商务数据分析是什么

⑴ 商务数据分析与管理这个专业怎么样

有前景。

1）商业分析师需求大，薪资较高，就业机会和前景都很好。
看一下招聘网站，各个大厂都有招聘需求。

2）商业数据分析，或者商业分析师对综合素质的要求较高。

a、较强的数据挖掘、信息整理、和逻辑分析能力。

商业数据分析，也是数据分析师的一个方向。

制作日常性的经营报表，对公司或者行业KPI指标进行拆解、数据统计、监控分析等，是常规要求。

b、能够熟练使用数据分析的工具，如Excel、SQL、Tableau、Python等等。

工欲善其事、必先利其器。

既然是数据分析，那数据分析的工具和技能，是需要熟练掌握的。

c、复合的知识储备，对财务、计算机、市场、行业知识等都要有理解，能独立做出有价值的商业分析报告。

商业数据分析师，比数据分析师多了 商业 两个字，说明更偏业务和决策层面。

除了要常规地对数据进行挖掘和分析，还需要从企业决策和行业竞争等维度给出分析的结论和报告。

d、具备项目管理能力，能够跨部门、跨团队整合资源，以做出商业判断。

单纯的数据分析师，可能会被定位成为取数机器。

但是，商业数据分析师，则不可能只侧重于取数。既然要做出有价值的商业分析报告，推动企业决策，那必须要具备合作协调的能力，能够推动项目的发展，给出有价值的商业判断。

3）想要成为优秀的商业数据分析师，在学生时代可以提前做准备。

a、学习企业管理、财务类相关课程，多涉猎，多思考，形成自己的一些知识储备和认知。

b、提升数据分析的专业技能，SQL、Python、R语言、Tableau等都可以认真学起来。

c、还可以多看一些行业分析报告，或者专业机构出的一些大数据报告，研究报告制作的思路和用到的分析方法。

d、有机会的话，进入大厂实习。虽然实习生做的都是最基础的工作，但是在实习的过程中，能够见识到大厂的工作流程、组织架构、BI报表体系等。积累经验。

⑵ 数据分析是什么

数据分析
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

分析工具

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如免费使用的大数据魔镜等。

⑶ 学习商务数据分析以后适合做什么工作

考了数据分析师可以从事以下职业：

1、互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。

2、咨询公司也需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。

3、金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。

4、电信行业，中国移动、联通和电信拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

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⑷ 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。

⑸ 商务数据分析的意义是什么

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

⑹ 商务数据分析与应用专业学什么

商务数据分析与应用专业需要学的课程有《数据统计与分析技术》、《企业电子商务运营》、《商务网站数据分析技术》、《企业电子商务运营数据分析》、《企业数据化运营与管理》、《数据分析报告写作技巧》、《商务智能工具软件》、《搜索引擎优化技术》。

该专业是教育部根据《普通高等学校高等职业教育(专科)专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，组织研究确定的2016年度增补专业的13个专业之一，自2017年起执行。

专业常见就业岗位：数据分析师、数据分析经理、数据管理经理、数据统计经理、市场预测经理、客户经理、市场分析经理、互联网数据分析经理、APP运营工程师。

⑺ 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。

⑻ 数据分析是什么

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

⑼ 商业数据分析的内容有哪些

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

⑽ 大数据专业和商务数据分析与应用是一回事吗

商务数据分析与应用专业以培养电子商务领域的技能型人才为主，而大数据专业的教育目标是培养大数据相关领域的各类人才（含专科教育），从课程设置来看，大数据专业涵盖的内容更多一些，涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，而商务数据分析与应用专业则以数据分析和呈现为主。

从就业岗位来看，大数据专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位，而商务数据分析与应用专业的毕业生往往会集中在数据分析岗位（电子商务运营等），所以从就业岗位的适应性来看，大数据专业更具优势一些。

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