商務數據分析是什麼

⑴ 商務數據分析與管理這個專業怎麼樣

有前景。

1）商業分析師需求大，薪資較高，就業機會和前景都很好。
看一下招聘網站，各個大廠都有招聘需求。

2）商業數據分析，或者商業分析師對綜合素質的要求較高。

a、較強的數據挖掘、信息整理、和邏輯分析能力。

商業數據分析，也是數據分析師的一個方向。

製作日常性的經營報表，對公司或者行業KPI指標進行拆解、數據統計、監控分析等，是常規要求。

b、能夠熟練使用數據分析的工具，如Excel、SQL、Tableau、Python等等。

工欲善其事、必先利其器。

既然是數據分析，那數據分析的工具和技能，是需要熟練掌握的。

c、復合的知識儲備，對財務、計算機、市場、行業知識等都要有理解，能獨立做出有價值的商業分析報告。

商業數據分析師，比數據分析師多了 商業 兩個字，說明更偏業務和決策層面。

除了要常規地對數據進行挖掘和分析，還需要從企業決策和行業競爭等維度給出分析的結論和報告。

d、具備項目管理能力，能夠跨部門、跨團隊整合資源，以做出商業判斷。

單純的數據分析師，可能會被定位成為取數機器。

但是，商業數據分析師，則不可能只側重於取數。既然要做出有價值的商業分析報告，推動企業決策，那必須要具備合作協調的能力，能夠推動項目的發展，給出有價值的商業判斷。

3）想要成為優秀的商業數據分析師，在學生時代可以提前做准備。

a、學習企業管理、財務類相關課程，多涉獵，多思考，形成自己的一些知識儲備和認知。

b、提升數據分析的專業技能，SQL、Python、R語言、Tableau等都可以認真學起來。

c、還可以多看一些行業分析報告，或者專業機構出的一些大數據報告，研究報告製作的思路和用到的分析方法。

d、有機會的話，進入大廠實習。雖然實習生做的都是最基礎的工作，但是在實習的過程中，能夠見識到大廠的工作流程、組織架構、BI報表體系等。積累經驗。

⑵ 數據分析是什麼

數據分析
是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

分析工具

Excel作為常用的分析工具，可以實現基本的分析工作，在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如免費使用的大數據魔鏡等。

⑶ 學習商務數據分析以後適合做什麼工作

考了數據分析師可以從事以下職業：

1、互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。

2、咨詢公司也需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。

3、金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。

4、電信行業，中國移動、聯通和電信擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。

想要了解更多關於數據分析師的相關問題，可以到CDA認證中心咨詢一下。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

⑷ 商業數據分析對公司有哪些用處

商業數據分析的含義是，通過使用應用數學、統計、計算機科學中的方法來分析數據，尋求數據中有價值的洞察，幫助企業做出更優決策，從而提升企業績效和驅動行動。這里強調數據分析不僅要能輔助商業決策的制定，並且是可執行可落地的，這樣才有價值和意義。那麼，商業數據分析的價值之一體現在，可以幫助企業管理者做出具有執行性的決策，包括戰略性、戰術性和運營性的決策。

戰略性決策關乎公司頂層設計，比如公司的年度戰略方向目標;

戰術性決策則是各中層管理者為實現戰略目標所制定的具體策略;

運營性決策則設計企業日常運營的決策，包括基層員工的一些商業策略。

數據分析可以幫助企業在一貫的決策依據上進行升華，能夠比較科學合理地為決策提供數據的支撐。基於收集而來的數據，利用分析手段挖掘其背後的商業價值，從而解決商業問題。它的價值可以體現在商業流程中的各個環節，如市場推廣、企業策略、顧客體驗等。

⑸ 商務數據分析的意義是什麼

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。

⑹ 商務數據分析與應用專業學什麼

商務數據分析與應用專業需要學的課程有《數據統計與分析技術》、《企業電子商務運營》、《商務網站數據分析技術》、《企業電子商務運營數據分析》、《企業數據化運營與管理》、《數據分析報告寫作技巧》、《商務智能工具軟體》、《搜索引擎優化技術》。

該專業是教育部根據《普通高等學校高等職業教育(專科)專業設置管理辦法》，在相關學校和行業提交增補專業建議的基礎上，組織研究確定的2016年度增補專業的13個專業之一，自2017年起執行。

專業常見就業崗位：數據分析師、數據分析經理、數據管理經理、數據統計經理、市場預測經理、客戶經理、市場分析經理、互聯網數據分析經理、APP運營工程師。

⑺ 商務數據的作用是什麼

商務數據分析平台主要是通過對各類原始數據的集成和處理，實現不同的應用目標，最終達到提高電子商務運營效益的目的。平台構建過程中主要涉及到電子商務數據分析理論，以此為基礎，利用Hadoop技術和Map/Rece技術具體構建系統架構，並利用數據挖掘技術、聯機分析處理技術等實現應用目標。
電子商務數據中包含著大量的信息，傳統的數據處理方式只能夠從統計的角度獲取有限的知識，而商務智能則可以從海量數據中挖掘對提高商業效益具有重要價值的信息內容。電子商務數據處理分析的過程中需要關注六個重要因素：商業敏感性對電子商務數據分析的重要影響作用；電子商務數據分析的最終目標是提高投資回報率子商務數據分析指標的設置；對指標異常情況的分析和報警；對顧客行為數據的分析是重點；對客戶關系的研究和管理是電子商務數據處理分析的重點。

⑻ 數據分析是什麼

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

⑼ 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。

⑽ 大數據專業和商務數據分析與應用是一回事嗎

商務數據分析與應用專業以培養電子商務領域的技能型人才為主，而大數據專業的教育目標是培養大數據相關領域的各類人才（含專科教育），從課程設置來看，大數據專業涵蓋的內容更多一些，涉及到數據的採集、整理、存儲、分析、呈現等內容，而商務數據分析與應用專業則以數據分析和呈現為主。

從就業崗位來看，大數據專業的畢業生可以從事大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等崗位，而商務數據分析與應用專業的畢業生往往會集中在數據分析崗位（電子商務運營等），所以從就業崗位的適應性來看，大數據專業更具優勢一些。

選擇大數據的專業可以到CDA進行詳細的了解。CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。