用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私（作者：perplexing）
数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，
那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？
1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了；
2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了；
3, 2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来；
4，2007年1月注册，2007年1月?2008年4月间，平均每3个月就来买一次。
其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。
我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多
隐形的（hidden ）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿岀来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action !?
1,A公司的注册会员发展轨迹
某电子商务公司2002-2007注册用户发展变化
截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.5 6俪已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。
中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”，
发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不
认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27万左右，因为网民总1亿，365天每天都有人可能过生日，所以这个27万的正确率绝对80%以上。
2,A公司的年度交易量发展变化图
恩，不错，2002年每天只有3.13万的交易量，到了2007年，每天有41.83万了。年度交易额来看，2006年就冲过1亿的关口了。每个订单的金额大概就是650元左右。每天的订单量目前维持在600多一点的规模。除掉每天8小时的睡觉时间，其他时间顾客都可以下单的话，大概1~2 分钟就来一个600多元的订单。
3,注册用户的购买情况
如上的2个表格没有意思，这个表格却可以说明很多问题：
购买次数人数百分比人均贡献（元）总计贡献金额（亿）累计贡献0次185773 52.88% 0 0.000 0.00%
1次71859 20.45% 548.49 0.394 100.00% 2次28060 7.99% 1094.03 0.307 90.21% 3次15496 4.41% 1584.46 0.246 82.58% 4次10304 2.93% 1990.09 0.205 76.48% 5次7425 2.11% 2551.32 0.189 71.39% 6次5273 1.50% 3235.61 0.171 66.69% 7次4520 1.29% 3655.12 0.165 62.45% 8次3255 0.93% 4318.95 0.141 58.34% 9次2717 0.77% 4597.85 0.125 54.85% 10次2152 0.61% 5182.04 0.112 51.75% 10次以上14474 4.12% 13622.08 1.972 48.98% 总计351311 100% / 4.026 /
1）
所有的注册用户中，52.88%的注册用户到目前为之还没有产生过购买；所以注册到购买转化率大概47%
产生了3次或以上购买的顾客占总体注册用户的18.68%，但是他们产生的总体购买金额却占了A公司有史以来总体交易金额的82.58%，看来2: 8定律真的是无处不在！
所以，根据这个结果，我们可以把购买了3次或者以上的顾客定义为公司的核心用户，他们是确保公司基石的重量级客户。
3)
购买10次或以上的有14474人，占注册用户4.12%，但是这小小的4.12%的用户为公司贡献了48.98%的交易额！而且人均贡献1.36万！当然不排除企业客户，但是我们发现，购买频率越高，对公司越是至关重要！
我们这里做个假设：如果不考虑重复购买，所有的顾客只要购物，都只买1次，那么会发生什么情况？
结果是：A公司的交易额将变成目前总体交易额的25%M已！公司总体交易额将缩减75%可见：
1)
对于一个购物网站来说，忠诚度的培养和顾客的重复购买，是多么关键。
2)
长期进行老用户的优惠措施(积分优惠、折扣优惠等)是公司发展的根本！
4,有过购买的用户，都是注册之后多久会购买？
如下是以有购买记录的顾客为研究对象的，从没购物的不考虑其中
这个图表说明了几个很重要的规律：
1)
顾客注册之后如果要购物，那么81.78%的顾客都会在注册后的1个月之内下单；
2)
如果顾客注册之后的1个月之内没有购买，那么他81.78%的可能性永远不会来买了；
3)
如果顾客注册之后的半年之内么有购买，那么他90.86%的可能性永远不会来买了；
4)如果顾客注册之后1年以内还没有购买，我们就不用追讨了，他很有可能就蒸发了;
技巧：顾客注册之后，通过 Email 和短信通知其购买，甜美 MM 电话告知，甚至不惜给予丰厚的优惠让顾客来购买。根据统计分析，顾客注册之 后产生第一次购买的概率是 47%左右，但是一旦产生了第一次购物，那么他购买第二次的概率是 60%以上；所以，让顾客产生第一笔交易永远是
值得投入的，一旦变成你的老用户，那么他的价值是很大的。
5，顾客的购物频率是怎么样的？
如下的顾客全部是购买了 2次或者以上的顾客，因为只购买了 1次的顾客，讨论购物频率是没意义的。
购买频率 人数 百分比 累计百分比
0-1个月来买1次 17977 19.19% 19.19% 1-2个月来买1次 18183 19.41% 38.60% 2-3个月来买1次 15476 16.52% 55.12% 3-4个月来买1次 10988 11.73% 66.85% 4-5个月来买1次 8000 8.54% 75.39% 5-6个月来买1次 5658 6.04% 81.43% 6-7个月来买1次 4244 4.53% 85.96% 7-8个月来买1次 3035 3.24% 89.20% 8-9个月来买1次 2145 2.29% 91.49% 9-10个月来买1次 1705 1.82% 93.31% 10个月以上购买1次
6267 6.69% 100.00% 总计
93678
100%
/
这个表格也有意思：
1)81.96%的顾客都会在半年之内来购买 1次，所以，对我们公司来说：
2个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息，必要性： 38.60%; 3个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息，必要性： 55.12%； 6个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息，必要性：
81.43%； 6)
新老用户交替的科学计算矩阵图 如下这个图是有意义的，是动态跟踪顾客购买记录的矩阵。这个图有点绕口，它观察的是：顾客最后一次下单的情况。 比如，我们拿2002年来说明：2002年注册的那帮家伙，最后一次下单都是什么时候呢？如下的百分比说明:
21.49%的人最后一次购买是在 2002年; 8.16%的人最后一次购买是在 2003年；
38.16%的人最后一次购买是在 2007年!
这个表格说明：
不管顾客是哪一年注册的，平均来说 40%的顾客还是会在目前保持活跃度的，顾客的生命期比我们想象的要长；也就是说:
1) 2002年注册的人如果购买了, 2) 2002年注册的人如果购买了, 3) ……
4) 2002年注册的人如果购买了,
2002年注册的那帮家
伙如果产生了购物，他们40%左右现在还在活跃着！2003年注册的那帮家伙如果产生了购物，他们40%左右现在还在活跃着!
2002 年2003 年2004 年2005 年2006 年2007 年总计2002年注册21.49% 8.16% 6.44% 8.85% 16.90% 38.16% 100.00% 2003年注册28.08% 8.47% 9.63% 14.88% 38.94% 100.01% 2004年注册27.04% 10.90% 17.99% 44.08% 100.00% 2005年注册35.00% 21.59% 43.41% 100.00% 2006年注册55.27% 44.73% 100.00% 2007年注册100.00%
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
广西省企业信息化及电子商务情况数据分析报告2018版
序言 广西省企业信息化及电子商务情况数据分析报告从企业总数量，企业期末使用计算机数，企业每百人使用计算机数，企业拥有网站数，每百家企业拥有网站数等重要因素进行分析，剖析了广西省企业信息化及电子商务情况现状、趋势变化。 广西省企业信息化及电子商务情况数据分析报告相关知识产权为发布方即 我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均请注明出处。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解广西省企业信息化及电子商务情况现状及发展趋势。广西省企业信息化及电子商务情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门。 广西省企业信息化及电子商务情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍广西省企业信息化及电子商务情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录 第一节广西省企业信息化及电子商务情况现状概况 (1) 第二节广西省企业总数量指标分析 (3) 一、广西省企业总数量现状统计 (3) 二、全国企业总数量现状统计 (3) 三、广西省企业总数量占全国企业总数量比重统计 (3) 四、广西省企业总数量（2015-2017）统计分析 (4) 五、广西省企业总数量（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国企业总数量（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国企业总数量（2016-2017）变动分析 (5) 八、广西省企业总数量同全国企业总数量（2016-2017）变动对比分析 (6) 第三节广西省企业期末使用计算机数指标分析 (7) 一、广西省企业期末使用计算机数现状统计 (7) 二、全国企业期末使用计算机数现状统计分析 (7) 三、广西省企业期末使用计算机数占全国企业期末使用计算机数比重统计分析 (7) 四、广西省企业期末使用计算机数（2015-2017）统计分析 (8) 五、广西省企业期末使用计算机数（2016-2017）变动分析 (8) 六、全国企业期末使用计算机数（2015-2017）统计分析 (9)
一、主要路径分析 一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活 不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。 然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册 注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存 用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如： 对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户； 对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收 我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。 如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播 由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。 二、行为数据分析 分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。 做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。 下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。 用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号
电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析 电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。 一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 我们先来说说流量来源分析。 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。 流量分析一般一奥分析以下内容： 网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少 搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。 网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。 网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。 推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。 其次是流量效率分析 流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下： 到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。
一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型
模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析 关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的
全国电商平台的消费数据及分析，全国电商平台发展状况详情分析随着互联网的发展，我国的电商平台消费数据发生了很大的变化，各类产品销售额不断上升是趋势。电子商务破除了时空的壁垒、提供了丰富的信息资源、为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能，这将影响到社会的经济布局和结构。下面小编为大家详细介绍一下全国电商平台的消费数据及分析。 一、电商平台现如今发展状况 电子商务有很高的互动性，它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同，消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站，而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质，做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。 二、电商平台的创新之处在哪里 如今电商平台也有很大的创新，我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。 1、通过“人”参与的模式，可以让一个人在平台中身份任意转化。如：誉风购物通过“用
户链”的收益捆绑，使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商，也可以是一位消费者、也可以是一位创业者；消费者也可以是商家，也可以是创业者；创业者也可以是商家，也可以的消费者。 2、通过“智”参与的模式，无论是商家、消费者还是创业者，只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物，当该用户产生交易后，就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益，并且任何有能力、有时间的人都能参与共享，得到相应的终身收益。 3、通过“力”参与的模式，在誉风购物，各种团队可以紧密合作，让团队的资源超大化发挥，也通过收益捆绑在一起，目标、利益一致，用合作代替雇佣，更有利于创业的发展。和股权众筹相比，力的参与门槛更低，任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。 4、通过“财”参与的模式，誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作，引进各种资本方，个人资金或机构资金均可，让资方的利益超大化，同时资方也有终身收益！ 誉风购物应电商发展潮流，改变创业的模式，只需分享就可以获得收益，并且收益伴随终生，电商平台当然要选誉风购物！
数据库设计 设计题目：电子商务平台的 设计与实现 学生姓名： 学生学号： 专业班级： 学院名称：信息科学与工程学院指导老师： 2015年1月日
目录 1.引言 ......................................................... - 3 - 1.1开发背景................................................. - 3 - 1.2需求分析................................................. - 4 - 2．主要项目内容 ................................................ - 5 - 2.1系统功能结构............................................. - 5 - 2.2系统功能的描述........................................... - 5 - 3.业务流程描述 ................................................. - 7 - 3.1流程图................................................... - 7 - 3.2数据流图................................................. - 8 - 3.3活动图................................................... - 8 - 3.4时序图................................................... - 9 - 3.5用例图.................................................. - 11 - 4．数据库逻辑模型 ............................................. - 13 - 4.1概念数据模型............................................ - 13 - 4.2物理数据模型............................................ - 14 - 4.3所有数据项目表.......................................... - 14 - 5.主要数据库表的说明 .......................................... - 18 - 5.1所有表.................................................. - 18 - 5.2各个表的详细说明........................................ - 23 - 6.结束语 ...................................................... - 26 - 7.致谢 ........................................................ - 26 -
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院 休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状 随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模
中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比48.6%，18-28岁消费者占比24.7%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为9.6倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家 三、代运营商创始人背景和团队现状
服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。
如何做好电子商务数据分析 来源: 电子商务加油站 电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，学习运用数据分析是必然的。 世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。 一、数据分析的重要性 首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。 1、阿里巴巴 2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名 https://www.doczj.com/doc/635010551.html,，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜
索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。 目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011 年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。 2、各行业巨头 事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。 电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。 从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。 二、电子商务数据分析的七个重要因素 1、电子商务数据分析需要商业敏感 今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。 一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的
用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私（作者：perplexing） 数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户， 那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3, 2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月?2008年4月间，平均每3个月就来买一次。 其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。 我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多 隐形的（hidden ）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿岀来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action !? 1,A公司的注册会员发展轨迹 某电子商务公司2002-2007注册用户发展变化 截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.5 6俪已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。 中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”， 发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不 认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27万左右，因为网民总1亿，365天每天都有人可能过生日，所以这个27万的正确率绝对80%以上。 2,A公司的年度交易量发展变化图
中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。
浅析电商数据分析 整体运营分析 电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。 分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。 访客分析 分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析：访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客 单价、访客转化率等； ●访客购买矩阵分析：每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如，我们以2008年册的用户来说明， 这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度； ●访客购买次数分析：人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献； ●访客首次购买分析：了解访客首次访问到首次下单的时间段分布，可以了解用户消费习惯； ●访客平均客单价分析：了解访客平均消费金额的区间分布，了解访客消费水平； ●访客转化漏斗：访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访 客、完成订单访客；
●访客转化率：访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建 订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率； ●访客复购率分析：日期、复购访客数、订单访客、复购率； ●访客活跃度分析：日期、活跃访客数、订单访客、活跃率； 订单溯源分析 分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据，提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析，帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细：订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等； ●订单访客：产生订单的访客，订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等； ●订单趋势：包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等； ●汇总分析：每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等； ●订单集中度分析：支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购 物车分析等； 分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。
中国跨境进出口电商市场现状分析报告
目录 一、进口电商 (3) 1中国跨境进口电商市场现状 (3) 1.1中国跨境进口电商核心数据 (3) 1.2中国跨境进口电商核心观点 (6) 1.3跨境进口电商成立时间 (7) 1.4跨境进口电商产业链图谱 (8) 2中国跨境进口电商物流现状 (10) 2.1海外仓直邮成为主要储物流选择 (10) 2.2各物流模式报关纳税 (13) 2.3中国跨境进口电商主要经营模式 (16) 二、出口电商 (20) 1.中国出口跨境电商产业链图谱 (20) 1.1中国出口跨境电商行业主要模式 (20) 1.2 2011-2016年中国出口电商跨境市场交易规模 (22) 1.3出口B2B与网络零售占比情况 (24) 2.中国出口跨境电商物流模式 (25) 3.中国出口跨境电商结算 (26) 4. 中国出口跨境电商客服与售后 (27) 三、跨境电商发展趋势 (28) 1. 进口跨境电商发展趋势 (28) 2. 出口跨境电商发展趋势 (29) 中国跨境进出口电商市场现状分析报告 《2017-2021年中国跨境电商行业细分市场研究报告》表明，随着国人消费升级的步伐加速、海淘平台的普及，中国跨境电商的市场规模正持续扩大。2016年，中国跨境电商交易规模6.7万亿元，同比增长24%。出口跨境电商交易规模5.5万亿元，进口跨境电商交易规模1.2万亿元。基于政策、资本进入以及增速角度判断，当前，跨境电商正处于行业增长的黄金期。在国内市场红利逐渐见底的情况下，电商的全球化连接和加速向海外布局，将成为2017年的重点。
一、进口电商 1中国跨境进口电商市场现状 1.1中国跨境进口电商核心数据 ●跨境进口电商交易规模：据中国电子商务研究中心(https://www.doczj.com/doc/635010551.html,)监测数据显 示，2016年中国跨境进口电商交易规模为12000亿元，同比增长33.3%，预计2017年将达到18543亿元。 ●跨境进口电商平台市场占有率：据中国电子商务研究中心(https://www.doczj.com/doc/635010551.html,)监测显 示，2016-2017年，在主流的跨境进口电商平台中，按整体交易额计算，网易考拉海购排名第一，占21.4%份额；天猫国际购名列第二，占据17.7%份额； 唯品国际位于第三，占16.1%份额；排名第四的是京东全球购，市场占比 15.2%；排名第五的是聚美极速免税店，占13.6%的份额；排名第六、第七的 平台是小红书和洋码头，分别占6.4%以及5.3%；其他的跨境进口电商平台,包括宝贝格子、蜜芽、宝宝树等平台占总市场份额的4.3%。
大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择
1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储
山东省电子商务应用情况3年数据分析报告2019版
序言 山东省电子商务应用情况数据分析报告旨在运用严谨的数据分析，以更为客观、真实的角度，对山东省电子商务应用情况进行剖析和阐述。 山东省电子商务应用情况数据分析报告同时围绕关键指标即企业总数量，有电子商务交易的企业数量，有电子商务交易的企业比重，有电子商务销售的企业数量，有电子商务销售的企业比重，有电子商务采购的企业数量，有电子商务采购的企业比重等，对山东省电子商务应用情况进行了全面深入的分析和总结。 山东省电子商务应用情况数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 山东省电子商务应用情况数据分析报告可以帮助投资决策者效益最大化，是了解山东省电子商务应用情况的重要参考渠道。本报告数据来源于中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等权威部门，数据客观、精准。
目录 第一节山东省电子商务应用情况现状 (1) 第二节山东省企业总数量指标分析 (3) 一、山东省企业总数量现状统计 (3) 二、全国企业总数量现状统计 (3) 三、山东省企业总数量占全国企业总数量比重统计 (3) 四、山东省企业总数量（2016-2018）统计分析 (4) 五、山东省企业总数量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国企业总数量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国企业总数量（2017-2018）变动分析 (5) 八、山东省企业总数量同全国企业总数量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节山东省有电子商务交易的企业数量指标分析 (7) 一、山东省有电子商务交易的企业数量现状统计 (7) 二、全国有电子商务交易的企业数量现状统计分析 (7) 三、山东省有电子商务交易的企业数量占全国有电子商务交易的企业数量比重统计分析.7 四、山东省有电子商务交易的企业数量（2016-2018）统计分析 (8) 五、山东省有电子商务交易的企业数量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国有电子商务交易的企业数量（2016-2018）统计分析 (9)
《电子商务数据分析》课程标准 【所属系部】 【适用专业】 【课程代码】 【计划学时】36 【学分】2 1.课程概述 电子商务的数据化运营已经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师。从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。 1.1课程定位 《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，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，及运用相关数据处理工具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相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。 1.1.1课程性质和类型 《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课，是B类课程。课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。授课对象为高职3年级学生。前序课程C语言、电子商务运营。 1.1.2课程作用 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.2课程设计思路 在课程设计上根据数据分析就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为三个步骤，数据收集、数据分析、撰