商业数据分析课程
商业数据分析课程大纲
商业数据分析课程大纲
一、引言
A. 课程背景介绍
B. 数据分析在商业中的重要性
二、课程目标与学习成果
A. 课程目标
B. 预期学习成果
三、课程内容
A. 数据收集与整理
1. 数据收集方法
2. 数据清洗与转换
B. 数据探索与可视化
1. 数据探索分析方法
2. 可视化工具与技巧
C. 统计分析方法
1. 描述性统计分析
2. 探索性因子分析
3. 回归分析
D. 预测与模型建立
1. 时间序列分析
2. 预测建模方法
E. 商业决策支持
1. 数据驱动的决策方法
2. 商业智能与报表分析
F. 数据隐私与伦理问题
1. 数据隐私保护原则
2. 数据使用合规性
G. 实际案例分析
1. 行业案例分析
2. 实际问题解决方法
四、教学方法与评估
A. 教学方法
1. 理论授课
2. 实践操作
3. 小组讨论
B. 评估方式
1. 课堂表现
2. 作业与项目
3. 期末考试
五、参考教材与资源
A. 主要教材
B. 参考书目
C. 在线学习资源
六、课程安排及时间分配
A. 第一周：数据收集与整理
B. 第二周：数据探索与可视化
C. 第三周：统计分析方法
D. 第四周：预测与模型建立
E. 第五周：商业决策支持
F. 第六周：数据隐私与伦理问题
G. 第七周：实际案例分析
七、教师简介
A. 教学经验与专业背景
B. 学术成果与实践经验
八、结语
A. 总结课程要点
B. 激发学生学习兴趣
以上是《商业数据分析课程大纲》的文本内容。
商务数据分析课件：商务数据分析基本概念与框架
２．运营管理
• （１）运营监控 • （２）决策支持 • （３）量化运营效能
商务数据分析
３．产品研发
商务数据分析
• （１）产品优化支持
• 企业可以在销售之前就能够获取客户反馈信息，获得明确的用户需求，实现了 “Pull” 的方式。
• 还可以基于数据对相关业务线产品进行全面的分析，包括用户分析、营收分析、 行为分析、活动效果评估等，从而更加科学地为产品优化和业务运营提供支持。
３．数据分析方法
商务数据分析
• （１）描述统计
• 描述统计是通过图、表等方式，对数据进行整理、分析，揭示数据的分布情况、 数字特征、变量关系，目的是寻找数据中蕴含的规律。
• 描述统计是最基础的分析方法，它能够让我们对数据集有一个直观的认识，方便 进行后续的分析。
• 比如，客户收入区间统计
• （２）时间序列分析
• 顾客当前为企业贡献的价值，根据销量高低对顾客进行排序，重 点分析排名靠前的顾客特点，提供相应的服务产品。
• 通常这类顾客会服从80-20分布。
４．顾客价值
商务数据分析
• 顾客当前价值和潜在价值两个维度，在一个二维坐标里可以将客 户分为四类：I类、 II类、III类和IV类。
• 企业针对四类顾客提供不同的服务。例如IV类客户既有很高的当 前价值也有很大的潜在价值，是对企业最有价值的一类客户。
４．顾客价值
商务数据分析
• RFM理论
• R（recency）代表最近一次购物距离当前的时间长短，F（Frequency） 代表一段时间内的购物频率，M（Monetary）代表购物金额。
• 根据顾客在这三个指标上的综合表现，对顾客进行细分。
商业数据分析 教学大纲
商业数据分析教学大纲商业数据分析教学大纲一、引言商业数据分析是指通过对商业数据的收集、整理、分析和解释，为企业决策提供支持和指导的过程。
在当今信息化时代，商业数据分析已经成为企业管理和决策的重要工具。
本教学大纲旨在介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术，培养学生的数据分析能力，提升其在商业领域的竞争力。
二、课程目标1. 理解商业数据分析的基本概念和原理；2. 掌握商业数据分析的方法和技术；3. 能够运用数据分析工具进行商业数据的处理和分析；4. 能够通过数据分析为企业决策提供支持和建议。
三、课程内容1. 商业数据分析概述- 商业数据分析的定义和作用；- 商业数据分析的基本流程；- 商业数据分析在企业决策中的应用。
2. 数据收集和整理- 数据收集的方法和技巧；- 数据整理的基本步骤和工具；- 数据清洗和数据预处理的方法。
3. 数据探索和可视化- 数据探索的方法和技巧；- 数据可视化的原则和工具；- 利用可视化工具展示数据分析结果。
4. 数据分析方法- 描述性统计分析；- 探索性数据分析；- 预测性数据分析；- 假设检验和推断统计分析。
5. 数据分析工具- Excel数据分析工具的使用；- 数据分析软件（如Python、R等）的介绍和应用；- 数据挖掘和机器学习工具的简介。
6. 商业决策支持- 利用数据分析为企业决策提供支持和建议；- 风险评估和决策优化；- 数据驱动的商业模式创新。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲授，介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术。
2. 实践操作：通过案例分析和实际数据的处理，培养学生的数据分析能力。
3. 小组讨论：组织学生分组进行数据分析项目，促进学生之间的合作和交流。
4. 课外作业：布置相关的数据分析作业，加强学生对知识的巩固和应用。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、小组讨论和作业完成情况等。
2. 期末考试：对学生对商业数据分析的理论知识和实际应用能力进行考核。
商业数据分析概论课程教学大纲
《商业数据分析概论》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程目标（一）总体目标本课程是工商管理、会计、电子商务等专业的大类基础课程之一。
本课程主要培养学生使用各种定量分析方法（机器学习，优化和仿真等）和现代计算工具（Python语言等），去分析来自现实中的数据，同时理解和掌握数据驱动的决策支持。
本课程突出结合大量的实例，通过课堂讲解、编程实验和案例教学，旨在帮助学生了解真实商业环境下如何基于数据来完善管理决策。
（二）课程目标课程目标1：掌握商业数据分析的专业知识，并将知识应用于现实的商业场景。
1.1 理解商业数据分析的概念与原理；1.2 熟悉并理解商业数据分析的流程与方法。
课程目标2：分析复杂商业问题，展示批判性思维能力，并提出有效的解决方案。
2.1 运用商业分析框架分析现实世界的商业问题；2.2 制定商业决策。
课程目标3：识别商业环境中的道德困境，并运用道德框架和原则做出合理的决策。
3.1 在商业管理背景下识别和评估商业分析与算法的道德困境；3.2运用道德决策框架解决道德挑战。
（三）课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系表1：课程目标与课程内容、毕业要求的对应关系表三、教学内容第一章数据分析与决策概述1.教学目标：掌握商业数据分析与决策的基本概念。
2.教学重难点：（1）商业数据分析基本概念；（2）隐私与道德问题。
3.教学内容：（1）商业数据分析基本概念；（2）引起隐私和道德伦理问题的关键技术趋势；（3）Python下载、安装和运行。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第二章 Python编程入门1.教学目标：掌握Python编程的基本方法。
2.教学重难点： Python语法基础与程序开发。
3.教学内容：（1）Python语法基础；（2）基本操作；（3）数据类型；（4）数据结构；（5）程序开发；（6）数据读写。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第三章数据预处理1.教学目标：掌握数据预处理的基本流程与方法。
数据分析与商业智能应用技巧培训ppt
04
商业智能应用场景
市场趋势预测
总结词
通过数据分析，预测市场未来趋势，帮助企业提前布局。
详细描述
利用历史销售数据、行业报告和宏观经济指标，分析市场趋势，预测未来需求， 为企业的战略规划和产品开发提供决策依据。
客户细分与定位
总结词
通过客户数据细分市场，精准定位目 标客户群体。
详细描述
根据客户的行为、偏好、购买历史等 数据，将市场划分为不同的细分市场 ，并针对每个细分市场制定个性化的 营销策略，提高客户满意度和忠诚度 。
建立专业的数据分析师团队，提高数 据分析的质量和效率。
持续优化和更新
定期对商业智能实施过程进行优化和 更新，确保其始终能反映企业的业务 变化和发展趋势。
03
数据分析实战技巧
描述性分析技巧
描述性分析
通过数据收集、清洗和整理，使用统 计方法描述数据的分布特征、关联关 系和异常值，为进一步分析提供基础 。
时间序列分析
利用时间序列数据的特性 ，分析数据随时间变化的 趋势和规律，预测未来值 。
规范性分析技巧
决策树分析
通过构建决策树模型，对数据进 行分类和预测，为决策提供支持
。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系，为市场 策略制定提供依据。
聚类分析
将数据按照相似性进行分类，识别 不同群体之间的差异和特征。
通过分析识别运输路径中的 瓶颈和优化点。
根据分析结果制定运输路径 优化方案，如调整运输线路 、提高运输效率等。
THANKS
感谢观看
为了实现数据分析与商业智能的协同工作，企业 需要建立统一的数据管理平台，确保数据质量、 数据安全和数据一致性。
06
案例分享与实战演练
《商务数据分析》课程思政教学案例
《商务数据分析》课程思政教学案例一、课程简介《商务数据分析》是一门针对商务专业学生的专业课程，旨在培养学生掌握商务数据分析的基本理论和方法，提高数据分析技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
本课程采用理论与实践相结合的教学方法，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
二、思政元素融入方式在《商务数据分析》课程中，我们将思政元素融入方式主要分为三个部分：课程导入、课程内容讲解和课程总结。
1. 课程导入：通过介绍商务数据分析在当今商业社会中的重要性，培养学生的职业意识和责任感。
同时，引导学生关注商业伦理和社会责任，树立正确的职业价值观。
2. 课程内容讲解：在讲解数据分析方法和技术时，结合实际案例，强调数据分析方法的社会价值和商业应用，培养学生的社会责任感和职业素养。
同时，引导学生关注数据安全和隐私保护问题，树立正确的数据意识和信息安全观念。
3. 课程总结：通过总结课程内容和思政元素，引导学生反思自己的职业规划和发展方向，鼓励学生将个人发展与国家、社会和行业的发展紧密结合，为实现中华民族伟大复兴贡献自己的力量。
三、实践操作环节为了更好地将思政元素融入《商务数据分析》课程中，我们设计了实践操作环节，包括数据收集、数据处理、数据分析、结果展示等环节。
在实践操作过程中，注重培养学生的团队协作精神、沟通能力和解决问题的能力。
同时，引导学生关注数据来源的合法性和合规性，树立正确的数据意识和法律观念。
四、考核方式本课程的考核方式包括平时表现、作业完成情况和期末考试三个部分。
在平时表现中，注重观察学生在实践操作环节中的表现，如团队协作、沟通能力、问题解决能力等。
在期末考试中，将思政元素融入试题中，通过客观题和案例分析题等形式，检验学生对思政元素的掌握程度和应用能力。
五、总结通过以上方式将思政元素融入《商务数据分析》课程中，旨在培养学生的职业意识、社会责任感和法律观念，树立正确的职业价值观和数据意识。
通过实践操作环节，锻炼学生的实际操作能力和解决问题的能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
商务数据分析与应用教案
第1章绪论.......................................................................... 错误!未定义书签。
第2章商务数据分析的模型 (4)第3章商务数据分析的方法 (7)第4章商务数据的采集与处理 (11)第5章数据可视化 (37)第6章行业数据分析 (41)第7章竞争数据分析 (44)第8章商品数据分析 (47)第9章销售数据分析 (50)第10章库存数据分析 (53)第11章消费者数据分析 (56)第12章商务数据分析报告 (59)“商务数据分析与应用”课程混合式教学方案（课前）BlackBoard系统+ （课中）理论授课+ （课后）雨课堂测试课程名称：商务数据分析与应用章节名称：第1章绪论教学目标：1.理解商务数据分析的相关概念及意义2.熟悉商务数据分析的流程及原则3.了解商务数据分析的主要任务重点难点：1.理解商务数据分析与应用的相关概念2.商务数据分析流程的应用3.商务数据分析在具体行业的应用及主要任务教学安排：通过案例进行本章内容的导入。
第2章商务数据分析的模型“商务数据分析与应用”课程混合式教学方案（课前）BlackBoard系统+ （课中）理论授课+ （课后）雨课堂测试课程名称：商务数据分析与应用任课教师：屈莉莉开课单位：大连海事大学航运经济与管理学院管理科学与工程系教学对象：管理科学与工程大类2021级章节名称：第2章商务数据分析模型教学目标：1.了解几种主要的数据分析模型的概念和应用步骤2.掌握PEST模型、SWOT模型、5W2H模型、逻辑树模型重点难点：1.理解和应用PEST模型、SWOT模型、5W2H模型、逻辑树模型的概念2.运用PEST模型分析企业外部环境，运用SWOT模型分析企业内部环境3.应用5W2H模型和逻辑树模型解决实际的商务分析问题教学安排：通过案例进行本章内容的导入。
第3章商务数据分析的方法“商务数据分析与应用”课程混合式教学方案（课前）BlackBoard系统+ （课中）理论授课+ （课后）雨课堂测试课程名称：商务数据分析与应用任课教师：屈莉莉开课单位：大连海事大学航运经济与管理学院管理科学与工程系教学对象：管理科学与工程大类2021级章节名称：第3章商务数据分析方法教学目标：1.了解静态指标和动态指标的含义2.掌握相关分析的计算过程3.重点掌握一元线性回归的计算过程4.了解多元线性规划和非线性回归的计算过程5.重点掌握时间序列预测模型重点难点：1.计算相关系数2.计算线性回归模型的参数并建立回归模型3.应用时间序列模型进行移动平均和指数平滑处理教学安排：通过案例进行本章内容的导入。
《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。
商务数据分析与应用课程大纲
商务数据分析与应用课程大纲一、课程简介商务数据分析与应用课程旨在帮助学生掌握现代商务数据分析的基本理论和实践技能，培养学生对商业数据的敏感性和洞察力，从而为未来的商务决策提供可靠支持。
二、课程目标1. 理解商务数据分析的基本概念和技术；2. 掌握数据收集、整理、分析和可视化的方法；3. 学会运用各种商务数据分析工具，如Excel、Python等；4. 能够利用数据分析为企业决策提供有效支持。
三、课程大纲1. 基础概念- 商务数据分析的定义与意义- 商务数据分析的基本流程2. 数据收集与整理- 数据收集方法及工具- 数据清洗与预处理技术3. 数据分析技术- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 预测性数据分析- 假设检验与推断统计4. 数据可视化- 可视化基础知识- 常用可视化工具介绍- 数据图表设计与呈现技巧5. 商务数据分析工具应用- Excel在商务数据分析中的应用- Python在商务数据分析中的应用6. 商务数据分析案例研究- 实际商务案例分析- 数据分析方法与结果解读四、教学方式1. 理论讲授2. 实践操作3. 课堂案例分析4. 小组讨论与展示五、考核方式1. 课堂表现：占比20%2. 作业与实验报告：占比30%3. 期末考试：占比50%六、参考教材1. 商务数据分析与应用，作者：XXX2. 数据分析入门，作者：XXX以上为商务数据分析与应用课程大纲，希望通过本课程的学习，学生能够掌握商务数据分析的基本技能，为未来的商务决策提供有力支撑。
祝各位学习顺利！。
商业数据分析课程大纲
商业数据分析课程大纲一、课程简介本课程旨在培养学生对商业数据分析的全面了解和实践能力。
通过学习本课程，学生将掌握商业数据分析的基本理论、方法和工具，能够运用数据分析技术解决实际商业问题，为企业决策提供支持和指导。
二、课程目标1. 理解商业数据分析的基本概念和原理；2. 掌握常见的商业数据分析方法和技术；3. 学会运用数据分析工具处理和分析实际商业数据；4. 能够将数据分析结果转化为有效的商业决策建议；5. 培养良好的数据分析思维和解决问题的能力。
三、课程内容1. 商业数据分析概述1.1 商业数据分析的定义和重要性1.2 商业数据分析的应用领域和行业案例2. 数据收集与清洗2.1 数据的来源和获取方法2.2 数据清洗的目的和步骤2.3 常见数据质量问题及解决方法3. 数据探索与可视化3.1 探索性数据分析的概念和方法3.2 数据可视化的原则和工具3.3 利用数据可视化发现商业洞察4. 统计分析方法4.1 假设检验和置信区间4.2 方差分析和回归分析4.3 相关性分析和因子分析5. 预测建模与数据挖掘5.1 预测建模的基本概念和方法5.2 常见的预测建模算法5.3 数据挖掘在商业中的应用案例6. 商业决策分析6.1 决策分析的框架和方法6.2 管理决策中的不确定性分析6.3 利用决策模型进行方案评估与决策7. 企业应用案例分析7.1 零售行业销售数据分析案例7.2 金融行业风险管理案例7.3 在线营销数据分析案例四、教学方法1. 理论授课：介绍商业数据分析的基本理论和方法；2. 实践操作：通过实际案例教学，学生亲自操作数据分析工具进行实践；3. 分组讨论：学生分组进行案例分析和讨论，提出解决方案和商业建议；4. 课堂演示：老师展示实际数据分析过程和结果，并进行讲解；5. 课程项目：学生完成课程项目，运用课程所学知识解决实际商业问题。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业和小组讨论等；2. 课程项目：完成课程项目并撰写报告；3. 期末考试：对课程所学内容进行综合考核。
《商务数据分析与应用》-课程教案
在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。
删除重复数据主要有以下三种方法。
1．通过菜单操作删除重复项单击“数据”选项卡下的“删除重复项”按钮，将显示有多少重复值被删除，有多少唯一值被保留。
2．通过排序删除重复项在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行降序排列，删除数值大于1的项。
3．通过筛选删除重复项在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行筛选，筛选出数值不等于1的项。
（三）错误数据的清洗1．被调查者输入的信息不符合要求2．手工录入错误第三节商务数据分析方法一、商务数据分析意义（一）数据分析的价值认同（二）数据分析的商业模式二、商务数据分析方法框架流程Acquisition（获取）Activation（激活）Retention（留存）Revenue（收入）Referral（推荐）关键指标营销活动用户转化留存分析订购促进评论推荐业务活动新访问用户量人均访问次数访问时长注册转化率商品购买转化率……产品功能留存率用户日留存率用户周留存率订单金额订单数量订单转化率分享次数分享率好评率访问深度跳出率……用户月留存率……成果支付数…………（一）流量分析1．访问、下载来源以及搜索词2．自主投放追踪3．实时流量分析（二）用户分群1．根据用户维度分2．根据用户行为组合分（三）多维分解（四）细查路径（五）转化漏斗（六）留存分析（七）A/B测试（八）优化建模（九）热图三、商务数据分析流程（一）宏观角度1．中国古代朴素的分析哲学2．精益创业的“学习引擎”（二）中观角度（三）微观角度归纳与提高通过本章的学习，我们了解了商务数据的含义，商务数据的来源、采集流程和采集方法，以及商务数据的分析方法。
商务数据分析在电子商务中具有重要的意义，因为通过数据分析不仅可以发现企业内部的不足，客户体验的不足，营销手段的不足等，还可以了解客户的内在需求。
在电子商务行业中，掌握商务数据的分析与应用方法是电子商务从业人员的必备技能。
使用Excel进行商业数据分析教程
使用Excel进行商业数据分析教程第一章：Excel基础知识Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于商业数据分析中。
在开始商业数据分析之前，我们首先需要掌握一些Excel的基础知识。
1. Excel界面和功能介绍Excel的界面由菜单栏、工具栏、工作区以及状态栏组成。
菜单栏和工具栏提供了各种功能和命令，工作区是我们进行数据分析的主要区域。
状态栏显示了当前工作表的一些基本信息。
2. Excel中的公式和函数公式是Excel的核心功能之一，它可以让我们对数据进行各种计算和处理。
常用的函数有SUM（求和）、AVERAGE（平均值）、MAX（最大值）、MIN（最小值）等。
3. 单元格和数据格式在Excel中，数据是存储在单元格中的。
我们可以通过设置不同的数据格式，如数值、日期、百分比等，来更好地展示和分析数据。
第二章：商业数据分析基础商业数据分析是指利用已有的商业数据，通过统计和分析方法，为企业的决策提供支持和指导。
本章将介绍商业数据分析的基础概念和方法。
1. 数据的采集和清洗商业数据可以来自各种渠道，如销售数据、用户行为数据等。
在进行数据分析之前，我们需要对这些数据进行采集和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化数据可视化是商业数据分析中常用的技术手段。
通过图表和图形的展示，可以更直观地呈现数据的特点和规律，帮助我们更好地理解和分析数据。
3. 常用的数据分析方法商业数据分析中常用的方法包括描述统计、数据建模、数据挖掘等。
描述统计可以帮助我们对数据进行总结和概括；数据建模可以通过建立数学模型来预测和优化商业活动；数据挖掘则可以帮助我们挖掘隐藏在数据背后的规律和趋势。
第三章：Excel在商业数据分析中的应用Excel作为一款功能强大的电子表格软件，在商业数据分析中有着广泛的应用。
本章将介绍Excel在商业数据分析中的常用功能和技巧。
1. 数据透视表数据透视表是Excel中非常实用的功能之一，它可以帮助我们快速对数据进行汇总和分析。
商业数据分析与决策培训ppt
沃尔玛的库存管理
通过分析销售数据和天气数据， 预测商品需求量，优化库存结构
，降低库存成本。
星巴克的定价策略
结合市场调查和竞争分析，制定 合理的产品定价策略，提高市场
份额。
数据驱动决策的挑战与应对策进行数据清洗 和预处理。
数据孤岛与整合
实现不同部门和业务线之间的数据共享和整 合，打破信息壁垒。
Power BI是微软开发的一款商业智能 工具，也提供了数据可视化和报表功 能，支持多平台和跨数据库分析。
Tableau
Tableau是一款专业的数据可视化工 具，提供了丰富的可视化图表和地图 ，支持实时数据更新和交互式分析。
数据报告的编写与呈现
01
02
03
04
明确报告目的
在编写数据报告之前，需要明 确报告的目的和受众，以便选
发现数据规律
数据可视化有助于发现数 据中的规律和趋势，为决 策提供有力支持。
提高沟通效率
通过数据可视化，能够更 快速、准确地传达数据信 息和结论，提高团队之间 的沟通效率。
常见的数据可视化工具
Excel
Power BI
Excel是一款常用的办公软件，也提供 了丰富的数据可视化功能，如柱状图 、折线图、饼图等。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现给决策者，以便他们做 出决策。
数据分析工具与技术
Excel
Excel是一款常用的数据 分析工具，具有数据处 理、图表制作等功能。
Python
Python是一种强大的编 程语言，常用于数据清 洗、数据探索和数据分
析等环节。
R语言
R语言是一种统计分析语 言，适用于统计分析、 数据可视化和机器学习
《商业数据分析》课件
制造业数据分析案例
总结词
通过分析制造数据，优化生产流程和资源利用，降低 成本和提高产品质量。
详细描述
利用大数据分析工具和技术，对制造过程中的数据进行 分析，包括生产设备运行状态、原材料消耗、产品质量 检测等。通过分析这些数据，发现生产流程中的瓶颈和 资源浪费现象，优化生产设备和工艺流程。同时，通过 对市场需求的预测和分析，调整产品设计和生产计划， 提高产品质量和降低成本。此外，制造业还可以通过数 据分析优化供应链管理、库存管理等业务，提高生产效 率和降低运营成本。
详细描述
利用大数据分析工具，对电商平台上的用户行为、购买记录、浏览历史等数据进行分析，挖掘用户需 求和购买偏好，为产品推荐和个性化营销提供依据。同时，通过分析销售数据和市场趋势，调整商品 结构和营销策略，提高销售额和用户满意度。
金融数据分析案例
要点一
总结词
通过分析金融数据，预测市场趋势，优化投资组合，降低 风险。
业务优化
商业数据分析能够发现数据中的问题和瓶颈，为 企业提供改进和优化的方向，提高企业的运营效 率和客户满意度。
商业数据分析的流程
数据收集
收集与企业业务相关的各种数据，包括 市场、客户、竞争对手、销售等数据。
数据分析
运用统计学和数据分析工具对数据进 行深入分析，包括描述性分析、推断
性分析等。
数据清洗
数据驱动的商业决策与战略规划
01
随着数据在商业决策中的重要性不断提升，数据驱动
的商业决策将成为未来发展的趋势。
02
数据驱动的商业决策将更加科学和客观，减少主观臆
断和经验主义的影响，提高决策的准确性和可靠性。
03
数据驱动的商业决策将为企业战略规划提供有力支持
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2.2 分析思路构建：基于假设树和运营思考逻辑的分析思路构建方法
2.3 数据准备：基于分析思路和内外部数据获取情况准备分析数据，进行数据质量检查 2.4 数据分析：介绍基于商业问题，开展数据分析的方法 2.5 商业问题分析论证：介绍像管理咨询顾问一样，基于商业问题，开展数据分析，构
建商业问题解决方案
呼叫中心
呼叫中心联系目标客户，执 行主管监控顾客对促销活动 营销执行 的响应程度并及时做出调整。 监控
会议室
高管 移动设备
高管使用其平板电脑上的专 用仪表盘分析营销效果，分 析客户挽留战略是否成功。
运营管理 电信公司高管在季度会上 电信公司 高管每个季度开 高管分析财务、竞争和客户 商业数据 对其 关键绩效指标进行诊 信息，发现绩效较差区域。 会对其记分卡上的 关键绩 分析 断回顾 效指标进行检查。
，基于数据分析给出运营策略建议
4 > 1/13/2017 数据分析法-企业赢之道
课程大纲（1/2)
一、概述篇
1.1 商业数据分析场景案例
1.2 什么是商业数据分析 1.3 商业数据分析特点 1.4 商业数据分析价值 1.5 商业数据分析实施案例需求（此案例贯穿整个培训，培训后学员作为分析练习参考） 二、流程篇 2.1 问题定义： Issue-based需求 高了目标客户群的关键KPI。
营销效果监控 评估
数据分析法-企业赢之道
2 > 1/13/2017
你还在为商业数据分析苦恼吗？
公司有意愿开展数据分析，不知道如何下 手？ 经常把控不住分析需求？抓不住重点，不 知道哪些点是领导或者市场关注的？ 拿到分析需求后苦思冥想没有思路？最后 堆砌数据交差？ 不知道怎么样选择数据分析方法？ 分析报告不知道如何写？很好的分析结果， 交流时没有打动业务部门？
3 > 1/13/2017
数据分析法-企业赢之道
了解下我们的商业数据分析培养课程吧
数据分析要产生商业价值， 必须站在解决商业问题的角度开展数据分析，本课程最 大的亮点在于培养学员像管理咨询顾问一样界定、分析和表达商业问题，使其具备 在企业中高效开展商业分析的能力。通过培训课程学习：
• 商业分析问题定义技巧 注重需求沟通，将麦肯锡解决问题的逻辑应用到数据分析中，详细 讲解SCQA在问题定义中的应用 • 思路构建的技巧 详细讲解议题树、假设树在构建数据分析思路中的应用，介绍结构分解、
5 > 1/13/2017 数据分析法-企业赢之道
课程大纲(2/2)
三、方法篇
1.1 趋势分析方法和应用说明
1.2 结构分析方法和应用说明 1.3 对比分析方法和应用说明 1.4 相关分析方法和应用说明 1.5 高级分析方法（分类、聚类和关联规则）及应用说明 四、应用篇 2.1 指标异动分析应用
2.2 CRM精细化营销过程及数据分析
2.3 数据分析在客户服务满意度中应用
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数据分析法-企业赢之道
商业数据分析(Business Analysis)课程简介
数据分析在某电信企业应用场景
CRM客户市场细 分及目标客户筛选
使用高级分析和数据发现，销售团队 确定新的客户细分客户方案，并刻画 细分客户的行为偏好模式 销售 部门 高管要求销售经理提供行动 计划，通过新一轮促销活动 以提高绩效。 获得新信息后，销售团队 使用假设分析模拟优化出 新一轮交叉销售活动 呼叫中心团队协同销售将活动载入 实时规则引擎，根据客户档案为呼 叫中心人员实时提供促销活动内容
公式分解、商业模型分解（科特勒4P、波特五力模型、4C等）在构建议题树时的应用技巧
• 商业数据分析模型构建过程 掌握构建商业数据分析模型过程，详细介绍数据到信息、信息 到洞察、洞察到商业行动的过程，定义了商业分析流程及工具 • 常用分析方法及分析原子应用 介绍趋势分析、结构分析、相关分析和对比分析在商业分析 中的应用，了解客户市场细分 、分类预测和关联分析方法应用；介绍企业常用分析场景类 型，建立分析方法和场景类型关系，提升分析效率 • 像管理咨询顾问一样给出策略建议方法 结合营销管理模型、客户服务模型等企业运营模型