商務統計分析報告

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇商務統計分析報告范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

商務統計分析報告范文第1篇

如果說網絡流量的高低決定了網站的當前價值，那么網絡流量統計分析的準確度則可能決定網站的未來潛力。因為通過對某網站的網絡流量進行統計和分析可以得到非常豐富的信息，比如，網站的訪問者來自哪里、他們遵循什么樣的訪問路線、哪個網頁最受歡迎等，這些對于一個網站的設計和優化都是非常重要的，當然，其前提是統計和分析是準確和科學的。

由于網絡流量統計分析事關網站的生存和發展大計，所以，網站管理者對于網絡流量分析越來越重視。有需求就會有市場，隨著互聯網的繁榮，一個圍繞網絡流量統計分析的市場就此形成，并逐步形成了一個產業，這些公司不僅提供流量統計以及相應的分析報告，還能提供更為專業和全面的數據分析，比如為特點網站提供網站優化的咨詢服務、提供網站內廣告效果分析服務等。

“互聯網流量統計分析是一種新興的業務，盡管已經存在一段時間了，但是直到最近一兩年才逐漸為人們所熟知。從事這項服務的公司大多數也是新興的公司。” 聯網時代（北京）科技有限公司（以下簡稱CNZZ）執行總裁張志強告訴記者。這些公司中比較活躍的有來自中國的CNZZ、好耶，和來自國外的WebTrend等。

據張志強介紹，這項業務的需求首先來自于中小網站。因為網站需要了解來訪者是來自友情鏈接還是搜索引擎、來訪者點擊哪個網頁最多、能停留多長時間等，這些對于優化網站的布置、是否投放廣告以及如何投放廣告都非常重要。然而中小網站通常不具有開發此類功能的能力，所以會使用這種流量統計服務。 另外，也有一些大公司出于成本上的考慮愿意把這些工作交給更專業的公司。

由獨立的第三方提供流量統計服務，還有一個好處是可以比較公正地網站的流量信息，幫助廣告客戶決定廣告的投放。在有“眼球”經濟之稱的互聯網上，流量可能決定一個網站的生死，獨立第三方的數據可以為廣告主提供一個相對客觀的評判標準。

實際上，網絡流量統計不僅可以用來指導網站的設計和規劃，它還可以提供更為豐富的其他信息。比如，從CNZZ提供的一個網絡流量統計分析結果，就可以感受到眼下這場金融風暴的威力: 汽車類奢侈品網站的點擊率呈明顯下降，而電子商務和游戲網站的點擊率上升勢頭明顯，C2C網上購物類網站的訪問量上升最為顯著。

采訪中張志強坦言，盡管在流量統計分析市場，已經有Google以31億美元現金收購DoubleClick，和國內的網絡廣告提供商好耶被分眾傳媒以7000萬美元現金和價值1.55億美元的分眾傳媒普通股的代價收購等成功案例，但作為一個新興市場，大多數公司的業務模式還處于探索過程中。

商務統計分析報告范文第2篇

關鍵詞：商務智能 零售企業 決策支持 營銷管理

1.引言

隨著零售市場的迅速發展，零售企業的營銷理念也在發生深刻變化，客戶分類、差異化服務等客戶關系管理（CRM）理念逐漸得到普及和應用，尤其是客戶分類，是成功實現客戶關系管理的前提和保障，是實現差異化服務的基礎，有助于突出服務特色和提高服務品質。在這之中，數據倉庫、數據挖掘等商務智能（BI）領域新的理論和技術得到了很大的應用和實踐。

本文從應用角度出發，探討如何利用商務智能在數據、信息挖掘和分析上的優點，通過各種統計分析工具對客戶數據進行分析，提供各種分析報告，如客戶價值評價、客戶滿意度評價、服務質量評價、營銷效果評價、未來市場需求等，從而為零售企業的營銷管理決策提供有效支撐。

2.商務智能在超市營銷管理中的應用設計

2.1研究對象和目的

本次研究對象為一個日均人流量在3萬—5萬的20萬平米購物中心。一方面本購物中心提供的商品種類繁多，價格構成復雜；另一方面，進入該購物中心的客戶結構復雜，消費者人口特征、消費習慣各異。如果購物中心不能很準確的對消費者進行分類和定位，為不同群體提供有針對性的差異化服務，就難以制定有效的營銷戰略和品牌戰略，也就很難在日益激烈的市場競爭中發展和壯大。

只有通過對該購物中心客戶的消費記錄等信息進行整理和分析，對消費者進行分類和定位，進而識別出購物中心的主要、次要客戶等，并且根據客戶人群的年齡、性別、職業、收入、購買習慣等對客戶實現分類管理和維護，建立良好的客戶檔案，進而深入分析不同類別客戶的商品偏好、消費習慣，并且對運營推廣活動提出指導性方向，有針對性的為不同類群的客戶提供差異化的服務。

通過該項目的實施，將有助于該購物中心：

* 掌握客戶信息

* 記錄客戶交易情況

* 建立完善的客戶檔案

* 提高客戶忠誠度和客戶滿意度

* 識別金牌客戶并提高銷售業績

2.2研究方法

研究首先通過對進入購物中心的客戶采取問卷調查、訪談等方式獲取客戶的年齡、性別、職業、收入、購買習慣等信息，再通過購物中心的消費記錄獲取這些特定客戶在購物中心的消費行為等信息，然后基于所有這些信息通過ABC分類法進行分類管理。最后通過要素分析法和主成分分析法確認影響不同客戶群體消費的主要因素，從而有針對性的對不同類群的客戶提供差異化服務，以此來提高客戶忠誠度和客戶滿意度，最終實現銷售業績的提升。

這一研究分為項目定義、項目規劃、項目設計、項目試驗，以及項目執行等5個階段。其中定義階段主要是與相關部門溝通，確定具體目標和工作范圍；規劃階段主要是制定項目路線圖；設計階段主要是設計具體執行方法和分析應用模型；試驗階段即試運行，出具項目試驗報告；執行階段即全面執行，制定和維護客戶分類檔案，出具項目報告。

3.商務智能在超市營銷管理中的應用分析

本次研究一共對6017名客戶進行了問卷調查和訪談，同時從購物中心的消費記錄中提取了這相應的6017名客戶一段時間內在該購物中心的所有消費記錄，對所有收集到的數據和信息按照預先設計好的客戶信息條目進行整理，然后根據設計好的客戶人群分類表建立較為完善的客戶檔案，并以此為基礎，利用ABC分類法對客戶進行分類管理，最后通過要素分析法和主成分分析法確認影響不同客戶群體消費的主要因素，從而對不同類別客戶制定差異化服務戰略。

3.1客戶人群分類表

通過問卷調查和訪談，并調取相應的消費記錄，對得到的客戶信息和消費信息按照預先設計好的客戶人群分類表，填錄客戶消費檔案信息，如表1所示。

由于實施時間和手段的局限，客戶樣本量偏小。因此，依據性別和年齡給樣本群體進行了不同的編號，性別按男和女分為M和F兩個編碼，年齡以10年為一檔按照0—10、10—20、20—30、30—40、40—50、50—60、60—70、70+分為8個類別，分別以數字1至8為編碼，如F4代表30至40歲的女性客戶，M3代表20至30歲的男性客戶。并且對客戶的購物時間按工作日上午、下午和晚間，周末上午、下午和晚間6類進行統計，同行客戶按照家人、朋友和個人進行歸類。

3.2客戶分類管理

依據ABC分類法，以客戶樣本的月累計消費額為分類標準，將客戶分為A類客戶、B類客戶和C類客戶。根據本次項目的分類結果，A類客戶占客戶樣本總量的18%，累計消費總額占樣本累計消費總額的74%；B類客戶占比63%，累計消費總額占比18%；C類客戶占比19%，累計消費總額占比8%。

不難發現，A類客戶雖然數量較少，但消費量卻占到購物中心銷售額的近80%。B類和C類客戶數量較多，但消費量卻較少。所以A類客戶需要建立專門的客戶信息檔案，并且要指派專門的銷售人員為這部分客戶群體提供VIP式服務，通過單對單服務，重點滿足這部分群體的需求，提高他們的忠誠度；B類客戶和C類客戶相似，需要通過客戶人群分類表發掘他們的消費特征，利用要素分析法和主成分分析法具體識別他們的消費行為，從而有的放矢，采取差異化戰略，例如對于偏好促銷活動的家庭主婦群體，在她們集中購物的時段推出相應的活動會取得更好的效果；消費總量都較小；同時需要注意，相對B類客戶，C類客戶個人消費總量要高出不少，說明這類群體具備相當的消費能力，需特別關注影響這一群體消費決策的主因素，并加以利用，充分挖掘消費潛力。

商務統計分析報告范文第3篇

繼2013年《全國物流園區發展規劃》出臺之后，2014年《物流業發展中長期規劃（2014-2020年）》將物流園區工程列為12項重點工程之一，明確提出開展國家級示范物流園區創建工程。為了解我國物流園區發展狀況，配合示范園區創建工程，中國物流與采購聯合會物流園區專委會自2013年起已連續兩年開展了優秀物流園區評價工作，受到業界廣泛關注。

2015年5月，國家發展和改革委、國土資源部、住房和城鄉建設部聯合印發了《關于開展物流園區示范工作的通知》，委托中國物流與采購聯合會具體組織評選示范物流園區工作。為使業界了解我國物流園區運行的基本情況，為政府制定園區發展政策提供決策參考，為園區運營單位與人駐企業提供行業坐標，為示范物流園區評選工作提供技術數據參照，中物聯物流園區專委會專家委員會在連續兩年按照優秀物流園區評價的基礎上，結合第四次全國物流園區調查，先期從參評上千家報送的基礎資料園區中甄選出100家園區問卷進行統計分析，形成本報告。被調查的樣本園區構成情況如表1所示。

其中，本報告按照2011年6月13日國家統計局的東西中部和東北地區劃分方法，將我國的經濟區域劃分為四大地區，即東部地區（北京、天津、河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東和海南），中部地區（山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南），西部地區（內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆），東北地區（遼寧、吉林和黑龍江）。本次統計分析工作，在定性與定量分析的基礎上，廣泛聽取專家意見，堅持了以下原則：高標準、嚴要求，嚴把統計分析質量關。要求各個園區填報數據必須真實、可信、完整。在統計過程中采用科學有效的方法和策略，力求客觀公正。本次統計分析由中物聯物流園區專委會組織，借助北京交通大學交通運輸學院的力量，經過策劃研討，指標體系優化與設計，問卷設計發放與回收，數據整理、統計與校核，電話回訪與網絡調查，綜合比選與分析六個階段。統計調查對象遴選范圍為全國各地物流園區（基地、中心、公路港、物流港、無水港、物流聚集區），要求園區運營滿1年且具有法人資格，占地面積0.1平方公里（150畝）及以上，擁有多家人駐企業。從基礎設施、服務能力、運營效率及社會貢獻四個方面進行詳細分析，最終形成了本報告。

我國物流園區發展現狀

（一）我國物流園區基礎設施狀況分析

為了能夠對我國物流園區基礎設施發展狀況進行分析，本報告從投資規模、占地規模以及交通便利性三個方面進行分析。

1．投資規模

投資規模是指一定時期內有關單位在物流園區規劃建設中，投入的以貨幣形態表現出的總量，分規劃投資和實際投資。

規劃投資規模情況。物流園區平均規劃投資額為20.1億元。其中，投資l億～10億元的物流園區占51%; 10億～30億元的物流園區占27%。如圖l所示。

實際投資額完成情況。調查結果顯示，我國物流園區平均實際投資額為10.9億元，規劃投資額完成率在71%～100%占園區總數的40%。實際投資超出規劃投資的物流園區占園區總數的10%。經分析，規劃投資額完成率超過100%的園區規模普遍偏小，平均規劃投資額為6億元，而平均實際投資額為8億元。與此相反，規劃投資額超過70億元的大型物流園區，平均實際投資額為48億元，完成率為49%，總體尚未完成規劃投資目標。上述情況表明，我國物流園區投資規劃的科學性、合理性有待進一步提高，如圖2所示。

分區域物流園區實際投資情況。據調查，我國東部地區物流園區平均實際投資額在全國最高，為14億元；其次為東北地區13億元；物流園區投資規模最小的為西部地區，平均實際投資額僅為6億元。具體情況如圖3所示。

投資強度情況。投資強度是指投資額與物流園區占地面積之比，分為規劃投資強度和實際投資強度，其中規劃投資強度是指規劃投資額與園區規劃占地面積之比；實際投資強度是指實際投資額與園區實際占地面積之比。調查結果顯示，我國物流園區平均規劃投資強度為158萬元／畝，平均實際投資強度為164萬元／畝。其中，園區實際投資強度在100萬～200萬元／畝的占比最高，為36%,具體隋況如圖4所示。

2．占地規模

實際占地面積情況。根據《物流園區服務規范及評估指標》 (GB／T30334-2013) （以下簡稱《規范》），建議物流園區占地面積不小于0.5平方公里（750畝）以上。從本次統計來看，實際占地面積在150～750畝的物流園區占63%，與《規范》建議的占地面積標準相差較大；另外，占地7500畝以上的超大型園區占6%，如圖5所示。

分區域物流園區實際占地面積情況。我國四大經濟區域的物流園區平均實際占地面積情況如圖6所示。

由圖6可知，各經濟區域中東部地區、東北地區的物流園區實際占地面積較高，而西部地區的物流園區實際占地面積相對較低。

規劃面積完成情況。規劃面積完成情況指物流園區實際占地面積與規劃占地面積之比，其分布情況如圖7所示。可以看出34%的園區接近或已經完成了當初規劃設計，但是仍有20%的物流園區只完成了艦劃面積的不足1／3。

物流運營面積占比情況。根據《規范》，物流運營面積占比是指物流園區中物流運營面積占物流園區實際占地總面積的比例，物流運營面積包括碼頭、鐵路裝卸線、道路、倉庫、堆場、雨棚、流通加工場所、貨車停車場、裝卸搬運場地、信息服務用地等，不包括生活配套和商務配套用地。 《規范》規定物流園區的物流運營面積占比不能低于50%。物流園區物流運營面積占比的分布情況如圖8所示。

根據統計結果，目前我國物流園區的物流運營面積占比平均為75%，大于《規范》中50%的下限值。盡管物流運營面積占比總體情況較好，但仍有16%的園區物流運營面積占比小于50%。

容積率情況。物流園區容積率是指物流園區的總建筑面積與占地面積之比。根據每個園區的容積率，測算出我國物流園區的平均容積率為0.67，具體分布情況如圖9所示。

3．交通便利性

良好的交通區位條件是物流園區成功運營的基礎條件，本報告從公路、鐵路、水運、航空、多式聯運五個方面考慮物流園區的交通便利性。

根據《規范》，統計物流園區周邊5公里以內的高速公路、國道、省道總條數情況，從圖10可知，70%的物流園區5公里以內有2～3條公路，臨近四條及以上公路的物流園區占比為11%。物流園區公路便利性總體良好。

物流園區距高速公路出入口以及國道的距離情況。據統計，51%的物流園區與高速公路的出入口距離在5公里以內，平均距離為2.25公里；45%的園區與國道的距離在5公里以內，平均距離為1.66公里。可見，園區周邊的公路便利性總體較好。

鐵路便利性。根據統計數據，目前我國物流園區擁有鐵路專用線的比例為37%，距離鐵路貨運場站5公里以內的物流園區比例為27%，平均距離為2.73公里。

水運便利性。根據統計結果，可以得出距離港口5公里以內的物流園區占到了15%，平均距離為1.83公里。

航空便利性。通過調查，物流園區距離機場5公里以內占到了2%，平均距離為0,25公里。

多式聯運條件。本報告對物流園區具備多式聯運條件進行規定，5公里內具有鐵路貨運場站、港口以及機場設施的物流園區認為具有多式聯運能力。根據統計，物流園區5公里內能夠進行公鐵聯運、公水聯運與5公里內能夠實現公鐵聯運的物流園區占到了28%，具體如圖11所示。

（二）我國物流園區服務能力分析

服務能力是衡量物流園區發展水平的重要依據，物流園區公共信息平臺投入大小和園區網頁質量關系到物流園區信息服務水平的高低；貨運車輛規模的大小直接影響物流園區的服務能力。結合本次物流園區評價調查問卷對相關項目填寫的完備性，本報告從下述三個方面對物流園區服務能力進行統計分析。

1．公共信息平臺投入情況

公共信息平臺是指基于計算機通信網絡技術，提供物流信息、技術、設備等資源共享服務的信息平臺，能否提供公共信息服務是衡量一個物流園區服務質量的關鍵性指標。

物流園區公共信息平臺投入占園區實際投資的比例平均為7.9%，而園區軟件系統投入占公共信息平臺投入的比例平均為54.6%。

2．物流園區網頁級別（PR值）情況

據調查統計，目前我國僅有65%的物流園區具有自己的網頁，物流園區對自身網站建設的重視程度有待提高。在物流園區評價中，我們選取網頁級別作為衡量園區網站建設水平和服務能力的度量指標。網頁級別(PR值)是當前國際上流行的用來標識網頁等級和重要性的指標。級別從0到10級，10級為滿分，PR值越高說明該網頁越受歡迎（越重要）。通過利用專用工具對各物流園區網頁級別查詢并統計，可以看出網頁級別為1的物流園區占35%，網頁級別為3的占30%，而網頁級別為6的僅占2%。目前，我國物流園區PR值尚無超過6的高水平網頁，相反，卻有6%的物流園區網頁PR值為0，具體分布情況如圖12所示。

3．貨運車輛情況

貨運車輛運營類型分析。根據統計數據結果，依靠自有車輛運營的物流園區比例僅為2%，依靠整合社會貨運車輛的園區比例為7%。大部分物流園區采用自有貨運車輛和整合社會貨運車輛相結合的方式。

貨運車輛規模情況。根據統計數據，物流園區平均自有車輛為368輛，平均整合社會車輛10939輛，圖13是我國物流園區貨運車輛規模分布情況。

（三）我國物流園區運營效率分析

運營效率的高低取決于物流園區運營狀況的好壞及管理水平的高低。本報告選取物流強度、營業收入以及勞動生產率三個指標對我國物流園區運營效率進行統計分析。

1．物流強度情況

物流強度是指物流園區每平方公里每年的貨物吞吐量。全國物流園區的物流強度分布情況。根據測算結果，樣本企業物流園區的平均物流強度為378萬噸／（平方千米-年）。

我國不同經濟區域物流園區的平均物流強度存在較明顯的差異性，東部地區平均物流強度較大，西部地區相對較小，表明物流強度與經濟水平總體一致，東部地區經濟發達，需求旺盛但土地緊缺；而西部地區需求相對較弱，土地較東部地區緊張程度有所下降。

2．營業收入情況

物流園區自身營業收入情況。經統計，我國物流園區自身營業收入差別較大，2014年平均營業收入為5.7億元，其中有12%的物流園區自身營業收入超過了15億元，仍有4%的物流園區自身營業收入不超過100萬元。

物流園區入駐企業營業收入情況。根據統計結果，2014年我國物流園區入駐企業平均營業收入為26.4億元，其中有26%的物流園區人駐企業營業收入在30億元以上。

3．勞動生產率情況

勞動生產率指平均每個從業人員在單位時間內產生的價值。本報告中設定物流園區勞動生產率即園區管理機構與入駐企業營業收入之和與園區就業總人數之比，物流園區勞動生產率是衡量物流園區經濟活動水平的重要指標。根據調查統計，我國物流園區的平均勞動生產率為38.1萬元／（人·年）。

（四）我國物流園區的社會貢獻

物流園區作為現代物流體系中重要的物流節點，對促進就業和經濟社會發展具有較大作用。本報告從就業規模、上繳稅收、新能源使用情況以及人駐企業數量和質量等方面對物流園區的社會貢獻進行統計分析。

1．就業規模情況物流園區就業規模情況

就業規模指園區管理機構人數與入駐企業中從事物流活動的就業人數之和。根據本次統計，2014年我國物流園區平均就業人數為5900人。物流園區分區域就業人數情況，中部地區物流園區就業人數較多，東部地區的物流園區就業人數較少。

2．上繳稅收情況

物流園區自身上繳稅收情況。根據統計結果，2014年物流園區自身平均上繳稅金為1800萬元。經分析，2014年物流園區入駐企業平均上繳稅金為3.2億元。

3．新能源使用情況

目前，樣本物流園區中已有13%的園區使用了新能源（其中有一家物流園區同時使用了風能和LNG兩種新能源），使用的新能源以太陽能、風能以及LNG等為主，具體情況如圖14所示。

4．入駐企業數量及質量情況

入駐企業數量指人駐物流園區企業總數，人駐企業質量指4A～5A級物流企業及世界500強企業的入駐數量占入駐企業總數的比例。此項指標可以反映物流園區吸引優秀企業入駐的能力。

物流園區總體人駐企業數量情況。根據統計，2014年樣本物流園區平均入駐企業數量為230家。

物流園區分區域入駐企業數量情況。通過統計分析，我國不同經濟區域的物流園區平均人駐企業數量可知，東部地區物流園區內入駐企業數量最多，平均為310家。

入駐物流企業質量。從人駐園區的物流企業質量來看，2014年入駐園區4A及以上物流企業的數量平均為6家。

物流園區人駐世界500強企業數量情況。調查統計發現，我國物流園區有世界500強企業入駐的僅為31%，平均入駐數量為l家，入駐世界500強企業數量在5家之內的占統計總數的26%；入駐世界500強企業數量在10家以上的僅占2%。

結束語

商務統計分析報告范文第4篇

隨著數字圖書館的建設，圖書館館藏資源數字化的快速發展，圖書館以網站的形式向讀者提供信息資源的服務越來越多，這些服務有圖書館門戶、館藏資源檢索、光盤數據鏡像、電子書刊、網絡數據庫、自建數據庫和虛擬參考咨詢等等，為了揭示網絡環境下讀者對這些信息資源的瀏覽情況、閱讀情況以及訪問變化趨勢，準確了解讀者需求分布和需求增長等情況，從而對網絡讀者的信息資源尋求行為模式進行研究，以便能為讀者提供更好的服務，圖書館須了解以下幾個問題：網絡讀者是如何訪問網站的，這些信息資源是如何被訪問使用的，如何評價這些信息資源的利用情況等等。為了回答這些問題，我們通過本系統對圖書館多個信息資源網站進行讀者訪問流量統計、熱點網頁訪問統計、讀者訪問來源統計析及各項專題訪問統計等研究，并根據統計結果反映的讀者需求分布和需求增長等數據對信啟、資源網站的架構、界面的設計、的內容加以修改和調整，以滿足讀者需求為目標，吸引了讀者的目光，提高了圖書館信息資源建設和服務水平。

本系統通過對信息資源的訪問記錄進行統計分析來了解讀者的信息需求，這種量化的方法具有客觀和經濟的優點，還可配合調查研究法得到更實際的結果，并以此探討網絡信息計量學在對信息資源使用成效進行評估的應用，包括所遭遇的困難及應對之道，以期為信息資源的訪問評估與改進尋找可行的方法。

2　系統的實現

訪問量的多少是衡量網站是否成功的重要標準，但對于圖書館網站是遠遠不夠的，圖書館需要獲取完整的讀者訪問流量統計數據，來對圖書館信息資源的使用情況進行分析，網絡信息計量學方法是目前網絡界普遍采用的網站績效評估計量法，被認為是可以用科學的方法檢驗網站訪問數據的一種工具。它的目的包括了解網絡讀者的行為、確定網站是否吸引適當的讀者來訪、評定網站建設策略是否得當。其實施步驟可分為三個階段：

(1)記錄網站的訪問數據；

(2)分析記錄數據；

(3)為網站建設策略的改進提供依據。

2.1　系統原理

由于網絡站點和數據庫本身具備了訪問計量功能，各自的信息資源收藏狀況便于人們掌握，并且能自動記錄讀者訪問的登錄情況，如登錄名、登錄時間、瀏覽文件、讀者的來源地址等，這些數據資料能夠準確反映讀者訪問信息和來源分布等情況，所以依據圖書館網絡讀者訪問統計的工作內容，制定相應的分析指標，并收集網絡讀者訪問圖書館信息資源站點形成的日志文件，然后利用日志統計工作軟件定時對日志文件進行處理，得到統計數據，并動態生成各種表達形式的能滿足圖書館各項統計分析工作的報表。最后把生成的分析報表導入到數據庫中出去。

圖書館各個網絡資源站點建設人員可通過瀏覽網絡讀者訪問流量統計分析報告，分析和了解讀者的訪問需求，從而做好網絡信息資源的建設工作。

讀者行為分析研究則可通過對分析報告進行質化研究，并結合一般調查法、咨詢研究法對讀者的信息尋求行為進行研究。

本系統還可利用統計分析的結果來對系統自身工作進行評估和調整。

2.2　分析指標

傳統圖書館的分析指標和計量方法，雖然和數字化圖書館有很多不同，但使用的目的及計量的準則并沒有太大實質性差異[4]。

參考傳統圖書館的分析指標以及國內外類似的研究結果選定了下列10個分析指標：

(1)讀者到訪人數和潛在讀者人數的百分比；

(2)到訪讀者表現了閱讀的興趣的百分比（采取明顯的閱讀行動）；

(3)可能的讀者轉為經常的讀者的百分比（經常閱讀、下載資料）；

(4)讀者的持續度（重復到訪讀者）；

(5)讀者的忠誠度（網頁瀏覽次數、再度到訪的次數及時間長度）；

(6)讀者停止閱讀行為的百分比（閱讀行為半途中止）；

(7)讀者耗損率（現有讀者中停止閱讀行為者的百分比）；

(8)讀者動搖率（耗損的讀者／到訪讀者的總數）；

(9)讀者最近到訪時間（據上次到訪的間隔時間）；

(10)讀者到訪頻率（多久到訪一次）。

就此參數，我們可以從一個客觀的角度來觀察和評估圖書館網絡讀者訪問情況。

2.3　系統框圖

網絡讀者流量統計分析系統功能框圖

2.4　工作方法

本系統工作方法主要是采集網絡讀者訪問過程日志進行量化分析法，它的優缺點見表1。

讀者訪問過程日志分析法優缺點

量化分析法重視量的分析，本系統通過對訪問過程日志以量的方法加以統計分析，首先根據為了研究讀者需求分布和需求增長情況這一目的將研究內容歸類成若干分析單元，接著將分析單元以數量的方式加以表達，進而以此為解釋讀者信息尋求行為的依據。

2.5　技術實現

(1)系統結構

本系統是以瀏覽器／服務器／數據庫體系結構作為基本架構，通過asp方式實現交互式、動態的讀者訪問日志統計分析系統。系統結構框架如圖2所示：

讀者訪問日志統計分析系統結構框圖

(2)系統組成模塊

本系統有六個模塊組成：訪問日志入庫、訪問流量分析、被訪頁面分析、來訪讀者分析和統計分析圖表。

(3)系統運行環境與開發平臺

本系統運行環境和開發平臺如表2。

讀者訪問日志統計分析系統模塊

表2　系統運行環境及開發平臺一覽表

軟件類別

軟件名稱

數據庫

sql server 2000+fasttrends database

操作系統

windows 2000 sp4 server+aix 4.3.3

web服務器軟件

iis 5.0+apache 3.0

瀏覽器軟件

ie5.5

網頁制作

frontpage2000+javascript

asp工具

editplus text editor

編程語言

visual basic 6.0

圖表軟件

excel2000

(4)程序流程與代碼實現

該系統由main.asp（主界面程序）、flux.asp（小時、日、星期流量分析）、target.asp（被訪頁面分析）、visitor.asp（來訪讀者分析）、chart.asp（統計分析圖表）五個組成。

我們以“被訪頁面分析”模塊的程序流程和代碼說明系統組成模塊的實現過程，該模塊程序流程圖如圖4。

“被訪頁面分析”程序流程圖

相應代碼：

＜table

＜td class＝定義的表格形式及表頭＞

set conn=server.creatobjectl("adodb.connection")

conn.open"dsn=dsn_dbs;uid=xxx;pwd=xxx"

set re=server.creatobject("adodb.recorderset")

re.activeconnection=conn

dbname=application("logtime")——數據表名稱

re.open“ql語句”

do while not re.eof

執行recordset操作，服務器進行統計計算

response.write——寫入統計表

re.movenext

loop

re.close

程序中一些代碼說明：

①recordset的open方法：允許用戶向數據庫發出請求，通常是運行sql命令。如：sqlquery="select logtime from intemetlog where day(logtime)=day(getdate())and month(logtime)=month(getdate())and year(logtime)=year(getdate())"dbrs.open sqlquery,dbconnection,3,3

②recordset的recordcount屬性：可以取得當前在recordset對象中的記錄條數。如：set dbrs=server.createobject("adodb.recordset")amount=dbrs.recordcount

③recordset的movenext方法：移動指針到recordset對象的下一條數據。如：dbrs.movenext

④response的write方法：負責將字符串信息輸出的用戶端。如：response.write“頁面總訪問量：“& amount &”＜br＞

⑤recordset的close方法：可以用來關閉指定的recordset對象。如：dbrs.close

2.6　系統運行過程

下面以西安交通大學圖書館網站為統計分析對象說明該系統運行過程。

首先我們用ftp工具抓取網址為的服務器，時間段為2003/01/01到2003/12/31的訪問日志導入到數據庫中，該服務器完成圖書館網站的部分功能：門戶信息、opac、館際互借、電子期刊、網絡數據庫、網絡資源、參考服務等。

對日志分析系統進行運行參數設置：讀者訪問時間間隔設為20分鐘；從最新qq顯ip版軟件中導出讀者ip地址分配資料，轉換格式后導入到日志分析系統的地址表中，以便對讀者分群；設置過濾規格文件濾掉一些無用的訪問信息，如背景圖片、圖書館logo，頁面美化圖片和服務器漏洞掃描日志等日志信息，然后對服務器訪問日志進行初步統計分析，保存統計分析結果準備進行進一步統計分析。

最后利用精致多樣的統計分析方法對初步統計結果進行統計分析，統計分析出的數據有：一年內資源點擊與訪問計數；一年內網站中最常使用的資源與服務；一年內點擊次數最多的讀者；一年內務分群讀者的點擊次數比例；一年內點擊次數與閱讀次數的變化；一年內上網的讀者與累積成長趨勢；一周各天的平均點擊次數；一天內各時段的平均點擊次數；校內各區讀者點擊次數比例；各項相關資源被使用的情形等等。這些數據可用eexel軟件生成直觀的統計分析圖表，部分圖表詳見實際應用一節中。本系統的研究主要采用訪問過程日志分析法，以內容分析法、問卷調查法輔助研究。主要考慮：一是這種方法在電子商務和其它網絡應用的量化分析，已經有許多研究成果，可使我們的研究更為便利；二是可以經濟的，較具體客觀的分析到網絡讀者信息需求特性；三是通過定量的計算，定質的分析，形成一種綜合分析的方式，以求分析結果更為客觀和科學。

3　實際應用

從2002年開始，我們從圖書館門戶網站讀者訪問計數開始了網絡讀者訪問統計工作，從最初的圖書館首頁訪問計數到現在應用網絡讀者訪問流量統計分析系統到以信息資源站點、數據庫為單元的訪問利用上，取得了不少研究成果，下面我們介紹以2003年西安交通大學圖書館網站讀者訪問日志為統計對象，獲得的一些統計分析結果。

表3是2003年圖書館網站的資源瀏覽次數，訪問次數與訪問讀者數的統計表，我們看到一年內資源的瀏覽次數是10,222,296，訪問次數是1,617,166，訪問讀者是310,628，對照2003年西安交大統計公報教職工5341人，在校學生32766人的數據表明圖書館網站有很高的訪問量。另外網絡訪問讀者310,628遠遠大于學生和教職工的總和，表明有相當多的讀者使用本館的資源，這說明本館的信息資源豐富，吸引了很多讀者。網站不足之處是自建的外文資源很少。從表3看，來自國內訪問占6.43%，來自國外訪問占0.01%。綜合以上資料，西安交大圖書館網站為校內外讀者提供了方便、豐富的資源服務，吸引了大量的讀者，但在國外的知名度很低，現有資源不能吸引國外讀者，對此圖書館采取一些措施，來解決這個問題。

①建設網站的英文版本；

②把本校和本地一些有特色的文化資源數字化后，做成中英文全文數據庫。如錢學森多媒體數據庫、江南制造局多媒體數據庫；

③參與中外數據庫合作建設項目，如中美百萬圖書項目。

表3　圖書館網絡讀者和資源瀏覽訪問統計(01/01/2003-12/31/2003)

瀏覽網頁數

網頁訪問數（資源）

10,222,296

平均每日的訪問網頁數

28,006

訪問者會話數

訪問者會話數

1,617,166

平均每日訪問者會話數

4,430

國際范圍內的訪問者百分比

0.01%

未知區域內的訪問者百分比

39.55%

來自china的訪問者百分比

60.43%

訪問者數

單一訪問者數

310,628

接著我們看一年間網絡讀者常使用的網站資源與服務，圖5顯示的是讀者最常使用的前十項網站資源與服務以及它們占全部瀏覽次數的百分比。從圖中我們觀察到前十項占了訪問量的43%，第一項是圖書館首頁，然后依次是網絡數據庫、聯機公共目錄查詢、中國期刊網……，這說明圖書館網站的資源內容設計與規劃合理，讀者訪問資源方便，相關信息更新及時，受到了讀者的歡迎。另外，網絡數據庫和聯機公共目錄訪問比例接近說明讀者并重利用印刷型資源和數宇化資源，數字化資源對科研和教學的作用日益明顯。從圖5中我們還觀察到所有的電子數據庫訪問所占比例值呈現出指數下降的趨勢，這說明較少數數據庫的訪問量較大，而較多數數據庫訪問量較少，根據這個特點，圖書館在采購數據庫時可采取不同的采購策略，對于使用量大的數據庫保證數據的更新量和連續性，則可滿足約80%的讀者信息需求，對于較多的使用量少的數據庫可采用合伙采購共同使用的辦法，來滿足約20%的讀者信息需求。

圖書館網站前十名資源與服務以及它們占全部訪問次數的比例(01/01/2003-12/31/2003)

接下來我們來分析常訪問的讀者及其來源，首先，圖6中表示網絡讀者訪問次數的分布，從圖6中可以看出75.15%的讀者只訪問過一次，9.86%的讀者訪問過兩次，6.49%的讀者則經常訪問圖書館網站，這說明作為一個為大學教育和科研服務的信息中心，圖書館的網絡資源已經有了固定的讀者，但還有大量讀者的信息需求不能滿足，為此圖書館通過參加一些文獻信息資源建設項目和組織，如中國高等教育文獻保障體系(calis)，陜西省科技情報協作網等，以便獲取更多優質的文獻信息資源，增強圖書館文獻信息資源的保障能力。另外，圖書館信息資源大多數有訪問權的限制，校外的讀者無法接觸到，為此圖書館采取了一些辦法，如建立電子數據庫導航庫，電子期刊導航庫，提供文獻傳遞等服務來滿足校外讀者的信息需求。表4是常來圖書館網站的讀者統計數據，可以觀察到前二十名讀者絕大部分是西安交大校園網的讀者占全部來訪數的4.61%。如果以其上網所屬機構來劃分來訪的網絡讀者，圖7是前十名各類機構網絡讀者的訪問。從圖7中，我們可以清楚的看到本校的用戶占73%，其中來自科學館的訪問占3.23%，圖書館的讀者占3.18%，西一樓的2.34%，可見西安交大的校園網比較普及，讀者能夠很方便的進入圖書館資源網站，這也表示圖書館提供給讀者閱讀電子資源的電子閱覽室滿足了讀者需要。在圖7中數據顯示，外校的讀者也經常訪問圖書館網站，如西安理工大學的讀者占0.33%，長安大學的占0.31%，北京大學的占0.05%，西北工業大學的占0.17%，上海交大占0.08%等等，這些讀者主要使用聯機公共目錄查詢和使用自建數據庫，這說明高校間的信息共享正在發展，圖書館應該加強自建特色數據庫的建設，增強文獻傳遞和館際互借服務，滿足這些讀者的信息需求。

表4　訪問圖書館網站次數最多的前20名讀者及他們占的比例(01/01/2003-12/31/2003)

網絡讀者訪問統計

訪問者

點擊數

點擊率

訪問者會話數

1

202.117.14.71

293,444

0.54%

2,893

2

202.117.14.15

112,249

0.2%

2,846

3

202.117.29.37

347,223

0.64%

2,554

4

202.117.0.9

80.700

0.15%

2,487

5

202.117.29.59

121,184

0.22%

2,427

6

202.117.39.47

114,629

0.21%

2,290

7

202.117.48.45

174,130

0.32%

2,120

8

202.117.14.24

147,500

0.27%

1,997

9

202.117.35.11

56,312

0.1%

1,985

10

202.117.48.51

96,210

0.17%

1,839

11

202.117.35.79

223,565

0.41%

1,792

12

202.117.48.101

107,631

0.2%

1,785

13

202.117.48.103

110,180

0.2%

1,775

14

202.117.24.84

14,652

0.02%

1,764

15

202.117.48.44

92,776

0.17%

1,726

16

202.117.29.58

121,756

0.22%

1,678

17

64.241.242.18

2,131

0%

1,673

18

202.117.48.77

51,682

0.09%

1,654

19

202.117.29.136

103,924

0.19%

1,623

20

202.117.27.13

109,429

0.2%

1,605

以上訪問者合計

2,481,207

4.61%

40,513

總數

53,733,901

100%

1,617,166

接下來我們來觀察各類讀者在每個月訪問網絡資源的比例變化圖，見圖8是各類網絡讀者訪問前十名網絡資源的變化圖，總體訪問變化的趨勢和學校的校歷安排有明顯的關系，每個數據庫的訪問量變化則和各類讀者的信息需求不同有關系。這反映了讀者的結構影響著網站的使用情形。

網絡讀者訪問圖書館網站次數分布(01/01/2003-12/31/2003)

前十名各類主機訪問圖書館網站的訪問次數(01/01/2003-12/31/2003)

各類網絡讀者對前十名網絡資源訪問變化圖(01/01/2003-12/31/2003)

由于篇幅有限，我們簡單介紹了本系統對圖書館網站網絡讀者訪問流量的統計分析結果，在以上的討論中，可以觀察到讀者利用網絡信息資源是聯機公共目錄檢索和信息檢索并重，且大部分讀者是本校的。

通過上述討論，我們知道本系統還有許多值得進一步研究之處，下一步的研究方向是收集更完整的讀者訪問日志，包括更長期的和所有與圖書館資源訪問相關的。并且嘗試利用精致的統計方法來分析，以達到對網絡讀者行為更精確的解讀。

4　結語

經實際應用證明，該系統對我館信息資源建設起到了重要的促進作用。首先，在控制我館信息資源存放空間問題上，雖然目前看來效果不明顯，但如果越來越多的信息資源雜亂無章地占據信息空間，將會大大降低信息檢索的效率，干擾核心信息源的利用。本系統可以提供調整信息存放的定量依據，在探明各類型信息資料數量特征的基礎上，分析其增長和老化規律，判斷信息的價值和時效性，使有價值的信息充分地發揮作用，使信息空間得到有效的利用。

其次，在“以人為本”的理念指導下，圖書館走出了單純提供館藏信息資源為中心的定位，著眼于滿足讀者廣泛的信息需求。在本系統的指導下能實現這個目標：一是根據信息資源規律反映出的學術動態和信息利用規律反映出的需求動態，指導圖書館的館藏資源建設。二是通過對信息資源利用規律的研究，使計算機信息檢索系統走向科學化、規范化，從而方便用戶查詢。

在整個研究過程中，取得了一些研究成果，也發現有不少問題等待我們進一步的研究，首先是無法取得確實充分的數據，主要問題是圖書館提供的網絡數據庫是聯接到廠商的數據庫中去檢索的。如果圖書館自己沒有服務主機，那么就要請廠商提供訪問數據，雖然廠商都會提供月報表，但是能夠判讀的資料不多，或是他提供的數據不標準，或是他提供資料不是圖書館想要的。其次不易解釋數據，有了訪問過程記錄數據，可是怎么去解釋它？讀者從哪里來，做什么，這個比較容易解釋，可是要知道讀者做某件事的動機，就沒有辦法從數據中去解釋了。

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商務統計分析報告范文第5篇

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