第1章大数据时代----商运营与数据分析
《商务数据分析与应用》第1章 初识商务数据分析
倍数与番数 倍数是一个数除以另一个数所得的商；番数是指原来数量的2的 N次方倍。
人均数据 人均数据是指将要比较的数据总数除以总人数得到的数据。
方差 方差是指每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数。
标准差 标准差是指各个数据偏离平均数的距离的平均值，它是方差的算 术平方根。
1.1.1 数据与数据分析
编码
标准化商品单元
商品信息聚合的最小单位，它是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个商
（Standard Product 品的特性。简单来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU，例如，华为Mate 30手机
Unit，SPU）
就是一个SPU
在线SPU
在线商品的SPU数量
独家商品收入比重 独家销售的商品所产生的收入占总销售收入的比例
指标类型
会员类 指标
常用指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员比率 会员复购率
会员平均购买次数
留存率
客户类 指标
客单价 客单件 消费频率 最近一次购买时间 消费金额 重复购买率
说明 一定统计周期内的注册会员的数量 一定时期内有消费或登录行为的会员总数 活跃会员数占会员总数的百分比 在某时期内产生两次及两次以上购买行为的会员数占产生过购买行为的会员总数的百分比 在统计周期内每个会员平均购买的次数，其计算公式为会员平均购买次数＝订单总数÷产生购买 行为的会员总数 用户在某段时间内开始访问店铺，经过一段时间后，仍然继续访问店铺的用户被认作留存用户， 留存用户占当时新增用户的比例就是留存率 每一个用户平均购买商品的金额，即成交金额与成交用户数的比值 每一个用户平均购买商品的数量 用户在一定期间内在店铺内产生交易行为的次数 用户最近一次在店铺内产生交易行为的时间距离现在的时间差 用户在最近一段时间内交易的金额 一段时间内用户对该品牌商品或者服务的重复购买次数
电子商务数据分析
20
杜邦拆解法基于杜邦分 析法的原理，利用几种主要 的财务比率之间的关系来综 合分析企业财务状况，评价 企业盈利能力和股东权益回 报水平，其基本思想是将企 业净资产收益率逐级分解为 多项财务比率乘积，这样有 助于深入分析比较企业经营 业绩。
1.2.4 电商数据分析的常用指标
经营环境指标 网站运营指标
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
AB测试法的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值
大数据时代企业运营管理和数据分析
大数据时代企业运营管理和数据分析在大数据时代，企业运营管理和数据分析成为了企业发展的重要组成部分。
通过运用大数据技术和数据分析方法，企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提高决策效率，并获得竞争优势。
本文将从企业运营管理和数据分析两个方面进行详细介绍。
一、企业运营管理1. 运营管理概述企业运营管理是指通过规划、组织、领导和控制等管理活动，以实现企业目标并提高运营效率的过程。
在大数据时代，企业运营管理需要借助大数据技术，通过对海量数据的收集、整理和分析，为决策提供更准确的依据。
2. 数据驱动的运营决策在大数据时代，企业可以通过分析大数据来了解市场趋势、客户需求和竞争对手情况，从而做出更准确的运营决策。
例如，通过分析销售数据，企业可以了解产品的热销情况，进而调整生产计划和库存管理，以提高运营效率和降低成本。
3. 运营流程优化大数据技术可以帮助企业发现运营流程中的瓶颈和问题，并提供相应的优化方案。
例如，通过分析生产线上的传感器数据，企业可以实时监测设备状态，及时发现故障并进行维修，以提高生产效率和降低故障率。
4. 客户关系管理通过分析客户数据，企业可以了解客户的购买偏好、消费行为和需求变化，从而制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览记录，企业可以向客户推荐符合其兴趣的产品，提高销售转化率。
二、数据分析1. 数据分析概述数据分析是指通过对数据的收集、整理、处理和分析，提取有价值的信息和知识，为决策提供支持和指导的过程。
在大数据时代，数据分析技术的发展为企业提供了更多的数据来源和分析工具。
2. 数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集和整理数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据以及社交媒体等。
然后，对数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。
3. 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行统计分析和可视化展示，以了解数据的分布、关联性和趋势等。
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业(第一单元)
多创新性的用途。
答案:AB 【12】
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）
•
A、要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本
•
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
•
C、在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千
上万的数据
• 关系
D、我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业（第一单元）
【1】 大数据公司的多样性表明了（ ）。
•
A、数据作用的体现
•
B、数据价值的转移
•
C、数据技术的发展
•
D、数据思维的创新
答案:B 【2】
对于大数据，其最大的风险就是（ ）。
•
A、成本
•
B、数据量大
•
C、隐私
•
D、非结构化
答案:C 【3】
相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（ ），帮助我们进一步接近 事实的真相。
•
D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
答案:C 【9】
大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。
•
A、更有效
•
B、相当
•
C、不具备可比性
•
D、无效
答案:A 【10】
采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ），但与样本数量的增加关系不大。
•
A、降低
•
B、不变
•
C、提高
•
D、无关
答案:C 【11】
•
A、安全性
•
B、完整性
大数据管理与运营专业(一)2024
大数据管理与运营专业（一）引言概述大数据管理与运营专业是目前IT领域中备受关注和重视的一个专业领域。
随着大数据时代的到来，企业越来越需要能够有效管理和运营大数据资源的专业人才。
本文将介绍大数据管理与运营专业的重要性，并围绕以下五个大点进行详细阐述：数据收集与整理、数据存储与处理、数据分析与挖掘、数据安全与隐私保护、数据运营与价值创造。
正文：1. 数据收集与整理- 了解不同类型的数据源- 学习使用各种数据收集工具和技术- 掌握数据清洗和整理的方法- 理解数据预处理的重要性- 学习如何处理非结构化数据2. 数据存储与处理- 熟悉常见的数据库类型和管理系统- 学习如何选择合适的数据库存储方案- 掌握大数据存储技术，如Hadoop和NoSQL- 了解数据仓库和数据湖的概念与实现- 学习如何进行数据备份和恢复3. 数据分析与挖掘- 掌握数据分析的基本方法和算法- 学习使用数据分析工具和编程语言- 理解机器学习和深度学习的基本原理- 运用可视化技术展示数据分析结果- 学习数据挖掘的方法和应用4. 数据安全与隐私保护- 了解大数据安全的挑战和威胁- 学习数据加密和访问控制技术- 理解隐私保护的法律和政策要求- 学习数据脱敏和匿名化方法- 掌握数据泄露和漏洞的应对措施5. 数据运营与价值创造- 熟悉大数据运营的流程和方法- 学习如何制定数据运营策略- 掌握数据市场营销和产品运营技巧- 理解数据产品的设计和开发流程- 学习如何利用大数据实现商业价值总结：大数据管理与运营专业的学习内容广泛且深入，包括数据收集与整理、数据存储与处理、数据分析与挖掘、数据安全与隐私保护以及数据运营与价值创造等方面的知识和技能。
通过学习这些内容，专业人士能够在大数据时代中有效地管理和运营数据资源，为企业创造更大的价值。
随着技术的发展和需求的增长，大数据管理与运营专业将有更广阔的发展前景。
《商务数据分析与应用》运营数据分析
1. 复购率的计算与分析
通过分析复购率，企业可以准确及时地了解客户的忠诚度，并根据客户的重复购买 行为及时作出调整，以制定出与客户购买需求更为匹配的策略。企业计算复购率的 常用方法有以下2种。
复购率＝重复购买客户数量/客户样本数量：假设客户样本100人，其中50人 重复购买（不考虑重复购买了几次），则此时复购率=50/100=50%。
1. 活动推广效果的分析维度
分析活动推广效果应从整体出发，重点关注流量、转化、拉新和留存这4个核心维 度，如图所示。
2. 活动推广效果的具体分析
【实战操作】
分析活动推广的转化和拉新效果
在各活动平台中采集与转化和拉新相关的指标数据，并整理到Excel中进行分析，其 具体操作如下。
4.4 供应链数据
客户价值分析
【实战操作】
利用RFM模型细分并管理客户
在淘宝网的客户运营平台或其他 客户关系管理软件中可以获取客 户的详细数据，这里只需获取客 户名称、上次交易时间、交易笔 数和交易总额等指标的数据，然 后在Excel中利用RFM模型进行分 析，其具体操作如下。
计算时间间隔
客户价值分析
【实战操作】
2. 客户画像特征分析
【实战操作】
分析客户画像中的各个维度特征
4 男女客户数量对比、占比分析
5 调整数据透视表字段
2. 客户画像特征分析
【实战操作】
分析客户画像中的各个维度特征
6 分析客户的年龄特征、区域特征
7 分析客户的消费层级特征
2. 客户画像特征分析
【实战操作】
分析客户画像中的各个维度特征
复购率＝客户购买行为次数（或交易次数）/客户样本数量：假设客户样本 100人，其中50人重复购买，这50人中有35人重复购买1次（即购买2次）， 有 15 人 重 复 购 买 2 次 （ 即 购 买 3 次 ） ， 则 此 时 复 购 率 =(35×1+15×2)/100=65%。
教师公需课2017大数据题库(1)
B.否
正确选项：A
12、强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
13、2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
14、大数据的发展使国内的不少银行也开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据实现实时营销；招商银行利用大数据发展小型微贷等。（3分）
A.是
B.否
正确选项：A
7、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分）
A.是
B.否
正确选项：B
8、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（3分）
正确选项：B
第一章：大数据行业生态答案
1、大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。（5分）
A.是Байду номын сангаас
B.否
正确选项：A
2、大数据的起始计量单位至少是MB。（5分）
A.是
B.否
正确选项：B
3、大数据最早由麦肯锡在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。（5分）
正确选项：A
6智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。（5分）
A.是
利用大数据进行商业数据分析的方法与技巧
利用大数据进行商业数据分析的方法与技巧随着大数据时代的到来，商业数据分析已经成为企业决策的重要工具。
利用大数据进行商业数据分析，可以帮助企业洞察市场趋势、优化运营策略、提升客户体验等。
本文将介绍一些利用大数据进行商业数据分析的方法与技巧。
一、数据收集与清洗在进行商业数据分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、社交媒体平台、行业报告等。
数据收集的关键是确保数据的准确性和完整性。
在进行数据收集时，可以利用爬虫技术自动获取数据，或者通过与合作伙伴共享数据。
收集到的数据往往会存在一些噪声和冗余信息，因此需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是去除无效数据、修复缺失数据、处理异常数据等。
常用的数据清洗方法包括去重、填充缺失值、删除异常值等。
数据清洗的过程对后续的数据分析结果影响很大，因此需要仔细进行。
二、数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此需要选择合适的数据存储与管理方式。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
选择合适的数据存储方式可以提高数据的读写效率和查询性能。
数据管理是指对数据进行组织和管理，包括数据的分类、索引、备份等。
良好的数据管理可以提高数据的可用性和安全性。
此外，还可以利用数据管理工具来实现数据的自动化处理和分析。
三、数据分析与挖掘数据分析是利用统计学和数学方法对数据进行处理和分析的过程。
在进行数据分析时，可以使用各种数据挖掘技术来发现数据中的潜在模式和规律。
常用的数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、回归分析等。
在进行数据分析时，可以使用数据可视化技术将分析结果以图表的形式展示出来。
数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，从而更好地进行决策。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
四、预测与优化利用大数据进行商业数据分析的一个重要目的是预测未来的趋势和结果。
通过对历史数据的分析，可以建立预测模型来预测未来的销售额、市场需求等。
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与竞争对手或行业大盘 对比
活动前后对比
1.2.3 电商数据分析的常用方法
18
4. 转化漏斗法
转化漏斗法也是最常见和 最有效的数据分析方法之一， 无论是注册转化漏斗，还是电 商下单转化漏斗，应用都非常 普遍。
转化漏斗法的优势在于， 它可以从先到后还原消费者转 化的路径，并分析每一个转化 节点的效率。
（2）某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端，其盈利模式一般是向企业端收费，其中一 个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现 “发布职位” 的数量在过去 6个月中有缓慢下降 的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题，应该怎样分析？
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
32
3. 实训步骤 针对第一个情景，可以按照电商数据常规分析步骤来分析数据。
第1章
大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
咨询洽谈
网上订购
网上支付
交易管理
意见征询
服务传递
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.4.1 阅读电商数据 1. 实训目标
28
熟悉电商数据指标 查看电商数据情况 尝试分析电商数据
1.4.1 阅读电商数据
29
2. 实训要求
如图所示为某 购物平台中某个 店铺的近期数据 情况，各张图中 都包含了许多有 用的数据，尝试 根据其中的数据 简单分析各图中 数据反映出的情 况。
在大数据的环境下，数据反映出来的就是市场、消费者和商品各方面的情况，这些在实体 市场只能通过市场调研等低效率的手段来进行收集和整理。因此，在大家都关注电商数据并进 行分析时，自己更应该利用好这些数据，以求在竞争激烈的电商市场站稳脚跟。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
12
1. 推广类岗位的数据分析
11
电子商务企业除了关注商品的整体数据外，更需要关注各种数据所反映的问题，而进行数 据分析则是一项战略性的投资。这里的数据代表着很多含义，包括电子商务行业的整体数据、 网站运营数据、消费者数据、各种转化率数据及广告投放数据等，而最终反映的数据或许只有 企业账户里的数字，但如果没有前面这些数据，企业账户里的数据可能会越来越少或者增长会 越来越慢，以至于失去这个账户。
营销活动指标
21
消费者价值指标 销售业绩指标
1.2.5 分析电商数据的步骤
22
1. 常规分析步骤
1.2.5 分析电商数据的步骤 2. 内外因素分解分析步骤
23
内外因素分解法善于处理 这类情况，它可以把问题拆分 为4个因素，通过四象限图的 结构，完成对内部因素、外部 因素、可控因素和不可控因素 范围下的数据分析工作，然后 再一步步解决每一个问题。
AB测试的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案 加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 3. 对比分析法
17
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比 较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标 的分析方法。
不同时期的对比 优化前后的对比
拆分查询数据
制定分析计划
提炼业务洞察
挖掘业务含义
产出商业决策
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
33
针对第二个情景，尝试利用内外因素分解分析步骤来分析数据，从4个角度依次去分析可能的 影响因素。
1
内部可控因素
2
外部可控因素
3
内部不可控因素
4
外部不可控因素
感谢聆听！学习进步！
电子商务数据分析
26
拥有一个好的数据分析与统计系统。 持续关注数据的变化。 专人负责数据汇总和解读。 制定主要考核电子商务网站的运营指标。 定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。 采用一些图表来增强数据的可读性。 对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。 关注行业数据变化。 了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤 1. 实训目标
30
熟悉电商数据常规分析步骤 熟悉内外因素分解分析步骤
1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤
31
2. 实训要求
（ 网页端流量。最近内部同事建议尝试投放搜狗移动搜索渠道获取流量，以及评估是否加入聚效网 络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？
1.2.5 分析电商数据的步骤
24
2. 内外因素分解分析步骤
DOSS分析步骤是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化 解决方案的数据分析思路。
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.3 如何做好电子商务数据分析
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
1.1.2 电子商务运营概述 1. 电商运营的核心目标
6
增加新消费者 留住老消费者 提升消费者活跃度
1.1.2 电子商务运营概述 2. 电商运营的分类
1
市场运营
2
消费者运营
3
内容运营
7
4
商品运营
1.1.3 认识电子商务数据 1. 数据的分类
8
数值型数据 由多个单独的数字组成的一串数 据，是直接使用自然数或度量衡 单位进行计量的具体的数值
20
杜邦拆解法基于杜邦分 析法的原理，利用几种主要 的财务比率之间的关系来综 合分析企业财务状况，评价 企业盈利能力和股东权益回 报水平，其基本思想是将企 业净资产收益率逐级分解为 多项财务比率乘积，这样有 助于深入分析比较企业经营 业绩。
1.2.4 电商数据分析的常用指标
经营环境指标 网站运营指标
1.2.3 电商数据分析的常用方法
5. 七何分析法
何时（When） 何地（Where）
何人（Who） 何事（What） 何因（Why） 何做（How） 何价（How Much）
19
这种方法通过主动建立 问题，然后找到解决问 题的线索，进而设计思 路，有针对性地分析数 据，最终得到结果。
1.2.3 电商数据分析的常用方法 6. 杜邦拆解法
分类型数据 反映事物类别的数据，如商品类 型、地域区限、品牌类型和价格 区间等
1.1.3 认识电子商务数据
9
2. 数据的作用
数据的诊断作用
数据的预测作用
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.2.1 分析电子商务数据的原因
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
14
3. 采编类岗位的数据分析
在采编类岗位中，由于人的审美没有统一的标准，因此编辑在对排版和颜色等方面的新创意不 一定符合当前消费者的品味，而通过网页的浏览量、商品的销量等信息，能够对这些创意的效果好 坏进行较为直观的评估
1.2.3 电商数据分析的常用方法 1. 直接观察法
15
所谓直接观察法，是指利 用各种电商平台和工具对数据 的分析功能，直接观察出数据 的发展趋势，找出异常数据， 对消费者进行分群等。借助于 强大的数据分析工具，可以有 效提升信息处理的效率。
1.2.3 电商数据分析的常用方法
16
2. AB测试法
AB测试法的经典应用就是淘宝直通车创意设计，比如对直通车图片进行优化时，一般是对 当前图片进行分析，并提炼现有的创意要素，然后分析各要素的表现情况。如果发现某张图片 点击率较低，并认为可能是文案不理想而导致的结果时，可以测试另一种更好的文案效果；如 果发现图片点击率较低是拍摄问题，则可以测试另一种拍摄方案等。
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证