第8 章 数据分析,诊断运营情况
企业运营数据分析与决策支持手册
企业运营数据分析与决策支持手册第1章企业运营数据分析概述 (4)1.1 数据分析的重要性 (4)1.2 企业运营数据类型与来源 (4)1.3 数据分析的方法与技术 (5)第2章数据收集与预处理 (5)2.1 数据收集方法与技巧 (5)2.1.1 文档收集 (6)2.1.2 数据库提取 (6)2.1.3 网络爬虫 (6)2.1.4 问卷调查 (6)2.1.5 访谈与座谈会 (6)2.2 数据清洗与整合 (6)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据整合 (6)2.3 数据质量评估与改进 (7)2.3.1 数据质量评估 (7)2.3.2 数据质量改进 (7)第3章数据分析方法与模型 (7)3.1 描述性统计分析 (7)3.1.1 频数与频率分布 (7)3.1.2 图表展示（包括条形图、饼图、直方图等） (7)3.1.3 统计量度（包括均值、中位数、众数、方差、标准差等） (7)3.1.4 数据的偏态与峰度 (7)3.1.5 异常值处理 (7)3.2 相关性分析 (7)3.2.1 皮尔逊相关系数 (7)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (7)3.2.3 判定系数（解释变量对因变量的解释程度） (7)3.2.4 相关性检验（包括t检验、F检验等） (8)3.2.5 相关性矩阵 (8)3.3 回归分析 (8)3.3.1 一元线性回归 (8)3.3.2 多元线性回归 (8)3.3.3 逻辑回归（适用于因变量为分类变量） (8)3.3.4 非线性回归（包括多项式回归、指数回归等） (8)3.3.5 回归模型评估（包括R平方、调整R平方、C、BIC等） (8)3.4 时间序列分析 (8)3.4.1 平稳性检验（包括单位根检验、ADF检验等） (8)3.4.2 自相关函数与偏自相关函数 (8)3.4.3 时间序列模型（包括AR、MA、ARMA、ARIMA等） (8)3.4.4 季节性分析 (8)第4章财务数据分析 (8)4.1 财务报表分析 (8)4.1.1 资产负债表分析 (8)4.1.2 利润表分析 (8)4.1.3 现金流量表分析 (9)4.2 财务比率分析 (9)4.2.1 偿债能力分析 (9)4.2.2 营运能力分析 (9)4.2.3 盈利能力分析 (9)4.2.4 财务稳定性分析 (9)4.3 成本效益分析 (9)4.3.1 成本分析 (9)4.3.2 效益分析 (9)4.3.3 成本效益平衡分析 (9)第5章市场数据分析 (10)5.1 市场规模与增长分析 (10)5.1.1 市场总量分析 (10)5.1.2 增长趋势预测 (10)5.1.3 市场潜力分析 (10)5.2 市场细分与目标客户 (10)5.2.1 市场细分方法 (10)5.2.2 目标市场选择 (10)5.2.3 目标客户分析 (10)5.3 竞品分析 (10)5.3.1 竞品市场占有率分析 (10)5.3.2 竞品产品特点分析 (10)5.3.3 竞品营销策略分析 (11)5.3.4 竞品发展趋势分析 (11)第6章供应链数据分析 (11)6.1 供应链结构分析 (11)6.1.1 供应链层级结构分析 (11)6.1.2 节点企业分析 (11)6.1.3 信息流、物流和资金流分析 (11)6.2 库存管理分析 (11)6.2.1 库存水平分析 (11)6.2.2 库存周转率分析 (12)6.2.3 库存结构分析 (12)6.3 物流优化分析 (12)6.3.1 运输优化分析 (12)6.3.2 仓储优化分析 (12)6.3.3 配送优化分析 (12)第7章人力资源数据分析 (12)7.1 人员结构分析 (12)7.1.2 职位结构分析 (12)7.1.3 学历结构分析 (13)7.1.4 职称结构分析 (13)7.2 人员绩效分析 (13)7.2.1 绩效考核指标体系 (13)7.2.2 员工绩效分布分析 (13)7.2.3 绩效与薪酬关联分析 (13)7.2.4 绩效改进措施 (13)7.3 招聘与离职分析 (13)7.3.1 招聘渠道分析 (13)7.3.2 招聘成本分析 (13)7.3.3 离职原因分析 (13)7.3.4 离职率分析 (14)7.3.5 招聘与离职关联分析 (14)第8章客户数据分析 (14)8.1 客户满意度分析 (14)8.1.1 客户满意度调查方法 (14)8.1.2 客户满意度指标体系 (14)8.1.3 客户满意度数据分析 (14)8.1.4 提升客户满意度的策略 (14)8.2 客户忠诚度分析 (14)8.2.1 客户忠诚度定义及评价指标 (14)8.2.2 客户忠诚度影响因素分析 (14)8.2.3 客户忠诚度数据分析方法 (15)8.2.4 提升客户忠诚度策略 (15)8.3 客户价值分析 (15)8.3.1 客户价值评价指标 (15)8.3.2 客户价值分类方法 (15)8.3.3 客户价值数据分析 (15)8.3.4 客户价值提升策略 (15)第9章决策支持系统构建 (15)9.1 决策支持系统概述 (15)9.2 数据可视化与仪表盘设计 (16)9.3 数据挖掘与预测分析 (16)9.4 决策模型与应用 (16)第10章企业运营决策实践案例 (16)10.1 财务决策案例 (16)10.1.1 资金筹措方案分析 (16)10.1.2 成本控制策略制定 (17)10.1.3 投资项目评估与决策 (17)10.2 市场决策案例 (17)10.2.1 市场趋势分析 (17)10.2.2 竞争对手分析 (17)10.3 供应链决策案例 (17)10.3.1 供应商选择与评估 (17)10.3.2 库存控制策略分析 (17)10.3.3 物流优化方案设计 (17)10.4 人力资源决策案例 (17)10.4.1 人才招聘与选拔策略 (17)10.4.2 员工绩效评估体系优化 (17)10.4.3 员工培训与发展计划制定 (17)第1章企业运营数据分析概述1.1 数据分析的重要性在当今信息化时代，数据分析已成为企业运营决策中不可或缺的一环。
高铁运营调度及安全管理预案
高铁运营调度及安全管理预案第一章高铁运营调度概述 (3)1.1 高铁运营调度简介 (3)1.2 高铁运营调度原则 (3)1.3 高铁运营调度流程 (4)第二章高铁运行图编制 (4)2.1 运行图编制原则 (5)2.1.1 合理规划高铁线路资源 (5)2.1.2 保证旅客运输服务质量 (5)2.1.3 保障高铁安全运行 (5)2.1.4 考虑与其他交通方式的衔接 (5)2.2 运行图编制方法 (5)2.2.1 基础数据收集 (5)2.2.2 分析旅客运输需求 (5)2.2.3 设计列车运行方案 (5)2.2.4 评估运行方案 (5)2.2.5 制定运行图 (5)2.3 运行图调整与优化 (5)2.3.1 日常调整 (6)2.3.2 定期优化 (6)2.3.3 应急预案 (6)第三章高铁列车时刻表制定 (6)3.1 时刻表制定原则 (6)3.2 时刻表制定方法 (6)3.3 时刻表调整与优化 (7)第四章高铁运行调度 (7)4.1 运行调度原则 (7)4.2 运行调度流程 (8)4.3 运行调度异常处理 (8)第五章高铁安全管理概述 (8)5.1 高铁安全管理原则 (9)5.2 高铁安全管理内容 (9)5.3 高铁安全管理流程 (9)第六章高铁安全风险识别与评估 (10)6.1 安全风险识别方法 (10)6.1.1 基于系统安全分析的风险识别 (10)6.1.2 基于专家经验的风险识别 (10)6.1.3 基于数据驱动的风险识别 (10)6.2 安全风险评估方法 (11)6.2.1 定性评估方法 (11)6.2.2 定量评估方法 (11)6.3 安全风险应对策略 (11)6.3.1 预防措施 (11)6.3.2 应急预案 (11)6.3.3 风险监测与预警 (12)第七章高铁应急预案编制 (12)7.1 应急预案编制原则 (12)7.1.1 预案编制的合法性原则 (12)7.1.2 预案编制的实用性原则 (12)7.1.3 预案编制的系统性原则 (12)7.1.4 预案编制的动态性原则 (12)7.2 应急预案编制内容 (12)7.2.1 预案编制的基本框架 (12)7.2.2 预案编制的具体内容 (12)7.3 应急预案实施与演练 (13)7.3.1 应急预案的实施 (13)7.3.2 应急预案的演练 (13)第八章高铁调查与分析 (13)8.1 调查原则 (13)8.2 分析方法 (14)8.3 预防措施 (14)第九章高铁安全培训与教育 (15)9.1 安全培训原则 (15)9.1.1 人本原则 (15)9.1.2 实用原则 (15)9.1.3 持续原则 (15)9.1.4 全面原则 (15)9.2 安全培训内容 (15)9.2.1 安全规章制度 (15)9.2.2 安全操作规程 (15)9.2.3 应急预案 (15)9.2.4 安全风险管理 (16)9.2.5 安全意识与职业道德 (16)9.3 安全教育方法 (16)9.3.1 理论教育 (16)9.3.2 实践操作 (16)9.3.3 案例分析 (16)9.3.4 交流互动 (16)9.3.5 考核评估 (16)第十章高铁安全监督与考核 (16)10.1 安全监督原则 (16)10.1.1 坚持预防为主、安全第一的原则，强化安全风险防控，保证高铁运行安全。
第8章相关关系分析
第8章相关关系分析在数据分析中，相关关系是一种重要的统计技术，用于确定两个或多个变量之间的关联程度。
相关关系分析帮助我们了解变量之间的关系，以及它们对彼此的影响。
在本章中，我们将介绍相关关系分析的基本概念和方法，并探讨其在实际问题中的应用。
1.相关系数相关关系分析的核心是计算相关系数，它用于衡量两个变量之间的关联程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
皮尔逊相关系数是最常用的相关系数，用于衡量两个连续变量之间的线性关系。
它的取值范围为-1到1之间，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关关系。
斯皮尔曼相关系数适用于两个有序变量之间的关联分析，它不要求变量呈线性关系。
判定系数则用于衡量相关系数的解释能力，它的取值范围为0到1之间，数值越接近1表示相关关系的解释能力越强。
2.相关关系的检验在进行相关关系分析时，我们需要对相关系数进行显著性检验，以确定变量之间的关联是否真实存在。
常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断相关系数是否显著不等于0，从而确定相关关系是否存在。
在进行假设检验时，我们需要设立原假设和备择假设，并通过计算p值来进行判断。
一般而言，当p值小于显著性水平（通常为0.05）时，我们可以拒绝原假设，认为相关关系存在。
置信区间估计用于确定相关系数的置信区间，从而提供有关相关关系范围的估计。
置信区间是对相关系数的不确定性进行估计的一种方法，一般取置信水平为95%。
3.相关关系的应用相关关系分析在实际问题中具有广泛的应用。
以下列举几个常见的应用场景：-市场营销：通过分析产品价格与销量的相关关系，帮助企业确定最合适的价格策略。
-金融投资：通过分析股票收益率之间的相关关系，帮助投资者进行风险评估和投资决策。
-医学研究：通过分析患者生活方式和患病风险的相关关系，帮助医生制定个性化的预防和治疗方案。
-企业管理：通过分析员工满意度与工作绩效之间的相关关系，帮助企业改善管理策略和营造良好的工作环境。
航线运行安全检查LOSA
第八章航线运行安全检查（LOSA）在航空科技高度发展的今天，大多数事故或事故征候都是由人为因素造成。
因此，识别人因失误、降低操作风险已经成为提高航空安全水平、预防事故或事故征候发生的重要手段。
航线运行安全检查（Line Operations Safety Audit，LOSA），是国外最近十年发展起来的一种控制人因失误的有效措施，可以协助航空公司发现安全隐患，确定飞机运营系统的优势和缺陷，同时，也能对机组的飞行技术和管理能力进行全面评估，从而提高整个系统安全的水平。
本章将介绍LOSA的有关涵义、发展过程、理论基础及其实施过程。
第一节航线运行安全检查（LOSA）概述1999年，国际民航组织（ICAO）正式承认并支持航线运行安全检查（LOSA），并把它作为预防飞行员人因失误的主要措施。
经过几年的发展和调整，LOSA已经成为获取航空公司飞行运行系统运作方式安全数据的一项系统性观察战略。
目前，LOSA收集的数据不仅可以了解飞行机组的飞行技术和管理能力、空中交通管理的指挥能力、驾驶舱机组与客舱机组的协调能力、地面支持能力，而且还可以对飞行运行中的组织性强项和弱点提供系统的诊断性指标1。
一、LOSA的涵义航线运行安全检查（LOSA）是一种实时观察数据的收集方式，指飞行专家和经过严格训练的观察员在日常定期航班飞行中，从备用位置（jump seat）观察航线飞行机组所遇到的与安全有关的各种潜在环境压力和机组操作失误。
从本质上来讲，LOSA完全等同于病人每年的体格检查。
人们希望通过定期体格检查来发现严重影响病人的潜在健康问题后，确立一套如针对血压，胆固醇和肝功等指标在内的诊断系统，从而给病人能够提供一些有效的治疗方案和改变生活习惯的建议。
LOSA的建立也具有相同的前提，目的也为航空公司提供一套航线安全运行系统的诊断方案和防御措施。
LOSA的核心原则是避免和杜绝各种形式的惩罚与责备，事先对飞行机组进行有关安全训练、安全文化及CRM等方面的访谈和问卷调查，试图从全方位、系统地评估航线飞行操作安全，观察的数据不仅记录了飞行情境中存在的外部威胁和机组操作的内部失误，同时也记录了机组如何处理和解决这些威胁和失误的操作方案，能够给航空安全管理部门提供现有的各种潜在威胁、机组的压力来源及容易疏忽和失误的地方，进而采取适当措施来消除这些潜在威胁。
13485第八章 标准导读
8测量、分析和改进8.1总则组织应策划并实施所需的监视、测量、分析和改进过程以：a）证实产品的符合性；b）确保质量管理体系的符合性；c）保持质量管理体系的有效性。
这应包括对统计技术在内的适当方法及其使用程度的确定。
【理解与实施】1、本条款明确组织应策划针对产品、过程和体系的符合性和保持体系有效性方面的监视、测量、分析和改进过程，并确定这些活动的项目（如监视和测量产品的符合性数据）、方法（如何监视、测量和分析）、频次和必要的记录等适当内容。
策划的输出形式应适用于组织实施。
本条款内容为PDCA循环的C（检查）。
2、图4给出了可用于策划、实现和维护有效的测量、分析、改进过程的四种典型阶段。
这四个阶段是：——策划——测量和分析数据源和交叉数据源——改进——管理输入组织应将策划并实施的监视、测量、分析和改进的各个程序形成文件，并保持相关记录。
以确保和证实产品的符合性，及质量管理体系各过程的有效策划、实施和控制（即确保和保持质量管理体系过程的适宜性、充分性和有效性）。
组织应将决策和采取的改进措施形成文件，并确定这些是否作为质量管理体系（改进）的一部分。
图4测量、分析和改进过程3、阶段1:策划策划应根据为实现质量目标确定需要监视、测量、分析和改进的过程和所需的相关资源。
策划阶段的考虑因素应该与组织整个质量管理体系的策划相一致，并且包括医疗器械的预期用途、市场和使用者以及法规要求。
策划阶段应该确保以下内容:——识别作为过程和产品性能指标的相关的数据源和交叉数据源；——提供足够的资源并建立相应的职责和权限以实现必要的措施。
资源可以包括技术专家、实验测试、信息管理、基础设施、培训等；——对每一个已识别的数据源明确要求，包括限定范围、接收准则、升级标准和不符合或者潜在不符合的报告机制；——分析数据源中的数据元素；——协调和分析数据源和交叉数据源的数据。
策划时应确认原始数据源和数据元素的限定范围、接收准则、升级标准和不符合和潜在不符合的报告机制是适宜的。
第八章 分类数据分析
第八章分类数据分析第九章列联分析一、填空题1、设R为列联表的行数，C为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量?2的自由度为。
2、设f0为列联表中观察值频数，fe为期望值频数，则进行拟合优度检验时所用统计量?2= 。
3、在列联分析中，观察值总数为n，RT为列联表中给定单元的行合计，CT 为给定单元列合计，则该给定单元频数期望值为。
4、在列联分析中，观察值总数为500，列联表中给定单元的行合计数为140，列合计数为162，则该给定单元频数期望值为。
(f0?fe)2 5、在3×4列联分析中，统计量???（其中f0为观测值频数，fe 为期望值频数）的自由fe2度为____________。
6、对来自三个地区的原料质量进行检验时，先把它们分成三个等级，在随机抽取400间进行检验，经分析得知原料质量与地区之间的关系实现著的，现计算得?2?300，则?相关系数等于。
7、?相关系数是描述两个分类变量之间相关程度的统计量，它主要用于描述的列联表数据。
8、若两个分类变量之间完全相关。
则?相关系数的取值为。
9、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C= 。
10、利用?分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数fe不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须。
二、单项选择题1、列联分析是利用列联表来研究（）A、两个分类变量的关系B、两个数值型变量的关系 C、一个分类变量和一个数值型变量的关系 D、连个数值型变量的分布2、设R为列联表的行数，C为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量?2的自由度为（） A、R B、C C、R×CD、（R-1）×（C-1） 3、若两个分类变量之间完全相关。
则?相关系数的取值为（） A、0 B、小于1 C、大于1 D、??1 4、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C（） A、等于1B、大于1C、等于0D、小于05、利用?2分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数fe不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须（）A、等于或大于1B、C值等于?值C、等于或大于5D、等于或大于106、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名男生和120名女生进行调查，得到结果如下：男学生女学生合计赞成 45 4287 反对 105 78 183 合计 150 120 270 根据这个列联表计算的男女学生赞成上网收费的期望频数分别为： A、48和39 B、102和81 C、15和14 D、25和197、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名2男生和120名女生进行调查，得到结果如下：男学生女学生合计赞成 45 42 87 反对 10578 183 合计 150 120 270 要检验男女学生对上网收费看法是否相同，提出的原假设为（）A、?1??2?270B、?1??2?87C、?1??2?150D、?1??2?0.32228、?相关系数是描述两个分类变量之间相关程度的统计量，它主要用于描述（） A、2×2列联表数据 B、2×3列联表数据C、3×3列联表数据D、3×4列联表数据 9、?相关系数的取值范围是（）A、[0,1]B、[-1,0]C、[-1,1]D、大于110、如果列联表有两个以上的单元，不能应用?检验的条件是（） A、20%的单元期望频数大于5 B、20%的单元期望频数小于5 C、10%的单元期望频数大于5 D、10%的单元期望频数小于5三、简答题1、简述列联分析中一致性检验和独立性检验的主要区别。
第8章 基因表达数据分析
第8章基因表达数据分析基因芯片或DNA微阵列等高通量检测技术的发展，可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mRNA，获取基因表达的信息。
由于生物体中的细胞种类繁多，同时基因表达具有时空特异性，因此，基因表达数据要比基因组数据更为复杂、数据量更大、数据的增长速度更快。
基因表达数据中蕴含着基因调控的规律，可以反映细胞当前的生理状态，例如（？？）是否恶化、（？？）是否对药物有效等。
对基因表达数据的分析是生物信息学的重大挑战之一，也是DNA微阵列能够推广应用的关键环节之一。
基因表达数据分析的对象是在不同条件下，全部或部分基因的表达数据所构成的数据矩阵。
通过对数据矩阵的分析，回答一些生物学问题，例如，基因的功能是什么？在不同条件或不同细胞类型中，哪些基因的表达存在差异？在特定的条件下，哪些基因的表达发生了显著改变，这些基因受到哪些基因的调节，或者调控哪些其它的基因？哪些基因的表达是条件特异性的，根据它们的行为可以判断细胞的状态（正常或癌变）？？？？等等。
对这些问题的回答，结合其他生物学知识和数据有助于阐明基因的调控路径和基因之间的调控网络。
揭示基因调控路径和网络是生物学和生物信息学共同关注的目标，是系统生物学(Systems Biology，在附录中增加解释条目！)研究的核心内容。
目前，对基因表达数据的分析主要是在三个逐渐复杂的层次上进行：1、分析单个基因的表达水平，根据在不同实验条件下，该基因表达水平的变化，来判断它的功能，例如可以确定肿瘤类型特异基因。
采用的分析方法可以是统计学中的假设检验等。
2、考虑基因组合，将基因分组，研究基因的共同功能、相互作用以及协同调控等。
多采用聚类分析等方法。
3、尝试推断潜在的基因调控网络，从机理上解释观察到的基因表达谱。
多采用反工程的方法。
本章首先介绍基因表达数据的来源和预处理方法；然后介绍基因表达数据分析的主要方法，即表达差异分析和聚类分析；最后简单介绍从基因表达数据出发研究基因调控网络的一些经典模型。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及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，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
第8章 通信运营商客户流失分析与预测
目录
1
通信运营商客户流失分析需求
2
数据准备
3
特征工程
4
使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
5
小结
2
通信运营商现状与需求
➢ 随着业务的快速发展、移动业务市场的竞争愈演愈烈。如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户 ，是电信企业最关注的问题之一。竞争对手的促销、公司资费软着陆措施的出台和政策法规的不断 变化，影响了客户消费心理和消费行为，导致客户的流失特征不断变化。对于电信运营商而言，流 失会给电信企业带来市场占有率下降、营销成本增加、利润下降等一系列问题。在发展用户每月增 加的同时，如何挽留和争取更多的用户，是一项非常重要的工作。
count 899904.000000 899904.000000 899904.000000 899904.000000
899904.000000
mean 34.507915
0.510393 66.016826
52.388983
118.595064 …
std
34.232039
0.499892 0.958607 48.936066
print('data每个特征缺失的率为：\n',naRate)
Out[5]: data每个特征缺失的率为：
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国内漫游通话时长（秒）
运营数据分析认知
运营数据分析认知数据分析是当今互联网时代不可或缺的重要组成部分，对于企业的运营和决策起到至关重要的作用。
运营数据分析是指通过对企业的运营数据进行收集、整理、分析和解读，以获取有价值的洞察力和决策依据的过程。
在这篇文章中，我们将介绍运营数据分析的基本概念、方法和意义，以及如何进行有效的运营数据分析。
一、运营数据分析的基本概念运营数据分析是指对企业的运营数据进行系统的整理、分析和解读，以发现潜在的问题、识别趋势和模式，并为企业的决策提供基于数据的洞察和建议。
它主要依靠数据获取、数据存储、数据处理和数据可视化等技术手段，通过对大量数据的深入分析，揭示出隐藏在其中的规律和价值。
二、运营数据分析的方法1. 数据收集：运营数据分析的第一步是收集相关的数据。
这些数据可以来自各种渠道，如企业内部的数据库、业务系统、网站访问数据、用户行为数据等。
数据的收集需要保证数据的完整性和准确性，可以通过建立数据采集和整理的流程来实现。
2. 数据整理：收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的一致性和规范性。
这包括数据的去重、填充缺失值、修正异常值等处理，以便后续的分析工作。
3. 数据分析：运营数据分析的核心是对数据进行深入的分析和挖掘。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过这些方法，可以揭示数据中的潜在规律和关联，为企业提供决策依据。
4. 数据可视化：数据分析的结果需要以可视化的方式呈现，以便更好地理解和传达。
数据可视化可以通过制作图表、仪表盘、报表等形式实现，使得数据的分析结果更加直观和易懂。
三、运营数据分析的意义1. 辅助决策：运营数据分析可以为企业的决策提供客观的依据和参考。
通过对数据的深入分析，可以预测市场趋势、用户需求，分析竞争对手的策略等，为企业的发展和决策提供有力支持。
2. 发现问题：通过对数据的分析，可以及时发现企业内部存在的问题和隐患，如销售瓶颈、产品质量问题、运营效率低下等。
新媒体数据分析-8新媒体数据分析报告
8.4专项研究报告的撰写方法
• 问题表述 • 研究过程 • 分析建议
• 研究思路 • 数据解读
专项研究报告的撰写方法
专项研究报告，需要针对某个新媒体事件或问题逐层分析，尽量找到问题源头，并 在报告中给出明确的研究建议。
一份专项研究报告，需要符合完整的报告格式，且每一环节层层相扣。专项研究报 告一般包括问题表述、研究思路、研究过程、数据解读、分析建议等几大部分。
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专项研究报告的撰写方法
1. 问题表述
本次待解决的问题是“近半个月微信推广费用增加但未见效果”，准确表述实际上 需要解决的是2 个方面的问题，包括推广费用落实问题、销售效果问题，如图 所示。
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专项研究报告的撰写方法
2. 研究思路
“推广费用落实问题”，需要研究1 年内推广费用走势及近半个月推广费用 分配， 如图所示。
常见的日常运营报告分为三类表单，分别是过程表、效果表及汇报表。
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日常运营报告的制作方法
1. 过程表
过程表呈现的是新媒体团队的日常工作过程，通常包括事项完成的时间、任务完成 的数量、过程链接的汇总等。
如某公司的网站运营过程表，就包括文章发布数、友情链接交换数、外链发布数、 优化图片数等，如表 所示。
新媒体部门周报
如某公司新媒体部门发
日期
20ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ7 年8 月1 日至2017 年8 月13 日
送给总经理的《新媒体部门 周报》，就直接提炼出核心 数据， 包括微信公众号粉丝 情况、微博粉丝总数、网络 订单数量、网络订单金额、 待发货订单数量等，如表 所 示。
汇报人 具体数据
新媒体经理 微信公众号粉丝增加 微信公众号粉丝总数
“推广效果跟踪”，需要拆解与推广 相关的结果数据，包括增加粉丝数量、 文章阅读数量、销售数量等，如图所示。
电信行业网络优化与故障诊断方案
电信行业网络优化与故障诊断方案第一章网络优化概述 (2)1.1 网络优化背景 (2)1.2 网络优化目标 (2)1.3 网络优化流程 (3)第二章网络功能评估 (3)2.1 网络功能指标 (3)2.2 网络功能评估方法 (4)2.3 评估结果分析 (4)第三章网络优化策略 (5)3.1 网络参数优化 (5)3.2 网络结构优化 (5)3.3 网络覆盖优化 (5)第四章网络故障诊断概述 (6)4.1 故障诊断背景 (6)4.2 故障诊断目标 (6)4.3 故障诊断流程 (6)第五章故障诊断技术 (7)5.1 故障诊断方法 (7)5.1.1 基于阈值的故障诊断方法 (7)5.1.2 基于模型的故障诊断方法 (7)5.1.3 基于数据的故障诊断方法 (7)5.2 故障诊断工具 (8)5.2.1 网络管理系统 (8)5.2.2 协议分析仪 (8)5.2.3 命令行工具 (8)5.3 故障诊断案例 (8)第六章常见故障类型及处理 (8)6.1 硬件故障 (8)6.1.1 故障类型 (9)6.1.2 处理方法 (9)6.2 软件故障 (9)6.2.1 故障类型 (9)6.2.2 处理方法 (9)6.3 网络故障 (9)6.3.1 故障类型 (9)6.3.2 处理方法 (10)第七章故障预警与预防 (10)7.1 故障预警机制 (10)7.1.1 数据采集与处理 (10)7.1.2 故障预警算法 (10)7.1.3 预警结果呈现与处置 (10)7.2 预防措施 (11)7.2.1 设备维护与保养 (11)7.2.2 业务优化与调整 (11)7.2.3 培训与技能提升 (11)7.3 预警与预防案例分析 (11)第八章网络优化与故障诊断系统 (11)8.1 系统架构 (12)8.2 系统功能模块 (12)8.3 系统部署与维护 (12)8.3.1 系统部署 (12)8.3.2 系统维护 (13)第九章网络优化与故障诊断团队建设 (13)9.1 团队组织架构 (13)9.2 人员培训与选拔 (13)9.3 团队协作与沟通 (14)第十章网络优化与故障诊断项目管理 (14)10.1 项目策划与立项 (14)10.2 项目实施与监控 (15)10.3 项目验收与总结 (15)第一章网络优化概述1.1 网络优化背景信息技术的飞速发展，电信行业竞争日益激烈，网络优化成为各大运营商提升服务质量、降低运营成本、增强市场竞争力的重要手段。
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。
酒店服务质量提升行动计划作业指导书
酒店服务质量提升行动计划作业指导书第1章项目背景与目标 (4)1.1 酒店服务现状分析 (4)1.2 提升服务质量的重要性 (4)1.3 计划目标与预期成果 (4)第2章酒店服务质量评估 (5)2.1 评估体系构建 (5)2.1.1 评价指标选取 (5)2.1.2 评价指标权重设置 (5)2.1.3 评估模型建立 (5)2.2 评估方法与工具 (5)2.2.1 评估方法 (6)2.2.2 评估工具 (6)2.3 评估结果分析 (6)2.3.1 评估得分分析 (6)2.3.2 指标排名分析 (6)2.3.3 问题诊断与分析 (6)2.3.4 改进建议 (6)第3章员工服务技能培训 (6)3.1 培训需求分析 (6)3.1.1 员工基本情况分析 (6)3.1.2 岗位职责与能力要求分析 (6)3.1.3 客户满意度与投诉分析 (7)3.1.4 培训需求调研 (7)3.2 培训内容设计与课程设置 (7)3.2.1 服务理念与态度培训 (7)3.2.2 专业技能培训 (7)3.2.3 沟通技巧培训 (7)3.2.4 团队协作与领导力培训 (7)3.3 培训效果评估 (7)3.3.1 培训过程评估 (7)3.3.2 培训成果评估 (7)3.3.3 客户满意度评估 (8)第4章服务流程优化 (8)4.1 现有服务流程分析 (8)4.1.1 客户入住流程 (8)4.1.2 客房服务流程 (8)4.1.3 餐饮服务流程 (8)4.2 流程优化策略 (8)4.2.1 简化流程环节 (8)4.2.2 优化人力资源配置 (8)4.2.3 强化员工培训 (8)4.3.1 制定实施计划 (9)4.3.2 落实优化措施 (9)4.3.3 监控与反馈 (9)4.3.4 定期评估与优化 (9)第5章客户满意度提升 (9)5.1 客户满意度调查 (9)5.1.1 调查方法 (9)5.1.2 调查内容 (9)5.1.3 调查周期 (9)5.2 满意度提升措施 (9)5.2.1 改进服务流程 (9)5.2.2 员工培训与激励 (9)5.2.3 提升硬件设施 (10)5.2.4 个性化服务 (10)5.3 持续改进机制 (10)5.3.1 建立客户反馈渠道 (10)5.3.2 定期分析满意度调查结果 (10)5.3.3 落实改进措施 (10)5.3.4 评估改进效果 (10)第6章信息化建设与运用 (10)6.1 信息化现状分析 (10)6.1.1 硬件设施 (10)6.1.2 软件应用 (10)6.1.3 网络环境 (10)6.1.4 人才队伍 (11)6.2 信息化建设规划 (11)6.2.1 硬件设施升级 (11)6.2.2 软件系统优化 (11)6.2.3 网络安全防护 (11)6.2.4 人才培养与引进 (11)6.3 信息系统运用与优化 (11)6.3.1 业务流程优化 (11)6.3.2 数据分析与利用 (11)6.3.3 客户体验提升 (12)6.3.4 信息系统维护与升级 (12)第7章硬件设施改善 (12)7.1 硬件设施现状评估 (12)7.1.1 设施现状分析 (12)7.1.2 设施存在的问题 (12)7.1.3 改善优先级排序 (12)7.2 设施改善方案 (12)7.2.1 改善目标 (12)7.2.2 改善措施 (12)7.2.4 改善时间表 (12)7.3 改善效果跟踪 (13)7.3.1 效果评估指标 (13)7.3.2 效果跟踪与反馈 (13)7.3.3 持续改进 (13)第8章服务品牌塑造 (13)8.1 品牌定位与策略 (13)8.1.1 市场分析 (13)8.1.2 品牌定位 (13)8.1.3 品牌策略 (13)8.2 品牌传播与推广 (13)8.2.1 品牌传播渠道 (13)8.2.2 品牌推广策略 (14)8.2.3 媒体关系管理 (14)8.3 品牌形象维护 (14)8.3.1 服务质量管理 (14)8.3.2 客户关系管理 (14)8.3.3 品牌形象监测 (14)8.3.4 危机公关处理 (14)第9章质量管理体系建立 (14)9.1 质量管理体系构建 (14)9.1.1 确立质量方针与目标 (14)9.1.2 设计质量管理体系架构 (14)9.1.3 编制质量管理文件 (15)9.2 质量管理工具与方法 (15)9.2.1 质量管理工具 (15)9.2.2 质量管理方法 (15)9.3 质量管理实施与持续改进 (15)9.3.1 质量管理实施 (15)9.3.2 质量监督与检查 (15)9.3.3 持续改进 (15)第10章计划实施与监控 (15)10.1 实施计划与时间表 (15)10.1.1 实施步骤 (15)10.1.2 时间安排 (16)10.2 资源配置与协调 (16)10.2.1 人力资源 (16)10.2.2 物力资源 (16)10.2.3 财力资源 (16)10.3 风险预防与应对 (16)10.3.1 风险识别 (16)10.3.2 风险预防 (17)10.3.3 风险应对 (17)10.4.1 绩效考核 (17)10.4.2 激励制度 (17)第1章项目背景与目标1.1 酒店服务现状分析经济全球化的发展，我国酒店行业面临着日益激烈的竞争。
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数据分析， 诊断运营情况
电商运营与营销：从入门到精通（微课版）
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析
8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
随着生活水平与科学技术的发展，消费者从最初的“基本需求满足”逐渐转变为“个性 化消费需求”。作为运营者来说，要想产品受到消费者欢迎，增加网店收益，就必须以相关
序号
1 2
任务描述
商品分析的角度有哪些？ 怎么对商品分类进行分析？
分值（100分）
说明
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析 8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
为了帮助卖家对店铺的交易情况进行掌握和监控，卖家可以使用生意参谋对交易相关的 数据进行分析，如分析交易概况、交易构成、交易明细。本小节将详细介绍交易分析的方法，
问题，为企业和产品的运营提供决策性意见。
数据分析 的过程
8.1.2 对比分析法
在进行数据分析时，单一的数据分析只能体现单一的变量，如某一天的流量、销 量，如果将某段时间内不同时期的流量、销量进行对比，就可以得到更多的信息，如 流量增加或降低、销量提高或减少等。通过与某个相同的因素作比较，对其他的数据 进行对比分析，可以得到企业经营过程中的各种数据变化情况，更好地发现并解决问 题。 某 产 品 销 售 额 对 比 情 况
任务要求
要求掌握交易概况的分析方法 要求根据交易明细的分析和配置方法
8.4.5 任务实训及考核
序号
1
2 些内容？
任务描述
交易构成包括哪些部分？每部分包含哪
怎么查看订单交易明细？
分值（100分）
说明
实战与提升
（1）进入生意参谋首页，通过“商品概况”查看 店铺转化，并结合各项转化数据分析下单转化率低的 原因。 （2）对比分析店铺中相同时期上架的两款产品。
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8.3.1 商品分析的角度
2．商品关联分析
进行商品梳理，区分商品等级和层次 合理搭配商品
8.3.2 商品概况分析
8.3.3 商品效果分析
8.3.4 异常商品分析
8.3.5 分类分析
8.3.6 单品分析
单品分析对营销策划活动有非常重要的作用，通过大量的数据信息可以获取更 精准的单品引流效果，打造出更加适合市场的爆款。
量数据的方法，帮助网店经营者梳理流量路径，掌握流量分析方法。
8.2.1 认识基本流量数据
UV统计
用户来源
用户地区分 析
着陆页分析
PV统计
关键词分析
浏览路径
不同时段 流量统计
8.2.2 流量概况分析
8.2.3 流量来源分析
1
8.2.3 流量来源分析
ห้องสมุดไป่ตู้
2
8.2.3 流量来源分析
3
8.2.4 流量去向分析
来源去向 访客分析
销售分析 促销分析
8.3.7 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
分析商品效果 分析爆款商品
任务要求
要求分析不同时期的商品访客数、商品浏览量、下 单件数、支付金额、加购件数、收藏人数等数据 要求对爆款商品的来源去向、销售分析、访客分析 和促销分析等数据进行分析
8.3.7 任务实训及考核
数宝等。经营者可以根据自己的实际需要选择对应的工具进行分析。
8.1.6 任务实训及考核
序号
1
任务描述
任务要求
以Excel为数据分析工具，录入一个星期内的访客 要求掌握对比分析的方法， 数、订单数、销售额等数据，并进行对比分析 并判断数据是否存在异常 要求掌握电商数据分析工具
2
通过店侦探查看店铺数据
的使用
8.1.6 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
什么是数据分析？有什么作用？ 数据分析的方法和工具有哪些？
分值（100分）
说明
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析
8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
网店的流量数据很多，其中最具代表性的有浏览量、访客数、用户来源等。对这些数据 进行分析，可以了解网店的经营现状，本小节将以淘宝网中的生意参谋为例介绍分析这些流
8.1.3 拆分分析法
拆分分析法是指将一个大的问题无限地进行拆分，将其细分为一个一个的小问 题，从小问题中进行分析，进而快速找到问题的原因。
￥
8.1.4 漏斗分析法
漏斗图通过对运营各个环 节的流程进行对比分析，能够 直观地发现并说明问题，适合 对电商网店的转化率数据、营 销推广各个环节的转化（从展 现、点击、访问、咨询、订单 生成的角度进行分析）和客户 各阶段的转化比较等进行分析。
数据作为依据，在数据分析的基础上进行营销策略的制定与改善。本小节将对数据分析的基
础知识进行介绍，包括数据分析的重要性，数据分析的3种基础方法，帮助网店运营者做好数 据分析的准备工作。
8.1.1 数据分析的重要性
数据分析通过大量的统计和分析数据，能够全面、准确地掌握和了解企业和产 品的运行状态和发展变化情况，能够更好地找到并发现问题，从而有针对性地解决
分值（100分）
说明
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析 8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
商品变化直接影响网店销售情况，对商品进行分析是相当有必要的。对商品情况产生影 响的因素非常多，下面将从不同角度进行分析，并利用生意参谋对商品概况、商品效果、异
常商品、商品分类进行分析，帮助卖家掌握商品分析的方法。
帮助读者掌握使用生意参谋进行各种数据分析的方法。
8.4.1 交易概况分析
8.4.2 交易构成分析
8.4.3 交易明细分析
交易明细可以帮助经营者全面掌控店铺财务数据，了解店铺财务健康指数和资 金流动情况。
8.4.5 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
查看网店交易概况并进行同行对比 查看交易明细并进行配置
转化率等因素有关，经营者和客服人员需要针对不同的数据作出相应的对策，如拍
下件数高，但支付率低，说明顾客可能对商品存在质疑，需要客服人员与顾客进行 沟通以提高支付率；回头率低，则需要进行一些必要的会员关系管理，作好老客户
营销。作为网店经营者，需要对每个商品的销售情况进行了解和跟踪，这样不仅可
以持续完善销售计划，促进销量的增长，还可以优化库存和供应链体系，提高供应 周转效率，降低成本。
8.1.5 数据分析工具
用于进行数据分析的工具很多，简单的数据可以直接通过Excel来进行分析，或 通过专业的数据分析工具，如Tableau、BDP等进行分析。
其次，各大电商网站为了方便经营者进行数据的统计与分析，还提供了 对应的数据分析工具，如淘宝的生意参谋、京东数据罗盘等。
一些专门进行电商数据分析的网站也可进行数据分析，如店侦探、电商宝、知
8.3.1 商品分析的角度
1．商品销量分析 商品销售是一个需要不断完善和优化的过程，商品在不同时期、不同位置、不
同价格阶段，其销售量都会有所不同，经营者需要根据不同情况进行实时调整。
一般来说，网店商品销量主要与拍下件数、拍下笔数、拍下金额、成交件数、 成交笔数、成交金额、成交用户数、客单价、客单价均值、回头率、支付率、成交
8.2.5 任务实训及考核
序号
1
任务描述
查看网店流量数据
分析店铺流量的来源与去向 数据的含义
任务要求
要求查看店铺的实时流量数据，并掌握各项 通过对流量的来源和去向进行分析，掌握店 铺流量的基本情况，并找出流量优化的方向
2
8.2.5 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
流量分析需要分析哪些数据？ 怎么进行同行业流量来源的对比？
祝：学有所成！
电商运营与营销：从入门到精通（微课版）
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