sem路径分析怎么做

1、SEM数据分析怎么分析 求

常用的分析多用四象限法，分析方法有很多，目的都是一样。重点看下面：

关键指标维度：Ø数据分析的基础建立在营销目的上，按营销目的主要划分为三类

• 品牌知晓：主要目的提升品牌知名度

• 流量增加：主要目的给网站增加流量，带来优质访问流量

•销售促进：主要为网站带来销售业绩，销售机会

找出矛盾：• 转化成本=消费/转化量=CPC*点击量/转化量=CPC*CVR

• CPC高：降低出价，优化质量度

• CVR低：优质流量（修改匹配方式，增加否定词，暂停…），Landing Page优化，转化流程优化，促销活动，

• 转化数=点击*CVR=展示*CTR*CVR

• 展示低：修改匹配方式，扩词

• CTR低：优化创意，优化排名，过滤不精准关键词

• CVR低：优质流量（修改匹配方式，增加否定词，暂停…），Landing Page优化，转化流程优化，促销活动

希望对你有帮助。

2、新手SEM怎么进行数据分析

说到数据分析，目的其实很简单，就是发现问题、解决问题。做SEM数据分析之前，我们首先要理解数据，为什么对这些数据进行分析？通过数据分析能得到什么？所以正常的数据分析流程应该是确定分析目的→收集所需数据→整理数据→分析数据→得出优化意见。

数据是我们调整账户的依据，对于一个新的竞价员来说，数据分析很难理解，因为有关键词报告、广告创意报告、搜索词报告等太多的竞价数据，一个新手往往不知从何处着手。这时候就需要静下心，对每个报告进行整理，筛选并找出有效的数据进行比较。
管理过那么多的账户，借助我们团队的经验，今天就来谈一谈该如何快速掌握SEM数据分析。
首先，你需要理解SEM数据名词含义。什么是点击率？什么是转化率？什么是跳出率?等等一系列专业术语的含义，比如账户点击率下降了，你要清楚地知道哪些因素会导致点击率下降，接下来应该如何操作；调整过账户之后，要清楚的知道哪些数据会发生变化，否则一切都是浪费时间。如下是某个教育行业投放2个月的数据案例。
繁杂的数据经过整理之后就会变得清晰明了，有经验的SEMER就会知道，上图所示的账户做了哪些调整：这组数据属于典型的营销流程的效果分析，点击量增加15.99%，同时注册量增加37.50%，注册成本降低21.82%，转化率提高18.55%，这意味着流量更加精准，竞价员对关键词的匹配方式进行了优化，加强了对有效关键词的出价优化，无效关键词的删除，添加了否定关键词等工作；点击率提高12.68%，CPC降低7.34%，由此可知竞价员对账户的框架进行整理，并添加了新的广告创意，关键词质量度有所提高，因此点击率得到提高，CPC 降低。
如上是通过时间维度对账户进行分析，这时我们应该注意要选择相对较长的时间段进行对比，这样的数据才会有意义；选择较短时间进行比较，得出的数据不准确，偶然性较强，不能反映网站投放的真实情况。有经验的SEMER还会通过不同的维度对账户进行分析，如推广计划、投放地域、关键词等维度进行分析，优化竞价账户。
如果你刚接触SEM不久，对于数据分析不要着急，也不要觉得无从下手。首先你要做的是了解SEM专业术语（微信回复“专业术语”、“思维导图”可学习），懂得它们之间的关系，然后学会整理账户数据，不要盲人摸象，或者是闭着眼睛上战场；亲自着手分析，不要被复杂的数据迷乱；最后得出优化策略，使推广工作达到事倍功半的效果。这样你很快就会成为一位出色的SEMER。

3、SPSS路径分析如何做?

这个可以用分步SPSS来做。（南心网）

4、如何用Photoshop做分析路径图

1、打开Photoshop，选择画笔预设管理。

2、进入画笔设置页面，选择一个方形画笔。

3、选择方形画笔后，在画笔笔尖形状中把间距调到合适位置。

4、然后点击钢笔工具。

5、点击钢笔工具后，画出路径。

6、进入路径页面，右键点击路径，选择描边路径。

7、选择描边路径后，工具中选择画笔，然后点击确定。

8、点击确定后分析路径图就做好了。

5、请教如何做用户行为路径分析

用户行为路径分析一般用来优化和提升关键节点的转化率，促使用户按照我们期望的路径直达核心模块。我们可以通过事件埋点的方式获得用户行为路径的数据，这样可以简单直接的将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。在这推荐一款免费私有化部署的用户行为分析工具Cobub Razor，助力产品提高转化率及留存率！

6、SPSS如何做路径分析

路径分析用amos，amos以前是spss的一个模块，现在分离出去了，要单独安装，现在出最新的spss21.0和amos21.0，先装spss，再装amos，装amos的时候还会提醒安装最新的.NET Framework，先装好就ok了。

SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件 ，轻松地进行结构方程建模（SEM） 。快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，比普通最客服乘回归和探索性因子分析更进一步 。
Microsoft .NET Framework是用于Windows的新托管代码编程模型。它将强大的功能与新技术结合起来，用于构建具有视觉上引人注目的用户体验的应用程序，实现跨技术边界的无缝通信，并且能支持各种业务流程。

7、你好，请问怎么用spss做路径分析？

路径分析用amos，amos以前是spss的一个模块，现在分离出去了，要单独安装，现在出最新的spss21.0和amos21.0，先装spss，再装amos，装amos的时候还会提醒安装最新的.NET Framework，先装好就ok了，网上有破解版，找不到留下邮箱。

8、如何用photoshop做分析路径图

用Photoshop作分析路径图，在规划、景观设计上经常会遇到。用Photoshopcc2014软件为例，做分析路径图的方法是：

1、打开ps软件，“文件--新建”，新建适当大小白色背景文件；

2、打开“画笔工具”，选择“硬笔方形10像素”笔刷，如果没有该笔刷，可以在“编辑--预设--预设管理器--画笔”追加“方形笔刷”；

3、打开“椭圆形工具”，绘制一个正圆路径（按住shift键）；

4、打开“路径”面板，右键路径，“描边路径--用画笔描边”；

5、打开“钢笔工具”绘制需要的路径，“描边路径”，完成。

9、如何写路径分析的指令

您好，我目前想做一个路径分析，但不知道程序应该怎么写，也找不到相关资料。想跟您请教一下，
用Lisrel或是Sas怎么做呢？
我的外生变量很多（超过25个），包括一些个人背景的、家庭和同伴特征的，请问是否能通过主成分来缩减指标呢？
如果两个内生变量之间是相关的关系，那么在写方程时是否也要把相关关系写上呢？
庄主@2007-03-13:
为了便于其他读者的理解，我先交待一下路径分析 (path analysis) 的简单背景。
路径分析可以用作多种目的：一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里，以助分析和表达的完整和简洁；二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects)，如果发现间接影响较大，那就有理论价值了（当然，如下所示，很难发现大的间接影响）；三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable)，即其直接影响不显著而间接影响显著（上面已说过，不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著，那就更难了）。
如此看来，路径分析是个好东西（不好意思，赶了一回时髦）。其从1960年代兴起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时，学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM（结构方程模型），才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系，即SEM中的structural model（结构模型）那部分（见图一），而后者则加上了各变量的CFA（验证性因子分析)，也即SEM中的measurement model（测量模型）那部分（图二）。
如何写路径分析的指令（转载） 如何写路径分析的指令（转载）
好了，现在直接回答你的问题。问题1从字面上看，只涉及结构模型那部分，所以比较简单、容易。这种路径分析，不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件，其实也可以用SPSS等通用统计软件，其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中举的例子相仿（当时只用了三个公式，没有此图）。如前文中所说，因为该模型中有两个因变量（或内生变量，endogenous variables），所以需要建立两个回归模型，分别为公式一和二，其中变量名和系数名有些改动，系数分别记为b和g，是为了与LISREL用法一致，b表示一个内生变量（如W）对另一个内生变量（如Y）的影响、g表示一个外生变量（如X）对一个内生变量（如W或Y）的影响：
Y = b0 + g1X + b2W （公式一）
W = g0 +g2X （公式二）
在SPSS中，就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话，其syntax分别为：
Regression Dependent=Y/Enter X, W.
Regression Dependent=W/Enter X.
然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一，此时要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分别为公式一和三中b1、b2、g1的标准化值），就得到了路径分析。当然，这里的B1、B2、G1都是直接影响，我们还不知道年龄对Y的间接影响和总影响（注：上网时间对Y只有直接影响没有间接影响，所以其总影响＝直接影响），但这可以用手算：
X对Y的间接影响 = G1 X B2 （公式三）
X对Y的直接影响 = X对Y的直接影响 + X对Y的间接影响 = B1 + G1 X B2 （公式四）

由于G1 和B2 都是取值0和±1之间，其乘积一般不大。比如，G1 = 0.5、B2 = 0.5，其乘积只有0.25。而在含有测量误差的回归中，达到0.5的系数很少见，更常见的是在0.1-0.3之间，那么其乘积只在0.01-0.10之间。这就是为什么间接影响一般不大的原因。通过SPSS做的路径分析，因为没有将每个变量的测量误差考虑进去，所以是我上面说的“含测量误差”路径分析。同时，因为它是将数个回归分析加以组装（assembled）而非整合（integrated），所以又可以称为“组装型”路径分析。
如果用LISREL呢？大家也许知道，LISREL可以用公式（SIMPLIS）或矩阵 (matrices) 来写。前者容易，其syntax如下 (其中“...”部分为数据定义和其它指令，这里省略了)：
...
RELATIONSHIPS:
Y = X W
W = X
LISREL OUTPUT EF ...
...
前三句于SPSS Regression的syntax相仿，最后一句中的 "EF" 是要求LISREL输出间接影响和总影响的结果，不仅不需要手算了、而且会给出间接影响（即公式四）和直接影响（公式五）的显著检验，而SPSS是无法提供这些显著检验的。
用LISREL矩阵指令的人越来越少，属于“斩蛟龙”之术，这里不介绍。如果你问的就是矩阵指令，请告知。
显然，LISREL的结果是“整合”（而非“组装”）型的路径分析，更是一个好东西（又赶了回时髦）。但是，其结果（即直接、间接和总影响的系数）与SPSS加手算的结果完全一样！（大家可以对同一数据分别用这两种软件验证一下。）道理很简单，因为用的都是同样（含有测量误差）的数据。当然，LISREL可以进一步将各变量的测量指标整合进来（即图二），那么其路径分析的结果与组装结果就可能不一样了，而且一般情况下各种影响的系数都会大一点（因为将测量误差扣除了）。当然，现在很少有人将这种分析叫做路径分析了，而是直接叫SEM（就是一回事嘛）。
最后回答你的问题2和3。问题2：对，可以而且应该根据理论或常识的建议、将很多个直接测量的自变量构建成少数个因子，当然还要看数据是否支持这些合并。问题3：对，如果你的理论模型中并没有对两个内生变量之间的因果关系做任何说明（即在图一或图二中没有B2 ），那么应该将它们当作相关关系来处理。事实上，LISREL会自动计算这种相关关系（在PSY矩阵中）。