㈠ 商务数据分析是什么
商务数据分析是当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些客户我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。
电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一-切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析显得尤为重要。
㈡ 商业数据分析对公司有哪些用处
商业数据分析的含义是，通过使用应用数学、统计、计算机科学中的方法来分析数据，寻求数据中有价值的洞察，帮助企业做出更优决策，从而提升企业绩效和驱动行动。这里强调数据分析不仅要能辅助商业决策的制定，并且是可执行可落地的，这样才有价值和意义。那么，商业数据分析的价值之一体现在，可以帮助企业管理者做出具有执行性的决策，包括战略性、战术性和运营性的决策。
战略性决策关乎公司顶层设计，比如公司的年度战略方向目标;
战术性决策则是各中层管理者为实现战略目标所制定的具体策略;
运营性决策则设计企业日常运营的决策，包括基层员工的一些商业策略。
数据分析可以帮助企业在一贯的决策依据上进行升华，能够比较科学合理地为决策提供数据的支撑。基于收集而来的数据，利用分析手段挖掘其背后的商业价值，从而解决商业问题。它的价值可以体现在商业流程中的各个环节，如市场推广、企业策略、顾客体验等。
㈢ 商业大数据分析有什么价值
首先，大数据分析对商业价值体现主要分为以下四个方面：
1、客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2.模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3.加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4.降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
其次，我们来谈谈企业如何使用商业大数据分析：
借助数据分析工具，一个好的工具就等于完成了一半，比如商业智能软件FineBI，其自助易用的属性，近乎能实现全员上手分析，从宏观上来讲就提高了企业数据分析决断能力。
数据分析的开展工作可分为以下三个步骤：
1、明确业务需求
按业务驱动的角度，了解业务部门需要解决什么样的问题，业务范围是什么，所要达成的效果又是怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。
2、数据结合与关联
由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式，需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力，能够实时有效的与已有数据结合，产生精确的行动方向。
3、培养数据分析人才
企业的数据分析，商业智能系统的部署是关键，但业务人员数据分析水平也同样重要。这就要求人员在信息过程管理当中要逐渐培养科学化管理数据的意识，企业上下也要统一共识，从而形成对企业数据的综合管理。
㈣ 商务数据的作用是什么
商务数据分析平台主要是通过对各类原始数据的集成和处理，实现不同的应用目标，最终达到提高电子商务运营效益的目的。平台构建过程中主要涉及到电子商务数据分析理论，以此为基础，利用Hadoop技术和Map/Rece技术具体构建系统架构，并利用数据挖掘技术、联机分析处理技术等实现应用目标。
电子商务数据中包含着大量的信息，传统的数据处理方式只能够从统计的角度获取有限的知识，而商务智能则可以从海量数据中挖掘对提高商业效益具有重要价值的信息内容。电子商务数据处理分析的过程中需要关注六个重要因素：商业敏感性对电子商务数据分析的重要影响作用；电子商务数据分析的最终目标是提高投资回报率子商务数据分析指标的设置；对指标异常情况的分析和报警；对顾客行为数据的分析是重点；对客户关系的研究和管理是电子商务数据处理分析的重点。
㈤ 做好电商数据分析有什么好处
1.帮助优化产品管理①数据驱动的产品研发
如今，消费者比以往拥有了更多选择和控制权，选择过多从而导致更高的期待。作为店铺，需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值，因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息，并在产品开发过程中利用这些知识，是创造出消费者喜爱的产品的关键。
②优化产品组合
店铺中所卖产品中每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字呈现，是因为能够利用这些数据来分析出哪些是最畅销的产品，哪些是不畅销的产品。我们可以更深入地挖掘，找出一些产品永远卖不出去的原因，并利用分析洞察来优化产品组合。
③提升库存管理
一家店铺的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置，最合理的补货时间是什么时候，将为你省去许多麻烦。另外，电商数据分析还可以帮你预测和计划未来的库存，降低卖不出去货而导致的损失。
2.帮助提升用户体验
①收集用户行为数据
作为电商卖家，我们必须掌握消费者快速变化的偏好和期望，而最好的方法是收集用户行为数据，了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步，就必须采取消费者至上的心态。
②个性化的产品推荐
在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。
③参与用户体验
如今，客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。
3.帮助提高产品销量
①交叉销售和向上销售
很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是，一家公司65%的业务来自现有客户，因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。
②最大化广告开支回报率
使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。