商业大数据应用基础（AI+微课版） 课件 项目一 商业大数据分析认知

项目一商业大数据分析认知课程导入一家8家门店的生鲜超市为什么需要大数据？目录01初识大数据02数据分析岗位认知03任务实施与小结商业大数据分析认知学习目标01知识目标•掌握大数据、大数据分析、商业大数据基本概念•熟悉大数据分析的流程、工具、技术及商业价值•了解数据分析岗位的未来前景02技能目标•能对商业大数据应用场景做初步分析•能用大数据技术解决实际商业问题•具备数据驱动思维，从数据角度思考问题03素质目标•培养数据思维与数据敏感度•增强行业认知能力项目一商业大数据分析认知导入案例：邻里鲜的烦恼扎根本地的8家连锁生鲜超市，服务周边3km社区，近半年遇到四件"挠头事"——①备货总是"踩不准点"早高峰后蔬菜水果大量剩余，晚高峰排骨、鱼虾、半成品菜却经常断货，老客户失望而归。②促销活动"吃力不讨好"小程序满减折扣投入不少，参与人不多、销量提升不明显；门店贴了海报，却不知哪些客户会感兴趣。③客户需求"看不透"不清楚常客喜欢买什么、谁习惯线上下单、谁更看重新鲜度，也不知怎样留住老客、吸引新客。④经营决策"靠经验"看着密密麻麻的销量、库存数据，却找不到销量波动原因，采购、促销、陈列全凭老员工经验，容易出错。项目一商业大数据分析认知任务发布作为即将入职的实习数据分析师，请完成以下三项实战任务——1AI辅助写认知笔记用通俗语言解释"大数据"和"商业大数据"，结合超市场景列举2个应用例子，说明能解决什么问题。2AI辅助整理数据获取100条超市销售数据，用AI工具统计"各品类总销量"和"线上/线下订单占比"，输出文字+表格结果。3AI辅助做价值海报制作"商业大数据分析价值"海报，突出大数据帮超市解决的3个核心问题，图文并茂、简洁易懂。Part01初识大数据Part01初识大数据大数据是什么？麦肯锡咨询机构视角指规模大到超出传统数据库工具采集、存储、管理和分析能力的数据集合。关键词是"装不下、算不动"。GartnerIT研究机构视角需要新处理模式，才能具备更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率、多样化信息资产。国标GB/T35295国家标准视角具有体量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征，难以用传统数据处理技术有效处理的数据集合。一句话记：大数据=量大、种类多、来得快、价值藏得深，传统工具搞不定的数据。Part01初识大数据大数据的"5V"特征判断一个数据是不是"大数据"，看这5个以V开头的特征——Volume大量数据量大，从TB级到PB级。超市一天几万笔交易、几万名会员行为，都是海量数据。Variety多样类型杂：数字、文字、图片、视频、位置、评价，结构化和非结构化数据都有。Velocity高速产生快、流动快，需要实时处理。收银台、监控、传感器数据每秒都在涌入。Value价值价值密度低但总价值高——大量数据里真正有用的是少数，要靠挖掘才能变现。Veracity真实真实性、可靠性。数据会有噪音、错误和缺失，用之前要先辨别真假、清洗去伪。Part01初识大数据什么是大数据分析大数据分析，就是对海量、多类型、高速产生的数据进行采集、存储、清洗、分析和挖掘，从中发现规律、提取价值，最终用来辅助经营决策的一整套过程。看看现象数据里发生了什么？销量、客流、客单价是什么水平？找找原因为什么会这样？销量波动和天气、促销、价格之间有什么关系？用做决策接下来怎么办？备货、促销、陈列怎么调整，才能多赚钱少浪费？Part01初识大数据大数据分析的5步流程①采集从POS、会员、小程序、传感器把数据收上来②存储放进数据库/数据仓库，统一存放、随用随取③预处理清洗去重、补缺失、改格式，把"脏数据"洗干净④分析统计、建模、挖掘，找规律、做预测、分客户⑤可视化做成图表/看板，讲给老板听，支撑经营决策回到邻里鲜：它现在卡在第③步——数据收了、存了，但没清洗、没分析，更没做成看板给店长看，所以决策只能靠老员工经验。Part01初识大数据商业大数据：不只是"更大的账"传统商业数据•只看店里：POS销售、库存、进货账•以表格为主，结构化、规模小•事后统计：出日报、周报、月报•回答"卖了多少"，不回答"为什么"•决策靠经验、靠感觉商业大数据•全渠道：POS+会员+小程序+外卖+评价+位置•图文、视频、评价都算，多类型、规模大•实时/准实时：边卖边看、当场调•预测未来：谁会买、买什么、何时买•决策靠数据、靠模型Part01初识大数据商业大数据用在哪？市场研究看趋势、盯对手、摸行情，决定进什么货、定什么价客户细分把客户分群，谁爱囤货、谁只买特价，差别对待预测分析预测下周、下月卖多少，提前备货不压货不断货供应链优化优化补货、调货、物流路线，减少损耗和库存积压产品设计看客户评价和复购，决定上新、淘汰、改包装客户关系管理谁要流失了、谁是高价值客，精准发券、定向关怀风险管理识别经营异常、库存风险、食品安全风险，提前预警欺诈检测识别刷单、套现、恶意退款，保护门店和会员资金一句话：从"进货—卖货—留客—防风险"全链条，大数据都能插手。Part01初识大数据分析工具怎么选？工具擅长局限适合谁用Excel上手快、人人会，做日报周报小报表顺手数据一大就卡，超过十万行明显吃力业务岗、日常小数据Python灵活强大，海量数据、建模、自动化都行要会编程，学习曲线陡专业数据分析师BI工具拖拽做看板，可视化漂亮，给老板汇报直观数据准备、清洗还得靠别人运营、店长、汇报岗AI工具用大白话提问，自动写代码、出表格、出图结果可能出错，必须人工核对、不能全信所有人，含零基础业务岗Part02数据分析岗位认知Part02岗位认知这行前景怎么样？一句话判断：企业都在数字化，"用数据说话"成了硬要求。不管是互联网大厂，还是家门口的连锁超市，都需要看得懂数据的人。岗位类型多数据分析师、数据运营、商业分析(BA)、BI工程师、数据产品经理——从"写SQL取数"到"给业务出主意"，层级齐全。门槛在变，但不靠"会写代码"一刀切AI工具把"写代码"门槛拉低了，但"懂业务、会沟通、能把数字翻译成决策"越来越值钱。职业院校同学完全可以从数据运营、BI助理切入。Part02岗位认知每天具体干什么？1取数与报表按需求从数据库取数，做日报、周报、月报，业务随要随有。2数据清洗去重、补缺、改口径，把"脏数据"洗干净，保证大家对的是同一本账。3业务专题分析围绕销量、促销、客流做专题，找出问题、提出改进建议。4可视化与汇报做BI看板、写汇报PPT，把数字翻译成业务听得懂的话。5监控与预警盯核心指标，销量、库存、客单价一异常就报警，不等出大事。6支持业务决策配合运营做活动复盘、A/B测试，给店长和市场部出主意。Part02岗位认知要会哪些本事？硬技能（工具/方法）①Excel：函数、透视表、图表，基本功②SQL：会写基础查询，从数据库取数③统计常识：均值、占比、同比、环比、相关性④可视化：BI工具做看板（帆软/PowerBI/Tableau）⑤AI工具：会提问、会用AI写代码出图、会核对结果软技能（脑子/嘴巴）⑥业务理解：知道老板关心啥、门店痛点在哪，不为分析而分析⑦沟通表达：把数字讲成故事，让业务听得懂、愿意用——这两项才是真正拉开差距的地方：工具谁都能学，业务感觉和表达要靠积累。Part03任务实施动手做：五步通用法①想清楚先搞明白要解决什么问题、给谁看、交付什么②找素材找数据、找案例、找参考，缺什么先补什么③用AI把需求讲清楚，让AI帮你写、帮你算、帮你画④核结果AI会犯错，数字对不对、结论合不合常识，自己再查一遍⑤交出去按格式交付：笔记、表格、海报，讲清楚结论关键心法：AI是助手不是替罪羊。你提的问题越清楚，它给的结果越靠谱；你会核对、会判断，它才是你的杠杆，而不是坑。Part03任务实施数行致远数据无高低，洞察有温度。回到邻里鲜：那四个烦恼，表面是数据问题，背后其实是一个个真实的老顾客、一个个起早贪黑的店员。我们学大数据，不是为了炫技