第1章初識商務數(shù)據(jù)分析隨著大數(shù)據(jù)、云計算、AIGC等信息技術的發(fā)展，企業(yè)已經從過去的“粗放式”運營轉變?yōu)楫斍白⒅財?shù)據(jù)分析的精細化運營。本章將引領讀者初步認識商務數(shù)據(jù)分析，以及了解數(shù)據(jù)分析師的能力要求與工作方向。目錄contents01商務數(shù)據(jù)分析認知02數(shù)據(jù)分析師人才素養(yǎng)Part/

01商務數(shù)據(jù)分析認知對于企業(yè)來說，商務數(shù)據(jù)是非常重要的信息資源。運營者對商務數(shù)據(jù)進行科學、有效的分析，所得到的分析結果能夠為企業(yè)運營提供有效的指導和支持。1.1.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是事實或觀察的結果，是記錄客觀事物的性質、狀態(tài)及相互關系的符號或符號的組合。數(shù)據(jù)不僅指狹義上的數(shù)字，還包括具有一定意義的文字、字母、圖形、圖像、視頻、

音頻等，以及客觀事物的屬

性、位置及其相互關系的抽象表示。按照數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，電商運營過程中產生的數(shù)據(jù)可以分為數(shù)值型數(shù)據(jù)和文本型數(shù)據(jù)。數(shù)值型數(shù)據(jù)數(shù)值型數(shù)據(jù)是表示數(shù)量或數(shù)值的數(shù)據(jù)，用于描述事物的量的特征，能通過測量或計數(shù)獲得。它們能進行數(shù)學運算。文本型數(shù)據(jù)文本型數(shù)據(jù)主要用于描述事物的品質、屬性、特征等，通常無法用數(shù)值準確表示，而是通過文字、符號等來描述。這類數(shù)據(jù)一般用于分類和分組。1.1.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指收集、處理數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中獲取信息的過程。具體來說，數(shù)據(jù)分析是指運用適當?shù)姆治龇椒ê头治龉ぞ邔Λ@取的數(shù)據(jù)進行處理，并對這些數(shù)據(jù)加以匯總和理解，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)功能、發(fā)揮數(shù)據(jù)作用的過程。數(shù)據(jù)分析可以分為描述性分析、診斷性分析、預測性分析和指導性分析。描述性分析描述性分析解決的是“發(fā)生了什么”的問題。某直播間一場直播的人氣數(shù)據(jù)和直播趨勢1.1.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指收集、處理數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中獲取信息的過程。具體來說，數(shù)據(jù)分析是指運用適當?shù)姆治龇椒ê头治龉ぞ邔Λ@取的數(shù)據(jù)進行處理，并對這些數(shù)據(jù)加以匯總和理解，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)功能、發(fā)揮數(shù)據(jù)作用的過程。數(shù)據(jù)分析可以分為描述性分析、診斷性分析、預測性分析和指導性分析。診斷性分析診斷性分析解決的是“為什么會出現(xiàn)某種情況”的問題。預測性分析預測性分析是進行某種預測，解決的是“可能會發(fā)生什么”的問題。指導性分析指導性分析是在描述性分析、診斷性分析和預測性分析的基礎上，幫助電商運營者制定更合理的運營方案或策略。描述性分析描述性分析解決的是“發(fā)生了什么”的問題。1.1.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析

常用術語運營者進行商務數(shù)據(jù)分析時，為了能夠對數(shù)據(jù)做出更加科學的分析和判斷，需要了解一些常用的數(shù)據(jù)分析術語。絕對數(shù)與相對數(shù)絕對數(shù)是總量指標；相對數(shù)是兩個有聯(lián)系的指標的比值。百分比與百分點百分比是指用百分率表示的兩個數(shù)的比例關系；百分點在統(tǒng)計學上指以百分數(shù)形式表示的不同時期相對指標的變動幅度，百分之一為一個百分點。頻數(shù)與頻率頻數(shù)是指一組數(shù)據(jù)中個別數(shù)據(jù)重復出現(xiàn)的次數(shù)；頻率是指一組數(shù)據(jù)中某個數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)與總次數(shù)的比值。比例與比率比例是指總體中各部分的數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)的比重；比率是指樣本（或總體）中各個類別數(shù)據(jù)之間的比值。1.1.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析

常用術語運營者進行商務數(shù)據(jù)分析時，為了能夠對數(shù)據(jù)做出更加科學的分析和判斷，需要了解一些常用的數(shù)據(jù)分析術語。倍數(shù)與番數(shù)倍數(shù)是一個數(shù)除以另一個數(shù)所得的商；番數(shù)是描述數(shù)量呈指數(shù)級增長的程度，具體而言，翻N番是指原來數(shù)量的2的N次方倍。人均數(shù)據(jù)人均數(shù)據(jù)是指將要比較的數(shù)據(jù)總數(shù)除以總人數(shù)所得到的數(shù)據(jù)。方差方差是指每個樣本值與全體樣本值平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)。標準差標準差是指各個數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均值，它是方差的算術平方根。1.1.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析

常用術語運營者進行商務數(shù)據(jù)分析時，為了能夠對數(shù)據(jù)做出更加科學的分析和判斷，需要了解一些常用的數(shù)據(jù)分析術語。算術平均數(shù)算術平均數(shù)分為簡單算術平均數(shù)和加權算術平均數(shù)，商務數(shù)據(jù)分析中常用的是簡單算術平均數(shù)。簡單算術平均數(shù)是未分組的原始數(shù)據(jù)的算術平均數(shù)。其計算公式如下：簡單算術平均數(shù)＝所有數(shù)據(jù)之和÷數(shù)據(jù)個數(shù)中位數(shù)將數(shù)據(jù)集合中的所有數(shù)據(jù)按照升序或降序的方式排列，居于最中間的數(shù)據(jù)即為該集合的中位數(shù)。眾數(shù)眾數(shù)是指一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)，它反映了一組數(shù)據(jù)的集中程度。9月銷量排名前10的商品及其所屬品類商品名稱所屬品類潤唇膏美妝類電動牙刷小型電子商品類香菇醬食品類螺螄粉食品類蔬菜餅干食品類垃圾袋日常生活類手撕面包食品類女士印花T恤服裝類自嗨鍋食品類眼影美妝類1.1.2商務數(shù)據(jù)分析的作用01了解運營狀況02把握運營方向03控制運營成本04對營銷方案進行有效評估1.1.2商務數(shù)據(jù)分析的作用AI賦能：AIGC的功能與應用場景功能類別功能描述文本創(chuàng)作生成各類文本內容，如文章、故事、詩歌、對話、報告等擴寫、續(xù)寫、改寫內容等，如將口語化的文本轉為學術風格的文本等對現(xiàn)有文本進行潤色，如語法糾錯、修改錯別字、優(yōu)化文本表達等將文本翻譯成不同語言圖像創(chuàng)作圖像生成，根據(jù)文本描述生成繪畫作品，如風景、人物、抽象畫等圖像優(yōu)化，去除瑕疵、劃痕、水印等圖像風格轉換，將圖像轉換為不同藝術風格，如油畫、水彩畫、素描等效果音頻創(chuàng)作語音合成，將文本轉化為自然流暢的語音音樂創(chuàng)作，生成音樂旋律、編曲等視頻創(chuàng)作視頻編輯，將文本、圖像轉為視頻內容，為視頻添加字幕跨模態(tài)生成突破模態(tài)限制，實現(xiàn)文本、圖像、音頻間的轉換與融合AIGC的主要功能1.1.2商務數(shù)據(jù)分析的作用功能類別功能描述智能問答回答各種問題，提供專業(yè)領域的問答服務代碼編輯根據(jù)需求描述生成代碼、補全代碼、優(yōu)化代碼，糾正代碼錯誤等數(shù)據(jù)分析處理Excel表格，解讀數(shù)據(jù)，生成可視化圖表等個性化推薦根據(jù)用戶行為和偏好推薦個性化的內容、商品情感分析分析文本內容、圖片內容、視頻內容的情感和情緒數(shù)字人生成生成虛擬數(shù)字人形象AIGC的主要功能AI賦能：AIGC的功能與應用場景1.1.2商務數(shù)據(jù)分析的作用應用場景具體描述構建數(shù)據(jù)分析思路①提供相關分析案例作為參考；②設計數(shù)據(jù)分析指標體系；③梳理數(shù)據(jù)分析方法和思路格式轉換①將PDF格式的文檔轉換為Excel；②將圖片轉換為Excel等輔助收集數(shù)據(jù)①輔助編寫數(shù)據(jù)庫查詢語言以提取數(shù)據(jù)；②輔助提取非結構化數(shù)據(jù)，如用戶評論處理數(shù)據(jù)①清洗數(shù)據(jù)；②合并、拆分Excel表格；③查找數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)運算①數(shù)據(jù)求和；②數(shù)據(jù)合并計算；③求平均值等分析數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行一系列分析，如對比分析、交叉分析、關聯(lián)分析、相關性分析等生成圖表生成柱形圖、餅圖、折線圖、面積圖等可視化圖表生成報告①總結并解讀數(shù)據(jù)分析結論；②輔助生成數(shù)據(jù)分析報告AIGC技術在商務數(shù)據(jù)分析與應用領域的應用場景AI賦能：AIGC的功能與應用場景1.1.3商務數(shù)據(jù)分析的原則01020304科學性系統(tǒng)性針對性實用性商務數(shù)據(jù)分析是需要周密策劃、精心組織、科學實施的系統(tǒng)性工作，它是由一系列工作環(huán)節(jié)、步驟、活動和成果構成的過程。運營者在進行數(shù)據(jù)分析時，還要考慮數(shù)據(jù)的可解釋性、報告的可讀性、結論的指導意義與實用價值等因素。運營者在分析數(shù)據(jù)時要根據(jù)實際情況有針對性地收集數(shù)據(jù)，根據(jù)分析目標選擇合適的分析方法與模型。運營者必須以科學、嚴謹?shù)膽B(tài)度對待數(shù)據(jù)分析的各個環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)分析結果的準確與

客觀。1.1.4商務數(shù)據(jù)分析的內容店鋪自身數(shù)據(jù)分析是指運營者分析自己店鋪的運營數(shù)據(jù)。店鋪自身數(shù)據(jù)分析（1）確定競爭對手（2）收集競爭對手的資料（3）競爭對手分析競爭對手數(shù)據(jù)分析行業(yè)數(shù)據(jù)是指能反映電商行業(yè)或電商某個領域發(fā)展狀況的數(shù)據(jù)。行業(yè)數(shù)據(jù)分析1.1.5商務數(shù)據(jù)分析的維度與指標時間維度：指以時間為分析和描述研究對象的度量尺度。具體來說，運營者可以以“日”“周”“月”“季度”

“年”為統(tǒng)計周期?？臻g維度：泛指除時間維度以外的其他維度。維度運營者進行商務數(shù)據(jù)分析時，會構建商務數(shù)據(jù)分析指標體系，通過分析各類指標來了解店鋪各方面的運營情況。指標商務數(shù)據(jù)分析中常用的指標指標類型常用指標說明流量類

指標頁面瀏覽量（PageView，PV）又稱訪問量，指用戶訪問頁面的次數(shù)，用戶每訪問一個頁面就算一個訪問量，用戶對同一頁面進行多次訪問時，訪問量累加不去重獨立訪客數(shù)（UniqueVisitor，UV）在統(tǒng)計時間內訪問頁面的人數(shù)，同一個用戶在統(tǒng)計時間內的多次訪問只記為一次訪問訪問深度用戶在一次訪問中瀏覽的店鋪內不同頁面的數(shù)量，反映了用戶對店鋪內各個頁面的關注程度平均訪問深度用戶平均每次連續(xù)瀏覽的店鋪頁面數(shù)量頁面訪問時長單個頁面被訪問的時間長度人均頁面訪問數(shù)該指標反映了頁面的黏性，計算公式：人均頁面訪問數(shù)＝頁面瀏覽量（PV）÷獨立訪客數(shù)（UV）跳失率用戶通過相應的入口訪問店鋪，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數(shù)占該入口總訪問次數(shù)的百分比。該指標反映了頁面內容對用戶的吸引程度，跳失率越大，說明頁面對用戶的吸引力越小，該頁面內容就越需要調整平均訪問時長總訪問時長與訪問次數(shù)的比值銷售類指標拍下件數(shù)商品被拍下的總件數(shù)拍下總金額被拍下商品的總金額人均成交件數(shù)平均每個用戶購買的商品件數(shù)，計算公式：人均成交件數(shù)＝成交件數(shù)÷成交用戶數(shù)指標類型常用指標說明銷售類指標當日拍下-付款件數(shù)當日拍下且當日付款的商品件數(shù)當日拍下-付款金額當日拍下且當日付款的金額購物車支付轉化率一定周期內將商品加入購物車并支付的用戶數(shù)占將商品加入購物車的用戶數(shù)的百分比瀏覽-下單轉化率在統(tǒng)計時間內下單的用戶數(shù)占店鋪訪客總數(shù)的百分比瀏覽-支付轉化率在統(tǒng)計時間內支付訂單的用戶數(shù)占店鋪訪客總數(shù)的百分比連帶率銷售的件數(shù)和交易的次數(shù)相除后的數(shù)值，反映的是用戶平均單次消費的商品件數(shù)商品交易總額（GrossMerchandiseVolume，GMV）一段時間內店鋪的成交總額。只要用戶下單生成訂單號，無論這個訂單最終是否成交，都要計入GMV，即GMV包含付款和未付款的部分銷量店鋪在一定時期內實際銷售出去的商品的數(shù)量銷售額店鋪產生的總銷售額，一般指實際成交金額銷售毛利商品銷售收入與成本的差值利潤收入與成本的差額，包括其他直接計入損益的利得和損失。利潤也被稱為凈利潤或凈收益，計算公式：利潤＝收入-成本利潤率利潤率分為成本利潤率、銷售利潤率和產值利潤率。本章討論的是成本利潤率，計算公式：成本利潤率＝（收入-成本）÷成本×100%指標類型常用指標說明會員類指標注冊會員數(shù)一定統(tǒng)計周期內統(tǒng)計周期注冊會員的數(shù)量活躍會員數(shù)一定統(tǒng)計周期內有消費或登錄行為的會員總數(shù)活躍會員比率活躍會員數(shù)占會員總數(shù)的百分比會員復購率在統(tǒng)計周期內產生兩次及兩次以上購買行為的會員數(shù)占產生過購買行為的會員總數(shù)的百分比會員平均購買次數(shù)在統(tǒng)計周期內每個會員平均購買的次數(shù)，計算公式：會員平均購買次數(shù)＝訂單總數(shù)÷產生購買行為的會員總數(shù)客戶類指標留存率用戶在某段時間內開始訪問店鋪，經過一段時間后，仍然繼續(xù)訪問店鋪的用戶被認作留存用戶，留存用戶占當時新增用戶的比例就是留存率客單價每個用戶平均購買商品的金額，即成交金額與成交用戶數(shù)的比值客單件每個用戶平均購買商品的數(shù)量消費頻次一段時間內用戶在店鋪內產生交易行為的次數(shù)最近一次購買時間間隔用戶最近一次在店鋪內產生交易行為的時間距離現(xiàn)在的時間差消費金額用戶在最近一段時間內交易的金額指標類型常用指標說明商品類指標庫存量單位（StockKeepingUnit，SKU）庫存進出計量的基本單元，是不可分割的最小存貨單位。簡單來說，就是商品的最小識別屬性。一款商品有多種顏色、多個型號，則對應多個SKU，且各個SKU的編碼也不相同。例如，對于一款連衣裙來說，粉紅色、S碼就是一個SKU，粉紅色、L碼也是一個SKU，兩者有不同的SKU編碼標準化商品單元（StandardProductUnit，SPU）商品信息聚合的最小單位，是一組可復用、易檢索的標準化信息的集合。該集合描述了一個商品的特性。簡單來說，屬性值、特性相同的商品就可以稱為一個SPU，例如，華為Mate30手機就是一個SPU在線SPU在線商品的SPU數(shù)量獨家商品收入比重獨家銷售的商品所產生的收入占總銷售收入的比例品牌數(shù)店鋪內商品的品牌總數(shù)量在線品牌數(shù)在線商品的品牌總數(shù)量上架商品SKU數(shù)店鋪內上架商品的SKU數(shù)量上架商品SPU數(shù)店鋪內上架商品的SPU數(shù)量首次上架商品數(shù)第一次在店鋪內上架的商品的數(shù)量訂單執(zhí)行率訂單執(zhí)行率＝能夠執(zhí)行的訂單數(shù)量÷訂單總數(shù)量×100%商品搜索指數(shù)商品搜索指數(shù)并不等于搜索次數(shù)，它反映了搜索趨勢，體現(xiàn)了用戶對某款商品的關注度指標類型常用指標說明商品類指標商品交易指數(shù)根據(jù)商品在交易過程中的指標，如訂單數(shù)、買家數(shù)、支付件數(shù)、支付金額等，進行綜合計算得出的數(shù)值。它不等同于交易金額，其數(shù)值越大，說明商品的交易熱度越高采購金額在一定時間內采購商品的總金額采購數(shù)量在一定時間內采購商品的總數(shù)量庫存金額倉庫中保管的商品對應的總金額庫存數(shù)量在一定時間內存放在倉庫中暫時沒有出售的商品數(shù)量庫存天數(shù)商品在倉庫中存放的天數(shù)，庫存天數(shù)越長，所產生的庫存成本就越高庫存周轉率在一定時間內庫存商品周轉的次數(shù)，是反映庫存周轉快慢程度的指標。庫存周轉率越大，表明店鋪的銷售情況越好。庫存周轉率的計算公式：庫存周轉率＝時間段天數(shù)÷庫存周轉天數(shù)。其中，庫存周轉天數(shù)＝時間段天數(shù)÷2×（期初庫存數(shù)量+期末庫存數(shù)量）÷時間段銷量售罄率一定時間內某款商品的銷量占其庫存總量或采購總量的比例。計算公式：售罄率＝銷量÷庫存總量（或采購總量）×100%指標類型常用指標說明市場營銷

活動指標新增訪問數(shù)某推廣活動所帶來的新訪客的數(shù)量活動下單轉化率某推廣活動所帶來的下單的次數(shù)與訪問該活動的次數(shù)的比值投資回報率某一推廣活動期間產生的交易金額與該活動投資成本的比值風控類指標買家評價率某段時間內參與評價的買家與該時間段內買家數(shù)量的比值，反映了買家的評價參與度買家好評率某段時間內賣家收到的好評數(shù)量與該時間段內賣家收到的評價總數(shù)量的比值買家差評率某段時間內賣家收到的差評數(shù)量與該時間段內賣家收到的評價總數(shù)量的比值投訴率發(fā)起投訴的買家數(shù)量占買家總數(shù)量的比值市場競爭類指標市場占有率店鋪內某一商品（或品類）的銷量（或銷售額）在市場同類商品（或品類）中所占的比值市場增長率店鋪內某一商品（或品類）的市場銷量或銷售額在比較期內的增長比率1.1.5商務數(shù)據(jù)分析的維度與指標010203選擇數(shù)據(jù)

分析指標

的原則店鋪所處階段不同，關注重點不同新店鋪已經運營一段時間的店鋪已經有一定規(guī)模的店鋪周期不同，側重點不同按天、按時間段來追蹤以“周”為單位進行分析目的不同，指標不同分析店鋪的銷售業(yè)績分析營銷活動的效果分析店鋪運營員工的工作業(yè)績分析店鋪推廣人員的工作業(yè)績1.1.6商務數(shù)據(jù)分析的基本流程規(guī)劃設計數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)展示撰寫數(shù)據(jù)分析報告1.1.7商務數(shù)據(jù)分析與應用領域常用AIGC工具其核心功能如下：文本生成、語言翻譯、文本分析、智能對話、編程輔助、多模態(tài)交互、數(shù)據(jù)分析和預測、學習研究輔助?！馜eepSeek其核心功能如下：知識問答、文本生成、語言翻譯、圖片生成、邏輯推理、代碼編寫與解釋、智能搜索、網頁瀏覽?！穸拱浜诵墓δ苋缦拢褐悄軉柎?、文本生成、翻譯功能、閱讀理解、代碼生成與理解、圖像生成與識圖、情感分析、摘要生成、文本相似度匹配、深度搜索?！裎男囊谎云浜诵墓δ苋缦拢褐R解答、實時信息、個性化建議、文檔解析、圖表分析、內容總結、內容生成、圖像處理、多語言溝通、多模型切換?！耱v訊元寶其核心功能如下：智能規(guī)劃、數(shù)據(jù)分析、文檔解析、內容生成、智能校對、創(chuàng)意輔助、搭建個人線上知識庫?！褶k公小浣熊其核心功能如下：處理Excel表格、數(shù)據(jù)運算、數(shù)據(jù)分析、圖表生成、文本轉換?！馛hatExcel1.1.7商務數(shù)據(jù)分析與應用領域常用AIGC工具AI賦能：使用AI智能體AI智能體是一種能夠感知環(huán)境、自主決策并執(zhí)行動作以實現(xiàn)特定目標的智能程序或系統(tǒng)。它可以是純軟件（如聊天機器人）、物理實體（如機器人）或軟硬結合系統(tǒng)（如自動駕駛系統(tǒng)）。AI智能體主要具有以下功能：感知與認知、推理與決策、規(guī)劃與執(zhí)行、學習與優(yōu)化、協(xié)作與交互。豆包、文心一言等AIGC工具設有智能體廣場。豆包AI智能體廣場輸入需求1.1.7商務數(shù)據(jù)分析與應用領域常用AIGC工具在豆包中，用戶可以根據(jù)需要創(chuàng)建智能體，具體方法如下。設置智能體的名稱、設定描述輸入頭像描述AI賦能：使用AI智能體1.1.7商務數(shù)據(jù)分析與應用領域常用AIGC工具在豆包中，用戶可以根據(jù)需要創(chuàng)建智能體，具體方法如下。AI優(yōu)化設定描述選擇頭像AI賦能：使用AI智能體1.1.7商務數(shù)據(jù)分析與應用領域常用AIGC工具在豆包中，用戶可以根據(jù)需要創(chuàng)建智能體，具體方法如下。詞云生成助手智能體AI賦能：使用AI智能體Part/

02數(shù)據(jù)分析師人才素養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師是專門從事數(shù)據(jù)收集、整理與分析工作，從數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，并運用數(shù)據(jù)制作數(shù)據(jù)分析報告的人員。在大數(shù)據(jù)時代，越來越多的運營者開始重視數(shù)據(jù)中蘊含的價值，也對數(shù)據(jù)分析師這類人才提出了需求。1.2.1數(shù)據(jù)分析師的能力要求01熟知企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)分析師要熟知企業(yè)所屬行業(yè)的相關知識、企業(yè)業(yè)務及相關流程。02掌握數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)分析師要掌握一定的數(shù)據(jù)分析基本原理和一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，了解不同數(shù)據(jù)分析方法適用的情景。03懂得運用數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)分析師要懂得運用Excel、SQLServer、SPSS、SAS和R語言等數(shù)據(jù)分析工具來開展數(shù)據(jù)分析工作。04具備設計能力數(shù)據(jù)分析師要懂得使用圖表來展現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的信息、數(shù)據(jù)之間的關系