商务数据分析与应用 第1章 商务数据分析与应用概述
《商务数据分析与应用》第1章 初识商务数据分析
倍数与番数 倍数是一个数除以另一个数所得的商；番数是指原来数量的2的 N次方倍。
人均数据 人均数据是指将要比较的数据总数除以总人数得到的数据。
方差 方差是指每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数。
标准差 标准差是指各个数据偏离平均数的距离的平均值，它是方差的算 术平方根。
1.1.1 数据与数据分析
编码
标准化商品单元
商品信息聚合的最小单位，它是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个商
（Standard Product 品的特性。简单来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU，例如，华为Mate 30手机
Unit，SPU）
就是一个SPU
在线SPU
在线商品的SPU数量
独家商品收入比重 独家销售的商品所产生的收入占总销售收入的比例
指标类型
会员类 指标
常用指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员比率 会员复购率
会员平均购买次数
留存率
客户类 指标
客单价 客单件 消费频率 最近一次购买时间 消费金额 重复购买率
说明 一定统计周期内的注册会员的数量 一定时期内有消费或登录行为的会员总数 活跃会员数占会员总数的百分比 在某时期内产生两次及两次以上购买行为的会员数占产生过购买行为的会员总数的百分比 在统计周期内每个会员平均购买的次数，其计算公式为会员平均购买次数＝订单总数÷产生购买 行为的会员总数 用户在某段时间内开始访问店铺，经过一段时间后，仍然继续访问店铺的用户被认作留存用户， 留存用户占当时新增用户的比例就是留存率 每一个用户平均购买商品的金额，即成交金额与成交用户数的比值 每一个用户平均购买商品的数量 用户在一定期间内在店铺内产生交易行为的次数 用户最近一次在店铺内产生交易行为的时间距离现在的时间差 用户在最近一段时间内交易的金额 一段时间内用户对该品牌商品或者服务的重复购买次数
《商务数据分析》第一章——商务数据分析基本概念
３．数据分析方法
商务数据分析
• （５）社会网络分析
• 社会网络是社会个体之间通过社会关系形成的网络体系。 • 从分析对象来看，社会网络分析既可分析网络中单独节点的特性 （如重要性），
也可以分析整个网络的特性 （如连通性）等。
• 例如，用户社区分析
• （６） 复杂数据分析
• 复杂数据分析方法可以将文本、图像、视频等非结构化数据转为计算机可以理 解和计算的数据， 并参与到建模中。
• （２）新产品研发支持
• 通过分析目标用户喜好，收集当下热门产品和功能，可以为新产品的开发提供决 策依据和方向，以用户和市场真实需求为基础，设计更加符合消费喜好的产品。
• 还可以针对特定用户群体，设计差异化产品，个性化地满足不同用户群的特殊需 求，提高产品吸引力的同时增加用户满意度和忠诚度。
Hale Waihona Puke • 例如消费者评论数据分析
商务数据分析
第二节 商务分析理论
• １．4P理论
• 4P理论为我们在进行商务数据分析时如何确定分析对象和营销因素提供了重要 的理论参考。
• 产品Product：对产品进行数据分析时，需要围绕理论中对于产品特异性的要求， 抓住产品的独特之处进行着重分析。
• 价格Price：对于不同种类的产品，要根据产品特点、市场定位制定价格。对顾 客进行数据分析时，需要围绕各个属性和行为特征，对顾客进行类别划分，从 而为个性化定价和推广提供依据。
• 由此可以针对不同群体的客户提供有一定差异的营销策略和产品服务 提 升客服和营销活动效率，降低成本。
1. 市场营销
商务数据分析
• （２）用户行为分析
• 不同的用户群体具有互不相同的行为习惯，精准确定不同用户群 的行为特点，提供符合其特征的个性化服务。
商务数据分析与应用 教案
商务数据分析与应用教案第一章：商务数据分析概述1.1 商务数据分析的定义与重要性解释商务数据分析的概念强调商务数据分析在企业运营中的重要性引发学生对商务数据分析的兴趣和热情1.2 商务数据分析的基本流程介绍商务数据分析的基本流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤解释每个步骤的目的和意义引导学生了解商务数据分析的操作流程和方法1.3 商务数据分析的方法和技术介绍常用的商务数据分析方法，如描述性分析、因果分析、预测分析和优化分析等介绍常用的商务数据分析技术，如统计学、机器学习和数据挖掘等引导学生了解不同的商务数据分析方法和技术，并选择合适的工具进行数据分析第二章：数据整理与展示2.1 数据整理的基本概念解释数据整理的概念和重要性介绍数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解数据整理的操作流程和方法2.2 数据整理的工具和技术介绍常用的数据整理工具和技术，如Excel、Python和R等介绍数据整理的技术，如数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解不同的数据整理工具和技术，并选择合适的工具进行数据整理2.3 数据展示的基本概念解释数据展示的概念和重要性介绍数据展示的基本方法，如图表、可视化和报告等引导学生了解数据展示的操作流程和方法第三章：描述性分析3.1 描述性分析的定义与目的解释描述性分析的概念和目的强调描述性分析在商务数据分析中的重要性引发学生对描述性分析的兴趣和热情3.2 描述性统计分析方法介绍常用的描述性统计分析方法，如均值、中位数、众数、标准差、方差分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的描述性统计分析方法，并选择合适的方法进行数据分析3.3 数据可视化与展示强调数据可视化在描述性分析中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行数据展示第四章：商务数据分析案例研究4.1 商务数据分析案例的选择与分析目标解释商务数据分析案例的选择原则和重要性介绍商务数据分析案例研究的基本流程，包括案例选择、数据收集、数据整理和数据分析等步骤引导学生了解商务数据分析案例研究的操作流程和方法4.2 商务数据分析案例的深入分析分析案例中的商务数据，包括描述性分析、因果分析和预测分析等解释分析结果的含义和启示引导学生了解商务数据分析的方法和技术，并运用到实际案例中介绍商务数据分析案例报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性第五章：因果分析5.1 因果分析的概念与重要性解释因果分析的概念和重要性强调因果分析在商务数据分析中的作用引发学生对因果分析的兴趣和热情5.2 回归分析方法介绍常用的回归分析方法，如线性回归、多元回归和逻辑回归等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的回归分析方法，并选择合适的方法进行数据分析5.3 因果分析的应用案例通过案例分析，展示因果分析在商务决策中的应用解释案例中的因果关系和分析结果引导学生了解如何将因果分析应用到实际商务场景中第六章：预测分析6.1 预测分析的定义与目的解释预测分析的概念和目的强调预测分析在商务数据分析中的重要性引发学生对预测分析的兴趣和热情6.2 时间序列分析方法介绍常用的时间序列分析方法，如ARIMA、季节性分解和趋势分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的时间序列分析方法，并选择合适的方法进行数据分析6.3 预测分析的应用案例通过案例分析，展示预测分析在商务决策中的应用解释案例中的预测结果和分析意义引导学生了解如何将预测分析应用到实际商务场景中第七章：优化分析7.1 优化分析的概念与目的解释优化分析的概念和目的强调优化分析在商务数据分析中的重要性引发学生对优化分析的兴趣和热情7.2 线性规划与网络优化介绍线性规划和技术，如最大收益问题和资源分配问题介绍网络优化技术，如最短路径问题和最大流问题引导学生了解不同的优化分析方法，并选择合适的方法进行数据分析7.3 优化分析的应用案例通过案例分析，展示优化分析在商务决策中的应用解释案例中的优化结果和分析意义引导学生了解如何将优化分析应用到实际商务场景中8.1 商务数据分析报告的结构与内容介绍商务数据分析报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性8.2 数据可视化与报告呈现强调数据可视化在报告呈现中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行报告呈现强调报告的逻辑性和条理性第九章：商务数据分析项目管理与团队协作9.1 商务数据分析项目管理的重要性解释商务数据分析项目管理的概念和重要性强调项目管理在商务数据分析中的作用引发学生对商务数据分析项目管理的兴趣和热情9.2 项目管理的基本流程与工具介绍项目管理的基本流程，如项目规划、项目执行和项目监控等介绍常用的项目管理工具，如Gantt图、敏捷看板和项目管理软件等引导学生了解不同的项目管理流程和工具，并选择合适的工具进行项目管理9.3 团队协作与沟通技巧强调团队协作在商务数据分析项目中的重要性介绍有效的团队协作和沟通技巧引导学生了解如何在团队中进行有效的协作和沟通第十章：商务数据分析的未来趋势与挑战10.1 商务数据分析的未来趋势探讨商务数据分析的未来发展趋势，如大数据分析、和物联网等强调学生了解商务数据分析的最新动态和发展方向引发学生对商务数据分析未来趋势的兴趣和热情10.2 商务数据分析的挑战与应对策略讨论商务数据分析面临的挑战，如数据质量、数据隐私和技术更新等介绍应对这些挑战的策略和方法引导学生了解如何应对商务数据分析中的挑战，并持续改进数据分析能力10.3 职业发展指导与建议提供商务数据分析领域的职业发展指导和建议强调学生提升数据分析能力和持续学习的重要性引导学生了解如何在商务数据分析领域取得成功并实现职业发展重点和难点解析重点环节1：商务数据分析的定义与重要性需要重点关注的概念是商务数据分析的定义和其在企业运营中的重要性。
《商务数据分析与应用》课程标准
《商务数据分析与应用》课程标准一、课程概述1.课程性质《商务数据分析与应用》是电子商务专业针对电子商务企业中的网店运营、网络营销、项目策划管理、电子商务业务分析等工作卤位典型工作任务的调研与分析后，分析总结出来的为适应电子商务的数据化运营分析、精细化管理等能力要求而设置的一门专业核心课程。
2.课程任务《商务数据分析与应用》课程通过与真实校企合作企业的合作，根据其业务需求，为其进行数据采集与处理的方案制定、基础数据采集、数据分析、数据监控与报告撰写等工作, 从而培养学生电子商务数据分析的技能。
3.课程要求通过课程的学习培养学生数据采集、数据帅选、图表制作、数据分析等方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为将来步入电子商务数据分析等职业岗位打下坚实的基础。
二、教学目标1.知识目标（1）了解电子商务数据主要来源，依据电子商务数据化运营方案，确定数据采集渠道；（2）了解数据采集常用工具以及数据分析辅助工具，结合数据采集渠道特点，确定数据采集工具。
（3）能够严格遵守相关法律法JE和公司制度，具备数据保密等相关职业道德。
（4）熟悉掌握电子商务运营类各种数据指标的含义2.能力目标（1）能根据电子商务数据化运营方案，明确数据分析需求，明确各部门对电子商务数据分析的诉求，制定出可行的数据分析目标（2）能依据数据分析目标，选择数据指标，对选择的数据指标进行分类整理，对分类的数据指标进行优化更新，按照确定的数据分析目标、采集指标、渠道和工具，形成数据采集规划。
（3）能进行数据采集与处理的方案撰写。
（4）能理解数据指标含义，根据电子商务数据化运营方案，熟练使用数据分析工具，进行市场数据分析（5）能理解数据指标含义，根据电子商务数据化运营方案，熟练使用数据分析工具，进行运营数据分析（6）能理解数据指标含义，根据电子商务数据化运营方案，熟练使用数据分析工具，进行产品数据分析（7）能进行数据监控与数据分析报告的撰写3.素质目标（1）具有较强的归纳分析和系统思维能力。
商务数据分析与应用 第1章 商务数据分析与应用概述
二、商务数据的来源与采集 4 商务数据清洗方法
2
重复数据的清洗
在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。删除重复数据主要有以下三种方法。
通过菜单操作删除重复项
单击“数据”选项卡下的“删除重复项”按钮，将显示有多少重复值被删 除，有多少唯一值被保留。
通过排序删除重复项
在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上， 对重复项标记列进行降序排列，删除数值大于1的项。
1
数据埋点
2
1无埋点的第基三础方层统计平台——统计等32有埋点的第页三面方统统计计平台——神策数据
4
3有埋点+无行埋为点统的计第三方统计平台——数极客
二、商务数据的来源与采集 4 商务数据清洗方法
1
缺失数据的清洗
01
用一个样本统计量的值代替缺失值
02
直接将有缺失值的记录删除
03
将有缺失值的记录保留
二、商务数据的来源与采集 1 商务数据的来源
3 按照数据来源的对象划分
一
日常采集数据
二
专题获取数据
三
外部环境数据
点击流数据
页面的访问数、浏览数，以及在页面的停留时间等数据。
业务运营数据
销售额、订单量、客户购买数量等直接用于衡量网站的绩效和目标
的数据实，验这测些试数数据主据要存放在ERP、客户关系管理系统等数据库后台。
为了分析某些专题临时采集的数据，如网站改版、用户体验优化等。
用户调研数据 通过问行卷业调发查、展客数户据访谈等定性调研方式获取的用户数据。
一般来自于第三方咨询公司发布的免费行业数据报告，通过与这些行 业数据进行对比，可以找出自身的不足，并从中挖掘出有用的行业信 息。
《商业数据分析》笔记_学习笔记
《商业数据分析》笔记第一章：商业数据分析概述1.1数据分析的定义1.2商业数据分析的重要性1.3数据分析的基本流程1.4常见的数据分析工具第二章：数据收集与管理2.1数据来源的类型2.2数据收集的方法2.3数据清洗与处理2.4数据存储与管理第三章：数据分析方法3.1描述性分析3.2预测性分析3.3规范性分析3.4数据挖掘技术第四章：数据可视化4.1可视化的概念与重要性4.2常用的可视化工具4.3可视化设计原则4.4实际案例分析第五章：案例研究与应用5.1行业案例分析5.2数据分析在决策中的应用5.3数据驱动的商业策略5.4成功与失败的案例比较第六章：未来趋势与挑战6.1人工智能与机器学习的影响6.2数据隐私与伦理问题6.3实时数据分析的发展6.4未来职业发展的方向第1章：商业数据分析概述数据分析的定义数据分析是指通过统计学、计算机科学和数据挖掘等方法，对收集到的数据进行系统化的处理和解释，以提取有用的信息和知识。
数据分析旨在帮助决策者更好地理解数据背后的意义，从而做出明智的商业决策。
定义的关键要素：数据收集：获取原始数据的过程，可能来自不同的渠道如数据库、在线调查、传感器等。
数据处理：对数据进行清洗、整理和转换，使其适合分析。
数据分析：运用统计方法和工具进行数据探索、模型建立与验证。
结果解释：将分析结果以可理解的方式呈现，帮助决策者理解数据含义。
具体例子：电商平台通过分析顾客购买历史数据，识别出哪些商品在特定时间段内更受欢迎，以调整库存和营销策略。
银行利用客户交易数据分析潜在的欺诈行为，及时发现并阻止可疑交易。
商业数据分析的重要性商业数据分析对于企业的成功至关重要，能够为企业提供竞争优势，优化运营，提升客户体验。
重要性方面：提高决策质量：通过数据驱动的决策，减少主观判断的误差。
客户洞察：了解客户需求和偏好，有助于提升产品和服务。
成本控制：通过分析运营数据，发现效率低下的环节，从而降低成本。
风险管理：识别潜在风险因素，并提前采取应对措施。
《商务数据分析与应用(第2版 微课版)》读书笔记模板
4.1行业特征 分析
4.2市场选品 分析
4.3市场竞争 数据分析
课后实训： 分析市场数 据并撰写商 务数据分析 报告
4.1.1市场容量分析 4.1.2行业集中度分析 4.1.3市场潜力分析 4.1.4市场需求量变化趋势分析
4.2.1行业商品属性分析 4.2.2商品属性需求分析 4.2.3商品搜索关键词分析
2.1商务数据的收集
2.2商务数据的预处 理
2.3商务数据分析方 法
课后实训：收集、处 理并分析数据
2.1.1收集商务数据的原则 2.1.2收集商务数据的方法
2.2.1商务数据的清洗 2.2.2商务数据的计算 2.2.3商务数据的转换 2.2.4商务数据的抽取
2.3.1 PEST分析法 2.3.2直接观察法 2.3.3逻辑树分析法 2.3.4 “七问”分析法 2.3.5对比分析法 2.3.6漏斗图分析法 2.3.7杜邦分析法 2.3.8用户行为理论分析法 2.3.9 A/B测试法
5.3.1商品采购数据分析 5.3.2商品库存数据分析
6.1关键词推广分析
6.2营销活动数据分 析
6.3内容营销分析
课后实训：分析推广 数据并撰写商务数据 分析报告
6.1.1关键词的选择 6.1.2关键词的调整与优化 6.1.3关键词质量得分的优化
6.2.1营销活动的类型 6.2.2大促活动实施策略 6.2.3大促活动复盘的步骤
3.2商务数据分析 报告
3.1数据可视化
课后实训：撰写商 务数据分析报告
3.1.1数据可视化图表的构成要素 3.1.2数据可视化常用图表 3.1.3数据可视化图表的选择 3.1.4数据可视化图表的优化
3.2.1商务数据分析报告的类型 3.2.2商务数据分析报告的构成 3.2.3商务数据分析报告的撰写原则 3.2.4商务数据分析报告的呈现
商务数据分析与应用教学大纲
商务数据分析与应用教学大纲一、课程概述本课程旨在教授商务数据分析与应用的基本理论知识和实际应用技巧，培养学生的数据分析能力和决策支持能力。
通过课程学习，学生将熟悉商务数据分析的基本概念、方法和工具，掌握常见的商务数据处理技术和应用案例，能够运用数据分析方法解决实际商务问题。
二、教学目标1.了解商务数据分析的基本概念和原理；2.掌握数据收集、清洗、整理和可视化的技术和方法；3.熟悉常见的商务数据分析工具和软件的使用；4.能够运用数据分析方法解决实际商务问题；5.具备数据驱动的思维和决策能力。
三、教学内容1.商务数据分析的概念和方法1.1商务数据分析的基本概念和应用领域1.2商务数据分析的基本方法和流程1.3商务数据分析的实施步骤和注意事项2.数据收集、清洗和整理2.1数据收集的方法与技巧2.2数据清洗的常见问题和解决方法2.3数据整理与格式转换的技术与实践3.数据可视化与报告3.1数据可视化的方法与技巧3.2常见商务数据可视化工具的使用3.3数据报告的撰写和演讲技巧4.商务数据分析工具与软件4.1 Excel在商务数据分析中的应用4.2SQL数据库的基本查询和分析4.3商务智能工具与数据挖掘软件的使用5.实际案例分析与应用5.1产品销售数据分析与策划5.2市场竞争情报分析与决策5.3客户消费行为分析与营销策略四、教学方法1.理论授课：讲解商务数据分析的基本理论和方法，介绍相关的工具和软件。
2.案例分析：通过真实的商务案例，进行数据分析和决策支持的实践演练。
3.实验操作：利用数据分析工具和软件，进行实际的商务数据处理和分析。
4.小组项目：分组进行商务数据分析的实战项目，提升团队合作和问题解决能力。
5.讨论研究：对课程中的重要概念和案例进行讨论，促进深入思考和理解。
五、考核方式1.平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和小组项目表现等。
2.期中考试：考核对商务数据分析的基本理论和方法的掌握程度。
3.期末项目：完成一个商务数据分析实战项目，包括数据收集、清洗、整理、可视化和报告等环节。
《电子商务数据分析与应用》项目1 电子商务数据概述
任务二 认识电子商务数据分析
三、常用的数据分析方法
（三）相关分析法
社会经济现象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关 系。这种关系可分为两种类型。一类是函数关系，它反映着现象之间严格的依 存关系，也称确定性的依存关系。在这种关系中，对于变量的每一个数值，都 有一个或几个确定的值与之对应。另一类为相关关系，在这种关系中，变量之 间存在着不确定、不严格的依存关系，对于变量的某个数值，可以有另一变量 的若干数值与之相对应，这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波 动。例如，批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本，某些商品价格的 升降与消费者需求的变化，就存在着这样的相关关系。。
任务二 认识电子商务数据分析
一、电子商务数据分析的内容
（六）客户数据（客户管理数据）
在传统零售活动中，导购员经常通过进店顾客的行为举止对客户进行简单 的分类，通过分类采用相对应的营销策略，这种方法往往也是有效的。在网络 零售过程中，店铺经营者很难采取类似的方法进行营销活动，取而代之的是用 户在店铺当中留下来的一系列数据，这些数据成为我们可以借鉴的重要资料， 通过对这些数据的分析，我们知道了店铺访客的一些基本信息，如地址、性别 、年龄等，还可以分析出消费者的消费水平、浏览偏好、停留时长等等，这些 特征为店铺运营提供了宝贵的信息。
三、常用的数据分析方法
（一）回归分析法
回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并 确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（ 函数表达式），并加以外推，用于预测今后因变量变化的分析方法。
任务二 认识电子商务数据分析
三、常用的数据分析方法
（二）聚类分析法
聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚 类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方 法。
商务数据分析与应用
从目录中我们可以看到这本书的每个章节都包含了一些具体的内容。例如，在 第一章中，可能包含数据分析的定义、目的、方法和工具等；在第二章中，可 能包含如何收集数据、处理数据、清洗数据和整合数据等；在第三章中，可能 包含如何使用Excel、Python和其他数据分析工具进行数据可视化等。
从目录中我们还可以看到这本书还包含了一些实用的案例和练习。这些案例和 练习可以帮助读者更好地理解和应用所学的知识，提高他们的实际操作能力。
《商务数据分析与应用》是一本非常实用的书籍，它不仅提供了数据分析的基 本知识和方法，还通过实际案例展示了数据分析在商业中的应用。这本书对于 想要了解商务数据分析的读者来说是一本非常宝贵的参考书。它不仅可以帮助 读者了解数据分析的基本概念和方法，还可以指导读者如何运用这些知识来解 决实际的商业问题。
在学习这本书的过程中，我不仅了解了数据分析的基本方法和流程，还掌握了 Excel、Python、R等数据分析工具。通过实践，我进一步体会到了数据分析 的实用性。例如，我曾经通过数据分析来研究某个电商平台的销售数据，通过 分析产品的销售量、价格、评价等数据，得出了消费者的购买行为模式，从而 为该平台的运营提供了有价值的建议。
“数据分析不仅仅是数字和图表，更是对商业世界的深入理解和洞察。”
这句话强调了数据分析的深度和广度。数据分析不仅仅是技术和工具的应用， 更是对商业世界的深入理解和洞察。数据分析师需要具备商业知识和经验，才 能够从数据中提炼出有价值的洞察和预测。
“数据可视化是数据分析的灵魂，通过图表和图像等可视化手段，可以让数据 更加直观、易于理解和记忆。”
这本书的内容非常丰富，它涵盖了商务数据分析的各个方面。从数据的来源、 类型、质量，到数据的探索性分析，再到数据的加工和分析，以及最终得出相 关结论并将其可视化呈现，每一个步骤都进行了详尽的讲解。这样的内容安排， 使得读者可以更好地理解数据分析的基本流程和方法，从而在实际操作中更加 得心应手。
《商务数据分析与应用》-课程教案
在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。
删除重复数据主要有以下三种方法。
1．通过菜单操作删除重复项单击“数据”选项卡下的“删除重复项”按钮，将显示有多少重复值被删除，有多少唯一值被保留。
2．通过排序删除重复项在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行降序排列，删除数值大于1的项。
3．通过筛选删除重复项在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行筛选，筛选出数值不等于1的项。
（三）错误数据的清洗1．被调查者输入的信息不符合要求2．手工录入错误第三节商务数据分析方法一、商务数据分析意义（一）数据分析的价值认同（二）数据分析的商业模式二、商务数据分析方法框架流程Acquisition（获取）Activation（激活）Retention（留存）Revenue（收入）Referral（推荐）关键指标营销活动用户转化留存分析订购促进评论推荐业务活动新访问用户量人均访问次数访问时长注册转化率商品购买转化率……产品功能留存率用户日留存率用户周留存率订单金额订单数量订单转化率分享次数分享率好评率访问深度跳出率……用户月留存率……成果支付数…………（一）流量分析1．访问、下载来源以及搜索词2．自主投放追踪3．实时流量分析（二）用户分群1．根据用户维度分2．根据用户行为组合分（三）多维分解（四）细查路径（五）转化漏斗（六）留存分析（七）A/B测试（八）优化建模（九）热图三、商务数据分析流程（一）宏观角度1．中国古代朴素的分析哲学2．精益创业的“学习引擎”（二）中观角度（三）微观角度归纳与提高通过本章的学习，我们了解了商务数据的含义，商务数据的来源、采集流程和采集方法，以及商务数据的分析方法。
商务数据分析在电子商务中具有重要的意义，因为通过数据分析不仅可以发现企业内部的不足，客户体验的不足，营销手段的不足等，还可以了解客户的内在需求。
在电子商务行业中，掌握商务数据的分析与应用方法是电子商务从业人员的必备技能。
课程教学大纲：电子商务数据分析与应用
《电子商务数据分析与应用》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标课程目标1：能够掌握电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标，具备信息处理和数据分析能力；课程目标2：通过学习电子商务数据分析与应用，具备应用定性定量、相关技术分析和解决流量导入和流量变现的能力；课程目标3：能够掌握市场行情分析和行业数据挖掘知识，了解竞争对手，并分析竞争对手数据，掌握商品定价的策略和方法，掌握网站、店铺流量分析等相关的知识，掌握店铺运营和客单价等知识，了解电商库存、会员数据、利润和利润率，熟悉商品成本、推广成本和固定成本，掌握利润预测的常用方法等，具备电子商务运营与管理能力；课程目标4：能够掌握国际市场营销方面的理论知识：如用Alexa工具的基本使用方法获取网站流量，用波士顿矩阵的建立和分析方法进行行业数据的挖掘，用SWOT分析法、波特竞争力分析模型收集竞争对手信息，用RFM模型分析方法实现对客户的分层等。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系四、教学学时分配《电子商务数据分析与应用》课程教学学时分配表五、教学内容和教学要求第一章电商运营与数据分析【教学基本要求】通过本章内容的学习，了解电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标。
【教学重点和难点】教学重点：电子商务的模式，电商运营的核心目标。
教学难点：电商数据分析的常用指标。
【教学内容】第一节电子商务运营与数据基础（一）电子商务的功能、模式与特点（二）电子商务运营概述（三）认识电子商务数据第二节了解电商数据分析（一）分析电子商务数据的原因（二）不同电商岗位的数据分析意义（三）电商数据分析的常用方法（四）电商数据分析的常用指标（五）分析电商数据的步骤第三节如何做好电子商务数据分析（一）流量分析（二）流量效率分析本章习题要点：电商数据分析的常用方法，电商数据分析的常用指标。
商务数据分析与应用第部分原理篇
销售预测概述
01
销售预测是根据历史销售数据和其他相关信息，预测未来一段
时间内的销售情况的过程。
销售预测的方法
02
销售预测的方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
销售预测的重要性
03
销售预测有助于企业制定合理的生产和库存计划，提高运营效
率和降低成本。
客户生命周期价值分析
客户生命周期价值概述
客户生命周期价值是指企业在客户整个生命周期中通过提供产品和服务所获得的净现值 。
一款功能强大的数据可视化工具，支持多种 数据源连接和可视化图表类型，易于操作和 使用。
Power BI
微软推出的数据可视化工具，提供丰富的数据分析 和可视化功能，支持在云端和本地部署。
ECharts
开源的数据可视化库，支持多种图表类型和 交互功能，适用于Web和移动端应用。
数据可视化方法
柱状图
用于展示分类数据的数量对比关系，便于比 较不同类别的数据。
市场细分
市场细分概述
市场细分是根据消费者的需求、行为和特征，将整个市场划分为具 有相似需求和行为的较小市场的过程。
市场细分的方法
市场细分的方法包括基于地理、人口统计、心理和行为的市场细分 。
市场细分的重要性
市场细分有助于企业更好地理解目标市场，制定更有效的营销策略 ，提高市场份额和利润。
销售预测
探索性分析
总结词
详细描述
总结词
详细描述
探索性分析是对数据进 行深入挖掘和探索的过 程，旨在发现数据中的 潜在规律和关联关系。
探索性分析通过绘制图 表、计算相关系数、运 用统计方法等方式，探 究数据之间的内在联系 和变化趋势。例如，利 用散点图和线性回归分 析研究销售额与广告投 入的关系。
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数据的范围 数据的类型
大数据不仅包括机构内部的数据，还包括机构 外部的数据。
大数据涉及的类型不仅有结构化的数据，还有非结构化的数据。 一般情况下，计算机处理的都是标准化、结构化的数据，但像 文本、视频、语音等非标准化、非结构化的数据，则需要通过 一定的技术手段将其转换成结构化的数据进行处理。
一、商务数据的涵义 2 商务数据的应用领域 1 常见的商务数据应用领域
二、商务数据的来源与采集
1
商务数据的来源
2
商务数据采集流程
3
商务数据采集方法
4
商务数据清洗方法
二、商务数据的来源与采集 1 商务数据的来源 1 按照数据资料的性质划分
一手资料
经过自己直接收集整理，以及直接经验所获得的资料。 来源：用户访谈情况、问卷调研情况、产品前台反馈的数据
和后台数据、用户的行为数据。
二手资料
借用他人经验或者成果。 来源：主要包括研究报告和文献资料。
二、商务数据的来源与采集 1 商务数据的来源
2 按照数据来源的范围划分 01 社会人口数据
02 宏观经济数据
03 新闻舆论数据
外部数据
04 市场调研数据
01 用户行为数据 03 CRM数据
内部数据
02 服务端日志数据 04 交易数据
为了分析某些专题临时采集的数据，如网站改版、用户体验优化等。
用户调研数据 通过问行卷业调发查、展客数户据访谈等定性调研方式获取的用户数据。
一般来自于第三方咨询公司发布的免费行业数据报告，通过与这些行 业数据进行对比，可以找出自身的不足，并从中挖掘出有用的行业信 息。
竞争对手数据
对竞争对手的数据进行分析，是发现自身优劣势的一种有效的方法 和途径。
联系：数据与信息不可分离，数据是信息的表现形式，信息是数据 有意义的表示。数据是信息的表达与载体，信息是数据的内涵，数 据与信息两者之间是形与质的关系。
一、商务数据的涵义 1 商务数据的基本概念 3 数据与大数据的联系与区别
数据量
大数据的“大”首先体现在数据量上。大数据 是海量数据，而对于海量具体是多少，目前尚 无标准的说法。
商务数据的定义：商务数据主要是指记载商业、经济等活动领域的 数据符号。当然，不同数据的获取途径、分析目的、分析方法都不 尽相同，不同行业、不同企业在数据分析中也都各有偏好。
一、商务数据的涵义 1 商务数据的基本概念 2 数据与信息的联系与区别
数据与信息 的联系与区
别
区别：数据是符号，是物理性的；而信息是对数据进行加工所得到 的，是逻辑性和观念性的。
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3
按需求采集数据
行为属性
包括用户活跃度，用户是否注册，是否下单，是否支付等行为。
二、商务数据的来源与采集 3 商务数据采集方法
定性数据
• 问卷调研 • 用户访谈
定量数据
内部数据
• 网站日志 • 业务数据库
外部数据
• 网络爬虫 • 第三方统计平台
二、商务数据的来源与采集 3 商务数据采集方法
对于第三方统计平台，其分类如表所示：
Contents 目录
1 商务数据的涵义 2 商务数据的来源与采集 3 商务数据分析方法
一、商务数据的涵义
1
商务数据的基本概念
2
商务数据的应用领域
3
商务数据的作用
一、商务数据的涵义 1 商务数据的基本概念
1
数据的定义
数据的定义：数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是 对客观事物的性质、状态及相互关系等进行记载的物理符号或这些 物理符号的组合，是构成信息或者知识的原始材料。
勾勒用户画像
通过勾勒用户画像，打通用户行为和业务数据之间的关系，还原用户全貌。
提升营销转化
通过分析拉新流量和付费转化，甄别优质投放渠道。
精细化运营
分群筛选特定用户群，精准运营，提升留存。
优化产品
通过数据指引核心流程优化，版本迭代验证最佳效果。
一、商务数据的涵义 2 商务数据的应用领域
2 商务数据的应用领域分析
CHAPTER ONE
商务数据分析与应用 概述
学习目标
➢ 掌握商务数据的涵义。 ➢ 掌握商务数据的来源与采集要点。 ➢ 掌握商务数据的分析方法。
❖ 商务数据分析在电子商务中具有重要的意义，因为通过数据分析不仅可
以发现企业内部的不足，客户体验的不足，营销手段的不足等，还可以 了解客户的内在需求。在电子商务行业中，掌握商务数据的分析与应用 方法是电子商务从业人员的必备技能。
采集技术手段 平台名称 采集的数据类型
操作的复杂程度
采集的数据质点 （自己写代码）
神策数据
前后端数据均可
简单且免费 操作较复杂
数据较粗糙 数据更细致
有埋点+无埋点
数极客
前后端数据均可 既有引导又有自由度
数据更细致
二、商务数据的来源与采集 3 商务数据采集方法
0产选4品择生电命商周文站期案内的广诉告求方式 04
3
三以“场”为搜维索度场的景场景运营分析
05
页调面整流产量品推广策略
05
一、商务数据的涵义 3 商务数据的作用
01 商品关联挖掘营销
02
社会网络营销
03
地理营销
04 用户行为分析营销
05
个性化推荐营销
Contents 目录
1 商务数据的涵义 2 商务数据的来源与采集 3 商务数据分析方法
二、商务数据的来源与采集 2 商务数据采集流程
人口属性
1 从性别、年龄、职业识、爱别好信、息城需市、求地区和国家等方面的具体指标来衡量。
设备属性
包括使用的平台类型、设备品牌、设备型号、屏幕大小、
2 浏览器类型，以及屏明幕确方向分等析。对象
流量属性
表现在访客来源、广告来源、广告内容、搜索词以及页面来源等。
二、商务数据的来源与采集 1 商务数据的来源
3 按照数据来源的对象划分
一
日常采集数据
二
专题获取数据
三
外部环境数据
点击流数据
页面的访问数、浏览数，以及在页面的停留时间等数据。
业务运营数据
销售额、订单量、客户购买数量等直接用于衡量网站的绩效和目标
的数据实，验这测些试数数据主据要存放在ERP、客户关系管理系统等数据库后台。