商務數據都有哪些

A. 商業數據分析師一般分析哪些數據

用戶分析

用戶的特徵和用戶的需求，一般是將用戶分為新老用戶來進行分析，其次是使用FRM模型識別優質客戶，最後就是需要將人貨場串聯起來做一個分析，為CRM系統提供一個依據。

商品的分析

商品的銷售情況，當前熱銷滯銷商品。

物流地圖

對於當前用戶的分布以及物流方面的成本考慮。

ABC分類監控

對於商品的一種默認分類方法，ABC管理就是把物品分為三類，例如把占總數10%左右的高價值的貨物定位A類;占總數70%左右的價格低的物品定為C類;A、C之間的20%則為B類。在庫存管理中應區別對待各類物品，A類物品應在不發生缺貨條件下盡可能減少庫存，試行小批量訂貨，每月盤點;C類則可能定製安全庫存水平，進行一般管理，訂貨批量大，年終盤點;B類則在兩者之間，半年盤點一次。

預售情況的分析

預售下單與預售支付之間的對比。

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B. 電子商務數據分析的指標有哪些並做出詳細論述

摘要 親，答案如下哦：

C. 商業數據分析的內容有哪些

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

D. 電子商務數據有哪些分類

按照交易對象分類，電子商務可以分為四種類型：
（1）企業與消費者之間的電子商務，即B2C（Business to Consumer）。（2）企業與企業之間的電子商務，即B2B（Business to Business）。
（3）消費者與消費者之間的電子商務，即C2C（Consumer to Consumer）。
（4）企業與政府，即B2G（Business to Government）方面的電子商務。這種商務活動覆蓋企業與政府組織間的各項事務。
2．按照支付發生情況分類
按照是否有支付情況發生，電子商務可以分為電子事務處理和電子貿易處理。前者的應用如網上報稅、網上辦公等，後者應用如網上購物、網上交費等。
3．按照商務活動內容分類
按照商務活動的內容分類，電子商務主要包括兩類商業活動：一是間接電子商務——有形貨物的電子訂貨，它仍然需要利用通過物流系統，將貨物運送到消費者手中。一般來說，電子商務的物流配送會通過第三方物流企業來完成，如郵政服務和商業快遞送貨等。二是直接電子商務——無形貨物和服務，如計算機軟體、數碼產品、娛樂內容的網上訂購、付款和交付。一般來說間接電子商務受到物流配送系統的約束，直接電子商務則無需顧慮地理界線，直接講行交易。
4．按照使用網路類型分類
根據使用網路類型的不同，電子商務目前主要有三種形式：第一種形式是EDI（lectronic Data Interchange，電子數據交換）商務；第二種形式是互聯網（Internet）商務；第三種形式是]ntranet（內聯網）商務和Extranet（外聯網）商務。

E. 商務數據分析與應用具體覆蓋在哪些

摘要 您好，主要覆蓋在電子商務和大數據領域。目前隨著大數據的廣泛深入應用，電子商務的發展也呈現出了新特點和新局面：多元化的人才培育需求，多業態的數字資源共享，多維度的數據應用協同創新，多樣化的數據經濟一體化。面對新常態下的社會發展新常態，這對商務數據分析與應用專業的發展與規劃有著建設性的參考和借鑒作用，在數據技術與應用趨勢、數字資源建設與使用、數據重構商業模式、新商科專業群建設等方面都給我們帶來了新的思考和學科建設寶貴意見，也為商務數據分析與應用專業的發展帶來了無限的可能和取消了邊際，未來商務數據分析與應用專業的發展一定是緊密貼合大數據產業的發展和數字經濟的繁榮。

F. 商務數據的採集方法有哪些以超市為例,,進行說明回答超市經營需要的數據是否

數據採集根據採集數據的類型可以分為不同的方式，主要方式有：感測器採集、爬蟲、錄入、導入、介面等。
(1)感測器監測數據:通過感測器，即現在應用比較廣的一個詞:物聯網。通過溫濕度感測器、氣體感測器、視頻感測器等外部硬體設備與系統進行通信，將感測器監測到的數據傳至系統中進行採集使用。
(2)第二種是新聞資訊類互聯網數據，可以通過編寫網路爬蟲，設置好數據源後進行有目標性的爬取數據。
(3)第三種通過使用系統錄入頁面將已有的數據錄入至系統中。
(4)第四種方式是針對已有的批量的結構化數據可以開發導入工具將其導入系統中。
(5)第五種方式，可以通過API介面將其他系統中的數據採集到本系統中。

G. 商務數據主要是面向四個領域分別是

商務數據主要面向四個領域，分別是一知識塊物，二是方向性，二是三是人性化，四是銷售領域，這四個方面很主要。主要是營銷這個數據非常的繁瑣。

H. 千牛工作台商務數據分析的內容有哪些

咨詢記錄 · 回答於2021-11-02

I. 商業數據分析工具有哪些

1.FineBI

目前國內數據分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企業客戶多、服務范圍廣, 多維OLAP分析是BI工具分析功能的集中體現，憑借FineBI簡單流暢的操作、強勁的大數據性能和自助式的分析體驗,企業可充分了解和利用他們的數據,增強企業的競爭力。

2.Tableau

Tableau是大數據可視化軟體的市場領導者之一，在為大數據操作，深度學習演算法和多種類型的AI應用程序提供互動式數據可視化方面尤為高效。它內置常用的分析圖表，和一些數據分析模型，可以快速的探索式數據分析，可以快速地做出動態交互圖。

3.永洪敏捷BI

該產品穩定性較高，利用sql處理數據。永洪的技術主要分為大數據和可視化亮點。覆蓋BI和大數據(海量數據、實時分析)，敏捷BI，自服務BI，探索式BI，性價比高。但不支持程序介面，實施交由第三方外包。永洪BI在產品能力上還不錯，特別是大數據性能方面，同樣可以支撐億級數據的抽取和分析，而在服務方面則表現一般。

4.Power BI

Microsoft Power BI是一個基於Web的業務分析工具套件，擅長數據可視化，採用的CS架構，主要的報表連接過程使用的客戶端，瀏覽器端可以進行簡單的報表編輯。其連接數據源需要單獨下載msi驅動，而不是目前主流的JDBC的連接方式。操作基本都是拖拽，不過其探索式分析能力有限，不適合做定製化開發(這個不符合我們需要集成的需求)。學習成本較低上手快，但功能簡單，無法支持復雜的業務場景，不支持定製開發。

5.SmartBI

企業級商業智能應用平台，用戶可以更直觀便捷地獲取信息。能滿足用戶自助式的數據查詢和報表，OLAP，各種業務報表，製作儀表盤，在移動終端上展示，有統一服務平台支持眾多的管理維護功能。和FineBI同為比較不錯的國內BI數據分析軟體，但是操作體驗並不是很好，界面粗糙，並沒有FineBI的界面美觀。

6.Qlikview

屬於新一代的輕量化商業智能BI產品，體現在建模、部署和使用上。只能運行在windows系統，C/S的產品架構。採用內存動態計算，數據量小時，速度很快;數據量大時，吃內存很厲害性能偏慢。不過目前對於QlikView也是代理形式為主，本地化和定製化能力差，和tableau一樣沒有大數據處理能力，需要對接數據倉庫。國內復雜報表填報等難以支持，另外代理商對客戶的響應能力有限。