谷歌分析维度和指标
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怎么用谷歌统计流量
1、首先，在准备开始输入的时候，将拼音输入法切换成谷歌拼音输入法。
2、点击设置，在设置菜单栏选择显示统计表盘。
3、然后，会看到一大一小两个表盘，左边表盘是统计输入的正确率，右边表盘是统计一分钟内的输入字数。
4、可以用鼠标拖动表盘的位置。
5、当要重新开始统计时，可以在设置菜单列表中点击重置里程表，就完成了。
如何进行竞品分析
如何开展竞品分析
一、以“人”为本的场景分析——你不懂我，凭什么要求我懂你？
你若不懂得用户需要什么？凭什么要求用户懂你在传递什么？
做不好的产品大部分源自于不懂用户，不从用户这个端口去下钻。
用户对你的产品没有深度交集的原因一般有三个：
没有get到用户的利益/兴趣点，吸引失败；
交互过程中的体验不友好，用户中途产生了放弃；
用户自身没有需求驱动——没有100分的产品，如果把前面两点做到位了，相信体验一定不会糟糕。
那么，用户可以通过这个产品为企业带来什么？
这里的重点就是场景：当用户与产品发生交集的时候，交集成为了触点；触点串联起来，就是我们说的场景。触点比场景重要，因为搞不清触点就串不出高价值的场景。
知道用户需求/痛点，分析过触点输出了场景之后，便可以开展你的进一步的竞品分析工作了。
二、重思路，求结论——六个不可取原则
竞品分析的方法论并不是最重要的，我打算把方法论放到最后写，思路先行。
拿起PPT就开始截图的行为不可取。
竞对的都是最好的认知不可取。
只截图不分析的方式不可取。
只分析无结论的方式不可取。
只下结论没有计划的方式不可取。
有计划没重点的方案不可取。
三、竞品分析需要有持续的业务/行业认知积累
这里尤其想说学习的重要性，主观学习的重要性：
每天花10分钟快阅各类资讯，必读的有：行业动态、国内外资讯、新业态、国家政策；
每天花10-30分钟去体验/了解你的竞对；
每天花30-60分钟去看看消费者对你的吐槽；
每天问自己一遍，今天你是否比昨天进步了？
不要总是说你很忙，大家都很忙。再忙，也是有碎片时间的，这些碎片时间如果可以用来吸收一些碎片化的知识、认知，日积月累，也是相当可怕的。有些你看着眼前不重要的信息、资讯，在某一天某一个时候会真真切切为你带来价值。
四、浅入深出的竞品分析
主要的流程如下：（黄色标记部分为重点难点）
竞品分析主要流程
下面，重点讲下如何进行竞品分析：
1.确定调研目标
万事开头难，竞品分析恰恰相反，是开头容易，越开展越难。核心的目标其实就是为了自身产品提升去寻找机会点，竞品分析是需求获取的渠道之一。
挖掘机会这里重点讲一下，就是有一个误区需要纠正“竞品都是好的”这中思维千万不可以有，竞品也有很多缺陷要你去挖掘发现，并且，竞品的缺陷恰恰是你的机会点。
2.选择竞品
这里的重点是：选什么竞品？为什么选择他？
关于选什么竞品？
——一般竞品数量3-5个之间，本品+核心竞对1-2个，还可以补充的是异业或者行业内做的比较优秀的产品。
为什么选择他？
——就是选择标准的衡量，通常可以根据一些百度指数、行业排名、业务相似程度来确定竞品。
3.场景化竞品
以用户为中心的前提是清楚地知道用户的需求。
从需求出发，以触点为重点，以实现产品目标为导向，输出竞品分析的场景——场景简单翻译为“用户动线”。
如果要对评价的产品做一份竞品分析，你应该从什么场景开始呢？
——围绕用户场景，带入用户视角，以看评价的场景为例，可以很轻松通过用户触点抽出用户看评价时最关注的信息：有评价&有高质量的评价；围绕这2个核心关注点，再去看本品/竞品做的如何。这样看起来，问题洞察是不是一点也不难。
评价产品的用户场景
再继续举个例子：下图是场景化竞品中关于用户动线的一个分析，一个频道页面中带入用户场景，可见该频道动线比较复杂，用户在使用中容易搞不清自己在哪里。页面层级过深不能快速分发流量，带来流失的高风险（图片模糊处理，主要想表达结构）。
场景化用户分析的动线
绘制上面这样的动线图其实一点不难，却可以快速实现对比。
4.输出结论
前面做了很多事情，但我常常形容为草稿纸。竞品分析的过程是学习跟自查的过程，通过这样系统的学习及思考，必须要输出结论的。
然而在输出结论的时候，你必须借助更多的信息来论证你的结论或者你的猜测：数据、用户需求、经营目标等。
所以，如果把竞品分析理解为“截图贴图”，说明还处在入门级产品经理阶段，充其量算试用期。
5.宣讲报告
其实这里对宣讲人要求特别高，因为做竞品分析的人是沉浸式的。他自己非常清楚各种模块怎么怎么做的，但如果拿着PPT就长篇大论起来，听的人会非常累。
宣讲核心：
陈述清晰的竞品目标，思路，结构；
差异点/你的结论/你结论的原因依据；
你的方案与计划。
五、基于竞品分析的延伸
产品都有极强的生命周期管理，从产品规划到上线运营的全流程，需要持续对行业动态、产品体验、价值去分析。从无到有，从有到优，从优到卓越的过程并非一蹴而就，是提升裂变的一个过程，验证成败的关键即是用户体量和优质用户量了。
该方法主要是从产品体验的角度来讲竞品分析，实际工作中视觉设计、交互设计、市场营销、产品运营等角色，运用此方法分析竞品体验，在竞品的选择及分析决策中关注的点会有差异，大的分析思路是一致的。
如何做数据分析
数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机感知装置物联网社群媒体等云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。
数据分析软件有哪些
数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
