了解商业数据分析的层次与步骤

了解商业数据分析的层次与步骤
了解商业数据分析的层次与步骤

对于企业而言,运用数据的同时,也需要了解数据背后的变化规律,做到心中有数,商业数据分析就是针对企业的这一需求。可以洞察数据背后的规律。基于商业数据分析的特点,企业可以借此来制定决策方案,并采取相应的措施,达到最终的结果。那么,商业数据分析的层次和进行的步骤是什么呢,下面我将展开说明。

商业数据分析的层次

1.描述性分析

描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。目前的BI分析基本上是在这个层面上,不管是大屏分析还是交互式分析都是在描述发生了什么。

2.诊断性分析

诊断性分析也叫判断性分析,其作用是知道到底发生了什么,对我们的帮助不大,更重要的是,我们要明白为什么发生。了解数据发生的起源。

3.预测性分析

基于上述两个层次的分析,我们发现了其中的规律,通过建模,我们可以预测,预测分析已经属于数据挖掘的范畴,不是BI的范畴,需要了解统计知识,搭建统计模型。

4.处方性分析

有了预测性分析的结果后,我们就要对预测结果进行相应的行为措施,提前做好防范措施。做到真正的运筹帷幄。

商业数据分析的步骤

1.数据收集

当我们在做数据分析时,第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。数据收集的渠道主要分为内部收集和外部收集。

2.数据清洗

清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中,筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。

3.数据对比

数据对比是数据分析的切入点。因为如果没参照物,数据就没有一个定量的评估标准。通常我们采用的对比方法为横向对比和纵向对比。

4.数据细分

数据对比中如果发现问题,为了从数据中寻找出问题,就需要对数据进行细分处理。

5.数据溯源

发现问题,解决问题,数据溯源就是为了从根本上解决问题,找出问题的原因,得到最终的解决方案。

商业数据分析贯彻整个企业的运营,在企业发展中起着越来越重要的地位。主要应用在BI领域,国内BI目前呈现繁荣发展的局面,较为突出的便是帆软的Finebi,以其简便智能的数据分析功能,很好的解决了国内企业的复杂数据问题,是国内企业智能数据分析系统的不二选择。

商务数据分析报告

本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日

1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同,没有售货员提供现场咨询服务。但是,网上销售可以利用互联网的优势,为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为,因此,企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中,最典型的例子是购物篮分析,其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度,挖掘用户潜在购买模式,并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户,为其提供参考,从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析,每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品,表1给出了数据集中各属性名及意义,表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等,这种格式不能作为关联规则分析算法的输入,需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私,过滤了用户名属性,并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。

在Clementine软件进行关联规则挖掘时,必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式:一种是布尔矩阵形式,即每行表示一条交易记录,列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现,T表示有出现,F表示没有出现(表4列出转换后的前3条记录信息);一种是事务处理格式,即每行对应一个交易号和一个商品项(表5列出了前3个事务对应的事务处理格式)。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析,设定最小支持度1%,最小置信度50%,输入为布尔矩阵格式的交易数据(如表4),输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息(如表6)。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1:(玩具、文具)=>童装 规则2:洗发水=>高跟鞋 规则3:玩具=>童装 规则4:地毯=>家具 规则5:(短裙、高跟鞋)=>女装T恤 规则6:(童装、文具)=>玩具 再结合规则和实际经验知识,可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中,可以对规则1{(玩具、文具)=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并,以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则,企业就可以得到商品销售的一些合理搭配,进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后,可以向其推荐家具类商品;或者当顾客购买了童装后,可以向其推荐玩具和文具类商品;这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。

大数据的商业应用

大数据的商业应用 对大数据的开放和应用将对社会、商业和个人都产生巨大而深远的影响。目前我们已经观察到或者可以预测到的影响包括但不仅限于以下几个方面。 第一,围绕大数据的应用将激发前所未有的创新浪潮。社交网络的流行和物联网的建设使得对个体和群体(无论是人或物)的实时观察和了解正在逐渐成为可能,这为预测群体行为和了解个体偏好提供了强有力的工具。利用大数据这一特性的应用已经在多个领域展现其惊人的威力和创新能力。 第二,大数据的开放将极大地提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。一方面,多种类型数据的公开大大提升了政府的透明度,通过公众的监督提高民主程度。另一方面,通过为大众提供创新的平台,充分汲取群体的智慧,有效榨取数据的可利用价值,反过来可以提升社会效率和政府效率。 第三,随着大数据时代的来临和深化,在商业、经济及其他领域中,决策行为将日益基于数据和分析而做出,而并非基于经验和直觉。伴随着数据的大量累积和数据处理能力的不断提升,利用数据来进行判断和预测的能力将会得到无限的放大,数据将引领社会前进的方向。第四,个人成为大数据链条中不可或缺的一环,而对数据的依赖将改变人类的生活方式。 对银行的影响 (一)大数据提供了全新的沟通渠道和营销手段 一方面,社交媒体的兴起给银行提供了全新的与客户接触的渠道。已经有多家银行开通了官方微博,通过树立社会化的形象,拉近与客户之间的距离,利用社交媒体的力量,往往能够取得意想不到的效果。光大银行在2011年4月份通过其官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝——光大电子银行酒窝传递活动”,向网民征集酒窝照片,并由参与者向好友进行传递,征集的照片会组成一个笑容墙展示,一个月的时间里有超过740000人参与了活动,使得光大银行的客服电话号码一夜走红。 另一方面,通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图,从而进行更为精准的营销和管理。银行本身拥有客户的大量数据,通过对数据的分析可以获得很多信息,从而成为进行管理和营销的依据。但由于银行拥有的客户信息并不全面,这种分析有时候难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。比如说,如果某位信用卡客户

商业大数据全生命周期

生命周期是指从出生到死亡的整个过程。大数据是一种特殊的信息资源,也有其自身的生命周期。无论是商业大数据还是政府大数据,在大数据交易平台上作为产品进行交易之前,都要经过数据生成、采集、预处理和分析的过程,这个过程就是不断积累大数据价值的过程,为建立大数据权主体和利益分配奠定了基础。 大数据交易完成后,大数据买家将利用大数据产品,挖掘其潜在价值。买家的反馈将对大数据交易市场产生重要影响。买方使用大数据后,应按与大数据交易平台或卖方签订的合同处理大数据。大数据的生成、收集、预处理、分析、交易、反馈和处置是大数据产品的全生命周期过程。 在商业大数据的生成过程中,大数据来源方主要是个人和企业,个人会产生网页浏览记录、消费行为、出行轨迹、文字评论、上传的

多媒体资料等大数据,企业则产生业务、财务等方面的大数据。 在商业大数据的采集、预处理、分析过程中,企业占据主导地位,大数据交易平台次之,个人仅占很少比例,这是因为企业、大数据交易平台本身具有人才众多、技术手段先进、资金雄厚等天然优势,而个人在人力、时间、软件、硬件、技术手段等多方面都处于明显劣势,所以参与度很低。 在购买商业大数据时,企业是主要参与方,政府、事业单位、大数据交易平台、个人较少,这种现象的产生与各个买方对大数据的利用目的是分不开的:企业有非常明确的盈利目的,渴望通过利用大数据实现自身业务的进一步发展以实现盈利;而政府、大部分事业单位(自收自支事业单位除外)不以盈利为目的,没有强烈的购买动机;大数据交易平台只是起到一个中介作用,渴望引入更多品种、数量的大数据产品,吸引更多大数据买卖双方在自己的平台进行交易以抽取提成实现盈利;个人用户中有部分买家是处于科研目的购买大数据,

《商业数据分析》规范与要素

《商业数据分析》规范与要素 数据分析有多种类别,比如运营分析、产品分析、商业分析等。每个类别有自己框架和重点,同时也会有些许的交集。比如对通过用户分层,看不同用户的表现。运营分析、产品分析、商业分析大概都会用到这个视角。那么我们今天就聊聊其中的商业分析,更准确点说是商业数据分析。 长期浸泡在商业分析或者战略分析圈里朋友应该都感受到了。同过去相比,现在的商业或战略分析,有了很大的变化。过去的数据没有现在这么丰富,很多商业或战略分析更多的定性分析,对数据的依赖不多。现如今会更多的倚重数据了。所以现在的商业分析部招人会倾向于数据分析背景的同学,而不是只会写PPT的同学了。 那么如何做商业数据分析呢?首先不要把商业分析想的特别高大上,遥不可及。他也有固定的套路和章法可循。商业数据分析,是一个系统性

的工程,要有体系性的框架。主要是弄清楚以下几个问题,那么基本的商业分析框架就搭起来了。剩下的就是如何用数据来描述其中的关系和逻辑了。 客户细分-- 谁是客户 这个是最重要的。要弄清楚客户是谁,并对客户做细分。有的公司说,我是面向C端的,所有的人都是我的客户。细细一想,显然不是这样的,比如京东、天猫、淘宝,各自的客户人群就有明显的差别;京东的男性用户偏多;天猫用户倾向于高品质;淘宝用户比较闲,喜欢逛;他们各自核心用户的画像差别就更大了。 再比如爱奇艺、优酷、抖音都是视频内容平台,他们的客户也是不一样的。当然,有可能平台大了,覆盖的用户范围广了,会有不同的客户群。那么就更需要对客户群做细分了。所以做商业分析的第一步就是弄清楚谁是客户,哪些是核心客户,这样才能有的放矢,提供不同的价值。说到价值,下面我们就聊聊针对客户的价值输出。

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称:娇源直销店数据分析报告 专业:电子商务 学号: 姓名:刘娇 任课教师:黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目:娇源直销店数据分析报告 1.考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法; (2) 掌握常用的数据分析方法; (3) 掌握根据实际数据对网店(网站)进行营销数据分析的能力与方法; (4) 掌握对同类网店(网站)及所在行业进行对比分析的能力与方法。2.作品要求

学生根据自己选择的真实网店(网站)进行详细分析,收集数据并整理数据,对网店(网站)各个方面进行具体数据分析,并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品,第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本,一直没有销量,于是就更换了产品,现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司,它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司,拥有自己的品牌以及网站,而且价格是全网统一,我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店,主营产品为美容美体仪器以及保健用品,现在店铺内有22个产品,现在所处行业层级是第一层级,店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量,与前一个月相比,访客数下降了%,商品的访客数下降了%,跳失率下降了%,转化率上升了%。从图中数据可以反映出,店铺流量主要受PC端的影响,下降幅度较大,而且后期也没有上升的趋势,初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看,访客数的下降,以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了,跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动,加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动,再者就是加入了淘宝客的推广,吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低,主要是淘宝搜索的下单转化率低,这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率,而且PC端淘宝免费流量占比最大,也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析,可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个: 针对上述对流量的分析以及流量入口分析,我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

大数据分析驱动企业商业模式的创新研究

2014年第1期(总第20期) 哈尔滨师范大学社会科学学报 Journal of Social Science of Harbin Normal University No.1,2014Total No.20 大数据分析驱动 企业商业模式的创新研究 李艳玲 (东北财经大学管理科学与工程学院,辽宁 大连116025) [摘 要]随着大数据时代的来临,大数据发展催化了大量的相关产业,也带来了商业模式创新的机 遇。大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战,分析企业在应用与研究方面所面临的问题,研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路,思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境,并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓,文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新,并对大数据的发展做出展望。 [关键词]大数据;商业模式;创新研究[中图分类号]F49 [文献标识码]A [文章编号]2095-0292(2014)01-0055-05 [收稿日期]2013-11-10 [作者简介]李艳玲,东北财经大学管理科学与工程学院副教授,博士研究生,主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。 由于社会化媒体和移动互联网的日益普及, 在最近及未来几年中,各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长,过去曾经用的名词“信 息爆炸” 、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势,2011年5月,美国麦肯锡全球研究院 (MGI )发表一篇名为“Big data :The next fron-tier for innovation ,competition and productivity ”(大数据:未来创新、竞争、生产力的指向标) 的研究报告,“Big Data ”(大数据)这个关键词便开始流行起来。 大数据是指大小超出了传统数据库软件工具 的抓取、存储、管理和分析能力的数据群,按EMC 的界定,其中的“大”是指大型数据集,一般在10TB 规模左右;多用户把多个数据集放在一起,形成PB 级的数据量,同时这些数据来自多种数据源,以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V ,即大量化(Volume )、多样化(Variety )、快速化(Veloci-ty ),这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值(Value ),总体概括为四个特征,即4V 。 面对与日俱增的大量复杂的数据,大数据将 会对高级分析产生巨大的影响,如何通过技术、 安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益,帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值,并把它们直接转化为竞争优势,真正驾驭数字宇宙,发挥大数据的巨大潜力,是每个企业迫切解决的关键问题。同时,分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机,也让一些传统行业找到了新的发展机会,更为紧迫的是,大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动,将形成正向反馈,有助于企业积累竞争优势,这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取,而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在,即时发生大量数据,为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新,例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表 — 55—

商业智能+大数据分析报告

2016年出版

正文目录 1、BI行业增长强劲,下游需求突出,竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能(BI)认可度持续提高,市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) (1)、电信行业:大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) (2)、金融行业:效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) (3)、电子政务:政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) (4)、电力行业:生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据:逐步走向成熟,市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进,年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015):非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020):用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030):机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用,大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰,发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长,但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据,聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例,值得借鉴 (26) (1)、全球电信运营商大数据实践 (26) (2)、法国电信:利用大数据开拓新服务领域 (28) (3)、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行:利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者,促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT:领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊:用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据,实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据:中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业:“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)

王立坤 商务数据分析与专业的可行性分析报告

石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告 一、商务数据分析与应用专业简介 1.培养目标:本专业以服务于各个行业的数据分析与应用,尤其是互联网和电信行业。适应企业发展及人才需求为宗旨,培养学生具备数据采集,数据分析,数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养,掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识,熟练运用数据工具开展数据分析,数据挖掘,数据展示,具备利用数据进行相关的商务策划,综合运营管理能力的应用型创业型人才。 2.主要课程:计算机应用基础、统计学,数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理,SPSS等。 3.就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集,数据挖掘,营销决策,投资风险分析、客户关系管理等工作 4.获得证书 数据分析员,数据分析师 二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析 1.行业发展现状分析。 2015年9月5日,经李克强总理签批,国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力。大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商业服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用,推动大数据发展与科研创新有机结合,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。三要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。健全大数据安全保障体系,强化安全支撑。

大数据实现商业价值的9种方法

大数据实现商业价值的9种方法 现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例,我们可以参考这些案例并以之为起点,我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。2013 TDWI关于管理大数据的调查显示,89%的受访者认为大数据是一个机会,而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70%。在这两次调查中受访问者均普遍认为,要抓住大数据的机会并从中获取商业价值,需要使用先进的分析方法。此外,其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。虽然很多人已有了这样一个认识:大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例,我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例,从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。从数据分析中获取商业价值。请注意,这里涉及到一些高级的数据分析方法,例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同,这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源,这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数

据来源一样,大数据值得探索。通过数据探索,你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相,比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式,和最低成本的根本原因等等。对已收集到的大数据进行分析。许多公司都收集了大量的数据,他们感觉这些数据存在着商业价值,但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同,比如,如果你处于网络营销行业,你可能会有大量Web站点的日志数据集,这可以把数据按会话进行划分,进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样,来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商,而通过RFID 数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异,每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录(CDR),零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据,以及制造业(特别是汽车和消费电子)中机器人的传感器数据等等,这些都是各个行业中非常重要的数据。理解非结构化的大数据。非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言,这与大多数关系型数据有着很大的不同,你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示,比如,保险索赔过

大数据在商业地产运用案例

大数据在商业地产运用案例 一段记录顾客在商店浏览购物的视频、顾客在购买产品和服务前后的行为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向,将它们抽丝剥茧,透过特殊的棱镜观察,将其与其他数据集对照,或者以与众不同的方式分析解剖,就会发现,原来这里面有很多秘密。而所有秘密的支持都依靠一种技术——大数据。 一.进军电商的核心--大数据研究 从国内近年来新开张的商业物业来看,影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多,而单纯的商品销售面积正在不断减少,这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。 只有进入电商领域,他们才能积累更多的数据,为大数据时代的到来积累资本。全渠道销售模式是未来零售新方向,或有可能颠覆单一模式(纯线上或纯线下模式),开创零售行业新格局。而开展线上线下互动的O2O模式的核心,就是大数据应用。 数据对于零售企业的最大价值:为零售策略的开展提供细致的指导建议; 1、精准营销; 2、产品研发; 3、完善供应链; 二.典型零售企业的大数据建设 1.朝阳大悦城: 朝阳大悦城的生命力何在?除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作,朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理,是以大数据为基础来部署,所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。 数据运营案例: a、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单,将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类,将会员喜好的个性化品牌促销信息精准进行通知。 b、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备,并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率,通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。 c、经过客流统计系统的追踪分析,提供解决方案改善消费者动线,4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走,因为消费熟悉之前的动线,所以很少有人过去,该区域的销售表现一直不尽如人意。为此,招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧,打造成欧洲风情街,并提供iPAD无线急速上网休息区。通过精心设计,街区亮相后新区销售有了明显的改观。 d、打通微信与实体会员卡,会员的消费数据、阅读行为、会员资料打通后,更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯,从而更有针对性地提供一系列会员服务。 2.银泰百货 银泰大数据战略: a、2013年,银泰百货全国门店的WIFI网络将铺设完毕,顾客进店可以免费登录使用WIFI。 b、打通线上线下,开启020,顾客通过手机端参与产品折扣活动,再到实体店提货的购物模式。

Pivot专业解析——史上最全数据科学商业分析项目分析

Pivot专业解析——史上最全数据科学/商业分析项目分析 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 对于“大数据”(Big data),研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”这个术语最早期用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce 和Google File System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。 美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。随着最近Big Data在业界的兴起,很多美国大学开设了大数据相关的program或者在原有的统计、数学或是计算机专业开设相关的Concentration。笔者在这里就一些开设的项目和相关的技能做简要介绍。大数据硕士项目主要为业界从事互联网分析,广告分析,或者统计分析的相关职位输送人才。 大数据相关技能

统计学相关知识: 回归分析,多元统计分析,时间序列分析 统计软件:R, SPSS, SAS计算机算法知识:数据结构,算法,数据库,数据挖掘,机器学习, 数据可视化计算机编程: C/C++, Java, Python, Hadoop/MapReduce 申请人背景 大数据项目根据项目所在学院适合不同本科背景的人申请,尤其偏爱在数学、计算机、统计方面背景比较强的同学,同时部分项目也需要一定商业实践经历。 开设相关或类似项目学校 MITMS in Business Analytics – Data Science Track 开设学院:商学院 适合背景:数学/计算机/工程 点评:Sloan商学院2016Fall新开的一年项目,特为理工科开设,主要针对数学/工程背景希望转商科。除了强大的数理背景外还需要实习经历,要求三封推荐信中至少有一封是来自业界人士。 Harvard S. M in Computational Science and Engineering –Data Science Track 开设学院:工学院 适合背景:数学/计算机/工程 点评:传统计算机数学交叉项目,比较喜欢数学背景,里面很多科偏应用数学,

2019年销售数据分析报告

销售数据分析报告 分析报告是一种比较常用的文体。分析报告的标题一般有两种形式:一是公文式,另一种是新闻报道式。下面是收集整理的销售数据分析报告,希望对您有所帮助! 一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套,销售备案面积为145.66万㎡,成交均价3847元/㎡,总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套,日均备案面积4.86万㎡。 与上月相比,本月销售备案套数增长幅度很大,涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析,主要有以下两个方面的原因:一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来,市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应,被短暂压抑的市场需求开始释放,由此导致了销售量的剧增;另一方面,也是受国家调控影响,导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再,而是出现向十一月转移的趋势,这也促进了本月销售量的增长。此外,在十月末有数个楼盘集中开盘,其销售合同备案的延迟到十一月,这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。 房地产新政实施后的几个月内,除8月份处于市场销售淡季最低谷之外,其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平,即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

单就本月销售套数激增这一指标来看,说明市场上仍然存在旺 盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势,究竟是强劲反弹还是昙花一现,需要今后的市场反应来印证。 虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳,但商品房成 交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势,本月成交价格涨幅不足1%。 成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺 盛的需求。 二、销售备案数据分析 1.各区域备案数据 本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有 新项目推出,销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动,这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二,近几个月该区域推出新盘较多,且市场反应尚可,此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多,且多集中在月末,因此虽然本月销售备案套数并不多,但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2.各建筑类型备案数据 从销售备案套数方面来说,小高层和高层建筑类型的销售情况 要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型,连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售 和供应的主流。随着高层建筑的不断增多,多层和小高层比重将越来

商业数据分析工具(实验)

商业数据分析工具》实验教学大 纲 大纲制定(修订)时间: 2017 年 11 月 课程总学时: 16 实验(上机)计划学时: 8 开课单位: 经济管理学院 、大纲编写依据 3. 近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1. 《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程; 2. 本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用; 3. 本实验是一门实践性很强的课程,在计算机行业里应用非常广泛,通过上机 实验,不仅巩固学生在课堂上所学的知识,加深对数据分析工具的理解,更重要的 是通过实验题目,提高学生的动手能力,增强学生就业的竞争力; 4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1. 理解商业数据分析的基本理论,训练运用商业数据分析软件对研究问题进行 分析、设计、实践的基本技术,掌握科学的实验方法; 2. 培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力; 课程名称: 商业数据分析工具》 课程编码: 课程类别: 专业选修课程 课程性质:选修 适用专业: 信息管理与信息系统 1. 信息管理与信息系统专业 2017教学计划; 2. 信息管理与信息系统专业 求; 商业数据分析工具》 理论教学大纲对实验环节的要

3.通过本课程的学习与实践,加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差 分析、聚类分析、判别分析等)的理解,掌握统计软件的各个操作方法和步骤,并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 4.培养正确记录实验数据和现象,正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力,以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求; 2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用,提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力; 3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案,完成具有一定数据的计算跟分析。 4.通过实验,要求学生做到: (1)能够预习实验,自行设计实验方案,并撰写实验报告; (2)学会Excel的使用,能利用Excel程序对数据进行处理,验证课程中涉及的各知识点; (3)能够独立分析数据计算结果,并撰写实验报告。 五、实验内容和学时分配

数据挖掘在商业数据分析中的应用

期末论文 论文题目:数据挖掘在商业数据分析中的应用 所属课程名称_____ 指导教师_____________ 班级__________ 学号_________ 姓名_____________ 成绩___________________

数据挖掘在商业数据分析中的应用 【摘要】本文主要介绍数据挖掘在商业数据分析中的应用,文章从数据挖掘的商业内涵、数据挖掘的商业需求分析出发,阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用。最后介绍了数据挖掘关于企业客户数据分析、企业财务预警两个方面上的应用及相关案例,说明了数据挖掘给人们带来了便利,给企业带来了新的利润空间以及为企业提供了决策支持,进一步强调了数据挖掘在商业数据分析中存在的必要性。 【关键字】数据挖掘;财务预警;决策支持 一、从商业角度看数据挖掘技术 数据挖掘从本质上说是一种新的商业信息处理技术。数据挖掘技术把人们对数据的应用,从低层次的联机查询操作,提高到决策支持、分析预测等更高级应用上。它通过对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识等,这些知识性的信息可以用来指导高级商务活动。 从决策、分析和预测等高级商业目的看,原始数据只是被开采的矿山,需要挖掘和提炼才能获得对商业目的游泳的规律性知识。这正是数据挖掘这个名字的由来。所以,从商业角度看,数据挖掘就是按企业的既定业务目标,对大量的企业数据进行深层次分析以揭示隐藏的、未知的规律性并将其模型化,从而支持商业决策活动。从商业应用角度刻画数据挖掘,可以使我们更全面的了解数据挖掘的真正含义。它有别于机器学习等其它研究领域,从它的提出之日起就具有很强的商业应用目的。同时,数据挖掘技术只有面向特定的商业领域才有应用价值。数据挖掘并不是要求发现放之四海而皆准的真理,所有发现的知识都是相对的,并且对特定的商业行为才有指导意义。 二、数据挖掘技术的商业需求分析 数据挖掘之所以吸引专家学者的研究兴趣和引起商业厂家的广泛关注,主要在于大型数据系统的广泛使用和把数据转换成有用知识的迫切需要。60年代,为了适应信息的电子化要求,信息技术一直从简单的文件处理系统向有效的数据库系统变革。70年代,数据库系统的三个主要模式——层次、网络和关系型数据库的研究和开发取得了重要进展。80年代,关系型数据库及其相关的数据模型工具、数据索引及数据组织技术被广泛采用,并且成为了整个数据库市场的主导。80年代中期开始,关系数据库技术和新型技术的结合成为数据库研究和开发的重要标志。从数据模型上看,诸如扩展关系、面向对象、对象-关系(Object-Relation)以及演绎模型等被应用到数据库系统中。从应用的数据类型上看,包括空间、时态、多媒体以及WEB等新型数据成为数据库应用的重要数据源。同时,事务数据库(Transaction Database)、主动数据库(Active Database)、知识库(Knowledge Base)、办公信息库(Information Base)等技术也得到蓬勃发展。从数据的分布角度看,分布是数据库(Distributed Database)及其透明性、并发控制、并行处理等成为必须面对的课题。进入90年代,分布式数据库理论上趋于成熟,分布式数据库技术得到了广泛应用。目前,由于各种新型技术与数据库技术的有机结合,使数据库领域中的新内容、新应用、新技术层出不穷,形成了庞大的数据库家族。但是,这些数据库的应用都是以实时查询处理技术为基础的。从本质上说,查

商业大数据

赢盛中国研究:“大数据”成为零售业博利热点(图) 报告引言:这个时代已经完全不是此前单纯的数字媒体化年代,一些商业巨头已经不声不响地运用“大数据(专题阅读)”技术好多年,用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新好多年。大数据里面包含了企业运营的各种信息,如果能对它们进行及时有效整理和分析,就可以很好地有效地帮助企业进行经营决策,为企业带来获取巨大的增值价值效益。 一、“大数据”的商业价值 1.对顾客群体细分 “大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 2.模拟实境

运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。 云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。 3.提高投入回报率 提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值。 4.数据存储空间出租 企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务,如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务。 5.管理客户关系 客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说,专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里,在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知,完成售前售后服务等。 6.个性化精准推荐 在运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。 以日常的“垃圾短信”为例,信息并不都是“垃圾”,因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息,这样“垃圾短信”

商业数据分析专业人才培养方案

商业数据分析专业人才培养方案 一、背景 教育部办公厅 2019 年提出了关于实施一流本科专业建设“双万计划”的通知。为深入落实全国教育大会和《加快推进教育现代化实施方案(2018-2022 年)》精神,贯彻落实新时代全国高校本科教育工作会议和《教育部关于加快建设高水平本科教 育全面提高人才培养能力的意见》、“六卓越一拔尖”计划 2.0 系列文件要求,推 动新工科、新医科、新农科、新文科建设,做强一流本科、建设一流专业、培养一流 人才,全面振兴本科教育,提高高校人才培养能力,实现高等教育内涵式发展。 随着大数据技术在各行各业的渗透,人文社会科学通过对全样本数据进行分 析和处理,在解决经济社会发展和人们思想变革方面带来了新的便利,同时也产生 了新的文科领域。基于编程、大数据采集和处理等技术的社会科学学科,运用机 器学习或知识图谱等人工智能技术进行的社会问题研究,都将成为新文科研究的 重点。 二、行业人才需求 1. 新时代新商科 随着5G、大数据、人工智能、AR、VR、物联网等前沿技术深刻改变着我们 的这个社会的生产和生活方式,新的商业模式对商业企业的从业者提出了新的要求。 新技术、新业态、新人才需要新商科,这波技术浪潮对传统商科的最大挑战 就是商科如何将新技术进行融合,培养掌握新技术的商科人才,最终帮助企业实 现数字化转型。

时代的发展越来越需要新的商科人才来满足行业发展的需要,技术赋能型商科人 才将是新时代商业发展最关键的人才。 2. 商业数据分析专业的行业需求 随着商业企业的商业模式升级和数字化转型,海量数据资料持续积蓄。同时, 随着大数据、人工智能等新技术的应用和普及,各种数据工具大量涌现,大数据技 术的应用门槛逐渐降低。如何利用科学的数据方法提升企业在决策、管理和经营方面 的效果,成为企业在新一轮竞争中发展的关键优势。因此,对于精通大数据分析工具应用,并能够基于商业逻辑运用数据分析与挖掘等方法解决企业经营发展问题的商业 分析人才需求空前旺盛。 同时,大量传统的岗位看似与数据无关,但在大数据的背景下也需要数据分 析的能力,数据分析思维和能力已经慢慢成为职场基础能力。有研究指出,69% 的雇主希望员工具备一定的数据分析能力,有的甚至会在面试、试用期时设置关卡,用以考核员工的“数据思维”。 3. 市场需求大,就业范围广 适应新时代发展的商业分析师应是既深入了解商业模式又有技术背景的数 据专家,他们最重要的价值就是形成基于数据分析的结果报告,并利用具体商业知识,提供合理决策建议。 因此,在大数据渗透进几乎所有行业的时代,基本所有公司都需要商业分析师。如今,大数据或者数据工作者的岗位需求激增,其中大数据科学家的缺口在15 万到20 万之间,对于懂得利用大数据做决策的分析师岗位缺口则达到 150 万。 三、专业人才培养目标 商业数据分析是在大数据环境下使用数据深入理解和洞察企业业务的多学 科交叉复合专业,该专业主要培养学生具备扎实的商业经济与运行管理知识的同时,基于大数据分析平台,通过数理统计等数学思维的培养,掌握数据收集、数

销售数据分析报告范文

销售数据分析报告范文 分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;如下是小编给大家整理的销售数据分析报告范文,希望对大家有所作用。 销售数据分析报告范文 受销售公司的重托,我代表销售公司向本次职代会报告2006年上半年的销售工作报告情况及下半年的工作计划安排,请予以审议。同时诚挚地请各位代表以高度的责任感,对销售工作报告给以支持、帮助、指导和批评。 一、XX年上半年销售工作报告回顾 XX年是销售公司注册独立法人的第一年,也是全面贯彻实施矩阵式销售的第二年,总部领导及各分厂领导乃至集团全体职工都对销售工作给以了极大的支持和关注,政策调整及后勤保障都在向销售工作倾斜。上半年的工作,我们概括地说,“喜忧参半,压力与信心同在”,喜的是我们顶住了5月份原材料、外协外购件价格持续上涨,市场无序竞争所带来的压力;产品销售及货款回收比去年同期明显大幅度增长,至6月21日,共完成销售手扶拖拉机93727台,同比增长16.74%,柴油机104159台,同比增长24.84% ,压路机336台,同比增长-13.81%,肥料26500吨,同比增长 140.01% ,装载 机262台,挖掘机7 台,电动自行车1046辆,旋耕机3237台,同比增长141.03%,收割机2073台同比增长23.17%,共完成销售回款3.64亿元,同比增长84.77% ;同时处理多年积压不良资产1784.22万元。市场逐步规范,销售人员素质及销售管理水平显着提高;忧的是时间已近过半,产品销售、货款回收比年初我们的目标要求差

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