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大数据分析技术在电商运营中的应用与实践培训ppt
大数据分析技术在电商 运营中的应用与实践培 训
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 引言 • 大数据分析技术基础知识 • 大数据分析技术在电商运营中的应用 • 大数据分析实践案例分享 • 大数据分析技术发展趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
大数据分析技术概述
数据采集
数据清洗与整合
利用各种工具和渠道收集大量数据，包括 用户行为数据、交易数据、商品信息等。
03
04
营销活动数据分析
对历史营销活动数据进行分析 ，包括活动效果、用户响应等
。
营销策略制定
根据营销活动数据分析结果， 制定针对性的营销策略，如优
惠券发放、满减活动等。
营销策略实施
将制定的营销策略实施到电商 平台上，观察并分析实施效果
。
营销策略调整
根据营销策略实施效果，及时 调整和优化营销策略，提高营
竞争激烈
数据安全与隐私保护
随着电商市场的不断发展，竞争越来 越激烈，商家需要不断创新以吸引和 留住用户。
电商交易涉及大量用户个人信息和交 易数据，商家需要采取有效措施用户对商品和服务的品质和个性化需 求越来越高，商家需要更好地了解用 户需求并提供定制化服务。
大数据分析技术在电商运营中的重要性
03
大数据分析技术在电商运营中的应用
用户行为分析
用户浏览行为分析
通过分析用户的浏览记录 ，了解用户的兴趣和需求 ，为商品推荐和个性化服 务提供依据。
用户购买行为分析
研究用户的购买决策过程 ，识别购买动机和偏好， 优化商品布局和营销策略 。
用户反馈行为分析
收集用户评价、咨询和投 诉等反馈信息，及时了解 用户需求和改进点，提升 用户体验。
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 引言 • 大数据分析技术基础知识 • 大数据分析技术在电商运营中的应用 • 大数据分析实践案例分享 • 大数据分析技术发展趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
大数据分析技术概述
数据采集
数据清洗与整合
利用各种工具和渠道收集大量数据，包括 用户行为数据、交易数据、商品信息等。
03
04
营销活动数据分析
对历史营销活动数据进行分析 ，包括活动效果、用户响应等
。
营销策略制定
根据营销活动数据分析结果， 制定针对性的营销策略，如优
惠券发放、满减活动等。
营销策略实施
将制定的营销策略实施到电商 平台上，观察并分析实施效果
。
营销策略调整
根据营销策略实施效果，及时 调整和优化营销策略，提高营
竞争激烈
数据安全与隐私保护
随着电商市场的不断发展，竞争越来 越激烈，商家需要不断创新以吸引和 留住用户。
电商交易涉及大量用户个人信息和交 易数据，商家需要采取有效措施用户对商品和服务的品质和个性化需 求越来越高，商家需要更好地了解用 户需求并提供定制化服务。
大数据分析技术在电商运营中的重要性
03
大数据分析技术在电商运营中的应用
用户行为分析
用户浏览行为分析
通过分析用户的浏览记录 ，了解用户的兴趣和需求 ，为商品推荐和个性化服 务提供依据。
用户购买行为分析
研究用户的购买决策过程 ，识别购买动机和偏好， 优化商品布局和营销策略 。
用户反馈行为分析
收集用户评价、咨询和投 诉等反馈信息，及时了解 用户需求和改进点，提升 用户体验。
大数据分析与商业智能应用的培训ppt
人工智能与大数据融合
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数 据将成为企业核心竞争力的重要组成部分 。
人工智能技术的发展将推动大数据技术的 进一步创新和应用，实现更加智能化的数 据处理和分析。
数据安全与隐私保护
数据共享与开放
随着大数据应用的深入，数据安全和隐私 保护将成为越来越重要的问题，需要加强 相关技术和政策的研究和制定。
04
大数据在市场营销中应用
消费者行为分析与预测
数据收集
通过市场调研、社交媒体、电商平台等渠道 收集消费者数据。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘等技术，对消费者 行为进行深入分析。
数据清洗
对数据进行清洗、去重、转换等预处理操作 。
预测模型
建立预测模型，对消费者未来行为进行预测 。
个性化推荐系统设计与实现
BI系统架构与功能模块
BI系统架构
BI系统架构通常包括数据源、数据仓库、OLAP服务器、前端展示等组成部分。其中，数据源是BI系统的基础， 数据仓库用于存储和管理数据，OLAP服务器提供数据分析功能，前端展示则用于呈现分析结果。
BI功能模块
BI系统的功能模块通常包括数据集成、数据处理、数据分析、数据可视化等。其中，数据集成模块负责将不同来 源的数据整合到一起，数据处理模块对数据进行清洗、转换和加工，数据分析模块运用统计学和数据挖掘技术对 数据进行深入分析，数据可视化模块则将分析结果以图表、报告等形式呈现出来。
处理速度快
大数据处理要求在秒级时间内 给出分析结果，处理速度快。
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据，如文本、图 片、视频等。
价值密度低
大数据价值密度的高低与数据 总量的大小成反比，即数据价 值密度随着数据总量的增大而
大数据互联网科技商务分析报告图文PPT课件
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产品 1
产品 4
产品 3
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市场占有率
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60%
22%
10%
8%
目前市场占有率现状(2/2)
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30%
48%
16%
20%
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本季度销售情况(3/3)
4 )
2016-QS Sales General Situation
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大数据大营销电子商务模板ppt
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4
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120100ຫໍສະໝຸດ 806040
20
0 JAN
FEB
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APR
MAY
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AUG
SEP
OCT
NOV
DEC
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大数据应用培训课件(PPT 33页)
，用大数据清晰呈 现出了人们对政府工作报告的关注点。
15
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
16
互联房、物价、食品 安全位列网民关注度前五，而新兴的互联网金融也进入了主流视为不可或缺的枢纽。
大数据应用
互联网与大数据——电子商务
近年来，淘宝、京东等网络零售第三方交易平台和电 子商务网站的蓬勃发展，使其上聚集了大量的经营者、消 费者和商品、服务，并因此而衍生出了大量的数据。
利用大数据理论和技术，对网络购物、网络消费、网络 团购、网上支付等数据进行深度挖掘、深入分析，将可发 现大量有价值的信息与统计规律。
25
互联网与大数据——即时通信、社交网络、博客微博
12
互联网与大数据——网络广告
个性化广告——一对一的沟通
只告诉你
你的朋友也喜欢
大家都在买 向你推荐 猜你喜欢
个性化消费者沟通
个性化内容
个性化推送
创意载体适配 创意匹配 创意管理
海量创意生成
13
互联网与大数据——网络广告
大数据
14
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
3月5日，李克强总理两会政府工作报告引起了各界关注。 报告提出2014年政府将向污染宣战，在一系列可持续性改 革中寻求稳定的经济增长，以及今年所有财政拨款的“三 公”经费都要公开等举措。
广告主呢？他们的目标市场是：从所有爱买服装的女 性——360度全方位无死角的品牌定位，到不断细分再细分， 他们不断切割和寻找品类差异化、品牌差异化受众差异化终 于，广告主们造就了一个超级喧嚣超级细分超 级拥挤的市场。
6
互联网与大数据——网络广告
广告主的目标市场
360度全方位无死角的品牌定位
所有爱买服装的女性
15
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16
互联房、物价、食品 安全位列网民关注度前五，而新兴的互联网金融也进入了主流视为不可或缺的枢纽。
大数据应用
互联网与大数据——电子商务
近年来，淘宝、京东等网络零售第三方交易平台和电 子商务网站的蓬勃发展，使其上聚集了大量的经营者、消 费者和商品、服务，并因此而衍生出了大量的数据。
利用大数据理论和技术，对网络购物、网络消费、网络 团购、网上支付等数据进行深度挖掘、深入分析，将可发 现大量有价值的信息与统计规律。
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12
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个性化广告——一对一的沟通
只告诉你
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个性化消费者沟通
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海量创意生成
13
互联网与大数据——网络广告
大数据
14
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
3月5日，李克强总理两会政府工作报告引起了各界关注。 报告提出2014年政府将向污染宣战，在一系列可持续性改 革中寻求稳定的经济增长，以及今年所有财政拨款的“三 公”经费都要公开等举措。
广告主呢？他们的目标市场是：从所有爱买服装的女 性——360度全方位无死角的品牌定位，到不断细分再细分， 他们不断切割和寻找品类差异化、品牌差异化受众差异化终 于，广告主们造就了一个超级喧嚣超级细分超 级拥挤的市场。
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互联网与大数据——网络广告
广告主的目标市场
360度全方位无死角的品牌定位
所有爱买服装的女性
电子商务数据分析与应用 ppt16
图15-6店铺首页
卖家，说明商品可提升的空间很大
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任务一 商品基础数据
当我们想要详细的知道某一商品的具体评价情况时，可以打开图15-8的客户评价筛选页面， 输入商品ID，选择描述相符评分，分别选择1分至5分，结合图15-9红色方框中汇总数据可知 ，商品有效评价1694条，1分差评37条，2分差评13条，3分中评73条，4分良好评价138条，5 分优秀好评1434条，总体5星好评率在85%以上，说明产品质量整体是适合在平台上销售的。
图15-14同类目下商品总数
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任务二 商品营销基础数据
▪ 在图15-15界面，查看该商品最近一个月的销售趋势和销售价格变动情况，可以帮助我们做 出简单的趋势判断。 如图15-16所示，将鼠标放置在搜排名处，在搜索栏输入商品ID，即可进行商品的排名查询
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任务二 商品营销基础数据
▪ 图15-17和图15-18分别为该商品的商品类目排名界面和关键词排名界面。与图15-13界面相 比，类目排名由前一天的87位提升到了47位，波动幅度很大，说明该类目下商品竞争并不 激烈，商品销量的些许改变能够极大地影响排名。
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任务二 商品营销基础数据
▪ 2.销量、价格排序 这种排序方式相对简单，一般情况下销量从高到低降序排列，价格从低U设置完成以后，一定要进行商品体检， 在不违反低价引流的前提下，为商品设置适当的SKU，可以吸引更多的流量。
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15-5 商品数据详情
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任务一 商品基础数据
▪ 4.支付转化率：统计周期内，商品支付买家数/商品访客数，即本商品来访客数转化为支付 买家的比例。 5.单件商品收藏数： 统计周期内，新增点击收藏该商品的人数，不考虑取消收藏的情况， 此指标一定程度上反映商品实时热度。 6.单件商品成团率：统计周期内，单件商品的成团金额/单件商品的支付金额，需要注意的 是，成团金额可能包含昨天支付，今天成团的部分，所以数据可能会大于1。
大数据电子商务IT互联网PPT课件
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2014
2015
2016
2017
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第一部分
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第二部分
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大数据 电子商务PPT
PART 01
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如果不经历失败，如果不遭受挫折，又怎么会懂得，执著的人，拥有一双隐形的翅膀。 &;&;题记 望着一碧如洗的天空，望着同伴们快乐的身影和清脆的歌声，我的心却要碎了。我注定是一只不会飞翔的鸟，永远无法投入天空的 怀抱。 妈妈说，我生下来就只有一只翅膀，无法飞翔
目录/CONTENTS
01 大数据时代 02 互联网创新 03 技术新边疆 04 用户新物种
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电子商务培训ppt课件完整版
微信电商案例
探讨微信平台上的电商生态，包 括小程序电商、微信支付和社交
电商等。
抖音电商案例
分析抖音短视频平台上的电商模 式，如直播带货、短视频营销和
抖音小店等。
快手电商案例
介绍快手在移动电商领域的创新 实践，如快手小店、直播电商和
供应链整合等。
THANK YOU
国内外电子商务立法现状
分析国内外电子商务立法的现状和发展趋势，包括国际组织和主要 国家的立法情况。
电子商务法的基本原则
介绍电子商务法的基本原则，如中立原则、自治原则、安全原则等。
电子商务合同与电子签名
电子商务合同的概念和特点
阐述电子商务合同的基本定义、主要特点和分类。
电子签名的概念和作用
介绍电子签名的基本定义、作用和法律效力，以及数字证书等相关 概念。
电子商务培训ppt课件完整 版
目录
• 电子商务概述 • 电子商务技术基础 • 电子商务模式与策略 • 电子商务物流与供应链管理 • 电子商务法律法规与道德规范 • 电子商务实践与案例分析
01
电子商务概述
电子商务的定义与发展
01
02
03
电子商务的定义
利用互联网技术和电子通 信手段进行的商业活动。
物流信息技术应用实例
条形码技术、RFID技术、GPS/GIS技术在物流中的应用
智能物流系统
智能物流系统的构成、功能、实现方式
物流大数据应用
物流大数据的采集、处理与分析，基于大数据的物流决策与优化
05
电子商务法律法规与道 德规范
电子商务法律法规概述
电子商务法的概念和特点
阐述电子商务法的基本定义、调整对象和主要特点。
3
大数据在电子商务中的应用
案例：一些企业通过与高校合作，共同培养大数据人才，取得良好效果
面临问题：数据泄露、数据质量、数据孤岛等技术和管理方面的挑战
解决方案：采用云计算、数据挖掘等技术，优化数据管理，提高数据质量，实现更高效的数据利用。
成本：包括硬件、软件、人力、数据获取等方面的投入
投资回报：通过数据利用，提高电商平台的运营效率、精准营销等方面的收益
提高运营效率：利用大数据技术对运营数据进行分析和挖掘，提高运营效率
个性化推荐服务：基于大数据分析用户行为和购买习惯，提供个性化推荐服务，提高用户满意度
价格优化
销售预测
模拟实境数据
客户群体划分
大数据在电子商务中的具体应用
用户购买习惯分析：分析用户的购买历史、购买行为等，了解用户的消费习惯和需求
用户兴趣分析：通过分析用户的浏览历史、搜索记录等，了解用户对哪些产品或服务感兴趣
结论
提高客户满意度
优化库存管理
提升营销效果
保护企业资金
数据安全和隐私保护
高昂的数据存储和处理的成本
数据质量、完整性和准确性问题
缺乏足够的专业知识和技能
更多的个性化推荐和定制化服务
更多的数据分析和预测，帮助企业做出更明智的决策
更加注重用户体验和满意度，提高用户忠诚度和口碑。
更加智能的搜索引擎优化和营销策略
个性化推荐：利用大数据技术分析用户的浏览历史、购买记录等信息，为用户提供个性化的商品推荐和服务，提高转化率和销售额。
结合新技术，如人工智能、区块链等，提升应用效果
预测分析，通过大数据技术对未来进行预测分析，提供决策支持
个性化推荐，利用大数据分析用户行为，实现个性化推荐
优化物流，通过大数据技术对物流进行优化，提高配送效率
面临问题：数据泄露、数据质量、数据孤岛等技术和管理方面的挑战
解决方案：采用云计算、数据挖掘等技术，优化数据管理，提高数据质量，实现更高效的数据利用。
成本：包括硬件、软件、人力、数据获取等方面的投入
投资回报：通过数据利用，提高电商平台的运营效率、精准营销等方面的收益
提高运营效率：利用大数据技术对运营数据进行分析和挖掘，提高运营效率
个性化推荐服务：基于大数据分析用户行为和购买习惯，提供个性化推荐服务，提高用户满意度
价格优化
销售预测
模拟实境数据
客户群体划分
大数据在电子商务中的具体应用
用户购买习惯分析：分析用户的购买历史、购买行为等，了解用户的消费习惯和需求
用户兴趣分析：通过分析用户的浏览历史、搜索记录等，了解用户对哪些产品或服务感兴趣
结论
提高客户满意度
优化库存管理
提升营销效果
保护企业资金
数据安全和隐私保护
高昂的数据存储和处理的成本
数据质量、完整性和准确性问题
缺乏足够的专业知识和技能
更多的个性化推荐和定制化服务
更多的数据分析和预测，帮助企业做出更明智的决策
更加注重用户体验和满意度，提高用户忠诚度和口碑。
更加智能的搜索引擎优化和营销策略
个性化推荐：利用大数据技术分析用户的浏览历史、购买记录等信息，为用户提供个性化的商品推荐和服务，提高转化率和销售额。
结合新技术，如人工智能、区块链等，提升应用效果
预测分析，通过大数据技术对未来进行预测分析，提供决策支持
个性化推荐，利用大数据分析用户行为，实现个性化推荐
优化物流，通过大数据技术对物流进行优化，提高配送效率
电子商务--大数据课程PPT
食品
简单的衣了物 解大数据：
大数据（big data），是指我们生活中大量的数汽据车收集和整理。更 贴近生活一点的解释，其实大数据就在我们身边，联系着我们生活的方方 面面，衣、食、住、行以及安全和娱住乐房等等…它的价值是不可估量的，就 以衣食住行来说，生活中的价格变动、价格范围为什么不一样，就如：东 边的价格贵、西边的价格便宜，是什么在引导着我们生活处在一个变幻莫 测的环境中的，是人性吗？是人们对这个世界的着迷和热爱吗？不！不是 ！是数据！是它让这个世界变得多姿多彩、变得丰富百态！那么我们来认 识一下大数
温馨提示！
从本节开始，已省略10张PPT， 因为涉及本校资源，须根据您的 具体情况自行增加。 若您需要使用该PPT，请自本节 PPT开始增加内容。
课堂作业：
1、数据集，请自行下载2个以上数据集，如气温、 PM2.5、股票、外汇及其它你感兴趣的数据集。
刚才的那一段话的时候喝一些饮品类饮料，
假如，早上7脉第:0搏二0你、个血呢被压？闹、在钟翻我身们叫次A醒P数P，发的昨现时你候晚你带着一款小型课 穿戴设备睡觉的，你这想到个了设什备么连呢？接着你手机的一款大数据 的APP，你打开它就可以看到你昨天晚上睡觉时翻身次
01
教学方法：
通过讨论的形式，让学生了解什么是大数据，通过小组 讨论的形式，理解的同学帮助不会的同学。
教学过程： 导入
各位同学好，今天我们将学习的是什么是大数据，由于现当今时代的发 展，信息对于我们的事业与生活紧密相连，而“大数据”就是在我们这个 信息化发展迅速的社会中出现的，同学们对于生活中有关于大数据的事 物了解那些呢？
大数据的本身。
医院
认识大数据时成 理代功 想考 大：上 学 的有多少
那么失 败的同 学呢？
大数据应用案例分析课件(PPT2)
数据质量挑战
电商数据存在大量噪声和无效 信息，需要进行数据清洗和预 处理。
2024/1/26
实时处理挑战
电商业务要求实时处理和分析 数据，对技术架构和算法性能 提出更高要求。
商业模式创新机遇
大数据可以揭示市场趋势和消 费者需求变化，为电商企业创 新商业模式提供有力支持。
10
03
案例分析：金融领域大数据应 用
通过分析客户的交易行为、偏好、社交媒体互动等信息， 实现客户细分和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
13
金融领域大数据挑战与机遇
2024/1/26
数据安全和隐私保护
随着金融数据的不断增长和集中，数据安全和隐私保护成为重要挑战。需要加强数据安全管理和技术手段，确保数据 的安全性和合规性。
数据整合和分析能力
金融机构需要具备强大的数据整合和分析能力，以应对复杂多变的市场环境和客户需求。需要建立完善的数据治理体 系和技术平台，提升数据处理和分析能力。
创新业务模式和服务
大数据为金融机构提供了创新业务模式和服务的机会。可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和 客户需求，推出个性化的金融产品和服务。
14
04
02
03
个性化治疗
医疗科研
通过分析患者的基因、生活习惯 等数据，制定个性化的治疗方案 ，提高治疗效果。
利用大数据技术进行医疗科研， 加快新药研发、临床试验等进程 。
2024/1/2621Leabharlann 医疗健康领域大数据挑战与机遇
数据隐私保护
如何在利用数据的同时保护患者隐私， 是医疗健康领域大数据面临的重要挑战
。
随着大数据技术的不断发展， 数据挖掘和分析将成为未来大
数据应用的重要方向。
电子商务数据分析与应用课件15
项目四 数据查询
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任务二 筛选数据
三Hale Waihona Puke 高级筛选（一）高级筛选 以拼多多平台直通车明细数据表格为例，如上图所示，对该表 格完成以下任务。 1.显示图中“当日点击量”小于400和“当日成交笔数”小于30 的记录。
项目四 数据查询
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任务二 筛选数据
三、高级筛选
（1）在该数据表格下面建立条件区。条件区的内容，如下图所示。
如下图所示。
项目四 数据查询
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任务一 查找与替换数据
（4）选择“查找全部”选项，即可找出值为 “481”的数据，单击“关闭”选项，即可 关闭“查找”对话框，如右图所示。
项目四 数据查询
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任务一 查找与替换数据
二、数据的替换
同样以上述数据表格为例，对表格完成以下任务。 1.将数据表中的所有“当日”替换成“当天”。 操作步骤： (1)单击数据表格中的任意一个单元格。 (2)单击“开始”菜单→“查找”选项卡→“替换”或者直接 按快捷键“Ctrl+H”均可，如右图所示。
目录页 CONTENTS PAGE
项目四 数据查询
任务一 查找与替换数据
任务二
筛选数据
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项目四 数据查询
案例讨论
结合案例，谈一谈如何快速高效地从大 数据中找到需要的特定数据呢？
项目四 数据查询
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任务一 查找与替换数据
一、数据的查找
以拼多多平台直通车明细数据表格为例，如 图所示，对该表格完成以下任务。
（一）自定义筛选
以拼多多平台直通车明细数据表格为例，如下图所示，对该表格完成以下任务。 1.显示下图中“当日成交金额”在“700-900”之间的记录行 （1）单击数据表格中的任意一个单元格，如下图所示。
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I. 信息的發現和收集
竞品信息发现、行业资讯获取
情报数据全面整合 传播方向发现
大数据 为我们带来了什么？
她是８０／８５后 她的個性 她平常參加哪些互動活動 她平常的作息時間
她的生活習慣
她喜歡甚麼化妝品
她用甚麼手機
她喜歡甚麼電影
她喜歡甚麼 她的休閒娛樂
大数据 为我们带来了什么？
她是８０／８５后
她个性、清新、时尚 对喜欢的东西有某种狂热
负面识别及分级
智能识别负面信息，更快速的发现负面 负面处理优先排序，更科学的指导负面处理
CC级重大负面
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
负 面 内 AC 容 语 义 识 别
AB
AA
BC
CC
BB
CB
315网站首页：
京东商城销售问题电视….
尼康D600深陷“进灰门”…
BA
CA
负面位置影响力判断
危机追踪及路径分析
实时把控事件脉络
事件声量跟踪 事件发布者跟踪
确定卖点 诉求方向 话题设计 传播力度
A 关注 ttention
I 记忆 nteresting
C 选择 hoice
A 购买 ction
S 重复购买 hare
决策轨迹
购买动机
喜欢
•前卫的、卓越的、有格调的…
不喜欢
•无保障的、不安全的….
III.效果评估
传播表现评估 搜索表现评估 用户到达评估 用户购买评估
了解传播卖点与消费者决策点差异，有效改进卖点传播策略。
产品传播卖点：
速度快、无痛感、快速脱毛
博客文章 新博客
5万条 微博 465名 新用户
1.37亿人
同时QQ在线
97个
视频上传到优酷， 内容总计14个小时
5.6万人
淘宝在线
230万元
交易额
80篇
新帖子发布
1200篇
新回复
是的， 我们已经进入了
大数据时代
講師介紹
大數據商務電子的應用
1、信息的發現和收集 2、信息传播指导 3、效果评估 4、负面处理 5、品牌调研 6、消费者决策分析
18:00
时评家
行业名人
诚信
品牌 产品
质量 服务
物流
售后
价格
美誉
性能 卖点
渠道
档次 效果
形象
媒介战略指导
Where-了解用户触媒习惯，锁定用户所在媒体分布，合 理分配媒体投放资源。 媒体选择 预算分配 传播方式
35% 10% 25% 15% 10% 5% ……
传播内容指导
What- 全面了解消费者决策因素及竞品传播内容，为后 期传播内容策略提供支持。
当事人 （上午9:00 发表XX奶粉促进婴儿性早熟） （上午9:03当事人粉丝助推扩大声势）
发展期
潜伏期
爆发期
消退期
V. 品牌调研
大众用户评价 消费用户评价 关联品牌联想
大众用户评价
深入了解潜在用户对我们的评价。
•产品产地 •知名度 •行业地位 •品牌口碑
消费用户评价
对消费用户的评价进行全面分析，有效帮助我们改善工作。
网站权重曲线
搜索表现评估
•首页露出条数
•前三页露出条数
•前五页露出条数
•联想词露出个数
•相关词露出个数
用户到达评估
指标：
声量评估 内容评估 满意度评估数
每日评论 评论总数
产品售出数
每日售出 售出总数
SALES
IV.负面处理
负面识别及分级 危机追踪及路径分析
•效果周期 •安全性 •价格优势 •售后保障
关联品牌联想
了解消费者感兴趣的关联品牌，为后续品牌联合传播 提供指导支持。
关注
同时关注
VI. 消费者决策分析
决策因素发现 决策点与传播卖点差异性比较
决策因素发现
真实了解消费者决策因素，提供销售 策略。
卖点 价格 品牌
服务
产品特点 质量 物流
渠道
决策点与传播卖点差异性比较
大数据電子商務
你停在過去或現在 ?
過去郵差
一根扁擔遛神州
你停在過去或現在 ?
逛商場---大包小包
一分钟
发生了什么事？
平均
每一分钟
中国互联网上13.9万张
3125条 417篇
状态更新发布 日记更新
心情更新 日志发布 照片上传
556篇 83名
發現
收集
情报数据全面整合
竞品广告投放+公关活动洞察分析，全面
了解竞品市场动态。
广告
•广告投放力度 •广告创意内容 •广告投放阵地
公关
•传播诉求 •传播声量趋势 •传播媒体投放
55% 33%% % 10%
12%
70%
Search-suning
Sale-suning
-suning
联
-cnsuning
II. 传播指导
目标人群界定 媒介战略指导 传播内容指导
目标人群界定
Who- 准确了解用户构成，掌握用户行为特征
围绕哪类人群展开传播？ 受众分布是否与设想吻合？
•年龄 •性别
男
•收入
•所在区域
女
•职业
•教育程度
•……..
•消费心理
•喜好 •关注内容
•活跃时间 ••关 ……注. 群体
14:00 14:30
•每一秒：全球发送290万封电子邮件； •每一分钟：微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络 Facebook的浏览量超过600万； • 每一天：全球上传2.88万小时视频至Youtube； • 每个月：网民在Facebook上花费7千亿分钟； • 上一年：人们制造并使用的数据达1.8ZB。
信息的發現和收集
她关注新媒体和移动互联网 关注网络营销、推广活动
10点、14点
前后是她频繁上 网的时间
商品、美食是她的最爱
她爱兰蔻
爱小米 爱热播剧
爱汽车 爱旅游
信息的發現和收集
数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重 要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一 波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，大数据正成为最值得 关注的领域之一 .“大数据”在互联网行业通常表现为互联网 公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
工作量
人员配备 工作时长
信息量
信息总量 媒体亮点
影响力
点击量、健康度 首页时长
媒体占有率
竞品售出数 产品评论数
Attention
Interesting
Choice
Action
Share
AICAS模型:消费者决策轨迹
传播表现评估
指标： 信息总量 影响力 媒体占有率
想
Bbs-suning
微博
苹
三
新闻
果
星
博客
论坛
手机品牌各媒体声量比重
传播方向发现
2大维度 7大指标 海量数据中，
、
挖掘关键资讯，
准确提供传播方向。
+ 重点位置 重要内容
✓名人权重
✓首页露出
✓首屏露出
•传播主要诉求及类别 •不同类别内容TOP10 •媒体与网友评价正负信息TOP10
✓焦点图露出 ✓热门位置 ✓热点位置 ✓热搜位置