數(shù)據(jù)采集與處理 課件 任務(wù)1 商務(wù)數(shù)據(jù)基本分析方法概述

項目七商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用任務(wù)1商務(wù)數(shù)據(jù)基本分析方法概述一、描述性數(shù)據(jù)分析方法描述性數(shù)據(jù)分析法即對調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)進行直觀性描述，簡單來說就是將一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)集用幾個有代表性的數(shù)據(jù)進行描述，進而能夠直觀的解釋數(shù)據(jù)的變動。描述性數(shù)據(jù)分析方法包括數(shù)據(jù)的離散程度分析、集中趨勢分析、頻數(shù)分析、分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形等。（一）直接數(shù)據(jù)觀察法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法所謂直接數(shù)據(jù)觀察法，是指借助各種數(shù)據(jù)平臺展示的數(shù)據(jù)內(nèi)容,直接觀察數(shù)據(jù)的大小、異常等情況。一般而言，對于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析來說,利用直接觀察法，能有效的提高數(shù)據(jù)信息處理的效率。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法描述性指標(biāo)特征值包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、極差、中位數(shù)、眾數(shù)、變異系數(shù)等。仍以上述某電腦公司業(yè)務(wù)人員某月某IT產(chǎn)品銷售情況為例，通過描述性統(tǒng)計特征值進行分析。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第一步，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。打開Excel表格，準(zhǔn)備一些需要操作的數(shù)據(jù)，如圖7-1-2所示（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第二步，在左上角點擊“文件”，尋找到“選項”的按鈕并點擊，如圖7-1-3所示。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第三步，在彈窗中選擇“加載項”，設(shè)置完成后，點擊“轉(zhuǎn)到”按鈕，如圖7-1-4所示。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第四步，設(shè)置完成后返回excel界面，點擊“數(shù)據(jù)”尋找到“數(shù)據(jù)分析”并點擊，如圖7-1-5所示。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第五步，在彈出的彈框中，選擇“描述統(tǒng)計”，然后點擊“確定按鈕”，如圖7-1-6所示。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第六步，在彈出的彈框中，在輸入?yún)^(qū)域選擇要統(tǒng)計的數(shù)據(jù)區(qū)域，設(shè)置輸出區(qū)域即可。（二）描述性特征值分析法一、描述性數(shù)據(jù)分析方法第七步，在excel表中查看最終的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。結(jié)構(gòu)分組分析法是在數(shù)據(jù)分組的基礎(chǔ)上，將組內(nèi)數(shù)據(jù)與總體數(shù)據(jù)之間進行對比的分析方法。結(jié)構(gòu)分析法分析各組部分占總體的比例，屬于相對指標(biāo)。如客戶的忠誠度，老用戶的復(fù)購率在50%，說明老用戶對于公司的產(chǎn)品足夠滿意、放心，這個時候就可以把重心放在發(fā)展新用戶上。具體分析方法可參照項目四的相關(guān)內(nèi)容。二、結(jié)構(gòu)分組分析法（一）比較分析法的概念三、比較分析法比較分析法是將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行對比，分析差異進而揭示這些數(shù)據(jù)所代表的規(guī)律，以了解各方面數(shù)據(jù)指標(biāo)的一種分析方法。比較分析法是商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用方法,例如分析競爭結(jié)構(gòu)時，可以將自己的數(shù)據(jù)與競爭對手的數(shù)據(jù)進行比較,了解雙方的優(yōu)勢與劣勢,以便調(diào)整或制定相應(yīng)的策略。（二）比較分析法的種類三、比較分析法2.縱向比較縱向比較即不同時間條件下同一數(shù)據(jù)采集對象指標(biāo)的對比，如本月銷售量與上月銷售量進行對比，本月成本數(shù)與上月成本數(shù)進行對比等。1.橫向比較橫向比較即同一時間下不同數(shù)據(jù)采集對象指標(biāo)的對比，如某品牌空調(diào)與其他品牌空調(diào)銷售量比較，書店的銷售額對比等。（三）比較分析法的應(yīng)用維度三、比較分析法1.與競爭對手或行業(yè)對比通過將自身數(shù)據(jù)與競爭對手或行業(yè)的大盤數(shù)據(jù)進行對比，企業(yè)能了解自己在該行業(yè)中所處的位置，并進一步分析出現(xiàn)問題的原因，這是一種橫向?qū)Ρ取＠缒尘W(wǎng)店發(fā)現(xiàn)自己的網(wǎng)頁點擊率低于竟?fàn)帉κ?，該網(wǎng)店就應(yīng)該分析成交轉(zhuǎn)化率過低的原因，并及時采取優(yōu)化措施以提高成交轉(zhuǎn)化率。（三）比較分析法的應(yīng)用維度三、比較分析法2.與企業(yè)自身不同時期的數(shù)據(jù)比較企業(yè)通過對不同時期的數(shù)據(jù)進行比較，可以反映出企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，從而推出相應(yīng)的改進措施。例如利用本月訂單量與去年同月份的訂單量對比，就能明確本月訂單的增減情況和增減幅度。（三）比較分析法的應(yīng)用維度三、比較分析法3.與開展活動的前后期數(shù)據(jù)比較為提升銷售額，企業(yè)往往會不定期地開展各種活動,此時就需要對活動前后的各項數(shù)據(jù)指標(biāo)進行對比,這樣能夠判斷出活動開展的效果及活動策劃的優(yōu)點與不足等，為下一次活動策劃提供數(shù)據(jù)支持，進一步優(yōu)化活動的效果。（三）比較分析法的應(yīng)用維度三、比較分析法4.與優(yōu)化前后的對比在網(wǎng)店數(shù)據(jù)化運營過程中，網(wǎng)店會經(jīng)常對運營策略進行調(diào)整，如修改關(guān)鍵詞、優(yōu)化推廣圖片、修改商品詳情頁等，此時應(yīng)進行優(yōu)化前后的比較，否則就無法判斷調(diào)整的效果。通過比較分析，可以直接觀察到目前的運營水平，一方面找到當(dāng)前已經(jīng)處于優(yōu)秀水平的方面，后續(xù)予以保持；另一方面及時發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的薄弱環(huán)節(jié)，重點突破。四、相關(guān)分析法相關(guān)分析研究的是2個或2個以上隨機變量之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向和相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，具有隨機性。例如：商品需求量的影響因素，除了價格外，還受消費者的影響，因此，不能完全根據(jù)商品的價格求出需求量。（一）相關(guān)分析法的概念四、相關(guān)分析法相關(guān)分析可分為線性相關(guān)（也稱直線相關(guān)）和非線性相關(guān)（也稱曲線相關(guān)），最常用的是線性相關(guān)如下圖所示：四、相關(guān)分析法相關(guān)系數(shù)是反映變量之間線性關(guān)系的強弱程度的指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)的絕對值越大，相關(guān)性越強，相關(guān)系數(shù)越接近于1或-1，相關(guān)度越強，相關(guān)系數(shù)絕對值越接近于0，相關(guān)度越弱。相關(guān)系數(shù)絕對值的范圍在0.8-1.0之間，兩變量間極強相關(guān)；相關(guān)系數(shù)絕對值在0.6-0.8之間，兩變量間為強相關(guān)；相關(guān)系數(shù)絕對值在0.4-0.6為中等程度相關(guān)；相關(guān)系數(shù)絕對值在0.2-0.4范圍內(nèi)，為弱相關(guān)；相關(guān)系數(shù)絕對值在0.0-0.2之間，兩變量極弱相關(guān)或無相關(guān)。利用Excel數(shù)據(jù)工具庫中的相關(guān)分析,能找出變量之間所存在的相關(guān)系數(shù)。（二）相關(guān)系數(shù)四、相關(guān)分析法案例：某網(wǎng)店某商品月銷售及費用統(tǒng)計表，假設(shè)支付商品件數(shù)與推廣費用之間存在線性相關(guān)關(guān)系，要求：計算支付商品件數(shù)與推廣費用的相關(guān)系數(shù)。（三）相關(guān)系數(shù)的求解五、回歸分析法回歸分析法是由一個或一組非隨機變量來估計或預(yù)測某一個隨機變量的觀測值時,所建立的數(shù)學(xué)模型及所進行的統(tǒng)計分析,稱為回歸分析?；貧w分析是定量預(yù)測分析的一種方法。因變量（y）：被預(yù)測或被解釋的變量成為因變量；自變量（x）：用來預(yù)測或用來解釋因變量的一個或多個變量稱為自變量。例如:子女身高（y）與父親身高（x）之間的關(guān)系；收入水平（y）與受教育程度（x）之間的關(guān)系；糧食畝產(chǎn)量（y）與施肥量（x1）、降雨量（x2）、溫度（x3）之間的關(guān)系；（一）回歸分析的概念五、回歸分析法按照自變量的多少,分為一元回歸分析與多元回歸分析之分；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型,分為線性回歸分析和非線性回歸分析。（二）回歸分析的分類五、回歸分析法回歸直線的擬合優(yōu)度：是指回歸直線對觀測值的擬合程度。顯然，若觀測點離回歸直線近，則擬合程度好；反之則擬合程度差。R2度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計量是可決系數(shù)（亦稱判定系數(shù)）。R2的取值范圍是[0,1]。R2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R2的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。一般認為超過0.8的模型擬合優(yōu)度較高。（三）回歸直線的擬合優(yōu)度五、回歸分析法（三）回歸直線的擬合優(yōu)度Excel中使用圖表分析進行回歸問題的求解：案例:某種合成纖維的強度與其拉伸倍數(shù)之間存在一定關(guān)系,下表(“線性回歸分析”工作表)是實測12個纖維樣品的強度y與相應(yīng)的拉伸倍數(shù)x的數(shù)據(jù)記錄。試求出它們之間的回歸關(guān)系。六、時間序列分析法（一）時間序列分析法的概念時間序列分析法就是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計方法對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理，以預(yù)測未來事物發(fā)展變化的一種方法。時間序列預(yù)測一般反映三種實際變化規(guī)律:趨勢變化、周期性變化、隨機性變化。六、時間序列分析法（二）時間序列的測定1.長期趨勢：長期趨勢是指時間序列在一段較長的時期內(nèi)呈現(xiàn)出來的持續(xù)向上或持續(xù)向下的變動狀況。長期趨勢常用平滑法和回歸分析法來測定。2.季節(jié)變動：季節(jié)變動是指時間序列在一年內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)的周期性波動。它是受到氣候條件、生產(chǎn)條件、節(jié)假日或人們的風(fēng)俗習(xí)慣等