商务数据分析与应用

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第一章概述一、商务数据分析的意义二、商务数据分析的流程三、商务数据分析的原则第二章典型任务分析一、行业分析二、客户分析三、产品分析四、运营分析第三章常用分析模型一、PEST模型二、SWOT模型三、5W2H模型四、逻辑树模型ContentsPage目录页—2—

第四章常用分析方法一、静态分析指标二、动态分析方法三、统计指数四、抽样推断五、相关与回归六、决策树七、聚类分析八、神经网络【项目导入】案例1：农夫山泉的数据化经营之路

矿泉水是传统快销品类目销量最大的商品之一。怎样摆放水堆更能促进销售？什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大？气温的变化让购买行为发生了哪些改变？竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响？如何根据高速公路收费、道路等级、天气、配送辐射半径等不同变量因素来控制物流成本？如何应对突发性的需求（如某城市召开一次大型运动会）？……诸如此类问题，成为企业经营管理者关注的焦点。这其中，不少问题目前也可以回答，但更多是基于经验，而不是基于数据。第一章概述“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，此也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于各类研究、设计、查证等。“分析”是将研究对象的整体分为若干部分、方面、因素和层次，并分别地加以考察的认识活动。分析的意义在于细致地寻找能够解决问题的主线，并以此解决问题。“数据分析”是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学与统计学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学、统计学、计算机科学等相关学科相结合的产物。第一章概述一、商务数据分析的意义第一章概述（一）监测行业竞争通过行业数据分析，掌握行业现状、发展趋势、竞争情况，监视主要竞争对手活动，企业能判断行业现状和竞争格局（二）提升客户关系（四）精细化运营（三）改善用户体验通过数据分析能够帮助企业了解客户个人特征、购买行为、消费偏好，进而分析客户价值，分类开展有针对性的客户关怀活动，提高老客户的忠诚度，提高获取新客户的数量，实现客户关系的改善和提升。通过分析用户特征、产品需求等数据，企业可以改善现有的服务或推出新的产品。对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。二、商务数据分析的流程商务数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其流程主要包括明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个环节。第一章概述（一）明确分析目的与框架（二）数据收集（三）数据处理（四）数据分析（五）数据展现（六）撰写报告二、商务数据分析的流程（一）明确分析目的与框架拿到一个数据分析项目，首先要明确数据对象是谁、目的是什么、要解决什么业务问题，然后基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。（二）数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。数据收集渠道包括内部渠道和外部渠道两类。内部渠道包括企业内部数据库、内部人员、客户调查以及专家与客户访谈；外部渠道包括网络、书籍报刊、统计部门、行业协会、展会、专业调研机构等。常见的数据收集方法包括观察和提问、用户访谈、问卷调查、集体讨论、工具软件等。不同类型的数据在收集方式上区别较大，第三篇“应用篇”中将分类进行详细介绍。（三）数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。数据清洗和转换的主要对象包括残缺数据、错误数据和重复数据。第一章概述二、商务数据分析的流程（四）数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为企业提供决策参考。到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。（五）数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说“字不如表，表不如图”。借助数据展现可视化工具，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图、条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。（六）撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供企业提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。第一章概述三、商务数据分析的原则第一章概述（一）科学性（二）系统性（三）针对性（四）实用性科学方法的显著特征是数据的收集、分析和解释的客观性，数据统计分析作为市场调研的重要组成部分也要具有同其他科学方法一样的客观标准。数据分析不是单个资料的记录、整理或分析活动，而是一个周密策划、精心组织、科学实施，并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程。就不同的数据分析方法而言，无论是基础的分析方法还是高级的分析方法，都会有它的适用领域和局限性。商务数据分析说到底是为企业决策服务的，在保证其专业性和科学性的同时也不能忽略其现实意义。在进行数据分析时，还应考虑指标可解释性、报告可读性、结论的指导意义与实用价值。市场所处的环境是在不断的变化过程中的，在进行商务数据分析时要以一种发展的眼光看待问题，充分考虑社会宏观环境、市场变化与先行指标，眼光不局限于当前现状与滞后指标。（五）趋势性第一章概述【案例分析】亚马逊的“信息公司”活动目的：使学生理解数据分析在商业活动中的实际意义活动时间：45分钟活动准备：阅读案例文字素材；上机浏览使用亚马逊网站各项功能。活动组织：1.老师要求同学认真阅读案例文字素材。2.学生上机浏览使用亚马逊网站,通过搜索某项商品，感受网站在同类推荐、销售预测、浏览记录等项目的功能；分析亚马逊是如何将数据分析结果运用在网站各项服务中；结合亚马逊网站实例，描述数据分析在商务活动中的实际意义。3.邀请一名同学在投影仪上展示自己分析报告，全体同学交流。第一章概述【案例分析】案例-亚马逊的“信息公司”如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，一定得谈到亚马逊莫属。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及数据分析能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。亚马逊预测：用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求产品，预测相对复杂和困难。亚马逊测试：你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。