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2、每一位业务人员报表的访问趋势 ——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需 求优先级
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的电商数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的
漏斗图展现各步骤的转化率，适用于业务流程多的流程分析，例如通过漏斗图可以清楚地展示用户从进入网站到实现购买支付成功的最终转化率。
这期间信息系统处于较快的增长阶段，访问总次数增长了75%，访问总人数增长了60%。将每月的访问量监控及云端运维其他模块的趋势变化作为升级硬件的合理依据，服务器内存由原本的32G升级为现在的128GB。
大数据的采集是大数据处理的第一步，指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
量级指标涉及不同平台：Web端主要看访问量、PV和UV;APP主要看启动次数、DAU和NDAU;基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数(即访问深度)和跳出率等。
需求反馈不规范：需求填写缺乏规范，反馈时无法关联至具体报表需求响应不透明：工作流程不固定，数据人员工作难量化指标管理无体系：指标口径变化快，业务对数据存疑无法自主核算报表资料难查看：指标应用报表难定位、访问量难查看
数据收集的主要方式包括以下几种： 网站分析工具：通过网站分析工具（如Google Analytics）可以收集网站的访问量、浏览量、转化率等数据。
第三，数据需求多，但报表访问量差。 第一，业务数据多，但数据杂乱无章。 制造业业务部门多，像财务、质量、订单、物流等数据，每天都会产生大量数据，数据都被按照不同的指标和存储方式放在各自的系统中。
从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。
随着互联网的普及，内容信息越来越复杂，用户数和访问量越来越大，我们的应用需要支撑更多的并发量，同时，我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多，但是，往往我们的应用服务器的资源是有限的，而且技术变革是缓慢的
这里我们就拿FineBI和Excel进行对比： 1、FineBI和Excel数据处理能力的区别 当Excel的数据量过大的时候，它的查询和计算的速度会明显下降。
帆软软件的访问量，在哪里查询。如何获取？
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