《商务数据分析与应用（Excel+AI助学）（第3版）》课件 第1章 初识商务数据分析

第1章初识商务数据分析随着大数据、云计算、AIGC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。本章将引领读者初步认识商务数据分析，以及了解数据分析师的能力要求与工作方向。目录contents01商务数据分析认知02数据分析师人才素养Part/

01商务数据分析认知对于企业来说，商务数据是非常重要的信息资源。运营者对商务数据进行科学、有效的分析，所得到的分析结果能够为企业运营提供有效的指导和支持。1.1.1数据与数据分析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。数据不仅指狭义上的数字，还包括具有一定意义的文字、字母、图形、图像、视频、

音频等，以及客观事物的属

性、位置及其相互关系的抽象表示。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数值型数据和文本型数据。数值型数据数值型数据是表示数量或数值的数据，用于描述事物的量的特征，能通过测量或计数获得。它们能进行数学运算。文本型数据文本型数据主要用于描述事物的品质、属性、特征等，通常无法用数值准确表示，而是通过文字、符号等来描述。这类数据一般用于分类和分组。1.1.1数据与数据分析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。具体来说，数据分析是指运用适当的分析方法和分析工具对获取的数据进行处理，并对这些数据加以汇总和理解，以求最大化地开发数据功能、发挥数据作用的过程。数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析。描述性分析描述性分析解决的是“发生了什么”的问题。某直播间一场直播的人气数据和直播趋势1.1.1数据与数据分析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。具体来说，数据分析是指运用适当的分析方法和分析工具对获取的数据进行处理，并对这些数据加以汇总和理解，以求最大化地开发数据功能、发挥数据作用的过程。数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析。诊断性分析诊断性分析解决的是“为什么会出现某种情况”的问题。预测性分析预测性分析是进行某种预测，解决的是“可能会发生什么”的问题。指导性分析指导性分析是在描述性分析、诊断性分析和预测性分析的基础上，帮助电商运营者制定更合理的运营方案或策略。描述性分析描述性分析解决的是“发生了什么”的问题。1.1.1数据与数据分析数据分析

常用术语运营者进行商务数据分析时，为了能够对数据做出更加科学的分析和判断，需要了解一些常用的数据分析术语。绝对数与相对数绝对数是总量指标；相对数是两个有联系的指标的比值。百分比与百分点百分比是指用百分率表示的两个数的比例关系；百分点在统计学上指以百分数形式表示的不同时期相对指标的变动幅度，百分之一为一个百分点。频数与频率频数是指一组数据中个别数据重复出现的次数；频率是指一组数据中某个数据出现的次数与总次数的比值。比例与比率比例是指总体中各部分的数据占全部数据的比重；比率是指样本（或总体）中各个类别数据之间的比值。1.1.1数据与数据分析数据分析

常用术语运营者进行商务数据分析时，为了能够对数据做出更加科学的分析和判断，需要了解一些常用的数据分析术语。倍数与番数倍数是一个数除以另一个数所得的商；番数是描述数量呈指数级增长的程度，具体而言，翻N番是指原来数量的2的N次方倍。人均数据人均数据是指将要比较的数据总数除以总人数所得到的数据。方差方差是指每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数。标准差标准差是指各个数据偏离平均数的距离的平均值，它是方差的算术平方根。1.1.1数据与数据分析数据分析

常用术语运营者进行商务数据分析时，为了能够对数据做出更加科学的分析和判断，需要了解一些常用的数据分析术语。算术平均数算术平均数分为简单算术平均数和加权算术平均数，商务数据分析中常用的是简单算术平均数。简单算术平均数是未分组的原始数据的算术平均数。其计算公式如下：简单算术平均数＝所有数据之和÷数据个数中位数将数据集合中的所有数据按照升序或降序的方式排列，居于最中间的数据即为该集合的中位数。众数众数是指一组数据中出现次数最多的数据，它反映了一组数据的集中程度。9月销量排名前10的商品及其所属品类商品名称所属品类润唇膏美妆类电动牙刷小型电子商品类香菇酱食品类螺蛳粉食品类蔬菜饼干食品类垃圾袋日常生活类手撕面包食品类女士印花T恤服装类自嗨锅食品类眼影美妆类1.1.2商务数据分析的作用01了解运营状况02把握运营方向03控制运营成本04对营销方案进行有效评估1.1.2商务数据分析的作用AI赋能：AIGC的功能与应用场景功能类别功能描述文本创作生成各类文本内容，如文章、故事、诗歌、对话、报告等扩写、续写、改写内容等，如将口语化的文本转为学术风格的文本等对现有文本进行润色，如语法纠错、修改错别字、优化文本表达等将文本翻译成不同语言图像创作图像生成，根据文本描述生成绘画作品，如风景、人物、抽象画等图像优化，去除瑕疵、划痕、水印等图像风格转换，将图像转换为不同艺术风格，如油画、水彩画、素描等效果音频创作语音合成，将文本转化为自然流畅的语音音乐创作，生成音乐旋律、编曲等视频创作视频编辑，将文本、图像转为视频内容，为视频添加字幕跨模态生成突破模态限制，实现文本、图像、音频间的转换与融合AIGC的主要功能1.1.2商务数据分析的作用功能类别功能描述智能问答回答各种问题，提供专业领域的问答服务代码编辑根据需求描述生成代码、补全代码、优化代码，纠正代码错误等数据分析处理Excel表格，解读数据，生成可视化图表等个性化推荐根据用户行为和偏好推荐个性化的内容、商品情感分析分析文本内容、图片内容、视频内容的情感和情绪数字人生成生成虚拟数字人形象AIGC的主要功能AI赋能：AIGC的功能与应用场景1.1.2商务数据分析的作用应用场景具体描述构建数据分析思路①提供相关分析案例作为参考；②设计数据分析指标体系；③梳理数据分析方法和思路格式转换①将PDF格式的文档转换为Excel；②将图片转换为Excel等辅助收集数据①辅助编写数据库查询语言以提取数据；②辅助提取非结构化数据，如用户评论处理数据①清洗数据；②合并、拆分Excel表格；③查找数据数据运算①数据求和；②数据合并计算；③求平均值等分析数据对数据进行一系列分析，如对比分析、交叉分析、关联分析、相关性分析等生成图表生成柱形图、饼图、折线图、面积图等可视化图表生成报告①总结并解读数据分析结论；②辅助生成数据分析报告AIGC技术在商务数据分析与应用领域的应用场景AI赋能：AIGC的功能与应用场景1.1.3商务数据分析的原则01020304科学性系统性针对性实用性商务数据分析是需要周密策划、精心组织、科学实施的系统性工作，它是由一系列工作环节、步骤、活动和成果构成的过程。运营者在进行数据分析时，还要考虑数据的可解释性、报告的可读性、结论的指导意义与实用价值等因素。运营者在分析数据时要根据实际情况有针对性地收集数据，根据分析目标选择合适的分析方法与模型。运营者必须以科学、严谨的态度对待数据分析的各个环节，确保数据分析结果的准确与

客观。1.1.4商务数据分析的内容店铺自身数据分析是指运营者分析自己店铺的运营数据。店铺自身数据分析（1）确定竞争对手（2）收集竞争对手的资料（3）竞争对手分析竞争对手数据分析行业数据是指能反映电商行业或电商某个领域发展状况的数据。行业数据分析1.1.5商务数据分析的维度与指标时间维度：指以时间为分析和描述研究对象的度量尺度。具体来说，运营者可以以“日”“周”“月”“季度”

“年”为统计周期。空间维度：泛指除时间维度以外的其他维度。维度运营者进行商务数据分析时，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。指标商务数据分析中常用的指标指标类型常用指标说明流量类

指标页面浏览量（PageView，PV）又称访问量，指用户访问页面的次数，用户每访问一个页面就算一个访问量，用户对同一页面进行多次访问时，访问量累加不去重独立访客数（UniqueVisitor，UV）在统计时间内访问页面的人数，同一个用户在统计时间内的多次访问只记为一次访问访问深度用户在一次访问中浏览的店铺内不同页面的数量，反映了用户对店铺内各个页面的关注程度平均访问深度用户平均每次连续浏览的店铺页面数量页面访问时长单个页面被访问的时间长度人均页面访问数该指标反映了页面的黏性，计算公式：人均页面访问数＝页面浏览量（PV）÷独立访客数（UV）跳失率用户通过相应的入口访问店铺，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的百分比。该指标反映了页面内容对用户的吸引程度，跳失率越大，说明页面对用户的吸引力越小，该页面内容就越需要调整平均访问时长总访问时长与访问次数的比值销售类指标拍下件数商品被拍下的总件数拍下总金额被拍下商品的总金额人均成交件数平均每个用户购买的商品件数，计算公式：人均成交件数＝成交件数÷成交用户数指标类型常用指标说明销售类指标当日拍下-付款件数当日拍下且当日付款的商品件数当日拍下-付款金额当日拍下且当日付款的金额购物车支付转化率一定周期内将商品加入购物车并支付的用户数占将商品加入购物车的用户数的百分比浏览-下单转化率在统计时间内下单的用户数占店铺访客总数的百分比浏览-支付转化率在统计时间内支付订单的用户数占店铺访客总数的百分比连带率销售的件数和交易的次数相除后的数值，反映的是用户平均单次消费的商品件数商品交易总额（GrossMerchandiseVolume，GMV）一段时间内店铺的成交总额。只要用户下单生成订单号，无论这个订单最终是否成交，都要计入GMV，即GMV包含付款和未付款的部分销量店铺在一定时期内实际销售出去的商品的数量销售额店铺产生的总销售额，一般指实际成交金额销售毛利商品销售收入与成本的差值利润收入与成本的差额，包括其他直接计入损益的利得和损失。利润也被称为净利润或净收益，计算公式：利润＝收入-成本利润率利润率分为成本利润率、销售利润率和产值利润率。本章讨论的是成本利润率，计算公式：成本利润率＝（收入-成本）÷成本×100%指标类型常用指标说明会员类指标注册会员数一定统计周期内统计周期注册会员的数量活跃会员数一定统计周期内有消费或登录行为的会员总数活跃会员比率活跃会员数占会员总数的百分比会员复购率在统计周期内产生两次及两次以上购买行为的会员数占产生过购买行为的会员总数的百分比会员平均购买次数在统计周期内每个会员平均购买的次数，计算公式：会员平均购买次数＝订单总数÷产生购买行为的会员总数客户类指标留存率用户在某段时间内开始访问店铺，经过一段时间后，仍然继续访问店铺的用户被认作留存用户，留存用户占当时新增用户的比例就是留存率客单价每个用户平均购买商品的金额，即成交金额与成交用户数的比值客单件每个用户平均购买商品的数量消费频次一段时间内用户在店铺内产生交易行为的次数最近一次购买时间间隔用户最近一次在店铺内产生交易行为的时间距离现在的时间差消费金额用户在最近一段时间内交易的金额指标类型常用指标说明商品类指标库存量单位（StockKeepingUnit，SKU）库存进出计量的基本单元，是不可分割的最小存货单位。简单来说，就是商品的最小识别属性。一款商品有多种颜色、多个型号，则对应多个SKU，且各个SKU的编码也不相同。例如，对于一款连衣裙来说，粉红色、S码就是一个SKU，粉红色、L码也是一个SKU，两者有不同的SKU编码标准化商品单元（StandardProductUnit，SPU）商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合。该集合描述了一个商品的特性。简单来说，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU，例如，华为Mate30手机就是一个SPU在线SPU在线商品的SPU数量独家商品收入比重独家销售的商品所产生的收入占总销售收入的比例品牌数店铺内商品的品牌总数量在线品牌数在线商品的品牌总数量上架商品SKU数店铺内上架商品的SKU数量上架商品SPU数店铺内上架商品的SPU数量首次上架商品数第一次在店铺内上架的商品的数量订单执行率订单执行率＝能够执行的订单数量÷订单总数量×100%商品搜索指数商品搜索指数并不等于搜索次数，它反映了搜索趋势，体现了用户对某款商品的关注度指标类型常用指标说明商品类指标商品交易指数根据商品在交易过程中的指标，如订单数、买家数、支付件数、支付金额等，进行综合计算得出的数值。它不等同于交易金额，其数值越大，说明商品的交易热度越高采购金额在一定时间内采购商品的总金额采购数量在一定时间内采购商品的总数量库存金额仓库中保管的商品对应的总金额库存数量在一定时间内存放在仓库中暂时没有出售的商品数量库存天数商品在仓库中存放的天数，库存天数越长，所产生的库存成本就越高库存周转率在一定时间内库存商品周转的次数，是反映库存周转快慢程度的指标。库存周转率越大，表明店铺的销售情况越好。库存周转率的计算公式：库存周转率＝时间段天数÷库存周转天数。其中，库存周转天数＝时间段天数÷2×（期初库存数量+期末库存数量）÷时间段销量售罄率一定时间内某款商品的销量占其库存总量或采购总量的比例。计算公式：售罄率＝销量÷库存总量（或采购总量）×100%指标类型常用指标说明市场营销

活动指标新增访问数某推广活动所带来的新访客的数量活动下单转化率某推广活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数的比值投资回报率某一推广活动期间产生的交易金额与该活动投资成本的比值风控类指标买家评价率某段时间内参与评价的买家与该时间段内买家数量的比值，反映了买家的评价参与度买家好评率某段时间内卖家收到的好评数量与该时间段内卖家收到的评价总数量的比值买家差评率某段时间内卖家收到的差评数量与该时间段内卖家收到的评价总数量的比值投诉率发起投诉的买家数量占买家总数量的比值市场竞争类指标市场占有率店铺内某一商品（或品类）的销量（或销售额）在市场同类商品（或品类）中所占的比值市场增长率店铺内某一商品（或品类）的市场销量或销售额在比较期内的增长比率1.1.5商务数据分析的维度与指标010203选择数据

分析指标

的原则店铺所处阶段不同，关注重点不同新店铺已经运营一段时间的店铺已经有一定规模的店铺周期不同，侧重点不同按天、按时间段来追踪以“周”为单位进行分析目的不同，指标不同分析店铺的销售业绩分析营销活动的效果分析店铺运营员工的工作业绩分析店铺推广人员的工作业绩1.1.6商务数据分析的基本流程规划设计数据收集数据处理数据分析数据展示撰写数据分析报告1.1.7商务数据分析与应用领域常用AIGC工具其核心功能如下：文本生成、语言翻译、文本分析、智能对话、编程辅助、多模态交互、数据分析和预测、学习研究辅助。●DeepSeek其核心功能如下：知识问答、文本生成、语言翻译、图片生成、逻辑推理、代码编写与解释、智能搜索、网页浏览。●豆包其核心功能如下：智能问答、文本生成、翻译功能、阅读理解、代码生成与理解、图像生成与识图、情感分析、摘要生成、文本相似度匹配、深度搜索。●文心一言其核心功能如下：知识解答、实时信息、个性化建议、文档解析、图表分析、内容总结、内容生成、图像处理、多语言沟通、多模型切换。●腾讯元宝其核心功能如下：智能规划、数据分析、文档解析、内容生成、智能校对、创意辅助、搭建个人线上知识库。●办公小浣熊其核心功能如下：处理Excel表格、数据运算、数据分析、图表生成、文本转换。●ChatExcel1.1.7商务数据分析与应用领域常用AIGC工具AI赋能：使用AI智能体AI智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行动作以实现特定目标的智能程序或系统。它可以是纯软件（如聊天机器人）、物理实体（如机器人）或软硬结合系统（如自动驾驶系统）。AI智能体主要具有以下功能：感知与认知、推理与决策、规划与执行、学习与优化、协作与交互。豆包、文心一言等AIGC工具设有智能体广场。豆包AI智能体广场输入需求1.1.7商务数据分析与应用领域常用AIGC工具在豆包中，用户可以根据需要创建智能体，具体方法如下。设置智能体的名称、设定描述输入头像描述AI赋能：使用AI智能体1.1.7商务数据分析与应用领域常用AIGC工具在豆包中，用户可以根据需要创建智能体，具体方法如下。AI优化设定描述选择头像AI赋能：使用AI智能体1.1.7商务数据分析与应用领域常用AIGC工具在豆包中，用户可以根据需要创建智能体，具体方法如下。词云生成助手智能体AI赋能：使用AI智能体Part/

02数据分析师人才素养数据分析师是专门从事数据收集、整理与分析工作，从数据中挖掘有价值的信息，并运用数据制作数据分析报告的人员。在大数据时代，越来越多的运营者开始重视数据中蕴含的价值，也对数据分析师这类人才提出了需求。1.2.1数据分析师的能力要求01熟知企业业务数据分析师要熟知企业所属行业的相关知识、企业业务及相关流程。02掌握数据分析方法数据分析师要掌握一定的数据分析基本原理和一些有效的数据分析方法，了解不同数据分析方法适用的情景。03懂得运用数据分析工具数据分析师要懂得运用Excel、SQLServer、SPSS、SAS和R语言等数据分析工具来开展数据分析工作。04具备设计能力数据分析师要懂得使用图表来展现数据背后隐藏的信息、数据之间的关系