商务数据分析教学案例-中国移动的数据化运营
中国移动4月运营数据ppt36页ppt课件共37页
25%
19%11% 30% 11% 9%
11%
18% 19% 21%
18%
7%
18%
20% 21% 19% 20% 16% 44%
22%20% 26% 26% 27%
其他 语音增值 彩铃 数据流量 点对点短信
广浙山江上北 东江东苏海京
辽四福河河湖湖 宁川建南北南北
单击—此—处三分编之一辑省母份的版数标据流题量样收入式超过点对点短信
收入
• 1-4月数据及信息业务累计收入中，点对点短信收入比重为
数据及信息业务收入结构
24.8%，比去年底下降2.3PP；而数据流量收入比重为
8.1%
22.9%，比去年底提升2.8PP
7.4% 5.7%
• 其中广东、浙江、山东、辽宁、四川、福建、广西、海南
数据及信息业务收入占比及增长趋势
占收比32.4%，较去年底提高1.2个百分点，较上 数据及信息业务收入同比增幅
数据及信息业务占比
月下降0.3个百分点；同比增长14.6%，略低于去 年全年增幅（15.2%）
数据及信息业务占比（不含语音增值）
23.5%
2 5 . 7 %2 7 . 5 % 21.9%
2 9 . 1 %3 0 . 8 % 3 1 . 2 % 3 2 . 3 % 23.6% 24.8% 25.1%25.8%
作
10年全年
11年1-4月
分省数据流量与点对点短信收入对比
20% 22%18%
20%
7%
12%
04%%
13% 15%10% 14%
19%
22%
25% 22%
26%
20%
网店数据化运营教案 (31~32)数据化运营之案例分析
反馈
好，我们随机挑几位同学来分享一下你们的想法。
…………
大家说的都有道理，有的同学认为……有的同学认为……
【教学方法】
教师讲解
【设计意图】
加深学生理解
反思
在网店创业过程中作为卖家需要具备哪些专业知识？
【教法学法】
教师讲解，引导学生思考
【设计意图】
引导学生辩证地看待问题
输入
2、学生缺乏独立思考和解决问题的主动性
3、课堂内容过于单一
四、教学问题解决方案
1、引入课堂测验以及平时分制度
2、教师在课堂中应随时给学生反馈，引导学生不断反思
3、教师广泛使用多媒体教学手段和课外资源，从而增强课堂吸引力，加速学生认知过程，促进其认知深化
五、学习者特征分析（教师填写）
学习特点：
学习习惯：
【设计意图】
培养学生自行阅读能力和分析能力
15
输出
阅读之后，请大家结合案例分析网店创业环境、网店产品类型、以及产品渠道。
给大家五分钟时间进行讨论，现在开始。
【教法学法】
教师引导学生进行递进式思考，小组讨论
【设计意图】
加深对课本知识点的印象，帮助学生进行“螺旋式”思考
反馈
下面我请几位同学来反馈一下你们小组的讨论结果。
3、德育目标：
1）提高学生的创新意识和创业精神
2）增强学生学习自信和主动性
3）培养学生运用所学知识分析现实问题的能力
二、学习重点及难点
学习重点：掌握开店之初网店产品的选择、推广以及利润核算；
学习难点：学会举一反三，结合所学内容完成网店的数据分析。
三、教学问题预测
1、学习过程中学生可能存在倦怠情绪、积极性不高
数字化商务运营教学大纲
数字化商务运营教学大纲一、课程概述数字化商务运营是一门融合了信息技术、商务管理和市场营销等多领域知识的综合性课程。
随着互联网和数字技术的飞速发展，企业的商务运营模式发生了深刻变革，数字化能力成为企业在市场竞争中取胜的关键。
本课程旨在培养学生掌握数字化商务运营的基本理论和实践技能，使其能够适应数字化时代的商务环境，为未来的职业发展打下坚实的基础。
二、课程目标1、知识目标了解数字化商务的概念、发展历程和主要特点。
掌握数字化营销、客户关系管理、电子商务运营等核心领域的基本理论和方法。
熟悉数据分析在数字化商务运营中的应用。
2、技能目标能够运用数字化工具和平台进行市场调研、营销策划和客户关系管理。
具备电子商务平台的运营和管理能力，包括店铺搭建、商品上架、订单处理等。
能够运用数据分析工具对商务数据进行收集、整理和分析，为决策提供支持。
3、素质目标培养学生的创新思维和数字化意识，能够敏锐捕捉数字商务领域的新趋势和新机遇。
提高学生的团队协作能力和沟通能力，能够在数字化商务项目中与不同部门协同工作。
培养学生的职业道德和社会责任感，在数字化商务运营中遵守法律法规和商业道德规范。
三、课程内容1、数字化商务概述数字化商务的概念和内涵数字化商务的发展历程和趋势数字化商务与传统商务的比较2、数字化营销数字化营销的概念和策略社交媒体营销搜索引擎营销内容营销电子邮件营销3、客户关系管理客户关系管理的概念和重要性客户数据的收集与分析客户细分与定位客户满意度与忠诚度管理4、电子商务运营电子商务的模式和类型电子商务平台的选择与搭建商品管理与供应链管理订单处理与物流配送电子商务支付与安全5、数据分析在数字化商务中的应用数据分析的基本概念和方法数据收集与整理数据可视化与报表制作基于数据的决策支持6、数字化商务项目管理项目管理的基本概念和方法数字化商务项目的规划与执行项目团队的组建与管理项目风险评估与控制四、课程实施1、教学方法课堂讲授：讲解数字化商务运营的基本概念、理论和方法。
数据分析教案2
2、能运用指标分析实际问题
【思政目标】
提高学生的学习兴趣、信心和专业认同感，确立职业发展方向；举例疫情期间政府免费组织核酸检测，蔬菜包等数据，增加学生的社会认同感及责任心。
教材分析
本课程选用北京博导前程信息技术股份有限公司主编、高等教育出版社出版的“电子商务数据分析1+X证书制度系列教材《电子商务数据分析基础》（初级），该教材实现《电子商务数据分析职业技能等级标准》与专业教学标准得双覆盖，以案例为驱动，以职业活动为导向，实现教学做一体化目标，并且建设数字化教学资源，实现线上线下融合的“互联网+”新形态一体化。
学生活动：
1、上课前利用I博导线上平台和老师下发的要点提前预习；
2、准备好学习用具。翻看笔记本准备回答老师的问题。
课前导入
教师活动：
对上次课所学内容进行简单回顾，引入案例：淘宝某电子商务企业8.18大促活动结束后，想要对这场活动进行评估，引导学生思考需要从哪些方面？利用哪些指标来进行数据采集与分析？为什么要认识电子商务数据分析指标？从而引出本次课程。
归纳总结
对本次课程的知识点进行归纳总结；结合课前预习，课中讲授和互动结果，以及学生在课堂上的表现，对学生进行综合评价。
学生活动：
配合教师共同进行归纳总结；完善笔记
课后作业
1、某商品在2019年第一季度共有500个客户购买,其中280个客户产生了至少两次购买而这280个复购客户中又有60个客户产生了第3次购买行为(没有3次以上的购买客户),这种情况下复购率为多少?
2、某电商食品网站最近7天的访客数是5000人,其中1200人注册了会员,520人成功下单,最终480人付款完成了交易,该网站的注册转化率、下单转化率、成交转化率分别是多少?
高教社电子商务数据分析概论(第二版)教学课件M4单元一 运营数据分析认知
二、运营数据分析内容
客户数据分析
1 客户行为数据分析
1.浏览量 2.收藏量
2 客户画像数据分析
1.性别 2.年龄
3 其他客户相关数据分析
1.忠诚度 2.满意度
二、运营数据分析内容
推广数据分析
推广数据分析是对 企业在推广过程中产生 的数据进行分析，包括 对各推广渠道的展现量、 点击率、转化率，以及 其他相关推广数据进行 分析。
一、初识运营数据分析
1
海量运营数据存储
运营数据分析的必要条件
2
运营数据分析相关技术应用
3
精细化运营的需求
一、初识运营数据分析
海量运营数据存储
随着信息技术的发展，现阶段电子商务企业 运营的竞争已经成为数据的竞争，企业是否能够 采集到更多、更全面的运营原始数据，是否能够 准确挖掘出这些数据揭示的问题，成为企业在运 营过程中需要解决的核心问题。因此，海量运营 数据的存储成为运营的基础。只有在海量数据中 进行数据采集、分析，才能够得出更准确的数据 分析结果，从化运营的需求
当今时代是大数据时代，电子商务企业的竞争压 力远远大于传统企业。与传统企业相比，电子商 务企业近乎颠覆式的进化和技术的更新换代，使 其需要更精准、细化的运营模式，数据化运营由 此而生，数据化运营使企业精细化运营得以实现， 同时帮助企业实现了利益最大化。
二、运营数据分析内容
引导案例
图4-1 转化率分析图
从图4-1中可以看出，支付购物车转化率明显下降，降 幅接近10%。进一步了解情况后发现，从3月24日开始，两位 新客服上岗，新客服对产品及话术并不熟悉，导致出现回复 客户问题慢、部分问题解释不准确等问题，最终影响到咨询 转化率。于是，运营部门经理紧急调用两名有经验的客服将 新客服替换下来，第二天订单量恢复正常。
中国移动智慧教育案例(2篇)
第1篇一、案例背景随着信息技术的飞速发展，教育行业也迎来了数字化转型的浪潮。
中国移动作为我国通信行业的领军企业，积极推动智慧教育的发展，为我国教育事业提供全方位的支持。
以下是中国移动智慧教育案例的详细介绍。
二、案例内容1. 智慧校园建设中国移动通过建设智慧校园，为学生、教师、家长提供便捷、高效的教育服务。
具体措施如下：（1）校园网络覆盖：中国移动为学校提供高速、稳定的校园网络，满足师生教学、科研、办公等需求。
（2）校园一卡通：实现校园内消费、门禁、考勤等功能，提高校园管理效率。
（3）智慧教室：利用多媒体教学设备，实现教师与学生、学生与学生之间的互动，提升教学效果。
2. 智慧教学中国移动通过智慧教学，助力教师提升教学质量，优化教学过程。
具体措施如下：（1）在线教育平台：为教师提供丰富的教学资源，实现资源共享，提高教学效果。
（2）远程教学：利用移动网络，实现教师与学生远程互动，打破地域限制，让优质教育资源惠及更多学生。
（3）教学评估与反馈：通过数据分析，帮助教师了解学生学习情况，调整教学策略。
3. 智慧学习中国移动关注学生个性化发展，通过智慧学习，助力学生提升学习能力。
具体措施如下：（1）在线学习平台：为学生提供丰富的学习资源，满足不同学生的学习需求。
（2）移动学习工具：利用手机、平板等移动设备，让学生随时随地学习。
（3）学习社区：为学生提供交流、分享、互助的平台，促进共同成长。
4. 智慧家长中国移动关注家庭教育，通过智慧家长，助力家长更好地参与孩子的成长。
具体措施如下：（1）家校互动平台：为家长提供便捷的沟通渠道，及时了解孩子在学校的表现。
（2）家庭教育课程：为家长提供科学、实用的家庭教育指导。
（3）亲子活动：组织丰富多彩的亲子活动，增进亲子关系。
三、案例成效1. 提升教学质量：通过智慧教育，教师能够更好地运用现代教育技术，提高教学质量。
2. 优化教学过程：智慧教育助力教师调整教学策略，提高教学效果。
商务数据分析教学案例-销售目标分解
销售目标分解无论是年度销售目标、季度销售目标，还是月度销售目标，都不是一天就可以完成的，也不是突然在某个节点就完成的，而是日清日结、日积月累的结果，销售目标的分解是为了更加清晰地了解每天销售任务的进展情况，使销售人员的工作有目的、有检查、有落实，并能及时对工作中的目标偏差进行修正，分解销售目标是确保销售目标落到实处的关键。
一、季节指数法季节指数法，就是根据预测目标按月(或季) 编制的时间数列资料，以统计方法测定出反映季节变动规律的季节指数，并利用季节指数进行预测的方法。
该法适用于有季节变动特征的经济现象数量预测，其公式如下:预测年各季预测值= 季节指数x预测年趋势值季节指数= 各年同季平均数/季总平均数预测年趋势值= 预测年的季平均数下面用图示的方法来展示季节指数法的预测步骤，图2-7 是季节指数法的操作步骤。
季节指数法在零售行业应用广泛，因为零售行业本就是一个季节性很强的行业，销售业绩和销售目标会随着季节的变化而发生变化。
二、周权重指数（一）周权重指数概述周权重指数是以某段销售周期内的历史日销售额数据为基础，以周为单位进行权重分析处理的一种管理工具。
周权重指数是一个相对的概念，它在每个企业都不尽相同，一般介于7.0~ 14.0。
该值越大，表示该企业或者店铺的日销售额波动幅度越大。
周权重指数是零售店铺用来量化处理各种销售状况、销售事件的管理工具，非常强大。
周权重指数等于周一到周日每天的日权重指数相加。
假如每个零售店铺的周权重指数为10.0,其中周一到周日依次为1.0、1.2、1.3、1.2、1.6、1.9、1.8。
可以这样简单地理解周权重指数和日权重指数: 如果这个店铺每周销售额为10.0,那一般来说周一可以销售 1.0,周二可以销售 1.....权重指数是一个相对值。
为了标准化管理，每个零售企业都应该采用统一的周权重指数。
表2-12 是A 和B 两个零售企业及其中三个门店的周权重指数及日权重指数。
《商务数据分析》课程教学大纲(思政版)
必修 选修 通识教育 专业教育 实验实践与创新创业教育一、课程定位与目标（一）课程定位《商务数据分析》是国际经济与贸易专业的一门专业选修课程。
通过对本课程的学习，使学生普及商务数据知识，帮助学生理解商务数据时代的现实意义，小到日常生活大到企业管理、城市治理和国家治理商务数据资源所起到的作用；了解商务数据的分析、处理和管理技术，使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。
以提高学生整体素质为基础，以培养学生数据分析工具的使用能力、创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，突出针对性和实用性。
（二）课程目标1．知识目标：通过本门课程学习,使学生学会数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，掌握运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法，达到掌握商务数据基本概念、方法和理论，认知商务数据普遍存在的客观性的目的。
要求学生具有对数据的采集、分类、处理基本能力，了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果;掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。
使学生掌握从历史数据中获取有用的认识、求解优化问题、对不确定性的决策问题进行模拟分析的能力，培养学生能用商务数据解析的思想和方法，对不确定性问题进行建模和计算的能力。
2．能力目标：重在培养商务数据思维、辩证思维、系统思维和创新思维能力等。
通过本课程的教学，学生会主动去了解新时代下，商务数据的快速发展和多样性所带来的巨大的挑战、价值和机遇，提高学生对商务数据的认知。
使学生了解商务数据分析的应用领域，掌握数据数量解析分析的基本方法；会用时间序列分析、线性优化、整数优化、匈牙利算法数据挖掘、决策分析基本原理分析问题；运用相关软件对数据进行相应分析，提炼数据中的价值，并能将其应用于解决实际问题。
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中国移动的数据化运营
通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。
大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
客户流失预警：一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。
如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。
事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。
这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。
通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。
数据增值应用：对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。
运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。
运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。
作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。
对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转
型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。