《商务数据分析与应用》课程教案.docx

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《商务数据分析与应用》课程教案

第1章商务数据分析与应用概述

教学内容

一、商务数据的涵义

二、商务数据的来源与采集

三、商务数据分析方法

教学要求

【知识目标】

1．了解什么是商务数据。

2．了解商务数据的来源。

3．掌握商务数据的采集流程。

【技能目标】

1．掌握商务数据的采集方法。

2．掌握商务数据的清洗方法。

3．掌握商务数据的分析方法。

教学重点

1．掌握商务数据的采集方法。

2．掌握商务数据的清洗方法。

3．掌握商务数据的分析方法。

教学难点

1．掌握商务数据的采集方法。

2．掌握商务数据的清洗方法。

3．掌握商务数据的分析方法。

教学方法

讲授法、案例法

课时数

课时

教学内容

第一节商务数据的涵义

一、商务数据的基本概念

（一）数据的定义

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，是构成信息或者知识的原始材料。

（二）数据与信息的联系与区别

数据是符号，是物理性的；而信息是对数据进行加工所得到的，是逻辑性和观念性的。

数据与信息不可分离，数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。

数据是信息的表达与载体，信息是数据的内涵，数据与信息两者之间是形与质的关系。

（三）数据与大数据的联系与区别

1．数据量

大数据的“大”首先体现在数据量上。

大数据是海量数据，而对于海量具体是多少，目前尚无标准的说法。

2．数据的范围

大数据不仅包括机构内部的数据，还包括机构外部的数据。

3．数据的类型

大数据涉及的类型不仅有结构化的数据，还有非结构化的数据。

一般情况下，计算机处理的都是标准化、结构化的数据，但像文本、视频、语音等非标准化、非结构化的数据，则需要通过一定的技术手段将其转换成结构化的数据进行处理。

二、商务数据的应用领域

（一）常见的商务数据应用领域

1．勾勒用户画像

通过勾勒用户画像，打通用户行为和业务数据之间的关系，还原用户全貌。

2．提升营销转化

通过分析拉新流量和付费转化，甄别优质投放渠道。

3．精细化运营

分群筛选特定用户群，精准运营，提升留存。

4．优化产品

通过数据指引核心流程优化，版本迭代验证最佳效果。

（二）商务数据的应用领域分析

1．以“人”为维度的用户分析

2．以“货”为维度的产品分析

3．以“场”为维度的场景运营分析

场景运营分析主要涵盖以下五个方面。

（1）页面项目

（2）内部检索

（3）专题页面

（4）站内广告

（5）页面流量

三、商务数据的作用

（一）挖掘营销

（二）社会网络营销

（三）地理营销

（四）用户行为分析营销

（五）个性化推荐营销

第二节商务数据的来源与采集

一、商务数据的来源

（一）按照数据资料的性质划分

1．一手资料

2．二手资料

（二）按照数据来源的范围划分

1．外部数据

（1）社会人口数据

（2）宏观经济数据

（3）新闻舆论数据

（4）市场调研数据

2．内部数据

（1）用户行为数据

（2）服务端日志数据

（3）CRM数据

（4）交易数据

（三）按照数据来源的对象划分

1．日常采集数据

2．专题获取数据

3．外部环境数据

二、商务数据采集流程

（一）识别信息需求

对于运营者来说，首先要明确关键绩效指标，然后选择一个核心关键指标来检测。

其次，要找到用户的关键购买行为，包括访问网站、浏览商品、注册账号、加入购物车、结算支付等，然后基于用户的关键购买行为进行指标分解，找到对应的指标，如访客流量、下单转化率、支付转化率、客单价，因此销售额就是由这四项具体的指标构成的。

（二）明确分析对象

（三）按需求采集数据

三、商务数据采集方法

（一）定性数据

1．问卷调研

2．用户访谈

（二）定量数据

1．内部数据

（1）网站日志

（2）业务数据库

2．外部数据

（1）网络爬虫

（2）第三方统计平台

第三方统计平台分类表

采集技术手段

平台名称

采集的数据类型

操作的复杂程度

采集的数据质量

无埋点

（嵌入SDK）

XX统计

前端数据

简单且免费

数据较粗糙

有埋点

（自己写代码）

神策数据

前后端数据均可

操作较复杂

数据更细致

有埋点+无埋点

数极客

前后端数据均可

既有引导又有自由度

数据更细致

四、商务数据清洗方法

（一）缺失数据的清洗

对缺失值的处理，一般可以采用以下方法。

（二）重复数据的清洗

1．条件格式法

2．高级筛选法

3．函数法

4．数据透视表法

在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。

删除重复数据主要有以下三种方法。

1．通过菜单操作删除重复项

单击“数据”选项卡下的“删除重复项”按钮，将显示有多少重复值被删除，有多少唯一值被保留。

2．通过排序删除重复项

在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行降序排列，删除数值大于1的项。

3．通过筛选删除重复项

在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上，对重复项标记列进行筛选，筛选出数值不等于1的项。

（三）错误数据的清洗

1．被调查者输入的信息不符合要求

2．手工录入错误

第三节商务数据分析方法

一、商务数据分析意义

（一）数据分析的价值认同

（二）数据分析的商业模式

二、商务数据分析方法

框架流程

Acquisition（获取）

Activation

（激活）

Retention

（留存）

Revenue

（收入）

Referral

（推荐）

关键指标

营销活动

用户转化

留存分析

订购促进

评论推荐

业务活动

新访问用户量

人均访问次数

访问时长

访问深度

跳出率

……

注册转化率

商品购买转化率

……

产品功能留存率

用户日留存率

用户周留存率

用户月留存率

……

订单金额

订单数量

订单转化率

成果支付数

……

分享次数

分享率

好评率

……

（一）流量分析

1．访问、下载来源以及搜索词

2．自主投放追踪

3．实时流量分析

（二）用户分群

1．根据用户维度分

2．根据用户行为组合分

（三）多维分解

（四）细查路径

（五）转化漏斗

（六）留存分析

（七）A/B测试

（八）优化建模

（九）热图

三、商务数据分析流程

（一）宏观角度

1．中国古代朴素的分析哲学

2．精益创业的“学习引擎”

（二）中观角度

（三）微观角度

归纳与

提高

通过本章的学习，我们了解了商务数据的含义，商务数据的来源、采集流程和采集方法，以及商务数据的分析方法。

商务数据分析在电子商务中具有重要的意义，因为通过数据分析不仅可以发现企业内部的不足，客户体验的不足，营销手段的不足等，还可以了解客户的内在需求。

在电子商务行业中，掌握商务数据的分析与应用方法是电子商务从业人员的必备技能。

第2章商务数据分析工具及应用

教学内容

一、Excel在商务数据分析中的应用

二、PowerBI在商务数据分析中的应用

三、爬虫软件在商务数据分析中的应用

教学要求

【知识目标】

1．掌握Excel的数据统计功能。

2．掌握Excel的数据分析功能。

3．掌握Excel的数据可视化功能。

4．了解什么是数据透视表。

5．认识PowerBI。

6．了解常见的爬虫软件。

【技能目标】

1．掌握Excel在商务数据分析中的应用方法。

2．掌握PowerBI在商务数据分析中的应用方法。

3．掌握爬虫软件在商务数据分析中的应用方法。

教学重点

1．掌握Excel在商务数据分析中的应用方法。

2．掌握PowerBI在商务数据分析中的应用方法。

3．掌握爬虫软件在商务数据分析中的应用方法。

教学难点

1．掌握Excel在商务数据分析中的应用方法。

2．掌握PowerBI在商务数据分析中的应用方法。

3．掌握爬虫软件在商务数据分析中的应用方法。

教学方法

讲授法、案例法

课时数

课时

教学内容

第一节Excel在商务数据分析中的应用

一、Excel的数据统计功能

Excel具有强大的数据统计功能，使用Excel公式与函数能够快速统计各种复杂的商务数据。

二、Excel的数据分析功能

Excel描述单变量数据的方式主要有以下三种。

（1）描述统计

（2）直方图

（3）排位与百分比排位

三、Excel的数据可视化功能

利用Excel不仅可以完成商务数据的记录、整理与分析等工作，同时它还是一款数据可视化的重要工具。

使用Excel可以制作出直观简洁、形象美观、丰富多彩、通俗易懂的各类图表等，通过它们更加生动、形象地呈现数据信息。

四、Excel的统计分析函数

（一）AVERAGE函数

（二）COUNT函数

（三）COUNTIF函数

（四）MAX函数

（五）MIN函数

五、数据透视表

（一）创建数据透视表

（二）使用数据透视表注意事项

1．数据透视表缓存

2．数据透视表用作其他报表源数据的位置要求

3．更改数据会同时影响两个报表

4．数据透视图报表

第二节PowerBI在商务数据分析中的应用

一、初识PowerBI

（一）PowerBI的基本概念

1．PowerBI的组成部分

2．PowerBI的构建模块

3．PowerBI的操作流程

（二）PowerBI的特点

1．打通各类数据源

2．易用性

3．图表美观

（三）PowerBI的使用方法

1．导入需要的数据

2．对导入数据进行编辑

3．建立关系

4．创建报表

二、PowerBI软件适用场景

（一）财务

1．财务业绩

2．收入和盈利率

3．资本支出管理

4．费用管理

（二）市场营销

1．市场活动分析

2．Web和社交分析

3．电子邮件分析

4．市场占有率

（三）销售

1．定额管理

2．趋势

3．销售业绩

4．渠道报表

（四）人力资源

1．合规性训练

2．员工人数摘要

（五）IT

1．IT支出

2．技术支持

3．安全性和合规性

（六）操作

1．生产

2．商店业绩

3．申报额分析

三、PowerBI商务数据分析案例

（一）解决方案

1．整合多种数据源，提供丰富的可视化展现效果

2．借助移动和跨平台能力为管理者和业务线员工提供支持

（二）企业收益

1．及时把握业务动态，快速响应市场需求

2．减轻数据平台运维压力，实现成本精确控制

3．持续合作，让BI赋能每一名业务员工

第三节爬虫软件在商务数据分析中的应用

一、常见的爬虫软件

（一）爬虫软件的工作原理

（二）网络爬虫的使用方法

目前，大数据技术被应用于各行各业，很多人通过爬虫来收集网页信息。

下面列举一些典型的应用场景。

（1）电商网站的商品数据

（2）微博、BBS允许数据进行采集

（3）新闻文本

（4）学术信息

二、爬虫软件应用案例

（一）创建数据采集任务

（二）创建翻页循环

（三）商家信息采集

（四）导出数据

归纳与

提高

通过本章的学习，我们了解了Excel在数据统计、数据分析、数据可视化等方面的功能，还掌握了统计分析函数和数据透视表的使用方法。

不仅如此，我们还掌握了PowerBI和爬虫软件在商务数据分析中的应用方法。

在网络时代，数据来自各个方面，庞大而复杂。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程，都需要进行数据分析。

“工欲善其事，必先利其器”，选择合适的数据分析工具是非常必要的，这样可以更快速地获得精准的数据结果。

第3章商务数据可视化

教学内容

一、商务数据可视化概述

二、商务数据可视化的种类

教学要求

【知识目标】

1．了解商务数据可视化的意义。

2．了解商务数据可视化的种类。

【技能目标】

1．掌握商务数据可视化的步骤。

2．掌握提升商务数据可视化视觉效果的方法。

教学重点

1．掌握商务数据可视化的步骤。

2．掌握提升商务数据可视化视觉效果的方法。

教学难点

1．掌握商务数据可视化的步骤。

2．掌握提升商务数据可视化视觉效果的方法。

教学方法

讲授法、案例法

课时数

课时

教学内容

第一节商务数据可视化概述

一、商务数据可视化的意义

在生活和工作中，一张图片所传递的信息往往比很多文字更直观、更清楚。

所谓“字不如表，表不如图”，图表的重要性可见一斑。

商务数据图表的另一个优势就是可以通过更简单的逻辑和视觉体验让用户快速把握要点。

商务数据可视化还可以改变我们解读世界的方式，相同的数据、不同的表达方式就能产生不同的效果。

二、商务数据可视化的步骤

（一）明确数据可视化的需求，寻找数据背后的故事

（二）为数据选择正确的可视化类型

（三）确定最关键的信息指标，并给予场景联系

（四）为内容而设计，优化展现形式

三、商务数据可视化的视觉效果

要想呈现出良好的商务数据可视化视觉效果，可以在以下几个方面进行提升。

第二节商务数据可视化的种类

一、反映发展趋势的可视化图表

（一）柱形图

（二）折线图

（三）面积图

二、反映比例关系的可视化图表

（一）饼图

（二）旭日图

（三）瀑布图

三、反映相关性的可视化图表

（一）散点图

（二）气泡图

（三）热力图

（四）词云图

四、反映差异化的可视化图表

反映差异化的可视化图表是通过对比来发现不同事物间的差异和差距，从而总结出事物的特征。

常见的反映差异化的图表类型是雷达图。

雷达图主要是展现事物在各个维度上的分布情况，从而可以看出事物在什么方面强、什么方面弱。

五、反映空间关系的可视化图表

反映空间关系的可视化图表是通过地图来反映事物的地理分布情况或者用户的出行轨迹。

常见的反映空间关系的图表类型有全球地图、中国地图、省市地图、街道地图、地理热力图等。

六、反映工作流程的可视化图表

反映工作流程的可视化图表是通过图表来反映工作流程各个环节的关系，可以帮助管理者了解实际工作活动，消除工作过程中多余的工作环节，合并同类活动，使工作过程更加经济、合理和简便，从而提高工作效率。

比较常见的反映工作流程的图表类型是漏斗图。

归纳与

提高

通过本章的学习，我们掌握了商务数据可视化的含义、步骤、视觉效果和种类。

通过观察数字和统计数据的转换来获得清晰的结论并不是一件容易的事情，数据必须以一种合乎逻辑、易于理解的方式来呈现。

而人类的大脑对视觉信息的处理要优于对文本的处理，所以使用图表、图形等设计元素可以让数据更加简明易懂。

对于解释趋势和统计数据来说，数据可视化是一种较为轻松的方法。

第4章消费者行为分析——用户画像

教学内容

一、用户画像概述

二、基于大数据的用户画像

教学要求

【知识目标】

1．了解用户画像。

2．了解构建用户画像的流程。

【技能目标】

1．掌握用户画像的方法。

2．学会应用用户画像。

教学重点

1．掌握用户画像的方法。

2．学会应用用户画像。

教学难点

1．掌握用户画像的方法。

2．学会应用用户画像。

教学方法

讲授法、案例法

课时数

课时

教学内容

第一节用户画像概述

一、初识用户画像

用户画像，是根据用户的社会属性、生活习惯及消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

构建用户画像的核心工作就是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息的分析而得来的高度精炼的特征标识。

（一）用户角色

（二）用户轮廓

二、构建用户画像流程

1．用户数据信息分类

用户数据分为两类，一类是动态的用户数据，另一类是静态的用户数据。

2．静态用户数据收集

（1）通过用户注册数据获取

（2）通过用户事件获取

3．动态用户数据收集

（1）用户浏览数据

（2）用户行为数据

4．用户数据分析建模

（1）用户文本标签的处理

（2）用户偏好数据的处理

5．构建用户画像

6．用户画像输入展现

7．用户画像输出展现

第二节基于大数据的用户画像

一、用户画像的方法

（一）获取和研究用户信息

1．定性研究

（1）用户

（2）利用话题获取信息

2．定量研究

（1）调查问卷

（2）日志分析

（3）CRM数据分析

（二）细分用户群

1．细分用户的基本方法

（1）定性细分

（2）定性细分+定量验证

（3）定量细分（聚类细分）

2．细分用户群具体操作

（1）用定性数据细分用户群

（2）用定量数据验证细分

（3）用定量数据细分用户群（聚类分析）

（三）建立和丰富用户画像

用户画像创建的方法基本上是按照创建用户画像的步骤来梳理的，用户画像的步骤主要分为：

获取和研究用户信息，细分用户群，建立和丰富用户画像。

在柱形图和条形图中，数据系列的宽度和相邻数据系列的间隔对整体图表的视觉效果有着很大的影响。

二、用户画像的应用

（一）用户画像应用的核心

从用户画像的定义中不难看出，用户画像就是将真实的用户信息以标签化的形式反映出来的一种方法。

因此，可以说用户画像是真实用户的虚拟代表，用户画像的核心在于给用户“打标签”。

（二）用户画像在企业中应用案例

可以将用户画像在企业当中所起到的作用归结为两个方面，即对内指导完善产品，对外推动精细营销。

两个用户画像具体应用的典型案例。

1．用户画像完善产品设计

2．用户画像推动精准营销

归纳与

提高

通过本章的学习，我们掌握了构建用户画像的流程、方法，了解了用户画像的应用。

在大数据的时代背景下，用户信息充斥于网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，并利用这些标签将用户形象具体化，可以为用户提供更有针对性的服务。

第5章市场行情数据分析

教学内容

一、产品类目数据分析

二、品牌数据分析

三、竞争店铺数据分析

四、竞品数据分析

五、关键词数据分析

教学要求

【知识目标】

1．了解产品类目的概念和数据的来源。

2．了解品牌数据的来源。

3．了解竞争店铺数据的来源。

4．了解竞品数据的来源。

5．了解关键词数据的来源。

【技能目标】

1．掌握产品类目数据的分析方法。

2．掌握品牌数据的分析方法。

3．掌握竞争店铺数据的分析方法。

4．掌握竞品数据的分析方法。

5．掌握关键词数据的分析方法。

教学重点

1．掌握产品类目数据的分析方法。

2．掌握品牌数据的分析方法。

3．掌握竞争店铺数据的分析方法。

4．掌握竞品数据的分析方法。

5．掌握关键词数据的分析方法。

教学难点

1．掌握产品类目数据的分析方法。

2．掌握品牌数据的分析方法。

3．掌握竞争店铺数据的分析方法。

4．掌握竞品数据的分析方法。

5．掌握关键词数据的分析方法。

教学方法

讲授法、案例法

课时数

课时

教学内容

第一节产品类目数据分析

一、产品类目数据的来源

（一）产品类目的概念

产品类目就是产品分类目录，是按照一定的方法对所有产品进行分类的结果。

（二）划分产品类目的目的

1．获得更多的流量

2．故意搞错类目要面临处罚

3．决策调整

4．有效避免竞争

（三）淘宝网的产品类目

（四）淘宝网的产品类目数据来源

二、产品类目数据的分析指标

（一）行业大盘分析指标

（二）子行业数据分析指标

（三）行业报表分析指标

三、产品类目数据分析的一般方法

（一）分析行业大盘

1．访客数变化情况

2．产品类目的核心指标分析

3．产品子类目分析

（二）子行业交易数据分析

1．二级产品子类目数据分析

2．三级子类目数据分析

第二节品牌数据分析

一、品牌数据的来源

品牌数据分析涉及以下几个方面。

（1）生意参谋“市场行情”模块

（2）热销品牌榜

（3）飙升品牌榜

（4）高流量品牌榜

（5）高搜索品牌榜

二、品牌数据的分析方法

品牌数据的分析方法主要包括以下几个方面。

（1）品牌概况和趋势

（2）类目构成

（3）支付价格构成

（4）买家特征

（5）买家购买次数

（6）热销商品榜和热销店铺榜

第三节竞争店铺数据分析

一、竞争店铺的数据来源

竞争店铺数据分析主要包括以下几个方面。

（1）生意参谋“竞争情报”模块

（2）竞店关键指标趋势

（3）竞店数据榜

（4）竞店商品榜

（5）竞店入店来源对比

（6）竞店入店关键词对比

二、竞争店铺的配置和添加

竞争店铺的配置和添加主要涉及以下几个方面。

（1）自定义监控竞店群体

（2）可学习竞店群体

（3）增速快群体

（4）有流失关系群体

（5）店铺监控

三、竞争店铺的数据分析方法

竞争店铺的数据分析方法主要涉及以下几个方面。

（1）竞店的选择

（2）竞店关键指标对比

（3）竞店商品榜

（4）关键成交构成

（5）竞店入店来源对比

第四节竞品数据分析

一、竞品数据的来源

竞品数据的来源主要涉及以下几个方面。

（1）生意参谋“竞争情报”模块

（2）顾客流失竞争

（3）搜索竞争

二、竞品的配置和添加

竞品的配置和添加主要涉及以下几个方面。

（1）竞品配置

（2）竞品添加

（3）竞品监控

三、竞品对比案例分析

竞品对比案例分析主要涉及以下几个方面。

（1）竞品选择

（2）竞品关键指标对比

（3）竞品入店来源对比

（4）竞品详情页对比

第五节关键词数据分析

一、关键词数据的来源

（一）关键词的组成

在宝贝标题中，设置的关键词都有一个核心词，这就是常说的“词根”，这个词根就是售卖商品的名称，一般都是产品类目名称。

其他关键词主要包含以下几种类型。

（1）属性关键词：

指介绍商品的类别、规格、产地、材质、功用、特点等基本情况的字或者词；

（2）促销关键词：

指关于清仓、折扣、甩卖、赠送礼物等信息的字或者词；

（3）品牌关键词：

包括商品本身品牌或店铺品牌的字或者词；

（4）评价关键词：

主要作用是使人产生一种心理暗示，一般都是正面、褒义的形容词。

（二）搜索词的数据来源

（1）时间维度：

按日、周、月、年等进行统计累计值；

（2）类目维度：

按照一级、二级和三级类目进行统计；

（3）终端维度：

按照PC端、无线端进行统计，两者之和称为“所有终端”。

二、关键词数据的分析指标

（一）行业热词榜的分析指标

行业热词榜从以下5个方面来展示热搜的关键词。

（1）热门搜索词

（2）热门长尾词

（3）热门核心词

（4）热门品牌词

（5）热门修饰词

（二）搜索词查询的分析指标

1．当前搜索词的搜索趋势指标

2．当前搜索词的类目构成分析指标

3．当前搜索词的相关搜索词的分析指标

三、关键词数据分析的一般方法

（一）行业热词榜分析

1．热门搜索词分析

2．飙升修饰词分析

（二）搜索词查询的应用

1．搜索词详情数据分析

（1）关键词的搜索趋势分析

（2）类目构成的数据分析

2．相关搜索词数据分析

3．关联修饰词和关联热词数据分析

（三）宝贝黄金标题的打造方法

归纳与

提高

通过本章的学习，我们掌握了产品类目数据、品牌数据、竞争店铺数据、竞品数据以及关键词数据的分析方法。

数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能够精确地分析竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户的喜恶程度，还可以分析没成功的原因，以及带来收入的方法等。

电商市场行情数据分析同样如此，它对于店铺经营与产品销售来说具有非常重要的意义。

第6章店铺运营数据分析

教学内容

一、店铺实时数据分析

二、店铺交易结构数据分析

三、店铺售