第8 章 数据分析,诊断运营情况
企业运营数据分析与决策支持手册
企业运营数据分析与决策支持手册第1章企业运营数据分析概述 (4)1.1 数据分析的重要性 (4)1.2 企业运营数据类型与来源 (4)1.3 数据分析的方法与技术 (5)第2章数据收集与预处理 (5)2.1 数据收集方法与技巧 (5)2.1.1 文档收集 (6)2.1.2 数据库提取 (6)2.1.3 网络爬虫 (6)2.1.4 问卷调查 (6)2.1.5 访谈与座谈会 (6)2.2 数据清洗与整合 (6)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据整合 (6)2.3 数据质量评估与改进 (7)2.3.1 数据质量评估 (7)2.3.2 数据质量改进 (7)第3章数据分析方法与模型 (7)3.1 描述性统计分析 (7)3.1.1 频数与频率分布 (7)3.1.2 图表展示（包括条形图、饼图、直方图等） (7)3.1.3 统计量度（包括均值、中位数、众数、方差、标准差等） (7)3.1.4 数据的偏态与峰度 (7)3.1.5 异常值处理 (7)3.2 相关性分析 (7)3.2.1 皮尔逊相关系数 (7)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (7)3.2.3 判定系数（解释变量对因变量的解释程度） (7)3.2.4 相关性检验（包括t检验、F检验等） (8)3.2.5 相关性矩阵 (8)3.3 回归分析 (8)3.3.1 一元线性回归 (8)3.3.2 多元线性回归 (8)3.3.3 逻辑回归（适用于因变量为分类变量） (8)3.3.4 非线性回归（包括多项式回归、指数回归等） (8)3.3.5 回归模型评估（包括R平方、调整R平方、C、BIC等） (8)3.4 时间序列分析 (8)3.4.1 平稳性检验（包括单位根检验、ADF检验等） (8)3.4.2 自相关函数与偏自相关函数 (8)3.4.3 时间序列模型（包括AR、MA、ARMA、ARIMA等） (8)3.4.4 季节性分析 (8)第4章财务数据分析 (8)4.1 财务报表分析 (8)4.1.1 资产负债表分析 (8)4.1.2 利润表分析 (8)4.1.3 现金流量表分析 (9)4.2 财务比率分析 (9)4.2.1 偿债能力分析 (9)4.2.2 营运能力分析 (9)4.2.3 盈利能力分析 (9)4.2.4 财务稳定性分析 (9)4.3 成本效益分析 (9)4.3.1 成本分析 (9)4.3.2 效益分析 (9)4.3.3 成本效益平衡分析 (9)第5章市场数据分析 (10)5.1 市场规模与增长分析 (10)5.1.1 市场总量分析 (10)5.1.2 增长趋势预测 (10)5.1.3 市场潜力分析 (10)5.2 市场细分与目标客户 (10)5.2.1 市场细分方法 (10)5.2.2 目标市场选择 (10)5.2.3 目标客户分析 (10)5.3 竞品分析 (10)5.3.1 竞品市场占有率分析 (10)5.3.2 竞品产品特点分析 (10)5.3.3 竞品营销策略分析 (11)5.3.4 竞品发展趋势分析 (11)第6章供应链数据分析 (11)6.1 供应链结构分析 (11)6.1.1 供应链层级结构分析 (11)6.1.2 节点企业分析 (11)6.1.3 信息流、物流和资金流分析 (11)6.2 库存管理分析 (11)6.2.1 库存水平分析 (11)6.2.2 库存周转率分析 (12)6.2.3 库存结构分析 (12)6.3 物流优化分析 (12)6.3.1 运输优化分析 (12)6.3.2 仓储优化分析 (12)6.3.3 配送优化分析 (12)第7章人力资源数据分析 (12)7.1 人员结构分析 (12)7.1.2 职位结构分析 (12)7.1.3 学历结构分析 (13)7.1.4 职称结构分析 (13)7.2 人员绩效分析 (13)7.2.1 绩效考核指标体系 (13)7.2.2 员工绩效分布分析 (13)7.2.3 绩效与薪酬关联分析 (13)7.2.4 绩效改进措施 (13)7.3 招聘与离职分析 (13)7.3.1 招聘渠道分析 (13)7.3.2 招聘成本分析 (13)7.3.3 离职原因分析 (13)7.3.4 离职率分析 (14)7.3.5 招聘与离职关联分析 (14)第8章客户数据分析 (14)8.1 客户满意度分析 (14)8.1.1 客户满意度调查方法 (14)8.1.2 客户满意度指标体系 (14)8.1.3 客户满意度数据分析 (14)8.1.4 提升客户满意度的策略 (14)8.2 客户忠诚度分析 (14)8.2.1 客户忠诚度定义及评价指标 (14)8.2.2 客户忠诚度影响因素分析 (14)8.2.3 客户忠诚度数据分析方法 (15)8.2.4 提升客户忠诚度策略 (15)8.3 客户价值分析 (15)8.3.1 客户价值评价指标 (15)8.3.2 客户价值分类方法 (15)8.3.3 客户价值数据分析 (15)8.3.4 客户价值提升策略 (15)第9章决策支持系统构建 (15)9.1 决策支持系统概述 (15)9.2 数据可视化与仪表盘设计 (16)9.3 数据挖掘与预测分析 (16)9.4 决策模型与应用 (16)第10章企业运营决策实践案例 (16)10.1 财务决策案例 (16)10.1.1 资金筹措方案分析 (16)10.1.2 成本控制策略制定 (17)10.1.3 投资项目评估与决策 (17)10.2 市场决策案例 (17)10.2.1 市场趋势分析 (17)10.2.2 竞争对手分析 (17)10.3 供应链决策案例 (17)10.3.1 供应商选择与评估 (17)10.3.2 库存控制策略分析 (17)10.3.3 物流优化方案设计 (17)10.4 人力资源决策案例 (17)10.4.1 人才招聘与选拔策略 (17)10.4.2 员工绩效评估体系优化 (17)10.4.3 员工培训与发展计划制定 (17)第1章企业运营数据分析概述1.1 数据分析的重要性在当今信息化时代，数据分析已成为企业运营决策中不可或缺的一环。
高铁运营调度及安全管理预案
高铁运营调度及安全管理预案第一章高铁运营调度概述 (3)1.1 高铁运营调度简介 (3)1.2 高铁运营调度原则 (3)1.3 高铁运营调度流程 (4)第二章高铁运行图编制 (4)2.1 运行图编制原则 (5)2.1.1 合理规划高铁线路资源 (5)2.1.2 保证旅客运输服务质量 (5)2.1.3 保障高铁安全运行 (5)2.1.4 考虑与其他交通方式的衔接 (5)2.2 运行图编制方法 (5)2.2.1 基础数据收集 (5)2.2.2 分析旅客运输需求 (5)2.2.3 设计列车运行方案 (5)2.2.4 评估运行方案 (5)2.2.5 制定运行图 (5)2.3 运行图调整与优化 (5)2.3.1 日常调整 (6)2.3.2 定期优化 (6)2.3.3 应急预案 (6)第三章高铁列车时刻表制定 (6)3.1 时刻表制定原则 (6)3.2 时刻表制定方法 (6)3.3 时刻表调整与优化 (7)第四章高铁运行调度 (7)4.1 运行调度原则 (7)4.2 运行调度流程 (8)4.3 运行调度异常处理 (8)第五章高铁安全管理概述 (8)5.1 高铁安全管理原则 (9)5.2 高铁安全管理内容 (9)5.3 高铁安全管理流程 (9)第六章高铁安全风险识别与评估 (10)6.1 安全风险识别方法 (10)6.1.1 基于系统安全分析的风险识别 (10)6.1.2 基于专家经验的风险识别 (10)6.1.3 基于数据驱动的风险识别 (10)6.2 安全风险评估方法 (11)6.2.1 定性评估方法 (11)6.2.2 定量评估方法 (11)6.3 安全风险应对策略 (11)6.3.1 预防措施 (11)6.3.2 应急预案 (11)6.3.3 风险监测与预警 (12)第七章高铁应急预案编制 (12)7.1 应急预案编制原则 (12)7.1.1 预案编制的合法性原则 (12)7.1.2 预案编制的实用性原则 (12)7.1.3 预案编制的系统性原则 (12)7.1.4 预案编制的动态性原则 (12)7.2 应急预案编制内容 (12)7.2.1 预案编制的基本框架 (12)7.2.2 预案编制的具体内容 (12)7.3 应急预案实施与演练 (13)7.3.1 应急预案的实施 (13)7.3.2 应急预案的演练 (13)第八章高铁调查与分析 (13)8.1 调查原则 (13)8.2 分析方法 (14)8.3 预防措施 (14)第九章高铁安全培训与教育 (15)9.1 安全培训原则 (15)9.1.1 人本原则 (15)9.1.2 实用原则 (15)9.1.3 持续原则 (15)9.1.4 全面原则 (15)9.2 安全培训内容 (15)9.2.1 安全规章制度 (15)9.2.2 安全操作规程 (15)9.2.3 应急预案 (15)9.2.4 安全风险管理 (16)9.2.5 安全意识与职业道德 (16)9.3 安全教育方法 (16)9.3.1 理论教育 (16)9.3.2 实践操作 (16)9.3.3 案例分析 (16)9.3.4 交流互动 (16)9.3.5 考核评估 (16)第十章高铁安全监督与考核 (16)10.1 安全监督原则 (16)10.1.1 坚持预防为主、安全第一的原则，强化安全风险防控，保证高铁运行安全。
第8章相关关系分析
第8章相关关系分析在数据分析中，相关关系是一种重要的统计技术，用于确定两个或多个变量之间的关联程度。
相关关系分析帮助我们了解变量之间的关系，以及它们对彼此的影响。
在本章中，我们将介绍相关关系分析的基本概念和方法，并探讨其在实际问题中的应用。
1.相关系数相关关系分析的核心是计算相关系数，它用于衡量两个变量之间的关联程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
皮尔逊相关系数是最常用的相关系数，用于衡量两个连续变量之间的线性关系。
它的取值范围为-1到1之间，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关关系。
斯皮尔曼相关系数适用于两个有序变量之间的关联分析，它不要求变量呈线性关系。
判定系数则用于衡量相关系数的解释能力，它的取值范围为0到1之间，数值越接近1表示相关关系的解释能力越强。
2.相关关系的检验在进行相关关系分析时，我们需要对相关系数进行显著性检验，以确定变量之间的关联是否真实存在。
常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断相关系数是否显著不等于0，从而确定相关关系是否存在。
在进行假设检验时，我们需要设立原假设和备择假设，并通过计算p值来进行判断。
一般而言，当p值小于显著性水平（通常为0.05）时，我们可以拒绝原假设，认为相关关系存在。
置信区间估计用于确定相关系数的置信区间，从而提供有关相关关系范围的估计。
置信区间是对相关系数的不确定性进行估计的一种方法，一般取置信水平为95%。
3.相关关系的应用相关关系分析在实际问题中具有广泛的应用。
以下列举几个常见的应用场景：-市场营销：通过分析产品价格与销量的相关关系，帮助企业确定最合适的价格策略。
-金融投资：通过分析股票收益率之间的相关关系，帮助投资者进行风险评估和投资决策。
-医学研究：通过分析患者生活方式和患病风险的相关关系，帮助医生制定个性化的预防和治疗方案。
-企业管理：通过分析员工满意度与工作绩效之间的相关关系，帮助企业改善管理策略和营造良好的工作环境。
航线运行安全检查LOSA
第八章航线运行安全检查（LOSA）在航空科技高度发展的今天，大多数事故或事故征候都是由人为因素造成。
因此，识别人因失误、降低操作风险已经成为提高航空安全水平、预防事故或事故征候发生的重要手段。
航线运行安全检查（Line Operations Safety Audit，LOSA），是国外最近十年发展起来的一种控制人因失误的有效措施，可以协助航空公司发现安全隐患，确定飞机运营系统的优势和缺陷，同时，也能对机组的飞行技术和管理能力进行全面评估，从而提高整个系统安全的水平。
本章将介绍LOSA的有关涵义、发展过程、理论基础及其实施过程。
第一节航线运行安全检查（LOSA）概述1999年，国际民航组织（ICAO）正式承认并支持航线运行安全检查（LOSA），并把它作为预防飞行员人因失误的主要措施。
经过几年的发展和调整，LOSA已经成为获取航空公司飞行运行系统运作方式安全数据的一项系统性观察战略。
目前，LOSA收集的数据不仅可以了解飞行机组的飞行技术和管理能力、空中交通管理的指挥能力、驾驶舱机组与客舱机组的协调能力、地面支持能力，而且还可以对飞行运行中的组织性强项和弱点提供系统的诊断性指标1。
一、LOSA的涵义航线运行安全检查（LOSA）是一种实时观察数据的收集方式，指飞行专家和经过严格训练的观察员在日常定期航班飞行中，从备用位置（jump seat）观察航线飞行机组所遇到的与安全有关的各种潜在环境压力和机组操作失误。
从本质上来讲，LOSA完全等同于病人每年的体格检查。
人们希望通过定期体格检查来发现严重影响病人的潜在健康问题后，确立一套如针对血压，胆固醇和肝功等指标在内的诊断系统，从而给病人能够提供一些有效的治疗方案和改变生活习惯的建议。
LOSA的建立也具有相同的前提，目的也为航空公司提供一套航线安全运行系统的诊断方案和防御措施。
LOSA的核心原则是避免和杜绝各种形式的惩罚与责备，事先对飞行机组进行有关安全训练、安全文化及CRM等方面的访谈和问卷调查，试图从全方位、系统地评估航线飞行操作安全，观察的数据不仅记录了飞行情境中存在的外部威胁和机组操作的内部失误，同时也记录了机组如何处理和解决这些威胁和失误的操作方案，能够给航空安全管理部门提供现有的各种潜在威胁、机组的压力来源及容易疏忽和失误的地方，进而采取适当措施来消除这些潜在威胁。
13485第八章 标准导读
8测量、分析和改进8.1总则组织应策划并实施所需的监视、测量、分析和改进过程以：a）证实产品的符合性；b）确保质量管理体系的符合性；c）保持质量管理体系的有效性。
这应包括对统计技术在内的适当方法及其使用程度的确定。
【理解与实施】1、本条款明确组织应策划针对产品、过程和体系的符合性和保持体系有效性方面的监视、测量、分析和改进过程，并确定这些活动的项目（如监视和测量产品的符合性数据）、方法（如何监视、测量和分析）、频次和必要的记录等适当内容。
策划的输出形式应适用于组织实施。
本条款内容为PDCA循环的C（检查）。
2、图4给出了可用于策划、实现和维护有效的测量、分析、改进过程的四种典型阶段。
这四个阶段是：——策划——测量和分析数据源和交叉数据源——改进——管理输入组织应将策划并实施的监视、测量、分析和改进的各个程序形成文件，并保持相关记录。
以确保和证实产品的符合性，及质量管理体系各过程的有效策划、实施和控制（即确保和保持质量管理体系过程的适宜性、充分性和有效性）。
组织应将决策和采取的改进措施形成文件，并确定这些是否作为质量管理体系（改进）的一部分。
图4测量、分析和改进过程3、阶段1:策划策划应根据为实现质量目标确定需要监视、测量、分析和改进的过程和所需的相关资源。
策划阶段的考虑因素应该与组织整个质量管理体系的策划相一致，并且包括医疗器械的预期用途、市场和使用者以及法规要求。
策划阶段应该确保以下内容:——识别作为过程和产品性能指标的相关的数据源和交叉数据源；——提供足够的资源并建立相应的职责和权限以实现必要的措施。
资源可以包括技术专家、实验测试、信息管理、基础设施、培训等；——对每一个已识别的数据源明确要求，包括限定范围、接收准则、升级标准和不符合或者潜在不符合的报告机制；——分析数据源中的数据元素；——协调和分析数据源和交叉数据源的数据。
策划时应确认原始数据源和数据元素的限定范围、接收准则、升级标准和不符合和潜在不符合的报告机制是适宜的。
第八章 分类数据分析
第八章分类数据分析第九章列联分析一、填空题1、设R为列联表的行数，C为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量?2的自由度为。
2、设f0为列联表中观察值频数，fe为期望值频数，则进行拟合优度检验时所用统计量?2= 。
3、在列联分析中，观察值总数为n，RT为列联表中给定单元的行合计，CT 为给定单元列合计，则该给定单元频数期望值为。
4、在列联分析中，观察值总数为500，列联表中给定单元的行合计数为140，列合计数为162，则该给定单元频数期望值为。
(f0?fe)2 5、在3×4列联分析中，统计量???（其中f0为观测值频数，fe 为期望值频数）的自由fe2度为____________。
6、对来自三个地区的原料质量进行检验时，先把它们分成三个等级，在随机抽取400间进行检验，经分析得知原料质量与地区之间的关系实现著的，现计算得?2?300，则?相关系数等于。
7、?相关系数是描述两个分类变量之间相关程度的统计量，它主要用于描述的列联表数据。
8、若两个分类变量之间完全相关。
则?相关系数的取值为。
9、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C= 。
10、利用?分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数fe不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须。
二、单项选择题1、列联分析是利用列联表来研究（）A、两个分类变量的关系B、两个数值型变量的关系 C、一个分类变量和一个数值型变量的关系 D、连个数值型变量的分布2、设R为列联表的行数，C为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量?2的自由度为（） A、R B、C C、R×CD、（R-1）×（C-1） 3、若两个分类变量之间完全相关。
则?相关系数的取值为（） A、0 B、小于1 C、大于1 D、??1 4、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C（） A、等于1B、大于1C、等于0D、小于05、利用?2分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数fe不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须（）A、等于或大于1B、C值等于?值C、等于或大于5D、等于或大于106、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名男生和120名女生进行调查，得到结果如下：男学生女学生合计赞成 45 4287 反对 105 78 183 合计 150 120 270 根据这个列联表计算的男女学生赞成上网收费的期望频数分别为： A、48和39 B、102和81 C、15和14 D、25和197、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名2男生和120名女生进行调查，得到结果如下：男学生女学生合计赞成 45 42 87 反对 10578 183 合计 150 120 270 要检验男女学生对上网收费看法是否相同，提出的原假设为（）A、?1??2?270B、?1??2?87C、?1??2?150D、?1??2?0.32228、?相关系数是描述两个分类变量之间相关程度的统计量，它主要用于描述（） A、2×2列联表数据 B、2×3列联表数据C、3×3列联表数据D、3×4列联表数据 9、?相关系数的取值范围是（）A、[0,1]B、[-1,0]C、[-1,1]D、大于110、如果列联表有两个以上的单元，不能应用?检验的条件是（） A、20%的单元期望频数大于5 B、20%的单元期望频数小于5 C、10%的单元期望频数大于5 D、10%的单元期望频数小于5三、简答题1、简述列联分析中一致性检验和独立性检验的主要区别。
第8章 基因表达数据分析
第8章基因表达数据分析基因芯片或DNA微阵列等高通量检测技术的发展，可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mRNA，获取基因表达的信息。
由于生物体中的细胞种类繁多，同时基因表达具有时空特异性，因此，基因表达数据要比基因组数据更为复杂、数据量更大、数据的增长速度更快。
基因表达数据中蕴含着基因调控的规律，可以反映细胞当前的生理状态，例如（？？）是否恶化、（？？）是否对药物有效等。
对基因表达数据的分析是生物信息学的重大挑战之一，也是DNA微阵列能够推广应用的关键环节之一。
基因表达数据分析的对象是在不同条件下，全部或部分基因的表达数据所构成的数据矩阵。
通过对数据矩阵的分析，回答一些生物学问题，例如，基因的功能是什么？在不同条件或不同细胞类型中，哪些基因的表达存在差异？在特定的条件下，哪些基因的表达发生了显著改变，这些基因受到哪些基因的调节，或者调控哪些其它的基因？哪些基因的表达是条件特异性的，根据它们的行为可以判断细胞的状态（正常或癌变）？？？？等等。
对这些问题的回答，结合其他生物学知识和数据有助于阐明基因的调控路径和基因之间的调控网络。
揭示基因调控路径和网络是生物学和生物信息学共同关注的目标，是系统生物学(Systems Biology，在附录中增加解释条目！)研究的核心内容。
目前，对基因表达数据的分析主要是在三个逐渐复杂的层次上进行：1、分析单个基因的表达水平，根据在不同实验条件下，该基因表达水平的变化，来判断它的功能，例如可以确定肿瘤类型特异基因。
采用的分析方法可以是统计学中的假设检验等。
2、考虑基因组合，将基因分组，研究基因的共同功能、相互作用以及协同调控等。
多采用聚类分析等方法。
3、尝试推断潜在的基因调控网络，从机理上解释观察到的基因表达谱。
多采用反工程的方法。
本章首先介绍基因表达数据的来源和预处理方法；然后介绍基因表达数据分析的主要方法，即表达差异分析和聚类分析；最后简单介绍从基因表达数据出发研究基因调控网络的一些经典模型。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
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数据分析， 诊断运营情况
电商运营与营销：从入门到精通（微课版）
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析
8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
随着生活水平与科学技术的发展，消费者从最初的“基本需求满足”逐渐转变为“个性 化消费需求”。作为运营者来说，要想产品受到消费者欢迎，增加网店收益，就必须以相关
序号
1 2
任务描述
商品分析的角度有哪些？ 怎么对商品分类进行分析？
分值（100分）
说明
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析 8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
为了帮助卖家对店铺的交易情况进行掌握和监控，卖家可以使用生意参谋对交易相关的 数据进行分析，如分析交易概况、交易构成、交易明细。本小节将详细介绍交易分析的方法，
问题，为企业和产品的运营提供决策性意见。
数据分析 的过程
8.1.2 对比分析法
在进行数据分析时，单一的数据分析只能体现单一的变量，如某一天的流量、销 量，如果将某段时间内不同时期的流量、销量进行对比，就可以得到更多的信息，如 流量增加或降低、销量提高或减少等。通过与某个相同的因素作比较，对其他的数据 进行对比分析，可以得到企业经营过程中的各种数据变化情况，更好地发现并解决问 题。 某 产 品 销 售 额 对 比 情 况
任务要求
要求掌握交易概况的分析方法 要求根据交易明细的分析和配置方法
8.4.5 任务实训及考核
序号
1
2 些内容？
任务描述
交易构成包括哪些部分？每部分包含哪
怎么查看订单交易明细？
分值（100分）
说明
实战与提升
（1）进入生意参谋首页，通过“商品概况”查看 店铺转化，并结合各项转化数据分析下单转化率低的 原因。 （2）对比分析店铺中相同时期上架的两款产品。
优惠购书 教师可以申请最低折扣 学生直接优惠购买图书
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8.3.1 商品分析的角度
2．商品关联分析
进行商品梳理，区分商品等级和层次 合理搭配商品
8.3.2 商品概况分析
8.3.3 商品效果分析
8.3.4 异常商品分析
8.3.5 分类分析
8.3.6 单品分析
单品分析对营销策划活动有非常重要的作用，通过大量的数据信息可以获取更 精准的单品引流效果，打造出更加适合市场的爆款。
量数据的方法，帮助网店经营者梳理流量路径，掌握流量分析方法。
8.2.1 认识基本流量数据
UV统计
用户来源
用户地区分 析
着陆页分析
PV统计
关键词分析
浏览路径
不同时段 流量统计
8.2.2 流量概况分析
8.2.3 流量来源分析
1
8.2.3 流量来源分析
ห้องสมุดไป่ตู้
2
8.2.3 流量来源分析
3
8.2.4 流量去向分析
来源去向 访客分析
销售分析 促销分析
8.3.7 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
分析商品效果 分析爆款商品
任务要求
要求分析不同时期的商品访客数、商品浏览量、下 单件数、支付金额、加购件数、收藏人数等数据 要求对爆款商品的来源去向、销售分析、访客分析 和促销分析等数据进行分析
8.3.7 任务实训及考核
数宝等。经营者可以根据自己的实际需要选择对应的工具进行分析。
8.1.6 任务实训及考核
序号
1
任务描述
任务要求
以Excel为数据分析工具，录入一个星期内的访客 要求掌握对比分析的方法， 数、订单数、销售额等数据，并进行对比分析 并判断数据是否存在异常 要求掌握电商数据分析工具
2
通过店侦探查看店铺数据
的使用
8.1.6 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
什么是数据分析？有什么作用？ 数据分析的方法和工具有哪些？
分值（100分）
说明
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析
8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
网店的流量数据很多，其中最具代表性的有浏览量、访客数、用户来源等。对这些数据 进行分析，可以了解网店的经营现状，本小节将以淘宝网中的生意参谋为例介绍分析这些流
8.1.3 拆分分析法
拆分分析法是指将一个大的问题无限地进行拆分，将其细分为一个一个的小问 题，从小问题中进行分析，进而快速找到问题的原因。
￥
8.1.4 漏斗分析法
漏斗图通过对运营各个环 节的流程进行对比分析，能够 直观地发现并说明问题，适合 对电商网店的转化率数据、营 销推广各个环节的转化（从展 现、点击、访问、咨询、订单 生成的角度进行分析）和客户 各阶段的转化比较等进行分析。
数据作为依据，在数据分析的基础上进行营销策略的制定与改善。本小节将对数据分析的基
础知识进行介绍，包括数据分析的重要性，数据分析的3种基础方法，帮助网店运营者做好数 据分析的准备工作。
8.1.1 数据分析的重要性
数据分析通过大量的统计和分析数据，能够全面、准确地掌握和了解企业和产 品的运行状态和发展变化情况，能够更好地找到并发现问题，从而有针对性地解决
分值（100分）
说明
CONTENTS
目录
数据分析的常用方法 流量分析 8.1
8.2
商品分析 交易分析
8.3
8.4
本 节 导 读
商品变化直接影响网店销售情况，对商品进行分析是相当有必要的。对商品情况产生影 响的因素非常多，下面将从不同角度进行分析，并利用生意参谋对商品概况、商品效果、异
常商品、商品分类进行分析，帮助卖家掌握商品分析的方法。
帮助读者掌握使用生意参谋进行各种数据分析的方法。
8.4.1 交易概况分析
8.4.2 交易构成分析
8.4.3 交易明细分析
交易明细可以帮助经营者全面掌控店铺财务数据，了解店铺财务健康指数和资 金流动情况。
8.4.5 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
查看网店交易概况并进行同行对比 查看交易明细并进行配置
转化率等因素有关，经营者和客服人员需要针对不同的数据作出相应的对策，如拍
下件数高，但支付率低，说明顾客可能对商品存在质疑，需要客服人员与顾客进行 沟通以提高支付率；回头率低，则需要进行一些必要的会员关系管理，作好老客户
营销。作为网店经营者，需要对每个商品的销售情况进行了解和跟踪，这样不仅可
以持续完善销售计划，促进销量的增长，还可以优化库存和供应链体系，提高供应 周转效率，降低成本。
8.1.5 数据分析工具
用于进行数据分析的工具很多，简单的数据可以直接通过Excel来进行分析，或 通过专业的数据分析工具，如Tableau、BDP等进行分析。
其次，各大电商网站为了方便经营者进行数据的统计与分析，还提供了 对应的数据分析工具，如淘宝的生意参谋、京东数据罗盘等。
一些专门进行电商数据分析的网站也可进行数据分析，如店侦探、电商宝、知
8.3.1 商品分析的角度
1．商品销量分析 商品销售是一个需要不断完善和优化的过程，商品在不同时期、不同位置、不
同价格阶段，其销售量都会有所不同，经营者需要根据不同情况进行实时调整。
一般来说，网店商品销量主要与拍下件数、拍下笔数、拍下金额、成交件数、 成交笔数、成交金额、成交用户数、客单价、客单价均值、回头率、支付率、成交
8.2.5 任务实训及考核
序号
1
任务描述
查看网店流量数据
分析店铺流量的来源与去向 数据的含义
任务要求
要求查看店铺的实时流量数据，并掌握各项 通过对流量的来源和去向进行分析，掌握店 铺流量的基本情况，并找出流量优化的方向
2
8.2.5 任务实训及考核
序号
1 2
任务描述
流量分析需要分析哪些数据？ 怎么进行同行业流量来源的对比？
祝：学有所成！
电商运营与营销：从入门到精通（微课版）
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