商务商业数据分析PPT

数据可视化
概念：将数据转化为图表、图 形等形式，便于理解和分析
目的：直观展示数据，发现数 据规律和趋势
方法：柱状图、折线图、饼图、 散点图、地图等
工具：Excel、Power BI、 Ta b l e a u 等
3
市场趋势分析
市场需求：分析市场需求变化， 预测未来市场趋势
客户分析：分析客户需求、购买 行为等，制定针对性的营销策略
04
商务数据分析的应用领 域包括市场营销、销售、 客户关系管理、供应链 管理等。
商务数据分析的重要性
帮助企业了解 市场趋势，制
定战略决策
优化产品与服 务，提升客户
满意度
提高企业运营 效率，降低成
本
预测风险，提 前采取应对措
施
发现潜在客户， 提高销售业绩
提高企业竞争 力，实现可持
续发展
商务数据分析的应用领域
5
客户地理位置：分析客户所在地区、城市等，了解客户分布情况
6
客户消费习惯：分析客户消费习惯、消费偏好等，为营销策略提供参考
竞争环境分析
01
竞争对手分析：了解竞争对手 的产品、价格、市场策略等
02
市场趋势分析：分析市场需求、 行业发展趋势等
03
客户需求分析：了解客户需求， 提供有针对性的产品和服务
04
竞争分析：分析竞争对手的产品、 价格、渠道等，找出竞争优势
风险分析：分析市场风险，制 定应对措施，降低风险影响
客户行为分析
1
客户购买行为：分析客户购买频率、购买金额、购买商品类型等
2
客户浏览行为：分析客户浏览网站、APP的时间、次数、停留时间等
3
客户反馈行为：分析客户对商品、服务的评价、投诉等

３．数据分析方法
商务数据分析
• （５）社会网络分析
• 社会网络是社会个体之间通过社会关系形成的网络体系。 • 从分析对象来看，社会网络分析既可分析网络中单独节点的特性 （如重要性），
也可以分析整个网络的特性 （如连通性）等。
• 例如，用户社区分析
• （６） 复杂数据分析
• 复杂数据分析方法可以将文本、图像、视频等非结构化数据转为计算机可以理 解和计算的数据， 并参与到建模中。
• 结构化数据
• 指可以用二维形式展现和存储的，用统一整齐格式表示的数据，常见的 有数字、符号等。
• 结构化数据用二维表结构表示时，一般用一行数据刻画一个实体，而每 一列表示实体的某一个属性特征。
• 结构化数据的存储、排列有规律，易于处理。
• 在商务活动中，典型的结构化数据包括商品的价格、销量等数值型数据。
• 数据分析在商务领域的应用主要集中在以下几大方面。
1. 市场营销
商务数据分析
• （１）用户细分
• 客户细分就是根据客户的特征信息（年龄、性别、收入、受教育程度、 购买金额等）将客户划分成不同的群体.
• 每个群体中的客户具有相同或相似的特征，特征相似的客户群具有相似 的潜在需求；而不同群体之间的客户特征差异较大。
• （２）验证型分析 • 在商务数据分析中，验证型分析通常用来验证决策的后果，例如技术改进、策 略变化、产品升级等行为的发生是否达到预期目标。
• （３） 预测型分析 • 在商务数据分析中，预测型分析则是通过分析过去历史数据和当前相关的数据， 对未来可能出现的市场环境变化、用户痛点等关键问题进行预测。
可以有效地掌握当前市场行情和未来市场预期。
２．运营管理
• （１）运营监控 • （２）决策支持 • （３）量化运营效能

跳出率
浏览单页即退出的次数 页面访问数
流量类指标
【知识拓展】区别跳出率与退出率
跳出率和退出率是电商网站中非常重要，但极易造成混淆的 两个参数。跳出率是只访问了网站的一个页面的用户的比例：在 一个页面登陆，但是没有去访问任何其他页面就离开了网站。退 出率是从一个页面离开了网站的用户的比例（它包括了那些之前 在该网站浏览了其他页面的人）。一个有着高跳出率的页面可能 说明这个页面上的内容不是用户来到这个页面所期望看到的东西。 一个高退出率的页面可能说明这个网页导致了用户在他们想要的 流程中半途而废，需要改善内容来吸引用户或者对页面进行优化 内容。
会员回购 率
上一期末活跃会员
下一期时间内有购买行 为的会员
流量类指标
⑦会员留存率。
会员在某段时间内开始访问你的网站。经过一段时间后,仍 然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时 新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是 按照活跃来计算。另外一种计算留存的方法是 按消费来计 算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周 期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比 率。留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留 存。留存率反应的是电商留住会指标
流 量 类 指 标
流量规模类指标 流量成本类指标 流量质量类指标 会员类指标
流量类指标
2.1 流量规模类指标
独立访客数
流量规模 类指标
页面访问数
流量类指标
①独立访客数（Unique Visitor，简称UV）
独立访客数就是指访问电商网站不重复的用户数。在移 动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用 户。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏 览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被 标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此 用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消 重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅 记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则 是按独立设备计算独立用户。入站UV进入网站之后，会 涉及到导出率、商品导出率和推荐商品点击率等指标。 如果出现了数据指标偏差，我们应该上述3个方面进行 相应的优化，提升用户的入站UV率。

——9月超市销量较低需重点关注
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月
1.4.4 Excel实现可视化图表制作
49
商务数据可视化方案
1.4.4 excel实现可视化图表制作
50
巩固练习：
通过网络收集近6年双十一天猫销售额数据，绘制散点图，添 加趋势线并计算R2，预测2019年双十一销售额。
1.4.1 认识商务数据可视化 1.4.2 商务数据可视化的步骤 1.4.3 商务数据可视化种类 1.4.4 Excel实现可视化图表制作
1.4.2 商务数据可视化的步骤
21
1.明确数据可视化的需求，寻求数据背后的故事
➢谁看，即用户是谁 ➢看什么，即哪些内容需要可视化
1.4.2 商务数据可视化的步骤
10
2.发展篇：进入了“百花齐放、百家争鸣”的时代
南丁格尔的玫瑰园
1.4.1 认识商务数据可视化
11
绘图大师米纳德：在一张图中通过两个维度呈现了六种维度信息：拿破 仑军队人数、行军距离、温度、经纬度、移动方向以及时间－地域关系。
拿破仑行军图
1.4.1 认识商务数据可视化
12
“让数据说话”，展现数据之美 好的图表会说话，好的图表可以抓住用户的心。
2 反映比例关系的可视化图表
饼图
旭日图
瀑布图
1.4.3 商务数据可视化种类
3 反映相关性的可视化图表
散点图
热力图
气泡图 词云图
1.4.3 商务数据可视化种类
4 反映差异化的可视化图表
1.4.3 商务数据可视化种类

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CONTENTS
1 工作内容概述
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3 市场数据分析
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2 工作重点介绍
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4 下步工作计划
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PART.03
市场数据分析
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Looking back at this stage of our work, we are aware of the shortcomings and problems in our work, and looking ahead to the next stage, we will continue our efforts and strive to take our work to a new level
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市场数据分析
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行业发展还具有一定的周期性 ，有的是围绕季节进行变化， 有的是在大促中变化比非常大 。对行业的发展周期进行分析 ，有利于安排全年的计划。
目的4
市场分析的维度与方法
微课：关于数据分析的几点心得：维度、指标、KP(1).mp4
市场分析的维度与方法
围绕市场分析的目的和意义，我们需要采取一定的市 场分析维度与方法。
任务剖析——任务背景
任务背景：
杨洋要求韩雪统计并分析： （1）美容护肤/彩妆行业的淘宝采购指数、1688采购指数 和1688供应指数趋势； （2）美容护肤/彩妆行业相关行业的淘宝采购指数、1688 采购指数和1688供应指数趋势。
。
任务剖析——分析思路
分析思路：
韩雪打开杨洋发来的数据表单，发现该表单数 据信息比较全面，杨洋所要求的统计结果基本 都在该表相关字段中有所体现，因此只需要进 行数据抽取、数据计算等数据处理及统计计算 即可。根据数据表中现有数据及杨洋的要求， 韩雪认为所有的趋势都可以通过相关指数的变 化来体现，即将某段时间内的指数数值用图表 呈现出来就可以看出指数的变化趋势。
竞争分析的维度与方法
竞争分析的维度与方法
围绕竞争分析的目的和意义，我们需要采取一定的竞 争分析维度与方法。
行业集中度分析
竞争品牌分析
竞争店铺分析
竞争商品分析
行业集中度分析——定义
市场集中度(Concentration Ratio)又称行
商业竞争三个方面影响。
目的3
分析市场规模的大小及变化
市场规模的大小决定了行业 的天花板，一切的商业行为 都有一定的目标，而制定目 标的第一步是了解市场的大
小及变化情况。
目的2
分析消费者的消费层级
不同的消费层次代表着不同 的竞争环境，分析消费层次 有利于我们更精准地定位市 场，有利于我们发现蓝海。

Tableau
统计和数据分析领域常用的语言，具有丰 富的统计和机器学习库（如ggplot2、 dplyr、caret等）。
可视化数据分析工具，可以通过拖放界面 快速创建图表和仪表板，便于理解和分享 分析结果。
02 数据可视化与报告
数据可视化的重要性
01
02
03
直观展示数据
通过图形、图表等形式将 数据直观地呈现出来，帮 助人们更好地理解数据。
支持向量机
支持向量机是一种分类模型，通过找到能够将不同类别的数据点最大 化分隔的决策边界来实现分类。
决策树
决策树是一种分类或回归模型，它通过树状图的形式展示决策过程， 并用于预测目标变量的值。
随机森林
随机森林是一种集成学习模型，通过构建多个决策树并综合它们的预 测结果来提高模型的准确性和稳定性。
监督学习与无监督学习
THANKS
数据收集
根据分析目标，收集相关数据 。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现出来，便于理解和பைடு நூலகம்用 。
数据分析工具介绍
Excel
Python
常用的电子表格软件，适合初学者进行简 单的数据处理和分析。
R语言
强大的编程语言，常用于数据清洗、处理 和分析，可以结合多种库（如Pandas、 Numpy、Matplotlib）进行数据处理和可 视化。
发现数据规律
可视化有助于发现数据中 的模式、趋势和关联性， 为进一步的数据分析提供 基础。
提高决策效率
快速准确地传达数据信息 和趋势，有助于决策者更 快地做出决策。
常用数据可视化工具与技巧
01
02

销售额。
沃尔玛的库存管理
通过分析销售数据和天气数据， 预测商品需求量，优化库存结构
，降低库存成本。
星巴克的定价策略
结合市场调查和竞争分析，制定 合理的产品定价策略，提高市场
份额。
数据驱动决策的挑战与应对策进行数据清洗 和预处理。
数据孤岛与整合
实现不同部门和业务线之间的数据共享和整 合，打破信息壁垒。
Power BI是微软开发的一款商业智能 工具，也提供了数据可视化和报表功 能，支持多平台和跨数据库分析。
Tableau
Tableau是一款专业的数据可视化工 具，提供了丰富的可视化图表和地图 ，支持实时数据更新和交互式分析。
数据报告的编写与呈现
01
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明确报告目的
在编写数据报告之前，需要明 确报告的目的和受众，以便选
发现数据规律
数据可视化有助于发现数 据中的规律和趋势，为决 策提供有力支持。
提高沟通效率
通过数据可视化，能够更 快速、准确地传达数据信 息和结论，提高团队之间 的沟通效率。
常见的数据可视化工具
Excel
Power BI
Excel是一款常用的办公软件，也提供 了丰富的数据可视化功能，如柱状图 、折线图、饼图等。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现给决策者，以便他们做 出决策。
数据分析工具与技术
Excel
Excel是一款常用的数据 分析工具，具有数据处 理、图表制作等功能。
Python
Python是一种强大的编 程语言，常用于数据清 洗、数据探索和数据分
析等环节。
R语言
R语言是一种统计分析语 言，适用于统计分析、 数据可视化和机器学习

制造业数据分析案例
总结词
通过分析制造数据，优化生产流程和资源利用，降低 成本和提高产品质量。
详细描述
利用大数据分析工具和技术，对制造过程中的数据进行 分析，包括生产设备运行状态、原材料消耗、产品质量 检测等。通过分析这些数据，发现生产流程中的瓶颈和 资源浪费现象，优化生产设备和工艺流程。同时，通过 对市场需求的预测和分析，调整产品设计和生产计划， 提高产品质量和降低成本。此外，制造业还可以通过数 据分析优化供应链管理、库存管理等业务，提高生产效 率和降低运营成本。
详细描述
利用大数据分析工具，对电商平台上的用户行为、购买记录、浏览历史等数据进行分析，挖掘用户需 求和购买偏好，为产品推荐和个性化营销提供依据。同时，通过分析销售数据和市场趋势，调整商品 结构和营销策略，提高销售额和用户满意度。
金融数据分析案例
要点一
总结词
通过分析金融数据，预测市场趋势，优化投资组合，降低 风险。
业务优化
商业数据分析能够发现数据中的问题和瓶颈，为 企业提供改进和优化的方向，提高企业的运营效 率和客户满意度。
商业数据分析的流程
数据收集
收集与企业业务相关的各种数据，包括 市场、客户、竞争对手、销售等数据。
数据分析
运用统计学和数据分析工具对数据进 行深入分析，包括描述性分析、推断
性分析等。
数据清洗
数据驱动的商业决策与战略规划
01
随着数据在商业决策中的重要性不断提升，数据驱动
的商业决策将成为未来发展的趋势。
02
数据驱动的商业决策将更加科学和客观，减少主观臆
断和经验主义的影响，提高决策的准确性和可靠性。
03
数据驱动的商业决策将为企业战略规划提供有力支持