用戶交易數據分析

A. 有哪些好用的工具可以做交易數據分析嗎

Ping++ 增長智能系統（GI）就可以做這個啊。

B. 如何在龐大的用戶中分析數據，分析用戶的消費習慣，從而靠數據賺錢

分析大量資料，找出其中的相互關系，再根據這些相互關系做出預測，正是大數據的核心所在。2009年發生的 H1N1禽流感病毒事件，就是說明運用大數據的好例子：
傳統上，美國疾病控制及預防中心追蹤病毒的方法，是搜集醫師出診的數據，然後用 2 星期左右的時間完成圖表編制及公告。但Google提出了另一種完全不同的方法。它根據人們感冒時上Google搜尋治療方法的數據，藉此追蹤H1N1的病毒傳播。接著又從Google過去和流行性感冒傳播的相關史料中，整理出有相互關系的搜尋用語。這使得衛生官員不用再花幾個星期等待美國疾病控制及預防中心的資料更新，便可以實時追蹤H1N1的散播程度並且迅速提出因應之道。
了解數據的相互關系可能不會精確地告訴我們事情發生的原因，也不是提供終極答案的工具，但卻可以提供我們各種新的見解和效益，幫助我們更貼近現實。
繼數字革命後，大數據潮流再度顛覆我們的生活、經濟、社會、科學各層面，造成巨大轉變、勢不可擋的趨勢以及隨之而來的種種隱憂。但在不久的將來，當數據化更為普遍，我們一定會把它視為理所當然。

在模擬時代，資料的搜集和分析異常昂貴且相當耗時。數字化已經在根本上扭轉了這種局勢，因此在不久的將來，3項新興趨勢將顯著成長：
趨勢 1 數據化將更普遍

大數據的核心信念之一是提出，巨大量體的數據有其特殊價值存在。有了這層認識，「數據化」就是要從沒人認為有任何價值的材料中發掘數據的過程。
當大數據的好處得到更多認可和重視時，更多現實世界的現象就會被數據化，或轉換成可以讓計算機分析的有用數據。最明顯的應用將是：
1、真實世界的度量指標──時間、距離、區域、音量和重量，現在都能以更高的正確性和精確性，進行度量及追蹤。
2、文字──谷歌和其他公司正努力將印刷書籍變成數據化內容，以供機器搜尋、索引和處理。
3、地點──在 1990 年代，價值數百美元的全球定位系統模塊，如今可以花不到 1 美元大量生產。此外，無線科技也更為廣泛流傳、廣泛使用。
4、互動──FaceBook在 2012年大約擁有 10 億用戶，意味僅只一家公司有辦法取得超過全世界 10% 人口的資料。但FaceBook數據能做的不只是追蹤 1000 億條友誼鏈接，對於信用記錄和未來各種商業的應用，都可能具有極大的價值。
趨勢 2 資料將成為關鍵資產

隨著大數據的應用，數據的價值正在改變。在數字時代，數據褪除它支持交易的角色，並且往往變成交易的商品本身。在大數據的世界，情況再度有了變化。數據的價值從原本的用途轉移為未來的可能用途。你可以對它進行很多不同的操作：
1、以不同的方式再次使用──一旦數據被計算機取得並儲存，就可以透過各式各樣的創新方法再次使用。完全在於企業如何看待數據。
2、和其他數據結合──網際網路上的「混搭」概念，是以新奇的方法結合兩種或多種數據源，將是某些重大分析研究的前身，也正是大數據未來將促成的結果。
3、尋找新奇的用途或「廢物利用」──隨著科技進步，追蹤人們進行數字活動留下的蹤跡愈來愈容易，許多企業也更精於取得廢棄或二手數據，再透過其他方式使用。
在大數據的世界，了解愈多就愈有競爭優勢。數據可以形成強大的進入門坎。例如，假設有某個更好的 Google、更進步的FaceBook或是更聰明的亞馬遜出現，它必須奮力贏得注意，因為那些企業從他們既有顧客的互動中，已經搜集到如此多的數據，它們可以精確了解顧客想要的是什麼。很難想像會有更好的科技或更好的經驗，足以抵銷這些市場龍頭早已搜集到關於什麼最有效的龐大資料。
趨勢 3 分析將凌駕專業知識

大數據的價值鏈通常類似下方描述的一樣：
1、握有大量信息的數據持有者會試著從數據中萃取價值，但是他們有時會欠缺必要的技巧和專業知識。
2、數據專家就是擁有必要的專業知識和技術，可以執行復雜資料分析的企業。
3、在大數據價值鏈中通常會出現的第三方，就是那些具有大數據心態的企業和個人，因此可以在其他人之前發現機會。這些個體或許沒有存取資料的管道或採取行動的必要技術，但是身為機靈的先驅行動家，他們會看到可以掌握價值的機會。
大數據產生的最大沖擊是數據導向的決策將可以用來強化或推翻人為的判斷。主題領域專家、實務專家和統計學家、資料分析師相形之下，將會喪失他們的部分光芒，後者將不受舊的做事方法制約，而讓資料發聲。這種新架構依靠的是數據的相互關系，而沒有預判或成見。
專家的影響力正在消退，不受舊的做事方法制約的統計學家及資料分析師將異軍突起。

C. 用戶數據分析包括什麼

隨著各種商業軟體以及APP的豐富，單純依靠運營數據，已經很難實現價值增值。描述用戶，精確獲悉用戶用戶畫像，從而讓數據分析結果驅動價值增長已經大勢所趨。

3.態度數據分析

態度數據相對行為數據獲取難度會更高，這塊數據主要展示的是用戶的價值觀，喜好，興趣等態度觀點。這塊數據價值很高，因為如果獲悉這樣的數據，就能預測用戶的行為。譬如，某人喜歡軍事網，則會偏向於逛軍事類網路，如果你想在網路上接觸到這個用戶，則需要去相關垂直類的網站投廣告。

D. 用戶行為軌跡數據分析技術有哪些

大數據分析的基礎有五個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性。

E. 如何用數據來分析用戶的消費行為

這就是數據分析前期數據搜集的作用。
互聯網的數據越來越多，包括行為數據交易數據等。分析這些數據有以下幾個大的作用
1.分析用戶的行為數據，設計和完善互聯網產品
2.分析用戶的消費數據，拉廣告主，並且設計出更好的付費產品；
3.分析用戶的潛在行為數據，建立模型挖掘，找到市場未來的發展方向
等等
數據分析就像巡航導彈上的衛星定位系統，能幫助我們精確地分析：競爭對手的信息，自家產品的優缺點，用戶喜惡程度，可以分析我們為何沒成功？ 為何為我們帶來收入？等等
不過數據分析，關鍵是要分析人員對業務非常自家熟悉，並且能建立一個有效的分析模型，並且不停用採集的數據去驗證模型的演算法，最後給出指導性建議和報告，幫助產品設計和運營人員改善產品，增強用戶體驗，針對性地營銷，更多地為公司make money！數據分析是一個非常消耗公司人力和物理資源的事情，所以必須控制投入產出，若是投入產出比率對，必須重新評估分析負責人能力？ 或對數據分析報告的執行力？
數據分析總是要從無數個偶然性數據，分析出可能的內在必然性關聯事件！
數據相對論，數據對需要的人有用，對不需要的人無用。
分析要主動，被動的接受一些分析結果是無意義的。數據分析的結果是給出結論。

F. 如何進行電商交易數據的分析，都有哪些方法

首先，你是否具備數據化思維呢？你對數據敏感嗎？另外，都說工欲利其事必先利其器，

G. 期貨客戶交易數據應該從哪些方面分析，才能潛在的了解該客戶的信息

現在期貨公司都有那樣的軟體啊 金仕達的風控軟體

H. 什麼是用戶行為分析怎麼做用戶行為分析

第一個問題，什麼是用戶行為分析：
過去的用戶行為分析普遍的問題是：分析不聚焦、採集不全面、開發周期長、完全依靠人工埋點、事後分析、維度單一、指標傳統。

所以當下可以把用戶行為分析定義為：基於用戶生命周期管理模型、全面採集所有數據、事中分析、提前預測、實時多維組合、科學維度劃分、自定義指標的分析。
第二個問題：怎麼做用戶行為分析
你提出這個問題，證明你可能暫時沒有數據分析團隊，或者數據分析團隊尚不成熟和完善，所以需要開展數據分析工作的話建議是藉助第三方的平台。
這一塊業務目前國內已經相對成熟，也有很多不錯的合作夥伴可以選擇了，矽谷的明星公司可以選擇Google Analytics或者Mixpanel等，不過我最推薦的還是國內的數極客。
具體如何開展，我個人的建議是：
選擇採用AARRR模型的平台，通過對用戶全程行為的跟蹤，讓我們在經營中運營中，擁有Acquisition(獲客)、Activation(激活與活躍)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次傳播) 全程數據分析功能。

I. 大數據下的用戶分析，用戶分析的基礎數據有哪些

用戶的購買量，購買頻率，購買的時間空間差異等，這些為內部數據，可以通過自身或者第三方系統獲得。
用戶的評價， 用戶的喜好，這些為外部數據。這些數據就需要藉助大數據了。即為網路數據採集。
用戶畫像基礎數據：網路行為數據

活躍人數
訪問/啟動次數
頁面瀏覽量
訪問時長
裝機量
激活率
滲透率
外部觸點

用戶畫像基礎數據：網站內行為數據

唯一頁面瀏覽次數
頁面停留時間
直接跳出訪問數
訪問深度
進入或離開頁面
瀏覽路徑
評論次數與內容

用戶畫像基礎數據：用戶內容偏好數據

使用APP/登陸網站
時間/頻次
瀏覽/收藏內容
評論內容
互動內容
用戶生活形態偏好
用戶品牌偏好
用戶地理位置

用戶畫像基礎數據：用戶交易數據

貢獻率
客單件/客單價
連帶率
回頭率
流失率
促銷活動轉化率
喚醒率

J. 關於用戶流失，數據分析可以挽回一線生機嗎

自然可以，我們可以通過數據分析來查找問題原因。

原因

所謂有因才有果，首先我們要了解形成問題的原因，才能對症下葯。造成用戶流失常見的原因有四點，如下圖所示：

綜上所述，用戶流失率減少固然有多方面因素的影響，但是用戶行為分析是其中的關鍵環節，通過對用戶行為分析，為產品的後續發展、優化或者營銷等活動提供有力的數據支撐，進而減少用戶流失率，提升銷售額。