电子商务数据分析与应用（AI+微课版）（第3版） 课件 任务一 数据分析认知

任务一

电子商务数据分析认知Dataimpliesbusinessprospects主讲：邵贵平电子商务数据分析与应用知识

目标理解电子商务数据分析的相关概念熟悉电子商务数据分析的流程与智能化操作掌握电子商务数据分析的常用方法与模型掌握电子商务的智能数据分析工具技能

目标具备基于ARIMA模型预测销售额的能力具备运用AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商的能力具备基于LLM拆解GMV目标的能力具备分析智能数据分析岗位招聘信息的能力素养

目标具有数据敏感性具备较强的逻辑分析能力与人工智能技术应用能力树立利用数据驱动创新的理念具有精益求精的工匠精神，助力科技强国学习目标任务导入01电子商务的智能化趋势电子商务的智能化趋势AI正在引领第四次工业革命，该技术对电子商务的影响是巨大的个性化的购物体验不再是一种反常现象，而是客户所期望的动态定价可以帮助企业最大限度地提高收入，同时保持市场竞争力聊天机器人正逐渐成为企业的主要技术支持工具，通过自然语言提供个性化客户支持、实时答疑并解决消费者问题人工智能驱动的搜索和推荐引擎使用机器学习算法来更好地捕捉用户意图，提高搜索相关性并增强产品发现将AR和VR集成到EC中的好处是能为客户提供逼真和身临其境的产品预览如果设计得当，虚拟试用体验有可能为时尚和美容行业带来变革电子商务的智能化趋势思考人工智能对电子商务的影响体现在哪些方面？不久的将来，电子商务领域还会出现哪些基于人工智能的新应用？请谈谈你对新的电子商务形式的理解？基础知识02电子商务数据分析的相关概念电子商务数据分析的流程与智能化

电子商务数据分析的常用方法电子商务的智能数据分析工具

电子商务数据分析的核心模型电子商务数据分析的相关概念数据分析数据分析是收集、处理数据并获取有价值的信息的过程具体地说，数据分析是在业务逻辑的基础上，融合统计方法、计算技术、算法模型等，通过逻辑推理及迭代探索，将分析结果转化为可行动的洞见和价值的过程电子商务数据分析的相关概念数据分析的目的数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据中的信息提炼出来并集中，以找出所研究对象的内在规律电子商务数据分析的相关概念数据分析在电商企业经营的作用现状分析原因分析预测分析数据分析的作用电子商务数据分析的相关概念数据分析的分类EDA（ExploratoryDataAnalysis，探索性数据分析）CDA（ConfirmatoryDataAnalysis，验证性数据分析）定性数据分析电子商务数据分析的相关概念大数据的特点规模性（VOLUME）多样性（VARIETY）高速性（VELOCITY）大数据的数据类型结构化数据（如数据库表格）半结构化数据（如XML、JSON、日志文件）非结构化数据（如文本、图片、音频、视频、社交媒体内容）电子商务数据分析的相关概念人工智能人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器像人一样思考、学习和处理问题其核心特征有自主性、适应性、可解释性和敏捷性人工智能技术是指通过人为的手段，让机器模拟人类的感知、认知、推理和决策等过程，使其能够实现自主学习、自主适应和自主创新的科学技术人工智能技术按照功能类型分类主要有六种，分别是感知智能技术、认知智能技术、行为智能技术、决策智能技术、生成智能技术、自主智能技术电子商务数据分析的相关概念云计算（CloudComputing）它是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供计算资源和服务，包括计算能力、存储空间、应用程序等目前云计算被认为包含3个层次的内容服务（IAAS）平台即服务（PAAS）软件即服务（SAAS）电子商务数据分析的相关概念量子计算量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式量子计算机，作为执行量子计算任务的设备，以量子比特为基本运算单元目前市场上的量子计算机分成五类超导量子计算机中性原子计算机离子阱量子计算机光量子计算机冷原子量子模拟器“本源悟空”超导量子计算机电子商务数据分析的相关概念区块链区块链是一种以链的方式把区块组合在一起的数据结构密码学保证数据难以被窜改及伪造，使参与者对全网交易记录的事件顺序和当前状态建立共识电子商务数据分析的相关概念数据湖数据湖是一个庞大的数据存储库，从不同来源收集数据，并将其以自然状态存储起来数据仓库与数据湖执行相似的功能，但不像数据湖那样以自然状态存储数据电子商务数据分析的相关概念数据挖掘深入数据内部去挖掘价值要解决商业问题，就得让数据产生价值，就得做数据挖掘电子商务数据分析的相关概念数据可视化是指将数据分析结果用简单且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字、表格、图标和信息图等方式展示数据可视化的展示工具WORDEXCELPPT水晶易表等电子商务数据分析的相关概念RPA技术RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）技术能够代替或者协助人类在计算机、RPA手机等数字化设备中完成重复性工作与任务RPA技术特点：非侵入性和灵活配置性电子商务数据分析的相关概念知识图谱知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用图结构表示知识和关系的技术，通过节点（实体）和边（关系）构建语义网络，旨在将分散的数据转化为机器可理解、可推理的知识体系电子商务数据分析的流程与智能化数据分析流程数据分析流程电子商务数据分析的流程与智能化数据处理与智能化脏数据清洗用EXCEL和AI工具实现去重数据处理与智能化数据计算极差标准化Z-score标准化最大值标准化

电子商务数据分析的流程与智能化

电子商务数据分析的流程与智能化数据处理与智能化数据排序运用EXCEL和AI工具实现按销量排序电子商务数据分析的流程与智能化数据处理与智能化数据分组运用EXCEL和AI工具实现按空调型号分组电子商务数据分析的流程与智能化数据处理与智能化WPSAI函数运用WPSAI函数从空调型号中提取品牌名电子商务数据分析的流程与智能化数据分析与AIAI数据分析它是指利用人工智能（AI）技术对数据进行处理、分析和挖掘，以提取有价值的信息、发现规律或预测未来趋势的过程其核心特点有五个：自动化能处理复杂数据善于预测与智能决策实时分析自学习与优化电子商务数据分析的流程与智能化数据分析与AI数据解释与展现及智能化引入可视化技术让客户参与分析过程融合人工智能技术自动推荐图表类型智能数据洞察与可视化联动自然语言驱动的可视化交互自适应可视化与动态优化电子商务数据分析的常用方法数据分析方法分类常规分析方法：对比分析、时间序列分析、占比分析等统计学分析方法：描述性统计分析、探索性统计分析和推断性统计分析自建模型：涉及机器学习、深度学习等算法，用于解决金融、商业等领域的复杂问题利用非线性回归模型预测未来的销售额利用关联规则挖掘商品间的关联关系常用的数据分析方法对比分析法对比分析法不同时间比较与竞争对手比较业绩完成进度比较店铺内部比较电子商务数据分析的常用方法电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法时间序列分析法时间序列是按时间顺序的一组数字序列时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展一个时间序列通常由4种要素组成趋势季节变动循环波动不规则波动常用的数据分析方法描述性统计分析描述性统计分析项目描述数据的集中趋势描述数据的离散程度描述数据的分布形状描述性统计分析案例用EXCEL和AI做描述性统计分析电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法回归分析法一元线性回归模型Y=a+bX+ε运用EXCEL和AI工具做回归分析预测电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法相关分析法相关关系分类0<|r|≤0.3，低度相关0.3<|r|≤0.8，中度相关0.8<|r|≤1，高度相关相关分析案例运用EXCEL和AI工具计算支付商品件数与推广费用的相关系数电子商务数据分析的常用方法电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法方差分析法用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验造成波动的原因不可控的随机因素研究中施加的对结果形成影响的可控因素常用的数据分析方法分类分析法某电商企业各渠道销售额如表所示，请用百分比堆叠条形图对比分析各渠道销售额变化趋势月份苏宁易购天猫京东抖音拼多多6月62138124105787月5811996133958月6012783158116表

某电商企业6月-8月在各渠道的销售额（单位：万元）电子商务数据分析的常用方法电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法聚类分析法是将指标之中所有类似属性的数据分别合并在一起，形成聚类的结果聚类预先不知道目标数据库中有多少类，以某种度量为标准的相似性，将所有的记录组成的类在不同类聚之间实现最大化，而在同一类聚之间实现最小化常用的聚类算法包括k-means算法、DBSCAN算法、CURE算法等常用的数据分析方法机器学习（MachineLearning）它使计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需进行显式编程其核心在于通过算法和统计模型，自动识别数据中隐藏的的模式、关系和结构，用于对新数据进行预测或决策机器学习算法主要分三种类型监督学习无监督学习强化学习电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法深度学习（DeepLearning）它是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式，从而实现对复杂数据的自动特征提取和学习深度学习的核心是神经网络，尤其是深度神经网络常见的深度学习架构包括卷积神经网络循环神经网络电子商务数据分析的常用方法常用的数据分析方法杜邦分析法电子商务数据分析的常用方法生意参谋首页频道围绕人、货、场进行组织成交=新访直接成交+种草回访成交+老客复购电子商务的智能数据分析工具京东商智实时流量交易内容营销消费者电子商务的智能数据分析工具亚马逊品牌分析（AmazonBrandAnalytics，ABA）亚马逊搜索词报告人口统计报告购物篮分析报告重复购买行为报告电子商务的智能数据分析工具EXCEL在数据处理和分析方面表现出色新版Excel中加入Copilot电子商务的智能数据分析工具Excel可简化数字处理，可使用

自动填充简化数据输入，可基于数据获取图表建议，还可通过数据栏、颜色编码和图标轻松发现趋势和模式PowerBIPowerQueryPowerPivotPowerBIDesktop电子商务的智能数据分析工具SPSS电子商务的智能数据分析工具PythonPython是一种广泛使用的高级编程语言，凭借其简洁明了的语法和丰富的生态系统，成为数据分析领域的主流工具之一通过Pandas库实现数据加载、清洗、筛选与转换，高效处理缺失值和异常值结合NumPy库，可以进行高性能科学计算运用Matplotlib/Seaborn库，可以生成统计图表，直观呈现数据分布与趋势利用Scikit-learn库构建回归、分类、聚类等模型电子商务的智能数据分析工具九数云BI数据连接数据管理数据分析数据可视化数据应用电子商务的智能数据分析工具QuickBI数据连接数据准备数据分析业务数据探查报表制作电子商务的智能数据分析工具ALPL模型表1-1阿里AIPL的计算逻辑链路行为定义Aware（认知）曝光&点击5天内，被阿里妈妈广告曝光过或点击过阿里妈妈广告┉浏览15天内，浏览过天猫超市大牌狂欢活动页┉观看15天内，观看过淘宝短视频或观看过品牌的直播等Intrest（兴趣）会员品牌号会员；品牌授权店铺的会员粉丝品牌号订阅粉丝、微淘粉丝(同收藏了授权店铺)互动15天内，或在试用中心申请过品牌商品试用┉浏览15天内，浏览过大于等于2天品牌商品。收藏/加购15天内，收藏/加购过品牌商品的消费者；预售付定金领取试用装/样品在试用中心申请过商品试用;在淘鲜达领取了样品┉Purchase（购买）下单

最近2年半(2*365天+180天)，购买了品牌商品的所有消费者┉Loyalty（忠诚）复购

365天内有过正向的评论或正向的追评或365天内购买过该品牌商品大于等于2次的消费者电子商务数据分析的核心模型AARRR模型获取（Acquisition）激活（Activation）留存（Retention）收入（Revenue）推荐（Refer）电子商务数据分析的核心模型AARRR模型电子商务数据分析的核心模型AARRR模型电子商务数据分析的核心模型AARRR模型电子商务数据分析的核心模型AARRR模型电子商务数据分析的核心模型通过对比可以发现，渠道B的流量质量远远优于渠道A，因此建议该网店在渠道B投入更多的营销资源任务实战03基于ARIMA模型预测销售额基于AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商理论知识ARIMA模型是一种用来预测时间序列数据的方法，通过结合自回归项、差分项和移动平均项来表示时间序列的观测值自回归项（AR）：其表示当前观测值与前p个滞后观测值之间的关系差分项（I）：差分的主要目的是确保时间序列数据的稳定性移动平均项（MA）：移动平均项是用来捕捉时间序列数据的随机误差ARIMA模型通过对上述三项的组合得到，即:ARIMA(p,d,q)=AR(p)+I(d)+MA(q)p代表自回归项的阶数，d代表差分阶数，而q代表移动平均项的阶数基于ARIMA模型预测销售额基于ARIMA模型预测销售额任务内容以新零售企业A某门店主营的水果、蔬菜类目为例，根据最近6个月的销售数据，运用ARIMA模型预测其后2天的销售额，建议采用SPSS的时间序列预测分析功能基于ARIMA模型预测销售额任务安排两名学生一组，合作完成并提交《基于ARIMA模型的销售预测报告》，字数不限，要求逻辑严密，条理清晰，参数设置合理，预测误差较小基于ARIMA模型预测销售额任务实施数据准备步骤1模型识别与定阶步骤3应用模型做销售预测步骤5平稳性检验步骤2模型估计与诊断步骤4做好汇报的准备步骤6基于ARIMA模型预测销售额参考报告数据准备下载原始数据，导入SPSS定义日期基于ARIMA模型预测销售额参考报告平稳性检验绘制时间序列图基于ARIMA模型预测销售额参考报告平稳性检验差分处理基于ARIMA模型预测销售额参考报告模型识别与定阶绘制自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）基于ARIMA模型预测销售额参考报告模型识别与定阶判断ACF函数的特征拖尾或截尾基于ARIMA模型预测销售额参考报告模型识别与定阶判断PACF函数的特征拖尾或截尾基于ARIMA模型预测销售额参考报告模型识别与定阶选择ARMA模型基于ARIMA模型预测销售额参考报告模型估计与诊断构建ARIMA模型基于ARIMA模型预测销售额参考报告模型估计与诊断时间序列建模器运行结果基于ARIMA模型预测销售额参考报告应用模型做销售预测创建模型基于ARIMA模型预测销售额参考报告应用模型做销售预测时间序列建模器运行结果理论知识社交电商是指借助社交网站、SNS、微信、微博、社交媒介、网络媒介等传播途径，通过社交互动、用户自生内容等手段辅助商品销售的模式直播电商是指以直播为渠道实现商品销售的新型电商模式。它是数智时代背景下直播与电商双向融合的产物，核心在于利用主播讲解、用户互动等形式缩短消费决策链路，提升商品信任度与购买效率跨境电商是指分属不同关境的交易主体，通过电子商务平台达成交易、进行支付结算，并借助跨境物流将商品送达消费者，最终完成交易的国际商业活动基于AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商基于AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商任务内容基于AARRR模型分析

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社交电商/直播电商/跨境电商，首先需要了解社交电商/直播电商/跨境电商当前的运营状况，然后深入分析社交电商/直播电商/跨境电商如何获取用户，如何激活用户，如何留存用户，如何获取收入，以及如何激发用户推荐自己，最终完成《基于AARRR模型的

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社交电商/直播电商/跨境电商分析报告》社交电商/直播电商/跨境电商可以任选其一完成基于AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商任务安排两名学生一组，合作完成并提交《基于AARRR模型的

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社交电商/直播电商/跨境电商分析报告》，字数不限，要求条理清晰、数据准确、分析到位、逻辑严密、格式规范基于AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商任务实施分析社交电商/直播电商/跨境电商如何获取用户步骤1分析社交电商/直播电商/跨境电商如何留存用户步骤3分析社交电商/直播电商/跨境电商如何让用户推荐自己步骤5分析社交电商/直播电商/跨境电商如何激活用户步骤2分析社交电商/直播电商/跨境电商如何获取收入步骤4撰写《基于AARRR模型的

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社交电商/直播电商/跨境电商分析报告》步骤6做好汇报的准备步骤7拓展实训04基于LLM拆解GMV目标智能数据分析相关工作岗位招聘信息分析基于LLM拆解GMV目标实训背景GMV(GrossMerchandiseVolume，商品交易总额)是指一定时间内电商平台上的所有订单金额总和，包括已付款、未付款、取消订单、拒收及退货订单的金额。其用途是衡量平台的整体交易规模与用户活跃度，常用于行业趋势分析GMV计算公式为：GMV=已支付订单金额+未支付订单金额随着中国电商市场进入精细化运营阶段，品牌若想实现规模化增长，需以数据驱动为核心，分阶段拆解GMV目标，预估用户资产的缺口，明确用户资产的蓄水目标，提升品牌对GMV目标的可控性基于LLM拆解GMV目标实训内容某品牌在7月拟基于LLM运用AIPL模型对本年“双十一”GMV目标进行拆解已知该品牌本年GMV目标为3000万元，上年“双十一”实际GMV为2500万元。其中，新客销售额占比62%，老客销售额占比38%。新客销售额中A人群销售额占比30%，销售转化率均值为1.2%，

客单价为120元；I人群销售额占比70%