一、SEM數(shù)據(jù)怎么分析

常用的分析多用四象限法，分析方法有很多，目的都是一樣。重點(diǎn)看下面：

關(guān)鍵指標(biāo)維度：?數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)建立在營(yíng)銷目的上，按營(yíng)銷目的主要?jiǎng)澐譃槿?/p>

? 品牌知曉：主要目的提升品牌知名度

? 流量增加：主要目的給網(wǎng)站增加流量，帶來優(yōu)質(zhì)訪問流量

?銷售促進(jìn)：主要為網(wǎng)站帶來銷售業(yè)績(jī)，銷售機(jī)會(huì)

找出矛盾：? 轉(zhuǎn)化成本=消費(fèi)/轉(zhuǎn)化量=cpc*點(diǎn)擊量/轉(zhuǎn)化量=cpc*cvr

? cpc高：降低出價(jià)，優(yōu)化質(zhì)量度

? cvr低：優(yōu)質(zhì)流量（修改匹配方式，增加否定詞，暫?！?，landing page優(yōu)化，轉(zhuǎn)化流程優(yōu)化，促銷活動(dòng)，

? 轉(zhuǎn)化數(shù)=點(diǎn)擊*cvr=展示*ctr*cvr

? 展示低：修改匹配方式，擴(kuò)詞

? ctr低：優(yōu)化創(chuàng)意，優(yōu)化排名，過濾不精準(zhǔn)關(guān)鍵詞

? cvr低：優(yōu)質(zhì)流量（修改匹配方式，增加否定詞，暫停…），landing page優(yōu)化，轉(zhuǎn)化流程優(yōu)化，促銷活動(dòng)

希望對(duì)你有幫助。

二、哪些軟件適合企業(yè)做大數(shù)據(jù)分析用？

奧威推出的跨平臺(tái)大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)——OurwayBI。

OurwayBI是奧威研發(fā)團(tuán)隊(duì)潛心研發(fā)18個(gè)月，采用最新的前后端技術(shù)，推出的全新跨平臺(tái)大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，產(chǎn)品是以公司名稱直接命名，邁出了奧威軟件全新品牌市場(chǎng)戰(zhàn)略的第一步！

奧威軟件從成立之初，就以普及企業(yè)商業(yè)智能應(yīng)用為己任，11年來，不忘初心，砥礪前行，不斷打磨產(chǎn)品，讓產(chǎn)品變得更快、更強(qiáng)、更酷！

OurwayBI采用Node.js。Node.js是一個(gè)Javascript運(yùn)行環(huán)境(runtime)，它實(shí)際上是對(duì)GoogleV8引擎進(jìn)行了封裝。V8引擎執(zhí)行Javascript的速度非?？?，利用基于時(shí)間序列的內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，減少與數(shù)據(jù)庫的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI為了讓用戶不進(jìn)行任何培訓(xùn)即可掌握常用操作，設(shè)置了操作指引，智能引導(dǎo)用戶逐步掌握基本操作及各項(xiàng)技巧。整個(gè)產(chǎn)品的UI進(jìn)行了大量細(xì)節(jié)優(yōu)化，以增加使用者的美觀要求與使用體驗(yàn)等。

奧威軟件在行業(yè)內(nèi)獲得了廣大客戶及業(yè)內(nèi)專家的認(rèn)可，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)最具創(chuàng)新力與競(jìng)爭(zhēng)力的大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能領(lǐng)域知名廠商。奧威軟件將通過不斷地知識(shí)創(chuàng)新、積累與傳播，以普及商業(yè)智能技術(shù)與應(yīng)用為己任，為中國(guó)企業(yè)及相關(guān)信息化解決方案供應(yīng)商提供最具性價(jià)比的大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能產(chǎn)品，以及咨詢、實(shí)施與培訓(xùn)服務(wù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)綠色生態(tài)社區(qū)，幫助客戶達(dá)成信息化最后一公里，真正提升信息化應(yīng)用價(jià)值。

三、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)如何讓大數(shù)據(jù)“落地”，有哪些產(chǎn)品實(shí)例？

問題補(bǔ)充：“大數(shù)據(jù)”這件事大家提了很久，可是真正能用好的產(chǎn)品少之又少。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使得更多、更廣的數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生，它是否能真正促使大數(shù)據(jù)“落地”，變成每個(gè)人真正能享受到的服務(wù)？下面是來自知乎小伙伴maggie的回答：云計(jì)算出現(xiàn)之前，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)無法處理大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，云計(jì)算使得海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和快速分析成為可能，而每個(gè)人都擁有的智能終端（手機(jī)、電腦、智能設(shè)備）以及帶寬不斷增加的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)，使得海量數(shù)據(jù)的收集成為可能。大數(shù)據(jù)的核心在于“預(yù)測(cè)”，而云計(jì)算使數(shù)據(jù)從“小樣本”轉(zhuǎn)變成有機(jī)會(huì)對(duì)所有可能的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)將基于 “數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性” 而非 “為什么是這樣的因果性”，我們只需要按照預(yù)測(cè)出來的趨勢(shì)去響應(yīng)，使用這些結(jié)果。比如預(yù)測(cè)機(jī)票價(jià)格的走勢(shì)，并給出可信度，幫助用戶來決定什么時(shí)間購買機(jī)票最省錢。它不用關(guān)心為什么機(jī)票會(huì)有差異，是因?yàn)榧竟?jié)性還是因?yàn)槠渌裁丛?，它僅僅是預(yù)測(cè)當(dāng)前的機(jī)票未來一段時(shí)間會(huì)上漲還是下降。如果機(jī)票價(jià)格有上漲的趨勢(shì)，系統(tǒng)就系統(tǒng)用戶立即購買機(jī)票。而原始的數(shù)據(jù)可以從機(jī)票預(yù)訂數(shù)據(jù)庫或者行業(yè)網(wǎng)站上扒下來。這項(xiàng)預(yù)測(cè)技術(shù)可以用在類似的相關(guān)領(lǐng)域。比如賓館預(yù)訂，商品購買等。比如通過汽車引擎的散熱和振動(dòng)來預(yù)測(cè)引擎是否會(huì)出現(xiàn)故障。亞馬遜的推薦系統(tǒng)是很好的例子：亞馬遜從每一個(gè)客戶身上捕獲了大量的數(shù)據(jù)，歷史購買了什么，哪些商品只是瀏覽卻沒有購買，瀏覽停留的時(shí)間，哪些商品是合并購買的，它要做的是找到產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，感興趣的可以去搜索亞馬遜推薦引擎的專利。在中國(guó)，淘寶、支付寶擁有大量的用戶數(shù)據(jù)，還記得 “淘寶時(shí)光機(jī)嗎“ ？通過數(shù)據(jù)分析，把畢業(yè)- 戀愛- 遷移城市-結(jié)婚- 買房- 生子- 買車的人生軌跡串起來，我不敢說有多準(zhǔn)，但是的確感動(dòng)了我們。從數(shù)據(jù)中挖掘出背后的故事，這是一個(gè)非常有意思的關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)挖掘嘗試。想想也挺可怕的，淘寶是個(gè)擁有海量用戶數(shù)據(jù)的平臺(tái)，每天還有源源不斷地從移動(dòng)終端、電腦上不斷增加的數(shù)據(jù)，如果把這些數(shù)據(jù)利用起來，不止可以做商品購物推薦，同時(shí)還可以對(duì)可能的關(guān)聯(lián)性做預(yù)測(cè)。在零售行業(yè)，銷售數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，可以讓供應(yīng)商監(jiān)控銷售速率、數(shù)量、以及存貨情況，可以知道什么貨物和什么貨物擺在一起，放在什么位置銷量最好，特定的季節(jié)，什么產(chǎn)品銷量最高。公共設(shè)施領(lǐng)域，不再是隨機(jī)的巡檢，而是針對(duì)設(shè)施上報(bào)的數(shù)據(jù)以及故障發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，集中人力和物力優(yōu)先檢查最有可能出現(xiàn)問題的那些設(shè)施，減少整體平均的故障發(fā)生率。大數(shù)據(jù)革命首先要把這些可以獲得的數(shù)據(jù)收集上來，包括未來可能被利用的信息。比如很多應(yīng)用不管是不是需要位置信息，通常都會(huì)問你要位置信息，為未來能做出更多的智能反應(yīng)做數(shù)據(jù)儲(chǔ)備。保險(xiǎn)公司通過車險(xiǎn)投保人的歷史數(shù)據(jù)（時(shí)間、地點(diǎn)、實(shí)際行駛路程）來為車險(xiǎn)定價(jià)。廣告公司可以根據(jù)人們的居住地點(diǎn)、要去的地方，提供定制廣告，信息匯集起來可能會(huì)揭示某種發(fā)展趨勢(shì)。交通服務(wù)公司可以通過手機(jī)的位置來預(yù)測(cè)交通情況，和某個(gè)地方目前聚集了多少人。最近的 ”棱鏡計(jì)劃“ ，從音視頻、圖片、郵件、文檔以及連接信息中分析個(gè)人可能對(duì)國(guó)家安全造成威脅的行動(dòng)。大數(shù)據(jù)可用的領(lǐng)域?qū)嵲谑呛芏啵唧w有什么好點(diǎn)子，哪些產(chǎn)品有機(jī)會(huì)，我覺著還得多去想和研究。總結(jié)起來，首先是數(shù)據(jù)收集，除了利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)渠道之外，還可能需要改造一些產(chǎn)品形態(tài)，使得數(shù)據(jù)更好地被量化和可被學(xué)習(xí)。然后是通過云計(jì)算來做數(shù)據(jù)相關(guān)性的分析，這里面有大量的算法工作要去做，所以未來算法人才是最具有技術(shù)挑戰(zhàn)的工種。