sem路徑分析怎麼做

1、SEM數據分析怎麼分析 求

常用的分析多用四象限法，分析方法有很多，目的都是一樣。重點看下面：

關鍵指標維度：Ø數據分析的基礎建立在營銷目的上，按營銷目的主要劃分為三類

• 品牌知曉：主要目的提升品牌知名度

• 流量增加：主要目的給網站增加流量，帶來優質訪問流量

•銷售促進：主要為網站帶來銷售業績，銷售機會

找出矛盾：• 轉化成本=消費/轉化量=CPC*點擊量/轉化量=CPC*CVR

• CPC高：降低出價，優化質量度

• CVR低：優質流量（修改匹配方式，增加否定詞，暫停…），Landing Page優化，轉化流程優化，促銷活動，

• 轉化數=點擊*CVR=展示*CTR*CVR

• 展示低：修改匹配方式，擴詞

• CTR低：優化創意，優化排名，過濾不精準關鍵詞

• CVR低：優質流量（修改匹配方式，增加否定詞，暫停…），Landing Page優化，轉化流程優化，促銷活動

希望對你有幫助。

2、新手SEM怎麼進行數據分析

說到數據分析，目的其實很簡單，就是發現問題、解決問題。做SEM數據分析之前，我們首先要理解數據，為什麼對這些數據進行分析？通過數據分析能得到什麼？所以正常的數據分析流程應該是確定分析目的→收集所需數據→整理數據→分析數據→得出優化意見。

數據是我們調整賬戶的依據，對於一個新的競價員來說，數據分析很難理解，因為有關鍵詞報告、廣告創意報告、搜索詞報告等太多的競價數據，一個新手往往不知從何處著手。這時候就需要靜下心，對每個報告進行整理，篩選並找出有效的數據進行比較。
管理過那麼多的賬戶，藉助我們團隊的經驗，今天就來談一談該如何快速掌握SEM數據分析。
首先，你需要理解SEM數據名詞含義。什麼是點擊率？什麼是轉化率？什麼是跳出率?等等一系列專業術語的含義，比如賬戶點擊率下降了，你要清楚地知道哪些因素會導致點擊率下降，接下來應該如何操作；調整過賬戶之後，要清楚的知道哪些數據會發生變化，否則一切都是浪費時間。如下是某個教育行業投放2個月的數據案例。
繁雜的數據經過整理之後就會變得清晰明了，有經驗的SEMER就會知道，上圖所示的賬戶做了哪些調整：這組數據屬於典型的營銷流程的效果分析，點擊量增加15.99%，同時注冊量增加37.50%，注冊成本降低21.82%，轉化率提高18.55%，這意味著流量更加精準，競價員對關鍵詞的匹配方式進行了優化，加強了對有效關鍵詞的出價優化，無效關鍵詞的刪除，添加了否定關鍵詞等工作；點擊率提高12.68%，CPC降低7.34%，由此可知競價員對賬戶的框架進行整理，並添加了新的廣告創意，關鍵詞質量度有所提高，因此點擊率得到提高，CPC 降低。
如上是通過時間維度對賬戶進行分析，這時我們應該注意要選擇相對較長的時間段進行對比，這樣的數據才會有意義；選擇較短時間進行比較，得出的數據不準確，偶然性較強，不能反映網站投放的真實情況。有經驗的SEMER還會通過不同的維度對賬戶進行分析，如推廣計劃、投放地域、關鍵詞等維度進行分析，優化競價賬戶。
如果你剛接觸SEM不久，對於數據分析不要著急，也不要覺得無從下手。首先你要做的是了解SEM專業術語（微信回復「專業術語」、「思維導圖」可學習），懂得它們之間的關系，然後學會整理賬戶數據，不要盲人摸象，或者是閉著眼睛上戰場；親自著手分析，不要被復雜的數據迷亂；最後得出優化策略，使推廣工作達到事倍功半的效果。這樣你很快就會成為一位出色的SEMER。

3、SPSS路徑分析如何做?

這個可以用分步SPSS來做。（南心網）

4、如何用Photoshop做分析路徑圖

1、打開Photoshop，選擇畫筆預設管理。

2、進入畫筆設置頁面，選擇一個方形畫筆。

3、選擇方形畫筆後，在畫筆筆尖形狀中把間距調到合適位置。

4、然後點擊鋼筆工具。

5、點擊鋼筆工具後，畫出路徑。

6、進入路徑頁面，右鍵點擊路徑，選擇描邊路徑。

7、選擇描邊路徑後，工具中選擇畫筆，然後點擊確定。

8、點擊確定後分析路徑圖就做好了。

5、請教如何做用戶行為路徑分析

用戶行為路徑分析一般用來優化和提升關鍵節點的轉化率，促使用戶按照我們期望的路徑直達核心模塊。我們可以通過事件埋點的方式獲得用戶行為路徑的數據，這樣可以簡單直接的將每個用戶的事件路徑點擊流數據進行統計，並用數據可視化方法將其直觀地呈現出來。在這推薦一款免費私有化部署的用戶行為分析工具Cobub Razor，助力產品提高轉化率及留存率！

6、SPSS如何做路徑分析

路徑分析用amos，amos以前是spss的一個模塊，現在分離出去了，要單獨安裝，現在出最新的spss21.0和amos21.0，先裝spss，再裝amos，裝amos的時候還會提醒安裝最新的.NET Framework，先裝好就ok了。

SPSS AMOS 21.0是一款使用結構方程式，探索變數間的關系的軟體 ，輕松地進行結構方程建模（SEM） 。快速創建模型以檢驗變數之間的相互影響及其原因，比普通最客服乘回歸和探索性因子分析更進一步 。
Microsoft .NET Framework是用於Windows的新託管代碼編程模型。它將強大的功能與新技術結合起來，用於構建具有視覺上引人注目的用戶體驗的應用程序，實現跨技術邊界的無縫通信，並且能支持各種業務流程。

7、你好，請問怎麼用spss做路徑分析？

路徑分析用amos，amos以前是spss的一個模塊，現在分離出去了，要單獨安裝，現在出最新的spss21.0和amos21.0，先裝spss，再裝amos，裝amos的時候還會提醒安裝最新的.NET Framework，先裝好就ok了，網上有破解版，找不到留下郵箱。

8、如何用photoshop做分析路徑圖

用Photoshop作分析路徑圖，在規劃、景觀設計上經常會遇到。用Photoshopcc2014軟體為例，做分析路徑圖的方法是：

1、打開ps軟體，「文件--新建」，新建適當大小白色背景文件；

2、打開「畫筆工具」，選擇「硬筆方形10像素」筆刷，如果沒有該筆刷，可以在「編輯--預設--預設管理器--畫筆」追加「方形筆刷」；

3、打開「橢圓形工具」，繪制一個正圓路徑（按住shift鍵）；

4、打開「路徑」面板，右鍵路徑，「描邊路徑--用畫筆描邊」；

5、打開「鋼筆工具」繪制需要的路徑，「描邊路徑」，完成。

9、如何寫路徑分析的指令

您好，我目前想做一個路徑分析，但不知道程序應該怎麼寫，也找不到相關資料。想跟您請教一下，
用Lisrel或是Sas怎麼做呢？
我的外生變數很多（超過25個），包括一些個人背景的、家庭和同伴特徵的，請問是否能通過主成分來縮減指標呢？
如果兩個內生變數之間是相關的關系，那麼在寫方程時是否也要把相關關系寫上呢？
莊主@2007-03-13:
為了便於其他讀者的理解，我先交待一下路徑分析 (path analysis) 的簡單背景。
路徑分析可以用作多種目的：一是將因變數之間有關系的的若干個回歸模型整合在一個模型里，以助分析和表達的完整和簡潔；二是在該整合模型中的各自變數對各因變數的「總影響」(total effects) 分解為「直接影響「(direct effects) 和「間接影響」(indirect effects)，如果發現間接影響較大，那就有理論價值了（當然，如下所示，很難發現大的間接影響）；三是通過直接影響和間接影響的比較來驗證一個自變數是否為「中介變數」(mediating variable)，即其直接影響不顯著而間接影響顯著（上面已說過，不容易發現間接影響、如果同時又要其直接影響不顯著，那就更難了）。
如此看來，路徑分析是個好東西（不好意思，趕了一回時髦）。其從1960年代興起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士時，學院里的老師常用路徑分析做研究。後來學了SEM（結構方程模型），才知道路徑分析有「含測量誤差」和「不含測量誤差」兩種。前者只研究自變數和因變數之間因果關系，即SEM中的structural model（結構模型）那部分（見圖一），而後者則加上了各變數的CFA（驗證性因子分析)，也即SEM中的measurement model（測量模型）那部分（圖二）。
如何寫路徑分析的指令（轉載） 如何寫路徑分析的指令（轉載）
好了，現在直接回答你的問題。問題1從字面上看，只涉及結構模型那部分，所以比較簡單、容易。這種路徑分析，不僅可以用LISREL、SAS或其它SEM軟體，其實也可以用SPSS等通用統計軟體，其結果是一樣的。先說在SPSS中如何做。圖一是我日前在「Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中舉的例子相仿（當時只用了三個公式，沒有此圖）。如前文中所說，因為該模型中有兩個因變數（或內生變數，endogenous variables），所以需要建立兩個回歸模型，分別為公式一和二，其中變數名和系數名有些改動，系數分別記為b和g，是為了與LISREL用法一致，b表示一個內生變數（如W）對另一個內生變數（如Y）的影響、g表示一個外生變數（如X）對一個內生變數（如W或Y）的影響：
Y = b0 + g1X + b2W （公式一）
W = g0 +g2X （公式二）
在SPSS中，就按上述兩個公式分別做一個回歸分析。如果你習慣用SPSS指令的話，其syntax分別為：
Regression Dependent=Y/Enter X, W.
Regression Dependent=W/Enter X.
然後將兩個回歸分析所得到的回歸系數填入圖一，此時要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分別為公式一和三中b1、b2、g1的標准化值），就得到了路徑分析。當然，這里的B1、B2、G1都是直接影響，我們還不知道年齡對Y的間接影響和總影響（註：上網時間對Y只有直接影響沒有間接影響，所以其總影響＝直接影響），但這可以用手算：
X對Y的間接影響 = G1 X B2 （公式三）
X對Y的直接影響 = X對Y的直接影響 + X對Y的間接影響 = B1 + G1 X B2 （公式四）

由於G1 和B2 都是取值0和±1之間，其乘積一般不大。比如，G1 = 0.5、B2 = 0.5，其乘積只有0.25。而在含有測量誤差的回歸中，達到0.5的系數很少見，更常見的是在0.1-0.3之間，那麼其乘積只在0.01-0.10之間。這就是為什麼間接影響一般不大的原因。通過SPSS做的路徑分析，因為沒有將每個變數的測量誤差考慮進去，所以是我上面說的「含測量誤差」路徑分析。同時，因為它是將數個回歸分析加以組裝（assembled）而非整合（integrated），所以又可以稱為「組裝型」路徑分析。
如果用LISREL呢？大家也許知道，LISREL可以用公式（SIMPLIS）或矩陣 (matrices) 來寫。前者容易，其syntax如下 (其中「...」部分為數據定義和其它指令，這里省略了)：
...
RELATIONSHIPS:
Y = X W
W = X
LISREL OUTPUT EF ...
...
前三句於SPSS Regression的syntax相仿，最後一句中的 "EF" 是要求LISREL輸出間接影響和總影響的結果，不僅不需要手算了、而且會給出間接影響（即公式四）和直接影響（公式五）的顯著檢驗，而SPSS是無法提供這些顯著檢驗的。
用LISREL矩陣指令的人越來越少，屬於「斬蛟龍」之術，這里不介紹。如果你問的就是矩陣指令，請告知。
顯然，LISREL的結果是「整合」（而非「組裝」）型的路徑分析，更是一個好東西（又趕了回時髦）。但是，其結果（即直接、間接和總影響的系數）與SPSS加手算的結果完全一樣！（大家可以對同一數據分別用這兩種軟體驗證一下。）道理很簡單，因為用的都是同樣（含有測量誤差）的數據。當然，LISREL可以進一步將各變數的測量指標整合進來（即圖二），那麼其路徑分析的結果與組裝結果就可能不一樣了，而且一般情況下各種影響的系數都會大一點（因為將測量誤差扣除了）。當然，現在很少有人將這種分析叫做路徑分析了，而是直接叫SEM（就是一回事嘛）。
最後回答你的問題2和3。問題2：對，可以而且應該根據理論或常識的建議、將很多個直接測量的自變數構建成少數個因子，當然還要看數據是否支持這些合並。問題3：對，如果你的理論模型中並沒有對兩個內生變數之間的因果關系做任何說明（即在圖一或圖二中沒有B2 ），那麼應該將它們當作相關關系來處理。事實上，LISREL會自動計算這種相關關系（在PSY矩陣中）。