要增加哪家渠道合作?
(1)Awareness 感知
根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果
但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体，app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值，这部分的分析我会在之后详细写出，欢迎大家关注我的运营号
言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量，点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步 acquisition。

(2)Acquisition 获客
获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。
目的1：衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊
目的2：判断渠道是否好坏
目的3：判断营销活动是否有效
例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作

下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析

(3)Activities 活跃
获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持
活跃分析可参考以下三个步骤：
第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。
例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。

第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序

第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序

(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。
① Retention
用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述
② Revenue
这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤， 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：

Refer 传播：
最后，我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考
用户分析
若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：

即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。
第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。
例如：我们想筛选金融客户(应用条件筛选)，出现在五星级酒店(位置条件)，且为母婴人群(标签)
但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。

第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。
例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作、或者和苹果合作获客或者促活。

第三，整合以上数据分析，形成人群画像。

结束语
这篇文章基于我多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，其实就是简单介绍下数据分析能分析能落地的几点。当然，这里面需要大量的数据清洗工作，以及对行业的认知，此篇只是从数据分析角度的概要，内容上的细化，其实可以单拿出来细细分析，尤其用户画像那章节。

‘贰’ 酒店洗衣房布草盘点数据分析报告怎么写

摘要 你好，酒店洗衣房布草盘点数据分析报告可以这样写

‘叁’ 采购员怎么做酒店数据分析

如果你英语好，或者面对的是国际酒店，建议去。酒店行业整体民工资低，回扣高，当然得到一定级别有一定权限。国际型酒店要比国内酒店有前途得多，是个肥差。而国内的酒店更多的是家族式管理，也有很多国内的房地产商投资酒店，对于采购职位的人选也是很敏感的，要么熟人要么你非常会玩手段，否则很难向上发展。当然你有过工厂采购的经验，其实现在工厂采购也不像你想象中的差，好好把英语学好，进个外企，也挺稳定的，待遇也不差。制造业工资还是比酒店行业高很多。PS：我也是一名老采购了，工厂、酒店都做过，现在又做回工厂了。普通酒店的工资太低了！

‘肆’ 酒店行业数据分析内容包括什么软件

酒店行业数据分析内容包括友盟+，网络统计等。

主要用于网站流量统计，功能包括：流量分析、来源分析、访问分析、转化分析、访客分析、优化分析。通过来源分析，可以直接看到网站流量的主要来源，是用户直接访问，还是通过搜索引擎、外部链接。

友盟+功能还算全面，可以涵盖从用户统计、分析到运营。包括即席分析功能在内，大部分功能都是免费使用的，只需要技术集成SDK，基本上可以满足大家对一款App的数据统计分析需求。特别是提供了埋点模版和行业看板。

酒店行业数据分析介绍：

从2015-2020中国酒店市场在线化率数据来看，在线化率自2015年起整体呈现梯形增长趋势，2015年酒店市场在线化率为19.6%，2018年其在线化率增长到29.4%，2019年持续增长为31.4%，预计2020年中国酒店市场在线化率将达到35.2%。

随着新兴的人工智能和大数据挖掘技术快速发展，推动单体酒店产业的数字化变革迫在眉睫，特别是在酒店的运营、管理方面，实现在线化和数字化降为酒店行业的整体发展带来良好的助力。

‘伍’ 如何做数据分析

从一些工具中查，分析。CDA数据分析师官网是专门学习数据分析师的，你可以去看看。

‘陆’ 酒店前厅部经营统计数据分析，怎么做

入住率预算 收费收入预算 主要以散客、团队、会议、协议单位为主 笑望采纳，谢谢！

‘柒’ 酒店前厅为什么要做经营数据分析

酒店前厅做经营数据分析，
有利于评估销售业绩和经营方案的效果，
有利于分析经营现状，针对性开展营销策略，
有利于日常工作数据化、管理表格化，提高管理效率

‘捌’ 求用excel做数据分析

看看，这个应该能解了。
http://wenku..com/view/8a7c010abb68a98271fefa84.html?from=rec&pos=2&weight=23&lastweight=19&count=4

‘玖’ 酒店经营情况分析PPT怎么做内容都有哪些

1.
酒店营销管理创新--在管理上运用营销新思路进行管理
2.
酒店等级--通过营销手段保持和提升酒店等级
3.
酒店价格策略与质量管理
---
在大环境因素中做到这两点
4.
不同需求下的酒店营销策略与方法的设计
--例如和旅行团体怎么对接
例如奥运期间的运营
5.
酒店个性化经营层次与策略
----这也是你的职责范围
6.
集团化公司的市场营销计划的实施

‘拾’ 如何做数据分析

比如这次是收集各个省top5的在线旅游网站，就可以根据在线和旅游这两个标准去判断收集到的网站是否符合条件。
由于搜索的网站范围比较广，所以我主要的入口就是用网络搜索，用省名+在线旅游或省名+旅游网等关键词先找出一部分网站，然后再根据这些网站的友情链接找到其他一些同类型的旅游网站。然后还有就是通过一些导航网站找到一些旅游网站，不过这些导航站的地方性旅游网站不是很多。就这样，每个省差不多收集到10个网站左右，当然每个省的情况都不一样，有多也也少的。收集结束以后，差不多有300个网站左右。网站的筛选整理
由于是要找top5，所以网站找出来以后，需要对这些网站大致进行筛选。由于对旅游网站不是很了解，所以主要还是依靠网站的用户体验和SEO相关数据来筛选的。而我主要是通过alexa排名、在线预订、网站的建站年份、网站内容性质、网站服务项目、网站基本数据以及网站的盈利模式等几个大的方面去考虑，最后每个省筛选下来，就剩5,6个了。网站的分析
数据筛选完以后，接着就是分析了。由于分析才是整个数据收集的核心，所以相多来说在这上面花的时间则比较多。网站用户体验方面可以通过是否有预订旅游、预订酒店、预订票务、自助游、跟团游、出境游等方面去分析的。SEO数据方面则通过Alexa排名、PageRank、中国网站排名、各大搜索引擎的收录和反链等反面去分析。还有网站的一些基本信息、盈利模式、联系方式、微博、在线客服等。分析的项目尽量全面，分析得越细，挖得越深，你的这份数据就越有价值。
当然数据收集完过程中，一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，而我们在收集数据的过程中，也可以提高我们收集和分析数据的效率。
总之数据收集和分析是很枯燥的，不管是收集还是分析，海量的数据里，经常会让人摸不着头绪，数据越多，整理分析起来越麻烦，也越容易让人烦燥，坚持不了的就会半途而废。但是做好了，我们就可以得到一份重要而有用的数据，而通过这份数据，则可以在以后的相关工作中更加轻松，而且更加具有目的性和针对性的工作。