第1章大数据时代----商运营与数据分析
《商务数据分析与应用》第1章 初识商务数据分析
倍数与番数 倍数是一个数除以另一个数所得的商；番数是指原来数量的2的 N次方倍。
人均数据 人均数据是指将要比较的数据总数除以总人数得到的数据。
方差 方差是指每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数。
标准差 标准差是指各个数据偏离平均数的距离的平均值，它是方差的算 术平方根。
1.1.1 数据与数据分析
编码
标准化商品单元
商品信息聚合的最小单位，它是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个商
（Standard Product 品的特性。简单来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU，例如，华为Mate 30手机
Unit，SPU）
就是一个SPU
在线SPU
在线商品的SPU数量
独家商品收入比重 独家销售的商品所产生的收入占总销售收入的比例
指标类型
会员类 指标
常用指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员比率 会员复购率
会员平均购买次数
留存率
客户类 指标
客单价 客单件 消费频率 最近一次购买时间 消费金额 重复购买率
说明 一定统计周期内的注册会员的数量 一定时期内有消费或登录行为的会员总数 活跃会员数占会员总数的百分比 在某时期内产生两次及两次以上购买行为的会员数占产生过购买行为的会员总数的百分比 在统计周期内每个会员平均购买的次数，其计算公式为会员平均购买次数＝订单总数÷产生购买 行为的会员总数 用户在某段时间内开始访问店铺，经过一段时间后，仍然继续访问店铺的用户被认作留存用户， 留存用户占当时新增用户的比例就是留存率 每一个用户平均购买商品的金额，即成交金额与成交用户数的比值 每一个用户平均购买商品的数量 用户在一定期间内在店铺内产生交易行为的次数 用户最近一次在店铺内产生交易行为的时间距离现在的时间差 用户在最近一段时间内交易的金额 一段时间内用户对该品牌商品或者服务的重复购买次数
电子商务数据分析
20
杜邦拆解法基于杜邦分 析法的原理，利用几种主要 的财务比率之间的关系来综 合分析企业财务状况，评价 企业盈利能力和股东权益回 报水平，其基本思想是将企 业净资产收益率逐级分解为 多项财务比率乘积，这样有 助于深入分析比较企业经营 业绩。
1.2.4 电商数据分析的常用指标
经营环境指标 网站运营指标
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
AB测试法的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值
大数据时代企业运营管理和数据分析
大数据时代企业运营管理和数据分析在大数据时代，企业运营管理和数据分析成为了企业发展的重要组成部分。
通过运用大数据技术和数据分析方法，企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提高决策效率，并获得竞争优势。
本文将从企业运营管理和数据分析两个方面进行详细介绍。
一、企业运营管理1. 运营管理概述企业运营管理是指通过规划、组织、领导和控制等管理活动，以实现企业目标并提高运营效率的过程。
在大数据时代，企业运营管理需要借助大数据技术，通过对海量数据的收集、整理和分析，为决策提供更准确的依据。
2. 数据驱动的运营决策在大数据时代，企业可以通过分析大数据来了解市场趋势、客户需求和竞争对手情况，从而做出更准确的运营决策。
例如，通过分析销售数据，企业可以了解产品的热销情况，进而调整生产计划和库存管理，以提高运营效率和降低成本。
3. 运营流程优化大数据技术可以帮助企业发现运营流程中的瓶颈和问题，并提供相应的优化方案。
例如，通过分析生产线上的传感器数据，企业可以实时监测设备状态，及时发现故障并进行维修，以提高生产效率和降低故障率。
4. 客户关系管理通过分析客户数据，企业可以了解客户的购买偏好、消费行为和需求变化，从而制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览记录，企业可以向客户推荐符合其兴趣的产品，提高销售转化率。
二、数据分析1. 数据分析概述数据分析是指通过对数据的收集、整理、处理和分析，提取有价值的信息和知识，为决策提供支持和指导的过程。
在大数据时代，数据分析技术的发展为企业提供了更多的数据来源和分析工具。
2. 数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集和整理数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据以及社交媒体等。
然后，对数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。
3. 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行统计分析和可视化展示，以了解数据的分布、关联性和趋势等。
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业(第一单元)
多创新性的用途。
答案:AB 【12】
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）
•
A、要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本
•
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
•
C、在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千
上万的数据
• 关系
D、我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业（第一单元）
【1】 大数据公司的多样性表明了（ ）。
•
A、数据作用的体现
•
B、数据价值的转移
•
C、数据技术的发展
•
D、数据思维的创新
答案:B 【2】
对于大数据，其最大的风险就是（ ）。
•
A、成本
•
B、数据量大
•
C、隐私
•
D、非结构化
答案:C 【3】
相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（ ），帮助我们进一步接近 事实的真相。
•
D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
答案:C 【9】
大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。
•
A、更有效
•
B、相当
•
C、不具备可比性
•
D、无效
答案:A 【10】
采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ），但与样本数量的增加关系不大。
•
A、降低
•
B、不变
•
C、提高
•
D、无关
答案:C 【11】
•
A、安全性
•
B、完整性
大数据管理与运营专业(一)2024
大数据管理与运营专业（一）引言概述大数据管理与运营专业是目前IT领域中备受关注和重视的一个专业领域。
随着大数据时代的到来，企业越来越需要能够有效管理和运营大数据资源的专业人才。
本文将介绍大数据管理与运营专业的重要性，并围绕以下五个大点进行详细阐述：数据收集与整理、数据存储与处理、数据分析与挖掘、数据安全与隐私保护、数据运营与价值创造。
正文：1. 数据收集与整理- 了解不同类型的数据源- 学习使用各种数据收集工具和技术- 掌握数据清洗和整理的方法- 理解数据预处理的重要性- 学习如何处理非结构化数据2. 数据存储与处理- 熟悉常见的数据库类型和管理系统- 学习如何选择合适的数据库存储方案- 掌握大数据存储技术，如Hadoop和NoSQL- 了解数据仓库和数据湖的概念与实现- 学习如何进行数据备份和恢复3. 数据分析与挖掘- 掌握数据分析的基本方法和算法- 学习使用数据分析工具和编程语言- 理解机器学习和深度学习的基本原理- 运用可视化技术展示数据分析结果- 学习数据挖掘的方法和应用4. 数据安全与隐私保护- 了解大数据安全的挑战和威胁- 学习数据加密和访问控制技术- 理解隐私保护的法律和政策要求- 学习数据脱敏和匿名化方法- 掌握数据泄露和漏洞的应对措施5. 数据运营与价值创造- 熟悉大数据运营的流程和方法- 学习如何制定数据运营策略- 掌握数据市场营销和产品运营技巧- 理解数据产品的设计和开发流程- 学习如何利用大数据实现商业价值总结：大数据管理与运营专业的学习内容广泛且深入，包括数据收集与整理、数据存储与处理、数据分析与挖掘、数据安全与隐私保护以及数据运营与价值创造等方面的知识和技能。
通过学习这些内容，专业人士能够在大数据时代中有效地管理和运营数据资源，为企业创造更大的价值。
随着技术的发展和需求的增长，大数据管理与运营专业将有更广阔的发展前景。
《商务数据分析与应用》运营数据分析
1. 复购率的计算与分析
通过分析复购率，企业可以准确及时地了解客户的忠诚度，并根据客户的重复购买 行为及时作出调整，以制定出与客户购买需求更为匹配的策略。企业计算复购率的 常用方法有以下2种。
复购率＝重复购买客户数量/客户样本数量：假设客户样本100人，其中50人 重复购买（不考虑重复购买了几次），则此时复购率=50/100=50%。
1. 活动推广效果的分析维度
分析活动推广效果应从整体出发，重点关注流量、转化、拉新和留存这4个核心维 度，如图所示。
2. 活动推广效果的具体分析
【实战操作】
分析活动推广的转化和拉新效果
在各活动平台中采集与转化和拉新相关的指标数据，并整理到Excel中进行分析，其 具体操作如下。
4.4 供应链数据
客户价值分析
【实战操作】
利用RFM模型细分并管理客户
在淘宝网的客户运营平台或其他 客户关系管理软件中可以获取客 户的详细数据，这里只需获取客 户名称、上次交易时间、交易笔 数和交易总额等指标的数据，然 后在Excel中利用RFM模型进行分 析，其具体操作如下。
计算时间间隔
客户价值分析
【实战操作】
2. 客户画像特征分析
【实战操作】
分析客户画像中的各个维度特征
4 男女客户数量对比、占比分析
5 调整数据透视表字段
2. 客户画像特征分析
【实战操作】
分析客户画像中的各个维度特征
6 分析客户的年龄特征、区域特征
7 分析客户的消费层级特征
2. 客户画像特征分析
【实战操作】
分析客户画像中的各个维度特征
复购率＝客户购买行为次数（或交易次数）/客户样本数量：假设客户样本 100人，其中50人重复购买，这50人中有35人重复购买1次（即购买2次）， 有 15 人 重 复 购 买 2 次 （ 即 购 买 3 次 ） ， 则 此 时 复 购 率 =(35×1+15×2)/100=65%。
教师公需课2017大数据题库(1)
B.否
正确选项：A
12、强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
13、2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
14、大数据的发展使国内的不少银行也开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据实现实时营销；招商银行利用大数据发展小型微贷等。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
7、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分）
A.是
B.否
正确选项：B
8、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（3分）
正确选项：B
第一章：大数据行业生态答案
1、大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。（5分）
A.是Байду номын сангаас
B.否
正确选项：A
2、大数据的起始计量单位至少是MB。（5分）
A.是
B.否
正确选项：B
3、大数据最早由麦肯锡在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。（5分）
正确选项：A
6智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。（5分）
A.是
利用大数据进行商业数据分析的方法与技巧
利用大数据进行商业数据分析的方法与技巧随着大数据时代的到来，商业数据分析已经成为企业决策的重要工具。
利用大数据进行商业数据分析，可以帮助企业洞察市场趋势、优化运营策略、提升客户体验等。
本文将介绍一些利用大数据进行商业数据分析的方法与技巧。
一、数据收集与清洗在进行商业数据分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、社交媒体平台、行业报告等。
数据收集的关键是确保数据的准确性和完整性。
在进行数据收集时，可以利用爬虫技术自动获取数据，或者通过与合作伙伴共享数据。
收集到的数据往往会存在一些噪声和冗余信息，因此需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是去除无效数据、修复缺失数据、处理异常数据等。
常用的数据清洗方法包括去重、填充缺失值、删除异常值等。
数据清洗的过程对后续的数据分析结果影响很大，因此需要仔细进行。
二、数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此需要选择合适的数据存储与管理方式。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
选择合适的数据存储方式可以提高数据的读写效率和查询性能。
数据管理是指对数据进行组织和管理，包括数据的分类、索引、备份等。
良好的数据管理可以提高数据的可用性和安全性。
此外，还可以利用数据管理工具来实现数据的自动化处理和分析。
三、数据分析与挖掘数据分析是利用统计学和数学方法对数据进行处理和分析的过程。
在进行数据分析时，可以使用各种数据挖掘技术来发现数据中的潜在模式和规律。
常用的数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、回归分析等。
在进行数据分析时，可以使用数据可视化技术将分析结果以图表的形式展示出来。
数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，从而更好地进行决策。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
四、预测与优化利用大数据进行商业数据分析的一个重要目的是预测未来的趋势和结果。
通过对历史数据的分析，可以建立预测模型来预测未来的销售额、市场需求等。
大数据时代企业运营管理和数据分析
大数据时代企业运营管理和数据分析在大数据时代，企业运营管理和数据分析是至关重要的。
通过有效的运营管理和数据分析，企业可以更好地理解市场需求、优化业务流程、提高效率和利润，并做出更明智的决策。
一、企业运营管理企业运营管理是指通过合理的资源配置、优化流程和提高效率，使企业能够实现预期目标的过程。
在大数据时代，企业运营管理需要借助数据分析来支持决策和优化运营。
1. 数据收集与整理企业需要收集各种与业务相关的数据，包括销售数据、生产数据、客户数据等。
这些数据可以通过企业内部系统、第三方平台、传感器等多种渠道获取。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理企业需要建立一个稳定可靠的数据存储和管理系统，以便存储和管理大量的数据。
这可以是一个企业内部的数据库系统，也可以是云服务提供商提供的存储服务。
数据存储和管理系统需要具备高可用性、高性能和安全性。
3. 数据分析与决策支持企业可以利用各种数据分析工具和技术，对收集到的数据进行分析和挖掘。
数据分析可以帮助企业发现潜在的问题和机会，提供决策支持。
例如，通过分析销售数据，企业可以了解产品的热销情况和市场需求，从而调整生产和营销策略。
4. 运营流程优化通过对运营流程的数据分析，企业可以发现流程中的瓶颈和问题，并提出改进方案。
例如，通过分析生产数据，企业可以找出生产过程中的低效环节，优化生产流程，提高生产效率和质量。
5. 员工绩效管理企业可以利用数据分析来评估员工的绩效和工作表现。
通过分析员工的工作数据和业绩指标，企业可以识别出优秀员工和有待改进的员工，并采取相应的措施，提高员工的工作效率和满意度。
二、数据分析数据分析是指通过对大量的数据进行统计、建模和分析，从中发现有价值的信息和洞察，并为决策提供支持。
在大数据时代，数据分析可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化产品和服务，提高竞争力。
1. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。
第1章大数据时代-大数据-李联宁-清华大学出版社
1.1数据时代
• 假设有一首长为3分钟的歌曲录制成MP3文件 (44K/320kbps音质)，大小约为8MB，那么1ZB的数 据存储空间可存储MP3格式的140万亿首歌曲，如果 全部听一遍，需要8亿多年。
• 计算网络传输速率时习惯上用比特每秒为单位(用b/s 表示)。1Pb/S和1Gb/S 分别代表1秒钟传输的数据是 1P (1000万亿 ) 比特和1G(10亿) 比特。
1.1数据时代
数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、 智慧。
1.1数据时代
2.数据如何升华为智慧 • 数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。
1.1数据时代
（1）第一个步骤 第一个步骤叫数据的收集, 有两种方式：
① 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。 例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信 息都下载到它的数据中心，然后你搜索相关内容才 能搜索出来。
第1章 大数据时代
学习任务
1
数据时代
2
大数据
3
大数据技术基础
4
大数据的社会价值
5 Cl大ick数to据ad的d商tit业le 应in h用ere
学习任务
6
案例之一：男女嘉宾《非诚勿扰》 牵手数据分析
1.1数据时代
1.1.1 大数据时代的到来 • 2012年以来，大数据 (big data) 一词越来越多地被
大数据基础-走进大数据 第一章 数据时代 ,从我开始
1Byte=8bit 1KB=1024Bytes
1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB 1YB=1024ZB 1DB=1024YB 1NB=1024DB
1NB =1267650600228229401496703205376 Bytes
公司一般寻找云计算服务来进行存储和管理海量数据而 不被供应商锁定，进而确保把握数据所有权。
EMCGreenplum大数据管理分析
1.4 大数据平台初识
大数据处理
大数据的意义不在于掌握多大量级的数据信息，而在于如何处理这些数据信息得到 想要的结果。也就是说，大数据价值的关键在于对于数据的“加工能力”，对数据进 行深度挖掘，可以解决实际问题，实现其价值。
2012年《大 数据，大影响》 （Big Data，Big Impact）宣称
2005年 Hadoop项目 诞生
2017年全球的数据总量为 21.6ZB（1个ZB等于十万亿亿字 节）
1.1 从韩信点兵说起
大数据的特征
体量大
速度快
4V特征
价值密 度低
多样化
1.2 大数据从哪里来
根据数据来源不同，大数据可以分为三类： （1）人类活动，人在使用互联网（包括移动互联网）过 程中所产生的各类数据； （2）计算机及各种计算机信息系统产生的数据，多以文 件、数据库、多媒体等形式存在； （3）物理世界，各类数字设备所采集的数据，如气象系 统采集设备所收集的海量气象数据、视频监控系统产生的海 量视频数据等。
1.4 大数据平台初识
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要 特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样 的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、 提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
电商平台大数据分析与应用实战指南
电商平台大数据分析与应用实战指南第1章大数据分析基础概念 (4)1.1 数据分析的重要性 (4)1.2 大数据时代的电商机遇 (4)1.3 电商大数据分析框架 (4)第2章数据采集与预处理 (4)2.1 数据源及采集方法 (4)2.1.1 数据源 (5)2.1.2 采集方法 (5)2.2 数据预处理技术 (5)2.2.1 数据清洗 (5)2.2.2 数据转换 (5)2.3 数据清洗与整合 (6)2.3.1 数据清洗 (6)2.3.2 数据整合 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 大数据存储技术 (6)3.1.1 关系型数据库 (6)3.1.2 非关系型数据库 (6)3.1.3 分布式存储技术 (7)3.2 分布式文件系统 (7)3.2.1 HDFS (7)3.2.2 Alluxio (7)3.2.3 Ceph (7)3.3 数据仓库与数据湖 (7)3.3.1 数据仓库 (7)3.3.2 数据湖 (7)3.3.3 数据仓库与数据湖的融合 (7)第4章数据挖掘与分析算法 (8)4.1 常见数据挖掘算法 (8)4.1.1 分类算法 (8)4.1.2 聚类算法 (8)4.1.3 关联规则算法 (8)4.1.4 时间序列分析算法 (8)4.2 机器学习在电商数据分析中的应用 (8)4.2.1 用户行为预测 (8)4.2.2 商品推荐系统 (8)4.2.3 客户流失预警 (8)4.2.4 商品定价策略 (8)4.3 深度学习在电商数据分析中的实践 (9)4.3.1 卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用 (9)4.3.2 循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的应用 (9)4.3.3 长短期记忆网络（LSTM）在文本分析中的应用 (9)4.3.4 对抗网络（GAN）在图像和风格迁移中的应用 (9)4.3.5 深度强化学习在智能决策中的应用 (9)第5章用户行为分析 (9)5.1 用户行为数据采集 (9)5.1.1 数据源确定 (9)5.1.2 数据采集方法 (9)5.1.3 数据预处理 (9)5.2 用户画像构建 (10)5.2.1 用户属性分析 (10)5.2.2 用户标签体系构建 (10)5.2.3 用户画像 (10)5.3 用户行为预测 (10)5.3.1 用户行为预测方法 (10)5.3.2 模型构建与评估 (10)5.3.3 预测结果应用 (10)第6章商品推荐系统 (10)6.1 推荐系统概述 (10)6.2 协同过滤算法 (11)6.2.1 用户基于协同过滤算法 (11)6.2.2 商品基于协同过滤算法 (11)6.3 深度学习在推荐系统中的应用 (11)6.3.1 神经协同过滤算法 (11)6.3.2 序列模型 (11)6.3.3 多兴趣提取模型 (11)6.3.4 知识图谱增强推荐系统 (11)6.3.5 对抗网络 (12)第7章电商运营分析 (12)7.1 流量分析 (12)7.1.1 流量来源分类 (12)7.1.2 流量质量评估 (12)7.1.3 流量趋势分析 (12)7.1.4 流量异常监测 (12)7.2 用户留存与转化分析 (12)7.2.1 用户留存分析 (12)7.2.2 用户转化路径分析 (12)7.2.3 用户流失原因分析 (12)7.2.4 用户细分与个性化运营 (13)7.3 促销活动效果评估 (13)7.3.1 活动目标设定 (13)7.3.2 活动数据分析 (13)7.3.3 活动成本分析 (13)7.3.4 活动优化建议 (13)第8章供应链与物流分析 (13)8.1 供应链数据分析 (13)8.1.1 数据采集与整合 (13)8.1.2 数据分析方法 (13)8.1.3 数据分析应用 (14)8.2 库存优化策略 (14)8.2.1 库存数据分析 (14)8.2.2 优化策略 (14)8.3 物流路径优化 (14)8.3.1 物流数据采集与分析 (14)8.3.2 路径优化方法 (15)第9章财务与风险评估 (15)9.1 电商财务数据分析 (15)9.1.1 财务数据概述 (15)9.1.2 财务数据分析方法 (15)9.1.3 财务数据应用案例 (15)9.2 信用风险评估 (15)9.2.1 信用风险概述 (15)9.2.2 信用风险评估方法 (16)9.2.3 信用风险管理策略 (16)9.3 预警机制与应对策略 (16)9.3.1 预警机制构建 (16)9.3.2 预警机制应用 (16)9.3.3 应对策略 (16)第10章大数据分析实践案例 (16)10.1 电商平台用户增长策略 (16)10.1.1 用户获取 (17)10.1.2 用户留存 (17)10.1.3 用户转化 (17)10.2 精细化运营实践 (17)10.2.1 用户分群 (17)10.2.2 精准营销 (17)10.2.3 活动策划 (17)10.3 个性化推荐系统优化 (17)10.3.1 推荐算法优化 (17)10.3.2 冷启动问题解决 (17)10.3.3 多维度推荐 (18)10.4 电商大数据分析的未来发展趋势 (18)10.4.1 数据驱动的决策将成为主流 (18)10.4.2 人工智能技术深入应用 (18)10.4.3 跨界融合与创新 (18)10.4.4 隐私保护与合规发展 (18)第1章大数据分析基础概念1.1 数据分析的重要性数据分析作为现代电商运营的核心环节，其重要性日益凸显。
第1章-大数据概论
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据， 人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市 各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式 被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时 计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数 据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。 作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的 战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙 起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动 作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据 进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数 据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式 文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源 获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征 大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume） 多样化（Variety） 数据价值密度化（Value） 速度快，时效高（Velocity） 数据是在线的（On-Line）
大数据导论思维第1章 大数据时代概念
01 运营式系
统阶段
02 用户原创 内容阶段
03 感知式系
统阶段
3个阶段
大数据的产生
01 运营式系统阶段：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低， 实际中数据库大多为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统。 人类社会数据量第一次大的飞跃是建立在运营式系统开始广泛使用数据 库开始的。这个阶段最主要特点是数据往往伴随着一定的运营活动而产 生并记录在数据库中的，这种数据的产生方式是被动的。
第二 大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场 的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
大数据的作用
第三 大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的 决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。
第四 大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽 样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过 实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据， 进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
不接受复杂性
数据处理模式
小众参与
New 第四范式 数据资产 基于数据 数据科学 简单算法 数据业务化 数据驱动 以数据为中心 接受复杂性 大众协同
对研究范式的新认识
对研究范式的新认识：从第三范式到第四范式
2007年1月，图灵奖获得主、关系型数据库鼻祖Jim Gray发表了演讲： 《第四范式：数据密集型科学发现》提出了科学研究的第四范式——数 据密集型科学发现。
5.9 2.8
11.8
21.5
80%是非结构化或半结构化类型的。
PART 03 大数据的产生与作用
大数据是信息通信技术发展积累至今， 按照自身技术发展逻辑，从提高生产效 率向更高级智能阶段的自然生长。
商业数据分析的方法和应用
商业数据分析的方法和应用随着大数据时代的到来，商业数据分析逐渐成为了商业运营的重要一环。
商业数据分析通过深入分析商业数据，揭示其中的规律和趋势，帮助企业做出更科学、更精准的决策，从而提高运营效率、降低风险，增加盈利空间。
本文将详细介绍商业数据分析的方法和应用。
一、商业数据分析的方法商业数据分析的方法主要分为以下几个方面：1.数据采集：商业数据分析的第一步是采集数据。
数据采集包括数据收集、数据清洗、数据存储等过程。
在数据采集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，避免数据缺失或重复。
2.数据处理：数据处理是商业数据分析的核心。
在数据处理中，需要对采集到的数据进行特征提取、数据分类、数据压缩等操作，以便后续的数据分析。
3.数据分析：数据分析是商业数据分析的重要环节。
数据分析主要包括数据可视化、数据拟合、数据模型建立等操作。
在数据分析中，需要采用适当的数据分析工具和算法，对数据进行挖掘和分析，揭示数据中隐藏的规律和趋势。
4.数据应用：数据应用是商业数据分析的最终目的。
在数据应用中，需要将分析结果应用到企业的实际运营中，帮助企业做出更科学、更精准的决策，从而提高企业的管理水平和经济效益。
二、商业数据分析的应用商业数据分析可以应用于多个领域，主要包括以下几个方面：1.市场营销：商业数据分析可以帮助企业深入了解客户需求和市场动态，为企业制定更科学的营销策略提供支持。
通过分析客户行为、预测客户消费趋势，可以帮助企业提高推销效率、降低市场风险。
2.供应链管理：商业数据分析可以对企业供应链进行分析和优化，提高供应链效率，降低供应链风险。
通过分析供应商的历史交易记录、预测订单量、建立预警机制等操作，可以帮助企业更好地管理自己的供应链。
3.金融服务：商业数据分析可以对金融行业进行分析和预测。
通过分析借款人的历史信用记录、预测借款人还款概率等操作，可以帮助金融机构更好地控制风险、提高服务水平。
4.客户服务：商业数据分析可以帮助企业了解客户需求和反馈，提高客户满意度。
第1章大数据技术教程-大数据技术概述
第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来，互联网技术飞速发展，特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及，以及各种传感器的广泛应用，数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长，传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈，大数据的概念应运而生。
到底什么是大数据？大数据的特征是什么？大数据与传统上的数据有哪些不同特性？大数据具有哪些应用价值？大数据通常的处理技术有哪些？针对这些问题，我们将在本教程中逐一探讨。
1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前，我们先来了解一下什么是数据。
传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。
数据源于测量，是对客观世界测量结果的记录。
人类一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
当人类进入信息时代之后，数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称之为模拟数据；它也可以是离散的，如符号、文字，称之为数字数据。
在现代计算机系统中，所有的数据都是数字的。
数字数据是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，都是立足于数字数据。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据，甚至在很多情况下专指统计数字数据，这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。
大数据属于数据范畴，在类型上涵盖模拟数据和数字数据，在体量方面，具有数据庞大的特征，在数据处理方式，与传统的数据处理方式有所不同。
人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念在2008年就已经被提出。
2008年，在Google公司成立10周年之际，著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊，讨论大数据相关的一系列技术问题，其中就提出了大数据（Big Data）的概念。
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与竞争对手或行业大盘 对比
活动前后对比
1.2.3 电商数据分析的常用方法
18
4. 转化漏斗法
转化漏斗法也是最常见和 最有效的数据分析方法之一， 无论是注册转化漏斗，还是电 商下单转化漏斗，应用都非常 普遍。
转化漏斗法的优势在于， 它可以从先到后还原消费者转 化的路径，并分析每一个转化 节点的效率。
（2）某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端，其盈利模式一般是向企业端收费，其中一 个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现 “发布职位” 的数量在过去 6个月中有缓慢下降 的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题，应该怎样分析？
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
32
3. 实训步骤 针对第一个情景，可以按照电商数据常规分析步骤来分析数据。
第1章
大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
咨询洽谈
网上订购
网上支付
交易管理
意见征询
服务传递
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.4.1 阅读电商数据 1. 实训目标
28
熟悉电商数据指标 查看电商数据情况 尝试分析电商数据
1.4.1 阅读电商数据
29
2. 实训要求
如图所示为某 购物平台中某个 店铺的近期数据 情况，各张图中 都包含了许多有 用的数据，尝试 根据其中的数据 简单分析各图中 数据反映出的情 况。
在大数据的环境下，数据反映出来的就是市场、消费者和商品各方面的情况，这些在实体 市场只能通过市场调研等低效率的手段来进行收集和整理。因此，在大家都关注电商数据并进 行分析时，自己更应该利用好这些数据，以求在竞争激烈的电商市场站稳脚跟。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
12
1. 推广类岗位的数据分析
11
电子商务企业除了关注商品的整体数据外，更需要关注各种数据所反映的问题，而进行数 据分析则是一项战略性的投资。这里的数据代表着很多含义，包括电子商务行业的整体数据、 网站运营数据、消费者数据、各种转化率数据及广告投放数据等，而最终反映的数据或许只有 企业账户里的数字，但如果没有前面这些数据，企业账户里的数据可能会越来越少或者增长会 越来越慢，以至于失去这个账户。
营销活动指标
21
消费者价值指标 销售业绩指标
1.2.5 分析电商数据的步骤
22
1. 常规分析步骤
1.2.5 分析电商数据的步骤 2. 内外因素分解分析步骤
23
内外因素分解法善于处理 这类情况，它可以把问题拆分 为4个因素，通过四象限图的 结构，完成对内部因素、外部 因素、可控因素和不可控因素 范围下的数据分析工作，然后 再一步步解决每一个问题。
AB测试的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
拆分查询数据
制定分析计划
提炼业务洞察
挖掘业务含义
产出商业决策
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
33
针对第二个情景，尝试利用内外因素分解分析步骤来分析数据，从4个角度依次去分析可能的 影响因素。
1
内部可控因素
2
外部可控因素
3
内部不可控因素
4
外部不可控因素
感谢聆听！学习进步！
电子商务数据分析
26
拥有一个好的数据分析与统计系统。 持续关注数据的变化。 专人负责数据汇总和解读。 制定主要考核电子商务网站的运营指标。 定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。 采用一些图表来增强数据的可读性。 对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。 关注行业数据变化。 了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤 1. 实训目标
30
熟悉电商数据常规分析步骤 熟悉内外因素分解分析步骤
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
31
2. 实训要求
（ 网页端流量。最近内部同事建议尝试投放搜狗移动搜索渠道获取流量，以及评估是否加入聚效网 络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？
1.2.5 分析电商数据的步骤
24
2. 内外因素分解分析步骤
DOSS分析步骤是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化 解决方案的数据分析思路。
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.3 如何做好电子商务数据分析
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值
20
杜邦拆解法基于杜邦分 析法的原理，利用几种主要 的财务比率之间的关系来综 合分析企业财务状况，评价 企业盈利能力和股东权益回 报水平，其基本思想是将企 业净资产收益率逐级分解为 多项财务比率乘积，这样有 助于深入分析比较企业经营 业绩。
1.2.4 电商数据分析的常用指标
经营环境指标 网站运营指标
1.2.3 电商数据分析的常用方法
5. 七何分析法
何时（When） 何地（Where）
何人（Who） 何事（What） 何因（Why） 何做（How） 何价（How Much）
19
这种方法通过主动建立 问题，然后找到解决问 题的线索，进而设计思 路，有针对性地分析数 据，最终得到结果。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 6. 杜邦拆解法
分类型数据 反映事物类别的数据，如商品类 型、地域区限、品牌类型和价格 区间等
1.1.3 认识电子商务数据
9
2. 数据的作用
数据的诊断作用
数据的预测作用
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.2.1 分析电子商务数据的原因
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
14
3. 采编类岗位的数据分析
在采编类岗位中，由于人的审美没有统一的标准，因此编辑在对排版和颜色等方面的新创意不 一定符合当前消费者的品味，而通过网页的浏览量、商品的销量等信息，能够对这些创意的效果好 坏进行较为直观的评估
1.2.3 电商数据分析的常用方法 1. 直接观察法
15
所谓直接观察法，是指利 用各种电商平台和工具对数据 的分析功能，直接观察出数据 的发展趋势，找出异常数据， 对消费者进行分群等。借助于 强大的数据分析工具，可以有 效提升信息处理的效率。
1.2.3 电商数据分析的常用方法
16
2. AB测试法
AB测试法的经典应用就是淘宝直通车创意设计，比如对直通车图片进行优化时，一般是对 当前图片进行分析，并提炼现有的创意要素，然后分析各要素的表现情况。如果发现某张图片 点击率较低，并认为可能是文案不理想而导致的结果时，可以测试另一种更好的文案效果；如 果发现图片点击率较低是拍摄问题，则可以测试另一种拍摄方案等。
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证