商務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》（微課版）第1章本章學(xué)習(xí)目標(biāo)熟悉數(shù)據(jù)、商務(wù)數(shù)據(jù)等基本概念掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則和方法掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)與流程能夠合理運(yùn)用數(shù)據(jù)分析指標(biāo)培養(yǎng)學(xué)生重視數(shù)據(jù)的意識(shí)引導(dǎo)學(xué)生正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析的重要性1商務(wù)數(shù)據(jù)概述2商務(wù)數(shù)據(jù)分析概述目錄

案例導(dǎo)入抖音大數(shù)據(jù)分析抖音，作為全球知名的短視頻社交平臺(tái)，其背后隱藏著大數(shù)據(jù)的無限魅力。每日數(shù)以億計(jì)的視頻上傳、觀看、點(diǎn)贊與評(píng)論，構(gòu)成了龐大的數(shù)據(jù)流。通過大數(shù)據(jù)分析，抖音能夠精準(zhǔn)理解用戶興趣偏好，推送個(gè)性化內(nèi)容，讓每個(gè)人打開APP都能發(fā)現(xiàn)“新大陸”。同時(shí)，大數(shù)據(jù)還助力創(chuàng)作者分析視頻表現(xiàn)，優(yōu)化創(chuàng)作方向，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容與用戶的精準(zhǔn)匹配。抖音大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)復(fù)雜且多維度的過程，需要綜合多個(gè)方面的數(shù)據(jù)來得出有價(jià)值的結(jié)論。1．用戶行為分析。用戶行為分析是抖音數(shù)據(jù)分析的核心，它涵蓋了用戶活躍度、觀看時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊、評(píng)論、分享等關(guān)鍵指標(biāo)。通過分析這些數(shù)據(jù)，可以深入了解用戶的喜好、興趣和行為模式，為內(nèi)容創(chuàng)作和營(yíng)銷策略提供指導(dǎo)。2．內(nèi)容分析。內(nèi)容是抖音平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，因此內(nèi)容分析至關(guān)重要。通過分析視頻內(nèi)容的類型、主題、質(zhì)量等，可以了解哪些內(nèi)容更受歡迎，為內(nèi)容創(chuàng)作提供方向。3．用戶畫像分析。用戶畫像是理解目標(biāo)受眾的關(guān)鍵，通過分析用戶的年齡、性別、地域、興趣等信息，可以構(gòu)建出詳細(xì)的用戶畫像，為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供依據(jù)。

4．競(jìng)品分析。競(jìng)品分析有助于了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和不足，為自己的運(yùn)營(yíng)策略提供參考。通過分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的內(nèi)容、策略、用戶互動(dòng)等，可以找出差異和優(yōu)勢(shì)，優(yōu)化自己的運(yùn)營(yíng)策略。5．流量來源分析。流量來源分析有助于了解不同渠道帶來的流量效果，優(yōu)化推廣策略。通過分析用戶來源、入口渠道、推薦算法等因素，可以找出最有效的流量獲取方式。

案例導(dǎo)入綜上所述，抖音大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)多維度、綜合性的過程，需要綜合考慮用戶行為、內(nèi)容、用戶畫像、競(jìng)品和流量來源等多個(gè)方面。通過全面而深入的數(shù)據(jù)分析，可以為抖音運(yùn)營(yíng)決策提供有力支持，提高運(yùn)營(yíng)效果和用戶體驗(yàn)。思考1．抖音是如何利用大數(shù)據(jù)提升用戶購(gòu)物體驗(yàn)的？2．大數(shù)據(jù)對(duì)抖音提高市場(chǎng)份額和品牌知名度起到了哪些作用？1商務(wù)數(shù)據(jù)概述數(shù)據(jù)的定義數(shù)據(jù)是指描述事件或事物的屬性、過程及其關(guān)系的符號(hào)序列，是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。011.1.1商務(wù)數(shù)據(jù)的概念信息的定義信息（Information）是指經(jīng)過加工處理后的數(shù)據(jù)，能夠在接受者的決策中起到重要作用和具有價(jià)值的內(nèi)容。02大數(shù)據(jù)的概念大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物，是指以多元形式，通過多種途徑搜集而來的龐大數(shù)據(jù)組，又稱巨量資料、海量資料。031.1.1商務(wù)數(shù)據(jù)的概念商務(wù)數(shù)據(jù)的概念在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，商務(wù)數(shù)據(jù)是指利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和其他技術(shù)搜集到的與商務(wù)運(yùn)營(yíng)和應(yīng)用相關(guān)的大數(shù)據(jù)。企業(yè)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與應(yīng)用，可以為自身決策提供全面且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)報(bào)告，從而使自身能夠不斷地發(fā)展壯大。041、了解市場(chǎng)2、分析對(duì)手3、優(yōu)化流量4、管理客戶1.1.2商務(wù)數(shù)據(jù)的價(jià)值5、精準(zhǔn)推廣6、管理供應(yīng)7、增加銷量8、優(yōu)化產(chǎn)品4231勾勒消費(fèi)者畫像1.1.3商務(wù)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提升營(yíng)銷轉(zhuǎn)化優(yōu)化商品1.1.3商務(wù)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用人場(chǎng)貨以“人”為維度的消費(fèi)者分析以“貨”為維度的商品分析以“場(chǎng)”為維度的場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)分析2商務(wù)數(shù)據(jù)分析概述1.2.1商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義1、判斷行業(yè)現(xiàn)狀和競(jìng)爭(zhēng)格局，預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)2、改善客戶關(guān)系，提升客戶滿意度，實(shí)現(xiàn)客戶忠誠(chéng)3、改善客戶體驗(yàn)，提高商品的投入回報(bào)率4、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，運(yùn)用差異化的營(yíng)銷策略01020403系統(tǒng)性實(shí)用性科學(xué)性針對(duì)性1.2.2商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則1.2.3商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程1.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用工具常用的商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具包括平臺(tái)數(shù)據(jù)分析工具、本地?cái)?shù)據(jù)分析工具、第三方數(shù)據(jù)分析工具和網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具。第三方數(shù)據(jù)分析工具網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具本地?cái)?shù)據(jù)分析工具M(jìn)MAP、Visio、Excel、MySQL……赤兔、生意羅盤……百度統(tǒng)計(jì)、阿里指數(shù)、CNZZ……平臺(tái)數(shù)據(jù)分析工具生意參謀、京東商智1.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用工具1、平臺(tái)數(shù)據(jù)分析工具生意參謀是為阿里巴巴商家提供的數(shù)據(jù)分析工具，支持多端聯(lián)動(dòng)，基于全渠道數(shù)據(jù)融合和全鏈路數(shù)據(jù)產(chǎn)品集成，為商家提供數(shù)據(jù)披露、分析、診斷、建議、優(yōu)化和預(yù)測(cè)等一站式數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)。1.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用工具1、平臺(tái)數(shù)據(jù)分析工具京東商智是為京東商家提供的數(shù)據(jù)分析工具，支持購(gòu)物車營(yíng)銷和用戶營(yíng)銷等精準(zhǔn)營(yíng)銷，幫助商家提升銷售質(zhì)量。1.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用工具2、本地?cái)?shù)據(jù)分析工具類型工具作用應(yīng)用數(shù)據(jù)思路類工具M(jìn)indManger、Xmind、Visio、FreeManager、數(shù)據(jù)分析思路的拓展和管理項(xiàng)目分析思路、工作規(guī)劃、頭腦風(fēng)暴、創(chuàng)意數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取工具M(jìn)ySQL、Oracle、SQLServer、DB2.Access、Excel、Navicat原始數(shù)據(jù)或ETL后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與提取數(shù)據(jù)項(xiàng)目的起始階段，用于數(shù)據(jù)提取和初步處理數(shù)據(jù)分析與挖掘工具Excel、SPSS、SAS、R、Python通過模型挖掘數(shù)據(jù)關(guān)系和深層數(shù)據(jù)價(jià)值數(shù)據(jù)項(xiàng)目的核心階段，用于數(shù)據(jù)挖掘處理數(shù)據(jù)可視化工具Excel、PPT、Tableau、Qlik、水晶易表、GoogleChart數(shù)據(jù)展示數(shù)據(jù)項(xiàng)目的末期階段，用于數(shù)據(jù)信息的展示商業(yè)智能（BI）SAP、微軟、IBM、Oracle數(shù)據(jù)綜合處理和應(yīng)用數(shù)據(jù)工作的整個(gè)流程，尤其是智能應(yīng)用1.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用工具3、第三方數(shù)據(jù)分析工具飛瓜數(shù)據(jù)是一款短視頻及直播數(shù)據(jù)查詢、運(yùn)營(yíng)及廣告投放效果監(jiān)控的專業(yè)工具，提供短視頻達(dá)人查詢等數(shù)據(jù)服務(wù)，并提供多維度的抖音、快手達(dá)人榜單排名，電商數(shù)據(jù)，直播推廣等服務(wù)，幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)流量變化情況，更好地把控視頻運(yùn)營(yíng)的時(shí)機(jī)。1.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用工具4、網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具百度統(tǒng)計(jì)（）是百度推出的一款穩(wěn)定、免費(fèi)、專業(yè)、安全的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析工具，如圖所示。網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)人員通過它可以了解訪客是通過哪種渠道進(jìn)入的網(wǎng)站，在網(wǎng)站瀏覽了哪些信息，有了這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可以幫助網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)人員改善網(wǎng)民在網(wǎng)站上用戶體驗(yàn)，不斷提升網(wǎng)站的投資回報(bào)率（ROI）。百度統(tǒng)計(jì)目前提供的功能主要有流量分析、來源分析、網(wǎng)站分析、轉(zhuǎn)化分析、訪客分析、優(yōu)化分析等多種統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)。維度時(shí)間維度空間維度011.2.5商務(wù)數(shù)據(jù)分析的維度與指標(biāo)指標(biāo)運(yùn)營(yíng)者進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析時(shí)，會(huì)構(gòu)建商務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系，通過分析各類指標(biāo)來了解店鋪各方面的運(yùn)營(yíng)情況。02132店鋪所處階段不同，關(guān)注重點(diǎn)不同周期不同，側(cè)重點(diǎn)不同目的不同，指標(biāo)不同1.2.5商務(wù)數(shù)據(jù)分析的維度與指標(biāo)選擇數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的原則課后實(shí)訓(xùn)：認(rèn)識(shí)商務(wù)數(shù)據(jù)分析工具通過實(shí)訓(xùn)，學(xué)生能自主準(zhǔn)確地選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法及工具，對(duì)電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)2-3人一組，以小組為單位，認(rèn)真學(xué)習(xí)收集電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析常用工具，并做出異同點(diǎn)的對(duì)比，制作對(duì)比分析表，寫出對(duì)比方法并撰寫分析報(bào)告。實(shí)訓(xùn)內(nèi)容（1）團(tuán)隊(duì)成員分工協(xié)作，多渠道收集相關(guān)資料。（2）團(tuán)隊(duì)成員對(duì)收集的材料進(jìn)行整理，總結(jié)并分析不同數(shù)據(jù)分析方法及工具的異同點(diǎn)，繪制分析過程的思維導(dǎo)圖。實(shí)訓(xùn)步驟進(jìn)行小組自評(píng)和互評(píng)，撰寫個(gè)人心得和體會(huì)，教師根據(jù)學(xué)生心得和體會(huì)進(jìn)行評(píng)價(jià)與指導(dǎo)。實(shí)訓(xùn)評(píng)價(jià)商務(wù)數(shù)據(jù)收集與處理

《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》（微課版）第2章本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解商務(wù)數(shù)據(jù)收集的基本概念和方法熟悉商務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程和關(guān)鍵步驟掌握不同數(shù)據(jù)分析方法的原理和應(yīng)用場(chǎng)景掌握商務(wù)數(shù)據(jù)獲取的不同渠道學(xué)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整理和清晰提升商務(wù)決策的科學(xué)性和效率2數(shù)據(jù)預(yù)處理目錄1商務(wù)數(shù)據(jù)收集3商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法

案例導(dǎo)入拼多多數(shù)據(jù)分析拼多多，作為中國(guó)近年來發(fā)展速度最快的電商平臺(tái)，其對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)的采集和處理分析方法的應(yīng)用堪稱是行業(yè)典范?！皵?shù)據(jù)洞察驅(qū)動(dòng)商業(yè)決策”的策略是拼多多在激烈的電商競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)居前列的關(guān)鍵。拼多多通過創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)采集技術(shù)，實(shí)時(shí)追蹤數(shù)億用戶的在線購(gòu)物行為，從而收集到豐富的用戶行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括用戶的瀏覽路徑、搜索關(guān)鍵詞、購(gòu)買記錄、評(píng)價(jià)反饋以及在社交平臺(tái)上的分享和互動(dòng)情況。借助于先進(jìn)的數(shù)據(jù)流處理技術(shù)和分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，拼多多能夠高效地處理每天產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量，確保每條數(shù)據(jù)都能被及時(shí)捕獲和分析。此外，拼多多還利用復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶偏好。通過構(gòu)建用戶畫像和商品推薦模型，拼多多能夠?qū)崿F(xiàn)高度個(gè)性化的商品推薦，這不僅增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)，也顯著提升了轉(zhuǎn)化率和用戶黏性。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析在拼多多的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略中扮演著關(guān)鍵角色，使其能夠根據(jù)市場(chǎng)需求的變化快速調(diào)整商品價(jià)格，以吸引用戶并刺激銷售。拼多多還為商家提供了后臺(tái)商品管理數(shù)據(jù)的批量采集接口，方便商家快速地采集商品信息。在供應(yīng)鏈管理方面，拼多多通過分析商家的物流數(shù)據(jù)、庫(kù)存狀態(tài)和銷售指標(biāo)，幫助商家優(yōu)化庫(kù)存管理和提高配送效率。這種基于數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈協(xié)同作用不僅減少了過剩庫(kù)存，還提高了整個(gè)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效率。

案例導(dǎo)入拼多多的成功在很大程度上得益于其精細(xì)化的商務(wù)數(shù)據(jù)采集與分析方法。它通過將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)深度應(yīng)用于業(yè)務(wù)流程中，不斷提升決策的精確性和操作的靈活性?！舅伎肌吭诔浞终J(rèn)識(shí)到商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)上，應(yīng)該如何運(yùn)用高效的數(shù)據(jù)采集和處理方法來輔助企業(yè)決策，并創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值？1商務(wù)數(shù)據(jù)收集在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，商務(wù)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)決策過程中不可或缺的一部分。無論是市場(chǎng)分析、消費(fèi)者行為研究還是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)都是確保策略有效性和優(yōu)化業(yè)務(wù)操作的關(guān)鍵。因此，對(duì)于商務(wù)專業(yè)人士而言，了解數(shù)據(jù)的來源以及如何進(jìn)行高效、合法的數(shù)據(jù)采集顯得尤為重要。2.1.1商務(wù)數(shù)據(jù)來源商業(yè)調(diào)查：通過標(biāo)準(zhǔn)化問卷生成矩形數(shù)據(jù)集（如用戶反饋），需控制樣本設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)收集流程。行政數(shù)據(jù)：政府或企業(yè)記錄（稅務(wù)報(bào)表、公司注冊(cè)信息、財(cái)務(wù)報(bào)表、貸款申請(qǐng)）。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有固定的格式和組織結(jié)構(gòu)，包括文本、圖片、視頻等多種形式。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源廣泛，如社交媒體評(píng)論、新聞報(bào)道、企業(yè)內(nèi)部文件等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)按數(shù)據(jù)形式分類2.1.1商務(wù)數(shù)據(jù)來源按數(shù)據(jù)來源范圍分類交易數(shù)據(jù)：用戶消費(fèi)習(xí)慣分析（如電商平臺(tái)交易記錄）。客戶關(guān)系管理系統(tǒng)：客戶互動(dòng)管理（銷售渠道、營(yíng)銷自動(dòng)化）。內(nèi)部記錄與檔案：企業(yè)內(nèi)部工作交流記錄（用于階段總結(jié)）。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)：智能設(shè)備采集（如車企智能駕駛數(shù)據(jù)）。內(nèi)部數(shù)據(jù)+社交媒體：用戶評(píng)價(jià)（如微博、百度貼吧），多用以獲取用戶評(píng)價(jià)反饋政府公開數(shù)據(jù)：一個(gè)公開透明的數(shù)據(jù)源，多用以分析企業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的發(fā)展情況。外部數(shù)據(jù)+2.1.2商務(wù)數(shù)據(jù)采集方法問卷調(diào)查用戶訪談和焦點(diǎn)小組訪談問卷調(diào)查是一種通過設(shè)計(jì)問卷收集信息的方法。它包括確定研究目標(biāo)、設(shè)計(jì)問卷、投放問卷、收集匯總和結(jié)果分析等步驟。問卷調(diào)查的優(yōu)點(diǎn)是可以收集大量的定性和定量數(shù)據(jù)，但需要避免設(shè)計(jì)者的主觀偏見。例如，通過問卷調(diào)查可以了解用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)建議。用戶訪談和焦點(diǎn)小組訪談是通過與用戶直接對(duì)話來收集數(shù)據(jù)的方法。訪談可以是一對(duì)一的，也可以是多人的焦點(diǎn)小組形式。這些方法能夠收集用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的深入看法和意見，但需要耗費(fèi)較多時(shí)間和精力。例如，通過用戶訪談可以了解用戶對(duì)新產(chǎn)品的使用體驗(yàn)和改進(jìn)建議。交易追蹤交易追蹤是通過記錄企業(yè)每筆交易來收集數(shù)據(jù)的方法。它能夠提供用戶購(gòu)買行為的詳細(xì)信息，如購(gòu)買時(shí)間、金額、商品種類等。交易追蹤數(shù)據(jù)可以用于分析用戶消費(fèi)習(xí)慣，優(yōu)化營(yíng)銷策略。例如，電商平臺(tái)通過交易追蹤發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買高峰時(shí)段，調(diào)整促銷活動(dòng)時(shí)間。2.1.2商務(wù)數(shù)據(jù)采集方法在線追蹤在線追蹤是通過網(wǎng)站的cookie或日志來收集用戶行為數(shù)據(jù)的方法。它可以監(jiān)測(cè)用戶在網(wǎng)站上的訪問路徑、點(diǎn)擊次數(shù)、停留時(shí)間等。在線追蹤數(shù)據(jù)有助于企業(yè)了解用戶興趣和行為模式，優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)。例如，通過分析用戶停留時(shí)間較長(zhǎng)的頁面，企業(yè)可以優(yōu)化相關(guān)內(nèi)容。網(wǎng)絡(luò)爬蟲網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動(dòng)化瀏覽互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁并提取信息的方法。它可以爬取社交媒體、新聞網(wǎng)站等公開數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲能夠快速收集大量數(shù)據(jù)，但需要注意遵守相關(guān)法律法規(guī)和網(wǎng)站政策。例如，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品信息和用戶評(píng)價(jià)。第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)提供專業(yè)的數(shù)據(jù)收集和分析服務(wù)。這些平臺(tái)包括國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、艾瑞咨詢等。第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)的數(shù)據(jù)具有較高的權(quán)威性和可靠性，可以為企業(yè)提供宏觀市場(chǎng)分析和行業(yè)趨勢(shì)數(shù)據(jù)。例如，通過國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模和增長(zhǎng)趨勢(shì)。2商務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理商務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行的一系列操作。這些操作包括但不限于：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)值、處理缺失值和異常值；數(shù)據(jù)集成，合并不同數(shù)據(jù)集并去除冗余；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，進(jìn)行特征構(gòu)建，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和離散化；數(shù)據(jù)規(guī)約，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精練，獲得一個(gè)更易分析且具有代表性的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，減少分析過程中的錯(cuò)誤和偏差，從而確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。2.2.1數(shù)據(jù)清洗在實(shí)際生活中，數(shù)據(jù)集常存在不完整性、噪聲干擾和不一致性等問題。因此，在應(yīng)用任何數(shù)據(jù)分析方法之前，關(guān)鍵是清理不符合要求的數(shù)據(jù)。這些問題數(shù)據(jù)，通常稱為“臟數(shù)據(jù)”，其出現(xiàn)的原因多種多樣，可能是由于數(shù)據(jù)錄入、更新和傳輸過程中發(fā)生的錯(cuò)誤，或者是數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身的缺陷。因此，臟數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為兩種形式：缺失數(shù)據(jù)和噪聲（錯(cuò)誤）數(shù)據(jù)。鑒于處理缺失值和噪聲數(shù)據(jù)需采取不同的策略

2.2.1數(shù)據(jù)清洗-缺失數(shù)據(jù)處理在工業(yè)和研究領(lǐng)域，眾多現(xiàn)存的數(shù)據(jù)集中普遍存在缺失值。這些缺失值本質(zhì)上指的是在數(shù)據(jù)采集過程中未被記錄或遺漏的屬性信息。為了處理這些缺失數(shù)據(jù)，通常必須對(duì)數(shù)據(jù)集執(zhí)行一系列的預(yù)處理工作，以此整理和清洗數(shù)據(jù)，確保能足夠清晰有效地提取數(shù)據(jù)內(nèi)容。

2.2.1數(shù)據(jù)清洗-缺失數(shù)據(jù)處理方法適用情況具體操作步驟優(yōu)缺點(diǎn)刪除元組缺失值樣本較少，且刪除不會(huì)引入顯著偏差直接刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單直接，但可能丟失有價(jià)值信息手動(dòng)填補(bǔ)小規(guī)模數(shù)據(jù)集，缺失值較少研究者根據(jù)背景知識(shí)手動(dòng)填補(bǔ)精確但耗時(shí)，不適用于大數(shù)據(jù)集全局常量填補(bǔ)適用于類別變量缺失值統(tǒng)一使用“Unknown”/這樣的默認(rèn)值填充簡(jiǎn)單易行，但可能影響數(shù)據(jù)分布使用中心趨勢(shì)填補(bǔ)數(shù)值型數(shù)據(jù)，適用于大多數(shù)情況使用該屬性的均值填補(bǔ)（適用于正態(tài)分布）使用該屬性的中位填補(bǔ)（適用于偏態(tài)分布）同類別填補(bǔ)同一類別中的樣本屬性平均值或中位數(shù)使用最有可能的值來填補(bǔ)回歸分析、基于貝葉斯公式的推理工具，或是決策樹歸納法

2.2.1數(shù)據(jù)清洗-噪聲數(shù)據(jù)處理噪聲數(shù)據(jù)是指在數(shù)據(jù)集中存在的不準(zhǔn)確或不恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)點(diǎn)，它包括測(cè)量變量中的隨機(jī)誤差或方差。噪聲數(shù)據(jù)可以由多種因素引起，比如數(shù)據(jù)采集過程中的誤差、設(shè)備故障、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)處理時(shí)的失誤等。這些數(shù)據(jù)通常和真實(shí)的觀測(cè)值有所偏差，可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建造成負(fù)面影響。在數(shù)據(jù)分類中，噪聲會(huì)在分類精度、構(gòu)建時(shí)間、構(gòu)建的分類器的大小和可解釋性等方面對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生負(fù)面影響。

2.2.1數(shù)據(jù)清洗-噪聲數(shù)據(jù)處理分箱方法通過查詢數(shù)據(jù)的“鄰域”（即它周圍的值）來平滑排序后的數(shù)據(jù)值。排序后的數(shù)值會(huì)被分配到若干個(gè)“箱”中。由于分箱方法要參考值的鄰域，所以它是一種局部平滑方法。

平滑方法1、分箱分箱平均平滑法：用箱內(nèi)均值替換每個(gè)值。分箱中位數(shù)平滑：用箱內(nèi)中位數(shù)替換。分箱邊界平滑：給定箱中的最小值和最大值被確定為箱邊界，然后將每個(gè)箱值替換為最接近的邊界值箱子寬度越大，平滑效果越顯著。適用于局部噪聲處理（如年齡分段平滑）。

特點(diǎn)

2.2.1數(shù)據(jù)清洗-噪聲數(shù)據(jù)處理2.回歸線性回歸：擬合直線描述變量間線性關(guān)系（如用收入預(yù)測(cè)消費(fèi)）。多元線性回歸：涉及兩個(gè)以上的屬性，把數(shù)據(jù)擬合到多維曲面。3.異常值分析將相似的值聚成組或簇，而超出聚類范圍的值即可視為異常值。4231簡(jiǎn)單計(jì)算2.2.2數(shù)據(jù)計(jì)算-商務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算方法包括加減乘除等基本運(yùn)算，用于處理基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需求。函數(shù)計(jì)算運(yùn)用各種函數(shù)（如邏輯函數(shù)、文本函數(shù)、日期函數(shù)、查找與引用函數(shù)、數(shù)學(xué)函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜處理。合并計(jì)算將多個(gè)格式相同的表格數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，并進(jìn)行求和、平均值、最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)計(jì)算。商務(wù)規(guī)則計(jì)算根據(jù)企業(yè)的特定業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。

2.2.2數(shù)據(jù)計(jì)算-商務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算步驟（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集并整理需要計(jì)算的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。（2）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括處理缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（3）數(shù)據(jù)分析：運(yùn)用合適的計(jì)算方法對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，提取有價(jià)值的信息和洞察。（4）結(jié)果解釋：對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行解釋和說明，將其轉(zhuǎn)化為易于理解的形式，如報(bào)表、圖表等，以便向決策者或利益相關(guān)者展示。（5）決策支持：根據(jù)計(jì)算結(jié)果提供決策支持，幫助企業(yè)制定更加科學(xué)合理的業(yè)務(wù)策略和市場(chǎng)規(guī)劃。

2.2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換商務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是指將數(shù)據(jù)從一種形式或結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N形式或結(jié)構(gòu)的過程。這種轉(zhuǎn)換可能是為了消除數(shù)據(jù)冗余、解決數(shù)據(jù)不一致問題，或是為了使數(shù)據(jù)符合特定分析工具或系統(tǒng)的要求。其目的在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。01020403將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)的過程。離散化可以有效地克服數(shù)據(jù)中隱藏的缺陷（如異常值），使模型結(jié)果更加穩(wěn)定，并有利于對(duì)非線性關(guān)系進(jìn)行診斷和描述。但需要注意的是，數(shù)據(jù)離散化處理必然會(huì)損失部分原始數(shù)據(jù)中的信息。數(shù)據(jù)離散化將日期時(shí)間數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以滿足特定分析工具或系統(tǒng)的要求。日期時(shí)間格式轉(zhuǎn)換又稱為數(shù)據(jù)的無量綱化處理，旨在消除不同數(shù)據(jù)之間的量綱差異，使它們具有可比性。常見的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有Z值標(biāo)準(zhǔn)化、最大最小值標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化標(biāo)準(zhǔn)化等。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化根據(jù)分析需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行字段的分割或合并處理，以便更好地滿足數(shù)據(jù)分析或系統(tǒng)集成的需求。數(shù)據(jù)字段分割與合并

2.2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換-商務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要類型

2.2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換-商務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法與工具手動(dòng)轉(zhuǎn)換：對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)集或簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)換需求，可以通過手動(dòng)方式完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。但這種方法效率低、易出錯(cuò)，適用于數(shù)據(jù)量不大且轉(zhuǎn)換規(guī)則簡(jiǎn)單的場(chǎng)景。編程轉(zhuǎn)換：利用編程語言（如Python、Java等）編寫腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。這種方法靈活性強(qiáng)、效率高，但需要具備一定的編程能力。ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具是專門用于數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載的軟件工具。它們提供了豐富的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能和圖形化界面，使得數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程更加直觀和高效。常見的ETL工具有Informatica、Talend、PentahoDataIntegration等。數(shù)據(jù)庫(kù)查詢與視圖：通過編寫SQL查詢語句或使用數(shù)據(jù)庫(kù)視圖功能進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。這種方法適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需求，可以直接在數(shù)據(jù)庫(kù)層面完成數(shù)據(jù)的抽取和轉(zhuǎn)換工作。

2.2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換-商務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的注意事項(xiàng)明確轉(zhuǎn)換需求：在進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之前，需要明確轉(zhuǎn)換的具體需求和目標(biāo)，以便選擇合適的轉(zhuǎn)換方法和工具。保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性：在轉(zhuǎn)換過程中，需要確保轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)保持一致性和完整性，避免數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。注意數(shù)據(jù)隱私與安全：在處理涉及個(gè)人隱私或敏感信息的數(shù)據(jù)時(shí)，需要嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)和隱私政策要求，確保數(shù)據(jù)安全。測(cè)試與驗(yàn)證：在轉(zhuǎn)換完成后，需要對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證工作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性滿足后續(xù)分析或系統(tǒng)的要求。2.2.4數(shù)據(jù)抽取0102字段數(shù)據(jù)抽取

字段數(shù)據(jù)抽取是從數(shù)據(jù)表中提取特定字段數(shù)據(jù)的過程。Excel中的LEFT、MID和RIGHT函數(shù)可以用于從字段中提取部分?jǐn)?shù)據(jù)。

例如，通過MID函數(shù)可以從身份證號(hào)碼中提取出生日期字段，用于分析用戶的年齡分布。多表數(shù)據(jù)抽取多表數(shù)據(jù)抽取是從多個(gè)數(shù)據(jù)表中提取相關(guān)字段數(shù)據(jù)的過程。Excel的VLOOKUP函數(shù)可以用于根據(jù)關(guān)鍵字段從一個(gè)數(shù)據(jù)表中抽取另一個(gè)數(shù)據(jù)表中的字段。例如，通過VLOOKUP函數(shù)可以從客戶信息表中抽取訂單表中的客戶訂單數(shù)據(jù)，形成完整的客戶訂單視圖。3商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求不同，分析數(shù)據(jù)時(shí)采用的方法也就不同。一般來說，常見的商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法包括直接觀察法、AB測(cè)試法、對(duì)比分析法、轉(zhuǎn)化漏斗法、“七問”分析法以及杜邦拆解法等，熟悉這些方法并加以應(yīng)用，可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確率。2.3.1直接觀察法直接觀察法是通過直接觀察數(shù)據(jù)的大小、趨勢(shì)或異常來得出結(jié)論的方法。例如，通過折線圖觀察品牌交易指數(shù)的變化趨勢(shì)，了解品牌在不同時(shí)間段的銷售表現(xiàn)。直接觀察法適用于簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的快速分析，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的明顯規(guī)律和問題。觀察數(shù)據(jù)趨勢(shì)1直接觀察法還可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。例如，通過柱狀圖觀察數(shù)據(jù)分布時(shí)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯偏離其他數(shù)據(jù)，可能是異常數(shù)據(jù)。異常數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)有助于企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取措施，如調(diào)查數(shù)據(jù)異常的原因，避免數(shù)據(jù)錯(cuò)誤對(duì)分析結(jié)果的影響。發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)22.3.2對(duì)比分析法同比是指今年第N月與去年第N月相比較。同比增長(zhǎng)率＝（本期數(shù)據(jù)-上期同期數(shù)據(jù)）÷上期同期數(shù)據(jù)×100%對(duì)比分析法也稱比較分析法，就是將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，分析它們之間的差異，進(jìn)而揭示這些數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律的分析方法。對(duì)比分析法中最常用的是同比分析和環(huán)比分析。環(huán)比是指報(bào)告期水平與其前一期水平之比，表明現(xiàn)象逐期的發(fā)展速度。環(huán)比增長(zhǎng)率＝（本期數(shù)據(jù)-上期數(shù)據(jù)）÷上期數(shù)據(jù)×100%132將相同或相似的問題總結(jié)歸納成要素，即把復(fù)雜問題中的各個(gè)組成部分提煉出來，形成易于管理和分析的基本單元。要素化原則將各個(gè)要素按照一定的邏輯關(guān)系組織成框架，形成一個(gè)完整的分析體系?？蚣芑瓌t框架內(nèi)的各要素之間需要保持必要的相互關(guān)系，這些關(guān)系應(yīng)該是簡(jiǎn)單而不孤立的，即每個(gè)要素都與其他要素存在一定的聯(lián)系和影響。關(guān)聯(lián)化原則2.3.3邏輯樹分析法遵循的原則邏輯樹又稱演繹樹、問題樹或分解樹，其操作原理就是將要研究的問題拆解成若干個(gè)子問題，并將子問題分層羅列，逐步向下擴(kuò)展。2.3.4七問分析法七問具體內(nèi)容何事（What）明確任務(wù)或目標(biāo)的性質(zhì)，需要完成什么工作。這有助于定義任務(wù)的本質(zhì)。何因（Why）理解為什么需要完成這項(xiàng)任務(wù)或目標(biāo)，它的動(dòng)機(jī)和目的是什么。這有助于明確任務(wù)的意義和價(jià)值。何人（Who）確定誰將執(zhí)行任務(wù)或項(xiàng)目，涉及到相關(guān)的利益相關(guān)者或責(zé)任人。何時(shí)（When）確定任務(wù)或項(xiàng)目的時(shí)間表，包括起始時(shí)間、截止時(shí)間和任何關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)。何地（Where）確定任務(wù)或項(xiàng)目在哪里完成，涉及到地點(diǎn)或地理位置。如何做（How）確定任務(wù)或項(xiàng)目如何完成，包括所需的方法、工具和流程何價(jià)（Howmuch）確定任務(wù)或項(xiàng)目的成本、資源需求和預(yù)算2.3.5AB測(cè)試法AB測(cè)試法是設(shè)計(jì)兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)分析版本，通過測(cè)試比較不同版本的效果，選擇最優(yōu)方案。例如，在營(yíng)銷活動(dòng)中，設(shè)計(jì)A版本和B版本的廣告文案，分別投放給不同的用戶群體，測(cè)試哪個(gè)版本的點(diǎn)擊率更高。AB測(cè)試法可以用于測(cè)試不同的營(yíng)銷策略、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶界面等，幫助企業(yè)找到最有效的方案。AB測(cè)試法在大型營(yíng)銷活動(dòng)中尤為重要。通過測(cè)試不同的營(yíng)銷方案，企業(yè)可以節(jié)省資金投入，提高營(yíng)銷效果。例如，在電商促銷活動(dòng)中，通過AB測(cè)試優(yōu)化促銷頁面的設(shè)計(jì)，提高用戶轉(zhuǎn)化率。AB測(cè)試法還可以用于產(chǎn)品優(yōu)化。例如，測(cè)試不同功能的用戶反饋，選擇最受歡迎的功能進(jìn)行推廣。AB測(cè)試的應(yīng)用AB測(cè)試的設(shè)計(jì)2.3.6轉(zhuǎn)化漏斗法轉(zhuǎn)化漏斗法是將復(fù)雜的轉(zhuǎn)化過程拆解成若干個(gè)簡(jiǎn)單步驟，分析每一步的轉(zhuǎn)化效率。通過構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗，企業(yè)可以直觀地看到用戶在每個(gè)環(huán)節(jié)的流失情況，找到轉(zhuǎn)化率低下的環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。（1）從開始到結(jié)束，整體轉(zhuǎn)化率為多少？（2）每一個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率是多少？（3）哪個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率最低？導(dǎo)致該步驟轉(zhuǎn)化率低的原因可能是什么？轉(zhuǎn)化漏斗的構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗的關(guān)注點(diǎn)2.3.7杜邦拆解法01杜邦拆解法是基于杜邦分析法的原理，將企業(yè)凈資產(chǎn)收益率逐級(jí)分解為多項(xiàng)財(cái)務(wù)比率乘積。例如，將網(wǎng)店銷售額分解為流量、轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)等因素。通過杜邦拆解法，企業(yè)可以深入分析各因素對(duì)銷售額的影響，找出提升銷售額的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。杜邦拆解的原理02杜邦拆解法適用于企業(yè)財(cái)務(wù)分析和業(yè)務(wù)優(yōu)化。例如，在分析網(wǎng)店銷售額時(shí)，通過拆解發(fā)現(xiàn)流量較高但轉(zhuǎn)化率較低，企業(yè)可以優(yōu)化商品推薦算法，提高轉(zhuǎn)化率。杜邦拆解法還可以用于評(píng)估企業(yè)戰(zhàn)略實(shí)施效果。通過分析各因素的變化趨勢(shì)，企業(yè)可以調(diào)整戰(zhàn)略方向，提升整體業(yè)績(jī)。杜邦拆解的應(yīng)用課后實(shí)訓(xùn)：使用八爪魚采集器采集招聘數(shù)據(jù)并加工整理通過實(shí)訓(xùn)，使學(xué)生能夠掌握八爪魚采集器的使用方法，利用其采集招聘數(shù)據(jù)，并運(yùn)用商務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)整理加工和深入分析。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)（1）熟悉八爪魚采集器的操作界面和基本功能，學(xué)會(huì)如何使用八爪魚采集器采集招聘數(shù)據(jù)。（2）收集招聘數(shù)據(jù)，并結(jié)合八爪魚采集器的采集結(jié)果，進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和加工，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。（3）運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法對(duì)招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，如對(duì)招聘需求趨勢(shì)分析、招聘職位分布情況、薪資水平分析等通過基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)方法、相關(guān)分析等方法進(jìn)行分析。（4）撰寫招聘數(shù)據(jù)分析報(bào)告，提煉出數(shù)據(jù)分析結(jié)果并進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。進(jìn)行小組自評(píng)和互評(píng)，撰寫個(gè)人心得和體會(huì)，教師根據(jù)學(xué)生心得和體會(huì)進(jìn)行評(píng)價(jià)與指導(dǎo)。實(shí)訓(xùn)評(píng)價(jià)實(shí)訓(xùn)任務(wù)課后實(shí)訓(xùn)：使用八爪魚采集器采集招聘數(shù)據(jù)并加工整理（1）組建學(xué)生團(tuán)隊(duì)，每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員熟悉八爪魚采集器的操作，并分工協(xié)作，共同采集招聘數(shù)據(jù)。（2）整理采集到的招聘數(shù)據(jù)，進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。（3）運(yùn)用商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法對(duì)招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出有價(jià)值的結(jié)論和見解。（4）撰寫招聘數(shù)據(jù)分析報(bào)告，包括數(shù)據(jù)采集的方法、數(shù)據(jù)整理加工過程、分析方法和結(jié)果呈現(xiàn)等內(nèi)容。（5）安排團(tuán)隊(duì)代表上臺(tái)演講，分享團(tuán)隊(duì)的成果和分析結(jié)果，并進(jìn)行交流討論。實(shí)訓(xùn)步驟（1）實(shí)訓(xùn)分為課內(nèi)和課外兩個(gè)階段，課外完成數(shù)據(jù)采集和加工，課內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和報(bào)告撰寫。（2）每個(gè)團(tuán)隊(duì)在課內(nèi)展示時(shí)間為10分鐘左右，包括報(bào)告內(nèi)容和答辯環(huán)節(jié)。（3）學(xué)生團(tuán)隊(duì)需要充分利用八爪魚采集器和其他數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行實(shí)踐，確保實(shí)訓(xùn)成果的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。實(shí)訓(xùn)要求數(shù)據(jù)可視化

《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》（微課版）第3章C目

錄1.數(shù)據(jù)可視化概述商務(wù)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化常用圖表2.3.數(shù)據(jù)透視表4.標(biāo)簽云可視化5.實(shí)訓(xùn)：制作并優(yōu)化商務(wù)數(shù)據(jù)可視化圖表6.3.1數(shù)據(jù)可視化概述3.1.1數(shù)據(jù)可視化的概念數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究，是將數(shù)據(jù)通過圖形、圖表或其他視覺手段呈現(xiàn)的過程。這種方法有助于人們理解、分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，從而做出更明智的決策。數(shù)據(jù)可視化的基本思想是將數(shù)據(jù)項(xiàng)用圖元（圖形元素，可以編輯的最小圖形單位）表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，使人們可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。3.1.2商務(wù)數(shù)據(jù)可視化商務(wù)數(shù)據(jù)可視化原則3.1.3數(shù)據(jù)可視化的展現(xiàn)形式柱形圖、線狀圖、條形圖、面積圖、餅圖、散點(diǎn)圖、儀表盤、走勢(shì)圖、和弦圖、圈餅圖、金字塔圖、漏斗圖、K線圖、關(guān)系圖、網(wǎng)絡(luò)圖、玫瑰圖、帕累托圖、數(shù)學(xué)公式圖、預(yù)測(cè)曲線圖、正態(tài)分布圖、迷你圖、行政地圖、GIS（GeographicInformationSystem，地理信息系統(tǒng)）地圖等。每種形式都有其獨(dú)特的用途和優(yōu)勢(shì)，能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的不同方面。01023.1.4數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用場(chǎng)景業(yè)務(wù)報(bào)告、市場(chǎng)分析、客戶分析、產(chǎn)品分析、供應(yīng)鏈分析、質(zhì)量控制、風(fēng)險(xiǎn)管理及人力資源分析等。通過數(shù)據(jù)可視化，企業(yè)可以更好地了解業(yè)務(wù)狀況，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)會(huì)，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，提高運(yùn)營(yíng)效率。3.2商務(wù)數(shù)據(jù)可視化3.2.1商務(wù)數(shù)據(jù)可視化效果的影響因素字體：字體直接影響文本的易讀性，并能強(qiáng)化或削弱圖表所意圖傳達(dá)的信息。01圖形：優(yōu)先采用基礎(chǔ)圖形，如直方圖、條形圖、散點(diǎn)圖和折線圖，以高效傳達(dá)信息。02統(tǒng)一：統(tǒng)一性是確保觀眾輕松接收并理解信息的核心要素。03配色：在數(shù)據(jù)可視化中，圖表配色時(shí)需考慮顏色深淺、同一色系、單一顏色、顏色標(biāo)簽和顏色數(shù)量等要素。04注釋：注釋對(duì)于提升數(shù)據(jù)可視化效果至關(guān)重要。05數(shù)據(jù)控制：在數(shù)據(jù)可視化結(jié)果中，對(duì)數(shù)據(jù)的良好控制能顯著提升可視化效果。063.2.2商務(wù)數(shù)據(jù)可視化步驟1明確需求，確定數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息。3落實(shí)指標(biāo)，聯(lián)系數(shù)據(jù)使用范疇。2選擇模型，使用適當(dāng)?shù)膱D表類型。4設(shè)計(jì)內(nèi)容，優(yōu)化可視化結(jié)果。3.2.3商務(wù)數(shù)據(jù)可視化的工具圖表秀：圖表秀是一款互聯(lián)網(wǎng)在線編輯的數(shù)據(jù)可視化工具，擁有眾多精美的圖表模板。Excel：Excel擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能，不僅包含大量的圖表類型，而且可以對(duì)圖表進(jìn)行各種編輯操作。PowerBI：PowerBI是微軟公司開發(fā)的商業(yè)分析工具，可以很好地集成MicrosoftOffice。3.2.4商務(wù)數(shù)據(jù)可視化交互0102商務(wù)數(shù)據(jù)可視化交互是指在數(shù)據(jù)可視化過程中，通過使用信息輪播、動(dòng)畫展示等動(dòng)態(tài)效果，自動(dòng)切換數(shù)據(jù)信息以完成數(shù)據(jù)可視化信息闡釋的過程。商務(wù)數(shù)據(jù)可視化交互可增強(qiáng)可視化結(jié)果中視圖數(shù)據(jù)展示的豐富性與可理解性，提高用戶在交互過程中的參與度與反饋度，確保數(shù)據(jù)從分析到闡釋的連貫性、操作自然性。3.3數(shù)據(jù)可視化常用圖表3.3.1制作表格表格是展現(xiàn)行與列數(shù)據(jù)的優(yōu)選形式，特別適合展示多個(gè)度量單位的不同數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)表格時(shí)，要注意讓設(shè)計(jì)元素不顯眼，以突出數(shù)據(jù)本身。3.3.2制作餅圖Part01Part02餅圖通過圓內(nèi)扇形面積的大小來反映部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體數(shù)據(jù)的比例，主要用于反映總體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)及其變化，適用于研究結(jié)構(gòu)性問題。餅圖通常只能用于展示一個(gè)數(shù)據(jù)系列，可方便地比較每個(gè)部分所占的比例，其各部分百分比之和為100%，主要用來分析各個(gè)組成部分對(duì)事件的影響。3.3.2制作餅圖餅圖用于展現(xiàn)組成數(shù)據(jù)系列的各個(gè)項(xiàng)目的值在項(xiàng)目總和中所占的比例。在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，常用的餅圖分為普通餅圖和復(fù)合餅圖兩種?！耧瀳D普通餅圖：用于顯示各數(shù)據(jù)項(xiàng)目的值在項(xiàng)目總和中的占比情況。1復(fù)合餅圖：一種將用戶定義的值提取出來，并顯示在另一張餅圖中的餅圖。2普通餅圖復(fù)合餅圖3.3.3制作條形圖0201條形圖通過橫向和縱向的條形來直觀展示各個(gè)數(shù)據(jù)的大小及其相互間的比較，常被用于描繪不同類別或項(xiàng)目之間的對(duì)比情況。條形圖在揭示不同數(shù)據(jù)間的差異方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，常用于對(duì)比不同時(shí)期或不同類別的數(shù)據(jù)。3.3.3制作條形圖柱形圖用于展示一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的變化，或者各組數(shù)據(jù)之間的比較關(guān)系。Excel中提供了3種類型的柱形圖：●柱形圖簇狀柱形圖：用于比較多個(gè)項(xiàng)目的值或某個(gè)項(xiàng)目隨時(shí)間推移的數(shù)值變化。1堆積柱形圖：適合展示各個(gè)項(xiàng)目與整體之間的關(guān)系。2百分比堆積柱形圖：以百分比形式反映各類別的值在總和中的占比情況。3簇狀柱形圖堆積柱形圖百分比堆積柱形圖條形圖可以看成順時(shí)針旋轉(zhuǎn)了90°的柱形圖。在Excel中，條形圖又分為簇狀條形圖、堆積條形圖和百分比堆積條形圖3種類型，每種類型的用法與用途也基本與柱形圖中對(duì)應(yīng)類型的用法與用途相同?！駰l形圖如果數(shù)據(jù)中有負(fù)數(shù)，此時(shí)選擇柱形圖比較合適。1如果橫軸上的項(xiàng)目名稱字?jǐn)?shù)較多，則可以使用條形圖代替柱形圖；如果展示數(shù)據(jù)的空間有限，而橫軸上的數(shù)據(jù)項(xiàng)目又比較多，也可以使用條形圖。2簇狀條形圖堆積條形圖百分比堆積條形圖3.3.3制作條形圖帶有負(fù)數(shù)的柱形圖使用條形圖展示多項(xiàng)數(shù)據(jù)3.3.3制作條形圖3.3.4制作直方圖01直方圖是各條形之間沒有空隙的柱形圖。直方圖用條形的寬度和高度來表示統(tǒng)計(jì)分組數(shù)據(jù)，是分析總數(shù)數(shù)據(jù)分布特征的工具之一。02生成直方圖有兩種方式：一是先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，然后使用柱形圖制作直方圖；二是直接使用Excel提供的直方圖制作功能。3.3.5制作折線圖0201折線圖是展示連續(xù)數(shù)據(jù)的理想選擇，它將數(shù)據(jù)點(diǎn)以線條相連，直觀地展示了數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)。折線圖特別適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如按天、月、季度或年來展示數(shù)據(jù)變化。3.3.5制作折線圖折線圖是反映數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的圖表?！裾劬€圖折線圖中的折線可以是單線，也可以是多線。1如果橫軸表示的是時(shí)間，那么數(shù)據(jù)分析師需要根據(jù)是否要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)在量上的變化來選擇是使用柱形圖還是使用折線圖。2單線折線圖多指標(biāo)折線圖3.3.6制作散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖可以顯示多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布情況，并能反映因變量隨自變量變化的。大致趨勢(shì)，進(jìn)而通過函數(shù)計(jì)算來找到變量之間的準(zhǔn)確關(guān)系。散點(diǎn)圖在科學(xué)研究和商業(yè)分析中都具有重要的價(jià)值。01023.3.6制作散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖。在散點(diǎn)圖中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都由x值和y值構(gòu)成?！裆Ⅻc(diǎn)圖散點(diǎn)圖適用于在不考慮時(shí)間的情況下比較大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)。1散點(diǎn)圖能夠說明兩個(gè)變量之間的相關(guān)性，但并不能證明兩個(gè)變量之間存在因果關(guān)系。2散點(diǎn)圖3.3.7制作雷達(dá)圖雷達(dá)圖主要用來評(píng)估某個(gè)事件多個(gè)指標(biāo)的綜合水平，可以對(duì)多組變量進(jìn)行多種項(xiàng)目的對(duì)比，反映數(shù)據(jù)相對(duì)中心點(diǎn)和其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化情況。將評(píng)價(jià)某一系統(tǒng)的各指標(biāo)要素構(gòu)成坐標(biāo)軸，再由各要素之間的數(shù)值構(gòu)成環(huán)繞的網(wǎng)，就形成了雷達(dá)圖。雷達(dá)圖示例展示性能數(shù)據(jù)的雷達(dá)圖3.3.8圖表制作與美化要點(diǎn)圖表制作要點(diǎn)：圖表信息要完整、圖表的主題應(yīng)明確、避免生成毫無意義的圖表、y軸刻度從0開始等。02圖表美化要點(diǎn)：最大化數(shù)據(jù)墨水筆、選擇合適的字體、圖表的色彩應(yīng)該柔和、自然、協(xié)調(diào)等。03可視化圖表的構(gòu)成要素：圖表標(biāo)題、圖例、坐標(biāo)軸、數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、注釋和背景等。013.4數(shù)據(jù)透視表3.4.1數(shù)據(jù)透視表的功能數(shù)據(jù)匯總與分類。交互式分析。靈活的數(shù)據(jù)展示。多維數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)過濾和切片。計(jì)算字段和計(jì)算項(xiàng)。與原始數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)鏈接。易于共享和發(fā)布。01020304050607083.4.2數(shù)據(jù)透視表的創(chuàng)建步驟配置數(shù)據(jù)透視表。04啟動(dòng)數(shù)據(jù)透視表功能。02生成數(shù)據(jù)透視表。05準(zhǔn)備原始數(shù)據(jù)。01設(shè)置數(shù)據(jù)源。033.4.3創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表的注意事項(xiàng)數(shù)據(jù)透視表緩存。位置要求。更改會(huì)同時(shí)影響兩個(gè)報(bào)表。3.4.4數(shù)據(jù)透視圖數(shù)據(jù)透視圖通常有一個(gè)與之相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)透視表。數(shù)據(jù)透視圖以圖形的形式表示數(shù)據(jù)透視表中的數(shù)據(jù)，它提供了更直觀、更易于理解的數(shù)據(jù)可視化方式。制作數(shù)據(jù)透視表與數(shù)據(jù)透視圖通過數(shù)據(jù)區(qū)域創(chuàng)建。通過數(shù)據(jù)透視表創(chuàng)建。01023.5標(biāo)簽云可視化3.5.1標(biāo)簽云的定義標(biāo)簽云（又稱文字云、詞云）是通過視覺化方式展示一組關(guān)鍵詞或標(biāo)簽的圖形，其中每個(gè)關(guān)鍵詞的顯示大小通常與其出現(xiàn)頻率或重要性相關(guān)。標(biāo)簽云常見于博客、微博、文章分析等。02013.5.2“圖表秀”工具的使用打開圖表秀網(wǎng)站，注冊(cè)并登錄后，進(jìn)入在線圖表制作工具頁面。選擇“標(biāo)簽云”選項(xiàng)，選擇具體的圖表類型。編輯數(shù)據(jù)，輸入所需要的內(nèi)容。導(dǎo)入Excel文件，顯示熱詞和搜索人數(shù)指數(shù)等。對(duì)屬性設(shè)置完成后，即可單擊“標(biāo)簽云”下方的“確定”按鈕以及正下方的“保存”按鈕，返回圖表編輯頁面，標(biāo)簽云圖繪制完成。單擊圖表編輯頁面上方的“預(yù)覽”按鈕，就可以在瀏覽器中查看繪制的標(biāo)簽云圖。0102030405063.6實(shí)訓(xùn)：制作中國(guó)移動(dòng)電商用戶規(guī)模圖表實(shí)訓(xùn)步驟整理2018年至2023年中國(guó)移動(dòng)電商用戶規(guī)模，并計(jì)算相應(yīng)的環(huán)比增長(zhǎng)率。01重構(gòu)數(shù)據(jù)源，刪除時(shí)間序列。03插入圖表，選擇“組合圖”，勾選“環(huán)比增長(zhǎng)率”的“次坐標(biāo)軸”復(fù)選框。02按需增刪圖表元素，取消選中“網(wǎng)格線”復(fù)選框，選中“數(shù)據(jù)標(biāo)簽”復(fù)選框。04修改圖表標(biāo)題為“2018—2023年中國(guó)移動(dòng)電商用戶規(guī)?！?，對(duì)表格字體、大小、圖例位置等進(jìn)行設(shè)置，以美化表格。05課后實(shí)訓(xùn)：制作中國(guó)移動(dòng)電商用戶規(guī)模圖表通過實(shí)訓(xùn)，掌握制作商務(wù)數(shù)據(jù)可視化圖表的操作步驟，會(huì)對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)可視化圖表進(jìn)行適當(dāng)優(yōu)化。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)制作中國(guó)移動(dòng)電商用戶規(guī)模圖表：艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)移動(dòng)電商用戶數(shù)從2018年的6.08億逐年上升，2019年達(dá)7.13億，2020年達(dá)7.88億人，2021達(dá)到8.42億，2022年達(dá)到8.69億，2023年用戶規(guī)模達(dá)到了11.39億人。實(shí)訓(xùn)內(nèi)容略實(shí)訓(xùn)步驟進(jìn)行小組自評(píng)和互評(píng)，撰寫個(gè)人心得和體會(huì)，教師根據(jù)學(xué)生心得和體會(huì)進(jìn)行評(píng)價(jià)與指導(dǎo)。實(shí)訓(xùn)評(píng)價(jià)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析

《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》（微課版）第4章目

錄市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)選品分析市場(chǎng)環(huán)境分析行業(yè)數(shù)據(jù)分析概述4.14.24.34.44.1行業(yè)數(shù)據(jù)分析4.1.1市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析的定義市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析是指對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析和解讀，從而幫助企業(yè)洞察市場(chǎng)變化、發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)會(huì)、評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)的決策提供科學(xué)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析不僅關(guān)注歷史數(shù)據(jù)的挖掘和分析，更注重對(duì)未來市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)和判斷，它要求企業(yè)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集能力、處理能力和分析能力，以及敏銳的市場(chǎng)洞察力和判斷力。4.1.2行業(yè)集中度01行業(yè)集中度是指整個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)集中度和市場(chǎng)勢(shì)力，它能反映某個(gè)行業(yè)的飽和度和壟斷程度，一般用赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（Herfindahl-HirschmanIndex，HHI，以下簡(jiǎn)稱“赫芬達(dá)爾指數(shù)”）來反映行業(yè)集中度?！裥袠I(yè)集中度赫芬達(dá)爾指數(shù)是一種反映產(chǎn)業(yè)集中度的綜合指數(shù)，它是一個(gè)行業(yè)中各競(jìng)爭(zhēng)主體所占行業(yè)總收入或總資產(chǎn)百分比的平方和。赫芬達(dá)爾指數(shù)的計(jì)算方法如下：赫芬達(dá)爾指數(shù)的計(jì)算公式如下：HHI＝SUM[(Xi/X)2]●赫芬達(dá)爾指數(shù)獲得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)占有率，可以將市場(chǎng)占有率過小的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手忽略。1計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)占有率的平方值。2將競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)占有率的平方值相加，計(jì)算出總和。34.1.2市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析的方法和流程01市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析的方法和流程主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解讀。數(shù)據(jù)收集是指通過市場(chǎng)調(diào)研、公開數(shù)據(jù)、行業(yè)報(bào)告等渠道收集相關(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)整理是指對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、分類等處理，使其更加規(guī)范和易于分析；數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)；數(shù)據(jù)解讀是指根據(jù)分析結(jié)果，對(duì)市場(chǎng)環(huán)境、消費(fèi)者需求、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況等進(jìn)行解讀，為企業(yè)決策提供依據(jù)。4.1.3市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析在企業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如市場(chǎng)調(diào)研、產(chǎn)品開發(fā)、營(yíng)銷策略制定、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析等。市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)了解市場(chǎng)環(huán)境和消費(fèi)者需求的重要手段，通過市場(chǎng)調(diào)研，企業(yè)可以收集到大量的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，為市場(chǎng)分析和決策提供依據(jù)。產(chǎn)品開發(fā)是企業(yè)提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的需求，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、提升產(chǎn)品品質(zhì)。營(yíng)銷策略制定是企業(yè)推廣產(chǎn)品、提高市場(chǎng)份額的重要手段，通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)的反應(yīng)，從而制定更有效的營(yíng)銷策略。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析是企業(yè)制定競(jìng)爭(zhēng)策略的重要依據(jù)，通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況，從而制定更有針對(duì)性的競(jìng)爭(zhēng)策略。4.2市場(chǎng)環(huán)境分析4.2.1市場(chǎng)容量市場(chǎng)容量，也被稱為市場(chǎng)規(guī)模，是一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，它描述了在特定時(shí)間內(nèi)，某一特定市場(chǎng)或行業(yè)中所能容納或潛在容納的產(chǎn)品或服務(wù)的總量。這個(gè)總量可以用貨幣單位來衡量，如總銷售額或總收入；也可以用數(shù)量單位來表示，如總銷售量或總產(chǎn)量。市場(chǎng)容量反映了市場(chǎng)的潛力和發(fā)展空間，對(duì)于企業(yè)和投資者來說，了解市場(chǎng)容量是制定市場(chǎng)策略、進(jìn)行投資決策的重要依據(jù)。4.2.2市場(chǎng)容量市場(chǎng)容量是指在不考慮商品價(jià)格或供應(yīng)商的前提下，市場(chǎng)在一定時(shí)期內(nèi)能夠吸納某種商品或勞務(wù)的單位數(shù)目?！袷袌?chǎng)容量●市場(chǎng)容量分析明確分析目的。1收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理和深入分析。2●市場(chǎng)容量分析注意事項(xiàng)市場(chǎng)的發(fā)展是動(dòng)態(tài)的，運(yùn)營(yíng)者在收集數(shù)據(jù)時(shí)要考慮時(shí)間因素。1在分析某行業(yè)的市場(chǎng)容量數(shù)據(jù)時(shí)，運(yùn)營(yíng)者還可以對(duì)相關(guān)子行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。24.2.2市場(chǎng)潛力市場(chǎng)潛力指的是在特定時(shí)期和特定條件下，某一市場(chǎng)對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買量的最樂觀估計(jì)。它代表了在給定的市場(chǎng)環(huán)境和條件下，市場(chǎng)需求所能達(dá)到的最大數(shù)值。分析市場(chǎng)潛力有助于企業(yè)確定經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，挖掘潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，以提高產(chǎn)品銷售額和企業(yè)效益。4.2.2市場(chǎng)潛力分析市場(chǎng)潛力是指在某一特定時(shí)期和特定條件下，某一市場(chǎng)對(duì)某一商品購(gòu)買量的最樂觀估計(jì)?！袷袌?chǎng)潛力運(yùn)營(yíng)者可以采用蛋糕指數(shù)來分析某行業(yè)的市場(chǎng)潛力。蛋糕指數(shù)越大，表示市場(chǎng)潛力越大。蛋糕指數(shù)的計(jì)算公式如下：蛋糕指數(shù)＝支付金額較父行業(yè)占比÷父行業(yè)商家數(shù)占比●蛋糕指數(shù)關(guān)系市場(chǎng)特點(diǎn)參考策略蛋糕指數(shù)大，市場(chǎng)容量小行業(yè)中的企業(yè)數(shù)量較少，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度較低最好進(jìn)行進(jìn)一步的分析，如果該行業(yè)的市場(chǎng)容量呈較明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，運(yùn)營(yíng)者可以考慮進(jìn)入該行業(yè)蛋糕指數(shù)大，市場(chǎng)容量大行業(yè)中的企業(yè)數(shù)量較少，市場(chǎng)容量較大，是典型的藍(lán)海市場(chǎng)的特征值得進(jìn)入蛋糕指數(shù)小，市場(chǎng)容量大行業(yè)中的企業(yè)數(shù)量較多，競(jìng)爭(zhēng)比較激烈如果企業(yè)在該行業(yè)中的某方面存在明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，可以考慮進(jìn)入該行業(yè)蛋糕指數(shù)小，市場(chǎng)容量小行業(yè)中的市場(chǎng)容量小，但不能確定企業(yè)數(shù)量運(yùn)營(yíng)者可以保持觀望，及時(shí)關(guān)注該行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，并做進(jìn)一步分析蛋糕指數(shù)與市場(chǎng)容量關(guān)系反映的市場(chǎng)特點(diǎn)及其參考策略4.2.3市場(chǎng)需求分析市場(chǎng)需求分析主要是估計(jì)市場(chǎng)規(guī)模的大小及產(chǎn)品潛在需求量，是市場(chǎng)行情分析的核心。通過對(duì)消費(fèi)者的需求、購(gòu)買行為和消費(fèi)趨勢(shì)的研究，企業(yè)可以了解市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的需求，從而調(diào)整產(chǎn)品策略、優(yōu)化產(chǎn)品組合、提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。01市場(chǎng)需求量變化趨勢(shì)分析是市場(chǎng)需求分析的重要組成部分。通過對(duì)市場(chǎng)需求量變化趨勢(shì)的研究，能幫助企業(yè)更好地把握市場(chǎng)需求動(dòng)態(tài)。市場(chǎng)需求量變化趨勢(shì)分析可以采用時(shí)間序列分析法、回歸分析法等統(tǒng)計(jì)方法。這些方法可以幫助企業(yè)了解市場(chǎng)需求量的變化規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)，為企業(yè)制定合理的市場(chǎng)策略提供參考。024.3市場(chǎng)選品分析4.3.1行業(yè)商品屬性分析商品屬性是指商品本身所固有的性質(zhì)，是商品在不同領(lǐng)域的差異性（不同于其他商品的性質(zhì)）的集合。也就是說，商品屬性是商品性質(zhì)的集合，是商品差異性的集合。例如，在時(shí)尚服飾行業(yè)，商品屬性包含時(shí)尚性、舒適性、耐用性、品牌等；在食品飲料行業(yè)，商品屬性包含口感、營(yíng)養(yǎng)成分、安全性、品牌等。通過對(duì)不同行業(yè)的商品屬性的分析，企業(yè)可以更好地了解消費(fèi)者的需求和偏好，從而有針對(duì)性地優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、提升產(chǎn)品品質(zhì)等，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力并獲得更大的市場(chǎng)份額。商品屬性需求分析01商品屬性需求分析是市場(chǎng)研究中的重要工作，它涉及對(duì)消費(fèi)者在購(gòu)買商品時(shí)所看重的各種屬性的深入理解和分析。這些屬性可能包括商品的功能、性能、外觀、品牌、價(jià)格等。04品牌需求：品牌在一定程度上代表了商品的質(zhì)量，也是消費(fèi)者在購(gòu)買商品時(shí)考慮的重要因素之一。02功能需求：消費(fèi)者購(gòu)買商品首先是為了滿足某種使用需求，因此商品的功能是最基本的屬性。05價(jià)格需求：價(jià)格是消費(fèi)者在購(gòu)買商品時(shí)考慮的重要因素之一。03外觀需求：商品的外觀是消費(fèi)者對(duì)商品的第一印象，對(duì)很多消費(fèi)者來說，外觀也是影響購(gòu)買決策的重要因素。4.3.3商品搜索關(guān)鍵詞分析商品搜索關(guān)鍵詞分析是指對(duì)消費(fèi)者在搜索引擎或在線商店中輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行深入的研究，以確定他們的購(gòu)物意圖、需求和偏好。企業(yè)搜索關(guān)鍵詞分析有助于商家優(yōu)化產(chǎn)品列表、改進(jìn)搜索引擎優(yōu)化（SearchEngineOptimization，SEO）策略、提高網(wǎng)站的可見性，并最終提升銷售額。4.3.3商品搜索關(guān)鍵詞分析WordItOut：可以根據(jù)用戶輸入的文本生成各種樣式的詞云。用戶可以根據(jù)需要對(duì)詞云進(jìn)行再設(shè)計(jì)，如設(shè)置顏色、字符、字體、背景和文字位置等。但WordItOut不能識(shí)別中文，如果輸入中英混合的文本，詞云可能只顯示英文文本。02WordArt：WordArt是在線詞云工具，不需要注冊(cè)就能使用，而且對(duì)熱詞數(shù)量沒有限制，支持設(shè)置字體、形狀等，在線詞云支持交互查看。用戶在網(wǎng)站上完成詞云圖的繪制后，可以將其印在衣服、杯子等物品上。WordArt需要用戶上傳指定字體才能支持中文詞云展示。03微詞云：支持自動(dòng)文本分析，提供了大量的形狀模板，也支持自定義模板。其支持的字體種類很多，圖片顏色種類也很多，還支持漸變色。微詞云操作比較簡(jiǎn)單，但需要注冊(cè)，免費(fèi)版生成的圖片有水印，而且對(duì)詞匯數(shù)量有限制。04Wordle：Wordle是一個(gè)用于從文本生成詞云圖的游戲工具，可以快速分析文本或網(wǎng)站的詞頻，并以多種風(fēng)格展示。它支持文字字體選擇和用戶自定義顏色。詞云圖生成后，可以保存在網(wǎng)絡(luò)中以供查看、下載和分享。Wordle目前主要支持英文。01FineBI：一款國(guó)產(chǎn)商業(yè)智能分析工具，操作簡(jiǎn)單，個(gè)人版是永久免費(fèi)的。05商品屬性需求分析方法商品屬性需求分析方法主要包括問卷調(diào)查、用戶訪談、數(shù)據(jù)分析等。問卷調(diào)查可以收集大量消費(fèi)者的意見和需求，用戶訪談可以深入了解消費(fèi)者的想法和感受，數(shù)據(jù)分析可以揭示消費(fèi)者行為和偏好背后的規(guī)律。通過這些方法，企業(yè)可以全面了解消費(fèi)者對(duì)商品屬性的需求，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、提升產(chǎn)品品質(zhì)，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。4.4商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫4.4.1競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的識(shí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是指可能會(huì)對(duì)企業(yè)的發(fā)展造成一定影響的企業(yè)與組織。識(shí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)分析的第一步。01競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的界定：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手即生產(chǎn)、銷售同類商品或替代品，提供同類服務(wù)或替代服務(wù)，以及價(jià)格區(qū)間相近、目標(biāo)客戶類似的相關(guān)企業(yè)。通常來說，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間存在資源爭(zhēng)奪，所以企業(yè)可以根據(jù)爭(zhēng)奪資源的不同來界定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。02尋找競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手：企業(yè)在尋找競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手時(shí)，可以采用多種方法，其中包括分析商品屬性、分析目標(biāo)客戶群體和分析營(yíng)銷活動(dòng)。034.4.2競(jìng)品數(shù)據(jù)分析競(jìng)品是指競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的商品，競(jìng)品數(shù)據(jù)分析主要是對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的某款單品進(jìn)行全面分析。競(jìng)品數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容如下：競(jìng)品數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容說明競(jìng)品基本信息競(jìng)品的款式、顏色、功能、材質(zhì)、賣點(diǎn)等，運(yùn)營(yíng)者可以通過查看競(jìng)品的詳情頁來獲得這些信息價(jià)格競(jìng)品的定價(jià)、成交價(jià)等收藏量競(jìng)品的收藏人數(shù)銷售情況競(jìng)品在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的銷量、銷售額情況推廣活動(dòng)競(jìng)品是否參加了推廣活動(dòng)，參加了哪些推廣活動(dòng)，活動(dòng)規(guī)則是什么，活動(dòng)效果如何等競(jìng)品評(píng)價(jià)競(jìng)品的評(píng)價(jià)人數(shù)、評(píng)價(jià)內(nèi)容等競(jìng)品的上下架時(shí)間競(jìng)品的上架時(shí)間、下架時(shí)間競(jìng)品服務(wù)內(nèi)容競(jìng)品為客戶提供的服務(wù)承諾，例如是否包郵、是否贈(zèng)送運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)、是否支持7天無理由退換貨、是否提供免費(fèi)上門安裝服務(wù)等4.3競(jìng)店數(shù)據(jù)分析競(jìng)店就是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的店鋪，企業(yè)通過觀察和分析競(jìng)店的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以掌握競(jìng)店的運(yùn)營(yíng)情況，從而取長(zhǎng)補(bǔ)短，調(diào)整并優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。競(jìng)店數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容如下：競(jìng)店數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容說明競(jìng)店屬性數(shù)據(jù)分析競(jìng)店的商品品牌是否為原創(chuàng)品牌、品牌定位、目標(biāo)客戶群體定位、商品風(fēng)格、商品價(jià)位、可提供的服務(wù)等競(jìng)店商品類目分析競(jìng)店的商品類目布局、類目銷售額等競(jìng)店銷售情況分析競(jìng)店在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的銷售量、銷售額、訪客數(shù)、客單價(jià)、支付-轉(zhuǎn)化率等競(jìng)店推廣活動(dòng)分析競(jìng)店開展了哪些推廣活動(dòng)、參加推廣活動(dòng)的商品特點(diǎn)和數(shù)量、推廣活動(dòng)的具體內(nèi)容、推廣活動(dòng)產(chǎn)生的效果等競(jìng)店商品上下架時(shí)間分析競(jìng)店上下架商品的時(shí)間、更新商品的頻率等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析報(bào)告競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析報(bào)告是企業(yè)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行全面分析的重要文檔，它可以幫助企業(yè)了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，從而制定更有針對(duì)性的競(jìng)爭(zhēng)策略。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析報(bào)告的主要內(nèi)容如下：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)，如品牌影響力、產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格優(yōu)勢(shì)等，并提出應(yīng)對(duì)策略。0501競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手概況：介紹競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的基本情況，如公司名稱、成立時(shí)間、主營(yíng)業(yè)務(wù)、市場(chǎng)份額等。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手劣勢(shì)：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的劣勢(shì)，如品牌知名度低、產(chǎn)品質(zhì)量差、價(jià)格高等，并提出利用劣勢(shì)的機(jī)會(huì)。0602競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品分析：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品特點(diǎn)、價(jià)格、質(zhì)量、功能等，并與自身產(chǎn)品進(jìn)行比較。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手發(fā)展動(dòng)態(tài)：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的最新動(dòng)態(tài)，如新產(chǎn)品發(fā)布、市場(chǎng)擴(kuò)張等，并提出應(yīng)對(duì)策略。0703競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手市場(chǎng)策略：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)定位、目標(biāo)客戶群體、營(yíng)銷策略等，并與自身市場(chǎng)策略進(jìn)行比較。通過競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析報(bào)告，企業(yè)可以全面了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況，從而制定更有針對(duì)性的競(jìng)爭(zhēng)策略，提高自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。0804課后實(shí)訓(xùn)：分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)并撰寫商務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告掌握分析某行業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的方法，會(huì)撰寫市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)分析男裝羊絨衫市場(chǎng)數(shù)據(jù)（1）利用支付金額較父行業(yè)占比指標(biāo)分析男裝羊絨衫各子類目的市場(chǎng)容量，要求使用Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖進(jìn)行操作。（2）利用交易指數(shù)和月份指標(biāo)分析男裝羊絨衫各子類目的市場(chǎng)變化趨勢(shì)，同樣要求使用Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖進(jìn)行操作。（3）利用支付金額較父行業(yè)占比、父行業(yè)賣家數(shù)占比兩個(gè)指標(biāo)分析男裝羊絨衫各子類目的市場(chǎng)潛力，要求借助蛋糕指數(shù)在數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖中進(jìn)行操作。實(shí)訓(xùn)內(nèi)容略實(shí)訓(xùn)步驟進(jìn)行小組自評(píng)和互評(píng)，撰寫個(gè)人心得和體會(huì)，教師根據(jù)學(xué)生心得和體會(huì)進(jìn)行評(píng)價(jià)和指導(dǎo)。實(shí)訓(xùn)評(píng)價(jià)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》（微課版）第5

章本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的基本概念、重要性以及它在企業(yè)決策過程中的作用。熟悉運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析中常見的分析方法，以便在不同情境下靈活運(yùn)用這些方法理解和掌握運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的常用指標(biāo)并能夠靈活運(yùn)用。熟練掌握使用數(shù)據(jù)分析工具（如Excel）進(jìn)行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的技能，包括店鋪交易情況分析、預(yù)測(cè)店鋪利潤(rùn)、流量結(jié)構(gòu)與質(zhì)量分析等多個(gè)方面，以全面提升數(shù)據(jù)分析能力和業(yè)務(wù)洞察力。1銷售數(shù)據(jù)分析2推廣數(shù)據(jù)分析目錄3服務(wù)績(jī)效分析

案例導(dǎo)入“雙十一”的興起及發(fā)展“雙十一”是指每年的11月11日，現(xiàn)已成為我國(guó)電子商務(wù)平臺(tái)的標(biāo)志性購(gòu)物狂歡節(jié)。各大電商平臺(tái)（如阿里巴巴、京東、唯品會(huì)等）利用這一天開展大規(guī)模的打折促銷活動(dòng)，以吸引消費(fèi)者并提高銷售額。從2009年開始，天貓商城“雙十一”的銷售額逐年增加。天貓商城2009年“雙十一”銷售額為0.5億元，2010年提高到9.36億元，……，2017年銷售額達(dá)到1682.69億元（相當(dāng)于全國(guó)線下最大連鎖超市當(dāng)年的銷售額）。2020年，在各種因素的影響下，雙十一銷售額仍然強(qiáng)勁增長(zhǎng)，達(dá)到4982億元，再次證明了電子商務(wù)的韌性和活力?！半p十一”銷售額的快速增長(zhǎng)離不開數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。阿里巴巴等電商平臺(tái)通過大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，能夠更準(zhǔn)確地把握消費(fèi)者需求，制定更為精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略。同時(shí)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)還優(yōu)化了供應(yīng)鏈管理、物流配送等環(huán)節(jié)，提高了運(yùn)營(yíng)效率，降低了成本。“雙十一”的成功不僅在于其高銷售額，更在于其背后的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)理念和技術(shù)支撐。這為電商行業(yè)提供了寶貴的啟示：只有不斷創(chuàng)新和進(jìn)步，才能滿足消費(fèi)者日益增長(zhǎng)的需求，贏得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的主動(dòng)權(quán)。

案例導(dǎo)入思考1．阿里巴巴如何通過數(shù)字化運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)銷售額的快速增長(zhǎng)？2．?dāng)?shù)字化運(yùn)營(yíng)在電商平臺(tái)中的作用和價(jià)值是什么？3．電商行業(yè)應(yīng)如何借鑒“雙十一”的成功經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)自身的創(chuàng)新和發(fā)展？1銷售數(shù)據(jù)分析銷售數(shù)據(jù)指的是能體現(xiàn)企業(yè)銷售業(yè)績(jī)的數(shù)據(jù)，常見的銷售數(shù)據(jù)包括交易數(shù)據(jù)、店鋪利潤(rùn)數(shù)據(jù)、店鋪流量數(shù)據(jù)等。交易數(shù)據(jù)的概念01

5.1.1交易數(shù)據(jù)分析交易數(shù)據(jù)是反映企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的實(shí)際業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，它描述組織業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)過程中的內(nèi)部事件、外部事件或交易記錄。主要包括各種訂單數(shù)據(jù)、銷售記錄數(shù)據(jù)、采購(gòu)入庫(kù)數(shù)據(jù)等。交易數(shù)據(jù)分析旨在從交易數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。它有助于企業(yè)理解交易模式、識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)、預(yù)測(cè)未來表現(xiàn)，并據(jù)此制定更有效的業(yè)務(wù)策略。交易數(shù)據(jù)分析的常用指標(biāo)025.1.1交易數(shù)據(jù)分析對(duì)商務(wù)企業(yè)，特別是電商企業(yè)而言，企業(yè)的銷售額為訪問量、轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)的乘積。銷售額=訪問量×轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)訪問量：表示潛在客戶的數(shù)量，它反映了企業(yè)網(wǎng)站的吸引力及市場(chǎng)推廣的效果。訪問量越高，說明企業(yè)的品牌知名度越高，曝光率越高。轉(zhuǎn)化率：是指訪問者中實(shí)際完成購(gòu)買行為的比例。高轉(zhuǎn)化率意味著企業(yè)能夠更有效地將潛在客戶轉(zhuǎn)化為實(shí)際購(gòu)買者。轉(zhuǎn)化率=（轉(zhuǎn)化人數(shù)/點(diǎn)擊人數(shù)）×100%客單價(jià)：是指在一定周期內(nèi)客戶購(gòu)買產(chǎn)品的平均金額，即平均每位客戶在店里消費(fèi)了多少金額。提高客單價(jià)有助于提高整體銷售額?？蛦蝺r(jià)=支付成交金額/成交用戶數(shù)交易數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析035.1.1交易數(shù)據(jù)分析交易數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析主要包括以下幾個(gè)方面。銷售額與銷售量趨勢(shì)分析：通過統(tǒng)計(jì)店鋪的銷售額和銷售量，分析不同時(shí)間段（如月度、季度、年度）的變化趨勢(shì)，評(píng)估銷售業(yè)績(jī)的穩(wěn)定性和波動(dòng)性。通過銷售額與銷售量趨勢(shì)分析，企業(yè)可以了解銷售額與銷售量的季節(jié)性變化、市場(chǎng)波動(dòng)等信息，為合理制定銷售計(jì)劃與銷售策略提供參考。訂單量與轉(zhuǎn)化率分析：分析訂單數(shù)量和訪客流量轉(zhuǎn)化為實(shí)際購(gòu)買的比例，了解訪客流量的吸引力和店鋪的銷售效率，從而評(píng)估店鋪的吸引力和銷售策略的有效性?？蛦蝺r(jià)分析：計(jì)算每位客戶的平均消費(fèi)金額（即客單價(jià)），分析其與店鋪定位和產(chǎn)品定價(jià)策略的匹配程度，確保營(yíng)銷策略的合理性。5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-1】分析某店鋪的交易趨勢(shì)在生意參謀“交易”模塊中采集近1個(gè)月的銷售數(shù)據(jù)，分析店鋪交易情況。由于單日數(shù)據(jù)趨勢(shì)波動(dòng)起伏不定，下面以“星期”為時(shí)間維度分析店鋪交易的整體趨勢(shì)情況圖5.1計(jì)算客單價(jià)5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-1】分析某店鋪的交易趨勢(shì)圖5.2按星期銷售額與銷量趨勢(shì)圖圖5.3按星期客單價(jià)趨勢(shì)圖銷售額和銷量在一周內(nèi)呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)，其中星期四的銷售額與銷量達(dá)到最低點(diǎn)，而從星期五開始，兩者均開始上升，并在周六達(dá)到峰值。這表明周末可能是銷售的高峰期，客戶的購(gòu)買力在這兩天尤為強(qiáng)勁。因此，企業(yè)應(yīng)該考慮在周末加大營(yíng)銷力度，推出促銷活動(dòng)或特別優(yōu)惠，以吸引更多客戶并提升銷售額。從中可以看出，客單價(jià)在一周內(nèi)呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)。從星期日到星期二，客單價(jià)逐漸下降，從星期三開始，客單價(jià)開始回升，并在周六達(dá)到峰值。這可能是由于周末客戶有更多的空閑時(shí)間和購(gòu)物意愿。因此，企業(yè)可以在周末加大促銷力度，吸引更多客戶購(gòu)買商品，提高銷售額借助轉(zhuǎn)化漏斗模型分析整體轉(zhuǎn)化情況045.1.1交易數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化漏斗模型用于可視化客戶從進(jìn)入某個(gè)過程（如營(yíng)銷、銷售、客戶注冊(cè)等）到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)（如購(gòu)買產(chǎn)品、完成注冊(cè)等）的轉(zhuǎn)化率。該模型通過將一個(gè)過程分解為多個(gè)步驟，并量化每一步的客戶流失情況，幫助企業(yè)了解并優(yōu)化其業(yè)務(wù)流程。轉(zhuǎn)化漏斗模型可以展示客戶從訪問到最終支付的各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化情況，轉(zhuǎn)化率分析指標(biāo)主要有有效訪問率、咨詢轉(zhuǎn)化率、靜默轉(zhuǎn)化率、訂單支付率、成交轉(zhuǎn)化率等。

圖5.4成交轉(zhuǎn)化漏斗模型借助轉(zhuǎn)化漏斗模型分析整體轉(zhuǎn)化情況045.1.1交易數(shù)據(jù)分析①有效訪問率通常是指網(wǎng)站中有效訪問次數(shù)與總訪問次數(shù)的比例，它反映了網(wǎng)站訪問者中真正對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容感興趣或有所貢獻(xiàn)的用戶比例。

有效訪問率=有效訪問次數(shù)/總訪問次數(shù)②咨詢轉(zhuǎn)化率是指潛在客戶在與企業(yè)進(jìn)行交流后，轉(zhuǎn)化為實(shí)際購(gòu)買或采取進(jìn)一步行動(dòng)的比例

咨詢轉(zhuǎn)化率=咨詢成交人數(shù)/咨詢?nèi)藬?shù)③靜默轉(zhuǎn)化率是指客戶訪問網(wǎng)店后，不通過咨詢，而是通過比較、搜索或其他自助方式直接下單購(gòu)買的比例。

靜默轉(zhuǎn)化率=靜默成交人數(shù)/靜默訪客數(shù)借助轉(zhuǎn)化漏斗模型分析整體轉(zhuǎn)化情況045.1.1交易數(shù)據(jù)分析④訂單支付率是指付款客戶數(shù)與下單客戶數(shù)之比

訂單支付率=付款客戶數(shù)/下單客戶數(shù)⑤成交轉(zhuǎn)化率是指產(chǎn)生購(gòu)買行為的客戶人數(shù)與店鋪或網(wǎng)站的訪客人數(shù)之比

成交轉(zhuǎn)化率=產(chǎn)生購(gòu)買行為的客戶人數(shù)/店鋪或網(wǎng)站的訪客人數(shù)5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-2】分析某店鋪的整體轉(zhuǎn)化情況某電商不同營(yíng)銷環(huán)節(jié)的人數(shù)如下圖，要求計(jì)算計(jì)算整體轉(zhuǎn)化率。①首先計(jì)算每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率（當(dāng)前環(huán)節(jié)人數(shù)/上一個(gè)環(huán)節(jié)人數(shù)）；②計(jì)算每個(gè)環(huán)節(jié)的整體轉(zhuǎn)化率（當(dāng)前環(huán)節(jié)人數(shù)/總?cè)藬?shù)，這里總?cè)藬?shù)即為選購(gòu)商品環(huán)節(jié)的當(dāng)前人數(shù)）；③計(jì)算占位數(shù)據(jù)。計(jì)算當(dāng)前環(huán)節(jié)整體轉(zhuǎn)化率與初始轉(zhuǎn)化率的差值（即100%），差值除以2后獲得占位數(shù)據(jù)，即占位數(shù)據(jù)=（初始轉(zhuǎn)化率-當(dāng)前環(huán)節(jié)整體轉(zhuǎn)化率）÷2。圖5.5某電商營(yíng)銷環(huán)節(jié)人數(shù)5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-2】分析某店鋪的整體轉(zhuǎn)化情況圖5.6計(jì)算環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率、整體轉(zhuǎn)化率與占位數(shù)據(jù)圖5.7調(diào)整數(shù)據(jù)順序后的下單轉(zhuǎn)化率圖表該店鋪的整體轉(zhuǎn)化率為2.90%，這意味著在1000個(gè)初始客戶中，只有29個(gè)客戶成功完成了支付。同時(shí)，圖中顯示“提交訂單”及“選擇支付方式”這兩個(gè)環(huán)節(jié)的客戶流失率相對(duì)較高。造成這兩個(gè)環(huán)節(jié)客戶流失率較高的原因可能是客戶體驗(yàn)不佳或支付方式受限等問題。因此，企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注這兩個(gè)環(huán)節(jié)，找出客戶流失的原因，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化，以提升店鋪的整體轉(zhuǎn)化率。單品轉(zhuǎn)化分析055.1.1交易數(shù)據(jù)分析（1）單品流量轉(zhuǎn)化分析在電子商務(wù)或零售領(lǐng)域中，單品流量轉(zhuǎn)化分析是指對(duì)特定商品（單品）的流量與轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行深入分析和研究。通過分析單品的流量轉(zhuǎn)化情況，企業(yè)可以了解不同流量渠道的轉(zhuǎn)化效果，從而制定更有效的運(yùn)營(yíng)推廣策略。5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-3】分析店鋪單品流量與轉(zhuǎn)化利用已下載并整理到Excel中的單品流量轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)來分析單品的流量和轉(zhuǎn)化情況。①首先分別計(jì)算下單轉(zhuǎn)化率（下單買家數(shù)/訪客數(shù)）和支付轉(zhuǎn)化率（支付買家數(shù)/訪客數(shù)）；②為當(dāng)前數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表；③以當(dāng)前數(shù)據(jù)透視表為基礎(chǔ)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖；圖5.8計(jì)算下單轉(zhuǎn)化率和支付轉(zhuǎn)化率5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-3】分析店鋪單品流量與轉(zhuǎn)化由圖可知，該商品最重要的兩個(gè)流量渠道為淘內(nèi)免費(fèi)其他和我的淘寶，這兩個(gè)流量渠道的轉(zhuǎn)化率不是太高，如果能提高轉(zhuǎn)化率，則能給店鋪的銷量帶來較大的提升。手淘旺信的轉(zhuǎn)化率最高，說明該渠道的流量質(zhì)量很好，店鋪應(yīng)該進(jìn)一步加大“引流”力度。圖5.9流量轉(zhuǎn)化情況單品轉(zhuǎn)化分析055.1.1交易數(shù)據(jù)分析（2）單品關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化分析單品關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化分析是電子商務(wù)和SEO中非常關(guān)鍵的一環(huán)，它主要關(guān)注特定商品（單品）的關(guān)鍵詞在搜索引擎中的表現(xiàn)以及關(guān)鍵詞如何促進(jìn)實(shí)際的銷售。通過單品關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化分析，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地了解客戶需求和市場(chǎng)變化，制定更加有效的營(yíng)銷策略和優(yōu)化方案，從而提高單品在搜索引擎中的曝光度和轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而提升整體銷售額。5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-4】分析某店鋪使用的咖啡關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化效果①將某店鋪使用的咖啡關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)整理到Excel中，分別計(jì)算下單轉(zhuǎn)化率（下單客戶數(shù)/訪客數(shù)）和支付轉(zhuǎn)化率（支付客戶數(shù)/訪客數(shù)）；②同時(shí)選擇A1:A11,J1:J11，創(chuàng)建組合圖。在“插入圖表”對(duì)話框中，將“訪客數(shù)”數(shù)據(jù)系列的圖表類型設(shè)置為“簇狀柱形圖”，坐標(biāo)軸設(shè)置為主坐標(biāo)軸，將“支付轉(zhuǎn)化率”數(shù)據(jù)系列的圖表類型設(shè)置為”折線圖“，坐標(biāo)軸設(shè)置為次坐標(biāo)軸，單擊”確定“按鈕。圖5.10計(jì)算下單轉(zhuǎn)化率和支付轉(zhuǎn)化率5.1.1交易數(shù)據(jù)分析【課堂實(shí)操5-4】分析某店鋪使用的咖啡關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化效果圖5.11咖啡關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化效果分析關(guān)鍵詞“條裝原味三合一速溶咖啡”“正品無糖低脂咖啡”訪客數(shù)較多，但支付轉(zhuǎn)化率均較低，說明關(guān)鍵詞可能過于寬泛，吸引了大量非目標(biāo)受眾訪問者。這些訪問者可能只是出于好奇而訪問，并沒有明確的購(gòu)買意向。關(guān)鍵詞還可能與實(shí)際商品的相關(guān)性不高，導(dǎo)致吸引的訪問者并非真正的潛在買家。而“提神速溶藍(lán)山咖啡”“提神速溶拿鐵研磨咖啡粉”關(guān)鍵詞的訪客數(shù)不多但支付轉(zhuǎn)化率很高，說明關(guān)鍵詞可能非常精準(zhǔn)地吸引到了目標(biāo)受眾，這些訪問者對(duì)商品有明確的需求和購(gòu)買意向。該店鋪可以通過拓展關(guān)鍵詞，發(fā)現(xiàn)更多與商品相關(guān)的關(guān)鍵詞，并嘗試進(jìn)行廣告投放或優(yōu)化SEO，以吸引更多潛在買家。店鋪利潤(rùn)分析的概念01

5.1.2店鋪利潤(rùn)分析店鋪利潤(rùn)是指在一定經(jīng)營(yíng)期間內(nèi)，店鋪通過銷售商品和提供服務(wù)所獲得的總收入減去所有成本和費(fèi)用后的剩余金額。這個(gè)剩余金額直接反映了店鋪的盈利水平，是衡量店鋪經(jīng)營(yíng)狀況的重要指標(biāo)之一。店鋪利潤(rùn)分析是指對(duì)店鋪運(yùn)營(yíng)過程中的各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，以評(píng)估店鋪的盈利能力、運(yùn)營(yíng)效率和揭示其潛在問題。店鋪利潤(rùn)分析涉及對(duì)各種成本和費(fèi)用的計(jì)算，包括原材料成本、人工成本、租金、水電費(fèi)等。通過對(duì)比不同時(shí)期的利潤(rùn)數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)店鋪盈利的變化趨勢(shì)，并找出影響利潤(rùn)的關(guān)鍵因素。交易數(shù)據(jù)是反映企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的實(shí)際業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，它描述組織業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)過程中的內(nèi)部事件、外部事件或交易記錄。主要包括各種訂單數(shù)據(jù)、銷售記錄數(shù)據(jù)、采購(gòu)入庫(kù)數(shù)據(jù)等。店鋪利潤(rùn)分析的過程02

5.1.2店鋪利潤(rùn)分析店鋪利潤(rùn)分析是一個(gè)綜合性過程，涉及多個(gè)方面。店鋪利潤(rùn)分析的主要過程如下。（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集；（2）銷售額分析；（3）成本分析：影響成本的因素主要有商品成本、推廣成本和固定成本；（4）費(fèi)用分析（5）利潤(rùn)計(jì)算與分析

利潤(rùn)=成交金額-總成本

銷售利潤(rùn)率=利潤(rùn)÷成交金額×100%

成本利潤(rùn)率=利潤(rùn)÷總成本×100%。（6）比較與對(duì)標(biāo)（7）制定優(yōu)化策略

5.1.2店鋪利潤(rùn)分析【課堂實(shí)操5-5】預(yù)測(cè)店鋪利潤(rùn)利用某店鋪上半年的銷售和成本數(shù)據(jù)，以及下半年的銷售目標(biāo)來預(yù)測(cè)下半年的各項(xiàng)成本和利潤(rùn)。①將店鋪每月的成交金額、商品成本、推廣成本、固定成本等數(shù)據(jù)整理到Excel中，并輸入店鋪未來6個(gè)月的成交金額目標(biāo)數(shù)據(jù)