商务数据分析2-3

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电商数据分析报告

电商数据分析报告随着互联网的快速发展，电子商务已成为现代消费模式的主要形式之一。

电商平台每天都会收集大量的数据，包括用户行为、销售数据、市场趋势等。

对这些数据进行分析，可以为企业提供有价值的信息，帮助它们改进产品、优化市场策略，甚至发现新的商机。

本报告旨在对电商数据进行深入分析，揭示其中的奥秘。

一、用户行为分析1. 用户活跃度分析通过对用户登录、浏览、购买等行为进行统计，可以了解用户在电商平台上的活跃度。

根据不同时间段的活跃度变化，可以调整促销活动的时间和持续周期，以吸引更多用户参与。

2. 用户地域分析了解用户所在地区的分布情况，可以帮助企业更好地进行地区性的市场推广。

同时，还可以针对不同地区的用户需求，优化产品品类和供应链管理，提供更具吸引力的服务。

3. 用户购买行为分析通过分析用户的购买记录，可以了解用户的购买偏好和消费能力。

这可以为企业提供更准确的市场定位和产品精细化推荐，提高用户的购买转化率和满意度。

二、销售数据分析1. 销售额分析对销售额进行分类统计和趋势分析，可以帮助企业了解产品销售的状况和变化趋势。

同时，还可以及时发现销售数据的波动原因，采取相应的措施，保持销售的稳定增长。

2. 产品畅销度分析通过销售量和销售额的统计分析，可以评估不同产品的畅销度。

这有助于企业合理分配资源，重点推广畅销产品，提高整体销售效益。

3. 用户购买渠道分析了解用户在不同购买渠道上的消费行为，可以帮助企业确定合适的营销渠道，以及更有效地开展跨渠道的营销活动。

此外，还可以优化供应链管理，提高产品配送的效率和准确性。

三、市场趋势分析1. 产品类别趋势分析通过对不同产品类别的销售数据进行分析，可以发现市场上各类产品的热度和发展趋势。

企业可以根据这些趋势调整产品结构，投资研发新品，以满足市场需求。

2. 消费者心理变化分析通过对用户购买行为和评论的综合分析，可以了解消费者心理变化。

企业可以根据消费者的期望和需求，调整产品设计和营销策略，提供更符合市场需求的产品。

商务数据分析的课程设计

商务数据分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握商务数据分析的基本概念、原则和方法。

2. 培养学生运用数据分析工具（如Excel、SPSS等）对商务数据进行处理、分析和解释的能力。

3. 引导学生了解数据分析在企业管理、决策和战略制定中的重要作用。

技能目标：1. 培养学生运用数据分析方法解决实际商务问题的能力。

2. 提高学生使用数据分析工具进行数据处理和分析的熟练度。

3. 培养学生撰写数据分析报告并进行有效沟通的能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对商务数据分析的兴趣，培养其主动学习的态度。

2. 培养学生具备批判性思维，善于从数据中挖掘规律，形成客观、理性的分析习惯。

3. 引导学生认识到数据分析在商务领域的重要性，增强其职业竞争力。

课程性质分析：本课程旨在教授商务数据分析的基本知识、技能和实际应用，注重培养学生的实践操作能力和解决问题的能力。

学生特点分析：高中年级学生已经具备一定的数学基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的学习动力。

教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力。

2. 创设情境，引导学生主动参与，提高课堂互动性。

3. 注重培养学生的团队协作能力和沟通表达能力。

二、教学内容1. 商务数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量。

2. 数据处理方法：数据清洗、数据整理、数据转换。

3. 数据分析方法：描述性分析、推断性分析、预测性分析。

4. 数据分析工具：Excel数据分析工具、SPSS基础操作。

5. 商务案例分析：市场营销、人力资源、财务管理等领域的实际案例。

6. 数据分析报告撰写与展示：报告结构、图表制作、演讲技巧。

教学大纲安排：第一周：商务数据分析基本概念及数据收集第二周：数据处理方法及数据清洗第三周：描述性分析方法及Excel操作第四周：推断性分析方法及SPSS操作第五周：预测性分析方法及应用案例第六周：商务案例分析及数据分析报告撰写第七周：数据分析报告展示与评价教学内容关联教材：《商务数据分析》第一章：基本概念与数据收集《商务数据分析》第二章：数据处理与清洗《商务数据分析》第三章：描述性分析《商务数据分析》第四章：推断性分析《商务数据分析》第五章：预测性分析《商务数据分析》第六章：案例分析与实践《商务数据分析》第七章：报告撰写与展示技巧三、教学方法本课程将采用以下多样化的教学方法，以激发学生的学习兴趣，提高教学效果：1. 讲授法：通过教师系统讲解商务数据分析的基本概念、原理和方法，为学生奠定扎实的理论基础。

《电子商务数据分析》课程标准

《电子商务数据分析》课程标准一、课程名称《电子商务数据分析》二、适用专业电子商务三、计划学时72学时四、课程概述随着数字经济的快速发展和行业数字化转型程度的不断加深，数据将成为核心生产要素，企业已经意识到数据对于行业发展的重要性，纷纷设立数据分析部门。

作为数字经济最活跃、最重要的支撑领域，电子商务始终保持着持续增长，在创造数千万就业机会的同时，也存在着巨大的人才缺口。

电子商务的数据化运营己经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。

《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，通过本课程的学习，学生需要对电子商务数据分析形成系统而清晰的基础认知，掌握数据采集和数据处理的工具、方法和技巧，能够监测运营数据，及时发现异常数据，并完成数据图表、报表制作。

五、课程定位《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法及思路，运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。

该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事电商运营相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析储备技能。

1.课程性质和类型《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课。

课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。

授课对象为中职二年级学生。

前置课程为《办公自动化》与《网店运营》。

2.课程作用课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性。

电子商务数据分析基础(第二版)课后习题及答案

职业技能训练一、单项选择题1.下列说法错误的是（）。

A.市场数据包括两个部分，行业数据和竞争数据B.运营数据是企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、服务数据、供应链数据C.产品数据是围绕企业产品产生的相关数据，包括行业产品数据和企业产品数据两部分D.企业产品数据是产品在整个市场中的数据2.制定《电子商务法》为了保障（）的合法权益，规范电子商务市场，促进电子商务持续健康的发展。

A.电子商务各方主体B.消费者C.网络用户D.人民群众3.下列数据指标中属于市场类指标的是（）。

A.行业销售量B.竞争对手销售额C.市场增长率D.店铺销售额4.数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。

针对数据分析报告的撰写，下列说法错误的是（）。

A.数据分析报告需图文并茂，让数据更加生动活泼B.数据分析报告需要结构清晰、主次分明，能使读者正确理解报告内容C.数据分析报告需要注重科学性和严谨性D.数据展示内容一般在结论部分进行5下列数据指标中不属于供应链指标的是（）。

A.订单满足率B.平均配送成本C.库存周转率D.下单转化率二、多项选择题1.下列关于电子商务数据表述正确的是（）。

A.市场数据包括两个部分，行业数据和竞争数据B.运营数据是企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、服务数据、供应链数据C.产品数据包括行业产品数据和企业产品数据两部分D.电子商务数据包括市场数据、运营数据、产品数据2.数据分析报告的正文部分包括（）。

A.具体分析过程B.原始数据C.附录D.数据分析结果3.下列关于电子商务数据分析在企业中的作用，表述正确的是（）。

A.企业通过对站内流量进行即时统计、整理、分析，能够随时掌握企业网站日常运营情况，及时发现运营异常并进行调整或处理B.借助电子商务数据，企业可以对行业及市场的发展现状、发展趋势等进行分析C.电子商务数据分析在企业的应用可分为流量分析、客户分析、产品分析和市场分析四类D.借助电子商务数据分析，可以对产品进行分析，判断产品的受欢迎程度、受欢迎类型、客户购买情况、产品利润情况等4.下列关于撰写数据分析报告的要点中，表述正确的是（）。

电子商务数据分析概论单元二数据分析指标制定

小李首先需要明确网店当前的各项流量数据以及与网店流量相关的数据分析指标，并据此制定相应的优化调整目标，进而完成本次任务。
【案例思考】通过查看案例，思考并回答以下问题：（1）网店的付费流量渠道有哪些？请简单举例说明。（2）与网店流量相关的数据分析指标有哪些？
单元二数据分析指标制定
一、数据分析指标选择
二、数据分析指标分类
行业平均成本
市场类指标
市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要
参考的重要内容。
行业销售额增长率
行业销售额
行业销售量增长率
行业销售量
企业市场占有
率
企业市场扩大
率
竞争对手销售
额
竞争对手客单
价
竞争产品评价
二、数据分析指标分类
能力目标
能够制定数据分析目标制定；能够合理选择数据采集工具及确定数据渠道；能够撰写数据采集与处理方案。
思政目标
熟悉计算机信息技术相关法律法规，合理合法的开展数据收集行为。
知识导图
引导案例
小李是某大学电子商务专业的一名学生，毕业之后就职于一家主营箱包的电子商务公司，主要负责网店运营工作。
产品数据
行业产品数据产品在整个市场的数据，如行业产品搜索指数、行业产品交易指数等；
企业产品数据
产品在具体企业的数据，如新客点击量、重复购买率等产品获客能力数据，客单件、毛利率等产品盈利能力数据。
二、数据分析指标分类
市场数据运营数据产品数据
行业数据
竞争数据推广数据客户数据服务数据
浏览量、收藏量等客户行为数据；性别、年龄等客户画像......

商务数据分类

商务数据分类一、引言商务数据分类是对商业领域中大量的数据进行整理和划分的过程。

在当今信息爆炸的时代，企业所面临的数据量愈发庞大，如何有效地利用这些数据成为了企业取得竞争优势的重要手段。

通过对商务数据进行分类整理，企业可以更好地理解和分析数据，从而为决策提供有力的支持。

二、商务数据的分类方法商务数据的分类方法有多种，可以根据数据的性质、用途、来源等不同属性进行分类。

下面将介绍几种常见的商务数据分类方法。

2.1 按数据的性质分类商务数据可以按照其性质进行分类，包括定性数据和定量数据两种。

2.1.1 定性数据定性数据是指不能用数值表示的数据，如员工的性别、职位等。

定性数据常常用文字或符号来描述和表示。

定性数据的分析方法相对较为主观，通常通过对数据进行归纳、总结来得出结论。

比如通过对员工性别的统计分析，可以得出男性员工占比和女性员工占比，从而了解企业的性别结构。

2.1.2 定量数据定量数据是指可用数值表示的数据，如销售额、库存量等。

定量数据可以进行运算和统计分析，可以得到更为具体和精确的结果。

定量数据的分析方法通常包括统计学方法和数学模型等，比如通过对销售额的趋势分析，可以得到不同时间段的销售增长率，从而判断企业的销售情况。

2.2 按数据的用途分类商务数据可以按照其用途进行分类，包括管理决策数据、市场营销数据、财务数据等。

2.2.1 管理决策数据管理决策数据是供企业管理层进行决策的数据，用于指导和支持企业的战略规划和经营管理。

管理决策数据的分析方法通常包括数据挖掘、数据分析等，通过对历史数据和趋势的分析，可以帮助管理层做出科学的决策。

2.2.2 市场营销数据市场营销数据是用于分析市场需求和竞争状况的数据，用于指导企业的市场推广和产品定位。

市场营销数据的分析方法通常包括市场调研、用户行为分析等，通过对市场数据和用户反馈的分析，可以得出市场趋势和用户需求，从而制定合适的营销策略。

2.2.3 财务数据财务数据是用于分析企业财务状况和经营成果的数据，用于评估企业的盈利能力和偿债能力。

电子商务数据分析

电子商务数据分析随着互联网时代的到来，电子商务已经成为了一种全球化的商业模式，而数据分析则是电子商务中的重要组成部分。

从用户行为、销售情况到市场趋势，电子商务数据分析可以帮助企业更好地理解市场，预测需求，制定营销策略，优化经营管理。

一、什么是电子商务数据分析电子商务数据分析是指通过对电子商务平台中各类数据进行统计、分析、挖掘和预测，从而得出一些有效结论和决策支持的过程。

它包括对用户行为的分析、销售情况的分析、市场竞争情况的分析等。

用户行为的分析是通过了解用户在电子商务平台上的活动情况，帮助企业更好地了解用户需求和行为习惯，从而更好地制定营销策略，优化产品设计和服务，提高用户满意度和忠诚度。

销售情况的分析是通过对电子商务销售数据的挖掘和分析，了解产品的销售情况、价格策略和促销策略的效果，从而帮助企业制定更合理的销售策略和市场推广策略。

市场竞争情况的分析是通过对竞争对手的分析，了解他们的产品、价格和市场占有率等情况，从而帮助企业制定更有效的市场竞争策略和差异化营销策略。

二、电子商务数据分析的意义电子商务数据分析可以帮助企业更好地了解市场、预测需求、制定营销策略，优化经营管理，具有以下几个方面的重要意义。

1. 实现精准营销通过电子商务数据分析可以了解用户的信息和行为，从而针对不同用户制定不同的营销策略，实现精准营销，提高营销效果和客户满意度。

2. 优化产品设计通过电子商务数据分析可以了解用户对产品的需求和评价，从而优化产品设计，提高产品质量和市场竞争力。

3. 制定合理价格策略通过电子商务数据分析可以了解市场价格水平和竞争对手的定价策略，从而制定更合理的价格策略，提高销售额和利润。

4. 预测市场趋势通过电子商务数据分析可以了解市场的发展趋势和用户需求的变化，从而预测市场趋势，制定更合理的产品方向和市场营销策略。

三、电子商务数据分析的应用电子商务数据分析可以应用于电子商务企业的各个方面，包括市场营销、产品设计、价格策略、客户服务等。

商务数据分析2篇

商务数据分析2篇商务数据分析(一)随着互联网的发展和普及，数据分析已经渐渐成为了商务领域的一个重要方面。

拥有正确的数据分析方法和技巧将有助于有效利用数据，优化业务流程，提高企业效率和盈利能力。

本文将从数据分析的概念、商业价值、主要技术和应用领域等方面进行分析探讨。

首先，数据分析主要是指将企业中的各类数据进行收集、清洗、整理、分析、展示和推导等过程，帮助企业管理者更好地了解企业业务现状，作出更明智的决策。

数据分析的商业价值主要包括以下四个方面：1.优化企业流程：借助数据分析，企业能够更加深入地了解产品和服务的优劣势，进而根据客户需求定制不同业务流程，提高效率和客户满意度。

2.发现企业机会：数据分析能够通过大数据和数据挖掘技术，对所有相关数据进行分析，发现隐藏在数据背后的有价值信息和商业机会，进而开发新产品或服务，获得更多的市场份额。

3.降低企业风险：数据分析能够通过对所有数据的分析，发现隐藏在其中的风险信息，提早发现、预警和应对，减少企业损失和风险。

4.提高企业竞争力：借助数据分析，企业能够更好地了解竞争对手的产品、服务、价格等市场信息，结合自身情况作出更明智的决策，从而提升企业竞争力。

其次，数据分析的主要技术包括数据采集、数据清洗、数据挖掘、分析建模和数据可视化等。

其中具体的技术方法和模型选择，要根据不同的数据类型和分析目的进行选择。

比如，对于大数据类型的数据分析，需要借助并行计算和云计算等技术开展分析工作；而对于时间序列数据的分析，需要选用ARIMA、ARCH和GARCH等模型。

最后，数据分析的应用领域非常广泛，涉及到商务、金融、医疗、教育、能源、物流、运输等多个领域。

具体而言，数据分析可应用于市场营销、人力资源、业务流程优化、客户管理、风险管理、产品开发等多个业务环节。

例如，在市场营销领域，商家可以通过分析用户数据，制定更为精准的营销战略，提高客户忠诚度和回购率。

综上所述，数据分析作为商务领域的一个重要方面，已经被广泛应用于企业的运营决策、业务流程优化和盈利能力提升等多个方面。

电子商务数据分析基础-第2章电商市场行情与行业形势分析

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不同行业的商品具有不同的属性，比如女装衬衫就有成分含量、图案、版型、材质等属性。通过分析不同属性的商品交易指数，就可以发现该行业中的热门商品。在生意参谋“市场”板块的“属性洞察”功能中，设置行业类目、统计时间后，单击选择“属性分析”选项卡，即可查看某个属性下的细分属性及其交易指数，如图所示。
2.1.3 寻找热门商品
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将需要的数据采集并整理到 Excel 中加以分析，便可找到热门的商品，其具体操作如下。
1 整理数据
2 创建数据透视表
2.1.3 寻找热门商品
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3 创建数据透视图
4 插入切片器
2.1.3 寻找热门商品
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完成以上操作后便可借助切片器分析不同属性的交易占比。如图所示为女式休闲裤的款式属性在 3 月 1 日至 3 月 7 日期间，各细分属性的交易构成情况。从图中可知，在款式属性中，直筒裤、阔腿裤和哈伦裤是最受客户欢迎的属性，交易占比分别达到了 19.68%、19.38% 和 16.73%。
2.2.2 计算行业垄断程度
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行业集中度可以反映行业的饱和度和垄断程度，一般可以使用赫芬达尔指数来表示。在计算该指数时首先需要取得竞争对手的市场占有率，忽略掉较小的竞争对手，然后计算出竞争对手市场占有率的平方值，最后将平方值加总。下面以半身裙行业最近一个月的前 50 个品牌的交易指数为例，介绍分析行业集中度的方法，其具体操作如下。
6 创建数据透视图
2.3 实战训练—— 综合分析2018年女装市场行情
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实训过程
7 分析类目趋势
8 创建计算字段
1.4 实战训练——初次体验电商数据分析
41
实训过程

商务如何进行有效的数据分析

商务如何进行有效的数据分析在现代商务领域中，数据分析扮演着至关重要的角色。

通过深入分析数据，企业能够获得有关市场趋势、竞争对手、客户需求和销售绩效等方面的宝贵见解。

然而，要想进行有效的数据分析，并从中获得真正有价值的信息，需要遵循一系列的步骤和方法。

本文将介绍一些商务中如何进行有效的数据分析的关键要素。

1. 需求定义：在进行数据分析之前，商务专业人士应该首先明确分析的目标和需求。

他们应该知道自己希望通过数据分析获得什么样的信息，并将其明确化为具体的问题。

例如，如果企业想了解市场上某种产品的需求趋势，他们可以明确问题为“市场上特定产品的销量和增长率是多少？”，这样能够帮助他们更好地进行后续的数据分析。

2. 数据采集与清洗：商务专业人士需要找到相关的数据源，从中获取所需的数据。

这可能包括内部数据，如销售记录和客户数据，或外部数据，如市场报告和行业数据。

在采集数据之后，需要进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性。

无效或重复的数据应该被删除或纠正，以确保后续的分析工作可靠有效。

3. 分析工具与技术：商务专业人士需要选择适当的分析工具和技术来处理和分析数据。

这可能包括统计软件、数据可视化工具和机器学习算法等。

选择正确的工具和技术取决于所要解决的问题以及数据的类型和规模。

例如，对于大规模的数据集，商务人员可以考虑使用机器学习算法进行预测和模型构建，以发现隐藏在数据中的模式和趋势。

4. 数据可视化与解释：数据分析的结果应该以一种清晰、易懂的方式进行呈现和解释。

商务人员可以使用数据可视化工具来创建图表、图形和仪表板，以便快速有效地传达数据的关键信息。

同时，他们应该能够解释数据背后的意义和洞察，以便其他人能够理解和利用这些信息。

5. 结果应用和迭代：数据分析的最终目的是为企业决策提供有价值的见解。

因此，商务人员需要将数据分析的结果应用到实际业务场景中，并将其融入到决策过程中。

他们应该能够解释数据分析的结果如何支持特定的商业目标，并根据需要进行各种调整和迭代。

商务数据分析习题答案

第一章选择题1、数据分析的第二个时期关注的重点是（）。

BA.超大数据B.大数据C.小数据D.数据2、大数据帮助业务流程的（）。

CA.程式化B.巨大化C.优化D.理性化3、大多数时候（）就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

AA.交友网站B.APPC.通讯软件D.联谊平台4、对于（），能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

AA.初级数据分析师B.中级数据分析师C.高级数据分析师D.专业数据分析师5、商务数据分析师岗位职责包括与业务产品团队、（）、市场推广团队、内容团队密切配合,提供相关分析支持和决策支持。

AA.运营团队B.业务运营团队C.市场运营团队D.市场运营团队答案：B 、C 、A、A 、A、简答题1、商务数据分析的意义和作用意义：（1）支持营销运营管、（2）推动智能管道运营作用：（1）完整客观的反映企业情况（2）实行监督管理工作（3）参与科学化决策（4）有利于数据深度利用2、简述商务数据分析的发展历程第一个时期数据仓库，数据仓库的兴起时期，在这个时期，企业中的客户信息和产生交易的信息都被存储到巨大的信息存储库中，存储之后再进分析。

第二个时期大数据，在这个时期所需要分析的数据越来越大，企业越来越多，各行各业的竞争也越来越大，各企业都需要一个新的分析方法，大数据也进入了大众的视野。

第三个时期数据产品的时期，但这个时期的数据分析还不够智能化，只能通过手动分析来得到结果。

第四个时期数据分析的时期，是在人工智能，机器学习大力发展的时候出现的，其实就是数据分析自动化时期，在这个时期的数据分析更多是通过很多的模型进行。

第五个时期即未来，在网络越来越普及，智能化手机越来越普及，各种设备越来越智能化自动化的今天，数据分析的未来终究会变得越来越智能化。

3、商务数据分析可应用于哪些场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户评价的产品设计基于数据分析的广告投放基于社区热点的趋势预测和病毒式营销基于数据分析的产品定价基于客户异常行为的客户流失预测基于环境数据的外部形势分析基于物联网数据分析的产品生命周期管理4、商务数据分析应用对于业务流程有什么作用可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中商务数据分析的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。

电子商务运营数据分析

电子商务运营数据分析概述电子商务已成为当代商业的主要形式之一。

随着电子商务规模的不断扩大，对电子商务运营数据的分析和理解变得越来越重要。

通过深入研究和分析运营数据，电子商务企业可以更好地了解其业务状况，并采取有针对性的措施来提高运营效率、增加销售额和顾客满意度。

数据收集在进行电子商务运营数据分析之前，首先需要收集相关的数据。

这些数据可以通过多种方式获取，最常见的包括以下几种：1.网站流量数据：通过使用网站分析工具，如GoogleAnalytics，可以收集关于网站访问量、页面浏览量、用户转化率等方面的数据。

2.销售数据：电子商务平台通常会记录每个订单的信息，包括订单金额、购买时间、商品种类等。

3.顾客数据：通过用户注册信息、订阅邮件列表等方式，收集顾客的个人信息和行为数据。

4.社交媒体数据：如果企业在社交媒体平台上有存在，可以收集关于品牌知名度、用户互动等方面的数据。

数据分析工具对于电子商务运营数据的分析，通常需要使用各种数据分析工具。

以下是几个常用的工具：1.Excel：Excel是最常见的数据分析工具之一，可以进行数据整理、筛选、排序、计算等操作。

2.SQL：SQL是一种用于管理和分析大型数据库的语言，可以对电子商务企业的数据库进行查询和统计操作。

3.Python：Python是一种流行的编程语言，具备强大的数据分析能力。

通过使用Python的数据分析库，如Pandas和NumPy，可以进行复杂的数据处理和分析。

4.数据可视化工具：数据可视化可以帮助更直观地理解运营数据。

常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和Google Data Studio等。

常见的电子商务运营数据分析指标了解和掌握一些常见的电子商务运营数据分析指标是进行数据分析的基础。

以下是几个常见的指标：1.转化率：转化率是指访问网站后实际进行购买的用户占总访问用户数的比例。

此指标可帮助企业了解其网站的用户转化效果。

电子商务数据分析(模块三)理

单元一认识数据分类与处理
三、数据分类与处理的方法
数据清洗
数据转化
分类统计
数据排序
数据计算
单元一认识数据分类与处理
分类统计数据清洗
数据转化
数据排序数据计算
根据统计目的将采集到的原始数据分门别类进行统计归类。
包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、重复数据清洗、无价值数据清洗。数据处理的前期准备，包括数据表的行列互换、文本数据提炼、数据类型的转化等。
单元二分类统计
6 最大值MAX/最小值MIN函数
格式 MAX（number1，number2，……） MIN（number1，number2，……）
功能返回一组数值中的最大值/最小值
说明
number1，number2……是准备从中求取最大值/最小值的1-255个数值、空单元格、逻辑值或文本数值。
单元二分类统计
分类汇总结果当需要对多个字段同时进行分类汇总，以达到用不同条件对数据进行汇总的目的时，可以选择使用嵌套分类汇总，即在一个已经进行了分类汇总的工作表中继续创建其他分类汇总。
左侧分级显示列表，点击即可显示或隐藏数据明细。
嵌套分类汇总
单元二分类统计
合并计算
“合并计算”在Excel 2016版本中位于“数据”选项卡下“数据工具”功能组中，其功能是对多个分散的数据进行汇总计算。“合并计算”能够帮助用户将特定单元格区域中的数据，按照项目的匹配，对同类数据进行汇总。
求和函数SUM
格式 SUM（number1，number2，……）
功能返回参数表中所有参数之和
说明 number1，number2……是1-255个需要求和的参数

高教社高职电子商务数据分析基础(第二版)教学课件2-3

300000
250000
200000
150000
100000
50000
0
63-70
-50000
引导案例
通过对淘宝网“陕西苹果”销量前三页的商品价格、付款人数等数据进行采集，发现价格在28~35元的商品数量和付款人数最多。
结合案例，思考并回答以下问题: （1）需了解“陕西苹果”更多信息，还可以采集哪些数据? （2）除上述店侦探外，还有哪些数据采集工具?
版权声明
本课件版权归属北京博导前程信息技术股份有限公司，仅允许1+X试点院校和相关院校教师用于学生培训使用。未途，否则我公司有权追究一切版权法律责任。
谢谢观看
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单元二数据采集的渠道及工具
内部数据
数据的主要来源渠道
外部数据
单元二数据采集的渠道及工具
内部数据
内部数据渠道主要指在电子商务项目运营过程中，电子商务网站、店铺自身所产生的数据信息，如站点的访客数、浏览量、收藏量，商品的订单数量、订单信息、加购数量等数据。这些数据可通过电子商务网站、店铺后台或类似生意参谋、京东商智等数据工
电子商务平台
电子商务平台上聚集着众多行业卖家和买家，也是电子商务数据产生的重要行为数据，将相应搜索数据趋势、需求图谱、用户画像等数据通过指数工具向用户公开，该类型数据可为市场行业、用户需求和用户画像数据分析提供重要参考依据。
单元二数据采集的渠道及工具
实训专区2-1 选择任一数据采集工具，采集淘宝网“陕西苹果”关键词下销量前三页的商品销售价格。
单元二数据采集的渠道及工具
本单元需重点理解与掌握的内容
（ 1）数据的主要来源渠道： ①内部数据：电子商务网站、店铺自身所产生的数据信息。 ②外部数据：政府部门、行业协会、新闻媒体、出版社、：生意参谋、店侦探、京东商智、八爪鱼采集器、火车采集器等。

商务数据分析课件：商务数据分析框架

商务数据分析
商务数据分析框架
商务数据分析框架
商务数据分析
• 商务数据分析框架分为六个模块，分别为问题明确、数据理解、数据预处理、模型建立、模型评价和模型发布。这是一个明确商业目的，进行数据的收集、整理、加工和分析，提炼出有价值信息的过程。
1.问题明确
商务数据分析
• 问题明确是最开始同时也是最重要的一个环节，这一环节的确定严重影响着后续工作是否有意义。
６．模型发布
商务数据分析
• 执行完上述步骤之后，得到最终表现最好的模型和参数配置，将其应用于后续未知数据的分析中。
• 有时会根据其业务需求，将模型部署集成到相应的系统中进行使用。
商务数据分析整体框架
商务数据分析
• 训练集：用于建立模型的数据集。 • 验证集：用于调整模型参数、对模型的能力进行初步评价的数据。 • 测试集：用于评价已经建立的模型的表现。
４．模型建立
商务数据分析
• （2）数据划分方法
• 根据样本的大小不同可以做出不同的划分选择，但是测试集必须保证未知并且保持与训练集、验证集的独立性。
４．模型建立
• 在数据分析之前明确数据对象是谁，数据分析的目的是什么，解决什么样的业务问题。
２．数据理解
• 数据理解包括数据收集和统计描述。
商务数据分析
• 数据收集是按照第一环节的问题和分析思路，有目的性地收集、整合相关数据的过程，它是数据分析的重要基础。
• 常见的数据收集渠道有内部渠道和外部渠道。数据规模和数据灵活性也在不断变化，从简单的数值数据到文本数据再到音频、视频数据均可以收集到。
定的参数称为普通参数。模型的有些参数需要人工设定，被称为超参数。
• 一般调参和模型的选择通常是在验证集上进行的，多次使用验证集进行不断调参并监控模型是否出现过拟合的情况，最终得到表现最好的模型，用于测试集的评估。

商务数据分析与应用第1章商务数据分析与应用概述

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。
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
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。

商务数据分析实战

商务数据分析实战一、简介商务数据分析是指利用统计学和机器学习等方法来解析和解释商务数据以支持决策制定和业务发展的过程。

通过对大量的商业数据进行收集、整合、分析和可视化，可以获得对业务状况的深入洞察，并提供有助于做出明智决策的洞察报告。

二、商务数据分析流程1. 数据收集在开始进行商务数据分析之前，首先需要收集大量相关的商务数据。

这些数据可以来自不同渠道，例如销售记录、市场调研报告、客户反馈等。

确保数据来源可靠并进行必要的清洗和整理工作。

2. 数据探索与清洗在进行分析之前，需要对数据进行初步的探索与清洗，包括缺失值处理、异常值检测与处理等。

这能够确保得到准确而完整的数据集。

3. 数据可视化通过将数据可视化成图表形式，可以更直观地展示数据关系和趋势。

常见的可视化工具包括条形图、折线图、饼图等。

通过适当选择合适的图表类型来展现所需信息。

4. 数据分析与建模在进行数据分析时，可以使用各种统计学和机器学习方法来发现数据中的潜在模式和关联。

例如，可以应用回归分析、聚类分析、时间序列分析等技术来提取有价值的信息。

5. 结果解释与报告将数据分析结果进行解释并编写报告，将复杂的统计结果转化为易于理解的语言，以便业务决策者能够根据这些结果做出明智决策。

报告通常包括问题背景、数据来源、方法论、主要发现和建议等内容。

三、商务数据分析实战案例1. 销售预测通过对历史销售数据进行建模和预测，帮助企业确定未来销售趋势，并制定相应的销售策略。

可以使用时间序列预测方法或机器学习算法来进行销售预测，并基于结果制定市场营销计划。

2. 客户细分利用客户行为数据和消费偏好等信息，将客户群体划分为不同段落，并根据不同类型的客户制定个性化的营销策略。

通过客户细分可以更好地了解目标市场，并提高市场分析的精度。

3. 市场竞争分析通过对竞争对手、市场环境和消费者行为等数据进行分析，了解市场上的品牌竞争力和趋势。

这有助于企业识别竞争优势，并制定有效的市场营销策略以保持竞争地位。