一、特斯拉中国销量数据分析？

特斯拉公布了2020年中国市场的销量数据。根据上险数，特斯拉去年12月在华销量为25,455辆，其中国产MODEL 3交付了23,469辆。

至此，特斯拉2020年在中国销量为147,997辆，其中国产MODEL 3占94%。其全球销量为499,550辆，中国市场销量占比为29.6%。

二、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

三、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

四、智能家居销量数据？

智能家居系统在2015年一季度创造了268,188,310元的销售额，在电子/电工类目中占比8.65%，居大类子类目排行的第二位。影音控制系统在一季度的件单价和客单价都是子类目中最高的；一季度三个月各个子类目的件单价评价是61.3元，客单价为191.34，由此可以看出，智能家居系统的消费者在电商平台购买时，每次的购买数量大于三件。

五、2020中国大数据市场分析？

中国各型企业正在逐步意识到大数据的业务价值和商业价值，并且鉴于数据量的迅猛增长和大数据分析所带来的巨大价值，在未来24个月内，不论是企业级(78.1%)还是中小企业用户(71.8%)，都将会在大数据分析上进行投入，通过部署新的数据分析方案来提高大数据创造价值的效率。

六、中国平安数据分析岗怎么样？

数据分析是一个能够让人们管理大量客户、市场、金融和企业数据并通过更完善的分析技术和工具将数据转化为先进洞察的规则。业务分析是一系列短期战略与战术协议。它可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径以实现其分析举措和目标。不同公司，有不同工作安排：

　　一、保险公司的业务分析员主要工作内容如下：

　　1、协助分析、研究经验数据，参与制定保险产品开发策略，拟定保险产品费率，审核保险产品材料;参与偿付能力管理；

　　2、协助制定或者参与制定再保险制度、审核或者参与审核再保险安排计划；

　　3、参与评估各项准备金以及相关负债，参与预算管理；

　　4、参与制定股东红利分配制度，制定分红保险等有关保险产品的红利分配方案；

　　5、参与资产负债配置管理，参与决定投资方案或者参与拟定资产配置指引；

　　6、参与制定业务营运规则和手续费、佣金等中介服务费用给付制度；

　　7、参与公司财务规划和年度预算的精算部分工作。

　　二、保险公司的业务分析员岗位要求如下：

　　1、本科以上学历,金融、财务、工商管理或经济学专业；

　　2、英文cet-6级以上,阅读和表达流利；

　　3、有熟练的excel建模能力,精通ppt制作；

　　4、熟悉保险、银行和投资业务模式和盈利模型；

　　5、有较强的战略与系统思维、业务规划能力；

　　6、具有优良的职业素养和良好的人际沟通技巧；

　　7、具有团队合作精神。

七、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

八、智能家居前景分析 中国

智能家居前景分析

随着科技的飞速发展，智能家居已经成为时下炙手可热的话题之一。越来越多的人开始意识到智能家居的重要性，认识到它对家庭生活的影响。本文将对中国智能家居市场进行深入分析，探讨其未来的发展前景。

市场现状分析

目前，中国智能家居市场正处于快速发展阶段。越来越多的家庭开始购买智能家居产品，如智能灯具、智能家电、智能安防系统等。据统计，中国智能家居市场规模不断增长，预计未来几年将保持较高增长率。

发展趋势预测

从当前的市场情况来看，中国智能家居市场未来发展前景广阔。随着人们生活水平的提高，对生活质量的要求也越来越高，智能家居产品将会越来越受到欢迎。未来几年，智能家居市场将迎来更多创新产品和服务，满足不同用户的需求。

行业竞争分析

随着智能家居行业的迅速崛起，竞争也日益激烈。各大企业纷纷进军智能家居领域，推出自己的智能产品。在这种激烈的竞争环境下，企业需要不断创新，提高产品质量，才能在市场上立于不败之地。

消费者需求分析

消费者是推动智能家居市场发展的重要力量。消费者需求的不断变化，也在一定程度上影响着智能家居产品的发展方向。因此，各大企业需要密切关注消费者需求，不断调整产品策略，推出更符合消费者需求的产品。

技术趋势展望

随着人工智能、物联网等技术的不断发展，智能家居产品也在不断更新换代。未来，智能家居产品将更加智能化、便捷化，为人们的生活带来更多便利。同时，安全性也将成为智能家居产品发展的重要方向。

市场前景分析

综上所述，中国智能家居市场具有巨大的发展潜力。随着科技的不断进步和消费者需求的提升，智能家居产品将会成为未来家庭生活的重要组成部分。未来几年，中国智能家居市场将保持快速增长，成为各大企业争夺的热门领域。

九、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

十、dps数据分析怎么分析？

《地下城堡》数据分析方法说明

1.DPS，俗称秒伤，是衡量各勇士伤害值的主要指标;

2.实战中，在dps值接近的情况下，速度值高的勇士攻击频率更快，补刀效果更好;

3.对速度值的解析：基本上可以将速度值理解为10秒钟内勇士的平均攻击次数;

(1)龙的速度是2.1，平均10秒可以攻击2.1次，技能cd是4.76秒;

(2)佣兵王的速度是11，平均10秒可以攻击11次，技能cd是0.9秒;

4.天赋伤害加成的考虑，鉴于2.4版本已经普及各类天赋，因此不得不考虑天赋加成的影响。从目前取得的数据来看，dps加成的天赋主要有以下几个，共计850，也就是说最高每次攻击附加850;

(1)传说伤害强化：+400;(传说以下的就不考虑了)

(2)巨熊祝福：+40，

(3)猎鹰祝福：+50

(4)武器打磨：+60

(5)君王光环：+300

5.另外，由于“先发制人”(战斗开始时，所有角色已准备就绪)天赋的存在，我们不得不考虑第一轮攻击对dps的影响，也就相当于在正常输出频率之外，额外增加一轮输出;

6.技能伤害是包括基础伤害和持续伤害的，比如织梦法师，基础伤害3500，持续伤害3000，那么技能伤害就是6500;

7.考虑到目前的战斗基本上是在10秒内结束，而速度攻击频率的标准时间也是10秒，所以以下数据就选取各个勇士在10秒内的总输出，除以时间，来得到综合dps。具体计算规则如下：

DPS=(第一轮技能伤害值+技能伤害值*速度)/10秒