商务数据分析与应用 课件 3.2商务数据分析的价值（商务数据分析的流程）

商务数据分析的流程项目三：0108商务数据分析商务数据分析的价值在于广泛的应用场景，从识别市场机会到规避潜在风险，从诊断运营问题到检验决策效果，涵盖了企业运营的多个层面。本项目旨在通过应用场景分析，探讨商务数据分析如何赋能企业高效运营以及提升市场竞争力。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.掌握研究方案的撰写方法2.理解数据的特征3.学会采集数据知识目标能力目标素养目标1.能够根据项目需求设计研究方案2.能够根据研究方案设计调查问卷3.具有数据获取和整合的能力1.培育学生对数据的敏感性2.培养学生对事物分析坚持定性分析与定量分析相结合的职业素养3.培养学生严谨的数据采集和整合的工作态度4.培养学生互补互助、协同合作的团队协作精神02任务二数据获取与处理任务1.2数据获取（1）数据来源常见的数据一般分为两类。一类是一手数据，另一类是二手数据。一手数据一般有两种来源，第一种来源是公司内部数据。一般是公司基于自己各种业务活动所产生的数据。比如电商公司的用户购买行为数据，浏览商品数据，商品评价数据等等。这些数据我们称为公司内部数据，也是一手数据。还有一种来源是外部数据，比如公开的数据，如一些专业网站公开的数据，如CGSS里的数据。一手数据信息较多，一般需要清洗、汇总。二手数据是相对于一手数据而言的，一般是指那些为了研究某个课题收集且整理好的统计资料，这类数据相对而言获取更加容易，且成本更低，不足之处是，二手数据经过加工，会遗失掉一些信息，且这些数据前人为了研究课题收集的，发布出来时候，课题研究至少已经经过了一段时间，且取得了一定的结果，因此数据时效性会较差。另外，数据的相关性也值得大家关注，二手数据与现研究的课题具有较强的相关性是确保结论正确的前提。如国家统计局统计年鉴中的数据，就是二手数据。（2）数据接入数据接入的方法跟数据的存储方式有很大的关系。数据从存储方式一般分为数据库存储和文件存储。对于数据库存存储的数据，需要链接数据库到Wyn平台，对于存在在文件中的数据如CSV、text、Excel数据，以导入的方式将数据接入Wyn平台中。任务1.2数据获取实训操作【实训要求】请将名为“测试数据”的excel数据接入到Wyn平台中【操作步骤】第一步：数据库接入Wyn平台可接入的数据库类型比较丰富，包括关系型数据库、NoSql数据库、开放式数据库连接数据源和网络型数据源。在“文档门户”页面点击左侧菜菜单栏【+】，在弹出的菜单中，点击【数据源】（见图3-6）图3-6点击数据源任务1.2数据获取在所弹出的数据源链接页面，选择对应的数据源所在的数据库，进行链接。例如，图3-7所选择的是【关系型数据库】中的【Oracle】图3-7选择对应的数据库任务1.2数据获取在弹出的Oracle数据库链接窗口，在对应字段中填写信息，并在点击链接数据库之前进行测试，点击左下角【测试数据链接】，测试成功后，点击右侧的【创建】按钮（见图3-8），至此数据库链接成功。图3-8填写相关信息任务1.2数据获取第二步：文件导入Wyn平台可接入的文件型数据源类型包括Excel、Json、CSV、Xml4种类型。“文档门户”页面点击左侧菜菜单栏【+】，在弹出的菜单中，点击【数据源】（见图3-9）图3-9点击数据源任务1.2数据获取在弹出数据源链接页面，数据源对应的文件类型，本次选择【文件型数据源】中的【Excel】（见图3-10）图3-10选择文件类型任务1.2数据获取在所弹出的Excel数据源链接窗口，定义数据名称，并选择文件所在的路径，单击右下角的【下一步】（见图3-11）图3-11填写数据信息任务1.2数据获取选择需导入的数据所在的sheet，单击右下角的【下一步】（见图3-12)图3-12选择所需导入的数据任务1.2数据获取在数据预览页面，单击【创建】，数据即导入到Wyn平台中（见图3-13）。图3-13将数据导入到Wyn平台中任务2.2数据处理数据处理包括数据清洗和数据加工两项内容1.数据清洗数据清洗是指对原始数据进行去重、去噪、纠错等操作，以确保数据的准确性和完整性。数据清洗的重点工作一般放在BI平台之外进行，由专业的技术人员，如数据架构师，数据治理工程师进行，BI平台的数据清洗较少。数据清洗工作中的主要内容是数据的增、删、改、查，如果是针对日志型数据，则在数据清洗之前需要进行数据解析，获取日常分析中需用到的数据字段。数据清洗的大致步骤主要为检查重复数据并进行归一处理，如删除重复数据、保留最新的数据等；删除空白行；（3）补充缺失数据：如将缺失数据填充为null值，均值或者以历史数据填充等（4）检查异常值：如某用户在电商平台的单次浏览时长超过100个小时，则认为该用户数据定义为异常数据。（5）添加新的相关行或者列，如将只有用户id的用户行为表，通过关联用户主数据表来获取用户的属性信息。以上几种情况数据清洗中较为常见，具体的清洗规则需要根据业务情况制定，并形成文档周知相关部门。任务2.2数据处理2.数据加工数据加工是指对原始数据进行清洗、整合、转换和分析的过程，旨在提高数据的质量和可用性，为企业决策提供有力支持。数据加工处理的目标是使数据能够更好地为企业服务，包括将海量的数据转化为有用的信息和知识。数据加工处理的具体步骤包括整合、转换和分析。数据整合是指将不同来源的数据进行统一，消除数据冗余和重复，使数据能够在统一的平台上进行分析和应用。数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同应用的需求。数据分析是指对数据进行统计、建模和预测等操作，以发现数据中的规律和趋势。数据加工处理的应用非常广泛，可以应用于各种领域和行业。例如，在金融领域，可以对股票交易数据进行加工处理，分析股票市场的趋势和规律；在医疗领域，可以对医疗记录数据进行加工处理，分析疾病治疗方法和效果；在商业领域，可以对销售数据进行加工处理，分析消费者的购买行为和偏好。总之，数据加工处理是现代数据处理技术的重要组成部分，它能够将原始数据进行有效的处理和分析，为企业提供有价值的信息和知识，帮助企业做出更好的决策。任务2.2数据处理实训操作【实训要求】请在Wyn平台中对明细数据进行数据建模【操作步骤】接入BI平台的数据，可以是明细数据，也可以是已经加工过的数据，对于已经加工过的数据，可以直接用于可视化报表的创建，但是对于明细数据，则需要在Wyn平台中进行加工，包括数据模型设计、数据汇总，筛选等。此处我们以数据建模为例进行介绍。数据建模可以构建跨数据源的数据模型，以更加完整的业务建模取代简单的物理模型。可以通过数据建模，补充字段，完善用户信息等。第一步：创建抽取模型，此处以建模“文档门户”页面单击左侧菜单栏【+】，选择【仪表板】的【准备数据】（见图3-14）图3-14准备数据任务2.2数据处理选择【数据模型】下的【抽取模型】，单击【创建】按钮（图3-15）图3-15创建抽取模型为将要抽取的数据模型进行命名（见图3-16）图3-16为抽取的数据模型命名任务2.2数据处理在设计器中依次点击【获取数据】、【来自数据源】（图3-17）图3-17选择数据源选择已经创建的数据源，然后单击【下一步】（见图3-18），勾选需要的表或视图图3-18勾选需要的表和视图任务2.2数据处理接着为表起别名（图3-19）图3-19给表格起别名任务2.2数据处理单击【下一步】加载数据（图3-20）图3-20加载数据任务2.2数据处理数据加载完成后通过【添加关系】按钮，将2个或多个表格进行关联（图3-21），单击左上角的【保存】按钮，进行保存。图3-21添加关系任务2.2数据处理第二步：创建新的计算字段单击实体右侧的更多按钮，根据需要选择添加度量值或添加计算列（图3-22）图3-22添加度量值和计算列任务2.2数据处理单击【添加度量值】，可以添加新的计算字段，该字段就会随着数据报表不同的筛选条件进行调整（见图3-23）。图3-23添加度量值任务2.2数据处理单击【添加计算列】在弹出的窗口中添加计算公式，该公式生成新的列，在数据表中出现，与数据中的其他列具有相同的意义（见图3-24）。图3-24添加计算列数据的加工方式比较多，此处仅介绍最常用的，我