1.数据分析概述

CDA数据分析师系列培训

CDA数据分析员课程

----数据分析概述

讲师：李奇

大数据时代与数据分析

计算机问世以来的50年间，人类生产的数据总量呈几何级数与日俱增，在很长一段时间内，我们只是存储数据

而缺乏有效地利用数据的手段。近年，随着信息产业及信息技术的飞速发展，不仅数据量得到了爆发性的增长，数据处理技术也得到了突飞猛进的发展，我们终于拥有了发现及挖掘隐藏在海量数据背后信息，并将这些信息转化为知识及智慧的能力，数据开始了从量变到质变的转化过程，信息社会迎来了新的时代—大数据时代。

MySQL

SQL Server

DB2

外部文件

数据分析方法：

1. 商业智能

2. 预测分析

3. 数据挖掘

知识及智慧：

--谷歌流感趋势预测

--啤酒与尿布的故事

数据分析概述

数据分析是将数据转化为知识、智慧的手段

知识是对事物的正确理解及认识，智慧是基于知识找到解决方案的能力

信息是有逻辑、含义及时效性的数据

数据包含文本、音乐、文字、数字等多种表达形式

数据分析师常用工具：

大数据分析实例淘宝指数

大数据分析实例谷歌流感趋势

1. 业务理解

2. 数据收集

3. 数据处理

4. 数据分析

5. 数据展现

6. 制作报告数据分析的起点，最为重要的环节多渠道获取结构化与非结构化数据☆数据清洗

☆数据整理

☆数据加工

☆现状、原因分析☆多维度分析

☆可视化分析

可视化图表展现商业智能报表

数据收集与清洗

外部文件

数据仓库

预测性数据分析

描述性数据分析

数据库

数据处理与集成

数据分析

数据展现、制作报告知识、智慧

业务人员

IT 技术人员

分析人员

项目组成员

业务人员主要负责提出业务需求、从业务角度检验分析结果的准确性、使用分析结果指导业务工作

技术人员提供必要的IT 技术支持，比如应用网络爬虫搜取数据、创建数据仓库、提取重要字段等

分析人员负责数据的分析挖掘及制作分析报表、汇报分析成果等工作某个数据分析项目各阶段用时百分比:创建原始数据= 40%描述性分析= 30%预测性分析= 30%

数据分析方法分类

1. 商业智能

2. 预测分析

3. 数据挖掘1. 多维度分析数据集

2. 现状、原因分析

3. 数据透视分析

4. 可视化图表分析

1. 简单线性回归

2. 非线性回归

3. 多元回归

4. 逻辑回归等

1. 决策树

2. 关联分析

Excel

SPSS、SAS、R等

谢谢！李奇

数据分析师的主要职责概述

数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求，负责研究市场竞争对手的产品，进行分析对比，提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责： 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务，并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具，对全站的流量进行统计、分析和监控，分析流量的****、关键词、访问深度，停留时间等维度，能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑，对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析，对站内搜索行为作分析统计，对品类，页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析，设置转化目标和布局跟踪代码，实时监控转化漏斗的各个环节，并且提出相对应的优化意见;

5. 对平台用户的地域分布、年龄比例，性别比例，职业构成等进行统计和分析，给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理，按照相应的逻辑进行分类，并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理，统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求： 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历，有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码，并且测试数据的准确性，形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件，如PPT、EXCEL等，能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型，了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作，如SAS，SPSS等;

电商数据分析案例

电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类 了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类：

1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买； 4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

课后习题模块一电商数据分析概述

（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）

（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

互联网数据分析概论 如何用数据说话

互联网数据分析概论如何用数据说话 一、用数据说话 1、数据的价值 01、以用户为中心 以用户为中心是一种观念和意识的转变; 从事情的发展上看，改变是因为行动，行动是因为意识。只有意识和观念发生了改变，才能在行动上做出改变，才能获得结果的改变。 以用户为中心的重要性和意义实在是没有多说的必要。无论是自大还是自我还是自以为是还是刚愎自用，这些负面词汇的结果都是不以用户为中心。 02、没有度量，就没有改变 以用户为中心是一种意识，那么如果有了这种意识和认知后，如何做到呢? 要想以用户为中心，首先得了解用户的心理;如何了解用户的心理呢?只有通过用户的行为来进行观察;用户的行为是什么呢?就是一条条的数据。 用户的行为通过数据来展现，我们只有通过数据才能知道用户做了什么，只有知道用户做了什么我们才知道问题在哪里，然后才能做出改变。 没有度量，就没有改变;没有数据，就不了解用户。 03、永远稀缺 这个世界是稀缺的。时间永远不够，条件永远不充分，资源永远稀缺。既然这样，就要学会分清轻重缓急，学会利用二八法则; 因为你不可能做好每一件事，因为你不能做完每一件事，因为你不能拿下每一个用户，因为你不能实现每一个理想。 既然这样，在行动之前就要学会放弃。唯有放弃才能获得。抓住最重要的，最有价值的，其他的爱咋咋地; 数据分析的最大价值，在我看来，就是告诉我们该抓住哪些，该放弃哪些! 用少量的时间和精力，做最有价值的事情，获得可观的收获，这就是数据

分析的价值与意义所在! 我是个懒人，鄙视加班，鄙视没日没夜的工作，从来不认可付出就有回报，更不认为要想成功就得付出超出常人的汗水。可是我不甘寂寞，怎么办?那就要保证每一击都必中。如何保证?通过数据，分析球路，只击打成功概率最高的那一球。其他的放过。 2、PC、移动的数据概率 01，PC 随便用百度搜一下，就知道网站数据分析都分析哪些数据。例如：PV、IP、页面访问轨迹、访问时长、跳出率、流量来源等等。 02，移动 虽然移动应用是个新鲜事物，但也是相对而言，其实也不是很新了。下载量、安装量、用户的使用数据、留存和活跃等等。这些数据都是移动应用要看的数据。 二、统计工具和方法 1、理论指导实践 数据分析，分析是次要的，事实上分析只是个低级的事情，就那些数据，就那些指标。 真正重要的是，是你用什么理论在指导你的分析。 网站用户来说，一般都用两种理论：生命周期理论和行为模型理论。 结合生命周期理论与用户行为模型理论，就可以做出有价值的分析。 2、目标导向 前面我为什么没有详细的说PC和移动的数据?因为说那些一点价值都没有! 是的，在你不知道你为何而分析的时候，那些数据一点价值都没有! 想想你工作的目的吧?网站的存在是为了盈利，盈利需要目标用户，获得目标用户需要设计出满足用户需求的产品，需要提供满足用户需求的内容。 你的目的是什么?你的目的是了解用户的偏好，然后投其所好，用你的产品和内容满足他的偏好，然后让他更多、更久、更频繁的使用你的产品。

数据分析方法综述

课堂汇报 数据分析理论和方法综述 汇报人： 学号： 年级： 1342班

目录 数据分析工具及可视化综述 (3) 1大数据可视分析综述 (3) 2 大数据分析工具 (4) 2.1 Hadoop (4) 2.2 HPCC (5) 2.3 Storm (7) 2.4 Apache Drill (7) 2.5 Rapid Miner (8) 2.6 Pentaho BI (8) 3 数据化可视化分析综述 (9) 3.1信息可视化、人机交互、可视分析的基本概念 (9) 3.2支持可视分析的基础理论 (10) 3.3面向大数据主流应用的信息可视化技术 (10) 3.4支持可视分析的人机交互技术 (12) 4 数据可视化的问题与挑战 (13) 5 结束语 (15) 参考文献 (15)

数据分析工具及可视化综述 摘要:可视分析是大数据分析的重要方法。大数据分析中为实现数据的可视化，需要运用多种工具，这些工具旨在旨在充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。本文主要从可视分析领域所强调的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，在此基础上讨论了可视化在面向对象时的所需要的可视化技术，同时探讨了支持可视分析的各种其他技术支持。最后，指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。 关键词:大数据分析工具可视化 Abstract:Visual Analytics is an important method of data analysis. Visualization of large data analysis for data, you need to use a variety of tools, these tools are meant to dig for the cognitive advantages of Visual information, will be integration of the respective strengths of human, machine, man-machine interactive analysis and interaction with technology, aid people in more intuitive and effective insight into the data behind the information, knowledge and wisdom. Paper emphasized the comprehensive perspective of the field of Visual analysis, analysis supports large data visualization analysis of basic theory of visualization are discussed on the basis of this need in the object-oriented visualization techniques, support for Visual analysis is also discussed a variety of other technical support. Finally, points out the Visual analysis of large data bottlenecks and technology challenges facing the field. Keywords:bigdatamethodanalysisVisualization 1大数据可视分析综述 可视分析是大数据分析的重要方法。大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。在此基础上，讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、

大数据分析的审计概论

大数据分析的审计概论 当下，大数据分析之于审计是十分必要的，也是时髦的，我亦凑个热闹撰此文以抛砖引玉。 大数据，在数据业界已经应用得趋于成熟了，但对于我们审计人员来说，还是比较新鲜的事物。何谓大数据？通常地说，大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力、流程优化能力的海量的、高增长率和多样化的信息资产。根据此定义，我们要把关注点放在大数据是数据集合与数据资产这两个方面，同时还要关注大数据在得到充分有效分析之后，可以给数据资产拥有者所提供的决策力、洞察力和流程优化能力。基于此，我们进一步挖掘大数据分析的概念是什么？《大数据时代-生活、工作与思维的大变革》的作者肯尼思-库克耶认为：大数据分析是指不用随机分析，而采用所有数据分析处理的分析方法。 大数据的概念基本清楚了，与此对应的小数据又是什么？其实，小数据的概念是大数据概念出来以后才应运而生的。小数据指通过抽样调查方法获得的数据；小数据分析遵循统计分析原理，运用统计工具、统计理论来开展分析论证，因此小数据也就是我们平常说的统计数据，小数据分析也就是我们平常所应用的各种抽样调查分析。

基于以上，我们就比较清楚地知道了，小数据和小数据分析是与大数据和大数据分析应运而生的概念，是与大数据和大数据分析相对的概念。 说了半天大数据的相关概念，我们不妨再看看大数据具有哪些特征？ 第一个特征是全量数据（volume）。全量数据是什么意思？大数据，数据大，大到全量，大到百分百的数据，占有一定比重的数据不是大数据；但若以占有一定比重的某个特征数据作为整体进一步挖掘分析时，这一部分数据就成为大数据了，是某个特征数据的大数据。因此，我们可以进一步说，全量数据就是事关于此的全部的所有数据。就商业银行来说，各项存款总额、各项贷款总额、不良贷款总额、银行卡透支总额、信用卡发卡总卡片数、员工总数等等，所有这些纳入分析范畴之维度下的总数据就是该类大数据概念下的全量数据。根据大数据的全量数据这一特征，我们应正确定义，没有使用全量数据的分析，就不能说是大数据分析。这是大数据分析的第一个显著特征，也是衡量是不是大数据分析的第一个标准。 第二个特征是高速（velocity）。高速是指高速产生数据和高速处理数据。大数据是高速产生的，产生于日常生产和生活之中，处于时刻产生与时刻变化之中，且速度非常快。比如我们曾经在“光棍节”那一天看到马云在阿里巴巴电子显

2020大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，

医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》

医学著作《无毒一身轻—21天改变体质》 [日期：2008-3-14] 来源：作者：[字体：大中小] 人生许多的不幸和悲哀多数都是源自于无知与疏忽，无知就是你该知道的不知道，疏忽就是你该注意而没有注意，这就非常非常不值得。疏忽所造成的伤害远远大过无知，这两个都必需要花些时间。有一个东西，是全世界没有象祖国大陆蔓延那么多的，而且你看看现在年轻人身体为什么越来越差，你看看他们肚子饿，在各大机场，甚至在贵宾室，还有在工地，我看到他们忙得没有时间吃饭。还有科学家，为什么身体越来越差，去年二月台湾发生了一件很大的新闻，很优秀的三个大学教授，很年轻的，都四十多岁，最年轻的才41岁，两个礼拜死了三个优秀的大学教授，你有空去看看。为什么他们身体这么差？你看他们平时很忙啊，口渴的时候没时间喝水，你知道他们喝什么吗？就是喝可乐汽水，你看现在小孩子是不是都这样，年轻人是不是都这样。肚子饿了，没有时间吃饭，吃什么？吃方便面。祖国大陆是全世界方便面销量最大的地区，而且年轻人吃方便面的数字比例，（对不起，那个统计数字我没有带过来），是我去年看到的统计数字，真是惊人啊！吃方便面量非常大。方便面是先用油去炸过，它是高油脂的食物，它是高热量的食物，尤其它是高磷的食物，它的磷之高几乎无以伦比，它是没有纤维的，是多盐的，是多味精调料的，完全符合癌症食品的要求。如果你家的孩子爱吃方便面，请你叫他去做一个实验，如果你养一只小老鼠，让它吃方便面，连续吃21天，它就死掉了，你看多毒。我知道我讲完你还是要吃的，因为有时候没有时间。那怎么办呢？所以我建议你，一个月最多吃一包，吃之前先吃五斤的蔬菜，解毒。 我现在要讲的东西，就是你们每天都吃的，很可怕的东西，就是红肉。肉，尤其是红肉，在医学上已经证实，在世界上红肉消耗量最大的地区，就是得癌症比例最高的地区。什么叫红肉呢？红肉就是羊肉、牛肉、猪肉。我曾经在祖国大陆的医学院，请教了几位医学院的院长，还有几位医学专家，我说请你们告诉我，以前在困难时期，肉很少摄取的时候，尤其在配给的时候，那个时候有没有大肠癌？他们说根本听都没有听过。大肠癌一定都是喜欢吃高热量，高脂肪，高蛋白，零纤维，那就“恭喜”你，很容易得大肠癌。得大肠癌很痛苦，死之前很折磨你，所以尽量不要再吃红肉。如果你非吃不可，请你吃白肉，白肉是比红肉好的。我

中国电商行业大数据分析报告

中国电商行业大数据分析报告研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的14.9%，网购用户渗透率达到64.0%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点 女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力62.29%vs37.71%）。

大数据时代的Excel统计与分析

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值 3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 3.11 Excel在数据分析中的应用 3.11.1 Excel操作技巧 3.11.2 Excel函数公式：Vlookup，left/right/mid，sumif/sumifs等 3.11.3 Excel神器之二：创建数据透视表 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡

图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程 3. 不同的预测模型各自的优缺点 4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含 i. 如何建立多变量业务预测模型 ii. 如何评估业务模型的有效性 iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤 5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果

一个电商数据分析师的经验总结

一个电商数据分析师的经验总结 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东

西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法： 1、RFM模型 模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。

spss统计分析软件概述

第一章 spss 统计分析软件概述 练习题 1. spss 的中文全名和英文全名是什么 答：statistical package for the social science 社会科学统计软件包 Statistical product and service solutions 统计产品与服务解决方案 2. spss 有哪两个主要窗口他们的作用和特点各是什么 答：spss 数据编辑器窗口与spss 结果查看窗口 Spss 数据编辑器窗口：作用:定义spss 数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。 特点：SPSS 运行过程中自动打开；SPSS 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口中的数据文件以.sav 存于磁盘上；两个视图：数据视图和变量视图。 Spss 结果查看窗口：作用：显示管理spss 统计分析结果、报表及图形。 特点：在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开；输出窗口可以关闭，窗口内容以.spv 存于磁盘上；两个视图：目录视图和内容视图。 3. 什么是spss 的数据集什么是spss 的活动数据集 答：数据集：spss 各数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合。 活动数据集：按打开的先后顺序，各数据集依次自动命名为：数据集0、数据集1、数据集2等等，其中只有一个数据集为当前数据集，称为活动数据集，用户只能对某一时刻活动数据集中的数据进行分析。 4. spss 有哪三种主要使用方式各自的特点是什么 答：SPSS 的运行方式有三种，分别是完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。 完全窗口菜单运行方式的特点：所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行的.是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS 的初学者。 程序运行方式的特点：手工编写SPSS 命令程序；一次性提交计算机运行；适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS 程序员。 混合运行方式的特点：在使用菜单的同时编辑SPSS 程序,是完全窗口菜单方式和程序运行方式的综合。 5. .sav,.spv,.sps 分别是spss 哪类文件的扩展名 答： .sav 是 spss 中数据文件的扩展名 .spv 是 spss 中输出文件的扩展名 .sps 是 spss 中语法文件的扩展名 6. spss 的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中 答：SPSS 数据的加工和管理功能主要集中在 Data （数据操作和管理）和 Transform （数据基本操作）菜单中，统计绘图和分析功能主要集中在 Graphs （制作统计 图形）和 Analyze （统计分析）菜单中。 7. 请查阅相关资料，解释概率抽样和非概率抽样中各具体抽样方法的特点和使用场合。 答：非概率抽样： spss 统计分析软件概述 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

数据分析生命周期概述

数据分析生命周期是专门为大数据问题和数据科学项目而设计的。该数据分析生命周期可以分成 6 个阶段，而项目工作可能同时分处于其中的若干阶段。对于生命周期的大多数阶段，项目在它们之间的移动可以是正向的，也可以是反向的。也就是说，项目既可以从一个阶段进行到下一个阶段，也可能从一个阶段返回到上一个阶段。项目的正向或者反向移动伴随着新信息的出现和项目团队对项目的更多了解而发生，并且在实际中并不罕见。这种生命周期设计使得项目实践者可以进行反复迭代式的流程管理，并最终推动项目工作向前进行。 数据分析生命周期定义了从项目开始到项目结束整个分析流程的最佳实践，它脱胎于数据分析和决策科学领域中的成熟方法，并建立在广泛收集了数据科学家的反馈并且参考了其他成熟流程的基础上。以下是几种被参考的流程。 ，一种已经使用了几百年的关于思考和解构问题的可靠方法框架。 其中最有价值的理念之一是先形成假设，然后找到方法进行测试。 -DM是一种流行的数据挖掘方法，为如何设定分析问题提供了有用参考。 的DELTA 框架：该框架提供了一种用于数据分析项目的方法，其中 涉及组织技能、数据集以及领导者的参与。 的应用信息经济学（Applied Information Economics ，AIE ）方法[6]： AIE 提供了一种衡量无形资产的方法，还在开发决策模型、校正专家预测，以及获得信 息预期价值等方面提供了指导。 技能”为数据分析生命周期中专注模型建立、执行和关键发现的第 2 到第4 阶段所涉及的若干技术提供了参考。 概述了数据分析生命周期的 6 个阶段。项目团队在某一阶段学到的新东西常常促使他们重返生命周期中更早的阶段，并基于新发现的见解和知识进一步改进工作。因此，这6 个阶段形成一个循环，箭头代表了项目在相邻阶段之间可能的反复迭代，而最大的环形箭头则代表了项目最终的前进方向。图中还包括了一些问题示例，以帮助确认每位团队成员是否获得足够信息，以及是否取得足够进展支持进入下一个阶段。需要注意的是，这些阶段的定义并非是对项目流程的硬性规定，而是旨在为项目能否适时向前进提供衡量标准。 下面是数据分析生命周期几个主要阶段的简单概述。 第1 阶段——发现：在这个阶段，团队成员需要学习业务领域的相关知识，其中包括项目的相关历史。比如，可以了解该组织或者业务单位以前是否进行过类似项目，能否借鉴相关经验。团队还需要评估可以用于项目实施的人员、技术、时间和数据。在这个阶段，重点要把业务问题转化为分析挑战以待在后续阶段解决，并且制定初始假设用于测试和开始学习数据。 第 2 阶段——数据准备：第 2 阶段需要准备好分析沙盘，以便团队在项目过程中进行使用数据和进行数据分析。团队需要执行提取、加载和转换（ELT）或者提取、转换和加载（ETL）来将数据导入沙盘。ELT 和ETL 有时被缩写为ETLT。数据应在ETLT 过程中被转换成可以被团队使用和分析的格式。在这个阶段，分析团队需要彻底熟悉数据，并且逐步治理数据

2018课程标准---《电子商务数据分析》

《电子商务数据分析》课程标准 【所属系部】 【适用专业】 【课程代码】 【计划学时】36 【学分】2 1.课程概述 电子商务的数据化运营已经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师。从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。 1.1课程定位 《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。 1.1.1课程性质和类型 《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课，是B类课程。课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。授课对象为高职3年级学生。前序课程C语言、电子商务运营。 1.1.2课程作用 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是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，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.2课程设计思路 在课程设计上根据数据分析就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为三个步骤，数据收集、数据分析、撰

基于大数据的学生个人图谱设计概论

基于大数据的学生个人图谱设计概论 摘要随着社会经济的飞速发展，高校智慧化管理越来越受到重视；大学生个人图谱是一款服务于学生管理、教学指导与领导决策的大数据系统。该系统利用大数据技术，以学生在校期间的各类学习生活数据为基础，围绕学生日常生活、学习成绩和就业等具体问题，刻画学生多维度画像，帮助管理人员全面认识每一个学生，精确定位关注的学生群体，进行精细化管理。本文主要是将大学在校生的各方面数据整理融合后画出大学生个人图谱，然后再将数据进行关联分析[1]，可分析出迟到或缺课、挂科预警、贫困生判断、疑似不在校、学生关系图等多个模型以提高学校对学生的管理和帮助。 关键词个人图谱；大数据技术；精细化管理；关联分析；挂科预警；贫困生判定 前言 教育一直是国家和社会最关注的领域，尤其希望高校培养出优秀的人才为国家做贡献，这就需要高校对学生的精细化管理。学习上，教务处需要进行学生成绩统计，比如学生动态的成绩分析，包括学生平均成绩，所在专业，年级，班级的绝对名次，以及相对名次，（统一学生前后期成绩关系？），成绩预警报警等。针对不同的课程可按年级、专业分类的每门课程平均分，如2017级XX专业高等数学课程的平均分，并可根据条件进行横比（各个专业高等数学课程平均分相比较）与纵比（同专业不同年级比较）；不同类别学院对同一公共课程的修读情况分析，并进行连续几年的线性分析；部分前期基础课程与后期专业课程成绩分析，如前期的甲课程分数高低对后期的乙课程成绩的影响。生活上，一卡通的消费分析，运用灵活的走势图来展示学生的消费数据统计走势。 1 现状 我国对大数据的应用研究有很多，例如网易云音乐可根据用户的听歌习惯与喜好推送给他们想要的歌曲，淘宝也是记录了消费者的购物行为数据，通过大数据技术推送给不同的用户所感兴趣的商品。但在教育教学方面，大数据的应用研究还不够，尤其是研究的人员相对来说很少，采集的数据很少且分散于学校各个部门，各部门数据并没有彼此分享，这样就无法全面并且客观地分析学生的个人画像。因此，利用大数据技术去构建学生的个人图谱，通过该技术对收集的数据进行深度挖掘分析，使得对学生教育方面更加科学有效化。 北京交通大学的曾志宏等人提出了基于大数据的高校个性化画像教学模型构建研究[2]，利用大数据分析原理，从用4个步骤进行高校个性化画像教学模型构建，即个性化画像信息标签收集、大数据分析建模、画像构建及教学应用等。最近几年，英国和美国等国家的高等教育，已经有相关研究人员通过学生在线阅读文章、在线浏览视频、访问图书馆等记录利用大数据技术进行学习提前预警机制和及时的干预指导，进而完善教学方式、提高学习效率，比如美国哈佛大学等