如何用graphpad prism 做sem柱状图

如何用graphpad prism 做sem柱状图,第1张

用graphpad

prism

做sem柱状图的方法步骤:

一、第1类

1.

根据Table

5的原始数据做柱状图。

2.

选择Column

graphs栏,因为该栏默认输入的都是原始数据,因此没有输入样本数的地方,只需选择数据处理类型为(Mean&SD)。

3.

在Data分栏中输入数据。

4.

软件就会自动算出均值和误差值,并做好柱状图。

二、第2类

1.

根据Table6的原始数据做两组数据比较的柱状图。

2.

涉及到两组数据比较,所以我们选择grouped栏,图表类型选择柱状图,因为Grouped栏并不是像Column

graphs栏一样默认输入的是原始数据,因此有输入样本数的地方,这边的样本数是4,因此我们相应地设置样本为4。

3.

在Data分栏中输入数据。

4.

软件会自动帮你做好一幅漂亮的分组柱状图。

三、用两组计算好的数据做一个两组比较的柱状图

1.

用Table

8的数据做成两组比较的柱状图。

2.

作步骤和2一样,只需多输入一组数据,仍然选择Grouped栏,告诉软件你输入的值是已经计算好的。

3.

在data栏中输入数据。

4.

软件即时生成图。

竞价员们都常见的几个问题:

1、竞争激烈,关键词越来越贵,不做又不行,到底该怎么办?大部分人选择优化关键词,同时也多了项大工程:关键词投放分析。

2、数据量大,工作效率低,数据结果不能及时呈现。除了关键词分析,还有单次点击价格、转化价格、ROI等数据都要分析,数据量超级大,有时候一个Excel表可能需要十几分钟才能打开,心好累~哪有那么多时间分析、处理数据啊。

3、数据分散,需要看多个平台的数据。先不说竞价有多个后台数据,还有页面行为(PV、UV等)、转化(销售签单、注册转化等)等数据,这么多难道要一一分析嘛,简直要跪了~

4、重复进行分析工作,费时又费力。每周都要重复做一次分析,然后把数据呈现给老板,宝宝心里苦!

5、开发数据分析系统投入太大。有人会说你们干嘛不自己开发一个数据系统,说的好简单啊,开发投入多大呀!

......

作为一名互联网公司的竞价人员,今天想跟大家分享一下我们公司是怎么高效、快速处理、分析竞价数据的!

1、接入所有数据(没数据怎么分析)

BDP个人版提供了丰富的数据源接口,可以整合我们公司所有的数据平台,包括推广后台、百度统计、美恰、伙伴云、数据库等,用最常用的百度推广的数据接入来举例(BDP提供了不同的接口,若推广量较小,建议连接百度搜索推广小户),具体的接入方式如图所示:

step1:点击数据源—网络营销—百度推广

step2:输入对应的账号信息即可

PS:权限代码可以登录百度商业开发者中心通过账号密码登录进去查看。

2、数据整合、处理

有了百度推广的后台数据后,就需要与注册/转化等数据结合了,接入各个平台数据后,可以打通从关键词展示—点击—咨询/注册—转化等一系列的链条。根据自己公司的实际情况选择接入的数据,通过合表功能完成表关联、表聚合和表追加等操作,组合成一张网络营销分析全链条数据表。

3、数据分析(需要分析哪些数据呢)

点击率:展现—点击

抵达率:点击—访问

转化率:访问—转化

千次展现成本:展现—消费

平均点击价格:点击—消费

转化成本:转化—消费

投入产出比(ROI):消费—成交金额

这是最常见、最基本、最重要的竞价数据指标了,当然每个公司要结合实际情况加一些自定义的数据指标,但是以上7个指标一定要重要关注。

(竞价数据关系,网上都能找到这张图片)

4、数据可视化图表呈现

一切准备工作就绪,在BDP个人版就可以通过拖拽分析将你所需要的数据维度全方位的展现在仪表盘中,在这里我用一些示例数据给大家呈现一些基本的维度。这样第一次做好分析图表后,每天只需要定时观察仪表盘上数据的变化就行了,不需要再重复分析,终于可以花更多的时间丰富创意文案、调整价格等工作上,让每一分钱都花的有价值,争取带来更多的转化效果,这也是我们竞价人的目标和使命啦!

总之,BDP解决大部分的数据问题,帮我至少减少50%的人工整理、分析数据的时间,当然其他竞价工作还是要靠自己嘛,通过数据分析、发现问题,比如转化低可能是因为落地页不好、客服没沟通好等因素,这些问题肯定是要自己去处理,数据是能及时告诉你问题,让你不断调整,不断提高效率和业绩!!!


欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云

原文地址:https://www.xiayuyun.com/zonghe/121038.html

(0)
打赏 微信扫一扫微信扫一扫 支付宝扫一扫支付宝扫一扫
上一篇 2023-03-14
下一篇2023-03-14

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

    保存