商務數(shù)據(jù)分析與應用 課件 項目二Excel數(shù)據(jù)分析應用

商務數(shù)據(jù)分析常用工具Catalogue1.商務數(shù)據(jù)分析工具概覽Excel數(shù)據(jù)分析應用2.數(shù)據(jù)分析工具選擇與實踐3.目錄01商務數(shù)據(jù)分析工具概覽百度指數(shù)基于海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)，可分析關(guān)鍵詞搜索趨勢、網(wǎng)民興趣、輿情動向等。通過輸入關(guān)鍵詞，能直觀查看其搜索熱度變化，支持最多5個關(guān)鍵詞對比，為企業(yè)市場調(diào)研和營銷策略制定提供有力依據(jù)。例如，企業(yè)可通過對比不同品牌或產(chǎn)品的搜索指數(shù)，了解市場關(guān)注度，從而調(diào)整推廣方向和力度。百度指數(shù)巨量算數(shù)依托今日頭條、抖音等平臺，提供數(shù)據(jù)趨勢、產(chǎn)業(yè)研究、廣告策略等服務。其算數(shù)指數(shù)模塊可直觀呈現(xiàn)不同內(nèi)容領域的熱度和趨勢，為視頻內(nèi)容創(chuàng)作和數(shù)字營銷提供數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)精準把握市場動態(tài)。例如，內(nèi)容創(chuàng)作者可依據(jù)巨量算數(shù)的數(shù)據(jù)，選擇熱門話題進行創(chuàng)作，提高作品的傳播效果。巨量算數(shù)生意參謀是阿里巴巴旗下的電商數(shù)據(jù)工具，整合了量子恒道、數(shù)據(jù)魔方等內(nèi)容，為商家提供店鋪經(jīng)營和市場行情數(shù)據(jù)。它能展示瀏覽量、訪客數(shù)、支付金額等經(jīng)營數(shù)據(jù)，以及行業(yè)排名、同行經(jīng)營平均值等市場數(shù)據(jù)，助力商家優(yōu)化店鋪運營和提升競爭力。比如，商家可通過分析同行優(yōu)秀店鋪的數(shù)據(jù)，學習其運營經(jīng)驗，改進自身不足。生意參謀微指數(shù)基于新浪微博平臺，通過監(jiān)測關(guān)鍵詞熱議度和行業(yè)影響力，反映微博輿情和賬號發(fā)展趨勢。它為企業(yè)的社交媒體營銷和輿情監(jiān)測提供數(shù)據(jù)依據(jù)，幫助企業(yè)及時了解公眾輿論和品牌口碑。比如，企業(yè)可通過微指數(shù)監(jiān)測品牌關(guān)鍵詞，及時發(fā)現(xiàn)負面輿情并采取應對措施。微指數(shù)商業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測工具0102030401ExcelExcel是微軟公司開發(fā)的電子表格軟件，具有直觀的界面和強大的計算功能。它支持數(shù)據(jù)輸入、處理、分析和可視化，廣泛應用于商務數(shù)據(jù)分析。其常用功能包括SUM、AVERAGE等函數(shù)，以及數(shù)據(jù)透視表、切片器等工具，可滿足大部分數(shù)據(jù)分析需求。例如，企業(yè)可通過Excel的數(shù)據(jù)透視表快速匯總銷售數(shù)據(jù)，分析不同地區(qū)、產(chǎn)品的銷售情況。02PythonPython是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝途幊陶Z言，具有簡潔易讀的特點。它通過眾多開源庫（如NumPy、SciPy、Matplotlib等）提供強大的數(shù)據(jù)處理、分析和可視化功能，廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等領域，是數(shù)據(jù)分析師的常用工具之一。例如，數(shù)據(jù)分析師可使用Python進行復雜的數(shù)據(jù)清洗、建模和可視化，提高數(shù)據(jù)分析效率。03PowerBiPowerBi是微軟公司推出的數(shù)據(jù)分析和可視化工具，可連接數(shù)百個數(shù)據(jù)源，簡化數(shù)據(jù)準備并提供實時分析。它能夠生成美觀的報表，并支持在Web和移動設備上共享，適用于企業(yè)級數(shù)據(jù)分析和決策支持。例如，企業(yè)可通過Power

Bi將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合，生成直觀的儀表板，實時監(jiān)控業(yè)務指標。04SPSSSPSS是IBM公司開發(fā)的專業(yè)統(tǒng)計軟件，提供豐富的統(tǒng)計分析方法，包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、圖表繪制等。它操作界面友好，輸出結(jié)果美觀，廣泛應用于社會科學、市場研究等領域，適合對統(tǒng)計分析要求較高的企業(yè)。例如，市場研究機構(gòu)可使用SPSS進行問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，得出科學的結(jié)論。05TableauTableau是一款易學易用的數(shù)據(jù)可視化工具，支持連接本地或云端數(shù)據(jù)，通過簡單的拖拽操作即可生成各種圖表和趨勢線。它具有交互性強、功能豐富的特點，適合需要快速生成可視化報告的企業(yè)。例如，企業(yè)可通過Tableau快速制作銷售數(shù)據(jù)的可視化報告，直觀展示銷售趨勢和關(guān)鍵指標。數(shù)據(jù)分析工具Access是微軟公司發(fā)布的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，屬于Microsoft

Office系統(tǒng)程序之一。它主要用于個人或小型企業(yè)的基本數(shù)據(jù)存儲，操作簡單，適合處理較小規(guī)模的數(shù)據(jù)。例如，小型企業(yè)可使用Access存儲客戶信息、訂單數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù)。AccessSQLServerSQLServer是微軟公司推出的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，具有使用方便、可伸縮性好、軟件集成程度高等特點。它適用于中小企業(yè)的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和管理，支持復雜的數(shù)據(jù)查詢和報表生成。例如，企業(yè)可通過SQL

Server構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)倉庫，支持業(yè)務決策分析。OracleOracle是由甲骨文公司開發(fā)的大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，具有結(jié)構(gòu)嚴謹、高可用、高性能等特點。它廣泛應用于金融、通信、能源等行業(yè)的大型企業(yè)，適合處理海量大數(shù)據(jù)。例如，金融機構(gòu)可使用Oracle數(shù)據(jù)庫存儲交易數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的安全性和穩(wěn)定性。MongoDBMongoDB是一款非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，采用文檔和集合的概念，支持高速讀寫和靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它適用于互聯(lián)網(wǎng)應用程序和大數(shù)據(jù)存儲，能夠處理復雜的數(shù)據(jù)關(guān)系和大規(guī)模數(shù)據(jù)。例如，社交媒體平臺可使用MongoDB存儲用戶數(shù)據(jù)和評論信息，提高數(shù)據(jù)處理效率。數(shù)據(jù)存儲工具02Excel數(shù)據(jù)分析應用常見統(tǒng)計函數(shù)Excel提供了多種數(shù)據(jù)統(tǒng)計函數(shù)，如AVERAGE、GEOMEAN、FREQUENCY、COUNT、COUNTIF等，可快速計算數(shù)據(jù)的平均值、幾何平均值、頻率分布、計數(shù)等。這些函數(shù)在處理復雜數(shù)據(jù)時非常高效，能夠幫助企業(yè)快速了解數(shù)據(jù)特征。例如，企業(yè)可通過FREQUENCY函數(shù)分析銷售數(shù)據(jù)的分布情況，確定不同價格區(qū)間的銷售數(shù)量。函數(shù)應用舉例以某公司“筆記本電腦價格數(shù)據(jù)”為例，使用FREQUENCY函數(shù)對品牌筆記本電腦的價格進行分段處理，分析價格分布頻率。通過設置分段點并應用函數(shù)，可直觀了解不同價格區(qū)間的品牌數(shù)量，為市場定價提供參考。例如，分析發(fā)現(xiàn)某價格區(qū)間內(nèi)品牌數(shù)量較多，企業(yè)可考慮調(diào)整產(chǎn)品定價策略。數(shù)據(jù)分析工具庫Excel的數(shù)據(jù)分析工具庫提供了多種統(tǒng)計分析方法，如描述統(tǒng)計、直方圖、相關(guān)系數(shù)、移動平均等。通過安裝并使用這些工具，企業(yè)可快速完成復雜的數(shù)據(jù)分析任務，提高工作效率。例如，企業(yè)可通過描述統(tǒng)計工具快速了解用戶消費數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度，為營銷策略制定提供依據(jù)。數(shù)據(jù)透視表與數(shù)據(jù)透視圖數(shù)據(jù)透視表是一種交互式分析工具，可快速匯總和分析大量數(shù)據(jù)。通過將數(shù)據(jù)字段拖動到不同區(qū)域，用戶可從多個角度查看數(shù)據(jù)匯總信息。數(shù)據(jù)透視圖則基于數(shù)據(jù)透視表生成，可將復雜數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示，便于決策。例如，企業(yè)可通過數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖分析不同分公司的銷售數(shù)據(jù)，快速發(fā)現(xiàn)銷售趨勢和問題。Excel數(shù)據(jù)統(tǒng)計函數(shù)Anaconda安裝與配置Anaconda是一個開源的Python發(fā)行版本，集成了眾多科學計算庫，如NumPy、SciPy、Matplotlib等。安裝Anaconda后，用戶可直接使用這些庫進行數(shù)據(jù)分析，無需單獨下載和配置，大大簡化了開發(fā)環(huán)境搭建過程。例如，通過Anaconda安裝Python環(huán)境，用戶可快速啟動數(shù)據(jù)分析項目。NumPy數(shù)據(jù)計算NumPy是Python科學計算的基礎庫，提供了高性能的多維數(shù)組對象和豐富的數(shù)據(jù)計算函數(shù)。它支持邏輯運算、排序、選擇、離散變換等功能，可快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。例如，使用NumPy的percentile函數(shù)可計算數(shù)據(jù)的百分位數(shù)，median函數(shù)可計算中位數(shù)，linalg.solve函數(shù)可求解線性方程組。例如，數(shù)據(jù)分析師可通過NumPy快速計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計指標，為數(shù)據(jù)分析提供基礎支持。JupyterNotebook使用JupyterNotebook是一種開源的Python編輯器，支持代碼碎片化處理和分段運行。它提供了良好的視覺體驗，縮短了代碼調(diào)試時間，適合進行數(shù)據(jù)處理、分析和建模工作。用戶可通過AnacondaNavigator啟動Jupyter

Notebook，創(chuàng)建新的Python文件并編寫代碼。例如，數(shù)據(jù)分析師可在Jupyter

Notebook中逐步編寫和測試數(shù)據(jù)分析代碼，實時查看結(jié)果。Python數(shù)據(jù)分析應用03數(shù)據(jù)分析工具選擇與實踐不同的商務數(shù)據(jù)分析工具適用于不同的業(yè)務場景。例如，商業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測工具適合市場調(diào)研和輿情監(jiān)測；Excel適合簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和可視化；Python適合復雜的數(shù)據(jù)處理和分析；PowerBi適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析和報表生成。企業(yè)應根據(jù)具體的業(yè)務需求選擇合適的工具，以提高數(shù)據(jù)分析效率和質(zhì)量。例如，對于電商企業(yè)，生意參謀是分析店鋪運營數(shù)據(jù)的首選工具。根據(jù)業(yè)務需求選擇工具數(shù)據(jù)規(guī)模和復雜度也是選擇數(shù)據(jù)分析工具的重要因素。對于小規(guī)模數(shù)據(jù)，Excel和Access等工具可能足夠使用；對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，SQLServer、Oracle或MongoDB等數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)更為合適；對于復雜的數(shù)據(jù)分析任務，Python和SPSS等工具提供了更強大的功能。例如，處理海量用戶行為數(shù)據(jù)時，MongoDB是更好的選擇?？紤]數(shù)據(jù)規(guī)模和復雜度企業(yè)的數(shù)據(jù)分析團隊的技能水平和可用資源也會影響工具選擇。如果團隊成員熟悉Excel和VBA，可優(yōu)先選擇Excel進行數(shù)據(jù)分析；如果團隊具備Python編程能力，可選擇Python進行復雜的數(shù)據(jù)處理和分析。此外，企業(yè)還應考慮工具的采購成本和維護成本。例如，對于中小型企業(yè)，使用免費的Python和開源的MongoDB可能更具成本效益。結(jié)合團隊技能和資源工具選擇原則配件采購數(shù)據(jù)分析以“配件采購數(shù)據(jù)表”為例，使用Excel函數(shù)計算每個配件的采購金額和合計金額，并對單項采購金額進行排序處理。通過SUM函數(shù)計算采購金額，使用排序功能找出采購金額最大的配件，為企業(yè)采購決策提供數(shù)據(jù)支持。例如，分析發(fā)現(xiàn)某配件采購金額較高，企業(yè)可考慮優(yōu)化采購策略或?qū)ふ姨娲a(chǎn)品。銷售數(shù)據(jù)分析使用Python和NumPy分析銷售數(shù)據(jù)，計算銷售額的百分位數(shù)、中位數(shù)和平均值等統(tǒng)計指標。通過加載銷售數(shù)據(jù)文件，使用NumPy函數(shù)進行計算，生成直觀的分析結(jié)