商务数据分析与应用习题解答

单选题

1.商务数据分析的流程依次是（）A

A.明确目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告

B.明确目的与框架、数据处理、数据收集、数据分析、数据展现、撰写报告

C.明确目的与框架、数据收集、数据处理、数据展现、数据分析、撰写报告

D.明确目的与框架、数据展现、数据收集、数据处理、数据分析、撰写报告

2.数据收集阶段，内部渠道不包括（）D

A.顾客的购买记录

B.客户访谈

C.客户问卷调查

D.产品展销会

3.数据收集阶段，外部渠道不包括（）A

A.顾客的购买记录

B.行业协会

C.专业咨询机构

D.报刊书籍资料

4.商务数据分析中，常被用作外部环境分析/宏观环境分析的模型是（）A

A.PEST模型

B.SWOT模型

C.5W2H模型

D.逻辑树模型

5.商务数据分析中，常被用作内部环境分析/竞争环境分析的模型是（）B

A.PEST模型

B.SWOT模型

C.5W2H模型

D.逻辑树模型

6.以下哪个不属于总量指标（）D

A.商品库存额

B.企业员工工资总额

C.某网站日访问量

D.网店客服咨询回复比

7.以下哪个是相对指标（）C

A. 独立访客数（UV）

B. 页面访问数（PV）

C. 投资回报率ROI

D. 总订单数量

8.适用于外部环境分析/宏观环境分析的模型是（）B

A. SWOT模型

B. PEST模型

C. 5W2H模型

D. 逻辑树模型

9.适用于企业内部环境分析的模型是（）A

A. SWOT模型

B. PEST模型

C. 5W2H模型

D. 逻辑树模型

多选题

1.数据处理阶段，处理的对象包括（）ABC

A.残缺数据

B.错误数据

C.重复数据

D.外部数据

2.商务数据分析的常用模型包括（）ABCD

A.PEST模型

B.SWOT模型

C.5W2H模型

D.逻辑树模型

3.逻辑树在实际使用中又可以分为下列几种（）BCD

A.A/B树

B.议题树

C.假设树

D.是否树

4.商务数据分析的典型任务包括以下几种（）ABCD

A.行业分析

B.客户分析

C.产品分析

D.运营分析

5.运营分析的通常包括以下几种任务（）ABC

A.销售数据分析

B.推广数据分析

C.员工绩效分析

D.行业环境分析

6.以下哪些属于总量指标（）ABC

A.商品购进额

B.企业员工人数

C.某网站日访问量

D.网店订单转化率

7.以下哪些不属于相对指标（）ABD

A. 独立访客数（UV）

B. 页面访问数（PV）

C. 投资回报率ROI

D. 总订单数量

8. 以下哪些属于统计指数（）ABCD

A. 消费品价格指数

B. 生活费用价格指数

C. 生产资料价格指数

D. 行业景气指数

9. 以下哪些属于抽样推断（）CD

A. 根据哥哥的身高判断弟弟的身高

B. 根据某公司优秀员工事迹推断该公司的企业文化特点

C. 在啤酒生产线上每小时抽取一瓶，进行质量检查

D. 在互联网上进行对网购消费者进行随机调查，以了解全体用户满意度

名词解释

1.数据：“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，此也可以是文字、图像、声音等。

2.PEST模型：PEST模型主张从政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行要素分析，是宏观环境分析的常用模型。

3.SWOT模型：通过评价企业的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)，用以在制定企业的发展战略前对企业进行深入全面的分析以及竞争优势的定位，是企业战略分析和竞争分析的常用模型。

4.5W2H模型：5W2H模型针对5个W(What)以及2个H(How)提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析。5

5.逻辑树：逻辑树分析模型将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。把一个已知问题当作树干，考虑这个问题和哪些问题有关，将相关的问题作为树枝加入到树干，一次类推，就会将问题扩展成一个问题树。

简答题：

1.结合个人经验，谈谈商务数据分析的作用与意义。

2.简述商务数据分析的基本流程。

3.简述商务数据分析的原则。

4.简述商务数据分析的常用方法。

参考答案

简答题

1.答：商务数据分析的作用有

（一）监测行业竞争

行业规模和市场需求决定了企业进入策略和推广策略，掌握行业信息对企业意义重大。企业参与市场竞争，不仅要了解谁是自己的顾客，而且还要弄清谁是自己的竞争对手。通过行业数据分析，掌握行业现状、发展趋势、竞争情况，监视主要竞争对手活动，企业能判断行业现状和竞争格局，预测行业发展走势和竞争对手未来的战略，从而规划设计发展策略确保企业行业地位。

（二）提升客户关系

“一切以客户为中心”已成许多企业的口号，其深层目的在于改善客户关系、提高客户满意度、实现客户忠诚。通过数据分析能够帮助企业了解客户个人特征、购买行为、消费偏好，进而分析客户价值，分类开展有针对性的客户关怀活动，提高老客户的忠诚度，提高获取新客户的数量，实现客户关系的改善和提升。

（三）改善用户体验

通过分析用户特征、产品需求等数据，企业可以改善现有的服务或推出新的产品。新研发的产品或者新包装的产品投入市场，进行实境的模拟，根据已经建立的数据模型进行测试和实境模拟，可以发掘出消费者新的需求、改善用户体验、提高产品的投入回报率。例如，可对历史评价、社交网络、论坛上产生的大量的数据，利用数据分析技术进行挖掘，在某些情况下通过模拟实境来判断哪一种情况下产品投入效率最高。

（四）精细化运营

企业运营在数字化时代，需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。商务活动是一个由供应链组成的系统，之间涉及到从采购在销售的各个环节，数据分析能帮助企业进行客户群体细分，企业针对特定的细分群体采用差异化的营销策略或根据现有营销目标筛选目标群体，提高投入产出比，实现营销推广优化。对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。

2.答：商务数据分析的基本流程包括：

（一）明确分析目的与框架

拿到一个数据分析项目，首先要明确数据对象是谁、目的是什么、要解决什么业务问题，然后基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。常见的分析目的如减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也不一样。（二）数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。数据收集渠道包括内部渠道和外部渠道两类。

（三）数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。数据清洗和转换的主要对象包括残缺数据、错误数据和重复数据。

（四）数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为企业提供决策参考。

（五）数据展现

借助数据展现可视化工具，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图、条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

（六）撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供企业提供参考。

3.答：商务数据分析的原则有：

（一）科学性

科学方法的显著特征是数据的收集、分析和解释的客观性，数据统计分析作为市场调研的重要组成部分也要具有同其他科学方法一样的客观标准。

（二）系统性

数据分析不是单个资料的记录、整理或分析活动，而是一个周密策划、精心组织、科学实施，并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程。一次完整的数据分析，应包含分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个方面。

（三）针对性

就不同的数据分析方法而言，无论是基础的分析方法还是高级的分析方法，都会有它的适用领域和局限性。例如，行业宏观分析时采用PEST模型、用户行为分析使用5W2H模型、客户价值分析采用RFM模型、销售推广分析常采用多维指标监测等。根据分析目标，选择适合的方法与模型，才能保证分析的准确有效。

（四）实用性

商务数据分析说到底是为企业决策服务的，在保证其专业性和科学性的同时也不能忽略其现实意义。在进行数据分析时，还应考虑指标可解释性、报告可读性、结论的指导意义与实用价值。

（五）趋势性

市场所处的环境是在不断的变化过程中的，在进行商务数据分析时要以一种发展的眼光看待问题，充分考虑社会宏观环境、市场变化与先行指标，眼光不局限于当前现状与滞后指标。

4.答：商务数据分析方法主要可以分为统计分析和机器学习两大类。其中，统计分析方法包括静态分析指标、动态分析方法、统计指数、抽样推断、相关与回归等；机器学习方法包括决策树、聚类算法、神经网络等。

【同步测试】

1.单项选择题

（1）SQL属于（ ）型数据库管理系统。C

A. 层次

B. 网状

C. 关系

D. 逻辑

（2）以下观点哪一个是正确的（ ）B

A. 一张表允许有多个主键，但只能有一个外键

B. 可以通过SQL语句修改数据库名称及表的名称

C. 聚集函数SUM( )与AVG( )可以用来操作任何类型的数据

D. 要删除一条记录使用DROP指令

（3）在Excel中，对于D5单元格，其绝对单元格表示方法为（ ）C

A. D5

B. D$5

C. $D$5

D. $D5

（4）在Excel 2003中，当C7单元格中有相对引用=SUM(C3:C6)，把它复制到E7单元格后，双击它显示出（ ）C

A. =SUM(C3:C6)

B. =SUM(C4:C7)

C. =SUM(E3:E6)

D. SUM(E3:E7) （5）请判断以下数据的数据类型，正确的是（ ）D

A. 数值型，文本型，文本型，数值型

B. 数值型，数值型，文本型，文本型

C. 数值型，文本型，数值型，数值型

D. 数值型，文本型，数值型，文本型

（6）在R语言中，生成如下序列：“3,4,5,6,7”的正确函数调用方法是（ ）B

A. seq(3, 8)

B. seq(3, 7)

C. seq(3, 5)

D. seq(3, 4)

（7）以下Python程序“print "22" + 2”运行的结果是（ ）D

A. 22

B. 24

C. 222

D. 程序出错，无法执行

2.多项选择题

（1）以下关于SQL的观点哪些是正确的（ ）ABD

A. 在空串处理语句中，IS NULL用来判断属性值是否为空，在此IS是关键字，

不是标准的逻辑运算符

B. 在查询语句中，若要把记录进行降序排列应使用ORDER BY 字段名 DESC

C. 在创建表的过程中，如果一属性是DATETIME类型需要指定长度

D. 在关系数据库的设计过程中，允许在设计后对表结构进行修改

（2）在R语言中，利用fivenum函数计算“五数”，不包含下面哪个分位点的统计值（ ）BD

A. 0%

B. 20%

C. 25%

D. 60%

E. 75%

F. 100%

（3）在Python语言中，下列哪些说法不正确的是（ ）BCD

A. Python语言的numpy库支持对向量、矩阵等数据概念的表示

B. Python语言语法中对缩进的要求不是强制的

C. Python语言的列表(list, [])之中不能嵌套包含列表

D. Python语言中的while循环语句之中的循环条件不能直写为True，否则会造成死循环

（4）在Python中，统计数据的缺失值不能由下面哪些常量表示（ ）ACD

A. None

B. numpy.nan

C. nil

D. 0

（5）以下关于数据可视化的观点哪些是正确的（ ）ABC

A. 数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

B. 数据可视化是利用图形、表格、动画等手段，将数据内在的规律直观地进行展现的一种方式。

C. 数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。

D. 当前，只有在研究领域应用了数据可视化。

3.分析题

扫描右侧二维码下载Excel操作习题表格文件，应用公式计算以下结果：

【同步测试】

（一）单选题

1.进行市场需求调查时可采用的方法有( ) D

A.观察法

B.访问法

C.问卷法

D.以上都是

2.关于产业链分析，以下说法错误的是（ ）D

A.在某一个产业中，由相关联的上下游企业所组成的结构叫做产业链。

B.产业链分析主要是用于分析业间差异，帮助企业找到富有价值与发展前景的具体业务。

C.上游产业和下游产业之间存在着大量的信息、物质、价值方面的交换关系。

D.下游环节向上游环节输送产品或服务。

3.进行细分市场分析时，以下哪些因素可以作为确定市场细分的变量( )D

A.人口特征变数

B.消费心里特征

C.消费行为特征

D.以上都是

4.以下关于市场生命周期四阶段描述错误的是（ ）A

A.启动期，解决用户认知的问题，重点在于个性化服务；

B.成长期，解决用户转化的问题，重点在于运营；

C.成熟期，解决用户留存的问题，重点在于品牌建设；

D.衰退期，解决产品转型和创新的问题。

5.人口统计学信息属于客户数据中的（ ）数据。A

A.描述性数据

B.行为性数据

C.关联性数据

D.预测性数据

6.进行客户数据采集时，可以通过（ ）等渠道。D

A.向数据公司租用或购买

B.向目录营销与直复营销组织购买

C.从工具软件中获得

D.以上都是

7.客户画像具有（ ）等作用。D

A.精准营销

B.助力产品

C.行业报告与用户调研

D.以上都是

8.精准营销的典型应用场景包括（）D

A.客户价值识别

B.用户行为指标跟踪

C.个性化关联分析

D.以上都是

9.以下属于推广数据的有（ ）D

A.直通车转化率

B.展现量

C.点击率

D.以上都是

10.客服绩效考核常用指标有（ ）D.

A.销售额与销售比重

B.咨询转化率

C.平均响应时间

D.以上都是

（二）多选题

1.商务数据分析的主要内容包括（）ABCD

A.行业分析

B.客户分析

C.产品分析

D.运营分析

2.以下属于行业数据采集内容的有（）ABC

A.行业规模数据

B.龙头企业相关信息

C.行业报表数据

D.竞品数据

3.市场需求调查的主要任务包括（ ）ABC

A.需求量调查

B. 需求结构调查

C. 需求时间调查

D.需求对象调查

4.用户体验分析的主要包括对以下哪些方面的分析（）ABC

A.有效性

B.效率

C.满意度

D.趣味性

5. RFM模型通过对（）指标进行分析，进而计算出客户价值。BCD

A. 客户第一次来店消费的时间

B. 客户最近一次消费日期距当前的时间间隔

C. 统计周期内的消费次数

D. 统计周期内客户消费的平均金额

（三）名词解释

1.产业链: 在某一个产业中，由相关联的上下游企业所组成的结构叫做产业链。

2.市场生命周期

3.客户画像

4.RFM分析模型

5.用户体验

6.KPI

（四）简答题

1.简述行业分析的主要内容。

2.简述客户分析的主要内容。

3.简述产品分析的主要内容。

4.简述运营分析的主要内容。

(完整word版)中国移动探索大数据和人工智能参考答案

探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？

A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka

电子商务如何进行运营数据分析

电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三

甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

商务数据分析与应用课程标准

《商务数据分析与应用》课程标准 课程代码：建议课时数： 48 学分：3 适用专业：电子商务 先修课程：电子商务实务基础、计算机文化基础 开课单位： 一、课程性质 《商务数据分析与应用》是电子商务专业的一门重要的选修课。目标是让学生在理解商务数据分析的意义、作用、基本流程、常用方法等理论基础上，掌握行业数据分析、客户数据分析、商品数据分析以及运营数据分析等典型分析任务的分析内容、分析方法与分析步骤。通过构建商务数据分析的整体知识框架、熟悉常用分析模型与分析工具，为进一步学习数据化运营、网络销售运营综合实战、跨境电商综合实战等实战类课程奠定基础。 本课程设计以“切合区域数据人才需求、兼顾职业发展能力”为原则，以浙江省内生产加工企业、传统贸易企业、网络零售企业等百余家企业的数据人才需求为出发点，以剖析企业数据分析员、数据运营专员、市场分析专员、客户数据分析专员等典型工作岗位为切入点，通过内容分析法抽取整理岗位发展各阶段的知识与技能要求,以项目教学为主要手段，积极探索教学方法与评价方法的创新，保证课程目标的实现。 二、课程目标 根据高职商务数据分析与应用人才培养的特点，课程要求学生理解商务数据分析的意义、作用、一般流程、典型分析任务、常用分析模型、常用分析方法；了解常用数据存储查询工具、数据分析工具、数据可视化工具等；掌握行业数据分析、客户数据分析、产品数据分析、销售数据分析、推广数据分析以及员工绩效分析的内容、方法、工具与流程；理解商务数据分析报告的概念、类型、构成，能够根据企业要求撰写分析报告。 1.能力目标 ●能够严格遵循业务规范，实施基本的商务数据分析，支持企业数据化运营 ●能够运用多种信息渠道和工具，有针对性地收集、存储、管理各类数据 ●能够计划和实施行业数据采集与分析，支持企业战略目标制定与改进 ●能够根据现有客户数据进行客户画像、客户细分和价值分析，开展精准营销 ●能够根据现有运营数据进行销售、推广、员工绩效分析，支持企业数据化运营 ●能够根据企业需求，编写数据分析报告，并进行可视化展示

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

电子商务数据分析试卷及答案3

《电子商务数据分析》试卷 班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发 展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价

人工智能就是数据分析吗

人工智能就是数据分析吗 关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科?我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买?某些设备会坏吗?哪种价格能使利润较大化?这些问题中的每一个都可以通过以下熟悉的工作流来解决：首先，我们确定一个希望预测和收集关于该度量或状态的历史信息的度量或状态。例如，确定数百万名顾客中哪些人对过去的营销活动作出了反应。 接下来，我们收集可能与预测我们的目标相关的更多数据。例如，每个客户的过去的支出，人口概况，等等。 然后，我们通过一个或多个算法传递数据，这些算法试图在目标和附加数据之间找到关系。 通过该过程，创建一个模型，如果向其输入新数据，就会产生预测。如果顾客有这份资料，她将有何反应?如果我们在这一点上定价，我们将会有多大的利润? 人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。 以图像识别为例。首先，我们识别了一堆猫的照片。然后，我们拿了一堆非猫的照片。我们通过对图像的深度学习算法来学习准确地预测图像是否是一只猫。当得到一个新的图像

时，模型将以图像是猫的概率来回答。听起来很像预测分析，不是吗? 现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的陈述，这些陈述都包含了我们关心的特定含义。我们还收集了广泛的其他发言。我们对数据运行NLP过程，试图找出如何分辨什么是重要的，以及如何分辨被询问的内容。当我们向过程中输入新的文本行时，它将以概率的方式确定语句的意义是什么。NLP过程将为各种可能的解释分配概率，并将其发回(想想沃森扮演的危险)。这听起来也很像预测。 人工智能与嵌入式工业化分析的关系 正如我在“分析革命”中所写的，当今的一个主要趋势是将预测分析嵌入到业务流程中，以便在业务决策时以自动化、嵌入式、规定性的方式使用模型。例如，当一个人浏览一个网页时，模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位，就不存在人为干预。这一过程提供报价，直到被告知停止为止。 今天许多人工智能的应用也需要工业化。例如，当一张图片被发布在社交媒体上时，我们会立即对其进行分析，以确定该图像中的是谁。当我向Siri或Alexa发表声明时，它试图确定我说了什么，什么是较好的答案。虽然这可以说是预测分析的一个更高级的应用程序，进入了嵌入式的、规定性的、自动化的过程，它仍然非常符合预测分析的使用方式。 如何在你的组织中核算人工智能 看看你的分析和数据科学组织为你驱动人工智能。这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测，将这些预测推到业务流程中，并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。 鉴于人工智能的重要性不断上升，它必须包括在您的分析战略，以使该战略是可信和完整的。请注意，这并不意味着您的策略必须包括短期内部署人工智能。在追求人工智能之前，你可能还有其他事情要做。然而，即使人工智能还不是一个优先事项，这一事实至少应该在

商务数据分析与报表处理练习题

一、填空题 1、已知vec = [[1,2], [3,4]]，则表达式[[row[i] for row in vec] for i in range(len(vec[0]))] 的值为_________________________。 2、已知 x = list(range(10))，则表达式 x[-4:] 的值为__________。 3、已知 path = r'c:\'，那么表达式 path[:-4]+'htm' 的值为__________。 4、已知 x = [3, 5, 7]，那么执行语句 x[1:] = [2]之后，x的值为________________。 5、已知 x = [3, 5, 7]，那么执行语句 x[:3] = [2]之后，x的值为________________。 6、已知x为非空列表，那么执行语句y = x[:]之后，id(x[0]) == id(y[0])的值为__________。 7、已知 x = [1, 2, 3, 2, 3]，执行语句(2) 之后，x的值为____________。 8、表达式 3<<2 的值为_______________。 9、表达式 65 >> 1 的值为_____________。 10、表达式chr(ord('a')^32) 的值为___________。 11、表达式chr(ord('a')-32) 的值为___________。 12、表达式 abs(3+4j) 的值为____________。 13、表达式 callable(int) 的值为___________。 14、表达式 list(str([1,2,3])) == [1,2,3] 的值为______________。 15、表达式str([1, 2, 3]) 的值为__________________。 16、已知 x = '123' 和 y = '456'，那么表达式 x + y 的值为______________。 17、已知x = 'a234b123c'，并且re模块已导入，则表达式('\d+', x) 的值为_________________。 18、已知 x = [3, 5, 7]，那么执行语句 x[:3] = [2]之后，x的值为________________。 19、表达式 'Hello world'.lower().upper() 的值为___________。 20、表达式 'abcab'.strip('ab') 的值为__________。 21、表达式 [str(i) for i in range(3)] 的值为____________。 22、表达式 ''.endswith(('.txt', '.doc', '.jpg')) 的值为___________。 23、表达式 list(filter(None, [0,1,2,3,0,0])) 的值为___________________。 24、表达式 list(filter(lambda x:x>2, [0,1,2,3,0,0])) 的值为_________。 25、表达式 list(range(50, 60, 3)) 的值为_______________________。 26、表达式 list(filter(lambda x: x%2==0, range(10))) 的值为 __________________________。 27、表达式 list(filter(lambda x: len(x)>3, ['a', 'b', 'abcd'])) 的值为___________。

《电子商务数据分析》教学大纲

《电子商务数据分析》课程教学大纲 课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职） 开课单位：经济与贸易学院电子商务专业 一、课程的地位与任务 本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求 本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。 本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题 在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。 本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。

三、课程的内容与要求 第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型 第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系 教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字 第3章表的操作 教学要求： 1.掌握表结构的修改操作

电子商务数据分析指标

电子商务数据分析指标 一、市场类 市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。 1.行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。 2.行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量 3.行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。 4.行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额×100% 5.企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额×100% 6.市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额×100% 7.竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。 8.竞争对手客单价:竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数 二、运营类 在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。客户指标： 1.注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数 2.活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数 3.活跃客户比率:活跃客户数占客户总数的比例 4.重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例

5.平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数 6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率 7.客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。 8.客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。 9.消费频率：在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价值越高。 10.收藏人数：统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为的客户去重数 11.加购人数：统计日期内将商品加入购物车的客户去重数 12. 新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数（UV）的比例即新访客占比 13. 回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数（UV）的比例即回访客占比。 14. 浏览量（PV）又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。 客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。 15.平均访问量：又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。 16.停留时间：客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留时间。 17.入站次数：在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。 18.跳失率：在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。 19.关注数：统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。 20.展现量：统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。 21.点击量：某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。 22.转化率：电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。

Excel商务数据分析与应用-教学大纲

《Excel商务数据分析与应用》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：Excel商务数据分析与应用 课程类别：专业基础课 课程性质：必修 计划学时：60 计划学分：3 先修课程：无 适用专业：本书可作为高等院校电子商务方向相关专业及电子商务技能培训班的学习教材。 课程负责人： 二、课程简介 本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。 本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析，以及销售市场预测分析等。 三、课程教学要求

注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容

五、考核要求及成绩评定

注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。 六、学生学习建议 1．理论配合实战训练进行学习，提高学生的Excel商务数据分析能力； 2．培养、提升学生的数据分析、网店运营等综合能力。 七、课程改革与建设 本书采用“项目+任务”的体例形式，通过大量的案例操作和分析，让读者真正掌握商务数据分析的方法与技巧。采用图解教学的体例形式，一步一图，以图析文，让读者在学习过程中更直观、更清晰地掌握操作流程与方法，提升学习效果。本书还配有微课视频和完备的教学PPT、电子教案等，能帮助读者更好地理解和应用知识。 平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。

高手告诉你如何电商数据分析

高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

《探索大数据与人工智能》习题库

创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？

电子商务数据分析

用数字来看B2C网站的发展、 数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。 其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。 我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹 截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。 中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”，发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27

大数据和人工智能哪个好

大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败

了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。 学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记

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。

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

电子商务网站数据分析指标

电子商务网站数据分析指标 一、网站分析的内容指标 转换率Taｋe Rateｓ（Cｏｎvｅrsions Ratｅs) 计算公式:转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(ＰPC）等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之，则是减弱。 回访者比率RｅｐeaｔＶisｉtoｒShare 计算公式:回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Hｅavy Uｓeｒ Share

计算公式：积极用户比率＝访问超过11页的用户/总的访问数 指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Comｍittｅｄ Visiｔor Share 计算公式：访问时间在1９分钟以上的用户数/总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数Committed ViｓiｔoｒＩｎdex 计算公式:忠实访问者指数=大于1９分钟的访问页数/大于1９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数,这是一个重要的指标,它结合了页数和时间。