零售店铺十四大数据分析指标 ?一、?营业额? 1、?营业额反映了店铺的生意走势，针对以往销售数据，综合各地各店实际顾客消费状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整货品结构、商品陈列、促销推广活动?。 二、?区域货品销售额? 区域货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，通过各品类货品销售额的分析可以了解?：1、? 也就2、? 库存； 3、? ? 三、? 1、? 2、? 3、? 四、? 1、?定期统计分析前十大滞销款，了解滞销原因及库存； 2、?寻找滞销款卖点； 3、?调整滞销款的陈列方式及位置； 4、?制定滞销品的销售刺激政策?； 5、滞销款关注正常是以周销、10天销、15天销为零或1件以下进行数据筛选； 6、?对滞销品调货/退货，或准备促销?。 五、?连带率（销售件数/销售单数）?
1、?连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据； 2、?连带率低于1.3，则应立即提升销售能力； 3、?连带率低时，应调整关联产品的陈列位置，如把可搭配的产品陈列在相近位置，在销售时起到便利搭配的作用，提升关联销售，同时检查促销策略，鼓励顾客多买； 六、?坪效（每天每平米销售额）? 1、?例如，店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数，此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况； 2、? 3、? 4、? 七、? 1、? 2、 3、? 八、? 1、? 2、?? 3、?用低于平均单价的产品吸引实际型顾客，丰富顾客类型提升营业额； 4、?增加一平均价为主的产品数量和类别，将平均单价作为货品组织的参考价格； 5、?提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法； 九、?货品流失率? 1、货品流失率主要是指日常货品丢失情况及日常货品损耗折旧情况； 2、日常货品丢失率高的话，说明门店防盗意识不足，同时导购在相关技能上也有待提高；
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。
在Clementine软件进行关联规则挖掘时，必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1：（玩具、文具）=>童装 规则2：洗发水=>高跟鞋 规则3：玩具=>童装 规则4：地毯=>家具 规则5：（短裙、高跟鞋）=>女装T恤 规则6：（童装、文具）=>玩具 再结合规则和实际经验知识，可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中，可以对规则1{（玩具、文具）=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并，以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则，企业就可以得到商品销售的一些合理搭配，进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后，可以向其推荐家具类商品；或者当顾客购买了童装后，可以向其推荐玩具和文具类商品；这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。
《商业数据分析》规范与要素 数据分析有多种类别，比如运营分析、产品分析、商业分析等。每个类别有自己框架和重点，同时也会有些许的交集。比如对通过用户分层，看不同用户的表现。运营分析、产品分析、商业分析大概都会用到这个视角。那么我们今天就聊聊其中的商业分析，更准确点说是商业数据分析。 长期浸泡在商业分析或者战略分析圈里朋友应该都感受到了。同过去相比，现在的商业或战略分析，有了很大的变化。过去的数据没有现在这么丰富，很多商业或战略分析更多的定性分析，对数据的依赖不多。现如今会更多的倚重数据了。所以现在的商业分析部招人会倾向于数据分析背景的同学，而不是只会写PPT的同学了。 那么如何做商业数据分析呢？首先不要把商业分析想的特别高大上，遥不可及。他也有固定的套路和章法可循。商业数据分析，是一个系统性
的工程，要有体系性的框架。主要是弄清楚以下几个问题，那么基本的商业分析框架就搭起来了。剩下的就是如何用数据来描述其中的关系和逻辑了。 客户细分-- 谁是客户 这个是最重要的。要弄清楚客户是谁，并对客户做细分。有的公司说，我是面向C端的，所有的人都是我的客户。细细一想，显然不是这样的，比如京东、天猫、淘宝，各自的客户人群就有明显的差别；京东的男性用户偏多；天猫用户倾向于高品质；淘宝用户比较闲，喜欢逛；他们各自核心用户的画像差别就更大了。 再比如爱奇艺、优酷、抖音都是视频内容平台，他们的客户也是不一样的。当然，有可能平台大了，覆盖的用户范围广了，会有不同的客户群。那么就更需要对客户群做细分了。所以做商业分析的第一步就是弄清楚谁是客户，哪些是核心客户，这样才能有的放矢，提供不同的价值。说到价值，下面我们就聊聊针对客户的价值输出。
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
服装店铺报表与数据分析 店铺报表与数字分析 第一章零售卖场的数字信息概念错误!未定义书签。 零售卖场内部报表.错误!未定义书签。 1?内部报表的意义错误!未定义书签。 2.内部报表的特点错误!未定义书签。 3?内部报表的目标错误!未定义书签。 4.内部报表的设计原则错误！未定义 书签。 终端数据的分类与采集错误!未定义书签。 仁数据的分类与控制错误！未定义书签。 2?信息化在零售店中的功能错误! 未定义书签。 3.连锁卖场必备分析报表错误！未定
义书签。 3?毛利率与毛利额错误!未定义 书签 第二章经营中的数字分析 (7) 卖场经营中的关键数字报表 (8) 二、卖场基本利润组成因素的产生 ................................... 1 3 1?销售额 (14) 2?客户退货以及津贴 (14) 3.净销售额 (16) 4.单店销售额比率（单店贡献率） ................................... 1 7 5.商品成本 (18) 6 ?营业费用 (22) 店铺盈亏报表 ...... 错误!未定义书签。 1.什么是卖场盈亏报表错误！未定义 书签。 2?总毛利润与净利润错误！未定义书签。 2.骨骼式盈亏报表（简约式）错误!未 定义书签。 3.最终盈亏报表错误!未定义书签。
提升卖场利润的方法错误！未定义书 卖场其他经营数字计算公式错误!未定义书签。 1.收益率分析指标错误!未定义书 签。 2.人员流动率分析指标错误！未定义 书签。 3.生产率分析指标错误!未定义书 签。 4?业绩成长达成率及成长率分析指标 错误!未定义书签。 第二章店铺目标额是如何制定的？错误! 未定义书签。 年度目标是如何计算的？ (25) 1.卖场指标管理 (25) 2......................................................... 天 真预测法 (28) 3.平米平效法错误!未定义书签。 4.根据客流量制定年度目标错误! 未 定义书签。 5.根据盈亏平衡点制定年度目标 .................. 错误!未定义书签。
石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告 一、商务数据分析与应用专业简介 1.培养目标：本专业以服务于各个行业的数据分析与应用，尤其是互联网和电信行业。适应企业发展及人才需求为宗旨，培养学生具备数据采集，数据分析，数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养，掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识，熟练运用数据工具开展数据分析，数据挖掘，数据展示，具备利用数据进行相关的商务策划，综合运营管理能力的应用型创业型人才。 2.主要课程：计算机应用基础、统计学，数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理，SPSS等。 3．就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集，数据挖掘，营销决策，投资风险分析、客户关系管理等工作 4.获得证书 数据分析员，数据分析师 二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析 1.行业发展现状分析。 2015年9月5日，经李克强总理签批，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商业服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。
导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
店铺数据分析报表设计方案 目的与必要性： 1.本表格目的是能够及时、准确反应各个店铺，以一周为时间段，产品销 售与市场反应、竞争对手经营情况。 2.通过本方案的一系列报表，可以建立标准化的信息传递平台，加强店铺 与总部各相关部门的信息交流，有利于信息共享，团结合作，提高各部门各环节的配合紧密度，提高整个公司的工作效率。 3.通过本表格可以减轻营运督导的工作压力，加强对店铺销售的管控能 力，简化管理步骤，教会督导运用便捷、高效的工作方法。 4.本表格提供的信息为一线资料，可靠鲜活性强，便于总部各个相关部门 掌握我店铺经营的实际情况，加强对我产品与我销售策略的即使把握。 5.通过本方案的一系列报表，可以从店铺一线人员的角度了解产品与市场 的实际情况，以及收取店铺与顾客提供的建议。 6.特别有利于为采购部提供及时、准确的一手产品市场反馈信息，利于优 化现有的产品结构，也有利于下一步新货品的组织。 7.通过本方案的一系列报表，可以引导店铺管理人员对自己的工作进行有 条理的计划管理。 8.通过本方案的一系列报表，有助于培养店铺管理人员的分析能力、思考 能力等综合能力的提升，从而有利于店铺管理人员的成长。 具体表格见如下内容 一、本周主要投诉产品排名表
1.本表目的是通过对顾客投诉严重的前5名货品进行分析，及时与供应商 沟通，要求退换货或其他优惠补偿，并进行有效的货品结构调整。 2.分析投诉排名与投诉具体状况，可及时货品质量，及时调整货品结构、 价格或采取其他客户服务的应对措施。 3.分析滞销款的主要原因与销售人员、顾客的建议，可以吸取教训，及时 采取应对措施挽回恶劣影响，避免下次采购失误，并利于采购下一步组织货品。 4.本表格由店长或店长助理填写。 二、本周滞销产品排名表
店铺销售数据分析 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态库存的货量偏多还是偏少然后关注今日销售的金额是上升还是下降与同期数据对比并结合天气状况是否正常如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因今日销售的件数是多少结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线分析原因再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。
例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货
零售企业如何分析客流数据？ 家乐福选址开店，总会选择城市中心位置；绝大部分商超、便利店将安全套摆放在紧挨结账口的货架上；星巴克点单时要横向排队，而肯德基、麦当劳则是 纵向排队；711 平均每 2 个星期更换商品，筛选出能区隔市场的商品并淘汰销量不佳的商品；宜家采用自选方式，除非你主动要求店员帮助，否则店员不会轻易打扰你……这些看似简单的经营行为背后，都是对客户的深刻洞察。 统计数据显示，欧美、日本、新加坡等发达国家和地区的大型商场和连锁商业网点都已广泛使用客流统计，通过客流统计数据来辅助运营管理决策。随着业务发展遭遇瓶颈，国内不少注重运营的零售企业逐渐意识到问题所在，开始通过客流统计和分析来指导精细化运营，从而降低成本、提升效率。 那么，零售企业应该如何做客流数据分析呢？举例来说，一家便利店运营负责人关心的客流数据会包括： 1、每天客流量有多少？客流什么时候来？ 通过客流统计分析，掌握店铺每天的客流量，客流量的高峰时段和低谷时段。第一，把握黄金转换时间结合促销活动提高店铺单价和成交率；第二，在人员管理层次上，可以有效进行排班管理，同时低谷期时、高峰期前可利用中间空档时间进行商品补充；第三，在客流量低谷时段，能够有效利用资源，最大化降低店铺的运营成本。
2、我的顾客都是谁？他们喜欢什么商品？ 一家经营状况良好的便利店，绝不仅是吸引新客流，还需要精确的用户画像， 搞明白「我的顾客都是谁」，这样才能拉来源源不断的回头客。到店顾客的男 女比例、年龄分布、购买力等对店铺的装修风格、商品选择、营销策略等方面 产生重要影响。抓住一个顾客的购物喜好、购物习惯和购物频率，我们就可以 及时提供个性化的服务；抓取一群人的购物喜好、购物习惯，我们在市场营销、广告宣传、促销活动上就能够做到有的放矢、四两拨千斤。
店铺数据分析报表设计 方案 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
店铺数据分析报表设计方案 目的与必要性： 1.本表格目的是能够及时、准确反应各个店铺，以一周为时间段，产品销售与 市场反应、竞争对手经营情况。 2.通过本方案的一系列报表，可以建立标准化的信息传递平台，加强店铺与总 部各相关部门的信息交流，有利于信息共享，团结合作，提高各部门各环节的配合紧密度，提高整个公司的工作效率。 3.通过本表格可以减轻营运督导的工作压力，加强对店铺销售的管控能力，简 化管理步骤，教会督导运用便捷、高效的工作方法。 4.本表格提供的信息为一线资料，可靠鲜活性强，便于总部各个相关部门掌握 我店铺经营的实际情况，加强对我产品与我销售策略的即使把握。 5.通过本方案的一系列报表，可以从店铺一线人员的角度了解产品与市场的实 际情况，以及收取店铺与顾客提供的建议。 6.特别有利于为采购部提供及时、准确的一手产品市场反馈信息，利于优化现 有的产品结构，也有利于下一步新货品的组织。 7.通过本方案的一系列报表，可以引导店铺管理人员对自己的工作进行有条理 的计划管理。 8.通过本方案的一系列报表，有助于培养店铺管理人员的分析能力、思考能力 等综合能力的提升，从而有利于店铺管理人员的成长。
具体表格见如下内容 一、本周主要投诉产品排名表 1.本表目的是通过对顾客投诉严重的前5名货品进行分析，及时与供应商沟 通，要求退换货或其他优惠补偿，并进行有效的货品结构调整。 2.分析投诉排名与投诉具体状况，可及时货品质量，及时调整货品结构、价格 或采取其他客户服务的应对措施。
商业数据分析工具》实验教学大 纲 大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月 课程总学时： 16 实验（上机）计划学时： 8 开课单位： 经济管理学院 、大纲编写依据 3. 近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1. 《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程； 2. 本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用； 3. 本实验是一门实践性很强的课程，在计算机行业里应用非常广泛，通过上机 实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对数据分析工具的理解，更重要的 是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力； 4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1. 理解商业数据分析的基本理论，训练运用商业数据分析软件对研究问题进行 分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法； 2. 培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力； 课程名称： 商业数据分析工具》 课程编码： 课程类别： 专业选修课程 课程性质：选修 适用专业： 信息管理与信息系统 1. 信息管理与信息系统专业 2017教学计划； 2. 信息管理与信息系统专业 求； 商业数据分析工具》 理论教学大纲对实验环节的要
3.通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差 分析、聚类分析、判别分析等)的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 4.培养正确记录实验数据和现象，正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力，以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求; 2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用，提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力； 3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案，完成具有一定数据的计算跟分析。 4.通过实验，要求学生做到: (1)能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告; (2)学会Excel的使用，能利用Excel程序对数据进行处理，验证课程中涉及的各知识点； (3)能够独立分析数据计算结果，并撰写实验报告。 五、实验内容和学时分配
期末论文 论文题目：数据挖掘在商业数据分析中的应用 所属课程名称_____ 指导教师_____________ 班级__________ 学号_________ 姓名_____________ 成绩___________________
数据挖掘在商业数据分析中的应用 【摘要】本文主要介绍数据挖掘在商业数据分析中的应用，文章从数据挖掘的商业内涵、数据挖掘的商业需求分析出发，阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用。最后介绍了数据挖掘关于企业客户数据分析、企业财务预警两个方面上的应用及相关案例，说明了数据挖掘给人们带来了便利，给企业带来了新的利润空间以及为企业提供了决策支持，进一步强调了数据挖掘在商业数据分析中存在的必要性。 【关键字】数据挖掘；财务预警；决策支持 一、从商业角度看数据挖掘技术 数据挖掘从本质上说是一种新的商业信息处理技术。数据挖掘技术把人们对数据的应用，从低层次的联机查询操作，提高到决策支持、分析预测等更高级应用上。它通过对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识等，这些知识性的信息可以用来指导高级商务活动。 从决策、分析和预测等高级商业目的看，原始数据只是被开采的矿山，需要挖掘和提炼才能获得对商业目的游泳的规律性知识。这正是数据挖掘这个名字的由来。所以，从商业角度看，数据挖掘就是按企业的既定业务目标，对大量的企业数据进行深层次分析以揭示隐藏的、未知的规律性并将其模型化，从而支持商业决策活动。从商业应用角度刻画数据挖掘，可以使我们更全面的了解数据挖掘的真正含义。它有别于机器学习等其它研究领域，从它的提出之日起就具有很强的商业应用目的。同时，数据挖掘技术只有面向特定的商业领域才有应用价值。数据挖掘并不是要求发现放之四海而皆准的真理，所有发现的知识都是相对的，并且对特定的商业行为才有指导意义。 二、数据挖掘技术的商业需求分析 数据挖掘之所以吸引专家学者的研究兴趣和引起商业厂家的广泛关注，主要在于大型数据系统的广泛使用和把数据转换成有用知识的迫切需要。60年代，为了适应信息的电子化要求，信息技术一直从简单的文件处理系统向有效的数据库系统变革。70年代，数据库系统的三个主要模式——层次、网络和关系型数据库的研究和开发取得了重要进展。80年代，关系型数据库及其相关的数据模型工具、数据索引及数据组织技术被广泛采用，并且成为了整个数据库市场的主导。80年代中期开始，关系数据库技术和新型技术的结合成为数据库研究和开发的重要标志。从数据模型上看，诸如扩展关系、面向对象、对象-关系（Object-Relation）以及演绎模型等被应用到数据库系统中。从应用的数据类型上看，包括空间、时态、多媒体以及WEB等新型数据成为数据库应用的重要数据源。同时，事务数据库（Transaction Database）、主动数据库（Active Database）、知识库（Knowledge Base）、办公信息库（Information Base）等技术也得到蓬勃发展。从数据的分布角度看，分布是数据库（Distributed Database）及其透明性、并发控制、并行处理等成为必须面对的课题。进入90年代，分布式数据库理论上趋于成熟，分布式数据库技术得到了广泛应用。目前，由于各种新型技术与数据库技术的有机结合，使数据库领域中的新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了庞大的数据库家族。但是，这些数据库的应用都是以实时查询处理技术为基础的。从本质上说，查
商业数据分析专业人才培养方案 一、背景 教育部办公厅 2019 年提出了关于实施一流本科专业建设“双万计划”的通知。为深入落实全国教育大会和《加快推进教育现代化实施方案（2018-2022 年）》精神，贯彻落实新时代全国高校本科教育工作会议和《教育部关于加快建设高水平本科教 育全面提高人才培养能力的意见》、“六卓越一拔尖”计划 2.0 系列文件要求，推 动新工科、新医科、新农科、新文科建设，做强一流本科、建设一流专业、培养一流 人才，全面振兴本科教育，提高高校人才培养能力，实现高等教育内涵式发展。 随着大数据技术在各行各业的渗透，人文社会科学通过对全样本数据进行分 析和处理，在解决经济社会发展和人们思想变革方面带来了新的便利，同时也产生 了新的文科领域。基于编程、大数据采集和处理等技术的社会科学学科，运用机 器学习或知识图谱等人工智能技术进行的社会问题研究，都将成为新文科研究的 重点。 二、行业人才需求 1. 新时代新商科 随着5G、大数据、人工智能、AR、VR、物联网等前沿技术深刻改变着我们 的这个社会的生产和生活方式，新的商业模式对商业企业的从业者提出了新的要求。 新技术、新业态、新人才需要新商科，这波技术浪潮对传统商科的最大挑战 就是商科如何将新技术进行融合，培养掌握新技术的商科人才，最终帮助企业实 现数字化转型。
时代的发展越来越需要新的商科人才来满足行业发展的需要，技术赋能型商科人 才将是新时代商业发展最关键的人才。 2. 商业数据分析专业的行业需求 随着商业企业的商业模式升级和数字化转型，海量数据资料持续积蓄。同时， 随着大数据、人工智能等新技术的应用和普及，各种数据工具大量涌现，大数据技 术的应用门槛逐渐降低。如何利用科学的数据方法提升企业在决策、管理和经营方面 的效果，成为企业在新一轮竞争中发展的关键优势。因此，对于精通大数据分析工具应用，并能够基于商业逻辑运用数据分析与挖掘等方法解决企业经营发展问题的商业 分析人才需求空前旺盛。 同时，大量传统的岗位看似与数据无关，但在大数据的背景下也需要数据分 析的能力，数据分析思维和能力已经慢慢成为职场基础能力。有研究指出，69% 的雇主希望员工具备一定的数据分析能力，有的甚至会在面试、试用期时设置关卡，用以考核员工的“数据思维”。 3. 市场需求大，就业范围广 适应新时代发展的商业分析师应是既深入了解商业模式又有技术背景的数 据专家，他们最重要的价值就是形成基于数据分析的结果报告，并利用具体商业知识，提供合理决策建议。 因此，在大数据渗透进几乎所有行业的时代，基本所有公司都需要商业分析师。如今，大数据或者数据工作者的岗位需求激增，其中大数据科学家的缺口在15 万到20 万之间，对于懂得利用大数据做决策的分析师岗位缺口则达到 150 万。 三、专业人才培养目标 商业数据分析是在大数据环境下使用数据深入理解和洞察企业业务的多学 科交叉复合专业,该专业主要培养学生具备扎实的商业经济与运行管理知识的同时，基于大数据分析平台，通过数理统计等数学思维的培养，掌握数据收集、数
商业数据分析工具实验 The latest revision on November 22, 2020
《商业数据分析工具》实验教学大纲 大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月课程名称：《商业数据分析工具》课程编码： 课程类别：专业选修课程课程性质：选修 适用专业：信息管理与信息系统 课程总学时：16 实验（上机）计划学时： 8 开课单位：经济管理学院 一、大纲编写依据 1.信息管理与信息系统专业2017教学计划； 2.信息管理与信息系统专业《商业数据分析工具》理论教学大纲对实验环节的要求； 3.近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1.《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程； 2.本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用； 3.本实验是一门实践性很强的课程，在计算机行业里应用非常广泛，通过上机实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对数据分析工具的理解，更重要的是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力； 4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1.理解商业数据分析的基本理论，训练运用商业数据分析软件对研究问题进行分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法； 2.培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力； 3.通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 4.培养正确记录实验数据和现象，正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力，以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求； 2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用，提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力； 3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案，完成具有一定数据的计算跟分析。 4.通过实验，要求学生做到： （1）能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告；
数据分析 同期业绩增长率公式： 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例一：某店2008年营业额为320万，2007年业绩为200万，则 2008年的年业绩增长率=（320万-200万）/200万*100%=60% 即表示相较2007年的业绩，2008年业绩同期增长了60% 同期业绩增长率公式： 例二：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较1月份业绩，二月份的业绩下滑了43% 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 坪效公式：
日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例一：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况 人效公式： 日人效=日营业额/当日总人数 周人效=周营业额/当店总人数 月人效=月营业额/当店总人数 例：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人
备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性 达标率公式： 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例一：一月份的业绩指标为40万元，实际完成额为38万元，则一月份的达标率=38万/40万*100%=95% 例二：若一月份的指标为40万，实际完成额为42万，则一月份的达标率=105% 备注：达标率反映的出门店业绩达成的能力 关于业绩数据指标的使用一： 达标率、同期销售增长率、坪效、人效指标均为业绩数据指标，若仅看达标率不能够完全看出此门店的管理经营水平，应当将所有指标结合起来看，这样才能反映出门店的真实水平。
淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页 面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号 0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期 2015 至 2016 学年下学期 上课时间 2016 年 6 月 16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。
3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。 Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 表4 布尔矩阵格式数据集
零售店铺十二大数据分 析指标 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 （3）比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析，可以了解： （1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。 （2）了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。（3）比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。 五、连带率（销售件数/销售单数） 连带率 = 销售总数量÷销售小票数量（低于1.3说明整体附加存在严重问题） 个人销售连带率= 个人销售总数量÷个人小票总量(低于1.3说明个人附加存在问题)
零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 （3）比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析，可以了解： （1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。 （2）了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。 （3）比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。
