数据化运营第8章
数据化运营管理课程设计
数据化运营管理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解数据化运营管理的基本概念，掌握数据收集、处理和分析的基本方法。
2. 使学生了解数据化运营管理在企业和组织中的应用场景，掌握相关理论知识。
3. 帮助学生掌握运用数据解决实际问题的步骤和技巧，提高数据思维能力。
技能目标：1. 培养学生运用信息技术进行数据收集、处理和分析的能力。
2. 培养学生运用数据化运营管理知识，解决实际问题的能力。
3. 提高学生的团队协作能力和沟通能力，使其能够在项目中进行有效分工与协作。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据化运营管理的兴趣，激发学习热情，形成主动学习的态度。
2. 培养学生具有数据敏感度，认识到数据在企业和组织决策中的重要性。
3. 培养学生的创新意识，鼓励他们敢于尝试，勇于实践，将数据化运营管理知识应用于实际生活和工作中。
课程性质：本课程旨在帮助学生建立数据化运营管理的知识体系，提高运用数据分析和解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，但可能缺乏实际应用经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论联系实际，以案例教学和实践操作为主，培养学生的实际操作能力和数据分析思维。
在教学过程中，注重引导学生主动参与，提高课堂互动性，确保课程目标的实现。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述具体的学习成果。
二、教学内容本课程教学内容分为以下四个模块：1. 数据化运营管理基础知识- 教材章节：第一章 数据化运营管理概述- 内容：数据化运营管理的定义、作用、发展历程；数据类型及数据采集方法。
2. 数据处理与分析方法- 教材章节：第二章 数据处理与分析技术- 内容：数据清洗、数据整理、数据可视化；常用数据分析方法，如描述性分析、关联分析等。
3. 数据化运营管理应用案例- 教材章节：第三章 数据化运营管理应用案例分析- 内容：电商、金融、零售等行业的数据化运营管理案例；案例分析与讨论。
4. 数据化运营管理实践- 教材章节：第四章 数据化运营管理实践- 内容：实践项目设计、数据采集与处理、数据分析与报告撰写；团队协作与成果展示。
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。
信息化运营及安全管理制度范文(4篇)
信息化运营及安全管理制度范文第一章总则第一条根据国家相关法律法规、规章以及公司实际情况，为确保公司信息化运营安全、提升信息化运营效能，制定本制度。
第二条本制度适用于公司信息化运营过程中所有的人员和设备，包括但不限于公司内部员工、合作伙伴、供应商等。
第三条公司信息化运营安全管理的目标是保证信息系统的安全运行和信息的保密性、完整性和可用性。
加强对信息资产的保护和风险管理。
第四条公司信息化运营安全管理的基本原则是责任明确、依法合规、风险管理、全员参与、持续改进。
第五条公司应按照国家有关规定和本制度要求，建立健全信息化运营安全管理制度、安全保障体系和风险防控措施，明确信息管理人员、设备、数据的安全责任与义务，并进行监督、检查和评估。
第二章信息化运营安全管理组织第六条公司设立信息化运营安全管理委员会，负责信息化运营安全工作的决策、策划和监督。
第七条公司应当设立信息化运营安全管理部门，负责具体的信息化运营安全管理工作，包括但不限于网络安全、系统安全、数据安全等。
第八条信息化运营安全管理部门应当设置专职信息化运营安全管理员，负责相关工作的运营和监督。
第九条公司应当加强信息化运营安全管理人员的培训和能力建设，提高其信息安全意识和技能。
第三章信息资产保护第十条公司应当建立信息资产管理制度，明确信息资产的分类、等级和保护措施。
第十一条公司应当编制信息资产清单，对信息资产进行登记、归类和评估，确保信息资产的安全和完整。
第十二条公司应当建立信息资产管理责任制度，明确各级别人员对信息资产的管理责任和义务。
第十三条公司应当加密或采取其他适当的措施，保证信息资产的保密性和完整性。
第十四条公司应当定期备份信息资产，确保数据的可靠性和可用性。
第十五条公司应当定期进行信息资产漏洞扫描和安全性评估，及时修复漏洞和强化安全防护措施。
第四章网络安全管理第十六条公司应当建立完善的网络安全策略和防御体系，确保公司网络的安全和稳定运行。
第十七条公司应当建立网络访问权限管理制度，明确员工的访问权限和行为规范。
(SAP_ERP)第8章 BI与ERP
数据集市关注的是所研究问题的相关数据。 例如，公司A 例如，公司A打算调查购买他们产品的客户 特征，公司B 特征，公司B希望研究客户对邮寄广告和网 络广告的反应，公司C 络广告的反应，公司C则想知道哪些客户按 照地区进行采购，产品的利润率如何，广 告对提高产品销售量是否有效……数据仓 告对提高产品销售量是否有效……数据仓 库中包含了与这些问题相关的大量有用信 息。
数据质量 原始数据源的数据损坏或丢失。 软件不能正确地从数据仓库输 入或输出数据。 数据清理程序不能解决数据不 一致的问题。
详细的数据有效性检查
数据完备正确， 遵循商业规则， 恰当地执行了合并、筛选、清理、 聚集等等转换过程。 保证数据正确装载 数据的条目必须限定在容量范围之 内。
表8.1
产品 数据仓库 数据集市 OLAP
两类数据挖掘
描述性数据挖掘。描述性数据挖掘 以概要方式描述数据，提供数据有 趣的一般性质； 预测性数据挖掘分析数据，建立一 个或一组模型，产生关于数据的预 测。
数据挖掘实施过程
(1) 数据清洗: 填写空缺值、平滑噪声数据、识别删除孤立点、 数据清洗: 处理不一致数据。 (2) 聚集:集成多个数据库、立方体、文件的数据。 聚集: (3) 转换: 数据概化(用高层次概念替换低层次" 原始" 数据) 、 转换: 数据概化(用高层次概念替换低层次" 原始" 数据) 规范化(将属性数据按比例缩放到一个小特定区间) 规范化(将属性数据按比例缩放到一个小特定区间) 、属性构 造、数据归约(去除弱相关的属性、数据浓缩) 造、数据归约(去除弱相关的属性、数据浓缩) 。然后可以进 行数据挖掘。包括: 行数据挖掘。包括: 数据从数据仓库抽取出来, 数据从数据仓库抽取出来, 按照一定的算法产生预言模型 或者规则集。 为了产生一个优化的模型, 为了产生一个优化的模型, 一个或多个预言模型被选择或 者联合。 根据某种兴趣度度量, 根据某种兴趣度度量, 识别表示知识的真正有趣的模式。 最后评价预言模型,对新的未知数据运用该模型, 最后评价预言模型,对新的未知数据运用该模型,然后保留 或改善模型。
《数据化运营管理》教学大纲
《数据化运营管理》教学大纲一、课程信息课程名称：数据化运营管理课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：20计划学分：2先修课程：无选用教材：《数据化运营管理》，编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；适用专业：本书不仅可以作为大中专院校、职业学校的数据化运营专业的教材，也可以作为网店卖家、创业人员等与电子商务相关的运营人员的自学参考书。
课程负责人：二、课程简介本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
全书共分为10 章，主要内容包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、竞争对手分析、商品规划与定价、库存管理、销售数据管理、DSR 与客服数据化管理、客户画像与标签管理、会员数据管理，以及京东商城与微店数据化运营等内容。
本书内容丰富、实用性强，以数据化思维为导向、运用各种实战案例进行讲解，不仅能教会读者如何收集和获取与网店相关的各种数据，更详细地说明了如何分析和处理这些数据、如何利用这些数据更好地进行网店运营。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1. 理论配合案例与实训训练进行学习，提高学生的动手能力；2. 在条件允许的情况下，可以寻找一个店铺并进行分析，进入深入学习；3. 加深学生对数据化运营管理的了解。
（二）学生课外阅读参考资料《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）》，编著，2019年，人民邮电出版社合作出版教材七、课程改革与建设本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
《数据化运营管理》教学大纲
《数据化运营管理》教学大纲一、课程信息课程名称：数据化运营管理课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：20计划学分：2先修课程：无选用教材：《数据化运营管理》，编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；适用专业：本书不仅可以作为大中专院校、职业学校的数据化运营专业的教材，也可以作为网店卖家、创业人员等与电子商务相关的运营人员的自学参考书。
课程负责人：二、课程简介本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
全书共分为10 章，主要内容包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、竞争对手分析、商品规划与定价、库存管理、销售数据管理、DSR 与客服数据化管理、客户画像与标签管理、会员数据管理，以及京东商城与微店数据化运营等内容。
本书内容丰富、实用性强，以数据化思维为导向、运用各种实战案例进行讲解，不仅能教会读者如何收集和获取与网店相关的各种数据，更详细地说明了如何分析和处理这些数据、如何利用这些数据更好地进行网店运营。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1. 理论配合案例与实训训练进行学习，提高学生的动手能力；2. 在条件允许的情况下，可以寻找一个店铺并进行分析，进入深入学习；3. 加深学生对数据化运营管理的了解。
（二）学生课外阅读参考资料《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）》，编著，2019年，人民邮电出版社合作出版教材七、课程改革与建设本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
数据库原理与应用(第二版)章 (8)
数据类型 长度 varchar 20 varchar 50 varchar 10 varchar 20 varchar 10 numeric varchar 15 datetime
主键或外键 primary key
foreign key
foreign key
约束 not null not null booktype. booktypeno not null publishinfo .publishno null not null not null
27
· 出版社与图书之间存在联系，一个出版社可以出版多种 图书，可从一个出版社购买多种图书或多本图书，所以它们之间 存在多对多联系。
· 读者与图书之间存在联系，一个读者可以借多本图书， 一本书可被多个读者借阅，所以它们之间存在多对多联系。
其各个实体之间联系的描述如图8.9的E-R图所示。
28
图8.9 图书管理系统的E-R图 29
3
借书过程：读者在图书馆的终端查询图书信息，将选中的图 书编号给图书管理人员；图书管理人员从书库中找到图书(对于 有权限进库的读者，自己可以从架上选到所需图书后，将图书和 借书卡交给管理人员)，并将读者编号和图书编号输入系统(或通 过码阅读器将图书编码和借书卡上的读者条码读入处理系统)； 系统根据读者编号查询借阅文件中找到相应记录，确定是否办理 借书手续；若读者符合所有借书条件，则予以借出，同时，系统 在借阅文件中增加一条记录，记入读者编号、图书编码、借阅日 期等内容。如果读者有如下情况之一，将不予办理借书手续：
中文名称 图书编号 图书名称 图书类别 图书作者 出版社编号 价格 ISBN 登记日期
39
表8.6 借阅表 (borrow_returninfo)
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：
USER_ID
0.0%
INNET_MONTH
0.0%
IS_AGREE
0.0%
CREDIT_LEVEL
0.0%
……
OS_DESC
4.243230389019273%
TERM_TYPE
0.0%
IS_LOST
国内漫游通话时长（秒）
第8章外部数据非结构化数据与数据仓库
8.2 元数据和外部数据
在任何方案中，元数据都是数据仓库的一种重要组成部分。但是，当面对存储和管理外 部数据与非结构化数据时，元数据的作用呈现出完全不同的一面。图8 -5表示了元数据的作 用。
非结构化数据
外部数据
元数据
数据仓库
元数据: • 文件标识符（ ID） • 进入日期 • 描述 • 来源 • 分类 • 索引字 • 清理日期 • 物理地址引用 • 长度 • 相关引用
现在来考虑体积大、成本低的商品的销售度量，例如可乐。公司的内部销售曲线反映了 可乐的销售，但外部销售数据将可乐的销售与其他饮料（如啤酒）的销售混在一起。将这两 种类型销售数据进行比较将导致错误的结论。为了进行有意义的比较，需要有一个外部销售 数据的“清理过程”以便只包含可乐。事实上，只要可能，将包括各种各样生产与销售的瓶 装可乐 。不仅要将啤酒从外部销售数据中剔除出去，也要将非竞争的可乐类型剔除出去。
获取外部数据的自由方式所导致的另一个困难是，在以后某个时刻很难回忆起这些数 据的意义。数据进入企业系统，使用一次后便消失了。即使几星期后，也很难重新访问 这些数据。这是很不幸的，因为许多来自外部源的数据在一定时间范围内都是非常有用 的。
来自外部数据源的数据类型是多种多样的。一些典型的主要数据来源如下：
工业界销售 （十亿为单位）
企业销售 （百万为单位）
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
图8-10 外部数据与内部数据比较可以是很明晰的
当进行外部数据和内部数据的比较时，假设比较是在一个公共键码上进行的。任何其他 的假设都会使外部数据和内部数据的比较丢失其有用性。不幸的是，在外部数据和内部数据 之间实际得到一个公共的键码基础是不容易的。
企业数字化运营智慧树知到课后章节答案2023年下黑龙江农业经济职业学院
企业数字化运营智慧树知到课后章节答案2023年下黑龙江农业经济职业学院黑龙江农业经济职业学院项目一测试1.北京美庭商贸有限公司固定资产计提折旧的方法是（）。
答案:平均年限法项目二测试1.具有“建立账套”权限的用户是（）。
答案:系统管理员2.具有“修改账套”权限的用户是（）。
答案:账套主管3.一个账套可以设置（）账套主管。
答案:多个4.应收账款的辅助核算是（）。
答案:客户往来5.基础档案设置包括（）。
答案:财务信息;客商信息;业务信息6.哪两个子系统的初始数据可以互相引入（）。
答案:存货核算;库存管理7.总账期初余额录入完成后必须要进行“试算平衡”。
（）答案:对8.采购入库的收发标志为“发”。
（）答案:错9.非末级科目的期初余额可以直接录入。
（）答案:错10.采购管理子系统初始数据录入完成后必须要进行“采购期初记账”。
（）答案:对项目三测试1.2020年3月9日，北京爱家家具有限公司销售给北京赛尔国际酒店管理有限公司床垫100个、枕头200个，其单价分别为4300元和260元。
已开出增值税专用发票，货款尚未收到。
找出下面单据有问题的地方（）。
答案:记账凭证明细科目使用不正确2.2020年3月18日，北京爱家家具有限公司销售员温文斌提交报销单一份，报销招待客户餐费346元。
其部门经理及上级主管已签字确认。
找出下列单据有不合规的地方（）。
答案:支出凭单上填写金额与发票金额不相符3.制单人与审核人不能是同一个人，审核凭证前一定要检查当前操作员是否是制单人，如果是，则应更换操作员。
（）答案:对4.如果已经进行了出纳签字的凭证有错误，则应在取消出纳签字后再在填制凭证功能中进行修改。
（）答案:对5.对于作废凭证，不可以再恢复。
（）答案:错6.销售发票录入，在企业应用平台中执行（）命令。
答案:供应链7.采购发票审核制单包括（）。
答案:采购发票审核;生成应付类凭证;采购发票录入8.固定资产加速折旧法包括（）。
答案:年数总和法;双倍余额递减法9.如累计折旧不是零，说明是旧资产，该累计折旧是进入本企业前的值。
跨境电商数据化运营智慧树知到答案章节测试2023年上海商学院
第一章测试1.跨境电商3.0时代卖家群体有（）。
A:大型工厂B:外贸公司C:中小微企业D:C类卖家答案:ABCD2.从交易模式的角度，跨境电商B2B模式指（）。
A:线下的商务机会与互联网结合B:分属不同关境的个人卖方对个人买方的商业模式C:分属不同关境的企业对企业的商业模式D:分属不同关境的企业对消费者个人的商业模式答案:C3.M2C模式指电商平台直接参与货源组织，商品通过海外直邮的方式发货，提供本地退换货服务。
（）A:对B:错答案:A4.Power BI Desktop中有报表视图、数据视图和关系视图三种视图。
（）A:错B:对答案:B5.跨境电商物流产业生态系统包含的服务有（）。
A:邮政快递B:商业快递C:海外仓储D:自主专线答案:ABCD第二章测试1.以下属于B2B跨境电商平台的是（）。
A:WishB:亚马逊C:eBayD:阿里巴巴国际站答案:D2.速卖通的店铺活动主要有（）。
A:物流折扣B:店铺优惠券C:单品折扣D:满减活动答案:BCD3.可以以个人身份入驻的跨境电商平台有（）。
A:eBayB:速卖通C:WishD:亚马逊答案:AC4.在跨境物流运输过程中，物流运费的计算需要考虑商品的实际重量，与商品体积没有关系。
（）A:错B:对答案:A5.以下不属于eBay平台Order discount(订单折扣)的促销活动是（）。
A:Shipping discountB:Buy one，get oneC:SpendD:No minimum purchase答案:A第三章测试1.跨境电商选品逻辑包括：①分析产品属性、②确定行业类目、③寻找买家需求、④洞悉卖家爆款、⑤产品战略布局，下面哪个是正确的选品逻辑步骤（）。
A:①②③④⑤B:②①④③⑤C:③④⑤①②D:②③④①⑤答案:B2.价格歧视包括以下哪些类型（）。
A:种族歧视B:职业导向歧视C:购物习惯歧视D:地区歧视答案:ABCD3.关于店铺产品结构比例的说法错误的是（）。
企业数据资产化与运营预案
企业数据资产化与运营预案第一章数据资产化概述 (3)1.1 数据资产化的概念与意义 (3)1.2 数据资产化的现状与趋势 (3)1.2.1 现状 (4)1.2.2 趋势 (4)第二章数据资产化战略规划 (4)2.1 数据资产化战略的制定 (4)2.1.1 数据资产化战略的背景分析 (4)2.1.2 数据资产化战略目标 (4)2.1.3 数据资产化战略制定原则 (5)2.2 数据资产化战略的实施 (5)2.2.1 构建数据资产管理组织架构 (5)2.2.2 制定数据资产化管理制度 (5)2.2.3 搭建数据资产化技术平台 (5)2.2.4 培养数据资产化人才队伍 (5)2.3 数据资产化战略的评估与调整 (5)2.3.1 数据资产化战略评估指标体系 (5)2.3.2 数据资产化战略评估方法 (5)2.3.3 数据资产化战略调整 (6)第三章数据资产化技术框架 (6)3.1 数据采集与存储 (6)3.1.1 数据采集 (6)3.1.2 数据存储 (6)3.2 数据清洗与处理 (6)3.2.1 数据清洗 (7)3.2.2 数据处理 (7)3.3 数据分析与挖掘 (7)3.3.1 数据分析 (7)3.3.2 数据挖掘 (7)第四章数据资产化标准与规范 (8)4.1 数据资产化标准体系的构建 (8)4.2 数据资产化规范的实施 (8)4.3 数据资产化标准的认证与监督 (8)第五章数据资产化组织与管理 (9)5.1 数据资产管理体系的构建 (9)5.2 数据资产化管理流程的优化 (9)5.3 数据资产化组织架构的调整 (10)第六章数据资产化风险与控制 (10)6.1 数据资产化风险的识别与评估 (10)6.1.1 风险识别 (10)6.1.2 风险评估 (10)6.2 数据资产化风险的控制策略 (11)6.2.1 技术控制 (11)6.2.2 合规控制 (11)6.2.3 操作控制 (11)6.2.4 市场控制 (11)6.2.5 战略控制 (11)6.3 数据资产化风险监控与预警 (11)6.3.1 风险监控 (11)6.3.2 预警机制 (11)6.3.3 信息共享 (11)6.3.4 外部合作 (11)第七章数据资产化运营模式 (12)7.1 数据资产化运营模式的创新 (12)7.2 数据资产化运营效益的分析 (12)7.3 数据资产化运营策略的制定 (12)第八章数据资产化应用场景 (13)8.1 企业内部数据资产化应用 (13)8.1.1 提高生产效率 (13)8.1.2 改进产品研发 (13)8.1.3 优化营销策略 (13)8.2 企业外部数据资产化应用 (13)8.2.1 拓展市场渠道 (14)8.2.2 提高供应链管理水平 (14)8.2.3 加强品牌建设 (14)8.3 数据资产化应用的案例分析 (14)8.3.1 某金融机构数据资产化应用 (14)8.3.2 某电商平台数据资产化应用 (14)8.3.3 某制造业企业数据资产化应用 (14)第九章数据资产化法律法规与政策 (14)9.1 数据资产化法律法规的梳理 (14)9.1.1 法律法规概述 (14)9.1.2 数据安全法 (15)9.1.3 网络安全法 (15)9.1.4 个人信息保护法 (15)9.1.5 其他相关法律法规 (15)9.2 数据资产化政策的制定与实施 (15)9.2.1 政策制定 (15)9.2.2 政策实施 (15)9.3 数据资产化法律风险的防范 (15)9.3.1 法律风险识别 (16)9.3.2 数据安全风险防范 (16)9.3.3 个人信息保护风险防范 (16)9.3.4 知识产权风险防范 (16)9.3.5 其他法律风险防范 (16)第十章数据资产化未来展望 (16)10.1 数据资产化技术发展趋势 (16)10.1.1 数据采集与处理技术的升级 (16)10.1.2 人工智能技术在数据资产化中的应用 (16)10.1.3 数据安全技术的发展 (17)10.2 数据资产化管理模式的变革 (17)10.2.1 从粗放式管理向精细化运营转变 (17)10.2.2 跨部门协同，实现数据资源共享 (17)10.2.3 建立数据资产评估体系 (17)10.3 数据资产化在行业中的应用前景 (17)10.3.1 金融行业 (17)10.3.2 医疗行业 (17)10.3.3 制造业 (17)10.3.4 零售行业 (17)10.3.5 教育行业 (18)第一章数据资产化概述1.1 数据资产化的概念与意义数据资产化，是指将企业拥有的数据资源通过一系列的技术和管理手段，转化为具有经济价值、可计量、可管理的资产。
短视频营销与运营课程标准
《短视频营销与运营》课程标准使用专业修读学期制订时间202X年9月课程代码课程学时48（含实训）课程学分 3课程类型理论+实践课程性质专业必修课课程类别专业核心课对应职业资格证或内容短视频运营策划证,短视频剪辑师执笔人人民邮电出版社合作者审核人一、课程定位本课程是一门依照高等职业教育培养目标与新媒体行业企业实际需求设置地专业核心课,主要面向电子商务类,市场营销类,新媒体运营类,新闻传播类,传播与策划类相关专业学生,新媒体从业者,电子商务从业者与社会学员,以实现技能提升与知识更新。
本课程紧跟时代发展潮流,涵盖了短视频营销与运营地各个方面,让学生了解短视频地市场发展状况与发展趋势,掌握短视频运营定位,内容策划,拍摄剪辑,推广引流,推广引流,流量变现,数据分析等方法,培养实际营销与运营能力,适应岗位工作要求。
本课程纵向与《新媒体营销》《新媒体运营》等课程前后衔接,横向与《短视频编辑与制作》《短视频与直播运营》等课程有机结合。
二、课程设计思路（一）设计理念根据工作岗位需求,本课程应使学生具备短视频营销与运营能力,并实现能力变现。
通过实践项目地设计,培养学生从事短视频营销与运营工作地各种能力,熟悉短视频营销与运营地相关方法,工具与技巧,具备熟练地职业技能。
（二）课程设计思路1．教学内容设计本课程多角度,深层次地剖析了短视频营销与运营地策略与方法,内容涵盖认识短视频,短视频地前期规划,短视频地内容策划,短视频地拍摄,短视频地后期剪辑,短视频地企业号运营,短视频地推广引流,短视频地流量变现,短视频地数据分析以与短视频地账号运营分析等,手把手教学生玩转短视频营销与运营,帮助学生全面掌握短视频营销与运营地技能。
2．教学模式设计本课程采取“目标驱动,学做合一”地教学模式,以短视频营销与运营为教学目标引领整个教学过程,以案例实操为载体培养企业所需地职业能力与职业素养。
依托完善地实训条件,让学生在进行课程实训时,完成真实地短视频营销与运营任务,实现学做合一。
第8章 短视屏运营技巧和方法 知识点： 评估试题 (1)[2页]
![第8章 短视屏运营技巧和方法 知识点： 评估试题 (1)[2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/01dbad7af56527d3240c844769eae009581ba216.png)
学习知识点后请完成以下练习题
1）关于用户画像定义描述正确的是（）（多选）
A.用户画像简而言之就是将用户信息标签化
A.用户画像是真实用户的虚拟代表
B.用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型
C.用户画像简而言之就是将用户关系标签化
2）关于大数据时代用户画像的步骤描述正确的是（）（多选）
A.基础数据的收集
B.行为建模
C.构建画像
D.用户关系的分析
3）关于大数据用户画像分析步骤描述正确的是（）（多选）
A.准备工作
B.获取用户的静态信息数据
C.获取用户的动态使用场景信息
D.形成短视频用户画像
4）关于竞品分析的目的描述正确的是（）（多选）
A.产品概念期
B.策划制作器期
C.运营推广期
D.平台变现期
5）关于竞品分析的步骤描述正确的是（）（多选）
A.确定目的
B.确定关键词
C.对比分析
D.查看粉丝
6）关于建立爆款选题库的方法描述正确的是（）（多选）A．日常积累
B．研究竞争对手的爆款选题
C．搜集用户想法，纳入选题库
D．渠道平台研究，竞争策略的制定
7）在确定切入选题之前，我们需要搞清楚的问题描述正确的是（）（多选）A．明确内容的用户定位
B．对竞争对手的数据表现心中有数
C．澄清自己的定位和目标
D．从自己账号或者竞品账号的评论中寻找有价值的选题。
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8.1
淘宝客服的基础知识
4
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8.1.1
淘宝客服的重要性
• 淘宝客服是指通过网络为买家提供答疑解惑、快件查询、售后服务 等在线服务的专职工作人员，淘宝客服的实质是网店的一种服务形 式。淘宝客服旨在协助店铺掌柜更高效率地管理店铺。
数据化运营
李杰臣 韩永平 主编
占建民 乔
陆
胡 令
熊
璐 副主编
第8章
淘宝店铺的客服数据分析
8.1
淘宝客服的基础知识 淘宝客服KPI考核 打造店铺金牌客服
8.2
目 录
8.3
3
本章关键词
• 淘宝客服的重要性 • 淘宝客服的工作流程中出现纠纷率最高的环节 • 淘宝客服KPI考核 • 淘宝客服等级的划分 • 打造店铺的金牌客服
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19
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
• （1）考核的指标
• （2）评分的标准 • （3）权重的分配
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
11
8.2.2
2．支付率
淘宝客服KPI模型
1．咨询转化率 • 咨询转化率是指所有咨询客服并产生购买行为的人数与所有咨询客服总人数的比值。
• 支付率是指支付宝成交总笔数与下单总笔数的比值。支付率直接影响着店铺的利润， 除此之外，店铺支付率在一定程度上也会影响店铺的排名。 3．落实客单价 • 落实客单价是指在一定的周期内，客服个人的客单价与店铺客单价的比值。 4．响应时间
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10
8.2.2
淘宝客服KPI模型
• 淘宝客服KPI考核主要是服务于店铺的整体业绩，为店铺的中后期发展做铺 垫。通常而言，淘宝客服KPI模型主要分为单一模型和复合模型。 • 单一模型主要是根据客服人员的业绩进行考核，单一模型对客服人员能起 到一定的激励作用，但是也会导致员工只顾个人业绩，忽视团队协作，不 利于店铺的长期发展。因此，掌柜对客服的绩效考核需要采取更完善的复 合模型。复合模型会根据多方面的数据指标对客服人员进行考核，一般情 况下，复合模型的设计需要确定以下3个因素。
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8.2
淘宝客服KPI考核
8
9
8.2.1
淘宝客服KPI考核的含义
• 宝客服KPI考核是指淘宝卖家通过对客服人员进行目标式的量化考核， 使店铺的总体运营目标可以分解为操作性强、分工明确的个体目标。 同时，淘宝客服KPI考核明确规定了客服人员的主要任务，明确了每 个客服人员的业绩衡量指标。
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8.3.2
1．订单价值 • 订单价值是 指订单为店
数据化打造金牌客服
2．营销技巧 • 营销技巧是 指客服人员 3．转化指标 • 转化指标是 指客服人员 4．响应效率 • 响应效率是 影响成交转 5．售后服务 • 售后服务是 指在商品销
铺带来的利
润和价值。
根据不同的
场合采取相 应的销售技 巧，提升客 单价。
引导买家产
生的购买行 为。
化率的重要
指标。
售以后，卖
家为买家提 供的各种服 务活动。
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本章小结
• 通过本章的学习，读者认识到淘宝客服对店铺的重要性，在了解了 客服工作流程的基础之上，进一步分析了在整个工作流程中出现纠 纷率最高的环节，即售后环节。接下来是对淘宝客服人员进行KPI绩 效考核，淘宝掌柜利用全面充分的数据对客服人员进行综合考核， 为店铺打造金牌客服“埋伏笔”。最后针对店铺的实际情况对客服 进行等级划分，利用数据化模式打造出店铺的金牌客服。
• 响应时间是指当买家咨询后，客服回复买家的时间间隔。响应时间又分为首次响应时
间和平均响应时间。 5．售后 • 淘宝客服KPI复合模型能够根据不同的指标对客服进行全方位的考核。除了相关的数据 指标之外，还包括对淘宝客服的售后以及日常工作进行考核。
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课后思考题
• 随着店铺的规模扩大，淘宝卖家小王又将多了一个身份——淘宝掌 柜。因为经过之前的学习和摸索，小王的店铺生意逐渐扩大，很多 时候一个人根本无法回复多个买家的咨询，错失了很多的潜在买家。 因此，小王决定招聘3名客服人员，在客服人员的协助下，小王的工 作负担一下子减轻了很多，于是，他有更多的时间进行店铺的相关 数据研究分析。 • 一段时间后，小王发现：统一的薪酬制度很容易打击客服人员的工 作积极性。可是，小王并非人力资源管理相关专业的人员，不懂如 何制定淘宝客服人员的考核标准，也不知道该从哪些方面去培养店 铺的金牌客服。 • 请你结合本章所学知识，为小王制定一套完整的淘宝客服的考核标 准。
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6
8.1.1
淘宝客服的重要性
• 淘宝客服是整个购物环节中很重要的一环。淘宝客服在宝贝销 售、店铺推广、售后服务以及客户关系维护均有突出贡献。
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7
8.1.2 淘宝客服工作流程的纠纷率最高的环节
• 淘宝客服的工作流程主要分为5个环节。在5个环节中，其中最关键 的环节也是对店铺影响最大的环节，正面积极的影响对店铺发展是 有利的，但是负面消极的影响给店铺造成的损失是十分严重的， “100个好评抵不过1个差评”就是对此最真实的写照。
8.3
打造店铺金牌客服
12
13
8.3.1
淘宝客服等级的划分
• 淘宝客服是淘宝店铺发展的重要支柱，淘宝店铺制定出完善的客服 考核制度是打造金牌客服的前提与基础。店铺掌柜可以采取平衡计 分卡（The Balanced Score Card， BSC）制定出店铺客服的考核 标准。
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8.3.1
淘宝客服等级的划分
1．客户维护
• （1）客户忠诚度 • （2）吸引新客户的能力
• （3）客户的消费能力
2．学习创新 • 学习是创新的基础，创新是学习的拓展。学习不仅仅 是为了创新，但是创新却离不开学习。
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8.3.2
数据化打造金牌客服
• 网店客服的实质主要是通过阿里旺旺与客户打交道。客服要想通过 阿里旺旺把店铺宝贝销售出去，首先就要去了解客户目前的需求， 并且推荐相关的商品，通过 • 相互的交流和沟通，最终促 • 成交易。随着消费者消费心 • 理的日益成熟，网络购物机 • 制的日益完善，商品类目的 • 日益丰富，整个市场的天平 • 已经逐渐开始由卖家向买家 • 倾斜，目前，客服的工作面 • 临着越来越多的挑战。