项目六 数据分析
商务数据的分析与应用 - 6项目六 客户情况分析与评估
客户基本情况分析
任务重点与实施 一、客户性别分析
步骤04 修改图表标题为“成交客户性别占比”，并设置其字体格式为微软雅黑、 深蓝色、加粗。
步骤05 在“图表工具 设计”选项 卡“图表布局”组中单击“添加图表元 素”按钮，在展开的下拉列表中选择“ 数据标签”→“数据标注”选项，修改 数据标签的显示形式。将数据标签和图 例移动到合适位置。此时，卖家即可对 客户的性别占比进行分析。
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客户总体消费情况分析
任务重点与实施 一、新老客户人数变化走势分析
步骤06 选中图表，单击“图表工具 设计”选项卡“图表布局”组中的“添加图表 元素”按钮，在展开的下拉列表中选择“图表标题”→“图表上方”选项。然后修改图 表标题为“新老客户数量走势图”，即可完成图表制作。此时，卖家即可对新老客户人 数的变化走势进行分析。
）或气泡图”按钮 ，在展开的 下拉列表中选择“三维气泡图 ”选项。
8
客户基本情况分析
任务重点与实施 二、客户年龄分析
步骤02 在插入的空白图表上右击，然后在弹出的快捷菜单中选择“选择数据” 选项，弹出“选择数据源”对话框，单击“添加”按钮。
步骤03 弹出“编辑数据系列”对话框，在其中设置各项参数。
步骤08 在“标签选项”设置区“标签包括”组中取消选中“Y值”复选框，选中“X值”
和“气泡大小”复选框，然后在“分隔符”下拉列表中选择“，（逗号）”选项，在“标签位 置”组中选中“靠上”单选钮。
13
客户基本情况分析
任务重点与实施 二、客户年龄分析
步骤09 选中水平网格线并右击，在弹出的快捷菜单中选择“设置网格线格式”选项 ，打开“设置主要网格线格式”窗格。在“填充与线条”设置区“线条”组中选中“无线 条”单选钮，删除水平网格线。
数据分析六步法
类别
具体内容
集中趋势 反映一组数据间的一般水平
离散趋势 反映一组数据间的波动水平
决定频数 频数分布
相对频数
交叉分布
举例 平均工资 基尼系数
EXCEL操作方法
平均数（AVERAGE） 中位数（MEDIAN） 众数（MODE）
极差（MAX－MIN） 方差（VAR） 标准差（STDEV）
数据分析六步法
4
数据分析六步法
数据分析测试
（1）2、6、7、8、15、7、19中的中位数为____，众数为_____。 （2）EXCEL中，图表类型共有___种。 （3）请找到如下数字的规律，并将正确答案填到括号中：
6、10、18、34、（ ） （4）请运用加减乘除和括号计算下列试题，计算结果为24，请 写出过程： 4、5、9、7 结果：_______________
清洗类别 具体内容
举例
改善/处理方法
查重 改缺
纠错
数据重复 在录入某个数据时录入两次
修改数据
空值 非逻辑错误
在收集数据环节忘记填写，或着录入环 节忘记录入
（1）补录数据 （2）删除缺失值 （3）用平均数代替
填写数据人员不小心将电话号码（性别、 （1）加强录入
年龄、）填错了，或者录入时错误
（2）电话复核
数据分析六步法
二、衍生分析
项目类别 分析方法
战略分析 投资分析 营销分析
矩阵分析法、层次分析法
时间序列法、类比法、经济评价指标 聚类分析、漏斗分析、KANO模型 AIDA模型、PSM模型
数据分析 用途
方针管理 专案管理 问题解决 日常报告
其他方面
数据分析六步法
环境分析 竞争分析
项目管理中的数据分析和可视化
项目管理中的数据分析和可视化一、前言如今，项目管理在各个领域中都变得日益重要。
在大型项目中，为了更好地理解和监控计划，数据分析和可视化成为了越来越流行的方法。
数据分析和可视化不仅可以让项目管理者更好地了解项目进展情况，还可以帮助决策者更好地制定策略。
二、什么是数据分析和可视化？数据分析是指通过对数据的收集和分析，以获取信息和知识的方法。
数据分析可以帮助我们了解项目的趋势、发现问题和解决方案，进而做出更好的决策。
可视化则是将数据转化为可见的图形表示方式，以便于人类理解。
可视化可以帮助人们更好地理解数据，同时也可以更有效地传达信息。
三、数据分析与可视化对项目管理的价值1.更好地理解项目进展情况通过数据分析和可视化，项目管理者可以实时监测项目的进展情况。
他们可以通过Dashboard、KPI等等视图来更好地了解项目的状态，进而做出相应的决策。
例如，如果某个关键指标存在偏差，需立刻采取措施，防止问题进一步恶化。
2.发现潜在问题并归纳解决方案数据分析和可视化也可以帮助管理人员发现项目中的潜在问题，这些问题往往是预示着团队将会遇到困难的信号。
通过数据分析，可以将潜在问题更准确地定位，干预时间更短，减少对项目的影响。
同时，也能更积极地开展解决问题的方案。
3.探索趋势和计划变更从数据分析和可视化中，与项目规划和管理的关键趋势相对应的数据可以被很容易地发现。
因此，可以根据这些趋势来修改项目规划或进行必要的变更。
通过这些变化，可以消除因时间或成本估算出现偏差等等问题。
4.沟通与报告通过数据分析和可视化，管理者可以更清楚地向上级汇报项目进展，表达许多复杂数据的意义和影响。
并且这些报告可以为未来的决策提供帮助。
同样，这些报告还可以为整个团队装满动力，可以随时注重项目进展情况。
四、数据分析和可视化的流程数据分析和可视化的流程大致如下：1.了解数据来源和质量第一步，您需清楚了解数据的来源和质量。
在进行数据分析时，不可忽略数据的准确性和周全性。
项目数据分析报告
一、项目背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业的重要工具。
本项目旨在通过对某企业项目进行数据分析，为企业提供科学决策依据，提高项目成功率。
二、项目概述1. 项目简介本项目涉及某企业多个项目，包括产品研发、市场营销、客户服务等。
项目周期为一年，旨在提高企业整体运营效率。
2. 数据来源项目数据来源于企业内部管理系统、客户反馈、市场调研等渠道。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析对项目数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等指标，了解项目数据的基本特征。
2. 相关性分析通过计算项目数据之间的相关系数，分析各指标之间的相关性，为后续分析提供依据。
3. 因子分析运用因子分析法，将多个指标归纳为少数几个公共因子，简化数据分析过程。
4. 机器学习算法运用机器学习算法，如决策树、随机森林等，对项目数据进行分类、预测等分析。
四、数据分析结果1. 描述性统计分析（1）项目成功率：根据项目数据，计算项目成功率，分析项目成功率与各指标之间的关系。
（2）项目周期：分析项目周期与各指标之间的关系，找出影响项目周期的关键因素。
2. 相关性分析通过计算项目数据之间的相关系数，得出以下结论：（1）项目成功率与客户满意度呈正相关。
（2）项目周期与项目成本呈正相关。
3. 因子分析通过因子分析，将项目数据归纳为以下三个公共因子：（1）项目质量：包括项目成功率、客户满意度等指标。
（2）项目成本：包括项目周期、项目成本等指标。
（3）项目效率：包括项目进度、项目沟通等指标。
4. 机器学习算法（1）分类分析：运用决策树算法，对项目数据进行分析，预测项目成功率。
（2）预测分析：运用随机森林算法，对项目数据进行分析，预测项目周期。
五、结论与建议1. 结论（1）项目成功率与客户满意度呈正相关，提高客户满意度有助于提高项目成功率。
（2）项目周期与项目成本呈正相关，降低项目成本有助于缩短项目周期。
（3）项目质量、项目成本和项目效率是影响项目成功的关键因素。
项目数据分析报告
项目数据分析报告```项目数据分析报告一、引言项目数据分析报告旨在对项目的数据进行详细分析，以便为项目的决策制定提供可靠的指导。
本报告将从项目目标、数据采集与处理、数据分析结果和结论等方面进行阐述。
二、项目目标项目的目标是通过数据分析，深入了解项目的当前状况和发展趋势，并为项目的决策制定提供支持和参考。
具体目标包括：1. 收集并整理项目的相关数据。
2. 分析数据，挖掘潜在的问题和机遇。
3. 提出合理的建议和解决方案，为项目的决策制定提供参考。
三、数据采集与处理1. 数据采集本项目的数据采集主要包括以下几个方面：（1）定量数据：通过问卷调查、统计报表、市场调研等方式收集来自业务部门和市场环境的数字化数据。
（2）定性数据：通过访谈、观察、案例分析等方式收集来自关键利益相关者和项目参与者的主观经验和感受。
2. 数据处理为了确保数据的可靠性和准确性，我们采取了以下处理步骤：（1）数据清洗：对收集到的数据进行去除错误和重复项，确保数据的可用性。
（2）数据整理：对清洗后的数据进行归类整理，以便进行后续分析。
四、数据分析结果基于数据采集和处理的基础上，我们对项目数据进行了详细分析，主要包括以下几个方面的结果：1. 项目进展分析通过对项目进展数据的统计和分析，我们得出了项目完成情况的概览。
结果显示，项目的进展整体上符合预期，并且按时完成了里程碑任务。
2. 风险评估通过对项目风险数据的分析，我们发现潜在的项目风险主要包括供应链不稳定、人员流失、交付延迟等问题。
针对这些风险，我们提出了相应的应对措施和建议，以降低项目风险。
3. 成本效益分析通过对项目成本和效益数据的对比分析，我们评估了项目的成本效益情况。
结果显示，项目的预计收益超过了预期成本，具有一定的投资价值。
五、结论与建议基于对项目数据的分析结果，我们得出了以下结论和建议：1. 项目整体进展良好，符合预期目标。
2. 需要加强对潜在风险的监控和应对，以保证项目顺利进行。
项目数据分析报告
项目数据分析报告
摘要：
本报告旨在通过对项目数据进行详细分析，提供项目团队和相关利益相关者有关项目进展和效果的全面了解。
通过对项目数据的收集、整理和分析，本报告着重关注项目的关键指标和趋势，以帮助项目团队制定决策和优化策略，以实现项目成功。
一、引言
项目数据分析在当前信息时代的大数据浪潮下扮演着至关重要的角色，其帮助项目团队识别和理解项目的现状，以便更好地进行决策和规划。
本报告介绍了项目数据分析的方法和流程，以及所使用的数据收集和整理工具。
二、数据收集
为了进行本次项目数据分析，我们收集了以下数据：
1. 项目进展数据：包括项目启动日期、里程碑完成情况、任务进度和项目成本等。
2. 参与者数据：包括项目团队成员的个人信息、技能和参与程度。
3. 风险因素数据：包括项目风险因素和潜在问题的收集。
三、数据整理与清洗
为了确保数据的准确性和一致性，我们对收集到的数据进行了整理和清洗。
这包括去除重复项、处理缺失值和纠正错误数据等。
通过数据整理和清洗，我们得到了一份可靠的数据集，用于后续的分析和绘图。
四、数据分析
基于项目数据集，我们进行了以下主要分析：
1. 项目进展分析：通过分析项目进展数据，我们评估了项目的当前状态和整体进度，并比较了计划与实际之间的差异。
2. 风险分析：通过分析风险因素数据，我们识别和评估了项目的潜在风险，并提出了应对策略和建议。
3. 参与者分析：通过分析参与者数据，我们评估了项目团队成员的贡献和参与度，以确定其在项目成功中的作用。
39_项目六：跨境电商数据分析 任务1：行业数据分析 《跨境电商平台操作》
跨境电商平台操作PART01行业数据分析目录CONTENTS1生意参谋主要功能2市场大盘3国家分析4选词专家5选品专家生意参谋是阿里巴巴重兵打造的首个商家统一数据平台，面向全体商家提供一站式、个性化、可定制的商务决策体验。
集成了海量数据及店铺经营思路，不仅可以更好为商家提供流量、商品、交易等店铺经营全链路的数据披露、分析、解读、预测等功能，还能更好地指导商家的数据化运营。
在卖家后台操作页面，能够直接生意参谋，左侧菜单栏即为生意参谋的主要功能。
主要有驾驶舱、流量、品类、营销、物流、市场、任务助手以及帮助中心这几大模块。
驾驶舱主要有首页、实时播报以及成交分析三个功能，首页显示店铺名称、主营类目、主营商品、店铺层级等情况。
实时播报提供店铺当日的支付金额、访客数、支付买家数、商品加购人数、下单订单数等等，显示实时核心指标，可根据商品、国家、APP 端、非APP端、时间等进行针对性的筛选。
成交分析功能可以对店铺排名、成交情况、成交分布、成交核心指标等内容进行分析，其中店铺排名数据展示了卖家店铺的排名情况，由此可以清楚地指导卖家目前所处的行业位置，不同的行业位置具有不同的波动特征，需要关注的点也不同。
在“流量”模块，有流量看板、店铺来源、商品来源等功能。
其中流量看板显示流量的核心指标及分布情况，店铺来源帮助卖家分析店铺流量的来源、页面、访客数、访客数占比、下单转化率、跳失率等情况，而商品来源则可通过商品搜索查看商品来源的健康度、商品访问的国家、地区、访客数、下单买家数、下单转化率等情况。
析、商品洞察等功能，分析店铺商品的运营情况。
其中商品排行提供所选时间范围内有销量或访客的所有商品的排名情况，可分别查看支付榜、访客榜、收藏榜及加购榜，从多个维度了解目前店铺商品的行业位置，另外可对商品排行的异常情况进行监控，及时了解店铺内访客下跌、支付下跌或者下单转化率下跌的商品。
在单品分析可实现对店铺内某款具体商品的单品详情，包括能力分析、成交分析、价格分析、流量来源、标题分析以及关联搭配分析等方面。
电子商务数据分析项目六 处理数据
电子商务数据分析项目六处理数据电子商务数据分析项目六——处理数据在电子商务领域，数据分析和处理对于企业的成功至关重要。
通过分析用户行为、销售趋势和其他相关数据，企业可以制定更好的营销策略、提高转化率并优化网站功能。
本文将介绍电子商务数据分析项目第六部分，重点关注数据处理方面的内容。
一、确定数据来源在进行数据处理之前，首先需要确定数据的来源。
对于电子商务企业来说，数据通常来自于不同的渠道，如网站日志、销售系统、社交媒体和第三方数据源等。
确保获取数据的准确性、可靠性和完整性对于后续分析至关重要。
二、数据处理流程数据处理主要包括以下步骤：1、数据清洗：去除重复数据、处理缺失值和异常值，以确保数据的准确性。
2、数据转换：将数据转换成统一格式，以便进行后续分析。
例如，将日期格式统一转换为标准格式。
3、数据聚合：将分散的数据进行汇总和分析，例如按商品类别对销售额进行汇总。
4、数据挖掘：通过算法和统计分析方法，发现数据中的关联性和趋势。
5、数据可视化：通过图表、图形等方式将数据分析结果呈现出来，以便更好地理解和解释数据。
在处理数据时，需要注意以下几点：1、数据的质量和可靠性：确保数据的准确性，否则会对分析结果产生不良影响。
2、数据的隐私和安全：保护用户隐私和公司机密数据，防止泄露和滥用。
3、数据处理的效率和速度：在处理大量数据时，需要提高处理效率和速度，以减少分析的延迟时间。
三、数据分析结果经过数据处理和分析，我们可以得到一些有价值的结论。
例如，我们可能会发现某些商品的销售量与广告投入量成正比；或者在某个时间段内，销售额显著下降，需要采取措施提高销售业绩。
根据分析结果，我们可以制定相应的策略来提高销售量和用户满意度。
四、结论与建议根据数据分析结果，我们可以提出以下结论和建议：1、针对不同商品类别，制定不同的营销策略。
例如，对于高利润商品，可以增加广告投入；对于低利润商品，可以减少广告投入或者寻找其他销售渠道。
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李丽他们怎样进入“生意参 谋”分析数据呢？
想一 想
重庆大学
活动一：生意参谋
活动 活动 活动 一二三
• 活动实施：
• 第1步 了解生意参谋 的主要功能
• 1、首页
• 生意参谋首页全面展 示店铺经营全链路的 各项核心数据，包括 店铺实时数据、商品 实时排行、店铺行业 排名、店铺经营概况 、流量分析、商品分 重庆大学
重庆大学
任务一：数据分析工具
• 任务分解： 在了解数据分析对网店运营的重要性以后，刘部长
希望李丽能树立数据分析的意识和电商数据化运营思维，通 过对网店数据的深入分析，获得更精准的客户购买偏好和消 费心理等有价值的信息，进而优化店铺设计和运营策略，提 高网店的营业额。接下来李丽马上开始去了解常用的数据分 析工具有哪些？
用工具有哪些，以及学会如何运用这些数据分析工具进行
➢数据分析，数同据时分找析出是网一店项装非修常、复页杂面的设系置统、工推作广，策李划丽、在促实 销 习方过式程、中商，品抓主住图重以点及，详基情本页掌的握设了计网等店方运面营存数在据的分问析题的，核 并 心相数应据地指进标行，调对整网和店改 的进 流。 量进行分析和优化，提升了网店
、支付买家数以及支付转化率的变化，对于访客数多
和转化率高的宝贝可以做重点推广。
重庆大学
图6.1.5 实时榜单
• （4）实时访客
•
实时访客即是对访问时间、入店来源、被访
页面、访客位置、访客编号等数据进行统计，如图
6.1.6所示。通过实时访客可以针对性分析出买家的
浏览习惯和特征。
重庆大学
图6.1.6 实时访客
重庆大学
图6.1.3 实时趋势
• （2）实时来源
•
实时来源板块分为PC端来源分布、无线端来源
分布以及地域分布三部分，从PC端来源分布和无线端
来源分布中可以直观地看到每个渠道的流量占比及实
际的访客数。
量，自主访问就是
•
付费流量是指直通车、钻展广告等付费流量的 用户自主访问店铺
来源，淘内免费流量是指通过自然搜索、手淘搜索、
图6.1.1 生意参谋首页
活动一：生意参谋
活动 活动 活动 一二三
• 活动实施： • 第1步 了解生意参谋的主要功能 • 1、首页 • 2、实时直播
•
提供店铺实时流量交易数据、实时地域分布、流
量来源分布、实时热门商品排行榜、实时催付榜单、实时
客户访问等功能，还有超炫的实时数据大屏模式。洞悉实
时数据，抢占生意先机。
项目6 数据分析 重庆大学
项目综述
➢
李丽在网店编辑部刘部长的带领下，学会了商品
文案的策划与编写、网店主图以及详情页的设计与制作、
宝贝标题的设置和优化、宝贝发布及管理等方面的知识与
技能。刘部长对李丽这个助手的工作表现给予了高度的评
价。经过前期的学习，李丽学到了网店运营的许多方法，
尤其是运营数据的分析方法。她了解了网店数据分析的常
的转化率。在实训期结束时，刘部长对李丽的工作给予了
充分肯定，为她的课程实训成绩打了“优”，李丽感觉感
觉特别自豪，这更加增强了她学好电子商务专业的决心。
重庆大学
项目目标
知识目标： ➢ 了解网店运营中常用的数据分析工具 ➢ 掌握网店运营的核心数据指标
技能目标： ➢ 熟练运用网店数据分析的工具和方法 ➢ 具备网店核心数据指标的分析及应用能力 ➢ 能对网店流量进行分析以及优化 ➢ 能通过数据分析挖掘网店运营过程中存在的问题，提出
优化建议
情感目标： ➢ 培养对数据的敏锐度和敏感性，树立数据分析的意识 ➢ 培养电商重数庆据大化学的运营思维
项目任务
• 任务一 数据分析工具 • 任务二 网店运营数据分析
生意参谋 千里眼
逐鹿工具箱
网店核心数据指标 流析工具
• 情景设计： 今天，李丽参加部门例会，会上刘部长详述了《
啤酒与尿布》的销售案例，20世纪90年代，美国沃尔玛超 市分析销售数据时，发现了一个现象： “啤酒”与“尿 布”两件看上去毫无关系的商品，却经常出现在同一个购 物篮中，且大多出现在年轻的父亲身上。于是沃尔玛就在 卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，让父亲们可以快 速找到这两件商品，从而极大提升了销售营业额。这个案 例给李丽很大的启发，让李丽明白数据分析对店铺运营的 重要性。
带来的流量，如通
手淘消息中心等淘宝站内其他页面带来的免费流
过购物车、我的淘
宝、宝贝收藏等进
入店铺。点开每个
流量板块能看到更
详细的来源，如图 重庆大学
图6.1.4 实时来源
• （3）实时榜单
•
实时榜单是对店铺商品访客数TOP50和支付
金额TOP50的排名，如图6.1.5所示。通过查看实时榜
单可以了解店铺主推款的浏览量、访客数、支付金额
重庆大学
• （1）实时概况 • 实时概况板块的数据包含实时总览和实时趋势两
部分。实时总览可以查看店铺当天的实时数据，包括 访客数、浏览量、支付金额、支付子订单数、支付买 家数。此外，还可以针对店铺所属的类目查看在支付 金额、访客数、支付买家数方面行业排名前10卖家的 平均值，通过这些行业数据可以了解市场容量以及和 TOP10卖家的差距，在页面的右上角可以分别查看“ 全部终端、PC端、无线端”三种模式，如图6.1.2所 示。
活动 活动 活动
活动名称：生意参谋 一
二
三
• 活动实施：
• 第1步 了解生意参谋的主要功能
• 3、流量纵横
•
网店流量主要分为PC端流量和无线端流量。通
重庆大学
图6.1.2 实时总览
• 实时总览下方为实时趋势，它以图表的形式展示店铺 当日的销售趋势，包括支付金额、访客数、支付买家 数和支付子订单数四部分，如图6.1.3所示。卖家通 过查看实时趋势图表，可以及时掌握店铺销售趋势， 尤其是店铺参加大型促销活动时，更是需要时刻关注 实时趋势来了解店铺销售变化。此外，通过观察实时 趋势图，可以发现店铺每日的成交高峰时段，有利于 调整宝贝的上下架时间。
• 常用的数据分析工具有： 生意参谋、千里眼、逐鹿工具箱等。
重庆大学
活动一：生意参谋
• 活动背景：
想对网店运营数据进行分析，就必须借助数据分
析工具，由于李丽是新手有点犯难，于是向刘部长主动请
教。刘部长给她推荐了一款常用的目前主流的数据分析工
具——生意参谋。通过生意参谋，经营者可以随时查看店
铺的各项经营数据。