选品数据建模示例

excel软件的数据建模功能有哪些应用案例Excel 软件的数据建模功能有哪些应用案例在当今数字化的时代，数据的处理和分析变得越来越重要。

Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，其数据建模功能为我们提供了强大的工具，帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，并做出明智的决策。

下面将为您介绍一些 Excel 数据建模功能的应用案例。

一、销售数据分析假设一家公司拥有多个销售渠道和产品类别，每月都会产生大量的销售数据。

通过 Excel 的数据建模功能，可以对这些数据进行整合和分析。

首先，将不同渠道和产品类别的销售数据导入到 Excel 中。

然后，使用数据建模中的“关系”功能，建立各个数据表之间的关联，例如将销售订单表与产品表、客户表相关联。

接下来，运用“数据透视表”和“切片器”功能，可以快速地按产品类别、销售区域、时间段等维度对销售数据进行汇总和分析。

比如，轻松查看某个产品在特定地区的季度销售趋势，或者比较不同销售渠道的销售业绩。

通过这样的分析，销售团队可以发现销售的高峰和低谷，了解哪些产品和地区表现出色，哪些需要改进，从而制定更有针对性的销售策略，优化资源配置。

二、财务预算与预测对于企业的财务部门来说，准确的预算和预测至关重要。

Excel 的数据建模功能可以在这方面发挥重要作用。

以年度预算为例，将历史财务数据、市场趋势、业务计划等相关数据输入到 Excel 中。

利用数据建模中的“计算列”和“度量值”，可以根据设定的公式和规则自动计算各项费用和收入。

同时，结合“趋势线”和“预测函数”，可以基于历史数据对未来的财务状况进行预测。

比如预测未来几个月的销售额、成本支出等，帮助企业提前做好资金规划和风险防范。

通过不断调整输入的参数和假设条件，财务人员可以生成不同的预算和预测方案，为管理层提供决策支持，确保企业的财务健康和稳定发展。

三、人力资源管理在人力资源领域，Excel 的数据建模也有广泛的应用。

例如，对于员工的绩效评估数据，可以使用数据建模进行综合分析。

某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场，有效地管理库存，公司董事会要求销售部门根据市场调查，找出公司生产的牙膏销售量与销售价格、广告投入等之间的关系,从而预测出在不同价格和广告费用下的销售量。

为此,销售部的研究人员收集了过去30个销售周期（每个销售周期为4周）公司生产的牙膏的销售量、销售价格、投入的广告费用，以及同期其它厂家生产的同类牙膏的市场平均销售价格，见表1-1（其中价格差指其它厂家平均价格与公司销售价格之差）。

试根据这些数据建立一个数学模型，分析牙膏销售量与其它因素的关系，为制订价格策略和广告投入策略提供数量依据表1—1?牙膏销售量与销售价格、广告费用等数据一、问题重述根据过去30个销售周期（每个销售周期为4周）公司生产的牙膏的销售量、销售价格、投入的广告费用，以及同期其它厂家生产的同类牙膏的市场平均销售价格，见表1—1。

根据这些数据建立一个数学模型，分析牙膏销售量与其它因素的关系,为制订价格策略和广告投入策略提供数量依据二、 问题分析由于牙膏是生活必需品，对大多属顾客来说,在购买同类产品的牙膏是更多地会在意不同品牌之间的价格差异，而不是它们的价格本身.因此，在研究各个因素对销量的影响时，用价格差代替公司销售价格和其他厂家平均价格更为合适。

三、 模型假设1. 画出牙膏销售量与价格差，公司投入的广告费用的散点图2. 由散点图确定两个函数模型，再由这两个函数模型解出回归模型3. 对模型进行改进，添加新的条件确定更好的回归模型系数，得到新的回归模型4.对模型进一步改进，确定最终的模型四、 符号约定牙膏销售量为y,其他厂家平均价格和公司销售价格之差（价格差)为x1，公司投入的广告费用为x2，其他厂家平均价格和公司销售价格分别为x3和x4,x1=x3-x4。

基于上面的分析,我们仅利用1x 和2x 来建立y 的预测模型。

五、 模型的建立和求解1. 基本模型利用表1—1的数据用matlab 作出y 与x1的散点图(图1—1），y 与x2的散点图(图1-2） 代码如下：x1=[—0.05 0.25 0。

大数据建模实操案例分析：商业建模需要做到三点在大数据的时代，企业和消费者的接触点变得越来越多，企业要实现它的业务需求，首先要从接触点上采集消费者的数据，然后去进行分析和挖掘，以满足不同业务部门的需求，这个是业务层或者说需求层要解决的一些问题。

给大家分享一个案例，看看大数据建模在解决这些问题上起到的作用：这个案例是某品牌手机新品上市营销的业务方案，我们帮它做了两件事情, 笫一件事情是老用户的营销，通过建模找到新品手机的LI标人群。

第二件事情是微博营销，对于这一点我们乂做了三件事：1）帮它甄别这个行业比较有话语权的微博；2）帮它识别了网友中的意见领袖；3）帮它找到想买手机的用户。

这个项目的关键点，其实就是定义清楚业务问题。

我们定义清楚一系列业务问题之后，选取一些建模的方法去实现，帮助它解决这些业务问题。

例如如何通过老用户建模分析找到新品手机的LI标人群？提取原始数据我们首先提取了这个品牌手机的电商旗舰平台及线下门店的用户历史交易数据，作为原始数据，去做一些清洗和预处理。

然后提取了用户的行为特征，去识别这个终端消费用户的购买频次，消费的品类，价格承受度等。

然后运用协同过滤模型，去做度量这个新品手机和其他品类的相似性。

当然，我们也使用了其他的模型预测，例如购买概率的预测，产品生命周期的推测等等。

之后，去建立用户特征的过滤，最后锁定口标的人群，输出口标群体的营销列表，找到整个老用户群体里有可能去购买新品手机的用户群体，并做了基于购买概率的排序。

对于新品手机的微博营销方案，首先我们爬取了在新浪微博上行业相关的微博，通过关键词提取了所有博文的内容，包括评论内容、转发内容、用户信息等。

构建模型进一步我们构建了三个模型，筛选出来用于微惮营销新品手机的潜在□标用户。

这三个模型分别是通过构建影响力指数模型去找到具有行业话语权的行业公众号、通过社会网络模型识别微博中的意见领袖，以及通过语义分析模型找到想买手机的人群，从而实施新品手机广告的转发和推荐。

数学建模在商业分析中有哪些应用案例数学建模在商业分析中的应用案例在当今竞争激烈的商业世界中，数据驱动的决策已成为企业取得成功的关键。

数学建模作为一种强大的工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，预测市场趋势，优化运营流程，从而制定更加明智的商业策略。

以下将为您介绍一些数学建模在商业分析中的应用案例。

一、库存管理对于任何企业来说，库存管理都是至关重要的。

过多的库存会占用大量资金，增加仓储成本；而库存不足则可能导致缺货，影响客户满意度和销售业绩。

数学建模可以帮助企业确定最佳的库存水平。

例如，一家电子零售商通过建立数学模型来预测不同产品的需求。

该模型考虑了历史销售数据、季节性因素、市场趋势、促销活动等多个变量。

通过模型的分析，企业能够准确地预测每种产品在未来一段时间内的需求量，从而合理安排采购和库存，既避免了库存积压，又降低了缺货的风险。

此外，数学建模还可以用于确定再订货点。

当库存水平降至再订货点时，企业及时下达采购订单，以确保库存的持续供应。

通过精确计算再订货点，企业能够减少订货次数，降低订货成本，同时提高库存的周转率。

二、市场细分与客户关系管理数学建模在市场细分和客户关系管理方面也发挥着重要作用。

企业可以利用聚类分析等数学方法，将客户根据其购买行为、消费偏好、地理位置等因素进行细分。

例如，一家银行通过建立数学模型，将客户分为不同的群体，如高价值客户、潜在流失客户、新客户等。

针对不同的客户群体，银行可以制定个性化的营销策略和服务方案。

对于高价值客户，提供专属的理财顾问和优惠政策；对于潜在流失客户，及时采取挽留措施，如提供个性化的服务和优惠；对于新客户，设计有吸引力的开户奖励和入门产品。

通过数学建模进行客户细分和精准营销，企业能够提高客户满意度和忠诚度，增加客户的生命周期价值，从而提升市场竞争力。

三、定价策略合理的定价策略对于企业的盈利能力有着直接的影响。

数学建模可以帮助企业确定最优的产品价格。

第二届国际供应链建模设计大赛案例及数据第二届国际供应链建模设计大赛是一个具有挑战性的竞赛，旨在通过供应链建模和优化方法解决实际问题。

参赛者需要根据给定的案例和数据，设计一个有效的供应链模型，并提出相应的优化方案。

以下是关于该比赛的一些内容和数据的描述。

1. 案例背景本次比赛的案例背景是一家虚拟公司，该公司专门销售电子产品。

公司的供应链包括原材料供应商、生产商、分销商和零售商等环节。

参赛者需要在保证供应链的高效运作的前提下，最大化公司的利润。

2. 数据描述比赛提供了大量的数据，包括原材料的价格、供应商的可靠性、生产商的产能、分销商和零售商的需求、产品的销售价格和单位成本等。

参赛者需要基于这些数据，建立供应链模型，并进行优化。

3. 问题描述参赛者需要解决一系列问题，如：如何选择合适的供应商和生产商？如何确定产品的生产数量和销售价格？如何合理安排产品的运输和分销？如何优化供应链的库存管理？如何应对突发事件和不确定性？4. 模型建立和优化参赛者可以基于数学规划、仿真模型、启发式算法等方法建立供应链模型，并进行优化。

他们可以考虑供应链各环节的成本、效率、可靠性和灵活性等因素，以及不同决策对供应链绩效的影响。

5. 结果评价参赛者需要根据给定的评价指标，如总利润、客户满意度、库存水平等，评估他们的供应链模型和优化方案的效果。

他们可以通过仿真实验、灵敏度分析等方法，验证模型的有效性和鲁棒性。

6. 成果展示参赛者需要编写一份报告，详细描述他们的供应链模型和优化方案，并分析结果和敏感性。

报告应包括模型的建立过程、算法的设计和实现、实验的设置和结果分析等内容。

7. 团队合作参赛者可以组成团队参赛，团队成员之间需要密切合作，充分发挥各自的专长。

他们可以共同讨论问题、设计模型、优化方案和实验，并共同撰写报告。

8. 学习和交流参赛者可以通过比赛平台上的论坛、在线研讨会等途径，与其他参赛者和专家进行学习和交流。

他们可以分享经验、讨论问题、相互学习，提高自己的建模和优化能力。

葡萄酒的评价分析摘要本文主要对葡萄酒的评价问题进行了分析，建立了多种模型，较好的解决了题目所提出的问题。

针对问题一，首先对附件1的数据预处理，采用t检验的方法，得出不论是红葡萄酒、还是白葡萄酒，两组评酒员的评价结果均存在显著性差异的结论；然后通过方差分析，可知第二组评酒员的评价结果误差更小，即第二组结果更可信。

针对问题二，首先分析并整理出酿酒葡萄的理化指标数据，结合问题一中葡萄酒的质量得分，根据它们对葡萄酒质量的影响，进行主成分分析，从而确定选出8个主成分，然后对27种红葡萄进行综合分析，并计算出具体的分数，按照分数高低划分6个等级，同理对白葡萄分析并划分为6个等级，最后利用SPSS软件对结果进行了检验与分析，证明了本题所建立的主成分综合评价模型是合理的。

针对问题三，首先根据附件2中的数据，选取8个指标进行分析。

考虑到酿酒葡萄、葡萄酒之间的理化指标变化规律不明显，于是利用层次分析法，对8个指标赋以相应权重。

然后采用加权平均法得到酿酒葡萄、葡萄酒的综合指标，通过相关度分析，建立两者之间的一元线性回归模型，得到两综合指标之间的一元线性函数关系式，即反映了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

针对问题四，首先分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，采用灰色关联度分析法，得到影响葡萄酒质量的权重值分别为0.6124，0.3874，即酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量的影响要大一些；然后对葡萄和葡萄酒的芳香物质进行分析，筛选出芳香物质的有效指标并采用主成分分析法得到两类理化指标的综合得分。

最后结合葡萄和葡萄酒的理化指标、葡萄的芳香物质三个指标对葡萄酒的质量进行相关性分析，发现葡萄的芳香物质与葡萄酒的质量的相关系数最大，充分论证了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量，即在葡萄酒质量的评价条件中，需加入葡萄的芳香物质。

最后建立了多元回归模型，对原来模型进行改进。

本文在最后对结果进行分析，结果较好的符合题中所给数据，并对模型进行推广。

EXCEL数据分析模型，评估网店单品转化率今天要讲的是怎样用EXCEL函数分析评估网店转化率，在这里还是要普及一下基础知识。

研究过量子的卖家都知道，转化率=成交用户数/访客数*100% 这里又分为全店转化率=全店成交用户数/全店访客数*100%和单品转化率=单品成交用户数/单品访客数*100%这两个派生指标。

今天只讲单品转化率。

每个店铺转化率都不一样，这和店铺所在类目、自身营销运营策略等因素有关；即使是同一个店铺，在不同时间段，不同宝贝的单品转化率也不一样，相对来说，一个成熟店铺单品转化率的波动不会太大，但对于刚起步的店铺来说，单品转化率稳定与否决定了你这款宝贝是否卖的起来，是否能成为所谓的爆款。

我们要取一个科学的时间段作为这个EXCEL数据分析模型的分析评估周期：建议选择7天。

首先从量子恒道中获取我们需要采集的数据。

注意，采集相关数据的时间段一定要一致，这个不多讲。

（提取数据过程截图略过）将采集后的数据转移到EXCEL表格（建议用EXCEL 2007版本，2003亦可，不过运用函数时没那么方便）下面以2003版本演示。

我采集的指标依次是：单品成交转化率、访问数、平均访问时间、跳失率。

我将要分析单品成交转化率分别和访问数、平均访问时间、跳失率之间的相关系数1、录入数据，7天的分析评估周期。

2、选择函数中的统计3、下拉框中选择correl 函数4、设置函数参数5、选中要分析的一组数值，这里选定成交转化率6、选中要评价的第二组数据7、下面是访客数的函数参数设置，同上8、得出成交转化率和访客数的相关系数9、成交转化率分别和平均访问时间，跳失率之间的相关系数按照上面的步骤得出通过以上简单的数据模型分析，我们得出：单品成交转化率与单品页面访问UV的相关系数的绝对值是4.5，属于中等相关；单品成交转化率与单品页面平均访问时间的相关系数绝对值是0.99，属于强相关；单品成交转化率与单品页面跳失率的相关系数绝对值是0.34，属于弱相关。

电商产品选品分析报告模板一、背景介绍在电商市场中，产品选品是非常重要的一个环节。

通过对市场的深度分析，及时跟进消费者的需求和潮流，选出符合市场需求的产品，可以有效提高电商平台的销售额和口碑。

因此，本文将围绕电商产品选品分析展开，以期为电商行业的从业者提供参考。

二、数据来源本文所涉及的数据主要来源于电商平台的商家后台和公开数据。

其中，商家后台提供了产品销售状况、订单趋势、消费者评价等方面的数据，公开数据则包括相关行业报告、消费市场状况等方面的数据。

三、选品分析方法为了确保选品的准确性和有效性，我们采用了多种分析方法，包括市场需求分析、潮流分析、竞品分析和销售数据分析。

通过对这些方法的整合和分析，可以确定哪些产品既满足市场需求，又符合潮流趋势，是用户最喜欢的，以及与竞品相比具有优势。

同时，需要注意的是，选品分析的过程也要囊括产品的品质、用户体验等方面。

四、选品分析报告模板1.产品竞争状况分析•本品牌产品在同类产品中的排名和市场份额如何？•本品牌产品与其他品牌的产品相比，其性价比如何？•品牌产品在电商平台的销售额及趋势如何？以上数据可以通过市场调查和电商平台数据进行获取和分析，分析出品牌产品在市场上的竞争状况。

如果品牌在该领域存在优势，可以确定这类产品在选品中的优先级和重要性。

2.用户需求分析•对目标用户群体所需求的产品做出明确描述，进一步确定该产品的定位和关键词•调查目标用户群体购买该类产品的动机是什么，消费习惯是什么？以上数据可以通过市场调查和电商平台的数据分析得出。

在选品过程中，要始终将用户需求置于首位，确定目标用户，深度挖掘其实际需求，并进行差异化定位。

3.行业分析•分析该行业的整体环境和市场趋势•了解主要竞争对手的产品定位和销售策略•分析该行业未来的发展趋势通过行业分析可以获取该行业当前的情况与发展前景，以及竞争对手的情况。

其中，《中国互联网电商行业发展报告》等行业报告是重要的数据来源，可以为选品提供一些有价值的参考依据。