用户交易数据分析

A. 有哪些好用的工具可以做交易数据分析吗

Ping++ 增长智能系统（GI）就可以做这个啊。

B. 如何在庞大的用户中分析数据，分析用户的消费习惯，从而靠数据赚钱

分析大量资料，找出其中的相互关系，再根据这些相互关系做出预测，正是大数据的核心所在。2009年发生的 H1N1禽流感病毒事件，就是说明运用大数据的好例子：
传统上，美国疾病控制及预防中心追踪病毒的方法，是搜集医师出诊的数据，然后用 2 星期左右的时间完成图表编制及公告。但Google提出了另一种完全不同的方法。它根据人们感冒时上Google搜寻治疗方法的数据，藉此追踪H1N1的病毒传播。接着又从Google过去和流行性感冒传播的相关史料中，整理出有相互关系的搜寻用语。这使得卫生官员不用再花几个星期等待美国疾病控制及预防中心的资料更新，便可以实时追踪H1N1的散播程度并且迅速提出因应之道。
了解数据的相互关系可能不会精确地告诉我们事情发生的原因，也不是提供终极答案的工具，但却可以提供我们各种新的见解和效益，帮助我们更贴近现实。
继数字革命后，大数据潮流再度颠覆我们的生活、经济、社会、科学各层面，造成巨大转变、势不可挡的趋势以及随之而来的种种隐忧。但在不久的将来，当数据化更为普遍，我们一定会把它视为理所当然。

在模拟时代，资料的搜集和分析异常昂贵且相当耗时。数字化已经在根本上扭转了这种局势，因此在不久的将来，3项新兴趋势将显着成长：
趋势 1 数据化将更普遍

大数据的核心信念之一是提出，巨大量体的数据有其特殊价值存在。有了这层认识，“数据化”就是要从没人认为有任何价值的材料中发掘数据的过程。
当大数据的好处得到更多认可和重视时，更多现实世界的现象就会被数据化，或转换成可以让计算机分析的有用数据。最明显的应用将是：
1、真实世界的度量指标──时间、距离、区域、音量和重量，现在都能以更高的正确性和精确性，进行度量及追踪。
2、文字──谷歌和其他公司正努力将印刷书籍变成数据化内容，以供机器搜寻、索引和处理。
3、地点──在 1990 年代，价值数百美元的全球定位系统模块，如今可以花不到 1 美元大量生产。此外，无线科技也更为广泛流传、广泛使用。
4、互动──FaceBook在 2012年大约拥有 10 亿用户，意味仅只一家公司有办法取得超过全世界 10% 人口的资料。但FaceBook数据能做的不只是追踪 1000 亿条友谊链接，对于信用记录和未来各种商业的应用，都可能具有极大的价值。
趋势 2 资料将成为关键资产

随着大数据的应用，数据的价值正在改变。在数字时代，数据褪除它支持交易的角色，并且往往变成交易的商品本身。在大数据的世界，情况再度有了变化。数据的价值从原本的用途转移为未来的可能用途。你可以对它进行很多不同的操作：
1、以不同的方式再次使用──一旦数据被计算机取得并储存，就可以透过各式各样的创新方法再次使用。完全在于企业如何看待数据。
2、和其他数据结合──因特网上的“混搭”概念，是以新奇的方法结合两种或多种数据源，将是某些重大分析研究的前身，也正是大数据未来将促成的结果。
3、寻找新奇的用途或“废物利用”──随着科技进步，追踪人们进行数字活动留下的踪迹愈来愈容易，许多企业也更精于取得废弃或二手数据，再透过其他方式使用。
在大数据的世界，了解愈多就愈有竞争优势。数据可以形成强大的进入门坎。例如，假设有某个更好的 Google、更进步的FaceBook或是更聪明的亚马逊出现，它必须奋力赢得注意，因为那些企业从他们既有顾客的互动中，已经搜集到如此多的数据，它们可以精确了解顾客想要的是什么。很难想象会有更好的科技或更好的经验，足以抵销这些市场龙头早已搜集到关于什么最有效的庞大资料。
趋势 3 分析将凌驾专业知识

大数据的价值链通常类似下方描述的一样：
1、握有大量信息的数据持有者会试着从数据中萃取价值，但是他们有时会欠缺必要的技巧和专业知识。
2、数据专家就是拥有必要的专业知识和技术，可以执行复杂资料分析的企业。
3、在大数据价值链中通常会出现的第三方，就是那些具有大数据心态的企业和个人，因此可以在其他人之前发现机会。这些个体或许没有存取资料的管道或采取行动的必要技术，但是身为机灵的先驱行动家，他们会看到可以掌握价值的机会。
大数据产生的最大冲击是数据导向的决策将可以用来强化或推翻人为的判断。主题领域专家、实务专家和统计学家、资料分析师相形之下，将会丧失他们的部分光芒，后者将不受旧的做事方法制约，而让资料发声。这种新架构依靠的是数据的相互关系，而没有预判或成见。
专家的影响力正在消退，不受旧的做事方法制约的统计学家及资料分析师将异军突起。

C. 用户数据分析包括什么

随着各种商业软件以及APP的丰富，单纯依靠运营数据，已经很难实现价值增值。描述用户，精确获悉用户用户画像，从而让数据分析结果驱动价值增长已经大势所趋。

3.态度数据分析

态度数据相对行为数据获取难度会更高，这块数据主要展示的是用户的价值观，喜好，兴趣等态度观点。这块数据价值很高，因为如果获悉这样的数据，就能预测用户的行为。譬如，某人喜欢军事网，则会偏向于逛军事类网络，如果你想在网络上接触到这个用户，则需要去相关垂直类的网站投广告。

D. 用户行为轨迹数据分析技术有哪些

大数据分析的基础有五个方面：
1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。
4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性。

E. 如何用数据来分析用户的消费行为

这就是数据分析前期数据搜集的作用。
互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用
1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品
2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品；
3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向
等等
数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等
不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？
数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！
数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。
分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。

F. 如何进行电商交易数据的分析，都有哪些方法

首先，你是否具备数据化思维呢？你对数据敏感吗？另外，都说工欲利其事必先利其器，

G. 期货客户交易数据应该从哪些方面分析，才能潜在的了解该客户的信息

现在期货公司都有那样的软件啊 金仕达的风控软件

H. 什么是用户行为分析怎么做用户行为分析

第一个问题，什么是用户行为分析：
过去的用户行为分析普遍的问题是：分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。

所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。
第二个问题：怎么做用户行为分析
你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。
这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。
具体如何开展，我个人的建议是：
选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。

I. 大数据下的用户分析，用户分析的基础数据有哪些

用户的购买量，购买频率，购买的时间空间差异等，这些为内部数据，可以通过自身或者第三方系统获得。
用户的评价， 用户的喜好，这些为外部数据。这些数据就需要借助大数据了。即为网络数据采集。
用户画像基础数据：网络行为数据

活跃人数
访问/启动次数
页面浏览量
访问时长
装机量
激活率
渗透率
外部触点

用户画像基础数据：网站内行为数据

唯一页面浏览次数
页面停留时间
直接跳出访问数
访问深度
进入或离开页面
浏览路径
评论次数与内容

用户画像基础数据：用户内容偏好数据

使用APP/登陆网站
时间/频次
浏览/收藏内容
评论内容
互动内容
用户生活形态偏好
用户品牌偏好
用户地理位置

用户画像基础数据：用户交易数据

贡献率
客单件/客单价
连带率
回头率
流失率
促销活动转化率
唤醒率

J. 关于用户流失，数据分析可以挽回一线生机吗

自然可以，我们可以通过数据分析来查找问题原因。

原因

所谓有因才有果，首先我们要了解形成问题的原因，才能对症下药。造成用户流失常见的原因有四点，如下图所示：

综上所述，用户流失率减少固然有多方面因素的影响，但是用户行为分析是其中的关键环节，通过对用户行为分析，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑，进而减少用户流失率，提升销售额。