资源简介

第1章 初识商务数据分析
教学内容 一、商务数据分析认知 二、数据分析师人才素养
教学要求 【学习目标】 1．了解商务数据分析的作用、原则与内容。 2．了解商务数据分析的维度与指标。 3．了解商务数据分析的基本流程。 4．了解数据分析师的能力要求和工作方向。 【素质目标】 1．树立大数据发展理念，培养数据运营思维。 2．培养尊重数据、实事求是、科学严谨的精神和态度。 3．提升对数据分析行业的认可度，树立爱岗敬业的观念。
教学重点 1．商务数据分析的作用、原则与内容 2．商务数据分析的维度与指标 3．商务数据分析的基本流程 4．数据分析师人才素养
教学难点 1．数据分析常用术语 2．商务数据分析常用指标 3．商务数据分析的基本流程
教学方法 讲授法、案例法
课时数 4课时
教学内容
第一节 商务数据分析认知 一、数据与数据分析 1．数据 数据是事实或观察的结果，是记录客观事物的性质、状态及相互关系的符号或符号的组合。商务数据就是记录商业、经济等活动的符号。 按照数据的表现形式，电商运营过程中产生的数据可以分为以下两种。 （1）数值型数据 （2）文本型数据 2．数据分析 数据分析是指收集、处理数据，并从数据中获取信息的过程。数据分析可以分为以下几种。 （1）描述型分析 （2）诊断型分析 （3）预测型分析 （4）指导型分析
3．数据分析常用术语 （1）绝对数与相对数 （2）百分比与百分点 （3）频数与频率 （4）比例与比率 （5）倍数与番数 （6）人均数据 （7）方差 （8）标准差 （9）算术平均数 （10）中位数 （11）众数 二、商务数据分析的作用 商务数据分析的目的主要是从数据中挖掘、提炼出有效信息，发现研究对象的内在规律。对于网上店铺来说，商务数据分析的作用主要体现在以下4个方面。 1．了解运营状况 2．把握运营方向 3．控制运营成本 4．对营销方案进行有效评估 三、商务数据分析的原则 运营者在开展商务数据分析时，应该遵循以下4个原则。 1．科学性 2．系统性 3．针对性 4．实用性 四、商务数据分析的内容 商务数据分析的内容主要包括以下4个方面。 1．店铺自身数据分析 2．竞争对手数据分析 （1）确定竞争对手 （2）收集竞争对手的资料 （3）竞争对手分析 3．行业数据分析 五、商务数据分析的维度与指标 1．维度 在商务数据分析中，常用的维度有时间维度和空间维度。 （1）时间维度 （2）空间维度 2．指标 运营者进行商务数据时，会构建商务数据分析指标体系，通过分析各类指标来了解店铺各方面的运营情况。商务数据分析中常用的指标如下。 （1）流量类指标 ● 页面浏览量（PV） ● 独立访客数（UV） ● 访问深度 ● 平均访问深度 ● 页面访问时长 ● 人均页面访问数 ● 跳失率 ● 平均访问时长 （2）销售类指标 ● 拍下件数 ● 拍下总金额 ● 人均成交件数 ● 当日拍下-付款件数 ● 当日拍下-付款金额 ● 购物车支付转化率 ● 浏览-下单转化率 ● 浏览-支付转化率 ● 连带率 ● 成交总额（GMV） ● 销售量 ● 销售额 ● 销售毛利 ● 利润 ● 利润率 （3）会员类指标 ● 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 （4）客户类指标 ● 留存率 ● 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 （5）商品类指标 ● 库存量单位（SKU） ● 标准化商品单元（SPU） ● 在线SPU ● 独家商品收入比重 ● 品牌数 ● 在线品牌数 ● 上架商品SKU数 ● 上架商品SPU数 ● 首次上架商品数 ● 订单执行率 ● 商品搜索指数 ● 商品交易指数 ● 采购金额 ● 采购数量 ● 库存金额 ● 库存数量 ● 库存天数 ● 库存周转率 ● 售罄率 （6）市场营销活动指标 ● 新增访问数 ● 活动下单转化率 ● 投资回报率（ROI） （7）风控类指标 ● 买家评价率 ● 买家好评率 ● 买家差评率 ● 投诉率 （8）市场竞争类指标 ● 市场占有率 ● 市场增长率 运营者在选择数据分析指标时，可以基于以下原则。 （1）店铺所处阶段不同，关注重点不同 （2）周期不同，侧重点不同 （3）目的不同，指标不同 六、商务数据分析的基本流程 商务数据分析的基本流程包括6个阶段，即规划设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展示和撰写数据分析报告。 1．规划设计 2．数据收集 3．数据处理 4．数据分析 5．数据展示 6．撰写数据分析报告 第二节 数据分析师人才素养 一、数据分析师的能力要求 一名合格的数据分析师需要具备一定的职业能力，主要包括以下4个方面。 1．熟知企业业务 2．掌握数据分析方法 3．懂得运用数据分析工具 4．具备设计能力 二、数据分析师的工作方向 按照工作内容的不同，我们可以将数据分析师分为偏业务型数据分析师和偏技术型数据分析师。 1．偏业务型数据分析师 偏业务型数据分析师的工作内容侧重于运用数据为企业业务的正常开展提供服务，例如整理和输出日常业务数据、开展专项业务数据分析、研究市场数据等。 2．偏技术型数据分析师 偏技术型数据分析师的工作内容侧重于收集与存储数据、整理与清洗数据、搭建数据平台、开发和维护数据智能产品等。 课后实训：了解商务数据分析流程 1．实训目标：熟悉商务数据分析的作用，熟知商务数据分析的基本流程。 2．实训内容：5人一组，以小组为单位，认真学习商务数据分析的基本流程。 3．实训步骤 （1）收集商务数据分析报告 （2）分析商务数据分析报告 4．实训评价：进行小组自评和互评，撰写个人心得和体会，教师根据学生心得和体会进行评价与指导。
归纳与 提高 通过本章的学习，我们了解了商务数据分析的作用、原则与内容，商务数据分析的维度与指标，商务数据分析的基本流程，以及数据分析师的能力要求和工作方向等。 随着大数据、云计算等信息技术的发展，企业已经从过去的“粗放式”运营转变为当前注重数据分析的精细化运营。本章引领读者初步认识商务数据分析，以及数据分析师的能力要求与工作方向。

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