《商務(wù)數(shù)據(jù)分析》 課件 項(xiàng)目一 商務(wù)數(shù)據(jù)分析認(rèn)知

BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)姆治龇椒▽?duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念01大數(shù)據(jù)分析與商務(wù)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：“4V”規(guī)模性（Volume）高速性（Velocity）多樣性（Variety）價(jià)值性（Value）商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念規(guī)模性（Volume）是指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大。商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念高速性（Velocity）是指數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)響應(yīng)。商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念多樣性（Variety）是指數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)類型多和數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)。商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念價(jià)值性（Value）是指大數(shù)據(jù)背后潛藏的價(jià)值巨大。商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念商務(wù)數(shù)據(jù)分析vs.大數(shù)據(jù)分析HadoopRPythonSpark商業(yè)決策業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)流商務(wù)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念商務(wù)數(shù)據(jù)分析就是結(jié)合業(yè)務(wù)通過技術(shù)手段，幫助企業(yè)解決現(xiàn)實(shí)經(jīng)營(yíng)問題、降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本、提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)收入的一系列過程，這個(gè)過程需要分析師和決策者的共同努力，才可以讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。要求分析師具有很強(qiáng)的業(yè)務(wù)能力、數(shù)據(jù)分析方法論并熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具要求決策者能客觀對(duì)待數(shù)據(jù)分析結(jié)果，基于分析結(jié)果做出決策，并落地執(zhí)行。商務(wù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)量既可以是大數(shù)據(jù)源也可以是少量數(shù)據(jù)。分析技術(shù)也可以多樣化,但分析的目的是基于一定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供有效合理的商業(yè)決策。商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念02商務(wù)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是指通過數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法，對(duì)運(yùn)營(yíng)過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)的分析，為數(shù)據(jù)使用者提供專業(yè)、準(zhǔn)確的行業(yè)數(shù)據(jù)解決方案。從而達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效果和效率、降低運(yùn)營(yíng)成本、提高效益的目的。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念商務(wù)數(shù)據(jù)分析vs.數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)策略執(zhí)行業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)流商務(wù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析場(chǎng)景商業(yè)報(bào)告數(shù)據(jù)建模商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析勝任力模型商務(wù)數(shù)據(jù)分析勝任力模型勝任力=業(yè)務(wù)能力x理論基礎(chǔ)x數(shù)據(jù)分析方法論x數(shù)據(jù)分析工具商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念數(shù)據(jù)分析師對(duì)所在公司（領(lǐng)域）業(yè)務(wù)內(nèi)容、流程等知識(shí)的了解，是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力。業(yè)務(wù)能力業(yè)務(wù)能力商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念數(shù)據(jù)分析師對(duì)所在公司（領(lǐng)域）業(yè)務(wù)內(nèi)容、流程等知識(shí)的了解，是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力。業(yè)務(wù)能力數(shù)據(jù)分析所需的相關(guān)理論知識(shí)，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等。理論基礎(chǔ)幫助你理解數(shù)據(jù)分析過程中的指標(biāo)指導(dǎo)你在產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果時(shí)選擇合適的決策商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念數(shù)據(jù)分析師對(duì)所在公司（領(lǐng)域）業(yè)務(wù)內(nèi)容、流程等知識(shí)的了解，是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力。業(yè)務(wù)能力數(shù)據(jù)分析所需的相關(guān)理論知識(shí)，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等。理論基礎(chǔ)前人分析的經(jīng)驗(yàn)歸納，可以指導(dǎo)你快速找到鉆石潛在的礦石位置并完好無損的挖掘出來。數(shù)據(jù)分析方法論商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念數(shù)據(jù)分析師對(duì)所在公司（領(lǐng)域）業(yè)務(wù)內(nèi)容、流程等知識(shí)的了解，是數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力。業(yè)務(wù)能力數(shù)據(jù)分析所需的相關(guān)理論知識(shí)，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等。理論基礎(chǔ)包括數(shù)據(jù)分析中采集、清洗、分析、可視化全鏈路工具。前人分析的經(jīng)驗(yàn)歸納，可以指導(dǎo)你快速找到鉆石潛在的礦石位置并完好無損的挖掘出來。數(shù)據(jù)分析方法論分析工具商務(wù)數(shù)據(jù)分析概念勝任力=商務(wù)數(shù)據(jù)分析勝任力模型業(yè)務(wù)能力x理論基礎(chǔ)x數(shù)據(jù)分析方法論

x數(shù)據(jù)分析工具BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析電商數(shù)據(jù)分析作用數(shù)據(jù)復(fù)盤競(jìng)爭(zhēng)分析活動(dòng)分析產(chǎn)品分析市場(chǎng)分析渠道分析廣告分析庫(kù)存分析數(shù)據(jù)診斷消費(fèi)者分析電商數(shù)據(jù)分析常見的業(yè)務(wù)場(chǎng)景包含但不局限于以下10類場(chǎng)景……電商數(shù)據(jù)分析作用杜邦分析法數(shù)據(jù)診斷數(shù)據(jù)診斷是指對(duì)網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分析對(duì)比，找出有異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)或者找出與分析問題最為相關(guān)的指標(biāo)。

主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景：針對(duì)網(wǎng)店的數(shù)據(jù)診斷分析運(yùn)營(yíng)過程中存在的問題。

常用的店鋪快速診斷方法有以下兩種方法。相關(guān)性分析法將相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行拆解，并展示最相關(guān)的指標(biāo)變化，從而通過指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)和變化快速發(fā)現(xiàn)店鋪的問題。先分析問題找到核心指標(biāo)，再通過相關(guān)性分析指導(dǎo)與問題的核心指標(biāo)相關(guān)程度高的指標(biāo)，針對(duì)性地分析這些指標(biāo)。電商數(shù)據(jù)分析作用數(shù)據(jù)復(fù)盤數(shù)據(jù)復(fù)盤是針對(duì)某個(gè)事件對(duì)各個(gè)工作環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，并還原事件發(fā)生的過程。這個(gè)事件可能是某次大促或者某次方案的執(zhí)行。診斷與復(fù)盤相近，容易混淆，數(shù)據(jù)復(fù)盤是還原具體的每一個(gè)過程，分析的數(shù)據(jù)包含工作人員的數(shù)據(jù)。運(yùn)營(yíng)能從整個(gè)過程中進(jìn)行提煉和總結(jié)，而數(shù)據(jù)診斷并不需要還原過程。注主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景：對(duì)某事件對(duì)各個(gè)工作環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，并還原事件發(fā)生的過程。電商數(shù)據(jù)分析作用市場(chǎng)分析市場(chǎng)分析是指對(duì)特定市場(chǎng)的運(yùn)行狀況、產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售、技術(shù)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、政策等市場(chǎng)要素進(jìn)行深入的分析，從而發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而進(jìn)一步預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)。市場(chǎng)分析是發(fā)現(xiàn)和掌握市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律的必經(jīng)之路。市場(chǎng)容量分析市場(chǎng)趨勢(shì)分析市場(chǎng)細(xì)分分析分析的是市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模，市場(chǎng)規(guī)模是難以估算的，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式估算的結(jié)果并不靠譜，因此要用電商的市場(chǎng)數(shù)據(jù)（抽樣）來分析電商的相對(duì)規(guī)模，給決策者提供有價(jià)值的參考依據(jù)。對(duì)市場(chǎng)的自然規(guī)律進(jìn)行探索，以及對(duì)未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，讓決策者提前根據(jù)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)判，并對(duì)經(jīng)營(yíng)策略進(jìn)行調(diào)整。市場(chǎng)細(xì)分是市場(chǎng)選擇的基礎(chǔ)，需要根據(jù)消費(fèi)者群體將市場(chǎng)劃分成多個(gè)子市場(chǎng)，因?yàn)樽邮袌?chǎng)之間需求存在著明顯的差異。品牌分析以品牌為分析維度，研究品牌市場(chǎng)的分布，從而找到市場(chǎng)空白?！娚虜?shù)據(jù)分析作用競(jìng)爭(zhēng)分析競(jìng)爭(zhēng)分析是針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手開展的分析，從而幫助企業(yè)更深入地了解市場(chǎng)和自己的同行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的選擇競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)跟蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析指對(duì)電商平臺(tái)搜索環(huán)境、價(jià)格和品牌分析的結(jié)果，該結(jié)果代表了企業(yè)市場(chǎng)成本及進(jìn)入壁壘的高低。指行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)標(biāo)桿的確定，根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手矩陣和對(duì)手分類，確定不同時(shí)期的行業(yè)標(biāo)桿，對(duì)企業(yè)的發(fā)展起到正面的引導(dǎo)作用。指長(zhǎng)期收集并跟蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)，掌握競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)。指針對(duì)某個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的人群、產(chǎn)品、渠道等開展的分析行為。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析競(jìng)對(duì)的選擇競(jìng)對(duì)數(shù)據(jù)跟蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析電商數(shù)據(jù)分析作用渠道分析傳統(tǒng)渠道分析社交渠道分析指針對(duì)分布式的社交渠道入口的分析，比如段視頻、直播、軟文等渠道，對(duì)投放在渠道的商品、內(nèi)容進(jìn)行分析，從而指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整社交渠道的運(yùn)營(yíng)策略。指針對(duì)傳統(tǒng)的聚合式流量入口的分析，比如搜索、活動(dòng)、首頁、廣告等渠道，掌握各個(gè)渠道的市場(chǎng)表現(xiàn)和用戶的特征，以幫助企業(yè)優(yōu)化渠道運(yùn)營(yíng)策略。渠道分析是指對(duì)電商的流量渠道的精細(xì)化分析，針對(duì)各個(gè)渠道的銷售情況、用戶、價(jià)格分布等細(xì)節(jié)進(jìn)行分析，以幫助企業(yè)調(diào)整渠道布局。電商數(shù)據(jù)分析作用活動(dòng)及廣告分析活動(dòng)效果預(yù)測(cè)活動(dòng)效果對(duì)比活動(dòng)結(jié)束后將活動(dòng)數(shù)據(jù)與同類活動(dòng)、日銷數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，總結(jié)活動(dòng)的成敗及原因。分析產(chǎn)品的活動(dòng)效果，對(duì)活動(dòng)銷量進(jìn)行預(yù)估，幫助企業(yè)制訂活動(dòng)營(yíng)銷策略?；顒?dòng)及廣告分析是指對(duì)促銷活動(dòng)和廣告投放的效果進(jìn)行分析，從而了解企業(yè)進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)和廣告的情況，并對(duì)下一階段的工作提出優(yōu)化建議，對(duì)某些區(qū)域的促銷和廣告策略進(jìn)行局部調(diào)整，對(duì)用戶開展更精準(zhǔn)的營(yíng)銷。分析廣告投放的關(guān)鍵詞的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。分析廣告投放的地域的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。關(guān)鍵詞效果分析廣告投放的關(guān)鍵詞的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。地域效果分析分析廣告投放的地域的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。電商數(shù)據(jù)分析作用產(chǎn)品分析產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析生命周期分析基于產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)分析產(chǎn)品的生命周期，是從新產(chǎn)品的構(gòu)建一直到產(chǎn)品消失的整個(gè)過程。對(duì)產(chǎn)品的價(jià)格、品類、熱賣程度等因素進(jìn)行分析，了解產(chǎn)品中各類產(chǎn)品的比例關(guān)系，從而調(diào)整產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售策略。產(chǎn)品分析是指對(duì)企業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和銷售情況進(jìn)行的分析，通過對(duì)這些指標(biāo)的分析來指導(dǎo)企業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)策略的調(diào)整，加強(qiáng)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)能力和合理配置。分析廣告投放的關(guān)鍵詞的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。分析廣告投放的地域的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。產(chǎn)品銷售分析主要分析銷售時(shí)段、地域、價(jià)格等不同因素對(duì)銷售量的影響，通過產(chǎn)品間的對(duì)比了解熱銷和滯銷產(chǎn)品，制訂出產(chǎn)品的銷售策略。電商數(shù)據(jù)分析作用庫(kù)存分析庫(kù)存績(jī)效分析補(bǔ)貨數(shù)量測(cè)算指對(duì)產(chǎn)品補(bǔ)貨進(jìn)行測(cè)算，幫助企業(yè)科學(xué)補(bǔ)貨。指對(duì)庫(kù)存的存量、動(dòng)銷率、售罄率、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率等進(jìn)行分析，幫助企業(yè)管理庫(kù)存，掌握庫(kù)存的情況。庫(kù)存分析是對(duì)企業(yè)的庫(kù)存績(jī)效進(jìn)行分析的過程，包括庫(kù)存預(yù)警和補(bǔ)貨數(shù)量的分析，幫助企業(yè)提高倉(cāng)庫(kù)管理能力，提高庫(kù)存績(jī)效，降低不良庫(kù)存。分析廣告投放的關(guān)鍵詞的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。分析廣告投放的地域的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。電商數(shù)據(jù)分析作用消費(fèi)者分析消費(fèi)者分布RFM模型基于RFM模型對(duì)消費(fèi)者價(jià)值和消費(fèi)者創(chuàng)利能力進(jìn)行評(píng)判和打標(biāo)，經(jīng)營(yíng)者可以有針對(duì)性地對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行分類管理。掌握消費(fèi)者的分布情況，可以了解消費(fèi)者的大致畫像，有助于提高營(yíng)銷效果，根據(jù)人群、地區(qū)來制訂營(yíng)銷計(jì)劃，也可以降低廣告成本。通過對(duì)消費(fèi)者的價(jià)值分析和打標(biāo)，降低了消費(fèi)者流失的可能，提高了消費(fèi)者的價(jià)值，有助于提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效果。分析廣告投放的關(guān)鍵詞的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。分析廣告投放的地域的效果和趨勢(shì)，從而給營(yíng)銷推廣提供決策依據(jù)。復(fù)購(gòu)分析輿情分析對(duì)消費(fèi)者的復(fù)購(gòu)情況進(jìn)行分析，了解消費(fèi)者對(duì)該品牌、產(chǎn)品或者服務(wù)的重復(fù)購(gòu)買次數(shù)，重復(fù)購(gòu)買率越高，則消費(fèi)者對(duì)品牌的忠誠(chéng)度就越高，反之則越低。將消費(fèi)者在留下的文字（聊天記錄、評(píng)論等）進(jìn)行分析，了解消費(fèi)者對(duì)品牌、產(chǎn)品的看法，需求和情感上的喜惡。BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析專業(yè)名詞

01指標(biāo)用于衡量事物發(fā)展程度的單位或方法。指標(biāo)通常需要經(jīng)過加和、平均等匯總計(jì)算方式得到，并且是需要在一定的前提條件進(jìn)行匯總計(jì)算。指標(biāo)（度量）數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞絕對(duì)數(shù)指標(biāo)相對(duì)數(shù)指標(biāo)反映規(guī)模大小，如銷售額、訪客數(shù)等反映質(zhì)量好壞，如轉(zhuǎn)化率、利潤(rùn)率等02維度維度事物或現(xiàn)象的某種特征，如性別、地域、日期、渠道分類、商品名稱等都是維度。時(shí)間是一種常用、特殊的維度。縱比時(shí)間上的對(duì)比。橫比如不同地區(qū)間的銷售額、不同流量渠道的訪客數(shù)、不同性別的轉(zhuǎn)化率等。維度事物或現(xiàn)象的某種特征，如性別、地域、日期、渠道分類、商品名稱等都是維度。時(shí)間是一種常用、特殊的維度。定性維度數(shù)據(jù)類型為字符型（文本型），如地區(qū)、性別等。定量維度數(shù)據(jù)類型為數(shù)值型，如收入、年齡、消費(fèi)等。03粒度粒度是維度的分析單位，如分析國(guó)內(nèi)地域的銷售分布，可以選擇省份作為粒度，如廣東省、浙江省等。要分析某省份的地域分布，可以選擇城市作為粒度，如杭州市、湖州市等。數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞04量綱描述的是一個(gè)物理量，它由基本物理量組成的情況。例如，速度的量綱就是長(zhǎng)度除以時(shí)間（L/T）。量綱數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞速度的單位是m/s。但描述速度可以有多種單位，例如km/h與m/s，雖然量綱一致，但單位之間存在換算。不同量綱的數(shù)值無法直接進(jìn)行對(duì)比。無量綱化處理（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等）是解決量綱不一致的常用方法。數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞05算法（Algorithm）算法是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，運(yùn)用數(shù)學(xué)方法將現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜的問題降維成數(shù)學(xué)問題。數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞06函數(shù)（Function）函數(shù)是封裝好的算法，可供用戶直接調(diào)用。比如，Excel中的Sum函數(shù)，程序提前封裝好加法，用戶直接調(diào)用Sum指令即可。函數(shù)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)名詞07模型（Model）模型（Model）解決某些問題的整體方案，可分為業(yè)務(wù)模型、關(guān)系模型和算法模型。業(yè)務(wù)模型是基于業(yè)務(wù)邏輯構(gòu)建的可自動(dòng)處理業(yè)務(wù)中間過程的整體結(jié)構(gòu)，比如杜邦分析法構(gòu)建的杜邦分析模型。關(guān)系模型是基于表與表的關(guān)系建立的解決方案，一般涉及跨表聯(lián)查。算法模型是基于算法構(gòu)建的解決方案，如關(guān)聯(lián)算法、回歸模型等。商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程01明確目標(biāo)商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析要有目標(biāo)性。漫無目的的分析很可能得到的是無用的分析結(jié)果。因此，在數(shù)據(jù)分析前，首先要明確數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)選擇需要分析的數(shù)據(jù)，進(jìn)而明確數(shù)據(jù)分析想要達(dá)到的效果。商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析清晰的目標(biāo)不會(huì)偏離方向，并為企業(yè)決策者提供有意義的指導(dǎo)意見。02明確分析維度和指標(biāo)梳理分析思路搭建分析框架確定分析方法具體分析指標(biāo)商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程明確分析維度和指標(biāo)即如何具體開展數(shù)據(jù)分析即需要從哪幾個(gè)角度進(jìn)行分析行業(yè)分析行業(yè)容量趨勢(shì)集中度……商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程03數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集建立在數(shù)據(jù)分析目標(biāo)之上的，按照確定的數(shù)據(jù)分析框架收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。數(shù)據(jù)采集建立在數(shù)據(jù)分析目標(biāo)之上的，按照確定的數(shù)據(jù)分析框架收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。一手?jǐn)?shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、統(tǒng)計(jì)調(diào)查、科學(xué)實(shí)驗(yàn)等方法獲取二手?jǐn)?shù)據(jù)包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、平臺(tái)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)資料等。04數(shù)據(jù)清洗對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理基本目的是從大量的、散亂的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取出對(duì)解決問題有價(jià)值的部分，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析目標(biāo)加工整理，形成適合數(shù)據(jù)分析的樣式，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。數(shù)據(jù)清洗商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化是將數(shù)據(jù)從一種表現(xiàn)形式變?yōu)榱硪环N表現(xiàn)形式的過程。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)清洗過程數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化是將數(shù)據(jù)從一種表現(xiàn)形式變?yōu)榱硪环N表現(xiàn)形式的過程。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化“臟數(shù)據(jù)”清洗是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過程，其目的在于處理缺失值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值?！芭K數(shù)據(jù)”清洗商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)清洗過程數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化是將數(shù)據(jù)從一種表現(xiàn)形式變?yōu)榱硪环N表現(xiàn)形式的過程。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化“臟數(shù)據(jù)”清洗是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過程，其目的在于處理缺失值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值?！芭K數(shù)據(jù)”清洗數(shù)據(jù)提取是從數(shù)據(jù)源中利用文本提取等方法抽取數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)提取商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)清洗過程數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化是將數(shù)據(jù)從一種表現(xiàn)形式變?yōu)榱硪环N表現(xiàn)形式的過程。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化“臟數(shù)據(jù)”清洗是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過程，其目的在于處理缺失值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值。“臟數(shù)據(jù)”清洗數(shù)據(jù)計(jì)算是對(duì)數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)有目的地進(jìn)行加、減、乘、除等計(jì)算，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，提取有用信息。數(shù)據(jù)提取是從數(shù)據(jù)源中利用文本提取等方法抽取數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)計(jì)算商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)清洗過程05數(shù)據(jù)分析用適當(dāng)?shù)姆治龇椒ê凸ぞ?，?duì)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息，形成有效結(jié)論的過程，以便后續(xù)的提出合理的商業(yè)決策。數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程對(duì)比法拆分法分組法……數(shù)據(jù)分析方法描述性統(tǒng)計(jì)分析

趨勢(shì)分析對(duì)比分析

頻數(shù)分析分組分析

平均分析結(jié)構(gòu)分析

交叉分析……商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析工具常用的數(shù)據(jù)分析工具包括Excel、SPSS、SAS、Python、R語言等。Excel中涵蓋了大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析功能，能夠有效地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、建模、分析及可視化。商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程06數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化即如何把數(shù)據(jù)觀點(diǎn)展示出來的過程。數(shù)據(jù)展現(xiàn)除了當(dāng)循各企業(yè)已有的規(guī)范原則外，具體形式還要根據(jù)實(shí)際需求和場(chǎng)景而定。商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程常用的數(shù)據(jù)圖表包括柱形圖、條形圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、氣泡圖、雷達(dá)圖等。還可對(duì)數(shù)據(jù)圖表進(jìn)一步加工整理，變成我們需要的圖形，如矩陣圖、漏斗圖等。07數(shù)據(jù)分析報(bào)告將一系列分析結(jié)果具有邏輯性地進(jìn)行集中展現(xiàn)并闡述分析結(jié)論的文檔，可以使用PPT、Word等制作報(bào)告。數(shù)據(jù)分析報(bào)告商務(wù)數(shù)據(jù)分析流程BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)法律法規(guī)01應(yīng)用層面上數(shù)量多但深度不足大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀現(xiàn)階段雖已有眾多成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，但就其效果和深度而言，當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處于初級(jí)階段，描述性、預(yù)測(cè)性分析應(yīng)用多，決策指導(dǎo)性等更深層次分析應(yīng)用偏少。無人駕駛技術(shù)利用海量的地圖數(shù)據(jù)、雷達(dá)攝像頭傳感器數(shù)據(jù)及用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)，對(duì)車輛不同駕駛行為的后果進(jìn)行預(yù)判，并據(jù)此指導(dǎo)車輛