数据对比取值

不同表格中同样适用

=IFERROR(VLOOKUP(Sheet7!D4,Sheet7!A:B,2,0),"")

VLOOKUP筛选Sheet7!D4需要选取的数据Sheet7!A:B选取范围2列""取值

各大电商平台优缺点分析

各大互联网电商平台优缺点分析现在互联网电子商务很火爆，面对新出现的千千万万个交易平台，很多卖家和买家都有些选择困难症。一些人想在专业的网站上卖东西，又担心客户资源不够多；另一些人积聚在大型互联网平台上，投入了很多推广和广告费用，交易成果也不是那么的满意。那么，针对不同的产品到底该在那儿操作买卖活动呢？今天笔者就借此总结一下一些B2B和B2C、O2O平台的特点。 1、16988农产品集购网 16988农产品集购网精心打造中国国内首家大宗农产品交易平台。16988农产品集购网主要是针对大宗农产品的采购、投资进行服务。在16988农产品集购网上，用户能够获得客户资源、产品销售渠道、以及价格资讯。通过对农产品数据的分析，提供增值服务，从而让农产品交易市场透明化、信息化。16988 农产品集购网的功能有：现货交易，资讯平台，供应链融资，监管物流平台，大数据平台，第四方物流服务。优点：拥有农业数据研究基础，提供供应链融资。缺点：16988农产品集购网专做白糖这一个产品，其他的农产品还处于筹备阶段。 2、阿里巴巴阿里巴巴是一个比较综合的交易平台。在业界，阿里巴巴还是有一定的知名度，很多厂家都会选择在阿里巴巴上买卖货物。不论是平台的推广，还是品牌都是相当不错的。很多淘宝店铺商家都会在阿里巴巴上选择货源，而且一件代发，让很多潜在的淘宝用户也会光顾。优点：知名度高，品牌多，拥有海量客户资源。缺点：对厂家资质审核度不高，假冒伪劣产品较多 3、淘宝

目前是中国购物网站中成交量最高的一个网站。淘宝网拥有过亿用户，而且开通了海外淘等一系列便民购物服务。淘宝拥有支付宝支付功能，并推出多种消费活动，吸引大量年轻人消费。淘宝的便捷、自由、丰富，让它成为电商中的佼佼者。优点：买卖环节简单，忠实客户多缺点：商品质量无法保证，商品特色不明显 4、京东京东以家电产品为主，而且拥有独立的物流。在产品的价格和运输条件上，优势突出。京东是一个典型的B2C电商平台，是企业和个人之间的交易，缩短了产品的交易环节，因此，价格优势是京东的一大竞争力。目前京东逐渐从家电领域突围，涉足服装、图书、农产品等。优点：物流独立，运输时间块；价格便宜缺点：商品质量参差不齐。 5、聚美优品聚美优品也是一个B2C电商平台，是一个专做化妆品的电商平台。对于卖家来说，聚美优品拥有大量忠实粉丝。受到品牌营销文化的影响，尤其是品牌领导人个人魅力的营销影响，忠实的女粉丝比较多，客户资源丰富。对于买家来说，琳琅满目的化妆品，便宜的价格，值得尝试。优点：品种丰富、价格便宜、偶像效应缺点：假货难以保证。

传统分析与大数据分析的对比

传统分析与大数据分析的对比 This manuscript was revised on November 28, 2020

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。

信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

电商数据分析案例

电商数据分析案例：首页优化分析很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？他们进入首页的目的是什么？首页的哪部分点击率最高？首页要完成的任务是什么？通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类

了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；

4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层；下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨）首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。

各大知名电商平台VS入驻费用对比分析

各大知名电商平台VS 入驻费用对比分析序号电商名保证金（元）年费（元）服务费率其他收费项目入驻资质要求主营/特色项目回款周期基本折扣软件、窗口、推荐软件 10元/月身份证正反面店铺模板30-200元/月官方数据魔方36000元/年手持身份证相片手持当地当时报纸相片服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 1 淘宝 10000 30 / 15天广告费用直通车钻石展位等价位一个支付宝账号更高基本折扣软件、窗口、推荐软件 TM 级 100000 10元/月注册资本500000元及以上 R 级医药/医疗 300000 新车/二手车 100000 50000 店铺模板30-200元/月官方数据魔方36000元/年公司7证齐全化妆品食品等类目要有相应广告费用直通车钻石展位等价位的前置许可证 2 3 天猫京东 30000/60000 5% 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 15天 15天注册资本500000元及以上公司7证齐全化妆品食品等类目要有相应的前置许可证 10000-100000 6000 12% 广告展位价格更高公司资质 4 5 6 7 8 9 唯品会当当网 10000-100000 10000-50000 0 0 30% 5% / / / / / / 7证齐全优先能开具增值税发票国内外一二线品牌清理库存专用模仿唯品会经营，取名尾品汇类似网上超市 3个月 1个月 15天公司资质 7证齐全 6000-30000 注册资本500000元及以上公司7证齐一号店 8880 2%-6% 4%-15% 30% 公司资质 7证齐全亚马逊提供入仓送服务 15天聚美优品阿里巴巴 10000-50000 30% 0 注册资本500000元及以上 3688元购买1年诚信通主营化妆品/化妆工具批发 15天 1个月

简单实用的电商数据分析方法论

简单实用的电商数据分析方法论导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是：对比细分转化分类只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。一、对比思想数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。以店铺的成交额分析为例：纵向对比我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑：最近10周的周六成交额趋势如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限）横向对比例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。再举一个更常见的例子：假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？

如何对篮球数据进行比较分析

篮球数据的比较分析是篮球数据分析的一项重要内容。事物通过比较，可以发现许多本来难以发现的问题。比较有两种：横向的比较和纵向的比较。这里的横向比较指的是球队自身或是球员自身的数据比较、球队与球队之间的数据比较以及球员与球员之间的比较，而纵向的比较就是球员或者球队的过往数据比较分析。球员篇：（一）、单个球员数据的比较分析： 1.球员与队友的数据比较：由于篮球运动员自身的素养、状态、位置等的不同，他们在比赛中的数据也会不同。一般的，进攻球员的出手次数、罚球、得分会比队友的多，而防守球员的篮板、抢断、盖帽会比队友的多；出场时间多的球员多为主力或是状态好、犯规少，三分球出手次数多的多为射手，被侵犯次数和罚球次数多的球员对对手的威胁较大，助攻多的球员组织能力较强，失误次数较多的多为技术不佳或是被对手防守紧逼得紧，犯规多的球员出场时间较少或是战术安排。 2.球员与对手的数据比较：这里的“对手”一般指的是明星球员或是在比赛中直接“对话”的球员。二者之间的数据比较可以发现二者的状态以及对球队的作用。若是攻防双方的话就可以发现防守方或者是进攻方对对手的威胁及效用。 3.球员与相同位置其他球员的数据比较：同样的，这里的“相同位置其他球员”也是指的是对手。因为在比赛中，经常会有对位的情况出现，所以二者的数据比较就会显示出在比赛中双方的能力、状态、效率等。 4.球员的历史数据分析：这是一个既明显又复杂的数据。明显的是，球员的状态在较短时间内会有起伏，但是要是长时间的发生的话，体现的就是技术的问题了。复杂的是，球员往往受伤病、战术安排、转会或是其他因素的影响，数据往往会有较大的变化，这时候要对其进行较为理性的认识。不过总的看来，球员在长时间段内的表现可以从各个方面体现出来，如：得分能力的变化、防守能力的变化、经验的增加等等。 5.球员某一时间段数据分析：这里的“某一时间段”指的是介于少数几场比赛和一个赛季之间的时间段。球员在这个时间段内的表现可以反应出球员近期的状态或是其他因素对其的影响。 6.球员在特定时间段的数据比较分析：这里的“特定时间段”指的是比较特殊的时间段，这种时间段往往会对球员产生比较大的影响，如长时间的主客场比赛、背靠背比赛、紧凑的赛程安排、全明星比赛前后、冲击季后赛或是影响排名的关键时刻等等。由于这些时候球员要经受的考验比较大而且多，所以这个时候的数据更能显示出球员的能力。（二）、球员组合的比较数据分析：在一支球队中，球员间的默契被称作“化学反应”。球员的组合威力便可以反应这种“化学反应”。正确的球员配备往往

高手告诉你如何电商数据分析

高手告诉你如何电商数据分析一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。二、很多业务其实就是一个公式。我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。买家数= 商详uv x 下单率x 付款率商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

传统分析与大数据分析的对比

传统分析与大数据分析的对比知识讲解

传统分析与大数据分析的对比

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB （PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。

客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

电商数据分析常用指标资料讲解

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

从历年双十一数据看电子商务发展

从历年双十一数据看电子商务的发展课程：电子商务专业：会计姓名：某某学号：******

摘要：2016年双十一购物狂欢节结束，电商销售数据对比本文通过历年双十一电商销售的数据对比，从历年双十一购物狂欢节电商的销售额、消费群体、热门行业、物流运输等方面综合分析了电商所面临的问题及可行的解决办法，概括总结了未来电商的发展趋势。关键词：双十一，电商，销售额，发展趋势目录：一．数据分析 1. 销售额与增长率分析 1.1问题 1.2分析 1.3解决 2.物流运输 2.1问题 2.2分析 2.3解决二．问题分析三．结论参考文献

一．数据分析

表1 数据来源：销售额——中国网双十一销售额占社会消费品零售额比例——中商产业研究院物流订单量——CN人才网、国家邮政局 1．历年双十一销售额与增长率分析图1-1 1.1 问题从图1-1可以看出，2009年起至今，双十一电商的销售额都在呈增长趋势，2009年到2010年销售额增长率大幅度提升，2010年到2016年双十一电商销售额增长率逐渐放缓。 1.2 分析

2009年至今，随着电子技术的发展，由表1双十一销售额占社会消费品零售额比例可以看出，电商的接受度逐渐增强，人们的电商平台购买力逐渐增强。 2009年到2010年双十一电商购物狂欢节这个概念刚刚出现在人们眼前，由于人们的好奇心理等原因，销售额增长率大幅上升之后，出现转折点。 2010年到2016年，虽然销售额仍在增长，但增速放缓，说明电商平台购买力已逐渐饱和。人们虽然愈加依赖电商的消费方式，但是随着大家已经完全接受电商平台双十一促销的方式，双十一购物狂欢节的短期性、产品的时效性等特点，决定了人们的消费数额增长速度逐渐放缓，人们不会再盲从地大量消费，购买囤货，而是在双十一理性消费。 2.物流图1-2 2.1 问题由图1-2可看出双十一购物狂欢节物流订单量大幅增长，且增长率逐渐增大。 2.2 分析由表一可得知，近年来随着双十一销售额的不断增长，快递订单量也大幅度增长，物流的压力越来越重。根据国家邮政局监测数据显

【分析方法】十种常用的盘点数据分析方法

【分析方法】十种常用的盘点数据分析方法 2014-10-30防损培训网防损培训网 1、当次盘点差异数据对比法：把本次盘点所有盈亏数据全部导出排序，进行盘盈与盘亏数量对比，查找有没有盈亏数量正好相近及盘点单品相似。目的：分析本次盘点相似单品有没有混盘。若经过复核并确定盘点数据无误后分析是否是混淆销售、混淆验收因素导致。 2、历史数据对比法：把上次盘点所有盈亏数据导出，与本次的盘点数据进行对比。目的：分析是否是因上次盘点数据不准导致本次盘点出现盈亏。（上次盘点数据不准的状况有商品整理不到位漏盘、多盘、混盘，混盘的状况很容易反映出本次

盘点相似单品出现一盈一亏）若上次与本次数据相抵后还有比较大的差异，再考虑分析其它存在的原因。 3、排查因素法：查看整件与单支盈亏数据。核对一品多码、一品不同条码不同商品编号、商品资料与商品实物条码。目的：找出整拆零售数据；找出因品名、条码商品资料问题而导致盘点差异。 4、数据差异问询法：商品部主管对商品进销存环节、经营、商品做过活动等情况比较清楚，有可能知道盘点数据差异的原因。目的：让商品部主管直接说出其知道的差异原因。 5、自查加询问法：导出三级帐数据，快速查看明显异常的数据。同时询问商品部主管，重点强调其中异常的数量、日期、单据号。目的：帮助商品部主管回忆其经营环节出现的异常数据，有可能回忆起并最终引导出了盘点差异的原因。 6、查看三级帐数据法：先看汇总的验收单数据、配送单数据、再看正常销售出库、退货出库数据。对比进与销数据差异最大的集合点的具体单据、具体日期，查看其明细。其次，要寻找其中“0”进价、批次单、团购单、空收空退单、调价

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

数据挖掘与数据分析的区别(经典)

数据挖掘与分析的区别（ByGanlin）最牛解释：关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。举个例子说。你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。

孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。解释一：

常用数据分析软件对比

常用数据分析软件对比软件优点推荐理由及学习资料 R语言 R语言与其他几种软件相比，已经彻彻底底上升为一款相当热门的编程软件了，当然涉及到计算机编程可能会令不少小伙伴们头大。这款软件强大，免费，包罗万象，开源。是专门为统计和数据分析开发的语言，统计前沿的主流语言。扩展性好，丰富的资源涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法。R与SAS 相比速度快，有大量统计分析模块，但可扩展性稍差，昂贵。与 SPSS相比，具有复杂的用户图形界面，简单易学，但编程十分困难。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。本书可以说是学习R的必备教程之一，可以让人快速进入R的世界本书从解决实际问题入手，跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。这本书侧重R语言实战，以实际项目讲解R的若干常见应用场景。适合新手上路，回归、方差两章展示了完整的统计分析的过程。《R语言实战第二版》作者：卡巴科弗（R obert I.Kabacoff） Eviews EViews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者操作的界面；最新的建模工具，快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具，EViews是强大，灵活性和便于使用的功能。EViews预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。这也是撰写计量模型论文最方便的软件之一。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。该书在数学描述方面适当淡化，以讲清楚方法、思路为目标，不做大量的推导和证明，重点放在如何运用各种计量经济方法对实际的经济问题进行分析、建模、预测、模拟等实际操作上。该书很多内容都讲解、总结的透彻明白，例如流量、存量一般是否平稳等问题。《计量经济分析方法与建模-- Eviews应用及实例(第二版)》,作者：高铁梅 python python非常简单，非常适合人类阅读。阅读一个良好的P ython程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。这本书是P andas的模块作者写的书，被誉为P andas的最佳工具书。 P andas是python的一个数据分析包，最初被作为金融数据分析工具而

传统分析与大数据分析的对比

. 大数据分析传统数据仓库分析大数据最大的优点是针对传统手段捕捉到传统分析对已知的数据范围中好理解的数据的数据之外的非结构化数据。这意味着不进行分析。大多数数据仓库都有一个精致的能保证输入的数据是完整的，清洗过的和的流程和数据库限提取、转换和加载(ETL)没有任何的错误。这使它更有挑战性，但制，这意味着加载进数据仓库的数据是容易同时它提供了在数据中获得更多的洞察力理解的，洗清过的，并符合业务的元数据。的范围。在典型的世界里，很难在所有的信息间以一种正式的方式建立关系，因此非结构化传统分析是建立在关系数据模型之上的，主以图片、视频、移动产生的信息、无线射题之间的关系在系统内就已经被创立，而分）等的形式存在，被考虑进频识别（RFID 析也在此基础上进行。大数据分析。绝大多数的大数据分析数据库基于纵列数据库之外。大数据分析是利用对数据有意义的软件的传统分析是定向的批处理，而且我们在获得所需的洞察力之前需要每晚等待提取、转换支持针对于数据的实时分析。. . ）以及转换工作的完成和加载ET当在市场上有大数据分析的应用系统时在一个传统的分析系统中，平行是通过昂它同样可以通过通用的硬件和新一代的的硬件，如大规模并行处理MP）系统或其他分析数据库来析软件HadooSM）系统来实现的或对称多处理现公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。I主要们已经看到“大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 PETA PBBYTESTERA ）字节的存储限制，定义在（数据存储量相对于当前企业TB （BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下通常它被认为是非结构化数据，），传感器数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。）世界来提供工具和智能，通过在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI 对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的与分析的概念非常接近，分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。）分析相对于大数据分析DW传统数据仓库（是大数企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传基于用例，

数据分析法之对比分析法

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。 1.对比分析法的定义对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少，这就是对比分析法的定义。 2.对比分析法的分类其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类，其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较，比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。

3.对比分析法的实践运用对比分析法的实践运用主要体现在五方面，第一就是与目标对比，具体就是实际完成值与目标进行对比，属于横比。第二就是与不同时期对比，具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比，具体就是与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。第四就是对行业内对比，具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比，属于横比。第五就是与活动效果比，具体就是对某项营销活动开展前后进行对比，属纵比。同时，我们还可以对活动的开展状况进行分组对比，这属于横比。 4.对比分析法的注意事项我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性，对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识，对比分