商务统计学整合版
电子商务的电子商务数据分析
大数据处理技术
随着电子商务数据的爆炸式增长，大数据处理技术变得越来 越重要。大数据处理技术能够快速、准确地处理大量数据， 为企业提供实时的分析和洞察。
大数据处理技术包括分布式计算、流处理、批处理等，这些 技术可以帮助企业快速处理和分析海量数据，从而更好地把 握市场机遇和应对竞争挑战。
数据可视化技术
04 电子商务数据分析挑战与解决方案
CHAPTER
数据质量挑战与解决方案
挑战
数据质量低，如数据不完整、不准确或过时，可能导致分析结果不可靠。
解决方案
建立数据质量管理和校验流程，定期检查数据准确性，通过数据清洗和预处理 技术来提高数据质量。
数据安全挑战与解决方案
挑战
数据泄露和安全风险可能导致隐私侵犯和商业损失。
案例二：某电商平台的销售预测分析
总结词
通过销售预测分析，预测未来一段时间内的 销售额和销售量，提前调整库存和营销策略 。
详细描述
该电商平台利用历史销售数据和外部市场数 据，通过数据分析工具进行销售预测分析。 根据预测结果，该平台提前调整了库存和营 销策略，确保未来一段时间内的销售额和销 售量能够达到预期目标。同时，该平台还利 用预测结果对供应链进行了优化，降低了库
数据挖掘技术包括关联分析、聚类分 析、分类和预测等，这些技术可以帮 助企业发现隐藏在数据中的模式和关 系，从而制定更加精准的营销策略和 决策。
机器学习技术
机器学习技术是电子商务数据分析的重要分支，它利用计算机算法让机器自动学 习和改进，而不需要人工干预。
通过机器学习技术，企业可以对客户的行为和偏好进行预测和分类，从而更好地 满足客户需求和提高客户满意度。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机 、朴素贝叶斯等。
商务数据分析应用报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，商务数据分析已经成为企业提升竞争力、优化决策的重要手段。
本报告旨在分析商务数据分析在企业中的应用现状、挑战及发展趋势，为企业提供参考和借鉴。
二、商务数据分析概述1. 定义商务数据分析是指运用统计学、数据挖掘、机器学习等手段，对企业的商务数据进行收集、整理、分析，为企业决策提供科学依据的过程。
2. 应用领域商务数据分析广泛应用于市场营销、客户关系管理、供应链管理、财务分析、人力资源管理等各个领域。
三、商务数据分析在企业中的应用现状1. 市场营销（1）市场趋势分析：通过分析市场数据，预测市场趋势，为企业制定市场策略提供依据。
（2）客户细分：根据客户特征和行为，将客户划分为不同的群体，实施差异化营销。
（3）广告投放优化：通过分析广告投放效果，优化广告投放策略，提高广告转化率。
2. 客户关系管理（1）客户满意度分析：通过分析客户反馈数据，评估客户满意度，改进客户服务。
（2）客户流失分析：通过分析客户流失原因，制定针对性措施，降低客户流失率。
（3）客户生命周期价值分析：通过分析客户生命周期价值，制定客户关系管理策略。
3. 供应链管理（1）库存管理：通过分析库存数据，优化库存水平，降低库存成本。
（2）供应商管理：通过分析供应商数据，评估供应商绩效，优化供应商合作关系。
（3）物流优化：通过分析物流数据，优化物流路径，提高物流效率。
4. 财务分析（1）财务报表分析：通过分析财务报表数据，评估企业财务状况，为投资决策提供依据。
（2）成本分析：通过分析成本数据，优化成本结构，提高企业盈利能力。
（3）风险评估：通过分析风险数据，识别潜在风险，制定风险应对策略。
5. 人力资源（1）员工绩效分析：通过分析员工绩效数据，评估员工绩效，制定绩效考核方案。
（2）招聘分析：通过分析招聘数据，优化招聘策略，提高招聘效率。
（3）员工流失分析：通过分析员工流失数据，制定员工留存策略。
四、商务数据分析面临的挑战1. 数据质量数据质量是商务数据分析的基础。
网购研究统计学调查报告
《商务统计学》期末成果报告调研主题：网购平台快速到货服务之忠诚度研究系别：_____________商学院___________专业：_____________物流管理_________ 组别：第十四组_________授课教师：詹雅竹__________组员：_________苏洁霞 140810011033____________叶菲菲140810011035______ 林舒玲 140810021036____________陈昭霓 140810011045__________冯琳苏 140810011027____________ 孟田甜140810011020__二〇一六年九月摘要近几年中国网络购物交易规模一直保持较快增速，年增速平均为GDP的2-3倍，成为拉动国民经济增长的重要动力和引擎。
同时随着网络科技的不断进步以及消费者对网络购物的偏好性提升，各类型的网购平台也得到飞速的发展。
而先前大多网购平台凭着早期的商品销售种类的多寡、商品价格的高低优势，到后来因资金流与物流技术的提升而推出了各自更为便利的付款方式及更迅速的到货服务。
因此本次我们将对网购平台的快速到货服务进行研究，目的是研究客户对网购平台的资讯品质、系统品质、服务保证的感知程度是否对网购平台的满意度和忠诚度有影响。
调查范围为全国范围内的所有人。
本次网购平台研究调查总共下发问卷400份，其中有效问卷377份，无效问卷24份，问卷有效回收率高达94%。
通过此次调研研究分析得出，网购平台的资讯品质、系统品质、服务保证都对满意度有显著影响，资讯品质、系统品质、服务保证越高，可预测使用者对网购平台的满意度也越高；网购平台的资讯品质、系统品质、服务保证也对忠诚度存在显著影响，资讯品质、系统品质、服务保证越高，可预测使用者对网购平台的忠诚度也越高；同时满意度对忠诚度具有正向显著影响。
关键词：网购平台、快速到货服务、资讯品质、系统品质、服务保证、满意度、忠诚度目录引言 (3)一、前言 (3)二、调研问题与目的 (3)三、调研方法 (4)四、调研对象 (4)五、研究假设 (4)六、资料分析 (7)六、调研成果 (28)结论 (1)参考文献 (1)附录 (2)引言近年来，由于互联网发展越来越迅速，网络走进了每一户人家的生活中，消费者对网络的依赖程度越来越高，购物方式从实体店选购逐渐变成了网络购物，顾客可以到店取货或是选择送货上门[1]。
基于CDIO理念的经管类商务统计课程教学改革
基于CDIO理念的经管类商务统计课程教学改革摘要：商务统计是经管类专业核心必修课之一，作为一门实践性和应用性很强的方法论课程，其效用在被广泛认可的同时，也给专业教学带来诸多挑战。
结合cdio工程教育理念，以项目驱动学习的方式对商务统计课程进行重新设计开发，强化实践教学，多维度立体式地对学生能力进行培养，进而将教学效果最大化。
关键词：商务统计 cdio 项目驱动学习1 cdio工程教育模式cdio工程教育模式是近年来国际工程教育改革的最新成果。
cdio代表构思（conceive）、设计（design）、实现（implement）和运作（operate），它以产品研发到产品运行的生命周期为载体，让学生以主动的、实践的、课程之间有机联系的方式学习工程[1-3]。
基于传统的观念意识，工程或者项目训练往往应用于理工类专业人才培养过程中，与隶属于人文社科下的经管类专业人才培养似乎关系不大。
然而伴随着社会与经济的飞速发展，新时期条件下对人才的知识、个人能力、综合素质等方面赋予了崭新的内涵，在经管基本理论、系统化实践能力、综合性素养及其思维整合等方面都对经管类专业人才培养提出全新的挑战。
为了更好地适应当代经管人才需求的变化，在人才教育模式中引入cdio理念不失为一种有益的探索。
以cdio模式为载体，结合课程特点，以项目驱动的方式引导学生自主学习，应成为高校人才培养的有效途径之一[4]。
2 统计学教学存在的主要问题2.1 统计学依然难学经管类学生对商务统计课程存在较为突出的畏难情绪，看到教材中很多晦涩难懂的公式符号就心生畏惧。
而且由于经管类专业招生时文理兼收，对于数学底子比较薄弱的文科学生来说，对商务统计更是感觉高深莫测[5]。
2.2 理论教学与实践的矛盾依然突出统计学是一门应用性极强的方法论科学。
但传统的统计教学过程中，仍然围绕统计学的理论、概念为重点进行讲授，存在重理论轻实践、重方法轻应用等现实问题，造成学生应用能力欠缺，动手能力不强，解决实际问题能力不足的情况[6]。
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。
商务统计学第一章
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 商务统计学基本概念 • 数据类型与数据收集 • 数据的整理与可视化 • 概率论基础
contents
目录
• 统计推断基础 • 相关分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计决策理论
01
引言
课程简介
商务统计学是统计学在商业和经济领域的应用，旨在培养学 生在商业和经济领域运用统计学方法解决实际问题的能力。
统计学的发展经历了描述性统计学、推断性 统计学和现代统计学三个阶段。
描述性统计学主要是对数据进行描述性统计 指标的计算和数据的可视化，推断性统计学 主要是通过样本信息对总体进行推断和分析 ，现代统计学则涉及到数据挖掘、机器学习
、时间序列分析等多个方面。
02
商务统计学基本概念
统计学的定义
统计学是一门收集、整理、分析和 解释数据的科学。
基于一组变量预测另一个变量的值。
选择变量、收集数据、建立模型、检 验模型、应用模型。
03
回归分析的基本假设
线性关系、误差项独立同分布、误差 项无序列相关性、解释变量与误差项 无多重共线性。
线性回归模型
线性回归模型的定义
一种用于预测的模型，将解释变 量与响应变量之间的关系建模为 线性关系。
线性回归模型的参数 估计
数据收集的方法
调查问卷
通过邮寄、网络或现场发放问卷， 收集相关数据
观察法
记录现场观察到的数据，如销售额 、客流量等
实验法
通过实验来测试不同因素对变量的 影响，如A/B测试
现有统计数据
从政府、企业或第三方机构获取相 关统计数据
数据收集的步骤
01
电子商务的数据分析与运营决策
物流与供应链管理
01
02
03
物流网络
建立高效、可靠的物流网 络，确保商品快速、准确 地送达消费者手中。
库存管理
合理控制库存，避免积压 和浪费。
供应商管理
与供应商建立良好的合作 关系，确保货源的稳定性 和质量。
04
电子商务数据驱动的决策优化
数据驱动的营销策略
总结词
通过收集和分析用户数据，制定精准的 营销策略，提高营销效果和用户转化率 。
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据。
数据分析
运用统计学和预测模型等方法，挖掘 数据中的规律和趋势。
数据可视化
通过图表、仪表板等方式，将数据分 析结果呈现出来。
数据挖掘
运用机器学习算法，发现数据中的关 联、聚类和预测。
数据分析在电子商务中的应用
01
用户画像
通过数据分析，了解用户的需求和 偏好，形成用户画像。
通过用户在网站或应用上的操作记录收集， 包括浏览、搜索、购买、评论等。
营销活动数据
记录营销活动的效果，包括广告点击、促销 活动参与度等。
交易数据
记录每一笔订单的详细信息，包括订单号、 商品信息、购买数量、价格等。
外部数据
包括市场趋势、竞争对手数据等，可以通过 第三方数据提供商获取。
数据处理与分析上的用户数据，分析用 户行为、兴趣和偏好，识别潜在客户群体 ，制定个性化的营销策略，如定向广告、 邮件营销、短信推送等，提高营销效果和 用户转化率。
个性化推荐系统
总结词
通过分析用户历史行为和偏好，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购物体验和满意度。
详细描述
利用电子商务平台上的用户行为数据，构建个性化推荐系统，根据用户的购物历史、浏览记录和偏好，为用户推 荐相关商品和服务，提高用户满意度和购物体验。
电子商务说课ppt课件
个性化推荐算法和智能客服实践
个性化推荐算法简介
介绍常见的个性化推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，并分析其优缺点。
智能客服实践
讲解智能客服的工作原理和实现方式，包括自然语言处理、机器学习等技术的应用。
个性化推荐和智能客服在电子商务中的应用
分享个性化推荐和智能客服在电子商务领域的成功案例，如亚马逊的推荐系统、阿里的智能 客服等。
03
分析二者在传播方式、沟通手段、营销策略等方面的异同。
社交媒体营销及案例分析
社交媒体营销概述
介绍社交媒体营销的概念、特点和发 展趋势。
社交媒体营销案例分析
分享成功的社交媒体营销案例，如微 博、微信、抖音等平台的优秀实践。
社交媒体营销策略
讲解如何制定社交媒体营销计划，包 括目标设定、受众分析、内容规划等。
政策支持与引导
分析政府在推广绿色物流理念方面的政策支持和引导措施，如制定 环保法规、提供财政补贴等。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
05
支付体系与安全保障机制建设
支付体系架构及功能模块
支付网关
实现多种支付方式的集 成，提供统一的支付接
口。
支付路由
订单管理
电子商务概述
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
电子商务定义与发展历程
电子商务定义
利用计算机、网络和电子通信技术 等手段，实现企业间或企业与消费 者间的商务活动。
发展历程
从20世纪90年代初的电子数据交 换（EDI），到90年代末的互联网 电子商务，再到21世纪的移动电子 商务和社交电子商务。
协同平台构建
商务数据分析与应用 教案
商务数据分析与应用教案第一章：商务数据分析概述1.1 商务数据分析的定义与重要性解释商务数据分析的概念强调商务数据分析在企业运营中的重要性引发学生对商务数据分析的兴趣和热情1.2 商务数据分析的基本流程介绍商务数据分析的基本流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤解释每个步骤的目的和意义引导学生了解商务数据分析的操作流程和方法1.3 商务数据分析的方法和技术介绍常用的商务数据分析方法，如描述性分析、因果分析、预测分析和优化分析等介绍常用的商务数据分析技术，如统计学、机器学习和数据挖掘等引导学生了解不同的商务数据分析方法和技术，并选择合适的工具进行数据分析第二章：数据整理与展示2.1 数据整理的基本概念解释数据整理的概念和重要性介绍数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解数据整理的操作流程和方法2.2 数据整理的工具和技术介绍常用的数据整理工具和技术，如Excel、Python和R等介绍数据整理的技术，如数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解不同的数据整理工具和技术，并选择合适的工具进行数据整理2.3 数据展示的基本概念解释数据展示的概念和重要性介绍数据展示的基本方法，如图表、可视化和报告等引导学生了解数据展示的操作流程和方法第三章：描述性分析3.1 描述性分析的定义与目的解释描述性分析的概念和目的强调描述性分析在商务数据分析中的重要性引发学生对描述性分析的兴趣和热情3.2 描述性统计分析方法介绍常用的描述性统计分析方法，如均值、中位数、众数、标准差、方差分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的描述性统计分析方法，并选择合适的方法进行数据分析3.3 数据可视化与展示强调数据可视化在描述性分析中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行数据展示第四章：商务数据分析案例研究4.1 商务数据分析案例的选择与分析目标解释商务数据分析案例的选择原则和重要性介绍商务数据分析案例研究的基本流程，包括案例选择、数据收集、数据整理和数据分析等步骤引导学生了解商务数据分析案例研究的操作流程和方法4.2 商务数据分析案例的深入分析分析案例中的商务数据，包括描述性分析、因果分析和预测分析等解释分析结果的含义和启示引导学生了解商务数据分析的方法和技术，并运用到实际案例中介绍商务数据分析案例报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性第五章：因果分析5.1 因果分析的概念与重要性解释因果分析的概念和重要性强调因果分析在商务数据分析中的作用引发学生对因果分析的兴趣和热情5.2 回归分析方法介绍常用的回归分析方法，如线性回归、多元回归和逻辑回归等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的回归分析方法，并选择合适的方法进行数据分析5.3 因果分析的应用案例通过案例分析，展示因果分析在商务决策中的应用解释案例中的因果关系和分析结果引导学生了解如何将因果分析应用到实际商务场景中第六章：预测分析6.1 预测分析的定义与目的解释预测分析的概念和目的强调预测分析在商务数据分析中的重要性引发学生对预测分析的兴趣和热情6.2 时间序列分析方法介绍常用的时间序列分析方法，如ARIMA、季节性分解和趋势分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的时间序列分析方法，并选择合适的方法进行数据分析6.3 预测分析的应用案例通过案例分析，展示预测分析在商务决策中的应用解释案例中的预测结果和分析意义引导学生了解如何将预测分析应用到实际商务场景中第七章：优化分析7.1 优化分析的概念与目的解释优化分析的概念和目的强调优化分析在商务数据分析中的重要性引发学生对优化分析的兴趣和热情7.2 线性规划与网络优化介绍线性规划和技术，如最大收益问题和资源分配问题介绍网络优化技术，如最短路径问题和最大流问题引导学生了解不同的优化分析方法，并选择合适的方法进行数据分析7.3 优化分析的应用案例通过案例分析，展示优化分析在商务决策中的应用解释案例中的优化结果和分析意义引导学生了解如何将优化分析应用到实际商务场景中8.1 商务数据分析报告的结构与内容介绍商务数据分析报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性8.2 数据可视化与报告呈现强调数据可视化在报告呈现中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行报告呈现强调报告的逻辑性和条理性第九章：商务数据分析项目管理与团队协作9.1 商务数据分析项目管理的重要性解释商务数据分析项目管理的概念和重要性强调项目管理在商务数据分析中的作用引发学生对商务数据分析项目管理的兴趣和热情9.2 项目管理的基本流程与工具介绍项目管理的基本流程，如项目规划、项目执行和项目监控等介绍常用的项目管理工具，如Gantt图、敏捷看板和项目管理软件等引导学生了解不同的项目管理流程和工具，并选择合适的工具进行项目管理9.3 团队协作与沟通技巧强调团队协作在商务数据分析项目中的重要性介绍有效的团队协作和沟通技巧引导学生了解如何在团队中进行有效的协作和沟通第十章：商务数据分析的未来趋势与挑战10.1 商务数据分析的未来趋势探讨商务数据分析的未来发展趋势，如大数据分析、和物联网等强调学生了解商务数据分析的最新动态和发展方向引发学生对商务数据分析未来趋势的兴趣和热情10.2 商务数据分析的挑战与应对策略讨论商务数据分析面临的挑战，如数据质量、数据隐私和技术更新等介绍应对这些挑战的策略和方法引导学生了解如何应对商务数据分析中的挑战，并持续改进数据分析能力10.3 职业发展指导与建议提供商务数据分析领域的职业发展指导和建议强调学生提升数据分析能力和持续学习的重要性引导学生了解如何在商务数据分析领域取得成功并实现职业发展重点和难点解析重点环节1：商务数据分析的定义与重要性需要重点关注的概念是商务数据分析的定义和其在企业运营中的重要性。
电子商务概论完整ppt课件
电子商务网站运营与维护
网站推广、用户体验优化、数据分析与挖掘等。
电子商务安全与支付技术
电子商务安全概述
电子商务面临的安全威胁与挑战、安全需求 与保障措施。
交易安全技术
身份认证技术、数字签名技术、安全协议等。
网络安全技术
防火墙技术、入侵检测技术、加密技术等。
支付安全技术
以顾客为中心，提供满足其需求的产品或服 务，包括产品的实体、服务、品牌、包装等。
根据市场需求和竞争状况，制定具有竞争力 的价格，包括低价策略、高价策略、折扣定 价、差别定价等。
渠道策略
促销策略
选择适合产品或服务的销售渠道，包括直接 渠道和间接渠道，以及线上和线下渠道的结 合。
通过网络广告、销售促进、站点推广和关系 营销等方式，吸引消费者购买，提高销售额。
移动支付便捷
移动支付技术不断创新，提供更 安全、便捷的支付体验，推动移 动电子商务快速发展。
移动应用场景丰富
移动应用不断涌现，覆盖购物、 娱乐、生活服务等各个领域，满 足用户多元化需求。
跨境电子商务发展
01
全球化趋势推动
经济全球化趋势加速，跨境贸易 壁垒逐渐消除，为跨境电子商务 创造良好发展环境。
了电子商务的快速发展。
电子商务基本模式
B2B模式
企业与企业之间的电子商务，如 供应链管理、采购平台等。
B2C模式
企业与消费者之间的电子商务， 如网络购物、在线教育等。
C2C模式
消费者与消费者之间的电子商务， 如二手交易平台、拍卖网站等。
O2O模式
线上与线下的电子商务，如团购、 外卖等。
电子商务应用领域
05
电子商务运营管理
商业分析实务 第一章商业分析概论 教学PPT课件
数据环境
企业级数据整合模型
应用环境
应用环境涉及到选择信息的具体应用方向与信息战略，来优化业务流程。主要包括 根据企业年度总目标，确定部门战略，如CRM战略，物流战略，库存战略等；各个 部门基于自身战略，确定三到五个个成功关键因素；在明确关键成功因素的基础上， 提出信息需求，具体分为引领性信息和滞后性信息两部分，组织往往对滞后性信息 加以利用，如何把引领性信息作为战略资源引入，是值得思考的问题。
数据环境
数据环境是提供商业分析的原材料，随着科学技术的不断发展，数据环境正在 变得越来越庞大和复杂，各行各业借助各终端的互联网和无处不在的传感器， 正在产生越来越多的数据。
截至2018年，全球约有40.21 亿人使用互联网，其中约31.96亿人社交网络的 使用者，而拥有手机的全球居民高达51.35亿人，约占76亿世界人口的三分之 二。
技术因素：互联网的发展催生出关联新产品和新服务，生产出更多的商业分析原始 资料，同时数据处理技术的发展，也使得这些大数据可以在商业分析领域得到运用， 推动社交网络及Web 3.0等发展趋势。
社会因素：包括政府管制、劳动力多样化、人口老龄化、可持续发展等影响因素， 将改变商业分析的具体建设路径。
02
数据获取频度 数据形态
商业分析发展及趋势
商业分析的应用
通过细分客户、洞察需求等手段，能够预测用户偏好来挖掘潜在顾客，对掌握大量用户行
为和用户信息的互联网企业来说，尤其是电子商务领域，具有很大的价值，如京东构造用 户画像为用户推荐个性化的商品。
对有着庞大运营体系的传统大型企业而言，可以利用商业分析纵向整合供应链，并横向联
包括客户、产品和服务、 竞争对手、运营流程、 财务状况等。
如通过定性分析来确定导致 业务异常的原因；通过数据 挖掘来发现业务变量之间的 潜在联系；通过A/B测试来 取舍决策；通过预测模型来 推测未来趋势等。
AP统计学第一章
arranged in numerical order.
√ The mean, which is found by summing items in a set and
executives earned morethan $90,000 or less than $20,000. 12 earned
between $50,000 and $60,000. 25% earned between $40,000 and $50,000.
What are the boundaries for the bar labeled “10” in
said to be unimodal or bimodal, respectively.
The histogram below shows employee computer
usage (number accessing the Internet) at given times
at a company main office.
the center is 2 children
while the spread is from 0 to 6
children.
center and spread 中心和离差
√the center, which separates the values roughly in half
√ the spread, is the scope of the values from smallest to largest.
Standard Deviation）
商务数据分析与应用
从目录中我们可以看到这本书的每个章节都包含了一些具体的内容。例如，在 第一章中，可能包含数据分析的定义、目的、方法和工具等；在第二章中，可 能包含如何收集数据、处理数据、清洗数据和整合数据等；在第三章中，可能 包含如何使用Excel、Python和其他数据分析工具进行数据可视化等。
从目录中我们还可以看到这本书还包含了一些实用的案例和练习。这些案例和 练习可以帮助读者更好地理解和应用所学的知识，提高他们的实际操作能力。
《商务数据分析与应用》是一本非常实用的书籍，它不仅提供了数据分析的基 本知识和方法，还通过实际案例展示了数据分析在商业中的应用。这本书对于 想要了解商务数据分析的读者来说是一本非常宝贵的参考书。它不仅可以帮助 读者了解数据分析的基本概念和方法，还可以指导读者如何运用这些知识来解 决实际的商业问题。
在学习这本书的过程中，我不仅了解了数据分析的基本方法和流程，还掌握了 Excel、Python、R等数据分析工具。通过实践，我进一步体会到了数据分析 的实用性。例如，我曾经通过数据分析来研究某个电商平台的销售数据，通过 分析产品的销售量、价格、评价等数据，得出了消费者的购买行为模式，从而 为该平台的运营提供了有价值的建议。
“数据分析不仅仅是数字和图表，更是对商业世界的深入理解和洞察。”
这句话强调了数据分析的深度和广度。数据分析不仅仅是技术和工具的应用， 更是对商业世界的深入理解和洞察。数据分析师需要具备商业知识和经验，才 能够从数据中提炼出有价值的洞察和预测。
“数据可视化是数据分析的灵魂，通过图表和图像等可视化手段，可以让数据 更加直观、易于理解和记忆。”
这本书的内容非常丰富，它涵盖了商务数据分析的各个方面。从数据的来源、 类型、质量，到数据的探索性分析，再到数据的加工和分析，以及最终得出相 关结论并将其可视化呈现，每一个步骤都进行了详尽的讲解。这样的内容安排， 使得读者可以更好地理解数据分析的基本流程和方法，从而在实际操作中更加 得心应手。
统计学及其基本概念
人物：
【英国】威廉·配第和约翰·格朗特
贡献：
“有统计之实，无统计之名”的学派
评价：
开用数量方法研究社会经济现象之先河
01
04
数理统计学派
【比利时】人才济济。如：凯特勒、戈赛特 、费希尔、内曼、卡尔.皮尔逊
人物：
完成统计学和概率论结合 建立了丰富的数理统计理论
贡献：
社会统计学派
人物： 【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔 观点： 统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象的内在联系和相互之间的关系。 在研究过程中，要用全面调查，也可以适量的使用抽样调查。
第一章 统计学及基本概念
BRAND PLANING
本 章 内 容
第一节 统计学简介 一、统计的涵义 二、统计的过去与现在 三、统计学在经济管理中的应用 第二节 数据及其分类 一、认识数据 二、数据类型Ⅰ 三、数据类型Ⅱ 四、数据类型III 五、数据类型IV 第三节 总体、个体与样本 一、统计总体和个体 二、总体的特点 三、样本 第四节 标志、指标与指标体系 一、统计标志 二、统计指标 三、统计指标体系 第五节 统计计算工具 一、统计分析软件简介 二、Excel实现数据处理的主要途径
3
统计学在管理领域的应用 （案例1 案例2）
三、统计学在经济管理中的应用
案例1
1995年9月，美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。
案例2
2005年3月16日上证平均指数中30支股票的市盈率是21.08。东方电子集团有限公司的市盈率是17.92。这时，市盈率方面的统计信息显示：与上证指数股票的平均收入相比，东方电子集团有限公司的股票价格较低。因此，投资顾问可以得出结论：东方电子集团有限公司的现行价格低估了。
商务数据分析与应用第部分原理篇
销售预测概述
01
销售预测是根据历史销售数据和其他相关信息，预测未来一段
时间内的销售情况的过程。
销售预测的方法
02
销售预测的方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
销售预测的重要性
03
销售预测有助于企业制定合理的生产和库存计划，提高运营效
率和降低成本。
客户生命周期价值分析
客户生命周期价值概述
客户生命周期价值是指企业在客户整个生命周期中通过提供产品和服务所获得的净现值 。
一款功能强大的数据可视化工具，支持多种 数据源连接和可视化图表类型，易于操作和 使用。
Power BI
微软推出的数据可视化工具，提供丰富的数据分析 和可视化功能，支持在云端和本地部署。
ECharts
开源的数据可视化库，支持多种图表类型和 交互功能，适用于Web和移动端应用。
数据可视化方法
柱状图
用于展示分类数据的数量对比关系，便于比 较不同类别的数据。
市场细分
市场细分概述
市场细分是根据消费者的需求、行为和特征，将整个市场划分为具 有相似需求和行为的较小市场的过程。
市场细分的方法
市场细分的方法包括基于地理、人口统计、心理和行为的市场细分 。
市场细分的重要性
市场细分有助于企业更好地理解目标市场，制定更有效的营销策略 ，提高市场份额和利润。
销售预测
探索性分析
总结词
详细描述
总结词
详细描述
探索性分析是对数据进 行深入挖掘和探索的过 程，旨在发现数据中的 潜在规律和关联关系。
探索性分析通过绘制图 表、计算相关系数、运 用统计方法等方式，探 究数据之间的内在联系 和变化趋势。例如，利 用散点图和线性回归分 析研究销售额与广告投 入的关系。
商务数据分析技能报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在商业决策中的应用越来越广泛。
商务数据分析技能已成为企业竞争力的重要组成部分。
本文将从商务数据分析的定义、重要性、常用工具和方法、案例分析以及发展趋势等方面进行阐述，以期为我国企业在数据分析领域的发展提供参考。
二、商务数据分析的定义与重要性1. 定义商务数据分析是指运用统计学、数据挖掘、机器学习等方法，对企业的业务数据进行收集、整理、分析、挖掘和可视化，从而为企业决策提供数据支持的过程。
2. 重要性（1）提高决策质量：通过数据分析，企业可以了解市场趋势、客户需求、竞争对手情况等，为决策提供有力依据。
（2）优化资源配置：数据分析有助于企业识别关键业务环节，优化资源配置，提高运营效率。
（3）降低风险：通过对历史数据的分析，企业可以预测未来市场变化，提前规避风险。
（4）提升客户满意度：数据分析有助于企业了解客户需求，提供个性化服务，提高客户满意度。
三、商务数据分析常用工具和方法1. 常用工具（1）Excel：一款功能强大的电子表格软件，适合进行基础的数据处理和分析。
（2）SPSS：一款专业的统计分析软件，适用于复杂的数据分析。
（3）Python：一种编程语言，拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
（4）R：一种统计计算和图形展示语言，适用于高级数据分析。
2. 常用方法（1）描述性统计分析：对数据的基本特征进行描述，如均值、标准差、方差等。
（2）相关性分析：研究变量之间的相关关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
（3）回归分析：研究变量之间的因果关系，如线性回归、逻辑回归等。
（4）聚类分析：将数据划分为若干个类别，如K-means、层次聚类等。
（5）时间序列分析：研究数据随时间变化的规律，如ARIMA模型、指数平滑等。
四、案例分析以一家电商企业为例，说明商务数据分析在实际业务中的应用。
1. 数据收集：收集该企业销售数据、客户数据、库存数据等。
6sigmaintroduction精编版
1970年：TQC使日本企业的竞争力极大地提高，其中，桥车、家用电器、手表、电子产品等占领了大批国际市场。因此促进了日本经济的极大发展。全面质量管理的理论在世界范围内产生巨大影响。日本质量管理学家对质量管理的理论和方法的发展作出了巨大贡献。这一时期生产了石川馨、田口玄一等世界著名质量管理专家。这一时期产生的管理方法和技术包括： JIT—准时化生产、Kamben —看板生产、Kaizen—质量改进、QFD—质量功能展开、田口方法、新七种工具 由于田口博士的努力和贡献，质量工程学开始形成并得到巨大发展。1979年：英国制定了国家质量管理标准BS5750——将军方合同环境下使用的质量保证方法引入市场环境。这标志着质量标准不仅对军用物资装备的生产，而且对整个工业界产生影响。
机会数不同
制造过程
客户或供应商
管理活动
关注成本
标准偏差（Sigma）
缺陷率（PPM）
品质成本
竞争力水平
世界级水平
工定平均水平
缺乏竞争力的水平
测量每个过程
评估机会
缺陷数统计
利用统计表将缺陷转化为 “Sigma”值
6 σ-3.4dpmo
六西格玛和持续改善
6σ=一种系统化的持续改善方法。 1-确定能提供的产品或服务 4 – 确定工作过程 2-确定客户及其需求 5 – 消除缺陷来源/过程优化 3-确定需求及供应商 6 – 持续改善西格玛水平
TQC
六西格玛
1
2
3
4
5
聚焦于产品品质
领导不重视
缺乏有效整合
项目与财务收益未联系
项目太大，未限制目标
必须在4~6个月内完成
每个项目首先确定清晰的财务收益
项目与公司、部门战略相结合