第7章-商务数据分析
商务数据分析与应用
《商务数据分析与应用》
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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第一章 概述
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。
《商务数据分析与应用》
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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。
（ 一 ） 监 测 行 业 竞 争
企趋 通 业势 过 能、 行 判竞 业 断争 数 行情 据 业况 分 现， 析 状监 ， 和视 掌 竞主 握 争要 行 格竞 业 局争 现 对状 手、 活发 动展 ，
商务数据分析考试题(附答案)
商务数据分析考试题（附答案）一、单选题（共45题，每题1分，共45分）1.某淘宝店铺准备分析某商品一段时间内的复购率时，需要采集的数据指标不包含（）。
A、商品交易笔数B、下单时间C、客户支付金额D、买家用户名正确答案：C2.关于市场容量分析，下列说法正确的是（）。
A、市场容量分析即市场集中度分析B、市场容量是指目标行业市场在指定时间内的销售额C、行业市场容量是相对稳定的，不会随着消费市场的变化而变化D、行业市场容量对企业未来的发展前景不构成影响正确答案：B3.某行业市场规模预测公式为“y=20.086x+30.467”，关于公式中的x、y，说法正确的是（）。
A、y代指对应年份的数据点B、x是对应年份市场规模C、x代指每个年份D、y是对应年份市场规模正确答案：D4.通常产品销售增长速度最快的时期是产品生命周期中的（）。
A、成长期B、饱和期C、衰退期D、投入期正确答案：A5.关于市场趋势分析，下列说法错误的是（）。
A、电商企业选定行业是否处于衰退期，不会影响电商企业未来的成长空间B、市场趋势分析即根据市场历史数据判定行业目前所处的发展阶段，并进一步预测未来的市场变化C、市场趋势分析包括行业成长空间、行业盈利空间、行业演变趋势等D、电商企业可通过前瞻产业研究院、艾瑞网等第三方机构发布的行业研究报告进行市场趋势分析正确答案：A6.异常数据鉴别的一般步骤不包括（）A、获取诊断的相关数据B、制定优化对策C、异常数据更改D、对比分析，找出差距，分析异常原因正确答案：C7.供应链管理是把整个供应链看成单一的实体，而不再是一个个孤立的组织机构单元，用系统的观点进行优化，以提高竞争优势。
供应链管理的核心是（）。
A、需求与供应B、时间与成本C、效率与效益D、合作与信任正确答案：A8.了解竞店是不是原创品牌、店铺人群定位、商品适用季节、适用场景等，这是在进行（）分析A、推广活动B、商品类目C、销售D、竞店属性数据正确答案：D9.当行业处于完全垄断时，与之相关的赫芬达尔指数呈现出的特性是（）。
2021级市场营销专业《商务数据分析》期末考试试卷
2021级市场营销专业《商务数据分析》期末考试试卷1.商务数据分析的流程依次是（）A.明确目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告(正确答案)B.明确目的与框架、数据处理、数据收集、数据分析、数据展现、撰写报告C.明确目的与框架、数据收集、数据处理、数据展现、数据分析、撰写报告D.明确目的与框架、数据展现、数据收集、数据处理、数据分析、撰写报告2.数据收集阶段，内部渠道不包括（）A.顾客的购买记录B.客户访谈C.客户问卷调查D.产品展销会(正确答案)3.数据收集阶段，外部渠道不包括（）A.顾客的购买记录(正确答案)B.行业协会C.专业咨询机构D.报刊书籍资料4.商务数据分析中，常被用作外部环境分析/宏观环境分析的模型是（）A.PEST模型(正确答案)B.SWOT模型C.5W2H模型D.逻辑树模型5.商务数据分析中，常被用作内部环境分析/竞争环境分析的模型是（）A.PEST模型B.SWOT模型(正确答案)C.5W2H模型D.逻辑树模型6.以下哪个不属于总量指标（）A.商品库存额B.企业员工工资总额C.某网站日访问量D.网店客服咨询回复比(正确答案)7.以下哪个是相对指标（）A. 独立访客数（UV）B. 页面访问数（PV）C. 投资回报率ROI(正确答案)D. 总订单数量8.适用于外部环境分析/宏观环境分析的模型是（）A. SWOT模型B. PEST模型(正确答案)C. 5W2H模型D. 逻辑树模型9.适用于企业内部环境分析的模型是（）A. SWOT模型(正确答案)B. PEST模型C. 5W2H模型D. 逻辑树模型10.在Excel中，对于D5单元格，其绝对单元格表示方法为（）A. D5B. D$5C. $D$5(正确答案)D. $D511.在Excel 2003中，当C7单元格中有相对引用=SUM(C3:C6)，把它复制到E7单元格后，双击它显示出（）A. =SUM(C3:C6)B. =SUM(C4:C7)C. =SUM(E3:E6)(正确答案)D. SUM(E3:E7)12.关于产业链分析，以下说法错误的是（）A.在某一个产业中，由相关联的上下游企业所组成的结构叫做产业链。
第7章：数据包络分析ppt课件
………………………………………………
，…………………………
( x 1 n 1 x p n p ) ( y 1 n 1 y q n q ) 0 ，对应的对偶变量记为 n
x1k0 1 xp0k p1
i, j 0 ,i 1 ,2 , ,p ;j 1 ,2 , ,q
，对应的对偶变量记为
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二、C2R模型及其基本性质
1.C2R模型
设有n个部门(企业)，称为n个决策单元，每个决策单元都有p种投入和q种产出，分 别用不同的经济指标表示。这样，由n个决策单元构成的多指标投入和多指标产出的评 价系统，可以用下图表示：
V 决策单元 1 2 … k … n
v1
→
x11 x12 … x1k … x1n
(P): MV ap xTY 0
(D ): MV iDn
k
s.t. T TX X0k
TYk
1
0,
(k1,2,,n)
,0
s.t. XkkSX0 k1
n
Yk k S Y0
k1
k 0 ,k 1 ,2 , ,n ;S ,S 0
定义7.1 如果线性规划(P)的最优解满足下列条件
VP = 0T · Y0 = 1
效率指标h0=hk0。在效率评价指标hk≤1(k=1,2,…，n)的约束条件下，选择一组最优权系数 U和V，使得h0达到最大值，构造优化模型(分式规划) ：
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q
uj yjk0
Ma h0x j p1
vi xik0
u1y1k0 v1x1k0
u2y2k0 v2x2k0
uqyq0k vpxp0k
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8
引入松弛变量 S(s1,s2, ,s p)T、 S(s1 ,s2 , ,sq )T, 将不等式约束化为等式约束，得
第7章 数据关联分析3
7.1
基本概念
7.5
产生频繁项集的 其他方法
7.2
频繁项集产生
7.6
FP-growth算法
7.3
规则产生
7.7
关联评估
7.4
频繁项集的紧凑表示
7.1
基本概念
关联分析（association analysis）用于发现隐藏在大型数据集中的
令人感兴趣的联系，所发现的模式通常关联规则（association rule）
在上述两个步骤中，第一步骤是关键，它将影响整个关联规则 挖掘算法的效率。因此，关联规则挖掘算法的核心是频繁项集产 生。
7.2
频繁项集产生
格结构（lattice structure）常常被用来枚举所有可能的项集。图 中显示的是I={a，b，c，d，e}的项集格。一般而言，一个包含k个项 的数据集可能产生2k-1 个频繁项集，不包括空集在内。
7.3
频繁项集产生
作业：min_sup = 0.1，min_conf = 0.5 找出所有的关联规则。
7.4
频繁项集的紧凑表示
7.4.1 最大频繁项集
最大频繁项集：是这样的频繁项集，它的直接超集都不是频繁的。
7.4
频繁项集的紧凑表示
7.4.1 最大频繁项集
{I2,I4}，{I1,I2,I3}，{I1,I2,I5}
7.3.1 基本步骤
例如，基于前面的AllElectronics事务数据库。假定数据包含频繁 项集X={I1，I2，I5}，可以由X产生6个候选关联规则，即X的非空子 集：{I1，I2}，{I1，I5}，{I2，I5}，{I1}，{I2}和{I5}。结果关联规 则如下，每个都列出置信度。
如果最小置信度阈值为70％，则只有2、3和最后一个规则可以输 出，因为只有这些是强的。
7 第七章数据分析-数据挖掘算法与应用(Python实现)-孙家泽-清华大学出版社
⑥ 撰写报告
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1.1 背景知识
4 Python
Python语言的特点： Python是一门动态解释性的强类型定义语言，具有高
效的高级数据结构和简单而有效的面向对象编程的特性。 Python具有极强的可移植性、可扩展性和可嵌入性，
具有丰富且强大的库。它常被昵称为“胶水语言”，能 够把用其它语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松 地联结在一起。
机数生成的内置函数。
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2.1 预备Βιβλιοθήκη 识1 NumpyNumPy是一个Python的第三方库，它功能强大，是一个由 多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。NumPy主 要用于数学、科学计算。现在一般会通过NumPy、Scipy和 Matplotlib结合来替代Matlab,是一个流行的技术计算平台。
创建等差数列数组
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2.1 预备知识
2 Numpy常用方法
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2.1 预备知识
3 Numpy矢量化计算
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2.1 预备知识
3 Numpy的矢量化计算
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1.2 预备知识
4 Numpy数组的索引和切片
方式 ndarray[n] ndarray[n:m] ndarray[:] ndarray[n:] ndarray[:n] ndarray[n,m]
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1.1 背景知识
3 数据分析
数据分析的一般步骤： ③ 数据处理 原始数据必须经过处理或组织分析。通常是将结 构化数据放入表格的行和列中供进一步分析。 其中数据处理的常用方法有：数据清洗、数据加工、 数据计算等。
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电商行业电商大数据分析方案
电商行业电商大数据分析方案第一章：项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第二章：电商大数据概述 (3)2.1 电商大数据概念 (3)2.2 电商大数据应用领域 (4)2.3 电商大数据发展趋势 (4)第三章：数据采集与处理 (5)3.1 数据来源 (5)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据处理流程 (5)第四章：数据仓库构建 (6)4.1 数据仓库设计 (6)4.2 数据仓库建模 (6)4.3 数据仓库管理 (7)第五章：用户行为分析 (7)5.1 用户画像构建 (7)5.2 用户行为轨迹分析 (8)5.3 用户需求预测 (8)第六章：产品分析 (8)6.1 产品分类与特征 (8)6.1.1 产品分类概述 (8)6.1.2 产品特征分析 (9)6.2 产品评价分析 (9)6.2.1 评价数据分析 (9)6.2.2 评价趋势分析 (9)6.3 产品推荐策略 (9)6.3.1 基于用户行为的推荐 (9)6.3.2 基于内容的推荐 (9)6.3.3 基于协同过滤的推荐 (10)第七章：营销策略分析 (10)7.1 营销活动效果评估 (10)7.1.1 评估指标体系构建 (10)7.1.2 评估方法 (10)7.2 个性化营销策略 (10)7.2.1 用户分群 (10)7.2.2 精准推荐 (11)7.2.3 定制化营销活动 (11)7.2.4 用户画像应用 (11)7.3 营销渠道优化 (11)7.3.1 渠道分析 (11)7.3.2 渠道整合 (11)7.3.3 渠道创新 (11)7.3.4 渠道监控与调整 (11)第八章：供应链分析 (11)8.1 供应链结构分析 (11)8.1.1 供应链概述 (11)8.1.2 供应链环节划分 (11)8.1.3 供应链结构分析内容 (12)8.2 供应链效率优化 (12)8.2.1 供应链效率指标 (12)8.2.2 供应链效率优化策略 (12)8.3 供应链风险预测 (12)8.3.1 供应链风险类型 (12)8.3.2 供应链风险预测方法 (12)8.3.3 供应链风险应对策略 (13)第九章：客户服务分析 (13)9.1 客户满意度评价 (13)9.1.1 评价方法 (13)9.1.2 评价指标 (13)9.1.3 评价结果分析 (13)9.2 客户投诉分析 (13)9.2.1 投诉来源 (14)9.2.2 投诉类型 (14)9.2.3 投诉处理 (14)9.3 客户服务改进策略 (14)9.3.1 提高服务质量 (14)9.3.2 优化物流服务 (14)9.3.3 加强售后服务 (14)9.3.4 利用大数据提升客户服务 (15)第十章：大数据应用案例与展望 (15)10.1 电商大数据应用案例 (15)10.1.1 个性化推荐系统 (15)10.1.2 价格优化策略 (15)10.1.3 供应链优化 (15)10.2 电商大数据应用前景 (15)10.2.1 智能客服 (15)10.2.2 无人仓储与物流 (15)10.2.3 电商金融 (15)10.3 电商大数据应用挑战与对策 (16)10.3.1 数据安全问题 (16)10.3.2 数据质量与真实性 (16)10.3.3 技术人才短缺 (16)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，我国电子商务行业呈现出高速增长的态势。
电子商务平台数据分析与应用解决方案
电子商务平台数据分析与应用解决方案第一章：电子商务平台数据概述 (3)1.1 数据来源与类型 (3)1.1.1 数据来源 (3)1.1.2 数据类型 (3)1.2 数据采集与预处理 (3)1.2.1 数据采集 (4)1.2.2 数据预处理 (4)1.3 数据分析方法概述 (4)1.3.1 描述性分析 (4)1.3.2 摸索性分析 (4)1.3.3 预测性分析 (4)第二章：用户行为数据分析 (5)2.1 用户画像构建 (5)2.1.1 数据采集 (5)2.1.2 数据预处理 (5)2.1.3 用户画像标签 (5)2.1.4 用户画像应用 (5)2.2 用户行为模式分析 (5)2.2.1 用户访问行为分析 (5)2.2.2 用户购买行为分析 (6)2.2.3 用户互动行为分析 (6)2.2.4 用户流失预警分析 (6)2.3 用户满意度分析 (6)2.3.1 用户满意度调查 (6)2.3.2 用户满意度指标体系构建 (6)2.3.3 用户满意度分析 (6)2.3.4 满意度提升策略 (6)第三章：商品数据分析 (6)3.1 商品分类与属性分析 (6)3.2 商品销售数据分析 (7)3.3 商品评价与评论分析 (7)第四章：价格策略分析 (8)4.1 价格波动分析 (8)4.2 竞争对手价格分析 (8)4.3 价格策略优化 (9)第五章：促销活动数据分析 (9)5.1 促销活动效果分析 (9)5.1.1 数据收集与处理 (9)5.1.2 评价指标设定 (9)5.1.3 效果分析 (10)5.2 促销活动策略优化 (10)5.2.2 用户分群策略 (10)5.3 促销活动风险评估 (10)5.3.1 风险类型识别 (10)5.3.2 风险预防与应对 (11)第六章：供应链数据分析 (11)6.1 供应商评价与选择 (11)6.1.1 评价指标体系的构建 (11)6.1.2 评价方法的选择 (11)6.1.3 供应商选择策略 (11)6.2 库存管理分析 (12)6.2.1 库存数据分析 (12)6.2.2 库存优化策略 (12)6.3 物流效率分析 (12)6.3.1 物流效率评价指标 (12)6.3.2 物流效率优化策略 (13)第七章：客户服务数据分析 (13)7.1 客户服务满意度分析 (13)7.1.1 满意度指标设定 (13)7.1.2 数据收集与处理 (13)7.1.3 满意度分析 (13)7.2 客户服务效率分析 (13)7.2.1 效率指标设定 (13)7.2.2 数据收集与处理 (14)7.2.3 效率分析 (14)7.3 客户服务策略优化 (14)7.3.1 客户服务策略优化目标 (14)7.3.2 客户服务策略优化措施 (14)7.3.3 实施与监测 (14)第八章：电子商务平台风险分析 (14)8.1 数据安全分析 (15)8.1.1 数据泄露风险 (15)8.1.2 数据篡改风险 (15)8.1.3 数据保护措施 (15)8.2 法律法规合规性分析 (15)8.2.1 数据保护法律法规 (15)8.2.2 知识产权法律法规 (16)8.2.3 竞争法规 (16)8.3 信用风险分析 (16)8.3.1 信用评估体系 (16)8.3.2 信用风险防范措施 (16)8.3.3 信用风险监测与预警 (17)第九章：电子商务平台数据可视化 (17)9.1 数据可视化工具与技术 (17)9.1.2 数据可视化技术 (17)9.2 数据可视化策略与应用 (18)9.2.1 数据可视化策略 (18)9.2.2 数据可视化应用 (18)9.3 数据可视化案例分享 (18)第十章：电子商务平台数据分析与应用策略 (19)10.1 数据驱动的决策制定 (19)10.2 数据分析在电子商务运营中的应用 (19)10.3 未来发展趋势与挑战 (19)第一章：电子商务平台数据概述1.1 数据来源与类型1.1.1 数据来源电子商务平台的数据来源主要可以分为以下几类：（1）用户行为数据：来源于用户在电子商务平台上的浏览、搜索、购买、评论等行为，如流数据、搜索关键词、购物车信息等。
第7章 提升销量 运营与销售数据分析
7.2.2 转化漏斗模型
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3. 静默转化率
静默转化率指消费者访问店铺后，没有咨询 客服而直接下单购买的消费者人数与访客数的比 率。一般来说，新消费者的静默转化率低于老消 费者，因为新消费者对店铺的商品款式、质量、 服务、信誉等都不了解，基本上不会贸然下单交 易。
7.2.2 转化漏斗模型
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2. 咨询转化率
消费者在访问店铺或商品的过程中，如果产生了疑问，会直接选择与店铺客服进行交流沟 通，当客服有效地解决了消费者的问题后，往往会提升商品的成交转化。这一环节不仅涉及到 咨询转化率这个数据，还会涉及咨询率数据，它们的计算公式分别如下。
咨询率=咨询人数÷访客数 咨询转化率=咨询成交人数÷咨询人数
7.1.2 交易构成
6
“价格带构成”版 块可以显示所有交易商 品的价格分布情况。如 果单击价格带右侧对应 的“查看趋势”超链接， 还可在显示的窗口中查 看该价格带各指数的趋 势情况。
7.1.2 交易构成
7
“资金回流构成”版块显示了完成交易但未确认收货的支付金额占比情况。如图所示，显 示该店铺有很大一部分资金在6~8天的期间回流，如果需要缩短资金回流的周期，以便拥有更 充足的资金，维持店铺的正常运营，可以通过赠送商品、好评返利、赠送优惠券等形式促使消 费者尽快确认收货。
7.1.2 交易构成
3
“交易构成”功能版块可以查看交易的终端、类目、品牌、价格等构成比例，还可分析交 易后资金回流的情况。“终端构成”版块可以显示指定时间段内PC端和无线端的支付金额、支 付金额占比、支付商品数、支付买家数、支付转化率等数据，通过对比可以清楚各个终端的交 易情况，如图所示。
7.1.2 交易构成
商务数据分析报告word模板
商务数据分析报告word模板一、前言在现代商务活动中，数据分析成为了不可或缺的一环。
通过对商务数据的深入分析，企业能够洞察市场趋势、了解客户需求、制定合理的商业策略和预测未来走向。
为了提高数据分析的效率和准确性，我们设计了一套专门的。
二、目的和意义的目的在于提供一个规范、易于操作的工具，帮助企业人员更快、更准确地完成数据分析报告的撰写工作。
这份模板将使数据分析报告的撰写流程更加标准化，提高报告的一致性，减少遗漏和错误。
三、模板结构1. 报告封面：包括报告题目、时间、单位、报告人等基本信息。
2. 摘要：简要介绍报告的主要内容，总结分析结果和主要发现。
3. 目录：列出报告各章节及其页码，方便读者快速浏览和定位所需信息。
4. 引言：对本次数据分析的背景、目的及意义进行解释。
5. 数据来源和处理：详细描述数据的来源、采集过程和处理方法，确保数据的准确性和可信度。
6. 数据分析：（1）数据可视化：通过图表、图像等方式，将数据进行可视化展示，使数据更加直观、易懂。
（2）数据解读：对可视化的数据进行详细解读，包括数据的趋势、规律、异常情况等等。
（3）数据挖掘和分析：运用各种数据挖掘技术和分析方法，发现数据背后的更深层次的信息和规律，为企业决策提供参考。
7. 结果和讨论：总结数据分析的结果，分析原因和影响因素，提出改进建议。
8. 结论：对整个报告进行总结，回答报告所提出的问题，提出对未来的展望。
9.根据以上模板结构，操作的工具将帮助企业人员更快、更准确地完成数据分析报告的撰写工作。
通过标准化的流程，该工具将提高报告的一致性，减少遗漏和错误。
报告封面将包括基本信息，摘要将简要介绍报告内容和主要发现，目录将方便读者快速浏览和定位信息。
引言将解释数据分析的背景、目的和意义，数据来源和处理将详细描述数据的来源、采集过程和处理方法。
数据分析部分将通过可视化展示数据，并对数据进行解读和运用数据挖掘和分析技术发现更深层次的信息和规律。