《商业数据分析》规范与要素
商务数据分析 内容指标 (跨境电商运营管理)
1） 跨境电商数据分析的内容指标
04/ 忠实访问者比率 Committed Visitor Share
① 计 算 公 式 ：访问时间在19分钟以上的用户数／总用户数。
② 指 标 意 义 ：和取决上于一网个站指的标目的标意，义你相可同以，使只用是两使个用中停的留一的个时或间结取合代使浏用览。页数，
访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指
1） 跨境电商数据分析的内容指标 08/ 回弹率（所有页面）Reject Rate／Bounce Rate
计算公式： 回弹率（所有页面）＝单页面访问数／总访问数。
指标意义: 代表着访问者看到的仅有的一页的比率。
指标用法:
这个指标对于最高的进入页面有很重要的意义，因为流量就是 从这些页面产生的，当你对网站的导航或布局设计进行调整时 尤其要注意到这个参数。总而你是希望这个比率不断地下降。
1） 跨境电商数据分析的内容指标
09/ 回弹率（首页）Reject Rate／Bounce Rate
（1）
计算公式：回弹率（首页）＝仅仅访问首页的访问数／所 有从首页开始的访问数。
（2）
指标意义：这个指标代表所有从首页开始的访问者中仅仅 看了首页的访问者比率。
（3）
指标用法：这个指标是所有内容型指标中最重要的一个， 通常我们认为首页是最高的进入页面（当然，如果你的网 站有其他更高的进入页面，那么也应该把它加入到追踪的 目标中）。
2） 跨境电商数据分析的商业指标
01/ 转换率 Take Rates (Conversions Rates)
计算公式： 转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量。
指标意义：：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果。 当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同
销售数据分析报告编制规章制度
销售数据分析报告编制规章制度一、引言销售数据分析报告是企业管理和决策的重要依据，在市场竞争激烈的现代商业环境中，对销售数据进行准确分析与判断至关重要。
为了规范销售数据分析报告的编制，提高报告质量和可靠性，制定本规章制度。
二、编制责任和权限1. 销售数据分析报告的编制责任由企业销售部门负责人承担。
2. 销售数据分析报告的编制权限由企业销售部门负责人授权，并随时根据需要进行调整。
三、编制流程1. 数据收集与整理销售人员根据销售计划和实际销售情况，将所涉及的销售数据进行收集和整理。
数据收集包括销售额、销售量、销售渠道等方面的数据。
2. 数据分析与处理销售数据分析人员对收集到的数据进行分析与处理，包括制作数据图表、计算销售增长率和市场份额等。
分析过程中应注重对数据的真实性和准确性进行验证和检查。
3. 报告撰写与排版根据分析结果，销售数据分析人员撰写销售数据分析报告，包括报告的目的、方法、结果和建议等。
报告排版应整洁美观，采用清晰的标题和段落结构，以提高阅读体验。
四、报告内容要求1. 报告目的报告应明确表达销售数据分析的目的，如评估销售业绩、优化销售策略等。
2. 报告方法报告需详细描述用于销售数据分析的方法和工具，如市场调研、数据挖掘和统计分析等。
3. 报告结果报告要准确、全面地呈现分析结果，如销售额的季度增长率、不同产品的销售量对比等。
4. 报告建议报告应根据分析结果提出科学合理的建议，如调整销售策略、增加市场推广力度等。
五、报告审核与批准1. 报告审核销售数据分析报告应由企业的销售部门负责人和相关部门负责人进行审核，确保数据准确、分析合理。
2. 报告批准经过审核后，销售数据分析报告由企业的高级管理人员或指定的授权人员进行批准。
六、报告归档和分发1. 报告归档销售数据分析报告应按照规定的归档程序进行归档，以备后续查询和参考。
2. 报告分发销售数据分析报告应根据需要进行分发，确保相关人员及时获取并了解销售情况。
商务数据分析与应用课程标准教案
《商务数据分析与应用》教学标准教案一、课程信息课程名称：商务数据分析与应用课程类别：专业核心课课程性质：必修计划学时：48计划学分：3先修课程：电子商务运营实务，网络营销选用教材：《商务数据分析与应用》，主编：吕丽珺杨泳波，电子工业出版社，2022年4月第1版适用专业：职业院校与应用型本科电子商务类、营销类等相关专业及电子商务技能培训班的学习。
二、课程定位1.课程性质《商务数据分析与应用》是电子商务专业的一门专业核心课程。
设置的目的是培养学生的电子商务数据思维、数据分析与应用能力，适应电子商务运营人才数据分析能力不断提升的要求，提升电子商务运营、营销与推广人才的规格。
在人才培养体系中本课程属于岗位职业核心能力课，第四学期实施教学，是《电子商务实务》、《网络营销》的后继课程，是《岗位综合实践》的前续课程。
本课程是对电子商务运营和营销基本技能进行深化，开展数据化运营的综合实践教学，让能更好的胜任电子商务运营岗和商务数据分析岗位。
2．课程目标1．专业能力目标（1）掌握商务数据分析的思维，对电子商务运营、网络营销推广中的典型场景提出数据分析思路。
（2）能解读电商行业数据分析中常用的指标。
（3）能够正确使用常见数据采集工具，包括基于第三平台的前台数据和后台数据。
（4）会对典型的应用场景和任务进行数据采集、数据整理和数据分析工作；（5）能够对数据分析的信息进行总结、解释、指导业务工作；（6）能够熟练运用excel、PPT、PQ等工具进行数据分析工作。
2．方法能力目标（1）能自主学习网络营销新知识、新技术；（2）能通过任务、目标查找所需的数据信息；（3）能独立制定数据分析工作计划并进行实施；（4）能不断积累经验，从个案中寻找共性；（5）能优化工作过程，节约时间，降低成本。
3．职业素颜和社会能力目标（1）具有较强的口头与书面表达能力、人际沟通能力；（2）具有团队精神和协作精神；（3）具有良好的心理素质和克服困难的能力；（4）能与客户建立良好、持久的关系；（5）能进行自我检查并及时调整工作方法；（6）具有工作责任感。
数据分析模型包括需求数据过程三个必备要素
数据分析模型包括需求数据过程三个必备要素数据分析是当今信息时代的一项重要工作。
在进行数据分析时，一个完善的数据分析模型是必不可少的。
数据分析模型主要包括需求、数据和过程这三个必备要素。
本文将详细介绍这三个要素在数据分析模型中的作用和重要性。
需求是数据分析模型的第一个必备要素。
在进行数据分析之前，我们需要明确分析的目的和内容。
只有清楚了解需求，才能更好地进行数据收集和分析。
需求可以包括对特定问题或情况的了解、对数据相关性的探索以及对未来预测的需求等。
例如，在市场调研中，我们可能需要了解消费者的购买偏好和行为模式，以便提供有针对性的产品和服务。
在制定政策决策时，我们可能需要对历史数据进行分析，以预测未来趋势和制定合理的政策。
无论是商业领域还是政府部门，需求都是决定数据分析方向和方法的重要依据。
数据是数据分析模型的第二个必备要素。
数据是进行数据分析的基础，其质量和可用性对分析结果的准确性和可靠性具有重要影响。
数据可以来自各种来源，包括传感器、调查问卷、社交媒体、交易记录等。
在选择数据时，我们需要考虑数据的全面性、准确性、充分性和时效性。
同时，我们还需要对数据进行预处理，例如去除重复数据、填补缺失数据、清洗异常数据等。
数据的选择和处理是数据分析模型中的关键步骤，可以直接影响到后续的分析结果和决策。
过程是数据分析模型的第三个必备要素。
过程包括数据的收集、处理、分析和呈现等环节。
在进行数据收集时，我们可以使用各种方法，例如调查问卷、实地观察、实验设计等。
在数据处理和分析过程中，我们需要使用合适的统计方法和工具，例如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
同时，我们还需要利用数据可视化工具将分析结果以图表等形式直观地展现出来，以帮助用户更好地理解和利用分析结果。
过程的高效与否直接影响到数据分析的效果和应用。
综上所述，数据分析模型包括需求、数据和过程这三个必备要素。
需求是指明数据分析目的和内容的要素，数据是进行数据分析的基础，过程是指导数据分析过程的环节。
商业计划书的关键要素有哪些
商业计划书的关键要素有哪些在当今竞争激烈的商业世界中，一份精心撰写的商业计划书是企业成功的基石。
它不仅是创业者向潜在投资者展示项目价值和可行性的重要工具，也是企业内部规划和决策的指南。
那么，一份有效的商业计划书到底包含哪些关键要素呢？一、执行摘要执行摘要位于商业计划书的开头，是整个计划的精华浓缩。
它应该用简洁明了的语言，概述企业的核心目标、市场机会、独特卖点、关键策略以及预期的财务成果。
这部分内容的目的是在短时间内吸引读者的兴趣，让他们对整个项目有一个初步但全面的了解。
执行摘要要突出项目的亮点和独特之处，例如创新的产品或服务、巨大的市场需求、优秀的团队等。
同时，也要给出一些关键的数据和指标，如预计的销售额、利润和投资回报率等，让读者能够快速评估项目的潜力和可行性。
二、公司概述这部分要详细介绍公司的背景、使命、愿景和价值观。
阐述公司的成立初衷、发展历程以及未来的发展方向。
清晰地说明公司的法律结构，是独资企业、合伙企业还是有限责任公司等。
此外，还要介绍公司的核心团队成员，包括他们的教育背景、工作经历、专业技能和在项目中的角色。
优秀的团队是企业成功的关键因素之一，因此要充分展示团队的实力和优势。
三、产品或服务详细描述公司提供的产品或服务。
包括产品或服务的特点、功能、优势以及与竞争对手的差异化。
解释产品或服务如何满足市场需求，解决客户的痛点。
如果是产品，要提供关于产品的设计、开发、生产和质量控制等方面的信息。
如果是服务，要说明服务的流程、质量保障和客户支持等内容。
同时，要提及产品或服务的研发进展和未来的改进计划，以显示公司的创新能力和持续发展的潜力。
四、市场分析深入研究和分析目标市场是商业计划书的重要环节。
要明确界定目标市场的规模、增长趋势、客户需求和消费行为。
分析市场的竞争格局，包括直接竞争对手和潜在竞争对手的优劣势。
通过市场调研和数据分析，评估市场的机会和威胁。
预测市场的发展趋势，为企业的战略规划提供依据。
商业分析与决策：利用数据分析指导商业决策的关键
商业分析与决策：利用数据分析指导商业决策的关键在当今信息化的时代，数据被广泛应用于各个领域。
尤其是在商业领域，数据分析已成为不可或缺的一环。
商业分析的目的是通过对大量采集而来的数据进行挖掘和分析，从而为企业提供决策支持和商业洞察。
利用数据分析指导商业决策，可以极大地提高企业的竞争力，并帮助企业获得更大的商业价值。
数据分析的重要性随着互联网和新技术的快速发展，商业活动产生的数据量呈指数级增长。
这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的商业价值。
然而，这些数据若无人加以分析和利用，仅仅属于一堆无用的数字。
而数据分析的作用就是通过深入挖掘数据中的信息，从而为企业提供可行的商业建议和战略。
1.洞察市场趋势和顾客需求：通过对市场数据和消费者行为数据的分析，可以了解市场的发展趋势和顾客的需求，从而指导企业的产品研发和推广策略。
2.优化供应链和物流管理：通过对供应链和物流数据的分析，可以识别出效率低下的环节和瓶颈，进而进行优化，提高供应链的效率和客户满意度。
3.预测销售和需求：通过对历史销售数据和市场趋势的分析，可以预测未来的销售和需求情况，从而帮助企业制定合理的生产计划和供应链策略。
4.优化定价策略和销售渠道：通过对市场定价和销售数据的分析，可以确定最佳的定价策略和销售渠道，从而提高产品销售额和利润率。
商业分析的关键要素商业分析是一个复杂而综合的过程，涉及到多个要素。
以下是商业分析中的关键要素：数据收集和准备数据是商业分析的基础，良好的数据收集和准备是商业分析的必备条件。
数据采集可以通过多种方式进行，包括问卷调查、市场调研、用户行为追踪等。
同时，对采集到的数据进行准备和清洗也是至关重要的，以确保数据的准确性和完整性。
数据探索和挖掘数据探索和挖掘是商业分析的核心环节，它涉及到对数据的统计分析、可视化分析和机器学习等技术的应用。
通过对数据的深入分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为企业决策提供有力的支持。
数据探索和挖掘是一个反复迭代的过程，需要不断地提出假设、验证假设，并从中获取洞察。
得物商业模式九要素分析
得物商业模式九要素分析《西游记》里面有一段著名的故事“真假美猴王”，这其中，经过了唐僧的紧箍咒、玉皇大帝的照妖镜、观音菩萨的法力都未能辨出一二，最终才在大BOSS如来佛祖的面前鉴别出来真的孙悟空，除掉了山寨版的六耳猕猴。
虽然这是神话故事，但是这个过程很像如今消费者的网购经历。
最近，关于真假Gucci腰带的争辩就引起了广泛关注，频频登上热搜，来自上海的一家潮流网购社区——得物，在这次事件中，意外地被推上了风口浪尖，成为了热搜榜的常客，得物也因此出圈了。
在信息爆炸、商品繁杂的时代，人们不禁好奇，为什么年轻人要选择得物来验证商品真伪?一、得物的核心竞争力是什么（一）Z世代的新消费观一直以来，奢侈品、知名品牌球鞋等商品在市场上充斥着鱼龙混杂的情况，特别是网购出来之后，对于普通消费者来说，真真假假纷繁杂乱，而且一旦出现问题，维权成本非常高，甚至还会投诉无门。
于是，对于消费者来说，诉求就很简单了，谁能借一双“火眼金睛”来辨明真伪?西瓜是一名90后，也是一名球鞋收藏爱好者，他从杭州一家电商公司换到广州一家游戏公司工作的时候，随他而来的就是一屋子的球鞋。
这其中，不少是大牌限量版，西瓜开玩笑地说，这些鞋子的价值比他自己还要贵。
威尔是95后，他的工作是服务好全球五百强的日化大厂，但他的爱好不是瓶瓶罐罐，而是各式跑鞋以及NBA球星的篮球鞋。
他为此还专门定制了一个鞋柜，来陈列他的这些“宝贝”。
有意思的是，在和犀利君的聊天中，西瓜和威尔都不约而同地提到了一个已经成为他们日常生活一部分的一家网站——得物。
西瓜说，得物除了能满足他们日常的网购需求，包括他们钟爱的球鞋，还有服饰、数码、运动甚至护肤品等潮品;而且，在得物社区上聚集着和他们有共同爱好的好兄弟。
威尔概括说，为热爱买单，因同好聚集。
他们可以在“得物”社区交流消费体验、发布生活动态，就像是为一群志趣相投的人提供了一个喝茶聊天侃大山的地方。
这不光是“买买买”的话题交流，而且是一种相互之间的情感传递。
《商业数据分析》笔记_学习笔记
《商业数据分析》笔记第一章：商业数据分析概述1.1数据分析的定义1.2商业数据分析的重要性1.3数据分析的基本流程1.4常见的数据分析工具第二章：数据收集与管理2.1数据来源的类型2.2数据收集的方法2.3数据清洗与处理2.4数据存储与管理第三章：数据分析方法3.1描述性分析3.2预测性分析3.3规范性分析3.4数据挖掘技术第四章：数据可视化4.1可视化的概念与重要性4.2常用的可视化工具4.3可视化设计原则4.4实际案例分析第五章：案例研究与应用5.1行业案例分析5.2数据分析在决策中的应用5.3数据驱动的商业策略5.4成功与失败的案例比较第六章：未来趋势与挑战6.1人工智能与机器学习的影响6.2数据隐私与伦理问题6.3实时数据分析的发展6.4未来职业发展的方向第1章：商业数据分析概述数据分析的定义数据分析是指通过统计学、计算机科学和数据挖掘等方法，对收集到的数据进行系统化的处理和解释，以提取有用的信息和知识。
数据分析旨在帮助决策者更好地理解数据背后的意义，从而做出明智的商业决策。
定义的关键要素：数据收集：获取原始数据的过程，可能来自不同的渠道如数据库、在线调查、传感器等。
数据处理：对数据进行清洗、整理和转换，使其适合分析。
数据分析：运用统计方法和工具进行数据探索、模型建立与验证。
结果解释：将分析结果以可理解的方式呈现，帮助决策者理解数据含义。
具体例子：电商平台通过分析顾客购买历史数据，识别出哪些商品在特定时间段内更受欢迎，以调整库存和营销策略。
银行利用客户交易数据分析潜在的欺诈行为，及时发现并阻止可疑交易。
商业数据分析的重要性商业数据分析对于企业的成功至关重要，能够为企业提供竞争优势，优化运营，提升客户体验。
重要性方面：提高决策质量：通过数据驱动的决策，减少主观判断的误差。
客户洞察：了解客户需求和偏好，有助于提升产品和服务。
成本控制：通过分析运营数据，发现效率低下的环节，从而降低成本。
风险管理：识别潜在风险因素，并提前采取应对措施。
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。
商务数据分析教学课件第四章第一节
目的4
市场分析的维度与方法
微课：关于数据分析的几点心得：维度、指标、KP(1).mp4
市场分析的维度与方法
围绕市场分析的目的和意义，我们需要采取一定的市 场分析维度与方法。
任务剖析——任务背景
任务背景：
杨洋要求韩雪统计并分析： （1）美容护肤/彩妆行业的淘宝采购指数、1688采购指数 和1688供应指数趋势； （2）美容护肤/彩妆行业相关行业的淘宝采购指数、1688 采购指数和1688供应指数趋势。
。
任务剖析——分析思路
分析思路：
韩雪打开杨洋发来的数据表单，发现该表单数 据信息比较全面，杨洋所要求的统计结果基本 都在该表相关字段中有所体现，因此只需要进 行数据抽取、数据计算等数据处理及统计计算 即可。根据数据表中现有数据及杨洋的要求， 韩雪认为所有的趋势都可以通过相关指数的变 化来体现，即将某段时间内的指数数值用图表 呈现出来就可以看出指数的变化趋势。
竞争分析的维度与方法
竞争分析的维度与方法
围绕竞争分析的目的和意义，我们需要采取一定的竞 争分析维度与方法。
行业集中度分析
竞争品牌分析
竞争店铺分析
竞争商品分析
行业集中度分析——定义
市场集中度(Concentration Ratio)又称行
商业竞争三个方面影响。
目的3
分析市场规模的大小及变化
市场规模的大小决定了行业 的天花板，一切的商业行为 都有一定的目标，而制定目 标的第一步是了解市场的大
小及变化情况。
目的2
分析消费者的消费层级
不同的消费层次代表着不同 的竞争环境，分析消费层次 有利于我们更精准地定位市 场，有利于我们发现蓝海。
商业报告的结构与内容要素
商业报告的结构与内容要素商业报告是商务领域中常见的一种书面沟通方式，用于向公司、团队、客户或其他利益相关方传递重要信息。
一个有效的商业报告不仅需要内容准确完整，还需要合理的结构和清晰的表达，才能有效地传达信息并产生预期的影响力。
本文将探讨商业报告的结构和内容要素，帮助读者提升撰写商业报告的能力。
一、引言商业报告的引言部分是整个报告的开端，用于引入报告的主题和目的。
在引言中，写作人应明确报告的目标、背景和意义，以增强读者的兴趣和理解。
同时，引言还可以提供必要的背景信息，使读者对报告内容有一个整体的了解。
二、方法和数据商业报告的方法和数据部分描述了研究或调查所采用的方法论和数据来源，以确保报告的可信度和可靠性。
在该部分中，写作人应描述研究的设计、样本规模、调查方法等，并提供详细的数据和分析结果。
此外，写作人还可使用图表、表格等方式呈现数据，增加数据的可读性和易理解性。
三、结果和分析在商业报告的结果和分析部分，写作人应解读和分析所得的数据，提供有效的见解和结论。
通过对数据的分析，写作人可以识别出趋势、问题、挑战或机会，并提出相应的建议。
此外，写作人还可以对结果进行比较、分类或整理，以便读者更好地理解和消化报告的内容。
四、讨论和建议商业报告的讨论和建议部分是整个报告的核心，包括对结果的解释、问题的讨论和相关建议的提出。
在该部分中，写作人应清晰地解释研究的结果和发现，并与现有的理论或实践进行对比和讨论。
同时，写作人还应基于研究结果提出具体的建议，帮助读者采取相应的行动。
五、结论商业报告的结论部分总结了整个报告的主要内容和发现，并对报告的目标和意义进行强调。
在结论中，写作人可以再次强调研究的目标和重要性，并指出进一步的研究方向或行动计划。
结论部分应简明扼要，使读者能够清晰地了解报告的核心内容。
六、参考文献商业报告的参考文献部分用于列举报告中引用的文献和资料来源，以保证报告的可信度和可查性。
在该部分中，写作人应按照指定的引用格式准确地列出所使用的文献信息，包括作者、标题、出版日期等。
商务数据分析与应用智慧树知到课后章节答案2023年下青岛酒店管理职业技术学院
商务数据分析与应用智慧树知到课后章节答案2023年下青岛酒店管理职业技术学院青岛酒店管理职业技术学院项目一测试1.下面哪个生产要素是在2020年04月10日公布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中新确立的生产要素？（）A:数据 B:劳动力 C:技术 D:资本答案:数据2.数据是指（）。
A:就是信息 B:必须经过加工才成为信息 C:不经过加工也可以称作信息 D:经过解释成为信息答案:经过解释成为信息3.以下哪个现象不属于大数据的典型特征（）。
A:数据量大 B:数据包含噪声及缺失值 C:产生速率高 D:数据类型多答案:数据包含噪声及缺失值4.在Excel中,处理并储存数据的基本单位是（）A:工作簿 B:单元格 C:单元格区域 D:工作表答案:单元格5.数据化管理有四个层次，具体包括（）A:业务指导管理 B:战略规划管理 C:运营分析管理 D:经营策略管理答案:业务指导管理;战略规划管理;运营分析管理;经营策略管理6.商务数据的应用领域包括（）A:勾勒用户画像 B:优化产品 C:精细化运营 D:提升营销转化答案:勾勒用户画像;优化产品;精细化运营;提升营销转化7.大数据的特征有（）A:真实 B:有价值 C:多样 D:高速 E:大量答案:真实;有价值;多样;高速;大量8.数据是数字化的证据和依据，是事物存在和发展状态或者过程的数字化记录，是事物发生和发展留存下来的证据。
（）A:对 B:错答案:对9.数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。
（）A:对 B:错答案:对10.在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新，推动经济转型发展。
（）A:错 B:对答案:对项目二测试1.以下哪项属于电子商务平台自身提供的数据分析工具（）。
商业数据与人工智能分析
商业数据与人工智能分析商业数据是商业运营中必不可少的要素之一。
商业数据分析能够让企业更好地理解自己的业务、市场、用户、竞争对手等方面的情况，从而更好地制定商业决策。
近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始将人工智能引入商业数据分析领域，以期通过人工智能技术更好地挖掘商业数据的价值。
人工智能技术在商业数据分析中的应用主要包括以下几个方面。
第一，自动化报告。
人工智能技术可以通过自动化算法和机器学习模型，将大量的数据自动按照预设的规则进行分类、筛选和分析，并将结果以可视化的形式呈现出来。
这样，企业便可以迅速地获取到业务数据中的关键信息，而不必手动一个一个查看和比对数据，从而节省了大量的时间和人力成本。
第二，预测分析。
人工智能技术可以通过对历史数据的分析和模拟，预测出未来可能发生的商业趋势和结果。
这对企业来说非常重要，因为它可以帮助企业更优化决策，减少风险，创造更多的商业价值。
第三，数据挖掘。
人工智能技术可以通过智能算法和深度学习模型，挖掘商业数据中隐藏的信息，例如用户偏好、需求倾向、习惯行为、热点话题等，并据此为企业制定更精细、个性化的营销方案和服务。
第四，智能识别。
人工智能技术可以通过图像识别、语音识别、文本分析等技术，有效地识别商业数据中的各类信息，例如产品识别、产品描述、用户评价等。
这对于企业来说非常重要，因为它可以帮助企业更准确地了解用户需求和反馈，从而更好地进行产品开发和改进。
总的来说，人工智能技术可以帮助企业更好地挖掘商业数据中的价值，并借此制定更优化的商业决策。
不过，企业在引入人工智能技术时也需要注意以下几个方面。
第一，保证数据的质量。
人工智能技术的发挥需要依赖高质量的数据，因此企业需要加强对商业数据的管理，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，避免错误的数据导致分析结果出现偏差。
第二，保障数据隐私和安全。
商业数据往往携带着大量的商业机密和用户隐私信息，因此企业在引入人工智能技术时需要加强对数据隐私和安全的保护，避免数据泄露和滥用。
数据分析报告的基本内容要素
数据分析报告的基本内容要素引言在信息时代，数据已成为企业决策的重要依据。
为了帮助企业更好地理解和应用数据，数据分析报告被广泛使用。
数据分析报告的目的是从大量的数据中提炼出有价值的信息，帮助企业做出更准确、更有效的决策。
本文将介绍数据分析报告的基本内容要素，以帮助读者更好地撰写数据分析报告。
问题陈述数据分析报告必须始于一个清晰的问题陈述。
问题陈述应包含以下几个方面：1. 问题描述：明确描述待解决的问题或待回答的疑问。
2. 背景与目标：说明问题的背景和目标，以便读者能够对问题的重要性和紧迫性有所了解。
3. 数据来源：说明数据的来源和采集方式，以保证数据的可靠性和准确性。
数据收集与清洗数据收集是数据分析的首要步骤。
数据可能来自各种不同的来源，如数据库、文本文件、调查问卷等。
数据分析报告应明确说明数据来源，并对数据进行清洗。
数据清洗是为了去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以保证数据的质量和准确性。
数据可视化数据可视化是数据分析报告的核心部分。
通过图表和图形的方式，将数据表达出来，可以使数据更加直观、易于理解。
在数据可视化的过程中，需要注意以下几点：1. 选择合适的图表类型：根据数据的特点和分析目的，选择最适合的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
2. 视觉设计：对图表进行合理的颜色、字体、标签等设计，以增强可读性和美观性。
3. 注释和解释：对图表进行文字说明和解释，以帮助读者理解数据的含义和结论。
数据分析与解释在数据可视化的基础上，对数据进行进一步的分析和解释。
数据分析包括描述性统计、推断统计和机器学习等方法。
数据分析的目的是发现数据中的规律和趋势，提取有用的信息，以支持决策。
数据分析过程中，需要：1. 选择统计方法：根据问题的性质和数据的特点，选择适合的统计方法，如均值、标准差、相关分析等。
2. 结果解释：对分析结果进行解释，并提供结论和建议。
解释应尽量简明扼要，避免使用专业术语，以便非专业人士也能理解。
商业报告的关键要素与写作技巧
商业报告的关键要素与写作技巧一、引言商业报告是企业进行决策和沟通的重要工具。
一个成功的商业报告应该包含清晰明确的关键要素，并采用合适的写作技巧来使报告更具有说服力。
本文将从目的、结构、数据分析、结果呈现、行动计划和语言准确性六个方面，详细探讨商业报告的关键要素与写作技巧。
二、目的商业报告的目的是传达信息和影响决策。
写作报告前需要明确目的，以便确定内容和语言的重点。
目的也决定了报告的读者群体和传达信息的方式。
三、结构商业报告的结构应该清晰明确，有助于读者理解和抓住重点。
一般来说，报告包括标题、摘要、引言、方法、结果、讨论、结论和行动计划等部分。
其中，摘要和引言要简明扼要地概括问题和目标，而结果和结论部分要突出重点和提出建议。
四、数据分析数据分析是商业报告中重要的一部分。
在进行数据分析时，应该使用合适的统计方法和工具，清晰地展示数据，以便读者更好地理解问题和趋势。
同时，分析结果应该客观中肯，避免主观臆断和误导性的解读。
五、结果呈现商业报告中对结果的呈现应该简洁明了，同时要注意抓住重点和突出关键信息。
可以使用表格、图表等可视化工具，以图形的方式展示数据和趋势，使读者更容易理解和记忆。
此外，需要使用清晰准确的语言描述结果，并给出解释和相关背景信息。
六、行动计划商业报告的最后一部分是行动计划，即提出可操作的建议和措施。
行动计划应该基于对问题和结果的深入分析，针对性强，具有可行性。
同时，建议需要具体明确，清晰描述实施步骤和预期效果，以便读者在决策时能够有明确的指导和可行的方案。
七、语言准确性商业报告要求语言准确、简洁明了，避免使用模糊和歧义的词语。
应该尽量避免使用行业专有名词和缩写，或者在报告中解释和定义，以确保读者的理解和沟通畅通。
综上所述，商业报告的关键要素包括明确的目的、清晰的结构、准确的数据分析、简洁明了的结果呈现、可行的行动计划和准确的语言。
在撰写商业报告时，需要灵活运用不同的写作技巧和工具，以提高报告的说服力和有效性，从而对企业决策和沟通产生积极的影响。
2021级市场营销专业《商务数据分析》期末考试试卷
2021级市场营销专业《商务数据分析》期末考试试卷1.商务数据分析的流程依次是（）A.明确目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告(正确答案)B.明确目的与框架、数据处理、数据收集、数据分析、数据展现、撰写报告C.明确目的与框架、数据收集、数据处理、数据展现、数据分析、撰写报告D.明确目的与框架、数据展现、数据收集、数据处理、数据分析、撰写报告2.数据收集阶段，内部渠道不包括（）A.顾客的购买记录B.客户访谈C.客户问卷调查D.产品展销会(正确答案)3.数据收集阶段，外部渠道不包括（）A.顾客的购买记录(正确答案)B.行业协会C.专业咨询机构D.报刊书籍资料4.商务数据分析中，常被用作外部环境分析/宏观环境分析的模型是（）A.PEST模型(正确答案)B.SWOT模型C.5W2H模型D.逻辑树模型5.商务数据分析中，常被用作内部环境分析/竞争环境分析的模型是（）A.PEST模型B.SWOT模型(正确答案)C.5W2H模型D.逻辑树模型6.以下哪个不属于总量指标（）A.商品库存额B.企业员工工资总额C.某网站日访问量D.网店客服咨询回复比(正确答案)7.以下哪个是相对指标（）A. 独立访客数（UV）B. 页面访问数（PV）C. 投资回报率ROI(正确答案)D. 总订单数量8.适用于外部环境分析/宏观环境分析的模型是（）A. SWOT模型B. PEST模型(正确答案)C. 5W2H模型D. 逻辑树模型9.适用于企业内部环境分析的模型是（）A. SWOT模型(正确答案)B. PEST模型C. 5W2H模型D. 逻辑树模型10.在Excel中，对于D5单元格，其绝对单元格表示方法为（）A. D5B. D$5C. $D$5(正确答案)D. $D511.在Excel 2003中，当C7单元格中有相对引用=SUM(C3:C6)，把它复制到E7单元格后，双击它显示出（）A. =SUM(C3:C6)B. =SUM(C4:C7)C. =SUM(E3:E6)(正确答案)D. SUM(E3:E7)12.关于产业链分析，以下说法错误的是（）A.在某一个产业中，由相关联的上下游企业所组成的结构叫做产业链。
如何建立合规高效的数据要素交易制度
722022年12月发布的《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称数据二十条）提出，构建包括产权、交易、分配和治理等制度在内的数据基础制度。
其中，建立合规高效、场内外结合的数据要素交易制度是关键之一，旨在从规则、市场、生态、跨境四个方面构建适应我国制度优势的数据要素市场体系。
数据二十条发布后，相关工作要求随之明确。
那么，此类数据资源该如何交易？应该注意哪些细节？交易中可能存在哪些问题？笔者从我国数据交易基本情况、建立数据要素交易制度的基本要点、数据资产价值评估与衡量、打造数据要素交易制度的关键细节四个方面深入分析。
我国数据交易基本情况数据交易是指，数据供方和需方之间以数据商品作为交易对象进行的，以货币或货币等价物交换数据商品的行为。
其中，数据交易的对象既包括原始数据，也包括加工处理后的数据衍生产品，其主要形态包括数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、数据应用程序编程接口（简称数据API）、□文/陈建凤 李可顺如何建立合规高效的数据要素交易制度加密数据等。
随着数据要素地位的确立，我国数据交易市场规模也呈现快速增长趋势。
数据交易既可通过依法设立的数据交易场所进行（场内交易），也可由交易双方依法自行交易（场外交易）。
据《数据产品交易标准化白皮书（2022年）》显示，2021年我国数据交易市场规模达到463亿元，在数据交易服务平台上可供交易的数据类别，已经涵盖了经济、教育、医疗、人文、交通、商业、地理、通信、气候、物流、能源、生活服务等各个领域。
据《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》统计，尽管我国数据市场增长率在全球领先，数据交易市场已达百亿元规模，但在数据交易场所内发生的交易不足总体交易规模的5％。
总体而言，存在数据的权利归属在法律层面尚不明确、数据的价值在购买之前不易进行评估、数据商品交易过程中需要的核心制度标准存在大量缺位等问题。
建立数据要素交易制度的基本要点数据交易标准化需求分析在当今互联网经济背景下，数据交易作为一种新兴业态，其健康发展离不开标准化体系的支撑。
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《商业数据分析》规范与要素
数据分析有多种类别，比如运营分析、产品分析、商业分析等。
每个类别有自己框架和重点，同时也会有些许的交集。
比如对通过用户分层，看不同用户的表现。
运营分析、产品分析、商业分析大概都会用到这个视角。
那么我们今天就聊聊其中的商业分析，更准确点说是商业数据分析。
长期浸泡在商业分析或者战略分析圈里朋友应该都感受到了。
同过去相比，现在的商业或战略分析，有了很大的变化。
过去的数据没有现在这么丰富，很多商业或战略分析更多的定性分析，对数据的依赖不多。
现如今会更多的倚重数据了。
所以现在的商业分析部招人会倾向于数据分析背景的同学，而不是只会写PPT的同学了。
那么如何做商业数据分析呢？首先不要把商业分析想的特别高大上，遥不可及。
他也有固定的套路和章法可循。
商业数据分析，是一个系统性
的工程，要有体系性的框架。
主要是弄清楚以下几个问题，那么基本的商业分析框架就搭起来了。
剩下的就是如何用数据来描述其中的关系和逻辑了。
客户细分-- 谁是客户
这个是最重要的。
要弄清楚客户是谁，并对客户做细分。
有的公司说，我是面向C端的，所有的人都是我的客户。
细细一想，显然不是这样的，比如京东、天猫、淘宝，各自的客户人群就有明显的差别；京东的男性用户偏多；天猫用户倾向于高品质；淘宝用户比较闲，喜欢逛；他们各自核心用户的画像差别就更大了。
再比如爱奇艺、优酷、抖音都是视频内容平台，他们的客户也是不一样的。
当然，有可能平台大了，覆盖的用户范围广了，会有不同的客户群。
那么就更需要对客户群做细分了。
所以做商业分析的第一步就是弄清楚谁是客户，哪些是核心客户，这样才能有的放矢，提供不同的价值。
说到价值，下面我们就聊聊针对客户的价值输出。
价值输出- 提供什么服务
做生意，一定是需要挣钱的（公益除外）。
既然要挣钱，就要对客户输出价值，或者叫做提供服务。
短视频输出的是一种快速满足感，滴滴输出的是便捷的打车方式，电商输出的愉快的购物体验。
只有输出价值才能获得认可，只有提供优质的服务才能获得回报。
商业分析就要对输出的服务进行分析，到底输出的服务价值如何，在行业内是个什么地位，这个是要用数据说话的。
合作伙伴-谁是朋友
现在的商业社会，工作细分程度极高，想单靠自己的力量提供优质的服务太难了。
所以大多数企业都需要找“朋友”一起做事情。
有的是找到合作伙伴来提供服务，有的是自己搭建各平台，让提供服务方和客户在上面产生交集，然后中间商赚差价。
比如哈罗单车，自身提供的是运营，而自行车本身就需要找到自行车厂商制造了。
滴滴是另一种模式，他为乘客和司机搭了一个平台，这个平台让打车出行这个事情变得更方便，更透明，然后从中赚差价。
数据分析要分析这个游戏中合作伙伴的表现。
因为会根据这个表现来定策略或者分成。
好的多分，差的少分或者不分。
这也就涉及到我们马上要讲的收入来源，或者说是钱怎么算
收入来源- 钱怎么算
做生意最终还是要赚钱的，可以短期不赚，或者暂时不赚。
但如果长久没有商业模式的话，一定是耍流氓（只是为了套资本或者股民的钱）。
做商业分析，需要算清楚收入，支出、成本等等。
这样才能知道整条链路应该如何分成。
比如租房的业务，可以拿“自如”举例。
这条链路上有业主、有装修公司，有保洁公司、还有运营平台。
那么大家是如何分成的，这个分成受哪些因素影响。
钱算清楚了，才能洞察哪个地方投入不足，哪个地方的投入过多。
合理的分配资源，才能促使整个业务的正向发展。
核心资源-- 你有什么
核心资源就是自己的核心竞争力，知道自己的核心竞争力才会明白怎么围绕核心竞争力去建立商业逻辑。
或者说用什么样的资源，去提供优质的服务。
比如微信，微信最大的壁垒就是10亿用户在上面建立的联系，牢不可破；比如美团外卖，强大的地推团队和运营能力的建设需要一个长期过程。
关键业务-怎么去打
这就涉及到具体的打法了。
比如拼多多，先做下沉市场，再进军一二线城市，典型的农村包围城市打法；又比如今日头条，有段时间主要是拉大V 入住，进而对某些群体的拉新和活跃产生了积极的效果；又比如网约车的早期阶段，滴滴和快的的打法就是就是疯狂补贴，占领乘客和司机，相信很多人还记得那个美好的年代（3个人打车平均下来比坐地铁还便宜）；网约自行车初期，各家也是这个打法，但一些企业太不注意运营成本管理，资本又跟不上，结果一地鸡毛。
这也说明了，当收入来源、核心资源和关键打法出现不匹配的情况，企业就会遇到困难。
所以对于商业数据分析，怎么通过数据洞察到应该采用哪种打法，以及评估打法的效果，是十分必要的。
以上大致是商业模式最重要的几个方面。
做为商业数据分析师，首先要有这样一个框架，遇到任何商业模式，先从这几个方面把业务想清楚，剩下的就是通过数据体系和指标来解构商业逻辑了。