TopBox(智投分析)：互联网数据分析对于优化客户体验的重要性
TopBox（智投分析）：互联网数据分析对于优化客户体验的重要性互联网的数据分析将人为的感性判断转化为定量分析，在提升客户体验上发挥着重要的作用。TopBox（智投分析）分析出来的数字是最能直观的反映业绩的一个衡量标准，而闲散的一堆数据是毫无用处的，只有经过有意识的加工、分析之后才能为我们的工作带来益处。
尤其是互联网上的贸易，我们无法单单从获得订单的数量上来确定是否有价值。例如，笔者是经营装备制造网的市场推广人员，每天需要进行大量的推广工作，包括博客推广、微博推广、论坛推广、QQ群推广、软文推广等等等等，而我每天繁忙的进行推广的成果如何度量呢? 数据归纳分析。又如https://www.360docs.net/doc/161128129.html,是一家韩国的网上购物商城，有1300万名客户，网站的日访问量接近100万人次。管理者发现，网站每次做活动促销的预期结果远远低于用户的响应，产生销售的商品比例不高，这一点让工作人员很困惑。
互联网数据分析的重要性
在意识到数据分析的重要性之后，就要付诸实际行动。数据分析并不是简单的罗列归纳大量的数据，在这方面https://www.360docs.net/doc/161128129.html,做的还是很不错的，可以参考一下。这家网上购物商城建立了客户行为分析数据库，用来测评每位访问者、访问的网页、访问者在网站上的浏览方式以及采取的行动。此外，数据库还捕获用户人口信息、购物车大小和转化率、订单数量及意向数量。
与单纯分析访问者数量不同的是，网站所采用的数据分析系统可通过对比每类促销活动的实际访问者 (电子邮件、广告、关键词等) 分析转化率 (购物车、立即采购、意向清单、采购完成)，因此可以详细分析渠道效率。同时，可以确认每类促销活动访问者搜索使用最多的关键词、位置和采购的商品。页面覆盖功能可以测量页面中每一项的点击率和访问者数量，测量页面中每个位置的价值，找出热点和非热点区域。
利用这种功能，网站可以立即更换流量低的货品，优化页面，并且开展有针对性的营销。更进一步，网站将数据分析的重点从下订单的过程延伸至购物车，以期找到阻碍客户购物的环节，提高转化率。通过分析访问者购物前的运动模式以及退出点，预测客户的购物模式，洞察每位客户的行为、需求和兴趣，以此来更加有效地促进客户采购，提高客户满意度。
通过互联网数据分析之后的结果，在实践中，Lotte仅通过用数据识别分析放弃购物车的原因，第一年网站的销售额便增加了1000万美元。
这正是数据分析所发挥的作用，它将人为的感性判断转化为定量分析，在提升客户体验上发挥着重要的作用。在互联网行业，数据对客户行为的分析很有意义。比如将行为相似的客户聚成相同的类。有些网民是职业女性，其网络浏览行为模式，如时间段、关注的网页内容、访问的频道与家庭主妇不太一样。
另外，公司面临的市场竞争愈益剧烈，会不断地有客户流失的问题。而客户流失的特征和模式要做数据分析之后才能知道一定的规律和特征。例如，一家航空公司在对客户订购流程的数据分析中，人们发现有较多客户总是会在某个步骤中停顿不前，最后放弃，结果发现网页和提示内容不合理，误将客户输入信息无效提示为舱位已无，导致了一些生意机会流失。
对于互联网企业，通过分析客户在线行为数据模式，可以发现很多改进机会，一方面改善了客户体验，同时也为企业带来了实实在在的利润。
互联网数据分析的八个重要方面
通常企业在做数据分析时，最重要的是业务问题导向、数据驱动、技术支持的指导原则。数据分析应用技术上有八个方面。
第一：固定的报表。比如定期反映用户访问量，报告产品销售量等。
第二：即席查询，支持灵活的查询分析，满足报表之外的信息需求。例如，查看购买了某些问题产品的客户有哪些，以实现主动客户服务。
第三：多维分析(OLAP)，从多个角度分析查询问题答案。比如从地理区域、产品线、时间、用户群等角度寻找销售量下降的原因在哪里。
第四：预警功能。比如某季度销售收入未达标时可以把数字标成高亮，或发送提醒消息进行重点关注。
第五：统计分析。比如通过回归分析，在价格、产品、服务、物流效率等诸因素中找出影响客户满意度的关键因素。
第六：预测分析(Forecasting)。比如预测未来一个月网站访问量是否会增加，应该如何增加网站的空间和性能部署，才能满足业务需求，保证用户的服务体验。
第七：数据挖掘建模分析，基于网络浏览行为，细分客户群，寻找每个客户群的行为特征以及潜在需求，推送个性化的信息和服务。
第八：优化分析。以网上零售业务的整个流程讲，比如根据线上的历史业务需求量，线下应该如何安排库存，才能避免库存资源的浪费，同时又能满足需求及时供应。
所有的这些，TopBox（智投分析）都能够帮你做到，因为它是能精准监测分析SEM广告、展示&社交广告、移动广告等各渠道带来的电话呼叫、在线询盘、电子商务订单、在线下载、线上注册等各个维度的营销效果ROI；有效定位高投资回报率关键字、广告创意及广告渠道；同时实现对各渠道来源用户行为及目标转化（比如注册，登录等）的监测分析，有效帮助广告主发掘高转化率页面，优化网站页面，提高业务转化率。只要是数据分析，TopBox（智投分析）都是一款很好的辅助工具。
在互联网的交易中，物流环节所占的比重是不言而喻的，客户非常有可能因为物流的服务而放弃或者选择购买产品。所以，在产品投递的物流环节，该如何安排配送的最佳路径，才能以最快的速度、较少的投递成本完成投递。再如沟通渠道方面，呼叫中心的客服资源该如何配置，才能既减少用户在线等待，不浪费用户的时间。在互联网行业，企业往往积累了很多客户行为等数据，向数据要价值，将企业数据资产转化为竞争优势，是一些成功的网络企业已经走出的道路，值得其他企业学习和借鉴。
数据分析有什么作用
数据分析有什么作用？ 很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是 怎么看待数据分析的作用。 数据分析的作用 单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。 改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面： 一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。 二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。 帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。 创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。 此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用，一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对
社会网络分析方法(总结)
社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自 由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第 三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可 视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法 使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵 准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们
数据分析能力对商业银行的重要性 (2)
数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数
据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得
数据化管理的意义和用途
数据化管理的意义和用途 数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。大致来讲数据化管理有如下五方面的作用： 一、量化管理 管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的： 该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。后来有一些变化，该店的店长离职。考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让
Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。为什么呢？人事经理不得要领！ 当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。那问题在哪呢？我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。 由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。 量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一
六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介
六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。
好程序员大数据分析在企业运营中的作用
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
(完整版)大数据时代对统计学的影响分析
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
数据分析重要性
数据分析重要性 数据分析，顾名思义，数据加分析。也就是说必须要以数据为先，分析为后。对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 可能说起来容易，但是要运用到实际过程当中就有一定困难，这是许多同学的肺腑之言。而为什么会造成这样的原因，我认为是两点原因：1，对主题以及思路的模糊 2，对数据分析重要性的缺乏 1，对主题以及思路的模糊 “思维决定意识，意识决定行动”对于数据分析思维是非常重要的一部分，当确定一个主题，我们必须迅速的对这个主题展开各方面的思考，而这个思考不仅仅是从哪方面入手这个简单，而是延续到后期对这个主题的各种分析。例如公司需要我对淘宝店铺进行数据分析，我们第一想到的就是数量，然后接着是月收入，各省店主比例，甚至可以细分到性别需求以及各个产品系列等等，但这点思维不足以支撑整个数据分析，我们还要思考到如何采集数据例如从搜索引擎寻找，自己亲自调查，或者是从数据分析网站上调取以前的数据在根据现在增长幅度进行计算匹配，这就是所谓的自我调查和二次资料。有了以上两种思路之后我们要想的就是“身临其境”,面对分析出的数据如何让自己，企业摆脱这种困境，也可以是提出建议找到平稳高效的发展策略。 2，对数据分析重要性的缺乏 “不以数据分析为基础的执行都是耍流氓”在我来看，数据分析的意义不仅仅是停留在对自己企业发展这一个片面的层次上。扩大来看数据分析是整个行业的运营核心，行业支柱，现在是信息社会，企业对于信息资料方面的需求已经可以说是垂涎三尺的地步。为什么国家，政府要对企业状况进行数据列表，为什么这么多的媒体机构，行业机构对每年数以千，以万计的数据进行分析，进行报道。从前面的“小三”大战我们能够深刻体会到数据的重要性，为什么小米会在短时间内被这么多人攻击，就是因为360对其数据进行分析统计。
企业数据统计的重要作用分析
企业经营与管理 QIYEJINGYINGYUGUANLI 138 弘扬求实、创新、高效、和谐的精神，树立“竞争就是学习力的竞争”观念，树立人力资本观念，倡导“我学、我练、我的岗位请放心”，帮助员工立足岗位养成良好的学习习惯，引导他们树立终身学习、全员学习、团队学习、全程学习的新理念，使员工在实践中完善自己，鼓励他们在岗位上成才，在工作中创新。 （三）大力开展技术创新活动，提高员工技术技能素质。广泛深入地开展职业技能培训、员工技术比武、岗位练兵活动，并将劳动竞赛、合理化建议、技术革新、发明创造等多种形式的群众性经济技术活动纳入企业整体技术创新规划和工作目标。激发员工钻研本职业务，提高岗位技能，掌握更多新知识、新技术和创造发明兴趣，不断提高他们的知识含量和科技含量，造就和培养更多的知识型、技能型员工。 总之，实施以人为本、以创新为动力的企业管理，是新时期市场 经济条件下企业生存乃至实现可持续发展的关键所在。因此，在企业文化的建设时，总结继承自己企业优良的传统文化，以市场为导向、紧扣企业发展和员工需求，切实提升创新发展能力是一种十分重要的选择和发展路径。 【参考文献】 [1]十八大报告辅导读本.人民出版社.2012.[2]高海晨.企业管理[J].高等教育出版社.2009. [3] 殷一平.论企业文化在企业管理中的地位[J].商场现代化.2007.(07). [4]徐沛林.论企业文化和企业管理创新研究[J].现代管理科学.2003.(12). [5]李俊山.刘俊生.提高企业核心竞争力的重要途径[J].沈阳农业大学学报(社会科学版).2008-02.10(1):30-32.[6]高海晨.企业管理[J].高等教育出版社.2009. 一、前言 对于现代企业而言，如何有效处理数据已经成为了企业管理的重要工作之一，数据处理的质量也成为了决定企业管理有效性的重要因素。基于这一认识，数据统计这一有效的管理手段成为了提高企业管理质量的重要方法，保证了企业数据的快速有效的处理。因此，在现代企业管理过程中，必须对数据统计引起足够的重视，要将数据统计作为企业管理的重要手段来看待，发挥数据统计的积极作用，提高企业管理的实际质量，满足企业发展的实际需求，保证现代企业的经营管理水平得到全面提高。 二、企业数据统计的基础分析 企业统计工作是一项通过对原始数据搜集、整理、汇总和计算对企业的面貌与发展进行分析的重要手段，企业统计数据质量是统计工作的生命线，抓好统计基础是统计工作的保障。是更好发挥统计信息、咨询、监督三大功能的基石。如果统计数据不准，基石不牢，统计信息就会失真，统计分析很难作出正确的判断，统计监督也难以有效实施。因此，把提高统计数据质量摆到更突出的战略地位，具有十分重要的意义。 统计基础主要包括统计分类标准、基本单位名录库、统计工作规范化和统计资料管理等内容。要做到为科学发展服务，就要确保统计数据真实可信；要实现统计工作科学发展，就要以扎实的统计基础作保障；要不断提高统计数据质量，进一步加大统计改革创新力度。企业基层单位，担负着采集原始统计数据的重任，是对各类原始数据的汇集，是各类统计报表的基础，基层统计人员在统计体系中处于最基础的地位，是确保统计数据质量的第一道防线，加强统计基层工作规范化建设和基层统计信息化建设，逐步实现全体基层统计人员利用计算机网络开展统计工作。要实现统计工作的准确性，必须保证仪表计量准确和记录的真实可靠。统计基础不扎实，技术手段再先进，统计工作也难以实现科学发展，统计数据质量也难以真正提高。也就不能实现现代企业的科学管理。 三、企业数据统计的重要作用分析 基于现代企业的现实需要，数据统计已经成为了企业管理的重要手段之一，在企业管理中发挥着越来越突出的作用，企业数据统计的重要作用主要表现在以下几个方面： （一）数据统计能够实现对企业所有数据的分类和处理。在现代企业的经营管理中，涉及的数据错综复杂，企业数据包含各类信息，如不进行仔细的分类和处理将无法实现企业的有序经营，将会制约企业的整体发展。应用了数据统计手段之后，企业经营管理中的所有数据都可以经过数据统计实现有效的分类和处理，保证企业管理的整体质量和最终效果。由此可见，数据统计对提高企业数据分类和处理能力具有重要作用。充分满足了企业经营管理的实际需要。企业数据统计的重要作用分析 富小芸/大庆市炼化公司产品营销部 163411 【摘 要】随着企业规模的不断扩大，企业管理的手段也在不断增加。为了有效应对企业日益复杂的管理数据，单纯依靠传统的管理手段已经很难达到目的。基于这一认识，许多企业开始寻求利用数据统计的方法，提高数据的统计质量，实现对复杂数据的分类和处理，满足企业管理的实际需要。因此，在企业管理中，必须对数据统计有全面正确的了解，要认识到数据统计对企业的重要作用，把握数据统计原则，认真做好数据统计工作，提高企业数据统计质量，提高企业管理水平，促进企业的快速健康发展。【关键词】企业；数据统计；重要作用 （二）数据统计能够综合企业的各类数据，进行分析比对。在针对现代企业的各类数据进行处理过程中，数据统计作为重要的管理手段，主要实现了对企业数据的精确分类，按照企业数据的类别进行细分，保证了同一类的信息能够得到有效的处理，同时提高了数据处理的准确性。另一方面，数据统计还实现了对企业数据的分析比对，这种分析比对是在数据分类的基础上开展的，保证了企业数据统计的整体结果满足实际需要，提高了企业数据的整体处理能力。 （三）数据统计能够形成良好的企业信息管理制度，提高企业信息管理质量。通过在现代企业中采用数据统计可以发现，数据统计已经促使企业建立了良好的信息管理制度，使企业能够依靠制度完善数据统计手段，在企业内部开展有效的数据统计业务，实现了对企业数据的有效处理，满足了企业经营管理的实际需要。因此，在现代企业中，数据统计的作用还表现在对管理制度建立的促进上，企业信息管理制度的建立就是其中最好的例子。我们应充分认识到数据统计对现代企业的重要影响，发挥数据统计的重要作用。 （四）数据统计能够实现对企业经营效益、管理效益和生产效益的分析。数据统计的主要目的是对企业的所有数据进行综合统计和对比分析，并对数据进行综合处理，从中总结企业发展趋势，为企业的管理决策提供重要依据。除此之外，数据统计的重要作用表现在对企业经营效益、管理效益和生产效益的分析上。利用数据统计手段，通过对企业的各项数据进行综合分析比对，能够得出企业经营效益、管理效益和生产效益数据，为企业的经营管理提供第一手的数据支持，满足企业的实际发展需要。所以，我们要对数据统计的作用有正确认识。 四、结论 通过本文的分析可知，在企业经营管理过程中，数据统计不但能够实现对企业数据信息的归类、分析和处理，还能够为企业经营管理提供重要的数据支持，保证企业能够实现数据的有效处理。所以，我们要认识到数据统计在企业中的重要作用，提高企业数据处理能力，满足企业的经营管理需要，为企业的快速健康稳定发展提供有力的数据支持。 【参考文献】 [1] 张邦文.数据挖掘在财务信息系统中的应用研究 [J].电脑知识与技术.2011年20期. [2] 丁增文.刘怀增.梁锋.敖耀庭.王志明.基于行为安全观察的管理系统研究 [J].内蒙古石油化工.2011年14期. [3] 邝仕升.陈火林.使用Excel 提高环境质量数据统计效率[J].科学之友.2011年10期. [4] 李雪燕;;数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用 [J];计算机与数字工程;2011年07期 [5] 翟才;;数据化管理在营销终端的应用 [J];西部皮革;2011年17期 [6] 许东升;左东广;王国华;赵东伟;;基于RFID技术的备件管理系统设计与应用 [J];现代电子技术;2011年16
大数据分析标准功能点简介.doc
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
论实验设计与数据处理的重要性知识讲解
论实验设计与数据处理的重要性
论实验验设计与数据处理的的重要性 实验设计与数据处理是以数理统计理论专业知识和实践经验为基础，科学地设计实验，并对所得实验数据进行分析，达到减少实验次数缩短实验周期迅速找到优化实验方案。 它又是一种广泛应用于工农业生产和科学研究过程中的普遍使用的科学计算方法，是产品设计质量管理和科学研究的重要工具。到目前为止，该学科经过百余年的发展，在各个科学领域的实验研究中起着重要的作用。化工类专业是需要实验与观测的学科专业，经常需要通过实验来优化工艺条件寻找变化规律，并通过对规律的研究达到产品质量好高效高产节能降耗等目的，尤其是优化工艺条件研究新品种解决新问题的实验过程中，未知的工艺因素操作因素甚至人为因素特别多，需要通过大量的实验来探索工艺条件。 1实验设计 科学合理的实验设计可以使实验达到事半功倍的效果，而严密准确的数据处理则可以帮助研究者从纷乱的数据中寻找出事物的内在规律。 一项科学合理的试验设计应做到：试验次数尽可能少；便于分析和处理试验数据；能获得满意的结果。 实验设计包括单因素试验的设计和多因素实验设计。 试验中只有一个影响因素，或虽有多个影响因素，在安排试验时，只考虑一个对指标影响最大的因素，其它因素尽量保持不变的试验，即为单因素试验。常用的单因素试验设计：黄金分割法（ 0.618法）、分数法、平行线法、交替法和调优法等。 多因素试验设计：正交试验设计、S/N比试验设计、产品三次设计、完全随机化试验设计、随机区组试验设计和正交拉丁方试验设计等。
实验室常用正交实验设计。 正交试验设计是依据数据的正交性（即均匀搭配）来进行试验方案设计。目前已经构造出了一套现成规格化的正交表。根据正交表的表头和其中的数字结构就可以科学地挑选试验条件（因素水平）合理地安排试验。 正交实验设计具有以下优点：能在众多的试验条件中选出代表性强的少数试验条件；根据代表性强的少数试验条件结果数据可推断出最佳的试验条件或生产工艺；通过试验数据的进一步分析处理，可以提供比实验结果本身多得多的对个因子的分析；在正交试验的基础上，不仅可以作方差分析，还能使回归分析等数据处理的计算变得十分简单；一种高效率、快速、经济的实验设计方法。 通过正交试验可确定出各因素对试验指标的影响规律，得知哪些因素的影响是主要的、哪些因素的影响是次要的、哪些因素之间存在相互影响；选出各因素的一个水平组合来确定最佳生产条件。 日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。正交表的使用大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。 试验研究可在三个层面上进行：实验室、中试和工业装置。不同层面由于风险大小不同而造成的损失大不一样。实验室最小、中试次之、工业装置最大。工业装置上的优化试验研究一般在开工初期进行，一旦生产稳定后，不会轻易更改。这部分工作主要借助于统计过程控制保证产品的合格率。实验室和中试层面上的试验研究可以经常改变，可在很宽的范围内调整参数进行优化。因此，试验设计主要在这两个阶段发挥作用。 2 数据处理
大数据、数据科学和数据分析的定义
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不
光环大数据：数据分析师的重要性
https://www.360docs.net/doc/161128129.html, 光环大数据：数据分析师的重要性 光环大数据培训了解到，这是一个“忙碌”的数据分析师，做公关、又做销售······果然是个多才的数据分析师。 人物档案： 厚龙毕业于重庆工商大学，本科和硕士都是统计专业，现在北京某互联网金融公司负责风险控制工作。 公关 作为统计系的学生，读书时就常常参加各种数学建模竞赛，也参与过一些市场调研和咨询的项目。在这个过程中，让我印象最深的不是数据处理和分析，反而是与人沟通的过程。 研一时，我与同学组成的团队参与了一个旅游策划公司的项目。我们作为乙方为甲方提供数据咨询。我们自己做数据收集、设计调查问卷。这是一个很复杂的过程，既要保证访问者的认可性，由于成本原因群体也不能太大。根据统计数据，我们给出一个旅游者的行为画像，根据出行的时间、频率、花费、交通工具等变量，采用聚类分析的方法，对用户进行细分，看他们分别适合什么样的产品。 我们调查的范围是重庆主城区，采样涵盖到不同景点、不同年龄段的人群。在做调查之前，我们去跑各个景区，跟游客聊天，对旅客的情况有一个“摸底”。我们去跟游客接触，去问问题，沟通这个环节至关重要。
https://www.360docs.net/doc/161128129.html, 工作之后，我越发觉得，身为分析师要具备一定的“公关”技能。 毕业之后我去了一家第三方支付公司。消费者刷卡时的个人信息存在一定安全隐患，我负责做线下的伪卡防范工作，就是从历史的安全隐患数据中发现问题，总结特征，建立危险识别模型，最终当交易发生的时候，通过概率值判断是不是盗刷。 风险控制是公司业务的支撑部门。公司的互联网业务会带来很多用户，支付是其中必不可少的一个环节，也是互联网金融的基础。 然而这是一个新行业，这意味着你没有扩样本。从几率学角度来讲，凡是有监督的模型，比如输入1到20个变量，输出只是一个变量，它只告诉你是或否，但拒绝还是不拒绝要自己判断。所以我需要去训练，训练是来自于历史数据的积累，没有历史数据就带来很大的困难，只能尝试建立半监督模型，在没有数据的情况下养数据。 我们提倡数据多维度、多样性，但你的数据权限可能是有限的，资源是有限的。在这个过程中你就需要接入其它部门的数据。你如何说服对方为你提供数据，这需要一定的沟通技巧和巧妙的专业呈现，让跨部门的同事信任你。 这个工作不能着急，要持续不断地沟通交流，时不时把你正在做的事情给对方看，让他了解你工作的内容，看到你的努力。 举个例子，在进行风险控制时，不可避免地会把用户体验降低。比如你在网上购买理财产品，注册一个账户，对密码的复杂度要求不够严谨，用户可能会觉得注册过程很方便流畅，但会带来风险。反之，比如12306以前出现过信息泄露的问题，它现在的验证码就变成图片验证，但过于麻烦，用户体验就不好。
房地产行业大数据分析的作用
https://www.360docs.net/doc/161128129.html, 房地产行业大数据分析的作用 在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。 然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。
https://www.360docs.net/doc/161128129.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求 这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。 数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通
https://www.360docs.net/doc/161128129.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。 例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。 二、房地产大数据有助于精确行业市场定位 企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
数据分析在销售决策中的作用
促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。 尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应用中，数据分析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。 对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。一方面，若不投入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效率低下; 另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。零售企业在数据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。数据分析被公认为是提升信息系统价值的有力工具，但很少见到真正成功的案例。投还是不投，真是很为难。不过，在笔者看来数据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。 数据分析并不神秘 事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个神话。今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。实际上，笔者甚至认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它，了解它。 笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。他们的店长凭借着多年的经验管理着门店。店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。 这些变化真的影响了门店销售吗？如果是，具体影响了哪些商品的销售呢？这些店长却说不清楚，只是一种感觉。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。我们企业的老总每天关注的公司销售额，但业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。 笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低？影响这些大类销售降低的原因是哪些？用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足; 用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围消费者的消费能力; 用捆绑来增加客单数和客单价; 用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析它是否对某类商品的销售起到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。 将信息技术与业务知识融合 在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数据报表中发现“不懂业务的痕迹”。 有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。 是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括: 某些暂时缺货的商品销售量肯定低的; 某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰; 某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由