《商務(wù)數(shù)據(jù)分析》課件-商務(wù)數(shù)據(jù)的分析

商務(wù)數(shù)據(jù)分析1.商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法診斷性分析2描述性分析1目錄CONTENTS預(yù)測性分析3描述性分析01描述性分析數(shù)據(jù)類型通常是綜合的、廣泛的、實時的、精確的,以高效的可視化來展現(xiàn)?；卮餡hat的問題:我的企業(yè)發(fā)生了什么?描述性分析比如,某公司的銷售月報,就是描述性分析。一個看板上匯總了各個地區(qū)的月度指標,如完成率、完成度,它是實時變動的,到月底自動匯總。它不光“描述”,還有一定程度的分析,可以滿足日常管理需求。比如揚州這個地區(qū),本月的目標完成率最低,但是年度目標完成率卻較好,是本月的銷售目標太高,還是考核上有松懈。如果是人為的松懈,年度考核是否也要記錄月度的考核成績?描述性分析高效的可視化展現(xiàn),一方面是說,做這個報告的速度要快,即問即答,不能當某人想知道今天的情況怎么樣時,三天之后才有答案;另一方面是說,這個報告以“模板”的形式存在,數(shù)據(jù)變了,報告也會隨之變動,什么時候打開,什么時候都是最新的。描述性分析是所有分析形式中最常見的。在業(yè)務(wù)中,它為分析人員提供了業(yè)務(wù)中關(guān)鍵指標和措施的視圖,如公司每月的收支表。類似地,分析師可以獲得大量客戶的數(shù)據(jù)。了解客戶的人口統(tǒng)計信息(如我們的客戶的30%是個體經(jīng)營者)將被歸類為“描述性分析”,利用有效的可視化工具可以更好地呈現(xiàn)描述性分析的信息。0102診斷性分析02診斷性分析回答Why的問題:為什么我的企業(yè)發(fā)生了這樣的事情?需要有從全局鉆取到細節(jié)的能力和隔離所有混淆信息的能力。

比如查看數(shù)據(jù)地圖,發(fā)現(xiàn)江蘇的市場銷售額較高,想知道是什么原因,于是點擊該省份,能定位到各類產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)和響應(yīng)的合作客戶數(shù)據(jù)。在對描述性數(shù)據(jù)進行評估時,診斷分析工具將使分析師能夠深入到細分的數(shù)據(jù),從而找出問題的根本原因。精心設(shè)計的商業(yè)信息(BI)儀表板有讀取時間序列數(shù)據(jù)(多個連續(xù)時間點的數(shù)據(jù))的功能,并具有過濾器和鉆取能力,可進行此類分析。診斷性分析預(yù)測性分析03預(yù)測性分析就像玩三國殺的時候,很多人喜歡諸葛亮,不停地使用“觀星”一樣,我們希望能夠預(yù)測某件事在未來發(fā)生的可能性,或是預(yù)測一個可以量化的值,甚至預(yù)測某個結(jié)果可能發(fā)生的時間點。如何實現(xiàn)預(yù)測,一方面取決于工具,但更重要的,取決于預(yù)測模型?；卮鸬氖荳hatLikely的問題:我的企業(yè)將要發(fā)生什么?主要回答戰(zhàn)略性的問題:我的商業(yè)策略是否在一段時期內(nèi)保持一致,根據(jù)算法,用模型預(yù)測某個具體的結(jié)果。預(yù)測性分析預(yù)測性分析預(yù)測分析是關(guān)于預(yù)測的。無論是預(yù)測將來發(fā)生事件的可能性,還是預(yù)測可量化的數(shù)值,抑或是估計可能發(fā)生事件的時間點,這些都是通過預(yù)測模型完成的。在充滿不確定性的環(huán)境中,預(yù)測能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測模型也是許多領(lǐng)域中正在使用的重要方法。預(yù)測模型通常利用各種可變數(shù)據(jù)進行預(yù)測。數(shù)據(jù)的變異性與預(yù)測結(jié)果密切相關(guān)(例如,年齡越大的人,對心臟病發(fā)作的敏感程度越高———我們會說年齡與心臟病發(fā)作風(fēng)險呈線性相關(guān)),然后將這些數(shù)據(jù)一起編譯成分數(shù)或預(yù)測。單擊此處添加標題商務(wù)數(shù)據(jù)分析2.商務(wù)數(shù)據(jù)的分類和來源商務(wù)數(shù)據(jù)的來源3商務(wù)數(shù)據(jù)的背景1目錄CONTENTS商務(wù)數(shù)據(jù)的分類2商務(wù)數(shù)據(jù)的用途4商務(wù)數(shù)據(jù)的背景01商務(wù)數(shù)據(jù)的分類商務(wù)數(shù)據(jù)是指企業(yè)在日常業(yè)務(wù)活動中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以來自不同的來源，如內(nèi)部系統(tǒng)（如ERP、CRM等）、外部市場、社交媒體等。商務(wù)數(shù)據(jù)涵蓋了銷售數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等多個方面，它們共同構(gòu)成了企業(yè)運營和發(fā)展的基礎(chǔ)。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，商務(wù)數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加。企業(yè)需要通過采集、存儲、處理和分析這些數(shù)據(jù)，以獲取有價值的信息，支持企業(yè)的決策和業(yè)務(wù)發(fā)展。同時，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及和應(yīng)用，商務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍和價值也在不斷擴大。商務(wù)數(shù)據(jù)的分類02商務(wù)數(shù)據(jù)的分類定性數(shù)據(jù)：表示事物性質(zhì)、規(guī)定事物類別的文字表述型數(shù)據(jù)，不能將其量化，只能將其定性。定量數(shù)據(jù)：其特征在于它們都是以數(shù)值的形式出現(xiàn)的，有些數(shù)值型數(shù)據(jù)只可以計算數(shù)據(jù)之間的絕對差，而有些數(shù)值型數(shù)據(jù)不僅可以計算數(shù)據(jù)之間的絕對差，還可以計算數(shù)據(jù)之間的相對差。0102定距數(shù)據(jù)：具有間距特征的變量，有單位，沒有絕對零點，可以做加減運算，不能做乘除運算。例如，溫度。定比數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的最高級，既有測量單位，也有絕對零點，增加一個確定的基準值或標準，能夠進行比對。例如職工人數(shù)，身高。定距數(shù)據(jù)定序數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的中間級，用數(shù)字表示個體在某個有序狀態(tài)中所處的位置，不能做四則運算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小學(xué)=2，初中=3，高中=4，大學(xué)=5，碩士研究生=6，博士及其以上=7。定序數(shù)據(jù)名義級數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的最低級，表示個體在屬性上的特征或類別上的不同變量，僅僅是一種標志，沒有序次關(guān)系。例如，”性別“，”男“編碼為1，”女“編碼為2。定類數(shù)據(jù)商務(wù)數(shù)據(jù)的分類商務(wù)數(shù)據(jù)的分類定類數(shù)據(jù)名義級數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的最低級，表示個體在屬性上的特征或類別上的不同變量，僅僅是一種標志，沒有序次關(guān)系。例如，”性別“，”男“編碼為1，”女“編碼為2。定序數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的中間級，用數(shù)字表示個體在某個有序狀態(tài)中所處的位置，不能做四則運算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小學(xué)=2，初中=3，高中=4，大學(xué)=5，碩士研究生=6，博士及其以上=7。定距數(shù)據(jù)：具有間距特征的變量，有單位，沒有絕對零點，可以做加減運算，不能做乘除運算。例如，溫度。定比數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的最高級，既有測量單位，也有絕對零點，增加一個確定的基準值或標準，能夠進行比對。例如職工人數(shù)，身高。定序數(shù)據(jù)定距數(shù)據(jù)商務(wù)數(shù)據(jù)的來源03商務(wù)數(shù)據(jù)的來源能夠上網(wǎng)的智能手機等移動設(shè)備越來越普遍。移動通信設(shè)備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，常常優(yōu)于各家互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的數(shù)據(jù)。移動設(shè)備上的軟件能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從運用軟件儲存的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。包括POS機數(shù)據(jù)、信用卡刷卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。（2）移動通信數(shù)據(jù)（1）交易數(shù)據(jù)商務(wù)數(shù)據(jù)的來源人為數(shù)據(jù)包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大多數(shù)為非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，需要用文本分析功能進行分析?；ヂ?lián)網(wǎng)上的“開放數(shù)據(jù)”來源，如政府機構(gòu)，非營利組織和企業(yè)免費提供的數(shù)據(jù)。（3）人為數(shù)據(jù)（4）開放數(shù)據(jù)（5）機器和傳感器數(shù)據(jù)來自感應(yīng)器、量表和其他設(shè)施的數(shù)據(jù)、定位/GPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。這包括功能設(shè)備會創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器的數(shù)據(jù)。來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的數(shù)據(jù)是機器和傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的例子之一。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預(yù)測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備)等。商務(wù)數(shù)據(jù)的用途04商務(wù)數(shù)據(jù)的分類業(yè)務(wù)決策支持商務(wù)數(shù)據(jù)可以為企業(yè)的戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)決策提供支持。通過分析銷售數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等，企業(yè)可以了解市場需求、產(chǎn)品銷售情況，制定合適的定價策略、市場推廣策略和產(chǎn)品改進計劃。例如，通過對歷史銷售數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以預(yù)測未來銷售趨勢，并據(jù)此調(diào)整庫存和生產(chǎn)計劃，優(yōu)化資源配置。商務(wù)數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)優(yōu)化銷售和市場營銷活動。通過分析銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，企業(yè)可以識別潛在客戶、優(yōu)化銷售渠道、個性化營銷策略，提高銷售效率和銷售額。例如，基于客戶購買歷史和偏好，企業(yè)可以推送個性化的產(chǎn)品推薦和優(yōu)惠信息，提高客戶滿意度和忠誠度。商務(wù)數(shù)據(jù)可以用于客戶關(guān)系管理，幫助企業(yè)了解客戶需求、維護客戶關(guān)系、提供個性化服務(wù)。通過分析客戶數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)，企業(yè)可以識別重要客戶、了解客戶偏好、預(yù)測客戶流失風(fēng)險，從而改善客戶體驗和提高客戶滿意度。銷售和市場營銷客戶關(guān)系管理商務(wù)數(shù)據(jù)的分類運營管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化商務(wù)數(shù)據(jù)可以用于企業(yè)的運營管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化。通過分析運營數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，企業(yè)可以優(yōu)化生產(chǎn)計劃、庫存管理、物流配送等，提高運營效率、降低成本，并確保產(chǎn)品供應(yīng)的穩(wěn)定性和及時性。商務(wù)數(shù)據(jù)可以用于財務(wù)分析和風(fēng)險管理。通過分析財務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，企業(yè)可以評估經(jīng)營狀況、盈利能力和財務(wù)風(fēng)險，進行財務(wù)預(yù)測和預(yù)算規(guī)劃，以及制定風(fēng)險管理策略。商務(wù)數(shù)據(jù)可以用于市場研究和競爭分析。通過分析市場數(shù)據(jù)和競爭對手數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解市場趨勢、競爭格局和消費者偏好，從而制定市場營銷策略、產(chǎn)品定位和品牌推廣策略。財務(wù)分析和風(fēng)險管理市場研究和競爭分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析3.商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)存儲工具2數(shù)據(jù)采集工具1目錄CONTENTS數(shù)據(jù)處理工具3數(shù)據(jù)分析工具4數(shù)據(jù)采集工具01數(shù)據(jù)采集工具八爪魚采集器是一款使用簡單、功能強大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具,可實現(xiàn)可視化操作,無須編寫代碼,內(nèi)置海量模板,支持任意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的抓取;火車采集器是一款專業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取、處理、分析、挖掘軟件,可以靈活、迅速地抓取網(wǎng)頁上散亂分布的數(shù)據(jù)信息,并通過一系列的分析處理,準確挖掘出所需數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集工具爬蟲的概念：如果我們把互聯(lián)網(wǎng)比做一張大的蜘蛛網(wǎng),數(shù)據(jù)便存放于蜘蛛網(wǎng)的各個節(jié)點,而爬蟲就是一只小蜘蛛,沿著網(wǎng)絡(luò)抓取自己的獵物(數(shù)據(jù))。爬蟲指的是向網(wǎng)站發(fā)起請求,獲取資源后分析并提取有用數(shù)據(jù)的程序;從技術(shù)層面來說,就是通過程序模擬瀏覽器請求站點的行為,把站點返回的HTML代碼、JSON數(shù)據(jù)、二進制數(shù)據(jù)(圖片、視頻)爬到本地,進而提取自己需要的數(shù)據(jù),存放起來使用。Python(爬蟲)數(shù)據(jù)采集工具爬蟲流程圖

數(shù)據(jù)存儲工具02JSON文件存儲010203CSV文件存儲數(shù)據(jù)存儲工具TXT文件存儲數(shù)據(jù)存儲工具關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的存儲格式可以直觀地反映實體間的關(guān)系。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和常見的表格相似,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中表與表之間是有很多復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系的。常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有MySQL、SQLServer等。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫單擊添加標題非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫指的是分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。常見的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL如MongoDB、Redis、Memcache。數(shù)據(jù)處理工具03數(shù)據(jù)處理工具03數(shù)據(jù)處理是指根據(jù)數(shù)據(jù)分析目的,將收集到的數(shù)據(jù),用適當?shù)奶幚矸椒ㄟM行加工、整理,形成適合數(shù)據(jù)分析的樣式。它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的工作,并且在整個數(shù)據(jù)分析工作量中占據(jù)了很大的比例。數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分組等操作。數(shù)據(jù)處理主要運用的工具有Excel、TableauPrep和Python。數(shù)據(jù)分析工具04數(shù)據(jù)分析工具有很多。一般來說,一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師都有很多的知識儲備,并且能夠熟練地使用數(shù)據(jù)分析工具。那么數(shù)據(jù)分析工具都有哪些呢?一般來說,Excel、Python、SPSS比較常見。下面分別為大家介紹這些工具。04數(shù)據(jù)分析工具SPSSSASPythonR語言數(shù)據(jù)分析工具1、Excel在眾多數(shù)據(jù)分析工具中,Excel是最常用、最容易上手的分析工具。Excel數(shù)據(jù)分析功能十分強大,不僅提供簡單的數(shù)據(jù)處理功能,還有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具庫,包括相關(guān)系數(shù)分析、描述統(tǒng)計分析等。下面列舉一個案例來講述Excel的數(shù)據(jù)分析功能。數(shù)據(jù)分析工具2、Python

采用Python進行數(shù)據(jù)分析需要掌握一系列庫的使用方法,包括NumPy(矩陣運算庫)、SciPy(統(tǒng)計運算庫)、Matplotlib(繪圖庫)、Pandas(數(shù)據(jù)集操作)、SymPy(數(shù)值運算庫)等庫,在Python中進行數(shù)據(jù)分析時,這些庫有廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析工具SPSS是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件,由美國斯坦福大學(xué)的三位研究生于1968年研發(fā)成功,同時成立了SPSS公司,并于1975年成立法人組織,在芝加哥組建了SPSS總部。2009年7月28日,IBM公司宣布將用12億美元現(xiàn)金收購統(tǒng)計分析軟件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本為SPSS26.0,而且更名為IBMSPSSStatistics。迄今,SPSS公司已有40余年的成長歷史。3、SPSS擴展閱讀

商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具選擇的多樣性，得益于科技的不斷進步與發(fā)展。隨著科技的不斷革新，商務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得以迅速擴展和深化，從而催生出了眾多具有不同特點和優(yōu)勢的數(shù)據(jù)分析工具。這些工具的出現(xiàn)，不僅為商務(wù)決策提供了更為精準、全面的數(shù)據(jù)支持，也極大地提升了企業(yè)運營效率和競爭力。

在多樣化的商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具中，每一款工具都具備其獨特的功能和應(yīng)用場景。有的工具擅長處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的數(shù)據(jù)挖掘和分析；有的工具則注重數(shù)據(jù)可視化，能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、易懂的圖表和報告；還有的工具專注于特定行業(yè)或領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，能夠滿足不同企業(yè)的個性化需求。

因此，企業(yè)在選擇商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具時，需要充分考慮自身的業(yè)務(wù)特點、數(shù)據(jù)需求以及預(yù)算等因素，選擇最適合自己的工具。同時，企業(yè)也需要不斷關(guān)注科技發(fā)展動態(tài)，及時更新和升級數(shù)據(jù)分析工具，以保持競爭優(yōu)勢和適應(yīng)市場變化。

總之，科技的進步為商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具的選擇提供了更多的可能性和選擇空間，企業(yè)應(yīng)當充分利用這些工具，提升數(shù)據(jù)分析和決策水平，推動企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。商務(wù)數(shù)據(jù)分析4.商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程數(shù)據(jù)收集2需求分析1目錄CONTENTS數(shù)據(jù)分析4數(shù)據(jù)處理3數(shù)據(jù)呈現(xiàn)5報告撰寫6需求分析01需求分析01需要從哪幾個角度進行分析?采用哪些邏輯思維?運用哪些理論依據(jù)?

采用哪些分析指標?該如何具體開展數(shù)據(jù)分析?數(shù)據(jù)收集02數(shù)據(jù)收集

02一手數(shù)據(jù)是指通過訪談、詢問、問卷、測定等方式直接獲得的數(shù)據(jù),因此一手數(shù)據(jù)也稱原始數(shù)據(jù)。其優(yōu)點有:可以回答二手數(shù)據(jù)不能回答的具體問題;更加及時和可信;保密性更強(一手數(shù)據(jù)是公司自己收集的,是屬于公司的,便于保密)。數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析框架,收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過程,它為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。這里的數(shù)據(jù)包括一手數(shù)據(jù)與二手數(shù)據(jù)。二手數(shù)據(jù)是指通過網(wǎng)絡(luò)、媒介、統(tǒng)計機構(gòu)等獲取的經(jīng)過加工整理后的數(shù)據(jù)。它是相對于原始數(shù)據(jù)而言的,指那些并非為正在進行的研究而是為其他目的已經(jīng)收集好的統(tǒng)計資料。因此,二手數(shù)據(jù)也稱為次級數(shù)據(jù)。其優(yōu)點有:成本低、易獲取,能為進一步原始數(shù)據(jù)的收集奠定基礎(chǔ)等。數(shù)據(jù)處理03數(shù)據(jù)處理03數(shù)據(jù)處理是指對采集到的數(shù)據(jù)進行加工整理,形成適合數(shù)據(jù)分析的樣式,保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性的過程。它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對解決問題有價值、有意義的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)抽取、合并數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)分析04數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)姆治龇椒肮ぞ?對收集來的數(shù)據(jù)進行分析,提取有價值的信息,形成有效結(jié)論的過程。04數(shù)據(jù)分析SPSSSASPythonR語言數(shù)據(jù)呈現(xiàn)0505常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等,當然可以對這些圖表進一步整理加工,使之變?yōu)槲覀冃枰膱D形,如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。數(shù)據(jù)呈現(xiàn)報告撰寫0606030201其次,需要有明確的結(jié)論。沒有明確結(jié)論的分析稱不上分析,同時也失去了報告的意義,因為最初就是為尋找或者求證一個結(jié)論才進行分析的,所以千萬不要舍本求末。一定要有建議或解決方案。決策者需要的不僅僅是找出問題,更重要的是建議或解決方案,以便他們在決策時參考。所以,數(shù)據(jù)分析師不只需要掌握數(shù)據(jù)分析方法,還要了解和熟悉業(yè)務(wù),這樣才能根據(jù)發(fā)現(xiàn)的業(yè)務(wù)問題,提出具有可行性的建議或解決方案。首先需要有一個好的分析框架,并且層次明晰、圖文并茂,能夠讓讀者一目了然。結(jié)構(gòu)清晰、主次分明可以使讀者正確理解報告內(nèi)容;圖文并茂,可以令數(shù)據(jù)更加生動活潑,提高視覺沖擊力,有助于讀者更形象、直觀地理解問題和結(jié)論。報告撰寫商務(wù)數(shù)據(jù)分析5.商務(wù)數(shù)據(jù)的分析指標：1.流量指標APP流量分析指標2網(wǎng)站流量分析指標1目錄CONTENTS流量分析指標作用3網(wǎng)站流量分析指標01網(wǎng)站流量分析指標PV-PageView頁面訪問量。用戶每次刷新頁面被計算一次。UV-UniqueVisitor獨立訪客，獨立訪客是指某站點被多少臺電腦訪問過，有的網(wǎng)站是以用戶電腦的Cookie作為統(tǒng)計依據(jù)。獨立IP-InternetProtocol獨立IP是指訪問過某站點的IP總數(shù)，以用戶的IP地址作為統(tǒng)計依據(jù)。人均PV-PV/UV又稱人均瀏覽頁面數(shù)，PV/UV。網(wǎng)站流量分析指標平均訪問次數(shù)-Visitspervisitor：是指在一定期間內(nèi)，平均每個用戶的訪問次數(shù)。訪問深度-SiteVisitDepth：在一次完整的站點訪問過程中，訪客所瀏覽的頁面數(shù)。即平均每次訪問產(chǎn)生的PV和人均PV類似。可以衡量網(wǎng)站用戶粘性。訪問次數(shù)-Session：會話數(shù)。在GA中，一次會話被認為是一個用戶在網(wǎng)站或者app上活躍的那段時間。030102平均訪問時長-AverageTimeonSite：總的逗留時間/總的訪問次數(shù)04網(wǎng)站流量分析指標人均（單日）使用時長：在統(tǒng)計周期（日/周/月）內(nèi)，平均每人啟動該APP所消耗的總實際有效使用時長。跳出率-BounceRate：指在只訪問了入口頁面（例如頁面首頁）就離開的訪問量與所產(chǎn)生總訪問量的百分比。計算公式：跳出率=訪問一個頁面后離開網(wǎng)站的次數(shù)/總訪問次數(shù)。通常來說，80%以內(nèi)不好；60%以內(nèi)正常；40%以內(nèi)較好；5%以下考慮數(shù)據(jù)問題。網(wǎng)站流量分析指標總訪問量在不同的訪問工具中使用的數(shù)據(jù)可能有不同，有使用獨立訪問次數(shù)，也有使用頁面瀏覽次數(shù)PageView，如GoogleAnalytics?？傇L問量用戶從該頁面退出的頁面訪問數(shù)/進入該頁的頁面訪問數(shù)的百分比。退出率=退出次數(shù)/總訪問量*100%。跳出率一般衡量各個落地頁，營銷頁等頁面。退出率則更偏向產(chǎn)品，任何頁面都有退出率退出率-ExitRate當該頁為訪客此次訪問網(wǎng)站的最后一頁時，該頁面即為此次獨立訪問的退出頁面，統(tǒng)計為有一次退出。退出次數(shù)APP流量分析指標02APP流量分析指標02日活躍用戶數(shù)-DailyActiveUser（DAU）：通常統(tǒng)計一日（統(tǒng)計日）之內(nèi)，登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)（去重后），這與流量統(tǒng)計工具里的訪客（UV）概念相似。周活躍用戶數(shù)-WeeklyActiveUsers（WAU）：7日內(nèi)，登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)（去重后）。月活躍用戶數(shù)-MonthlyActiveUsers(MAU)：30日內(nèi)，登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)（去重后）。日活躍用戶數(shù)/月活躍用戶數(shù)-(DAU/MAU)：DAU/MAU可以看出用戶參與度，通常合格游戲應(yīng)用該指標0.2，表示用戶平均每月至少來訪30*0.2=6天APP流量分析指標日活躍用戶數(shù)-DailyActiveUser（DAU）：通常統(tǒng)計一日（統(tǒng)計日）之內(nèi)，登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)（去重后），這與流量統(tǒng)計工具里的訪客（UV）概念相似。周活躍用戶數(shù)-WeeklyActiveUsers（WAU）：7日內(nèi)，登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)（去重后）。月活躍用戶數(shù)-MonthlyActiveUsers(MAU)：30日內(nèi)，登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)（去重后）。日活躍用戶數(shù)/月活躍用戶數(shù)-(DAU/MAU)：DAU/MAU可以看出用戶參與度，通常合格游戲應(yīng)用該指標0.2，表示用戶平均每月至少來訪30*0.2=6天APP流量分析指標平均訪問時長平均每一次使用應(yīng)用程序（session）的時間。事件觸發(fā)用戶數(shù)觸發(fā)時間的獨立用戶數(shù)（當天內(nèi)用戶去重，跨天不去重，數(shù)值向下取整）。事件數(shù)量事件被觸發(fā)的日均次數(shù)。啟動次數(shù)啟動過應(yīng)用程序的次數(shù)。“一次啟動”是指用戶從打開應(yīng)用到退出應(yīng)用（或離開應(yīng)用界面，進入后臺超過30分鐘）為止，類似于訪問次數(shù)。人均使用時長在統(tǒng)計周期(周/月)內(nèi)，平均每人啟動該App所消耗的總實際有效使用時長。APP流量分析指標02事件平均使用時長：每一次事件觸發(fā)的時長的平均值。頁面訪問次數(shù)：頁面被打開的次數(shù)，同一頁面的多次訪問均會被計數(shù)。頁面平均停留時長：每一次頁面訪問的停留時長的平均值。頁面跳出率：從當前頁面離開應(yīng)用的訪次/該頁面總訪次*100%。頁面訪問深度：一次啟動過程中訪問的頁面數(shù)總和，同一個頁面的重復(fù)訪問均會被計數(shù)APP流量分析指標每一次事件觸發(fā)的時長的平均值。事件平均使用時長每一次頁面訪問的停留時長的平均值。頁面平均停留時長一次啟動過程中訪問的頁面數(shù)總和，同一個頁面的重復(fù)訪問均會被計數(shù)頁面訪問深度頁面被打開的次數(shù)，同一頁面的多次訪問均會被計數(shù)。頁面訪問次數(shù)頁面跳出率：從當前頁面離開應(yīng)用的訪次/該頁面總訪次*100%。頁面跳出率流量分析指標作用03流量分析指標作用精準評估市場策略與營銷效果流量數(shù)據(jù)是檢驗市場策略和營銷活動效果的試金石。通過對不同活動期間的流量變化進行細致分析，企業(yè)能夠準確把握哪些策略行之有效，哪些需要調(diào)整或優(yōu)化，從而確保資源投入的最大化回報。直觀展現(xiàn)平臺熱度與影響力流量指標以直觀的數(shù)據(jù)形式，展現(xiàn)了網(wǎng)站或應(yīng)用的訪問量和用戶活躍度，直接體現(xiàn)了其在市場中的受歡迎程度及影響力。高流量不僅是平臺繁榮的象征，更是吸引潛在用戶、合作伙伴及投資人的有力證明。商務(wù)數(shù)據(jù)分析中的流量指標，猶如一把精確的度量尺，對于評估和提升電商網(wǎng)站、移動應(yīng)用或其他在線平臺的性能與效果具有無可替代的重要性。以下是流量指標在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中扮演的關(guān)鍵角色及其作用的潤色修飾：流量分析指標作用助力用戶體驗優(yōu)化與提升流量數(shù)據(jù)中的細節(jié)，往往隱藏著提升用戶體驗的關(guān)鍵線索。例如，高跳出率可能意味著用戶在訪問某個頁面后迅速離開，這可能是由于頁面加載速度慢、內(nèi)容不吸引人或?qū)Ш皆O(shè)計不合理。通過解決這些問題，企業(yè)能夠顯著提升用戶體驗，增強用戶粘性，進而推動轉(zhuǎn)化率的提升。深入洞察用戶行為與需求流量數(shù)據(jù)不僅揭示了用戶數(shù)量的變化，更深入挖掘了用戶的訪問習(xí)慣、行為模式及潛在需求。通過分析用戶的訪問路徑、停留時間、跳出率等指標，企業(yè)能夠更準確地把握用戶的喜好和期望，為產(chǎn)品優(yōu)化和用戶體驗提升提供有力支持。流量分析指標作用全面比較與競爭分析流量數(shù)據(jù)也是企業(yè)進行自我比較和競爭分析的重要工具。通過對比不同平臺或不同市場細分之間的流量數(shù)據(jù)，企業(yè)可以全面了解自身在市場中的位置及競爭優(yōu)勢，為制定更具針對性的競爭策略提供有力支持。預(yù)測市場趨勢與制定前瞻性戰(zhàn)略流量數(shù)據(jù)的歷史趨勢，為企業(yè)預(yù)測未來市場走向提供了重要參考。基于這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以洞察行業(yè)發(fā)展趨勢、用戶需求變化及競爭對手動態(tài)，從而制定出更具前瞻性和針對性的戰(zhàn)略規(guī)劃。流量分析指標作用流量指標在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中扮演著至關(guān)重要的角色。它們不僅為企業(yè)提供了衡量平臺性能與效果的重要工具，更為企業(yè)提供了洞察市場、優(yōu)化產(chǎn)品、提升用戶體驗和制定前瞻性戰(zhàn)略的寶貴依據(jù)。商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)的分析指標：2.轉(zhuǎn)換、營運指標營運指標2轉(zhuǎn)換指標1目錄CONTENTS流量指標3市場指標4客戶價值指標5轉(zhuǎn)換指標01轉(zhuǎn)換指標轉(zhuǎn)化率：指進行了相關(guān)動作的訪問量占總訪問量的比率。轉(zhuǎn)化率是電商運營的核心指標，也是用來判斷營銷效果的指標。01注冊轉(zhuǎn)化率：即注冊用戶數(shù)除以新訪客總數(shù)，當我們的目標是積累會員總數(shù)時，這個指標就很重要了。02客服轉(zhuǎn)化率：咨詢客服人員的用戶數(shù)除以總訪問數(shù)，這個類似于線下的試穿率。03收藏轉(zhuǎn)化率：即將產(chǎn)品添加收藏或者關(guān)注的用戶數(shù)除以該產(chǎn)品的總訪問數(shù)。每逢雙十一等大型促銷錢，用戶都會大量收藏產(chǎn)品到自己賬戶以便促銷時購買。04因某事件帶來的成交用戶數(shù)除以改事件帶來的總用戶數(shù)，有些事件可以跟蹤到人，例如營銷中的關(guān)鍵字投放，其他網(wǎng)站的廣告投放等。事件轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)換指標即將產(chǎn)品添加到購物車的用戶用戶數(shù)除以該產(chǎn)品的總訪問數(shù)，這個指標主要針對具體產(chǎn)品。添加轉(zhuǎn)化率即成交用戶數(shù)除以總訪問數(shù)，一般我們提到的轉(zhuǎn)化率就是成交轉(zhuǎn)化率。成交轉(zhuǎn)化率還可以細分為全網(wǎng)轉(zhuǎn)化率、類目轉(zhuǎn)化率、品牌轉(zhuǎn)化率、單品轉(zhuǎn)化率、渠道轉(zhuǎn)化率、事件轉(zhuǎn)化率等。成交轉(zhuǎn)化率從某渠道來的成交用戶數(shù)除以該渠道來的總用戶數(shù)，這個指標用來判斷渠道質(zhì)量。渠道轉(zhuǎn)化率營運指標02成交金額、成交數(shù)量、成交用戶數(shù)。成交指標訂單金額、訂單數(shù)量、訂單用戶數(shù)、有效訂單、無效訂單。訂單指標客單價、件單價、連帶率（銷售的件數(shù)/交易的次數(shù)）、動銷率（有銷量的商品數(shù)/在售商品數(shù)）。效率指標退貨金額、退貨數(shù)量、退貨用戶數(shù)、金額退貨率、數(shù)量退貨率、訂單退貨率。退貨指標營運指標營運指標采購金額、采購數(shù)量。采購指標庫存金額、庫存數(shù)量、庫存天數(shù)、庫存周轉(zhuǎn)率、售罄率。庫存指標送貨金額、送貨數(shù)量、訂單滿足率、訂單響應(yīng)時長、平均送貨時間供應(yīng)鏈指標流量指標03流量指標訪客數(shù)網(wǎng)站或應(yīng)用的獨立訪問用戶數(shù)瀏覽量用戶訪問頁面的總次數(shù)跳失率訪問一個頁面后立即離開的用戶比例流量指標平均停留時長用戶在網(wǎng)站或應(yīng)用上的平均停留時間01流量來源分析分析用戶是通過哪些渠道（如搜索引擎、社交媒體、廣告等）訪問的02市場指標04市場指標市場份額企業(yè)在特定市場中的占有率01市場增長率市場總規(guī)模的增長速度02競爭分析對競爭對手的業(yè)績、策略等進行比較分析03客戶價值指標05市場指標1通過調(diào)查或其他方式了解客戶對企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的滿意度客戶滿意度2新注冊或購買的客戶比例新客戶獲取率3客戶在其與企業(yè)關(guān)系存續(xù)期間為企業(yè)帶來的總價值客戶生命周期價值商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)的分析指標：3.會員、關(guān)鍵指標關(guān)鍵指標2會員指標1目錄CONTENTS會員指標01會員指標指曾經(jīng)注冊過的會員總數(shù)，其沒有太大意義，所以可以用有效會員數(shù)概念，即在1年內(nèi)有消費記錄的會員數(shù)。注冊會員數(shù)指在一定時間內(nèi)有消費或者登陸行為的會員數(shù)，時間周期和產(chǎn)品購買頻率有關(guān)，快消品一般會在周期上定義短些?；钴S會員數(shù)即活躍會員占會員總數(shù)的比重?；钴S會員比率指在一段時間內(nèi)產(chǎn)生二次及以上購買行為的會員數(shù)占總會員數(shù)的比率。會員復(fù)購率會員指標平均購買次數(shù)指某時期內(nèi)每個會員平均購買的次數(shù)，訂單總數(shù)除以購買用戶數(shù)，最小值為1.會員回購率指上一期活躍會員在下一期有購買行為的會員比率，回購率和流失率是相對概念。會員留存率某時間節(jié)點的會員在某特定時間周期內(nèi)登陸或消費果的會員比率。會員流失率指一段時間內(nèi)沒有消費的會員占會員總數(shù)的比率關(guān)鍵指標02關(guān)鍵指標積累數(shù)據(jù)，找準營運方向比賣多少貨、賺多少錢重要。這個階段重點關(guān)注流量指標，包括訪客數(shù)、訪客來源、注冊用戶數(shù)、瀏覽量、瀏覽深度、產(chǎn)品的瀏覽量排行、產(chǎn)品的跳出率、顧客評價指數(shù)、轉(zhuǎn)化率等。新電商營運一段時間的電商通過數(shù)據(jù)分析提高店鋪銷量就是首要任務(wù)。此階段重點指標是流量和銷售指標，包括訪客數(shù)、瀏覽量、轉(zhuǎn)化率、新增會員數(shù)、會員流失率、客單價、動銷率、庫存天數(shù)、ROI