商业数据分析的基本思路
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。
电商经营中的数据采集与分析方法
电商经营中的数据采集与分析方法电子商务的快速发展已经改变了商业模式和消费行为。
在这个数字时代，数据变得日益重要，数据采集和分析成为了电商经营的关键环节。
本文将探讨电商经营中的数据采集与分析方法。
一、数据采集方法1. 网站分析工具：通过使用网站分析工具（如Google Analytics、百度统计等），网商可以获得关键的网站流量数据，并了解用户访问行为、停留时间、页面跳转等，为优化网站性能和用户体验提供依据。
2. 用户调查：通过用户调查问卷、焦点小组访谈等方式，网商可以获取用户的需求、偏好、购物习惯等信息，为产品定位和市场推广提供参考。
3. 社交媒体监测：通过监测社交媒体平台上的讨论、评论和用户反馈等信息，网商可以了解用户对产品和品牌的态度和声誉，为品牌建设和危机公关提供支持。
4. 竞争对手分析：通过对竞争对手网站的数据收集与分析，网商可以了解市场趋势、竞争对手的定价策略、促销活动等，为制定市场营销策略提供参考。
二、数据分析方法1. 描述性分析：通过对数据进行整理、分类和汇总，网商可以获得有关用户数量、销售额、购物车转化率等基本信息，为制定业务发展策略提供依据。
2. 关联分析：通过分析用户行为和购买数据之间的关联性，网商可以发现用户喜好和购买偏好，进而进行个性化推荐和精准营销。
3. 预测分析：通过建立模型和算法，网商可以预测未来的销售趋势、用户流失率等，为库存管理和供应链优化提供指导。
4. 情感分析：通过对用户评论和社交媒体内容进行情感分析，网商可以了解用户对产品和服务的情感倾向，及时回应用户问题和投诉，提升用户满意度。
三、数据采集与分析实践案例以某电商平台为例，通过综合运用数据采集技术和分析方法，取得了较好的运营效果。
该电商平台首先使用网站分析工具对用户网站访问行为进行追踪，发现用户转化率较低，于是进行了用户调查，了解到用户对于物流时效的关注度较高，针对该问题进行了改进。
随后，通过社交媒体监测，发现有消费者在社交媒体上表达了对某品牌产品的正面评价，为加强该品牌推广提供了新的思路。
中国商业统计
中国商业统计
我国商业统计工作的基本思路是：以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面贯彻落实科学发展观，遵循市场经济规律和社会主义建设规律，立足国情、依托统计监测、面向社会服务、保证数据质量，努力使商业统计工作更好地反映我国社会主义市场经济发展情况。
在统计工作中要充分发挥国家统计局和各级地方商业统计机构的作用。
国家统计局是全国商业统计工作的主管部门；各省区市人民政府是本地区商业统计工作的责任主体。
通过全国商业统计系统建立完善以国家统计局为主体，各省区市统计局为骨干，各级地方商业统计机构和行业协会为基础的全国性商业统计信息平台。
通过对全社会有关单位（部门）数据的采
集、整理、汇总、分析等过程，提高数据质量；通过利用现代信息技术建立统一的业务信息系统对各类商业数据进行全面监测分析并及时向社会发布，提高监测信息时效性；通过加强各地区间沟通和交流，建立各区域之间互相通报、交换各类信息的机制，提高区域间商业信息共享水平。
国家统计局是以城市社会经济调查队和专业调查队为基础组建起来的专门调查机构。
城市社会经济调查工作是各级政府组织实施国民经济和社会发展计划决策的重要依据，是推动社会主义现代化建设和经济社会协调发展的基础性工作。
城市社会经济调查队作为全国普查机构体系中一支重要组成部分，其基本任务是：以全国“三普”普查资料为依据，对国家、省（区）及市有关部门编制“十一五”规划所涉及到的各行业（部门）进行调查；对政府有关职能部门提供有关本地区经济形势和国民经济运行情况开展全面系统监测分析；对地方各级政府编制“十一五”规划进行全面跟踪监测分析；组织各省区市专业调查队按要求开展专项调查工作；对全国普查资料进行审核、汇总、。
关于如何做好数据分析的思考
关于如何做好数据分析的思考【前言】根据南通大学副教授邓恒进博士的一篇文章《学生作业的相关做法》中关于数据分析的相关论述以及与邓博士的交流引发了我对如何做好数据分析等方面的思考而整理出本文。
在当今的大数据时代，大家都在讲大数据，其实数据的大小并不重要，重要的是怎么挖掘其中的价值。
企业要从积累数据中挖掘出价值，要做一系列的工作，数据分析是其中非常重要的一环，起着决定性作用。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论对数据加以详细研究和概括总结，是数学与计算机科学相结合的产物。
在实际运用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取行动。
一、做好数据分析的基础1、要具备业务、行业、商业等相关方面的知识。
若数据不结合具体的业务、行业、商业方面的知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西，不会产生任何价值，数据驱动营销、提高科学决策则是空谈。
数据分析人员一定要对所在行业的业务知识、商业知识有深入的了解，同时要具有统计学与财务管理方面的知识。
2、基本素质要求：逻辑清晰、坚持不懈、细致入微、严谨负责。
需要细心、耐心、静心。
二、数据分析的步骤数据分析应遵循六个步骤：确定分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告，来捕获数据价值链。
1、确定分析目的和内容：在获取数据之前，首先要决定数据分析的宗旨、目的与内容决定好目标。
然后根据设定的目标进行大量的数据收集和分析。
2、数据收集：数据具有时效性、概率性、分散性、再创性这四个特征；按照来源的不同，数据分为一手数据和二手数据两种，所以，我们在采集数据时要运用适当的采集方法，建立数据的模型。
3、数据处理：这是提高数据质量的重要一环。
一是数据录入，要建立录入结构与数据编码；二是数据清洗，这是数据价值链中最关键的步骤，要纠正错误，处理缺失数据以及清除无意义或重复的数据；三是数据加工，对数据进行抽取、排序、分组；四是数据描述，主要包括集中趋势、离散趋势、频数分布和交叉分布这四项内容。
电商数据分析-商务数据报告撰写与商业分析案例
分析童装类目近三年发展 趋势，了解该类目的交易
概况与生命周期。
构建消费者画像，定位目 标消费者。
分析品牌交易集中度，找准 自身的合理品牌定位。
评价情感分析
4．重要过程与结论 2000年后，新生儿数量基本维持在1620万上下，受二胎政策影响，2016年新生儿人口短时间 内快速增长，2017年增速减缓，2018年则出现断层式下滑，如图13所示。 由此，预测未来新生儿数可能缩减至1017万～1404万，童装市场竞争加剧。
2．项目目标
通过互联网文本挖 掘，针对思维类话题进行分 类分析，从而指导平台有针 对性地开发课程。
3．分析思路
（1）搜索引擎挖掘，通过搜 索量逆推用户需求热点。 （2）知乎挖掘，统计需求点 的浏览数和评论数，推断用 户需求热点。 （3）竞对分析，统计相关课 程数量和学习人数，推断用 户需求情况。
PART ONE 数据报告类型
数据报告类型
给上级汇报是职场工作者的基本能力，其中报告撰写是非常重要的环节，也是数据分析师的基本能力。
按报告的场景分类，可分为以下两种场景。
第一种类型是以“演 讲+报告”的形式给企业或者老 板汇报，这种报告的内容要精炼， 文字描述要少，有简单直观的图 表即可。
用户舆情分析
4．重要过程与结论 如图19所示，将搜索热词凝练成核心关键词，思维可以分为逆向思维、思维定势、互联网思 维、创新思维等。
图19
用户舆情分析
4．重要过程与结论
图20所示为逆向思维的规模及逆向思维的相关需求，如果设计逆向思维课程，可以从概念、 案例和训练题三个角度设定课程框架。
图7
图8
图9
数据报告撰写技巧
3．为什么这件事情会发生 ？ 这个问题不是用数据层面就能解释的，在大多数情况下，并不能通过数据去解释为什么这件事 情会发生。如果告诉老板，因为询单转化率降低导致销售额降低，这是没意义的。应该告诉老板，为什 么询单转化率会降低，这才是问题的真相所在。
《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。
商业数据分析方法：了解业务需求与数据模型
商业数据分析方法：了解业务需求与数据模型介绍在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据积累和处理的挑战。
对于企业来说，了解业务需求和构建合适的数据模型是成功进行商业数据分析的关键。
本文将介绍商业数据分析方法的基本原理，重点探讨如何通过了解业务需求和构建数据模型来提高商业数据分析的效果和效率。
什么是商业数据分析？商业数据分析是指通过对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理和分析，以获取有价值的洞察和决策支持的过程。
通过商业数据分析，企业可以挖掘出隐藏在数据背后的有用信息，为企业战略、运营、市场营销等各个方面提供有力的支持。
商业数据分析的目标是通过深入、系统地分析数据，帮助企业解决问题、优化业务流程、发现机会、降低风险。
它可以提供客观的决策依据，同时也为企业提供了更全面、更深入的了解，帮助企业迅速应对市场竞争和变化。
了解业务需求的重要性在进行商业数据分析之前，了解业务需求是至关重要的。
企业的业务需求决定了数据分析的方向和目标。
了解业务需求可以帮助我们抓住核心问题，选择合适的数据指标和分析方法，以便更好地解决问题和提供决策支持。
了解业务需求需要从多个角度进行。
首先，要明确业务目标和挑战。
比如，企业的目标是提高销售额，我们就需要了解当前的销售状况、市场竞争情况、产品效果等。
其次，要了解业务流程和关键环节。
通过了解业务流程，我们可以找到潜在的瓶颈和优化点，并着重对这些点进行数据分析。
最后，要和业务部门密切合作，了解其具体需求和问题，以便量身定制数据分析方案。
了解业务需求的过程中，可以使用一些工具和方法来帮助我们梳理思路。
比如，可以使用业务画布（business canvas）来绘制企业的业务模型，明确各个要素之间的关系和影响。
还可以使用思维导图、问题树等工具来帮助我们理清思路和分析逻辑。
构建合适的数据模型了解业务需求之后，下一步是构建合适的数据模型。
数据模型是对业务需求和数据关系的抽象和组织，是进行商业数据分析的基础。
浅谈商业银行风险分析的基本思路和方法
浅谈商业银行风险分析的基本思路和方法商业银行作为金融体系的重要组成部分，在履行资金中介、资产负债管理、信贷风险管理等职能的同时，也承担着各种风险。
因此，进行商业银行的风险分析是非常重要的。
本文将从基本思路和方法两个方面对商业银行的风险分析进行探讨。
一、基本思路商业银行风险分析的基本思路可以概括为以下几点：1.确定风险类型：商业银行面临的风险包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等。
在进行风险分析之前，需要对这些风险进行分类明确，以便分别进行分析。
2.收集数据：风险分析离不开大量的数据支持。
商业银行应收集和整理与风险相关的各类数据，包括贷款质量数据、市场数据、经济数据等。
这些数据是进行风险分析的基础。
3.分析风险影响：针对不同的风险类型，商业银行需要分析其对银行业务运营的影响。
比如，信用风险可能导致贷款违约，市场风险可能导致投资损失等。
这些分析有助于确定风险的重要程度，以便进行后续的风险控制。
4.评估风险水平：商业银行需要评估风险的水平，这包括风险的概率和程度。
通过评估风险水平，可以确定风险控制措施的紧迫性和力度。
5.制定风险控制措施：最后，商业银行应根据风险分析的结果，制定相应的风险控制措施。
比如，对于信用风险，可以采取提高贷款风险定价、强化贷后管理等措施。
对于市场风险，可以加强投资组合管理、建立风险敞口限制等措施。
二、方法商业银行风险分析的方法众多1.资产负债表分析：通过对商业银行资产负债表的分析，可以了解银行的资产质量、流动性状况、杠杆和盈利能力等。
这对于评估信用风险、流动性风险和盈利风险等方面的风险非常有帮助。
2.经济环境分析：商业银行的风险受制于宏观经济环境的变化。
因此，经济环境分析是风险分析的重要手段之一、通过对经济增长、通货膨胀、利率政策等因素的分析，可以预测未来经济环境的变动情况，从而为风险分析提供预警。
3.贷款质量分析：商业银行信用风险的一个关键指标是贷款质量。
通过对贷款违约率、逾期率、拖欠率等指标的分析，可以评估商业银行的信用风险水平。
电子商务数据分析的方法与应用
电子商务数据分析的方法与应用随着电子商务的迅猛发展，越来越多的企业开始关注电子商务数据分析这一技术。
电子商务数据分析是指通过数据挖掘、数据分析等技术，对电子商务平台的用户行为、交易情况、市场环境等信息进行分析，从而为企业提供决策依据和业务优化方案。
在电子商务发展初期，数据分析并不受到足够的重视，但随着电子商务规模的不断扩大，数据分析变得越来越重要。
本文将介绍电子商务数据分析的方法和应用。
一、数据采集和准备数据采集是电子商务数据分析的第一步。
电子商务数据分析的数据来源包括：站内数据、外部数据、商户数据、市场数据和用户数据等。
为了保证数据质量，数据采集需要注意以下几点：1.数据的完整性：确保所采集到的数据是完整的，包括数据的区间和范围。
2.数据采集的可靠性：通过技术手段保证采集的数据不存在漏洞和错误。
3.数据的准确性：通过数据清洗等手段，排除错误和无效数据，确保所分析的数据是准确的。
二、数据挖掘技术的应用现在，许多企业都采用了数据挖掘技术处理大数据，通过这种方式快速提取有用信息。
数据挖掘技术主要由聚类、分类和预测三大类。
1.聚类分析：通过聚类分析，可以将相似的数据自动分组，并对数据进行分类，建立数据模型。
2.分类分析：分类分析是将源数据进行分类以便更好地理解和管理。
其基本思路是根据已知的分类标准将目标进行划分。
3.预测分析：通过数据分析模型，可以预测未来的趋势和可能的结果，为企业提供策略性决策建议。
三、数据分析的常用指标电子商务数据分析中的常用指标包括：转化率、ROI、UV、PV、CTR等。
1.转化率是指用户访问电商平台时，实际完成购买行为的比例。
2.ROI（Return on Investment）是一项经济技术指标，用于衡量企业投入和产出之间的比例。
3.UV是指独立访客访问网站的人数，是是否有足够的用户量的重要指标。
4.PV是指页面浏览量，是浏览量的基础指标，用于判断用户参与度。
5.CTR是指点击率，是指点击广告、邮件、超链接、banner、按钮等元素的比率。
研究的主要内容、基本思路
研究的主要内容、基本思路是针对具体的研究领域和问题来确定的，以下是一些可能的研究主要内容和基本思路，供您参考：
研究的主要内容：
1.确定研究主题和目标：首先需要确定研究的主要领域和主题，
以及研究的目标和意义。
这可以通过查阅相关文献、了解行业
动态和市场趋势等方式来完成。
2.收集和分析数据：根据研究主题和目标，收集相关数据，并进
行分析和处理。
这可能涉及到数据清洗、数据转换、数据挖掘
等技术。
3.建立模型：基于收集的数据，建立合适的模型，以描述和预测
研究对象的行为和特征。
这可能涉及到机器学习、深度学习等
技术。
4.评估和优化模型：对建立的模型进行评估和优化，以提高预测
准确率和泛化能力。
这可能涉及到模型调参、模型融合等技术。
5.撰写研究报告：将研究过程、方法、结果和结论整理成研究报
告，并按照学术规范进行撰写和排版。
基本思路：
1.问题定义：明确研究的问题和目标，以及研究的重要性和意义。
2.文献综述：查阅相关文献，了解研究领域的发展现状和研究前
沿，以及现有研究的不足之处。
3.方法选择：根据研究问题和目标，选择合适的研究方法和技术，
包括数据收集、处理、分析和建模等方面。
4.实验设计：根据所选的研究方法和技术，设计合理的实验方案
和流程，以确保研究的可行性和可靠性。
5.数据分析：对实验数据进行深入的分析和处理，挖掘出有价值
的信息和模式。
6.结果解释：基于分析结果，对研究问题进行深入的解释和讨论。
7.结论总结：总结研究成果和贡献，并提出进一步的研究方向和
建议。
建立数据指标体系基本思路和方法
建立数据指标体系基本思路和方法建立数据指标体系是一个组织或企业为了更好地了解和监测自身业务状况和发展趋势，从而采取相应措施以优化业务运营的一种重要手段。
一个好的数据指标体系可以帮助企业及时发现问题和机会，提高业务决策的准确性和效果。
下面将从基本思路和方法两个方面进行阐述。
一、基本思路：1.确定企业的整体目标：在建立数据指标体系之前，需要明确企业的整体发展目标和战略定位，以确定数据指标的具体分类和指标选择方向。
2.分析业务流程：深入了解企业的业务流程，对整个流程进行细致的分析，确定关键环节以及对业务结果影响最大的因素，将这些因素作为衡量业务绩效的重要指标进行考虑。
3.确定指标的可说明性和可操作性：确定指标时需要考虑指标的可说明性和可操作性，即指标是否能够准确地反映业务状况，并且能够在一定程度上指导业务操作。
4.综合考虑定量和定性指标：在确定数据指标时，需要综合考虑定量指标和定性指标。
定量指标可以提供具体的数字数据，而定性指标可以提供业务质量和用户满意度等方面的反馈信息。
5.尽量避免指标之间的重复和冲突：建立数据指标体系时需要避免指标之间的重复和冲突。
指标之间的关联性需要考虑，尽量选择能够反映业务全貌的指标，避免因指标冗余造成数据冲突和混乱。
二、方法：1.确定核心指标：根据企业的发展目标和战略定位，确定一些核心指标，这些指标能够准确反映企业的整体业务状况和核心竞争力。
核心指标的确定需要充分考虑到企业的具体情况和行业特点。
2.制定分类指标体系：根据业务流程和关键环节，将指标进行分类，构建清晰的指标体系。
指标体系可以根据不同的层级进行划分，例如：战略层面、运营层面、绩效评估层面等。
3.进行指标筛选和衡量：针对每个分类指标体系，进行指标筛选和衡量。
对于指标的筛选需要充分考虑数据的可获得性、可操作性和业务的有效性等因素。
4.建立数据采集和分析系统：为了支持数据指标的收集和分析，需要建立相应的数据采集和分析系统。
运营数据分析方法
运营必备的 15 个数据分析方法一、数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。
商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
在这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。
根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。
这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段：阶段1：观察数据当前发生了什么？首先基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如：公司上周投放了新的搜索引擎A 的广告，想要比对一周内新渠道A 比现有渠道B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。
这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段2：理解为什么发生？如果看到了渠道A 为什么比渠道B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。
这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多地获取了移动端的用户。
这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。
阶段3：预测未来会发生什么？而当我们理解了渠道A、B 带来流量的高低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。
超市数据分析的基本思路和原则
超市数据分析的基本思路和原则数据分析的基本思路和原则1.量化分析业绩状况2•规范商品部预算管理制度3.加强对商品部工作的考核管理4•用科学的方法提高经营管理水平5.整体提升商品部工作效率和专业水准6.数据与信息是有区别的，数据是客观事物的量化记录，对管理而言，是管理对象变化的量的记录7.信息是对数据的解释，表明了数据的因果关系数据的分类与采集-）数据的分类与控制数据是客观存在的，只要有行为发生，就会有量的变化（可能是负变化、零变化，或者是无穷变化），那么，这个量的变化的记录，就是数据。
从真正意义上来说，只有建立商业管理信息系统后，才能谈得上数据分析、数字化管理。
一般情况下，数据可以简单的分为：直接数据和间接数据两个大类直接数据：能反映行为表象的数据，如进货、销售、库存、毛利等实绩是组成采购《销售报表》《绩效报表》的基本元素间接数据：能影响行为实绩的数据如客流量、商品品项数、费用成本等二）IT在超市中的功能如果我们仅仅需要直接数据，也许简单的POS系统就能完成既然我们说是IT ,那么就不应该是只能看到简单的数字堆积,我们需要的是能把这些数据进行有机的组合，进行分析,得出我们有用的信息分析的基础是数据的针对性、及时性、准确性进货量、进价、销售量、售价都是变量，所以采购为了对市场作出快速反应，数据分析工作是阶段性、持续性的销售统计报表1 •来客数2.客单价3•部门销售额4.部门销售占比5•部门毛利6.部门库存7.部门库存天数 &预算与同期对比（天、月、年）商品销售排行表1 •各品类销售占80%的前20%商品毛利及库存量/库存天数2.各品类销售占20%的商品毛利及库存量/库存天数3•品牌排行4•供应商排行5.其他排行前后各100名的数据统计1 •商品状态/销售额/销售单位/平均日销售/平均周销售 /采购成本/零售价/毛利率/毛利额2.销售成本/现货量/现货金额/平均库存/在线订量/在线成本/在线订量利润毛利错误列表1.商品分类的毛利上限、下限2.促销期间促销单品的毛利3•造成商品毛利不正常现象的原因分析：系统差错、盘点问题、打折等4 •毛利和费用贴补竞争对手销售状况我们要持续地把外界的信息引进公司，了解竞争对手实际赚钱的范围1 .总体销售2.部门占比3.单品情况4•毛利水平5.分类动向权利与义务1 •采购体系在零售行业的许多经营管理模式里具有50%以上的企业驱动力，是连锁零售企业的核心2.权利与义务是相辅相成的3•清晰的权利义务划分可以减少并杜绝扯皮4.清晰的权利义务划分可以提高公司效率，提升公司战斗力及竞争力5•便于考核、激励制度的推行关于责任心1•责任心是保证公司利益的基础2•责任心是弥补流程及管理不足的最佳方法3•责任心是确保公司前进的动力之一4.采购服务门店5•门店支持采购沟通的重要性1 •沟通是统一思想的唯一有效方法2•沟通可以了解真实，整合大家的思路，减少误解，增加谅解3 •沟通可以使公司文化彻底灌输到最基层4•沟通可以确保每个成员都清晰了解5W1 H5 •沟通是一项技巧，一切用数据说话，是体现素质及能力的平台6•沟通可以解决流程所不能解决的问题，提高效率，体现快速反应机制相互影响关联图顾客不满：品牌不响、品种不对、包装不良、分量不足顾客不来：人气不够、交通不便、装潢不佳、布局不畅顾客不干：制度不严、操作不当、服务不周、设备不行战胜对手：价格形象、排面陈列、库存安全、促销策划领先对手：市场信息、物流配送、人力储备压迫对手：生产计划、工作效率、防损意识、食品安全原因现象关系图行业外部环境分析1 •计划经济时代商品短缺，供应商掌握资源、主导产品零售流通的局面不复存在，大流通商崛起形成买方市场；2.零售商和供应商处于利益分配的对立面，零售商控制着市场终端，进而想控制供应商，供应商希望能保留公平交流渠道；3.矛盾升级使得双方利益受损，外资企业稳定的战略同盟将会对本土企业造成巨大压力，有识之士明白要寻求利益平衡点，愿景规划一定要双赢才能实现。
(完整)运营必备的 15 个数据分析方法
运营必备的15个数据分析方法提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表.其实，“分析”本身是每个人都具备的能力;比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时,比对多家的价格后做出最终选择。
这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程.对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
1。
数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思:数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中,你和你的团队都可以学习到什么?1。
1 数据分析的目标对于企业来讲,数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。
商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。
商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
1.2 数据分析的作用我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。
这其中,数据和数据分析，是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来。
根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求,创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环.这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
1.3 数据分析进化论我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么?首先,基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。
例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量,转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。
大数据处理的基本思路
大数据处理的基本思路
大数据处理的基本思路是“收集-存储-处理-分析-应用”，首先是获取并收集大数据，然后进行有效存储，接着进行处理以提高数据质量，再对处理后的数据进行深度分析，最后将分析结果应用到决策或业务流程中。
首先，关于收集。
大数据来自各种来源，包括商业交易、社交媒体、机器产生的数据、生物信息等。
收集大数据的一个重要环节是确定收集何种数据，因为并非所有数据都是有用的，需要根据具体需求进行选择。
收集的数据可能是结构化的，也可能是非结构化的或半结构化的。
数据收集后，需要进行清洗和预处理，去除无用信息，处理缺失值、异常值等，从而提高数据质量。
其次，存储和处理。
大数据的存储不同于传统数据库的存储方式，需要采用分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，或分布式数据库系统。
存储好的数据，接下来就需要对其进行处理。
处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤，这些步骤是为了提高数据质量，减少噪声和不一致性，提供可用的数据。
再者，分析和应用。
处理好的数据需要进行分析，分析可以是描述性的，也可以是预测性的，或是推荐性的。
通过分析，我们可以从大数据中提取有价值的信息，发现数据之间的关联和规律。
这些信息和知识可以用于帮助决策，改进业务流程，提供个性化服务，等等。
总的来说，大数据处理的基本思路是“收集-存储-处理-分析-应用”。
这个过程包括数据的收集、清洗、存储、处理、分析和应用，旨在从大量的数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和业务流程。
大数据处理涉及到的技术和方法包括数据挖掘、机器学习、统计分析等，需要多学科的知识和技能。
内容数据分析入门
内容数据分析入门
了解了入门“数据分析”对人有什么要求，那么，我们就来梳理一下如何快速入门“数据分析”的基本思路。
对于如何快速入门数据分析主要建议还是主要把精力放在数据分析的思维、业务知识的熟悉与梳理、通用能力。
其入门思路如下：首先，是数据分析思维，因为思维决定上限，我们需要转变思维，锻炼以及培养数据分析思维。
在数据分析相关的职位里经常会写这么一条招聘要求「具备数据分析思维」。
在工作或者面试中，会经常听到分析思维、分析思路、分析方法。
其次，要对业务知识的熟悉与梳理。
数据分析是用来解决具体行业问题的，需要从业务的角度出发，了解各个指标，以及每个指标之间的关系，还需要联系业务去理解数据。
所以，工作中数据分析脱离不了业务。
因此，需要具备某个行业的业务知识才能去理解这个行业里的术语、业务问题等。
至于工具，可以在入门后去学习加强。
而业务知识包括某个行业的常用指标、业务流程。
需要注意的是，不同行业的指标、业务流程是不一样的，所以，需要学习的时候针对你的目标行业去学习、了解10多个行业的指标、业务流程等。
再者，就是通用能力。
包括PPT 制作分析报告、沟通能力。
在工作
中，要经常做分析结果做成数据分析报告，然后展示给业务部门、上级领导、客户等，而这种展示数据分析报告的场景常用的工具就是PPT，所以就要求你会用PPT 制作数据分析报告，有较好的的文字、书面总结能力。
数据分析师对沟通能力的要求更高。
因为，数据分析师解决的是实际的问题，需要跨部门沟通业务，做好的数据分析报告也要展示给各个部门、领导、客户，只有好的沟通能力，才能让你的分析结果得到用户的认可。