电商数据分析ppt
合集下载
2024版年度数据分析课件PPT模板
19
图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合， 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体， 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素， 突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据 标签，方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大 量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数 据加以详细研究和概括总结的过程。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程，提 高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术，为企业提供智 能化决策支持和服务。
网店分析报告 PPT课件
2020/3/30
| 软件开发部
3
一. 目前电商运营状况的分析
1. 中国网络零售市场交易规模
18155亿
2020/3/30
1300亿
| 软件开发部
4
一. 目前电商运营状况的分析
2. 中国网络零售市场交易规模增幅统计
100%
37.4%
2020/3/30
| 软件开发部
5
一. 目前电商运营状况的分析
2020/3/30
| 软件开发部
25
目录
一. 目前电商运营情况的分析 二. 现有电商系统的架构模式 三. 适合单位发展的电商模式 四. 单位发展电商的规划
2020/3/30
| 软件开发部
26
四. 单位电商发展的规划
1.电子商务的基本组成部分要素
1. 计算机网络 2. 电商系统 3. 门店拣货员 4. 门店配送员 5. 营销策略 6. 区域性配送 7. 客服中心
4.各岗位职能及任职要求
岗位设置 产品编辑
职能说明
任职要求
产品标题优化，描述编辑， 产品上架等；
熟练掌握网店知识和网店管理的 各项功能；熟练使用网店管理工
具；熟悉搜索引擎。
系统开发员
负责网站的后台制作完善，
网站的相关维护及功能制作 等
懂c#,php,xhtml，数据库运用， 能独立完成后台制作。
。。。
2020/3/30
| 软件开发部
32
四. 电商发展的规划
7.费用节约
1、一次性节本，实体店的租金，水电等等； 商品税收节约
2020/3/30
| 软件开发部
33
四. 电商发展的规划
8.收益/投资比
商务数据分析课件：商务数据分析基本概念
３．数据分析方法
商务数据分析
• （５）社会网络分析
• 社会网络是社会个体之间通过社会关系形成的网络体系。 • 从分析对象来看，社会网络分析既可分析网络中单独节点的特性 （如重要性），
也可以分析整个网络的特性 （如连通性）等。
• 例如，用户社区分析
• （６） 复杂数据分析
• 复杂数据分析方法可以将文本、图像、视频等非结构化数据转为计算机可以理 解和计算的数据， 并参与到建模中。
• 结构化数据
• 指可以用二维形式展现和存储的，用统一整齐格式表示的数据，常见的 有数字、符号等。
• 结构化数据用二维表结构表示时，一般用一行数据刻画一个实体，而每 一列表示实体的某一个属性特征。
• 结构化数据的存储、排列有规律，易于处理。
• 在商务活动中，典型的结构化数据包括商品的价格、销量等数值型数据。
• 数据分析在商务领域的应用主要集中在以下几大方面。
1. 市场营销
商务数据分析
• （１）用户细分
• 客户细分就是根据客户的特征信息（年龄、性别、收入、受教育程度、 购买金额等）将客户划分成不同的群体.
• 每个群体中的客户具有相同或相似的特征，特征相似的客户群具有相似 的潜在需求；而不同群体之间的客户特征差异较大。
• （２）验证型分析 • 在商务数据分析中，验证型分析通常用来验证决策的后果，例如技术改进、策 略变化、产品升级等行为的发生是否达到预期目标。
• （３） 预测型分析 • 在商务数据分析中，预测型分析则是通过分析过去历史数据和当前相关的数据， 对未来可能出现的市场环境变化、用户痛点等关键问题进行预测。
可以有效地掌握当前市场行情和未来市场预期。
２．运营管理
• （１）运营监控 • （２）决策支持 • （３）量化运营效能
第11节 市场份额矩阵—波士顿矩阵——【淘宝、天猫电商数据分析与挖掘】
士顿矩阵分 解实例
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩 阵分解实 例——环比
增幅&市场相 对占比
算出环比增 幅和市场相 对占比
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
—散点图
插入两个 数据的散 点图
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
—散点图
市场占比 设为X轴， 环比增幅 为Y轴。
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
—散点图
将横坐标交叉的 坐标轴值设为 0.1 （10%），两个轴 的交点可以取均 值、中位数（在 4.1.1 节中会介绍 常用的统计指标）
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
模型
关于坐标轴交点的设置，可以选择中点或者根据 自己市场的情况来制定，一般选择中点即 可；其中竖轴是增长率，横轴是相对市场份额。
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
Thanks!
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
市场份额 矩阵——波
士顿矩阵实 例
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
（1）明星（stars）：它 是指处于高增长率、高市
场占有率象限内的产品群。
（2）金牛（cash cow）： 又被称为厚利产品，它是 指处于低增长率、高市场 占有率象限内的产品群，
电商 数据分析
实战课
第11节 市场份额矩阵—波士顿矩阵
本节内容在课本P106-119
波士顿矩阵
定义：又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询
集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。 对于企业产品所处的四个象限具有不同的定义和相应的战 略对策。
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩 阵分解实 例——环比
增幅&市场相 对占比
算出环比增 幅和市场相 对占比
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
—散点图
插入两个 数据的散 点图
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
—散点图
市场占比 设为X轴， 环比增幅 为Y轴。
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
—散点图
将横坐标交叉的 坐标轴值设为 0.1 （10%），两个轴 的交点可以取均 值、中位数（在 4.1.1 节中会介绍 常用的统计指标）
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
波士顿矩阵 分解实例—
模型
关于坐标轴交点的设置，可以选择中点或者根据 自己市场的情况来制定，一般选择中点即 可；其中竖轴是增长率，横轴是相对市场份额。
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
Thanks!
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
市场份额 矩阵——波
士顿矩阵实 例
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》系列课件
（1）明星（stars）：它 是指处于高增长率、高市
场占有率象限内的产品群。
（2）金牛（cash cow）： 又被称为厚利产品，它是 指处于低增长率、高市场 占有率象限内的产品群，
电商 数据分析
实战课
第11节 市场份额矩阵—波士顿矩阵
本节内容在课本P106-119
波士顿矩阵
定义：又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询
集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。 对于企业产品所处的四个象限具有不同的定义和相应的战 略对策。
中职《网店运营(第2版)》课件项目6 数据分析
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 ➢ 培养电商数据化的运营思维 ➢ 培养综合分析问题的能力 ➢ 培养团结、协作的团队精神
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、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。
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。
图6.1.6 实时访客
活动名称：生意参谋
活动一
活动二
活动三
• 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。通过流量纵横可以查
看不同端口的流量数据，还可以查看与同行店铺的流量对比情况。流
量纵横包括流量概况、来源分析、动线分析和消费者分析等板块。
➢ 数据分析是一项非常复杂的系统工作，李丽在实习过程中，抓住重点 ，基本掌握了网店运营数据分析的核心数据指标，对网店的流量进行分析 和优化，提升了网店的转化率。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。
数据分析PPT模板
Python编程语言在数据分析中优势
强大的数据处理能力
01
Python拥有丰富的数据处理库，如pandas、numpy等，可轻
松处理大量数据。
多样化的数据可视化工具
02
Python集成了matplotlib、seaborn等可视化库，可实现多种
类型的数据可视化。
高效的机器学习算法
03
Python提供了scikit-learn等机器学习库，支持多种算法，方便
提取等。
数据可视化技巧
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类 型，如柱状图、折线图、散点图等。
添加必要的标注和说明
在图表中添加必要的标注和说明，帮助观众 更好地理解数据和分析结果。
设计简洁明了的图表
避免使用过多的颜色和元素，保持图表简洁 明了，突出重点信息。
利用动画和交互效果
适当使用动画和交互效果可以提升数据可视 化的吸引力和互动性。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据泄露事件的 频发，数据安全和隐私保护将成为未来数 据分析领域的重要议题。
THANKS
感谢观看
运用数据分析技术对收集到的数据进行处理 和分析，发现生产过程中的问题和瓶颈。
优化方案制定
方案实施与效果评估
基于分析结果，制定针对性的生产优化方案， 包括设备升级、工艺改进、生产流程优化等。
将优化方案落实到生产实践中，并对实施效 果进行评估和持续改进。
07
总结与展望
本次项目成果回顾
数据收集与整理 成功收集了大量相关数据，并进 行了有效的清洗、整合和格式化， 为后续分析提供了坚实的基础。
数据分析PPT模板
目录
• 引言 • 数据分析基本概念与方法 • 数据收集与整理 • 数据分析在业务中应用 • 数据分析工具介绍及使用技巧 • 案例分析：成功企业如何利用数据驱动决
电商运营年终总结报告及计划PPT
用户裂变与传播
通过口碑传播、分享奖励等方式，鼓励用户介绍新用户，实现用户 裂变。
团队建设与培训计划
团队建设
招聘优秀人才，优化团队结构， 提高团队整体素质。
培训与发展
定期组织内部培训和外部培训， 提升团队成员的专业技能和综合
素质。
团队文化与凝聚力
加强团队文化建设，提高团队凝 聚力和执行力。
05
风险控制与应对策略
移动电商的崛起
移动设备的普及和移动互联网的发展，将推动移 动电商市场的快速增长。
社交电商的兴起
社交媒体平台上的购物功能将逐渐成为电商行业 的新趋势，为电商运营带来新的机遇和挑战。
公司战略目标设定
提高市场份额
通过优化产品、服务和营 销策略，提高公司在电商 市场的份额。
拓展新业务领域
积极探索新的业务领域和 市场，以实现公司的长期 发展目标。
应对策略
电商企业需要选择可靠的供应商和物流合作伙伴，建立稳定的供应链关系，同时 建立完善的库存管理制度和物流配送体系，确保货源充足和物流畅通。
财务风险控制
总结
财务风险主要来自于资金链断裂、坏账、欺诈等 方面的问题。
应对策略
电商企业需要建立完善的财务管理体系，制定合 理的财务预算和资金使用计划，同时建立风险预 警机制，及时发现和处理财务风险。
供应商合作优化
与供应商建立更加紧密的 合作关系，确保产品质量 和供货稳定，降低采购成 本。
库存管理改进
采用先进的库存管理技术 和方法，如实时库存监控 、智能补货等，降低库存 积压和滞销风险。
物流配送提升
优化物流配送网络和流程 ，提高配送效率和服务质 量，降低物流成本。
04
电商运营计划
新产品上线计划
通过口碑传播、分享奖励等方式，鼓励用户介绍新用户，实现用户 裂变。
团队建设与培训计划
团队建设
招聘优秀人才，优化团队结构， 提高团队整体素质。
培训与发展
定期组织内部培训和外部培训， 提升团队成员的专业技能和综合
素质。
团队文化与凝聚力
加强团队文化建设，提高团队凝 聚力和执行力。
05
风险控制与应对策略
移动电商的崛起
移动设备的普及和移动互联网的发展，将推动移 动电商市场的快速增长。
社交电商的兴起
社交媒体平台上的购物功能将逐渐成为电商行业 的新趋势，为电商运营带来新的机遇和挑战。
公司战略目标设定
提高市场份额
通过优化产品、服务和营 销策略，提高公司在电商 市场的份额。
拓展新业务领域
积极探索新的业务领域和 市场，以实现公司的长期 发展目标。
应对策略
电商企业需要选择可靠的供应商和物流合作伙伴，建立稳定的供应链关系，同时 建立完善的库存管理制度和物流配送体系，确保货源充足和物流畅通。
财务风险控制
总结
财务风险主要来自于资金链断裂、坏账、欺诈等 方面的问题。
应对策略
电商企业需要建立完善的财务管理体系，制定合 理的财务预算和资金使用计划，同时建立风险预 警机制，及时发现和处理财务风险。
供应商合作优化
与供应商建立更加紧密的 合作关系，确保产品质量 和供货稳定，降低采购成 本。
库存管理改进
采用先进的库存管理技术 和方法，如实时库存监控 、智能补货等，降低库存 积压和滞销风险。
物流配送提升
优化物流配送网络和流程 ，提高配送效率和服务质 量，降低物流成本。
04
电商运营计划
新产品上线计划
《数据分析处理》课件
工具介绍
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ，如Excel、Tableau、Power BI等 ，包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理，如 数据映射、视觉编码等，以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化，确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ，初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标，选择合适的分析方法 和模型，建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，具有强大的 数据处理和分析功能，适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析，监测市场动态、评估投资风险和信用风险，制定合理的投资和 信贷策略，保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析，了解消费者 需求、市场分布和竞争态势，为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据， 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，处理缺失值、异常 值等。
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ，如Excel、Tableau、Power BI等 ，包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理，如 数据映射、视觉编码等，以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化，确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ，初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标，选择合适的分析方法 和模型，建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，具有强大的 数据处理和分析功能，适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析，监测市场动态、评估投资风险和信用风险，制定合理的投资和 信贷策略，保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析，了解消费者 需求、市场分布和竞争态势，为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据， 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，处理缺失值、异常 值等。