项目一 数据分析认知
数据分析师认知实习报告
数据分析师认知实习报告一、实习背景随着我国经济的快速发展，大数据时代已经来临，数据分析师这一职业应运而生，成为当今社会的热门职业之一。
我作为一名数据分析师实习生，有幸加入了一家知名互联网公司，进行了为期三个月的认知实习。
在此期间，我深入了解了数据分析师的工作内容、技能要求以及行业现状，为今后的职业发展奠定了基础。
二、实习内容1. 数据采集与清洗在实习过程中，我了解到数据分析师首先要掌握的基本技能是数据采集与清洗。
公司使用的数据来源于多个渠道，包括内部数据库、公开数据和第三方数据接口。
我学会了如何使用Python编写爬虫代码，从互联网上抓取所需的数据，并运用相关库对数据进行清洗，如去除空值、异常值等。
2. 数据存储与管理为了方便数据分析和挖掘，我将清洗后的数据存储到数据库中。
在此期间，我学习了SQL语言，掌握了数据库的增、删、改、查等基本操作，并了解了分布式存储技术，如Hadoop、Spark等。
3. 数据分析与挖掘在实习过程中，我学会了使用Python、R等编程语言进行数据分析与挖掘。
通过实习项目，我熟练掌握了各类统计方法、机器学习算法和深度学习模型。
例如，在处理用户行为分析项目中，我运用了描述性统计、相关性分析和回归分析等方法，为企业提供了有针对性的业务优化建议。
4. 数据可视化与报告为了更直观地展示分析结果，我学会了使用Tableau、Power BI等数据可视化工具，将数据转化为图表，以便于领导和团队成员更好地理解分析结果。
此外，我还掌握了Excel、PPT等办公软件，能够撰写高质量的分析报告，为决策提供数据支持。
三、实习收获与体会1. 专业技能的提升通过实习，我掌握了Python、R等编程语言，SQL语言以及数据可视化工具的使用，大大提升了我的专业技能。
同时，我对数据分析流程有了更深入的了解，为今后的工作打下了坚实基础。
2. 团队协作与沟通能力的培养在实习过程中，我与团队成员密切配合，共同完成项目任务。
电子商务数据分析概论单元一 产品数据分析认知
模块五 产品数据分析
目录
CONTENT
单元一
产品数据分析认知
单元二
产品行业数据分析
单元三产品能力数据分析来自知识导图学习目标
知识目标
熟悉产品数据分析的概念和内容； 了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度； 掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法； 掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法。
广方案，并对店铺产品的结构进行了调整。一段时间
后，店铺销量果然得到了飞升。
图5-1 搜索词排行 图5-2 用户年龄分析
引导案例
【案例思考】 结合案例，思考并回答以下问题： （1）小王都进行了哪些内容的产品数据分析？ （2）请思考产品数据分析能为企业或店铺带来哪些好处？
单元一 产品数据分析认知
一、产品数据分析概念
能力目标
能独立完成产品搜索指数分析和产品交易指数分析； 能独立完成产品获客能力分析和产品盈利能力分析； 能使用生意参谋工具完成产品数据的分析。
思政目标
能够在产品数据分析过程中坚持正确的道德观； 具备法律意识，遵守商家数据保密、知识产权等相关法律法规。
引导案例
新手卖家小王在淘宝网上开店创业后，销量情况并不十分理想。经过同行指点，小王使用数
据分析工具——生意参谋对店铺产品进行了行业数据分析。
如图5-1、5-2所示，小王针对店铺主营的大码女装进行了搜索词分析和搜索用户年龄分析，
结果显示：搜索词“休闲少女风穿搭”、“大码女装”、
“秋款两件套 洋气 减龄”位于搜索词排行榜前三甲；
180-24岁年龄段的用户搜索量遥遥领先。根据分析结
果，小王对店铺的关键词进行了优化，重新制定了推
二、产品数据分析内容
电子商务数据分析概论单元一 市场数据分析认知
一、市场数据分析的内容
竞争数据分析
了解了行业的整体状况，还需要纵深下去，识别并分析 竞争对手。在信息透明的互联网时代，所谓市场容量大、 竞争小的市场很少有，甚至可以说几乎不存在，对此， 需要积极投入到竞争环境中，通过比较明确自身企业在 同行业中的位置，了解自身的优势，也需找出自身和竞 争对手的差距，并积极进行改善。
行业数据分析
竞争数据分析
一、市场数据分析的内容
行业数据分析
行业是指由众多提供同类或相似商品的企业构成的群体， 通过对行业进行宏观及微观分析，如行业集中度、行业 市场规模、商品售卖周期、客户品牌及属性偏好等，用 以判定电商企业选择的行业是否有较好的发展态势，行 业的天花板在哪里，行业类目下哪些子行业比较有发展 潜力。
图3-1 2012-2020年小家电市场规模及预测
引导案例
此外，数据分析人员了解到， 80、90后等新生代用 户成为市场增长主力军，该年龄段客户追求时尚科技、重 视潮流个性的消费特点将推动小家电市场向高端、智能化 发展。并且，小家电电商销售占据主导地位，线上渠道占 比约为65%-70%。数据分析人员进一步整理统计出2019年 第一季度小家电主要品类销售数据，榨汁机、料理机、豆 浆机等、电水壶四款产品线上销售占比均超70%，如图3-2 所示。
电子商务数据分析概论
模块三 市场数据分析
目录
CONTENT
单元一
市场数据分析认知
单元二
行业数据分析
单元三
竞争数据分析
学习目标
知识目标
了解市场数据分析的内容组成； 明确市场数据分析的价值； 了解市场需求分析的重要性； 熟悉竞争对手的界定方法。
能力目标
能够根据获取的数据进行行业集中度分析； 能够进行市场容量分析及预测； 能够分析市场需求量变化趋势以及客户品牌、价格、属性偏好； 掌握识别竞争对手的方法； 能够进行竞店和竞品分析。
数据分析思路范文
数据分析思路范文数据分析是指通过运用统计学方法、数据挖掘技术以及信息可视化等手段，对大量数据进行分析、整理、挖掘，从中发现隐藏的规律性和价值信息，以支持决策和解决问题的过程。
在进行数据分析时，我们需要有清晰的思路和步骤，下面是一个简单的数据分析思路。
1.确定分析目标和问题：在做数据分析之前，需要明确我们想要解决的问题或达到的目标。
例如，我们可能想了解一些产品的销售情况、顾客购买偏好、市场竞争情况等。
2.收集数据：在数据分析过程中，我们需要收集有关问题或目标的数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、网络、调查问卷等。
确保数据的准确性和完整性很重要。
3.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗包括查找和处理缺失值、异常值、重复值、不一致性等问题，以确保数据的质量。
4.数据探索：对于收集到的数据，需要进行探索性数据分析，了解数据的基本特征，包括数据的分布、中心趋势、离散程度等。
可以使用各种统计图表和汇总统计量来展示和描述数据。
5.特征工程：在进行更深入的数据分析之前，可能需要对原始数据进行特征工程处理。
特征工程是指根据问题或目标的需要，从原始数据中提取、构造和选择合适的特征，以供后续的建模和分析使用。
6.模型建立与分析：在数据准备好之后，可以根据分析目标选择合适的模型进行建立和分析。
模型可以是统计模型、机器学习模型等。
根据具体问题的不同，选择合适的模型方法。
7.结果解释与报告：在完成数据分析之后，需要对结果进行解释和总结，并形成相应的报告或展示。
报告应包含分析的主要发现、结论和建议，以供决策者参考。
8.结果验证与迭代：对于数据分析的结果，需要进行验证和迭代，以提高分析的准确性和可靠性。
这可能需要对数据进行更深入的分析，调整模型参数等。
总之，一个完整的数据分析过程需要经历数据收集、清洗、探索、特征工程、模型建立与分析、结果解释与报告以及结果验证与迭代这些步骤。
这一过程是一个迭代和循环的过程，需要根据实际问题的需要灵活调整和应用分析方法和技术。
大数据认知实习报告总结
大数据认知实习报告总结首先，我要感谢学校和实习单位给予我这次宝贵的大数据认知实习机会。
在这段实习期间，我深刻认识到大数据技术在各行各业的重要性，并掌握了相关技能和知识。
以下是我在实习过程中的收获和体会。
一、实习内容1. 了解大数据概念：实习期间，我学习了大数据的定义、特征、应用领域和发展趋势。
我认识到，大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据生成及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的 data。
2. 学习大数据技术：我了解了大数据技术体系，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
学习了 Hadoop、Spark、Flink 等大数据处理框架，以及Python、R 等数据分析语言。
3. 实践项目操作：在实习过程中，我参与了实际项目，进行了数据处理、分析和挖掘。
通过实践，我熟练掌握了大数据处理工具，提高了数据分析和解决问题的能力。
4. 参观企业：实习期间，我们参观了部分企业，了解了大数据技术在金融、医疗、互联网等领域的应用。
这使我认识到大数据技术在实际生产中的重要作用，激发了我深入学习的动力。
二、实习收获1. 知识与技能的提升：通过实习，我系统地学习了大数据相关知识，掌握了大数据技术的核心框架和工具。
同时，实践操作使我提高了数据处理和分析能力。
2. 团队合作与沟通能力的培养：在实习过程中，我与同学们共同完成项目任务，学会了协作和沟通。
这有助于我今后在团队中更好地发挥作用。
3. 行业认知的拓宽：参观企业使我了解了大数据技术在不同领域的应用，对我未来职业规划和发展具有指导意义。
4. 学术与产业的结合：实习使我认识到学术研究与实际生产之间的联系，激发了我继续深入研究的兴趣。
三、实习体会1. 实践出真知：通过实习，我深刻体会到理论联系实际的重要性。
在实践中，我将所学知识运用到实际项目中，提高了自己的综合素质。
2. 不断学习与进步：大数据技术日新月异，我认识到要跟上时代发展，必须不断学习新知识、新技能。
项目一第二课时 处理数据,获取信息
第一单元数据与信息项目一探秘鸟类研究——认识数据、信息与知识第二课时处理数据，获取信息■教学目标1.通过实例分析，通过获取到的数据，感知其中的信息，描述信息的概念和特征，理解数据、信息与知识之间的相互关系。
2.学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息。
3.注重发展学生的信息意识和信息社会责任。
其中信息意识是指个体对信息的敏感度和对信息价值的判断力。
■教学重点和难点1.重点：信息的概念和特征。
2.难点：信息的获取方式与处理。
■教学准备1.软硬件环境：机房、思维导图软件、大数据应用平台。
2.教学素材：鸟类研究的案例或其他获取信息方式与处理的案例，数据与信息的应用案例。
■教学过程一、导入“人类社会已进入大数据时代，信息技术与社会各领域的交互融合引发了数据量的迅猛增长，同时带来了海量信息。
现实社会中，数据和信息无处不在，我们时刻处于数据和信息的包围之中。
那么，什么是信息？今天，我们将学习信息的基本知识，并如何处理数据，获取信息。
”二、什么是信息（１）阅读教材中的项目一“处理数据，获取信息”，完成“导学案”第一部分的问题和任务。
（２）阅读知识链接中的“数据和信息”，结合“处理数据，获取信息”，完成“导学案”第二部分的问题和任务。
（３）阅读知识链接中的“数据信息与知识的关系”及相关资料，完成“导学案”第三部分的问题和任务。
信息（iOfoSmBtioO）是数据中所包含的意义，是对数据进行加工的结果。
把数据有组织、有规律地采集在一起就形成了信息。
数据一方面承载着信息，另一方面也产生着信息。
二、信息的特征（1)普遍性数据是对客观事物属性的描述。
事物是普遍存在的，因此，数据也无处不在，无时不有。
考试的成绩、上课的铃声是数据，人们阅读的文章、观看的影片也是数据······有了数据，人们就会感知其中的意义，自觉或不自觉地获取信息。
因此，信息也是普遍存在的。
项目反应理论与认知诊断的统计推断方法
1、跨领域应用：将项目反应理论和认知诊断方法应用到更多领域，如医学、 社会调查、人力资源等领域，拓展其应用范围和使用价值。
2、精细化建模：针对不同领域和实际问题的特点，开发更加精细化和个性 化的统计推断模型，以更好地满足实际需求。
3、数据科学方法：结合数据科学领域的新方法和新技术，如机器学习、深 度学习等，提高统计推断的精度和效率，为实践提供更加可靠的支持。
3、结果解释方面，需要对模型结果进行充分解释，以便更好地理解和利用 模型结果。可以结合实际问题和数据的特点，制定合理的解释方式和指标，对模 型结果进行深入分析，以便更好地指导实践和应用。
五、结论与展望
本次演示介绍了项目反应理论与认知诊断的统计推断方法及其应用，包括项 目反应模型、认知诊断模型、参数估计与检验等，并通过例题和数据讲解了方法 的具体应用。还分析了统计推断方法面临的挑战和相应的解决方案。随着技术的 发展和应用领域的扩展，未来研究可以以下几个方面：
3、参数估计与检验
在应用项目反应理论和认知诊断模型时，需要对模型参数进行估计和检验。 常见的参数估计方法包括最大似然估计、期望最大化算法等，检验方法则包括拟 合度检验、模型稳定性检验等。参数估计与检验可以确保模型的适用性和精度。
三、方法应用
1、考试成绩分析
通过应用项目反应理论，可以对考试成绩进行全面分析。例如，教育机构可 以利用项目反应理论对试题难度、区分度等进行分析，以便更好地设计试题和评 估学生的学习水平。此外，项目反应理论还可以用于学生的能力估计和学科优势 识别等方面。
项目反应理论与认知诊断的统计推 断方法
目录
01 一、项目反应理论与 认知诊断的简介
02 二、统计推断方法
03 三、方法应用
04 四、挑战与解决方案
《商务数据分析基础》课程标准
《商务数据分析基础》课程标准第一部分课程性质与任务一、课程性质《商务数据分析基础》课程是高等职业院校商务数据分析与应用专业的一门专业基础课程。
对学生商务数据分析与应用职业能力的培养和职业素养的养成起着重要的支撑作用。
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和思路，及运用EXCEL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EXCEL进行分析的能力，为学生学习和掌握《运营数据分析》、《市场数据分析》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。
先导课程是《数据采集与处理》等课程，后续课程是《数据可视化》等课程，建议课程开设在第三学期。
二、课程任务通过企业调研和召开典型工作任务实践专家研讨会，确定了本课程的PGSD能力分析目标，根据PGSD能力分析目标确定了本课程的任务内容。
具体如下:三、课程设计理念及依据该门课程以就业为导向，以能力为本位，以职业技能为主线，以模块项目为主题，以夯实基础、适应岗位为目标，形成科学的模块化课程体系。
突出学生的主体地位，重视能力培养和素质培养，突出教育思想转变。
采用真实案例启发学生对现实问题的思考，引导学生发现问题、提出问题、分析问题、解决问题的教学方法。
对学生采用分组讨论、探究式教学方式等调动学生的自主性学习。
将课堂知识与创新创业实践紧密结合起来，培养学生在实践中运用所学知识发现问题和解决实际问题的创新能力和创业能力。
本课程在广泛听取行业企业的实践工作者的意见和建议，并在来自企业的兼职教师的参与下，从实战任务出发，并结合1+X证书制度、思政元素、职业竞赛内容需要整合而成。
以工作任务为主线优化教学设计，创新教学方法，开发工学结合特色教材，调整评价考核方法等，从而构建一个体现职业能力，适应专业发展和人才培养需要的完整的课程教学体系。
商务数据分析基础与应用项目1商务数据分析认知
商务数据分析基础与应用项目1商务数据分析认知商务数据分析是指通过收集、整理、分析和解释商务数据，从中获取有价值的信息和洞察，为企业的决策制定和业务运营提供支持。
它主要基于数据挖掘、统计学、机器学习等技术，使用各种工具和软件进行数据处理和分析，目的是发现数据背后的规律和趋势，为企业提供有效的策略和建议。
项目1是商务数据分析的入门级项目，旨在帮助学员了解和掌握商务数据分析的基本概念、方法和工具。
项目的主要内容包括以下几个方面：1.数据收集和整理：学员将学习如何收集和整理商务数据，包括从各个渠道获取数据、清洗和转换数据格式、建立数据仓库等。
此过程的目标是确保数据的准确性和完整性。
2.数据分析和解释：学员将学习如何使用统计学和数据分析技术对商务数据进行分析和解释。
这包括使用描述性统计方法对数据进行总结和描述，使用推断统计方法进行假设检验和置信区间估计，使用回归分析方法探讨变量之间的关系等。
3.数据可视化和报告：学员将学习如何使用数据可视化工具和技术，将分析结果以图表、报表等形式呈现出来。
通过可视化，可以更好地展现数据的趋势和模式，帮助决策者更好地理解和利用数据。
4.商务数据分析实践：学员将参与一个真实的商务数据分析项目，通过实践运用所学知识和技能，解决实际的商务问题。
这将为学员提供宝贵的实战经验，并加深对商务数据分析的理解和认识。
通过参与项目1，学员将对商务数据分析的基本概念和流程有所了解，并能够运用所学方法和工具进行简单的商务数据分析。
同时，他们将能够理解数据分析在决策制定和业务运营中的重要性，为企业提供有效的决策支持。
《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已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。
掌握数据分析的基本概念和技能
掌握数据分析的基本概念和技能随着信息技术的迅猛发展，数据的数量呈指数级增长，数据分析也逐渐成为现代商业管理和决策中不可或缺的一环。
通过数据分析，可以发掘数据中隐藏的规律和趋势，为企业提供准确的决策依据，提高企业的竞争力和效率。
本文将介绍数据分析的基本概念和技能，帮助读者掌握数据分析的基础知识和实用技能。
一、什么是数据分析？数据分析是指利用各种统计方法和技术，对所收集的数据进行加工、处理、分析和解释，以获得对所研究问题的深入理解和认识的过程。
数据分析可以应用于各种不同的领域和问题，如市场营销、金融、人力资源、医疗保健等等。
它可以帮助我们识别关键的商业趋势，优化产品设计，改进市场营销策略，提高组织效率等。
不同于单纯的数据采集或数据报告，数据分析强调对数据的深入思考和洞察，需要具备扎实的统计学和数学功底，以及敏锐的商业洞察力。
二、数据分析的主要步骤数据分析主要包括以下四个步骤：1. 数据收集：数据分析的开始，是从海量数据中，筛选收集与分析目的相关的数据。
常用的方法包括在线调查、采样调查、问卷调查、文献研究、统计机构数据和社交网络数据等等。
在此阶段，需要注意数据来源的可靠性和数据采集的方式。
2. 数据清洗：数据采集完成后，需要进行数据清洗，即清理和处理数据中的错误、缺失值、异常值等等，使数据达到可用于分析和建模的标准。
数据清洗需要耗费大量的时间和精力，但它对于后续的分析结果至关重要。
3. 数据分析：在数据清洗完成后，就可以对数据进行分析，利用各种数据分析工具，从数据中发现规律和趋势。
常用的分析技术包括描述性统计、推断统计、数据挖掘和机器学习等等。
此阶段需要对不同的技术有深入的了解，才能运用娴熟。
4. 结果解释：数据分析结束后，需要对分析得到的结果进行解释和总结，使其能够通过简明的口头或书面报告传达给决策者。
此阶段需要对数据分析的相关知识有扎实的认知和清晰的逻辑思维。
三、数据分析的常用工具为了帮助读者更好地掌握数据分析的技能，我们选取以下几个数据分析常用工具进行介绍：1. Excel：Excel是微软的一款办公软件，具有丰富的数据分析功能。
电子商务数据分析认知
具有数据敏感性 善于用数据思考和分析问题 具备收集、整理和清洗数据的能力 具有较好的逻辑分析能力
2
项目导入
时趣大数据助力李宁精准跨界明星营销
2021/3/11
3
时趣大数据助力李宁精准跨界明星营销
首先，基于大数据的人群洞察——找到品牌与消费者的最优连接者 其次，匹配明星信息——确保信息精准抵达 第三，建立预测响应机制——优化后续营销活动设计
• 数据集成 • 数据清洗
2021/3/11
17
数据分析概念
数据预测分析
• 预测分析是大数据技术的核心应用 • 可帮助企业做出正确而果断的业务决策
2021/3/11
18
数据分析流程
2021/3/11
19
去重
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
原始空调型号 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/NFI19+3 Midea/美的 KFR-35GW/WDBD3@ Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ Midea/美的 KFR-23GW/DY-PC400(D3) Midea/美的 KFR-26GW/WCAB3@ Gree/格力 KFR-26GW/(26592)NhAc-3 TCL KFRd-23GW/BF33-I Midea/美的 KFR-35GW/WCBD3@ TCL 移动水冷气扇小空调 Midea/美的 KFR-26GW/WCBD3@ AUX/奥克斯 KFR-35GW/BpNFI19+3
2021/3/11
34
数据分析工具
MINITAB
2021/3/11
35
数据分析工具
EXCEL
财务报表分析 第七版 项目一认知财务报表分析
间的内在联系，这有利于更恰当地评价企业整体的财务状况质量，更科学地预
测企业的发展趋势。
2 财务报表分析的起源与发展
财务报表分析始于
源于银行家对信贷者的信用分析。美国南北战争之
后，许多企业陷入困境，纷纷向银行申请贷款以维持生存。当时，在决定贷款之前， 银行要求借款企业
提供财务报表，对贷款企业财务报表等资料的真实性进行分析与检查，以全面分析企业财务状况，确认
报表分析主体及财务报表分析报告的其他受益者提供决策依据。
2 财务报表分析的方法
2 财务报表分析的方法
比较分析法是指通过主要项目或指标值变化的 对比,从数量上确定出差异，分析和判断企业经 营及财务状况的一种分析方法。
比较分析法是财务报表分析中
的方法，
也是其他分析方法运用的 。通过比较分析,
可以发现所分析数据或指标的问题所在, 揭示企
如果说财务报表的产生过程是一种“ ”，即把企业务，按照一定的规则加以分类、汇总,从
而在整体上反映企业的财务状况和经营成果，那么财务报表分析是更进一步的
“综合”,即通过专门的分析方法与手段，对财务报表所反映的信息做进一步
的提炼、处理和加工，揭示企业的各种经营活动和管理活动与企业财务状况之
财务报表分析的内涵和外延都会不断拓展，最终将会演变成“
”。
3 财务报表分析面临的挑战
1 财务报表分析的内容
2 财务报表分析的目的
分析主体
投资者
分析目的
为决定是否投资，需要分析公司未来盈利能力和经营风险； 为考察经营者业绩，需要分析资产盈利水平、破产风险和竞争能力； 为决定股利分配政策，需要分析筹资状况。
债权人
为决定是否给公司贷款，需要分析贷款的报酬和风险； 为了解债务人短期偿债能力，需要分析其流动状况； 为了解债务人长期偿债能力，需要分析其盈利状况和资本结构。
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集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用
的消费行为、消费心理，并推送相应的产品或服务。
随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。
案例阅读
销售
补货
库存
成本
采购行情
进货决策
决策支持
案例阅读
https:///
案例阅读
http：///
项目一数据分析认知
任务安排
• • • • • 认知数据 认知网站数据分析 认知网站数据分析流程和方法 认知网站运营数据分析指标 网站数据分析常用工具应用
01 认知数据
项目导入
认识数据分析能力的重要性
1.帮助领导做出决策
1
2.预测风险
2
3
3.把握市场动向
任务1.1-认识数据
【任务目标】
• 理解数据的含义、分类和作用，培养数据分析的敏感性
网站分析基本流程
分 析 阶 段 主 要 工 作
识别影响问题产生的潜在原因
转化流程设 计是否合理
辨明少数关键的根本原因并进行验证 为寻找潜在的改进方案提供依据
网站分析基本流程
改进阶段主要工作
转化流程设 计是否合理
针对导致问题产生的根本原因提出解决方案 通过评估和试运行，选择最佳方案并执行
网站分析基本流程
控制阶段主要工作
对改进后的流程进行标准化
转化流程设 计是否合理
实施流程控制计划，并持续监测流程稳定性 建立持续改进机制
网站数据分析作用
网站转化率提升1%会产生什么影响？
降低客户成本 增加潜在收入
转化流程设 计是否合理
网站数据分析失败
目标/目的不明确、不完整 原始数据错误/不全面/时间段无可比性
例
商品类型、地域区限、品牌类型和价格区间等，有很 多方法产生分类数据的概念分层。
随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。
集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用
案例阅读
数码
京东 分类
任务1.1 认识数据
数据的作用 数据的作用是多种多样的，重点介绍数据的诊断和预测作用。
诊断作用
观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研 对商品名称的搜索量判断其是否利于搜索引擎搜索。 究或技术设计等所依据的 数值 ，这些数值是反映 客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符 集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用
70.00%
60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00%
销售额
同比增长率 环比增长率
网站数据趋势分析
趋势线拟合
指数趋势线 对数趋势线 线性趋势线
网站数据趋势分析
指数趋势线
• 用于拟合指数形式增长的数据 • 特点：增长速度先慢后快
线性趋势线
• 增长速度均匀
明确流程改进的任
务
收集客户信息
网站分析基本流程
按问题的来源对象 获取问题途径 外部客户之声 转化流程设 计是否合理 内部客户之声 外部和内部转化
网站分析基本流程
测量阶段主要工作
绘制详细流程图
度量流程缺陷或波
动
收集反应流程数据
选择原因，并提供
数据支持
转化流程设 计是否合理
评估流程绩效现状
和目标间差距
随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。
案例阅读
Data 成绩（教师）
房价（购房者） 网店店铺（店主）
体检（医生）
手机选型（消费者）
任务1.1 认识数据
数据的分类
电子商务中的常用数据分为两类，数值型数据和分类型数据。
数值型数据
由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用自然 可以用符号、字母等方式对客观事物进行直
任务发布
任务二 认知网站数据分析
困惑
• 分析用来干嘛？ • 无从下手 • 不清楚如何分析
困惑
困惑
• 找不到真正的原因
• 不知道怎样提出改进措施 • ……
任务二 认知网站数据分析
网站是什么？
• 网站就是渠道
网站分析目的
• 通过网站分析提升投资回报率
任务二 认知网站数据分析
网站分析什么 网站的眼睛
分析
零花钱
诊断
策略
任务1.1 认识数据
数据的作用 数据的作用是多种多样的，重点介绍数据的诊断和预测作用。
预测作用
可以用符号、字母等方式对客观事物进行直 管理决策者可以对产品 或活动作出合理的判断
观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研 究或技术设计等所依据的 数值 ，这些数值是反映 客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符
随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。
案例阅读
时间
数值型
成交
店铺
订单
高峰
任务1.1 认识数据
数据的分类
电子商务中的常用数据分为两类，数值型数据和分类型数据。
分类型数据
可以用符号、字母等方式对客观事物进行直 即反映事物类别的数据。
观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研 究或技术设计等所依据的 数值 ，这些数值是反映 客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符
关键字
可以通过电子商务网站的某种商品的 关键字搜索量 随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。
集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用
来预测该商品销量的提升等
案例阅读
参加人数 预测报名 类目选品 数据决策
活动
店铺
任务1.1 认识数据
数据对企业的作用 帮助商家准确预判顾客的消费行为、消费心理。
数据分组
点击此处添加文本
数据检索
数据组织
数据排序
数据计算
点击此处添加文本
几个常用术语
1.平均数 6.倍数与番数
1
2.百分比与百分点
6
5
5.绝对数与相对数
2 3 4
3.比例与比率
4.频数与频率
平均数
平均数=全部数据的总和/数据个数
百分比与百分点
百分比表示一个数是另一个数的百分之几
%
百分点 12%就可以表示为12个百分点，它的最小单位是1%。
数据时代
企业每天都面临着海量、瞬时、多样化的数据，比如
观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研 顾客在网上的任何一次 点击行为、购买行为等。 究或技术设计等所依据的 数值 ，这些数值是反映 客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符
可以用符号、字母等方式对客观事物进行直
产品服务
可以通过对这些数据的分析，帮助商家准确预判顾客
数据的准确性
COOKIE 方式与准确性 用户的识别
IP 注册用户名
ID号
网站数据分析前的准备工作
数据的准确性
停留时间
存在问题
只能统计用户浏览最后一个页
只能统计用户停留
不能分别用户
面与第一页面之间的时间间隔
在某个页面的时长
是否真的在看
网站数据分析前的准备工作
数据的准确性
访问来源
直接浏览
搜索来源
外部网站
收费活动
网站数据分析前的准备工作
数据的准确性
点击流
网站运
关联问
数据
营数据
题
网站数据趋势分析
数据分析存在Βιβλιοθήκη 问题决策层 产品方运营方
•需要公司整体数据，而非几个月的数据
•需要这个月销售数据的同比和环比数据 •需知道用户总体上是增长还是下降趋势
•报表中的数据无法反映长期变化情况 •需要掌握网站运营情况，及时发现问题 •需要预测数据帮助他们做好准备工作
网站数据趋势分析
对数趋势线
• 增长速度先快后慢
多项式趋势线
• 适用于变化趋势比较不固定的数据 • 用于拟合趋势比较复杂的曲线
网站数据趋势分析
幂趋势线
• 与指数趋势线比较相似
移动平均趋势线
• 可根据数据自身变化情况做出平滑效果的拟合线
网站数据趋势分析
销售额
180000 160000 140000 120000 100000 销售额 80000
网站数据趋势分析
•同比 •环比 •定基比
趋势分析
趋势分析
趋势分析
网站数据趋势分析
网站数据趋势分析
网站数据趋势分析
网站数据趋势分析
网站数据趋势分析-案例
XXXX年销售额每月同比、环比数据表 月份 销售额 同比增长率 1月 2月 108500 115400 62.4% 64.2%
环比增长率
10.38% 6.36%
客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符
观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研 数或度量衡单位进行计量的具体的数值。 究或技术设计等所依据的 数值 ，这些数值是反映
例
支出600元、好评率96%、销售量15680个、重量3 公斤等，这些数值就是数值型数据。
集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用
比例与比率 比率是在各部分的数值所占整体的比重 比如20个人，其中成人 12，儿童8 ，12：20 8：20
比例是指整体中各部分之间的比重，8：12
倍数与番数
倍数是一个数除以另一个数的商 9/3=3 9是3的3倍
番数是指原来数的2的N次方 公司本月产品数量番了8番，从上个月的1.2万件提高到了9.6万件， 成本也从10万下降一倍，今年成本为5万。
案例阅读
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数据分析的作用
数据分析的作用
数据分析的基础步骤
明确分析目的
数据收集
数据处理 数据分析 数据展现 报告撰写
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数据的来源
数据库