数据分析行业的误区(一)

很多人对于数据分析行业都是比较向往的，于是他们通过努力学习数据分析知识成为了数据

分析师，大家在进行数据分析的时候会不断提高自己的实力。当大家变得更有经验的时候，

很多人认为自己可以担任数据分析师的工作，并能够将其发展为数据科学家。其实这种想法

是错误的，数据分析师不是数据科学家的初级阶段，这两种职业是完全不同的两个东西。下

面就由小编为大家讲解一下这个内容。

大家可能听说一个词就是隔行如隔山，如果数据分析师想进入数据科学会存在很大的障碍。

因为他们没有必备的工具，所以不管他们是否拥有正确的技能，都不能立即开始做数据科学。在前面我们提到的数据科学需要的工具，那么数据科学需要什么工具呢？一般来说，数据科

学需要的工具需要有获得完整的生产数据、访问数据工具去做某事（hadop，spark，compute instances）、访问代码库（code repositories）。这些东西我们可以快速的通过学习获得，不过，虽然这些东西可以在快速学习获得，但还有其他的东西难以获得。这里说的其他的东西就是

不熟悉公司的技术堆栈（stack）以及没有对堆栈执行功能进行必要更改的任务等。

我们需要知道，不管我们是在什么公司进行工作，都需要经过培训才能够做到做出自己的贡献，我们在进行数据分析的时候不只是走进一个软件团队。有时需要培训才能为团队中的新

开发人员做出第一个真正的贡献。对于来自不同业务部门的外部人员来说，是比较困难的。

如果大家想成为一名数据分析师想转行到数据科学家，需要我们忘记一切，从零开始，每个人都是一个杯子，只要放空自己，才能够装满更多的东西。当然，我们如果想要转行数据科学家的话，需要我们进入全面的数据科学领域，这样我们能够从入门级的工程中学习到一些新的知识，这样我们才能够成为一名更好的数据科学家。由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，在下一篇文章中我们会为大家介绍一下数据分析行业中的另外一个误区，那就是数据分析是数据科学的良好训练。希望这篇文章能够帮助到大家，最后感谢大家的阅读。

高频数据的分析

第30卷第3期财经研究Vol. 30 No. 3 2m4年3月Journal Of Finance and Economics 、了· 2004 ．蠶獼罎与常宁l ,徐国祥2 （1 ·上海财经大学统计学系，上海2m433； 2·上海财经大学应用统计研究中心，上海200433）摘要：近年来，在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和难点问题。本文讨论了金融高频数据的概念和特征，分析了对高频数据分析的基本动因，阐述了金融高頻数据分析已涉及的主要领域，探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。最后，还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一領域应用研究的重占关饢词：金融市场；证券市场；金融高频数据分析；市场微观结构中图分类号：F830· 91文献标识码：A文章编号：1佣1一9952（2m4）03m031m9 、金融高频数据及其特征分析 1 ·什么是金融高频数据近年来，计算工具与计算方法的发展，极大地降低了数据记录和存储的成本，使得对大规模数据库的分析成为可能。所以，许多科学领域的数据都开始以越来越精细的时间刻度来收集，这样的数据被称为高频数据（hig frequen一 cy data)。金融市场中，逐笔交易数据（transaction-by-transaction data)或逐秒记录数据(tick-by-tick data）就是高频数据的例子，值得注意的是这里的时间通常是以“秒”来计量的，具体如NYSE(New York Stock Exchange)的交易与报价数据库(Trades and Quotes）所记录的从1992年至今的NYSE、NASDAQ和AMEX(American Exchange)的全部证券的日内交易和报价数据、rkeley期权数据库所提供的1976年8月至1996年12咒的期权交易数据、以及美国外汇交易HFDF93数据库中德国马克一美元的现汇交易报价数据等，都是金融高频数据。 2．金融高频数据的主要特征收穰日期：2m3彐2m8 作者简介：常宁（1973一），女，陕西西安人，上海财经大学统计学系教师，经济学博士；徐国样（1960一），男，上海人，上海财经大学应用统计研究中心主任，统计学系教授，博士生导师。财研兜2004耸与传统的低频率观测数据（如周数据、月度数据等）相比，按照更短时间间隔所取得的金融高频数据呈现出了一些独有的特征，正是这些特征，诱发了人们对金融高频数据分析的日益浓厚的兴趣。以NYSE的交易数据为例，金融高频数据主要有四个特征：

电商运营指标体系

电商运营指标体系电商数据运营指标体系本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：（1）流量类指标 o独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个

用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。（2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。（3）总体销售业绩指标 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。（4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 o毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的

电子商务如何进行运营数据分析

电子商务如何进行运营数据分析作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据：二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三

甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了

Excel常用函数介绍、办公室Excel、数据分析必备知识

Excel常用函数分享
By 悠识
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什么是Excel函数？
? Excel函数是一个公式。一个可以预先定义、执行计算、分析等处理数据的特殊公式。 ? 运用函数，我们可以：分析和处理日期值和时间值、查找数据、确定单元格中的数据类型、计算平均值、排序显示和运算文本数据等
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如何用函数？
1.单元格编辑
2.公式下选择函数
3.单击“fx"按钮，打开函数列表框，从中选择所需的函数；
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函数参数常用符号及表示方法
u 函数公式中的文本必须在英文状态下，如：〝函数〞（英文状态下双引号）;而非直接输入函数或“函数” u 连接符: & 如：〝文〞& 〝本〞的值为文本 u 空值/空格的表示法: 空值：〝〞空格：〝〞
u 相关数学符号:<>（不等于）;>=（大于等于）;<=（小于等于） u 单元格的相对引用B3，绝对引用$B$3，混合引用$B3，B$3.
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CONTENTS
日期函数查找引用函数逻辑函数数学统计函数文本函数
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日期函数 DAY
求出指定日期或引用单元格中的日期的天数函数表达式 =DAY (返回一个月中第几天的数值）日期函数表达式 =DATE(year， month，day）
YEAR
求出指定日期或引用单元格中的日期的年份函数表达式 =YEAR(返回日期的年份）
MONTH
求出指定日期或引用单元格中的日期的月份函数表达式 =MONTH(返回月份值）
DATE
给出指定数值的
6
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电商平台的数据分析

一、主要路径分析一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如：对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户；对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。二、行为数据分析分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。二、天猫代运营商分布情况汇总上海86家广东70家浙江81家江苏16家北京26家福建28家，厦门12家其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

医药医疗大数据

竭诚为您提供优质文档/双击可除医药医疗大数据篇一：大数据在医药行业应用的15个场景除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可

以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。一、临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

关于手机市场价格数据的研究

关于手机市场价格数据的研究 ——基于线性回归模型实证分析重庆大学李超群、杨柳、李梨目录内容提要 (3) 一、手机市场现状及相关研究分析 (3) 1、品牌关注格局 (3) 2、产品关注格局 (4) 3、细分市场关注格局 (5) （1）、不同类型产品关注分析 (5) （2）、不同价格段产品关注分析 (6) （3）、不同屏幕尺寸产品关注分析 (7) （4）、不同像素产品关注分析 (8) 二、模型构建前的准备 (8) 1、数据的来源 (8) 2、模型的选择 (8) 三、用模型分析手机市场价格的相关关系 (9) 1、R软件 (9) 2、SPSS (12) 四、宏观分析 (16) 五、结论与建议 (17)

六、附录 (18) 附录1 (18) 附录2 (20) 附录3 (22) 内容提要：本文采用线性回归模型，着重于研究我国手机市场的价格波动情况，解释何种因素导致这种情形的发生，并且研究该一种或者几种因素与手机价格变化的影响情况。关键词：手机市场价格因素统计分析一、手机市场现状及相关研究分析 2011年第一季度中国手机市场延续着2010年风起云涌的竞争态势，随着智能手机市场竞争的加剧，各大品牌在新的竞争形势下调整品牌、产品战略，力争占据制高点。与去年相比，中国手机市场品牌及产品关注格局发生了明显变化。在新品上市方面，国内外品牌互不相让，智能、3G新品频出。互联网消费调研中心ZDC通过对中国手机市场数据的统计，推出2011年第一季度中国手机市场研究报告(简版)。 1、品牌关注格局：诺基亚、三星、摩托罗拉位居用户关注前三甲，受Symbian智能手机影响，诺基亚用户关注度持续下滑。三星、摩托罗拉关注比例小幅上升。其中三星、摩托罗拉两大品牌关注比例可谓旗鼓相当。HTC则紧追摩托罗拉。第一阵营品牌间竞争加剧。与2010年同期相比，诺基亚关注比例下滑明显，下降近15个百分点。摩托罗拉则在Android的提升作用下，用户关注度由3.8%增长至10.5%，上升明显。

电商运营模式之数据分析

电商运营模式之数据分析电商运营模式中最重要的莫过于就是数据分析了，不会数据分析，你就很难抓住你的客户，那下面就由中公优就业的老师给大家介绍一下有关数据分析的内容。在电商运营中，基于用户层面的数据分析：不管是做网站运营，还是电商运营，数据分析是必不可少的工作之一，基于真实数据下的数据统计，通过全局的数据分析，找出问题，然后在运营当中解决问题。比如网站运营会关注收录数、PV、UV、跳出率等数据，万商堂认为在电商运营中，基于用户层面的分析，其实与网站运营关注的数据差不多。图中各项数据以周为单位进行每日数据对比，另外还要重点观察购物车、下单、转化这一过程的环比数据情况。在电商运营中，基于订单层面的数据分析：各节点转化率分析一般是首页-列表页转化率，列表页-祥情页转化率，祥情页-支付页转化率，支付页-支付成功转化率。在进行销售额的数据统计与分析时，建议减去平台补贴情况的相关数据。电商运营的具体过程中我们还要进行净利润的数据统计啊，忙活了这么久，总得知道自己赚了多少钱吧。还有资金回笼率、产销率、毛利率、费用率(不包含商品的各类成本)等等。

在电商运营中，基于数据分析涉及的工具在我们刚刚接触到电商运营时，其实上级往往会先让你进行一统计数据的活，比如这个市场大不大，竞争对手有哪些，竞争对手的销售好不好等等。基于宏观上的数据，互联网上就有现成的，我们要的只是统计好就好了。一些常见的数据统计工具有： 1、Excel 2、siteflow电子商务数据分析工具 3、BDP数据分析工具，善于展现图表分析 4、百度统计，站长统计等网站数据统计工具更多知识干货分享，尽在中公优就业，>>>点击进入。点击查看>>>中公IT优就业封闭式培训，包食宿，学费贷款，交通补贴，推荐就业

如何获取医药行业数据

一文知如何高效获取医药行业数据【导读】在这个大数据的时代，报告没有表格和柱状图线形图，没有数据，读者们就会质疑论点的可靠性，数据挖掘数据分析的神化，让决策看起来更有说服力和可行性。无论你觉得这些数字多么苍白无力，只要备注了专业的第三方机构的出处，它就会身价倍增，公众就会增加对它的信任感而不在质疑。 1企业数据 1.1企业财报数据来源：企业历年年报（金融界、新浪、雪球等专业的金融机构都会有上市公司的年报）；首次上市招股说明书在证监局有的下；券商行研。分析要点：收入与成本，毛利率利润率增长率各种率等等。建议几年年报都要下，看看数据有无造假。财报是重中之重。 1.2企业在行业的地位 1.2.1企业历年业绩增长率与行业增长率比较

行业增长率数据来源：商务部、工信部、药监局、卫计委等报道；券商行研；媒体相关评论。分析要点：企业增长趋势和行业增长趋势是否一致。企业不同细分行业关注的数据来源侧重点有所不同，例如零售药店业更关注商业部对医药流通行业的年报。生产企业更关注工信部的生产产值的每月报告。当然企业所在行业的增长趋势如何同样值得关注。但是我们也要注意，第三方的数据仅仅是作为公司现状和外界均值比较的参考值。需知业界各著名第三方平均20%的行业增长率是推算出来的，因为市场规模的放大倍数是“统计推算”出来的，不同推算方案结果不一。 1.2.2企业在行业的排名数据来源：工信部、商务部等。分析要点：做医院渠道的要关注工信部的排名，此排名会影响招投标的分值，但也仅仅是多家的产品会关注，独家产品基本不受分值影响。普药同样不受工信部的排名影响。药店零售行业关注商务部排名。

投资研究中的大数据分析趋势及应用

投资研究中的大数据分析趋势及应用规划研究部李芮宏观研究通常被视作大类资产配置的起点：以美林时钟和风险平价为代表的资产配置模型，建立了宏观经济状态和各类资产表现的理论和逻辑关联，从而奠定了当前投资研究中“自上而下”分析的基础。然而，对于投资者而言，即便明确了宏观经济走势和大类资产表现之间的关系，也并不意味着能够轻松完成资产配置的工作，因为现代经济具有高度复杂性，其趋势和拐点均难以直观呈现在某一特定表征上。尤其在近些年来，随着技术革新和产业演进，新模式、新业态层出不穷，导致传统统计方法所搜集的信息量正在逐步缩减和偏离。如此一来，投资者如果希望更加精准及时地判断宏观经济的未来走势，就必须修正传统的统计方法，加入新的统计参数和变量，建立更加完整的分析框架及相应数据库。在这一方面，近年来蓬勃发展的大数据分析无疑值得关注。一、传统宏观经济分析与大数据分析传统宏观经济分析建立在凯恩斯提出的总需求框架上，一般以GDP增长核算为基础，通过将总需求分解到消费、投资、出口等多个驱动因素上，并区分代表“量”的实际产出

和代表“价”的货币指标，来对经济活动做出整体性的刻画和分析。这一分析框架在逻辑体系上似乎无懈可击，但具体到统计手段上却存在几个较为明显的缺陷：一是受制于人力物力条件限制，传统统计方法几乎完全建立在抽样基础上，尽管在中心极限定理假设下，大样本群体的参数会无限接近总体，但由于现实中许多变量的并不完全为正态分布，抽样统计必定会牺牲掉总体的部分信息；二是传统指标的涵盖范围越来越难以适应当前经济结构和形态的快速变化，例如随着网络线上消费的兴起，传统的商贸零售销售等指标可能无法准确描述居民整体消费情况；三是数据的时效性较低，传统经济指标一般采取问卷和自愿填报的方式经自下而上汇总而来，过程存在较长时滞，一些指标发布延时多达数月之久；四是传统经济统计存在明显的激励不相容问题，上级统计部门严重依赖下级统计部门的统计结果，却无法完全控制下级统计部门或经济主体报送数据的质量，导致数据失真情况时有发生。上述缺陷汇聚到一起，使得当前传统经济统计的结果出现不全面、不准确、不及时的问题。值得庆幸的是，大数据分析的兴起可以有效克服上述传统经济统计的缺陷。关于大数据的界定目前尚没有一致观点，但一般公认，大数据的特点可以用“4V”即大量化（V olume）、高速化（Velocity）、多样化（Va riety）和价值化（Value）来

医药行业数据分析

医药行业数据分析数据点评： 2010年 1～2月，医药制造业（不含医疗器械）实现累计收入1,430亿元，同比增长28%；取得利润总额 147.5 亿元，同比增长 45.7%，增速均处于 08以来较高水平，行业基本面良好。从盈利能力看行业整体毛利率持续上升，达到32.3%，相比2009 年全年上升 1.6个百分点，是 06年以来最高水平；行业销售利润率从 09年年初持续上升，达到 10.3%；同时行业整体资产负债率延续 99 年以来持续下降的趋势。从出口交货值来看：医药行业 1~2 月出口交货值达到 130 亿元，同比增长 37.2%，远超过历史水平，09 年医药行业同比仅增长 4.8%，06~08 年平均增速是18%，出口反弹非常强劲。一季度上市公司经营亦反映了行业良好发展趋势。经营性业绩增速预计超过 50%的有上海医药（重组因素）、东阿阿胶、鱼跃医疗；云南白药、双鹭药业、康缘药业、三九医药、华东医药等经营性业绩增速预计在 30%-50%之间；经营性业绩增速预计在20－30%之间的有恒瑞医药、天士力、丽珠集团、海正药业；经营性业绩增速预计在10%-20%之间的有国药股份、华海药业、片仔癀、哈药集团、同仁堂、同仁堂科技、泰和诚（https://www.360docs.net/doc/a4785676.html,）；受累于VC价格下跌，中国制药(1093.HK)一季度业绩估计有小幅下降。从各个子行业数据来看：1~2 月度收入同比增速排序是：生物生化（37.8%）、兽药（35.4%）、中药饮片（31.65%）、卫生材料（30.3%）、中成药（30.1%）、医疗器械（29.1%）、化学原料药（28.2%）、和化学制剂（23.3%）；利润总额同比增速排序是：兽药（72.0%）、化学原料药（62.8%）、中成药（52.7%）、卫生材料（42.3%）、化学制剂（39.5%）、中药饮片（37.1%）、生物生化（29.6%）和医疗器械（-3.7%）；出口交货值增速排序分别是中成药（74%）、中药饮片（54%）、生物生化（50.3%）、化学制剂（46.1%）、化学原料药（32.9%）、医疗器械（22%）、卫生材料（13.8%）和兽药（10.9%）。奇正藏药（002287.CH）挖掘藏药资源，推动产品发展主要产品情况奇正从外用药开始做，主要集中于骨骼肌肉系统。之所以从外用药市场切入，主要由于藏药理论需要宣传引导，消费者需要一个接受过程。贴膏是一个民间秘方，奇正拿到后进行了工艺创新，对药材保存等进行了改善，制作时把药膏和水分脱离，使用时应用润湿剂进行药性复原。内地消费者从奇正开始了解藏药，组织媒体记者进行体验，医院环节销售占比例40％，其他60％在OTC环节。2009 年消痛贴价格有小幅提升，2010年未有产品提价预期，目前出厂价格10.45元，最高零售价 15.7 元。发扬藏药资源藏药在心脑血管、消化、呼吸、妇科领域都有较

电商运营中的几组关键数据

电商运营中的几组关键数据数据分析是电商本该最强势的能力，用户的基本信息、购物偏好、浏览轨迹、卖了多少商品等，电商都看得清清楚楚。一、传统企业转型电商的基础数据 1.UV（独立访客数UniqueVisitors）指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。UV提供了一定时间内不同观众数屈的统计指标，而没有反映出网站的全面活动。通过1P和Cookie是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV 值。当客户第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie，通常放在这个客户端电脑的C盘当中。在这个Cookie中会分配一个独一无二的编号，这其中会记录一些访问服务器的信息，如访问时间，访问了哪些页面等。当你下次再访问这个服务器的时候，服务器就可以直接从你的电脑中找到上一次放进去的Cookie文件，并且对其进行一些更新，但那个独一无二的编号是不会变的。 2.PV（页面浏览数PageViews）即页面浏览量，或点击量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。具体地说，PV值就是所有访问者在

24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request）,网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV。那么症这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 3.IP即独立IP数 lP可以理解为独立IP的访问用户，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量，同—IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1。但是假如说两台机器访问而使用的是同一个IP,那么只能算是一个IP的访问。 IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。UV 大于IP,这种情况就是在网吧、学校、公司等，公用相间IP的场所中不同的用户，或者多种不同浏览器访问您的网站，那么UV数会大于IP数。UV小于IP,在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上网，所以同一个用户在家里不同时间访问您的网站时，IP可能会不同，因为它会根据时间变动lP,即动态的IP地址，但是实际访客数唯—，便会出现UV数小于IP数。 4.VV（VisitView）访客的访问次数记录所有访客一天内访问了多少次您的网站，当访客完成浏览并

医药行业企业盈利能力影响因素实证分析

医药行业盈利能力影响因素实证分析摘要采用我国医药行业上市公司2013年的数据,运用相关分析和回归分析的实证分析方法分别对企业销售盈利能力和资产盈利能力的影响因素进行实证分析。结果表明:总资产周转率对销售盈利能力有负向作用,速动比率对销售盈利能力起正向作用;总资产周转率和速动比率对资产盈利能力有正向作用权益乘数对资产盈利能力有负向作用。总体来说,医药行业盈利能力受速动比率、总资产周转率和权益乘数的显著影响，即医药行业的盈利能力主要受到营运能力、偿债能力和资本结构的影响。关键词：医药行业;盈利能力;影响因素

目录 1.引言 (1) 1.1.选题依据 (1) 1.2.医药行业简介 (1) 1.3.企业盈利能力影响因素文献综述 (2) 2.研究设计 (2) 2.1.研究问题 (2) 2.2.数据来源与样本 (3) 2.3.指标选取 (3) 2.4.模型构建 (3) 3.实证研究 (3) 3.1.相关性分析 (3) 3.2.回归分析 (4) 3.2.1.销售盈利能力影响因素分析 (4) 3.2.2.资产盈利能力影响因素分析 (5) 4.结论 (5) 5.建议 (6) 参考文献 (7)

1.引言企业作为市场经济的主体，生产经营的最终目的是实现利润最大化，盈利能力分析具有重要的作用。企业进行盈利能力分析的目的是利用盈利分析的相关指标来评价和反映企业的发展情况和经营状况，同时利用分析结果发现和纠正企业经营管理中的问题，从而提高企业经营管理水平和综合竞争力。 1.1.选题依据医药行业在投资界拥有“永不衰落的朝阳产业”的美誉，2003年英国《金融时报》500强企业所属行业中，制药业是仅次于银行业的全球最有投资价值的行业。它具有高投入、高产出、高风险、高技术密集型的特点，世界各国都把医药制造业作为重点产业，它的发展已成为21世纪重要的经济增长点，是目前世界上发展最快、竞争最激烈的高技术产业之一。目前，由于我国医药流通行业数量多，集中度低的现状致使行业盈利能力较低，本文选取医药行业2013年部分上市公司可能影响盈利能力的数据，分析影响医药行业盈利能力的主要因素，并提出解决方案。 1.2.医药行业简介医药行业是指对资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过加工制造过程，转化为可供人们使用的医疗工业品与消费品的行业。它是世界上公认的最具发展前景的国际化高技术产业之一，也是世界贸易增长最快的朝阳产业之一。从2003年至2009年，我国医药行业工业产值从3103亿元增长到10382亿元，平均年复合增长率达22.30%，高出同时期我国国内生产总值平均年复合增长率近6个百分点。截止至2009年底，我国年主营业务收入在500万以上的制药企业共计6807家，其主营业务收入共计9087亿元，从业人数共计160万人。

招标采购大数据分析中的合理价格区间预测方案研究

2019年1月第22卷第1期Jan.2019,Vol.22,No.1 大数据专题 Big Data Special Reports 电力大数据 POWER SYSTEMS AND BIG DATA 招标采购大数据分析中的合理价格区间预测方案研究魏俊奎［，齐强2,王国梁「，金头' (1.国网安徽省电力有限公司，安徽合肥230022； 2.华东师范大学计算机科学与技术系200062: 3.国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，安徽合肥230061 摘要：为了预测合理的招标采购价格区间，首先通过对以往所有同类招标过程数据的训练得出一个SVM模型，再依据本次招标的投标价适应模型估算出一个合理中标值因为能采用的特征值较少，对SVM调参不能解决优化的问题，如何求取合理中标值左右两端的合理偏差值，本文比较了两种方法，第一种是将大量同类数据的预测结果与实际值对比，去噪后将最大值作为合理偏差值；第二种则利用假设性检验原则验证在合理中标值左右存在的投标个数百分比，中标价往往在这个偏移范围内第二种方法很好地解决了投标价差距较大的情况，在假设历史中标价格均为合理中标价格的前提下，准确度能达到90%以上，并确保结果具有相当的参考价值，证明利用学习算法预测合理中标价具有较高可行性关键词：中标价格预测；区间预测;Spaik；SVM；假设性检验文章编号：2096-4633(2019)01-0085-09中图分类号：C39文献标志码：B 公开招标，既能促进市场竞争的公开、公平，更有利于招标企业从数量不等的供应商中挑选出最适合者,确保业务的顺利开展然而在当前的市场环境下，低价中标、高价中标等不良情况却屡见不鲜【：低价中标往往致使货物产品质量难以合格,阻碍项目的正常开展，轻则带来追加货款、工期滞后等问题，重则导致豆腐渣工程，危及国民安全；高价中标则给招标企业带来不必要负担，宜接影响项目的质量和利润，也容易滋生招标人与投标人暗中串联、贪污、贿赂等腐败行为°预估合理价格区间能起到有效监督、计划的作用，为企业活动的成本控制提供合理参考。而如何给出一个合理、准确的价格参考区间，则成为企业管理人员必须解决的核心问题之一。合理价格区间估计的相关研究H前大多停留在理论阐述阶段7，本文将以某电网公司2014年至2017年的招标采购信息为例,探讨并给出一个基于大数据分析的预测未来招标合理价格区间的通用解决方案。欲精确预测合理中标价格，原则上需要找到与其具有映射或者约束关系的变量，例如可以考虑以下两个相关因素：首先考虑招标物资的市场价格，物资类招标项冃中标价的变动与市场价变动存在密切关系.本文招标采购的物资均为市面上大量售卖的基础电器,市场环境可考虑为垄断竞争市场：在此前提下，预测价格变动需要知道各个供应商的产量水平这超出了我们已掌握的数据范畴：其次考虑招标的基准价格.基准价格是企业招标采购评分过程中，根据所有投标价以及企业自行设计的算法计算出的一个基准值，根据该值与供货商投标价的关系计算得分这个值与中标价之间存在显著的密切关联，因此根据历史采购的投标价集合以及中标价预估合理价格区间是一种可以尝试的思路。本文讨论并实现支持向量机(support vector machine,SVM)算法的解决方案，从多个角度对中标价进行了预测，寻找最优预测区间，并分析了该方案的工程应用、推广价值。 1数据的分类与整理本文目标是预测合理中标价格区间，可从两个角度去构造：第一个先预测一个最小合理中标价格P_min, ?84?

浅析电商平台数据指标分析

浅析电商数据分析整体运营分析电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。访客分析分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析：访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客单价、访客转化率等； ●访客购买矩阵分析：每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如，我们以2008年册的用户来说明，这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度； ●访客购买次数分析：人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献； ●访客首次购买分析：了解访客首次访问到首次下单的时间段分布，可以了解用户消费习惯； ●访客平均客单价分析：了解访客平均消费金额的区间分布，了解访客消费水平； ●访客转化漏斗：访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访客、完成订单访客；

●访客转化率：访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率； ●访客复购率分析：日期、复购访客数、订单访客、复购率； ●访客活跃度分析：日期、活跃访客数、订单访客、活跃率；订单溯源分析分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据，提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析，帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细：订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等； ●订单访客：产生订单的访客，订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等； ●订单趋势：包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等； ●汇总分析：每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等； ●订单集中度分析：支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购物车分析等；分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。

医药行业分析员职位要求

医药行业分析员职位要求医药行业分析师针对医药市场领域做深入调研，准确定位医药市场现状、动态，预测并制作市场模型。医药行业分析师栖身于整个医药行业，掌握医药行业的宏观情况。医药行业分析师的职业要求： 1、行业经验。顾名思义，医药行业分析师须对医药行业有丰富的经验积累，对有一定观感和常识，熟知行业规律。 2、知识结构。在知识结构方面应同时具备心理学、经济学、社会学和管理学等多方面的专业知识。 3、沟通能力。医药行业分上下游、产业链，每一个重要环节需要长期频繁拜访，才能积累真实有效的信息，人际关系在这里是信息资源。行业分析师作为信息的发布者，必须先是信息的收集者和整理者。因此，一定要重视维护经营信息资源。川财证券医业行业分析一、岗位职责 1、构建并完善行业研究框架，建立行业数据库，跟踪并预测行业发展态势； 2、覆盖行业重点公司，建立并完善公司财务模型，推荐股票标的； 3、就行业和公司动态撰写专题、深度和点评报告； 4、积极主动同内外部客户进行交流； 5、配合团队的研究、服务工作。二、职位要求 1、专业全日制硕士/博士研究生，医科专业，有经济管理相关背景为佳； 2、在证券公司或投资机构从事医药行业研究2年以上； 3、有突出的分析能力、解决问题能力及沟通能力； 4、工作刻苦，能承受高负荷的工作强度； 5、财务功底扎实，有CPA或审计经验为佳； 6、英语流利，熟悉海外文献及产业资料；新浪财道（上海）信息技术有限公司本岗位由聚桐分析提供，聚桐分析是新浪财道公司的发起方及联合运营方之一。聚桐分析在原有2000多名机构投资人基础上不断扩大，优质投研信息在此平台持续产生。在未来一年，聚桐分析将构建百家香港成长型上市公司的专业分析平台，聚合2万名左右港股核心参与者。具备互联网思维的证券分析师将是这一平台的关键节点，并通过聚桐分析获得快速成长。本岗位欢迎在医药领域有2年以上工作经验、具备一定的金融理论基础、对证券分析有浓厚兴趣、渴望通过与资本市场核心参与者交流洞悉公司投研本质的勤奋型研究员投递。