动态交易数据分析
『动态交易数据分析』是互联网公司自主创新的核心竞争力
数据来自于交易，供应链的核心在交易
供应链管理本身，就是以交易为中心的“拉式”营销推动的结果，其出发点和落脚点，都是为交易创造更多的价值，都是以市场需求的拉动为原动力。
交易价值是供应链管理的核心，平台是根据交易的需求来买断商品或找供应厂家；在这种“推式系统”里，存货不足和销售不佳的风险。都能在平台交易行为纪录产生数据分析，商品开拓从设计开始，平台已经能真实正确符合掌握交易需求。这种“拉式系统”的供应链就是以交易的需求为原动力的。
最终,可以实现利润最大化的角度对供应链条上所有交易的反馈和期望作出反应；需求传递战略则是平台以何种方式将平台链条上需求与商品服务的提供相联系广战略采购决定平台各个环节需求在何地、怎样生产商品和提供服务。
用Excel分析“交易数据”【不得不学】
用Excel分析“交易数据”【不得不学】
用Excel分析“交易数据”【不得不学】 背景说明：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 （以上为流程图） 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、 F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适，虽然平均每类客户数量较少，考虑到集中度分布情况，数量多的分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期的电话、短信营销或者信函营销的数量。 RFM模型原理： RFM模型是一个简单的根据客户的活跃程度和交易金额贡献所做的分类。因为操作简单，所以，较为常用。 近度R：R代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离，R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。R越大则客户越可能会“沉睡”，流失的可能性越大。在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公司通过一定的营销手段进行激活。 频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。F越大，则表示客户同本公司的交易越频繁，不仅仅给公司带来人气，也带来稳定的现金流，是非常忠诚的
客户；F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。针对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。 额度M：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。一般来讲，单次交易金额较大的客户，支付能力强，价格敏感度低，是较为优质的客户，而每次交易金额很小的客户，可能在支付能力和支付意愿上较低。当然，也不是绝对的。 RFM的分析工具有很多，可以使用SPSS或者SAS进行建模分析，然后深度挖掘。IBM SPSS还有个Modeler，有专门的RFM挖掘算法供使用。本文为了普及，介绍使用Excel（2007版）做初步的RFM分析。 操作步骤： 第一步：数据的清洗 原始数据集：数据请参考附件Excel（模拟数 据.xlsx）。大家可以下载练习。该数据集共有26600多条数据，包含记录ID（数据库的primarykey）、客户编号、收银时间、销售金额、销售类型共5个字段
运营数据分析
项目 6 思考与练习 1.单选题 （1）销售总额的计算公式是（ A ）。 A.访客数×转化率×客单价 B.访客数×客单价 C.访客数×转化率 D.访客数×平均访问深度 （2）在淘宝数据中，UV的含义是（ B ）。 A.页面浏览次数 B.独立访问者 C.关键词被搜索次数 D.用户一次访问店铺的页面数 （3）只访问一个宝贝详情页面就离开的访问次数占该宝贝总访问次数的百分比是（ C ）。 A.成功率 B.转化率 C.跳失率 D.客单价 （4）店铺今天通过搜索获得的UV为50，通过直通车获得UV为80，一共成交了13笔交易，那么，（A ） A.店铺今天的转化率为10% B.店铺今天一共获得了80个UV C.店铺今天的PV为130 D.店铺今天的跳失率为10% （5）淘宝官方数据软件是（ B ） A.数据魔方 B.生意参谋 C.生意经 D.赤兔软件 2.多选题 （1）阿里指数的成交排行榜细分为（ A.B.C ）。 A.品类排行 B.品牌排行 C.行业排行 D.价位排位 （2）以下属于付费流量的是（ C.D ）。 A.店铺收藏 B.宝贝收藏 C.直通车 D.淘宝客 （3）以下属于生意参谋交易趋势中的指标是（A.C ）。 A.客单价 B.下单卖家数 C.支付转化率 D.下单金额 （4）以下属于店内访问来源的路径是（B.C.D ）。 A.直接访问 B.店铺首页 C.搜索结果页 D.商品详情页 3.简答题 （1）简述使用生意参谋进行市场环境及行业趋势、热销店铺、热销宝贝、消费需求分析的过程。 答：首先进行“行业大盘”分析，对整个行业进行分析，可以发现在一段时间内，整个行业的访客数变化和购买意愿变化。继续分析整个大类目下的每一个子类目，看看有哪个子类目带来商家巨大的增长，并可以结合搜索店铺，查看增长的原因，是否有突然的爆发新品。 其次，在大类目下其他子类目中分热销店铺和热销宝贝情况，找到买家增长明显的类目，这类类目还要分析这个小类目的市场需求有多少(其类目的销售额能不能满足店铺的销售需求，否则其类目虽然竞争小但是销售额很少，对企业来说也没有布局的价值）等多种因素。 最后，还需要在人群画像中去找到有意向发展此类目的卖家有什么特点、买家有什么特点，综合多项因素才可以找到竞争相对较小、适合发展的类目。 （2）简述使用生意参谋进行交易数据分析的重要指标和分析的简要过程。 答：（a）重要数据指标包括：访客数、浏览量、支付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务评分等。 （b）分析过程
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
动态面板数据分析步骤详解 ..
动态面板数据分析算法 1. 面板数据简介 面板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。 面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。 2. 面板数据的建模与检验 设 3. 动态面板数据的建模与检验 所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。 4、步骤详解 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义
实时数据分析方法
技术综述 连续性智能推动“实时”分析应用 下一代复杂事件处理（CEP）平台——Sybase Aleri Streaming的七大非凡价值 时至今日，在全球化市场、多样化客户行为、复杂的产品经销链以及变化多端的动态服务等多种因素的催化下，商业环境正以前所未有的速度发生着快速地变化，在无比复杂的商业环境以及不断增加的海量数据的双重挑战下，为了保持竞争力，企业需要快速、实时、准确地挖掘数据背后的信息，分析商业环境的波动，从而辨别利润机会与威胁，采取行动来保护或增加利润。 然而，这样的状况时有出现——动荡且快速变化的金融市场掩盖了交易机会、客户利润增长以及因市场、交易、订单数据加速波动而带来的风险；促进客户购买或减少客户流失的机会隐藏在各种渠道的客户交流和交易数据中；隐藏在大量复杂服务的使用、网络、RFID和传感器数据中的大量紧急问题将造成利润流失，或者因服务受阻、低劣的工作执行力、库存缺货等构成的风险……。由于分析方法的限制，隐藏在数据背后的关键信息往往未能被企业实时获取。 如何帮助企业洞悉海量数据背后的机会与威胁、最大化地发挥数据对企业行动的良性效用，以上各种状况都对数据分析提出了更智能化的要求。 传统分析方法的诟病 与日俱增的业务对提交迅速的、可付诸行动的数据分析技术提出各种新的要求，这也使得企业在建立实时的分析应用方面面临着前所未有的困难——如何从不同的客户和运营接触点收集到大量的、不断变化的数据？如何将这些数据同现有客户和运营信息进行整合，并提供完整的商业情境？如何持续分析快速变化的信息，从而确定问题和机会，提交正确的行动方案？如要同时解决上述问题，在传统的分析方法面前，企业只有两个选择：一个是启动一个耗时长、投资高的开发项目，用于创建定制的应用；另一个则是尝试部署复杂又不连贯的BI进程，将信息快速推送到BI堆栈。而这两种选择无一例外地需要消耗大量宝贵的时间与资金，在目前“毫秒必争”的商业环境中，几秒钟的时间便能影响企业的盈亏，因此很多企业不得不放弃这两种选择而另谋他法。 无法与“时”俱“进”的传统分析方法迫使BI和数据管理团队必须建立一种可以与企业数据进行同步、“实时”的分析应用系统。
大数据交易平台三大模式比较和策略探析
大数据交易平台三大模式比较和策略探析 大数据交易可以打破信息孤岛和行业信息壁垒，促进高价值数据汇聚对接，满足数据市场多样化需求，实现数据价值最大化，对推进大数据产业创新发展和“互联网+”战略实施具有深远意义。近两年来，政府支持或企业、产业联盟主导的大数据交易平台多地开花，预计到2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元。我国大数据交易目前尚处初级和探索阶段，总结分析主要大数据交易平台模式及其优劣势，并提出未来发展方向十分必要。 三类大数据交易平台模式和优劣势分析 1.大数据分析结果交易模式（以贵阳大数据交易所为例） 贵阳大数据交易所是我国第一个大数据交易所，交易所不进行基础数据交易，而是根据需求方要求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作后形成处理结果再出售。交易所采取会员制，对会员资格有较高要求，数据提供方和需求方都须成为会员才能交易。截至2016年4月已运营一年，发展会员300余家，接入数据源公司100多家，可交易数据量超过50PB，发生实际交易会员超过70家，交易数据总量超过10PB，交易额突破7000万元。 优势：一是贵阳大数据交易平台具备权威性和公信力，更能吸引调动各方资源，汇聚高价值数据，包括政府部门数据和行业
龙头企业数据等。二是对交易双方较为严格的会员资格要求，一定程度上保证了数据质量和数据的使用安全。三是交易数据分析结果因为不是原始数据，也暂时规避了困扰数据交易的数据隐私保护和数据所有权问题，有利于活跃数据交易市场。 劣势：交易所进行数据分析交易处理结果，一定程度上限制了数据潜在价值挖掘，而且大数据应用未来将渗透到众多行业，交易所在细分领域甚至跨行业的分析挖掘技术和专业知识上可 能会捉襟见肘。 2.数据产品交易模式（以数据堂为例） 数据堂成立于2011年，2014年12月在新三板挂牌上市，顺利完成了多轮融资，目前公司市值达25亿元。数据堂主要从事互联网基础数据交易和服务，建有交易平台，业务模式主要有两种：一是根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售，即数据定制模式；二是与其他数据拥有者合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售。目前，数据堂拥有4.5万套、1200TB以上规模的数据源，涵盖科技、信用、交通、医疗、卫生、通信、地理、质监、环境、电力等领域。 优势：一是交易平台完全采取市场化运营，对于数据的提供方和需求方来说，门槛低，更能调动交易双方的积极性，有利于各类数据的汇聚和开发利用。二是数据定制模式以需求为导向，使数据采集、交易更具针对性，减少了不必要的时间和人力资源
用Excel分析“交易数据”【不得不学】
用Excel分析“交易数据”【不得不学】 背景说明：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 （以上为流程图） 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、 F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该 客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适，虽然平均每类客户数量较少，考虑到集中度分布情况，数量多的 分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期的电话、短信营销或者 信函营销的数量。 RFM模型原理： RFM模型是一个简单的根据客户的活跃程度和交易金额贡献所做的分类。因为操作简单，所以，较为常用。 近度R：R代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离，R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。R越大则客户越可能会“沉睡”，流失的可能性越大。在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公 司通过一定的营销手段进行激活。 频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。F越大，则表示客户同本公司 的交易越频繁，不仅仅给公司带来人气，也带来稳定的现金流，是非常忠诚的客户；F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。针对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。
额度M：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。一般来讲， 单次交易金额较大的客户，支付能力强，价格敏感度低，是较为优质的客户，而 每次交易金额很小的客户，可能在支付能力和支付意愿上较低。当然，也不是绝对的。 RFM的分析工具有很多，可以使用SPSS或者SAS进行建模分析，然后深度挖掘。IBM SPSS还有个Modeler，有专门的RFM挖掘算法供使用。本文为了普及，介 绍使用Excel（2007版）做初步的RFM分析。 操作步骤： 第一步：数据的清洗 原始数据集：数据请参考附件Excel（模拟数据.xlsx）。大家可以下载练习。该数据集共 有26600多条数据，包含记录ID（数据库的primarykey）、客户编号、收银时间、销售 金额、销售类型共5个字段 通过简单的筛选，可以看到，在交易金额中有0消费额，有负数消费额，继续查看交易类型，发现为“赠送”和“退货”所造成。这些数据在本次分析中用不到，所以在数据处理时需要通过筛选除去。 Excel操作： 鼠标点击第一行的行标“1”以选中第一行
SPSS数据分析：影响股票成交金额趋势变动的因素分析
1992——2009 年 影响股票成交金额趋势变动的 因素分析 学院工商管理 专业班级人力资源0910 学生姓名赵飞飞学号 0802091033 选题理由 从1990 年12 月上海证券交易所成立以来，我国股票市场在20 年左右的时间里，取得了长足的进步，越来越多的股民参与其中，股票投资已经成为我国投资者必不可少
的投资手段之一，股市的涨跌变得与人们的生活息息相关。股票成交金额指在进行股票交易过程中，买入（或卖出）股票时，买卖双方根据有关交易规则达成交易的金额。因此，研究历年股票成交金额对于投资者来说具有较好的借鉴意义，能够提供一些投资决策的依据。 作为股票投资的爱好者，我想通过对1992——2009 年我国股票成交金额的趋势变动及其影响因素进行分析，找出其中主要的影响因素，并对投资决策提出一些意见和建议。 二、变量选取 影响股票成交金额变动的因素有很多，基本上可以归结为四个层面：宏观经济层面、微观经济层面、市场层面、政策层面。宏观经济层面主要包括经济增长、利率、财政收支、货币供应量、物价、国际收支等。微观经济层面主要是上市公司的财务状况。市场层面主要是指市场的供给和需求，即股票的发行总量和资金总量。政策层面主要是指足以影响股票价格变动的国内外重大活动及政府的政策措施。 在变量的选取上，我们遵循全面、可量化、数据易获得性选取股票成交金额（亿元）作为被解释变量，选取了6 个解释变量：上证综指（收盘价）、人民币汇率（年平均价，100美元对人民币）、建筑业总产值（亿元）、商品房销售额（亿元）、黄金价格（美元/盎司）、人均生产总值（亿元）。 说明：因为我们要分析的被解释变量是股票成交金额，是综合反映股票市场上所有公司股票成交金额总体变化趋势的指标。在微观层面上我们不可能把每一个公司的财务状况拿来分析，在政策层面上也不可能拿政策、措施作为解释变量，因为它们是不可量化的。因此我们选取了上述 6 个经济指标作为解释变量进行进一步的分析。
【最新】淘宝交易数据分析：顾客的消费模式分析报告模板 图文
淘宝交易数据分析报告模板 1访客数目分析 访客数：指访客唯一IP的总数量，也就是访客人数。
一、观察曲线图，通过观察以上曲线图，我们可以得到以下结论：淘宝网访客高峰时间段为： 8点—15点；21点—23点；因为这段时间正好是休息和下班时间，所以可以根据这个数据来设置宝贝上架和下架的时间，来增加店铺流量 同时我们发现无线端的流量要远高于pc端流量。 Pc端流量和无线端流量趋势大致相同。 我们会产生以下建议： 1)淘宝访客高峰时间为时间段而商品的上架时间为时间点，合理安排上架商品 2)因为淘宝宝贝自然搜索快下架的商品优先选择机制，但是这只是商品被优先展示影响因素中的一个。 1)一个为时间段，一个为时间点，为了保证访客高峰时间段结束前我的商品还在线，即让我的商品处在即将下架的状态，我们再上架商品时，就选择高峰时间段快结束之前的多个时间点均匀上架商品。 2) A. 商品数量少，不能集中的把商品均匀分不到五大访客高峰时间段。 3)卖家可以将商品均匀上架到五大高峰时间段中的一个时间段，坚持一个月或半个月，记录这段时间的店铺访客数、产生的订单数；宝贝搜索来源带来的访客数、订单数。使用Excel 表格记录。 4)将五个时间段分别按照以上方法操作，并记录数据。将五大高峰时间段记录到的数据进行分析，查看哪个时间段的宝贝搜索来源带来的订单转化率高。如果没有订单的卖家查看哪个时间段带来的访客数多。最后，将所有商品的上架时间调整到对应的时间段。 5) B. 商品数量多，可以均匀分不到五大访客高峰时间段。 6)将商品均匀上架到五大访客高峰时间段，坚持15天，记录五大高峰时间段的各时段的总