新能源，分析？ 经营数据分析需要分析哪些数据？

一、新能源，分析？

新能源的分析如下：

一、新能源产销量

新能源汽车包括纯电动汽车、增程式电动汽车、混合动力汽车、燃料电池电动汽车、氢发动机汽车等。目前，中国已成为全球最大的新能源汽车市场。2022年1-10月，新能源汽车产销分别完成548.5万辆和528万辆，同比均增长1.1倍，市场占有率达到24%。

数据来源：中汽协、中商产业研究院整理

数据来源：中汽协、中商产业研究院整理

二、新能源汽车细分市场占比

从细分车型来看，2021年我国纯电动汽车占比最大，产量达294.2万辆，占总新能源汽车产量的82.9%。此外，插电式混合动力汽车产量达60.1万辆，占总新能源汽车产量的17%；燃料电池汽车产量达1777辆，占总新能源汽车产量不足0.05%。

数据来源：中汽协、中商产业研究院整理

三、新能源汽车细分产品产销量

1.纯电动汽车

纯电动汽车是新能源汽车最重要的一个分支，其销量会随着新能源汽车销量的不断扩大而扩大。2016-2020年，中国纯电动汽车销量整体呈上升趋势，2020年突破111万辆，在新能源汽车中的渗透率达到81.6%。2022年1-10月，中国纯电动汽车产销分别完成426.8万辆和411.9万辆，同比分别增长97.5%和93.1%。

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、新能源职业分析？

国家战略层面重点发展新能源产业，人才需求是必须的。

目前新能源领域专业人才还比较稀缺，由此可见，前景可期。

国家重点发展和扶持的领域前景肯定差不了，太阳能、风能、核能、新材料……都是未来发展蓝海空间，传统能源产业的困境和矛盾已然十分明显，新能源产业的发展未来可期，人才需求量不可小觑。

五、新能源前景分析？

新能源前景很好

新能源是未来的大趋势，在碳中和碳达峰的背景下，新能源是长期的优质赛道，锂电池新能源车炒得老高了，一直被遗忘的氢能源车必将被市场后知后觉，专业生产氢能源发动机的细分赛道龙头必将被市场发掘出来，会形成新的产业链条，有利于摆脱石油的依赖，就有利于摆脱美国的能源垄断，对国家能源科技军事政治经济安全有着巨大的推动作用。

六、新能源趋势分析？

积极推进电价改革。与传统的火电相比，新能源发电的稳定性相对较差，如果价格相同，则大多数用户会首先选择火电，久而久之，新能源电力结构的优化调整便会遭受影响。针对以上情况，应大力改革电价，如果用户购买新能源电力，可以实行其他税收优惠政策，积极推广用户和企业大力使用新能源。

新能源项目补贴滞后也是影响新能源发展的一个很重要的原因，可再生能源发展基金改革迫在眉睫。

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、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

九、新能源汽车地域分析？

南方生产量大，城市需求多。北方产量少，城市需求较少。

十、新能源汽车趋势分析？

新能源汽车的趋势分析:

1、新能源智能网联汽车成为汽车行业达双碳、促升级的关键；

2、补贴退坡、科技创新驱动新能源汽车市场化加速；

3、细分市场呈“哑铃”结构，中端市场成未来竞争重点；

4、新能源汽车行业“智能化”竞争加剧；

5、女性力量和年轻一代助推新能源汽车增长；

6、下沉市场将成新能源汽车增长蓝海；

7、充电体验成为新能源汽车重要发力方向；

8、智能自动的驾驶体验、娱乐化的车载空间成为争夺潜力人群的关键；

9、触达种草线上化、渠道内容多元化、形式创新，推动营销智能化发展；

10、AI智能营销助力新能源汽车投放全面提效。