第1章初識商務數據分析隨著大數據、云計算等信息技術的發展，企業已經從過去的“粗放式”運營轉變為當前注重數據分析的精細化運營。本章將引領讀者初步認識商務數據分析，以及數據分析師的能力要求與工作方向。目錄contents01商務數據分析認知02數據分析師人才素養Part/

01商務數據分析認知對于企業來說，商務數據是非常重要的信息資源。運營者對商務數據進行科學、有效的分析，所得到的分析結果能夠為企業運營提供有效的指導和支持。1.1.1數據與數據分析數據數據是事實或觀察的結果，是記錄客觀事物的性質、狀態及相互關系的符號或符號的組合。數據不僅指狹義上的數字，具有一定意義的文字、字母、圖形、圖像、視頻、音頻等，以及客觀事物的屬性、位置及其相互關系的抽象表示也屬于數據的范疇。按照數據的表現形式，電商運營過程中產生的數據可以分為數值型數據和文本型數據。數值型數據數值型數據主要由數字組成，多是結構化的數據。文本型數據文本型數據是指不能參與計算的文字數據，包括中文字符、英文字符、數字字符（非數值型）等。1.1.1數據與數據分析數據分析數據分析是指收集、處理數據，并從數據中獲取信息的過程。具體來說，數據分析是指運用適當的分析方法和分析工具對獲取的數據進行處理，將這些數據加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據作用的過程。數據分析可以分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指導型分析。描述型分析描述型分析解決的是“發生了什么”的問題。店鋪運營數據1.1.1數據與數據分析數據分析數據分析是指收集、處理數據，并從數據中獲取信息的過程。具體來說，數據分析是指運用適當的分析方法和分析工具對獲取的數據進行處理，將這些數據加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據作用的過程。數據分析可以分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指導型分析。描述型分析描述型分析解決的是“發生了什么”的問題。診斷型分析診斷型分析解決的是“為什么會出現某種情況”的問題。預測型分析預測型分析是進行某種預測，解決的是“可能會發生什么”的問題。指導型分析指導型分析是在描述型分析、診斷型分析和預測型分析的基礎上，幫助電商運營者制訂較好的運營方案或策略。1.1.1數據與數據分析數據分析

常用術語運營者進行商務數據分析時，為了能夠對數據做出更加科學的分析和判斷，了解一些常用的數據分析術語是非常有必要的。絕對數與相對數絕對數是總量指標；相對數是兩個有聯系的指標的比值。百分比與百分點百分比表示一個數是另一個數的百分之幾；百分點是指不同時期以百分數形式表示的相對指標（如速度、指數、構成等）的變動幅度。頻數與頻率頻數是指一組數據中個別數據重復出現的次數；頻率是指一組數據中某個數據出現的次數與總次數的比值。比例與比率比例是指總體中各部分的數據占全部數據的比重；比率是指樣本（或總體）中各個類別數據之間的比值。1.1.1數據與數據分析數據分析

常用術語運營者進行商務數據分析時，為了能夠對數據做出更加科學的分析和判斷，了解一些常用的數據分析術語是非常有必要的。倍數與番數倍數是一個數除以另一個數所得的商；番數是指原來數量的2的N次方倍。人均數據人均數據是指將要比較的數據總數除以總人數得到的數據。方差方差是指每個樣本值與全體樣本值平均數之差的平方值的平均數。標準差標準差是指各個數據偏離平均數的距離的平均值，它是方差的算術平方根。1.1.1數據與數據分析數據分析

常用術語運營者進行商務數據分析時，為了能夠對數據做出更加科學的分析和判斷，了解一些常用的數據分析術語是非常有必要的。算術平均數算術平均數分為簡單算術平均數和加權算術平均數，商務數據分析中常用的是簡單算術平均數。簡單算術平均數是未分組的原始數據的算術平均數。其計算公式如下：簡單算術平均數＝所有數據之和÷數據個數中位數將數據集合中的所有數據按照升序或降序的方式排列，居于最中間的數據即為該集合的中位數。眾數眾數是指一組數據中出現次數最多的數據，它反映了一組數據的集中程度。9月份銷量排名前10的商品及其所屬品類商品名稱所屬品類潤唇膏美妝類電動牙刷小型電子商品類香菇醬食品類螺螄粉食品類蔬菜餅干食品類垃圾袋日常生活類手撕面包食品類女士印花T恤服裝類自嗨鍋食品類眼影美妝類1.1.2商務數據分析的作用01了解運營狀況02把握運營方向03控制運營成本04對營銷方案進行有效評估1.1.3商務數據分析的原則01020304科學性系統性針對性實用性商務數據分析是一個需要周密策劃、精心組織、科學實施的活動，是由一系列工作環節、步驟、活動和成果組成的過程。運營者在進行數據分析時，還要考慮數據的可解釋性、報告的可讀性、結論的指導意義與實用價值等因素。運營者在分析數據時要根據實際情況有針對性地收集數據，根據分析目標選擇合適的分析方法與模型。運營者必須以科學、嚴謹的態度認真對待數據分析各個環節的工作，務必保證數據分析結果的科學性、客觀性。1.1.4商務數據分析的內容店鋪自身數據分析是指運營者分析自己店鋪的運營數據。店鋪自身數據分析（1）確定競爭對手（2）收集競爭對手的資料（3）競爭對手分析競爭對手數據分析行業數據是指能反映電商行業或電商某個領域發展狀況的數據。行業數據分析1.1.5商務數據分析的維度與指標時間維度：指以時間為分析、描述研究對象的度量尺度。具體來說，運營者可以以“日”“周”“月”“季度”

“年”為統計周期。空間維度：泛指除時間維度以外的其他角度。維度運營者進行商務數據分析時，會構建商務數據分析指標體系，通過分析各類指標來了解店鋪各方面的運營情況。指標商務數據分析中常用的指標指標類型常用指標說明流量類

指標頁面瀏覽量（PageView，PV）又稱訪問量，指用戶訪問頁面的次數，用戶每訪問一個頁面就算一個訪問量，用戶對同一頁面進行多次訪問時，訪問量累加不去重獨立訪客數（UniqueVisitor，UV）在統計時間內訪問頁面的人數，同一個用戶在統計時間內的多次訪問只記為一次訪問訪問深度用戶在一次訪問中瀏覽的店鋪內不同頁面的數量，反映了用戶對店鋪內各個頁面的關注程度平均訪問深度用戶平均每次連續瀏覽的店鋪頁面數量頁面訪問時長單個頁面被訪問的時間長度人均頁面訪問數該指標反映了頁面的黏性，其計算公式為人均頁面訪問數＝頁面瀏覽量（PV）÷獨立訪客數（UV）跳失率用戶通過相應的入口訪問店鋪，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數占該入口總訪問次數的百分比。該指標反映了頁面內容對用戶的吸引程度，跳失率越大，說明頁面對用戶的吸引力越小，該頁面的內容越需要調整平均訪問時長總訪問時長與訪問次數的比值銷售類指標拍下件數商品被拍下的總件數拍下總金額被拍下商品的總金額人均成交件數平均每個用戶購買的商品件數，其計算公式為人均成交件數＝成交件數÷成交用戶數指標類型常用指標說明銷售類指標當日拍下-付款件數當日拍下且當日付款的商品件數當日拍下-付款金額當日拍下且當日付款的金額購物車支付轉化率一定周期內將商品加入購物車并支付的用戶數占將商品加入購物車的用戶數的百分比瀏覽-下單轉化率在統計時間內下單的用戶數占店鋪訪客總數的百分比瀏覽-支付轉化率在統計時間內支付訂單的用戶數占店鋪訪客總數的百分比連帶率銷售的件數和交易的次數相除后的數值，反映的是用戶平均單次消費的商品件數成交總額（GrossMerchandiseVolume，GMV）一段時間內店鋪的成交總額。只要用戶下單生成訂單號，無論這個訂單最終是否成交，都可以計入GMV，即GMV包含付款和未付款的部分銷售量店鋪在一定時期內實際銷售出去的商品的數量銷售額店鋪產生的總銷售額，一般指實際成交金額銷售毛利商品銷售收入與成本的差值利潤收入與成本的差額，包括其他直接計入損益的利得和損失。利潤也被稱為凈利潤或凈收益。其計算公式為利潤＝收入-成本利潤率利潤率分為成本利潤率、銷售利潤率和產值利潤率。本章討論的是成本利潤率，其計算公式為成本利潤率＝（收入-成本）÷成本×100%指標類型常用指標說明會員類指標注冊會員數一定統計周期內的注冊會員的數量活躍會員數一定時期內有消費或登錄行為的會員總數活躍會員比率活躍會員數占會員總數的百分比會員復購率在某時期內產生兩次及兩次以上購買行為的會員數占產生過購買行為的會員總數的百分比會員平均購買次數在統計周期內每個會員平均購買的次數，其計算公式為會員平均購買次數＝訂單總數÷產生購買行為的會員總數客戶類指標留存率用戶在某段時間內開始訪問店鋪，經過一段時間后，仍然繼續訪問店鋪的用戶被認作留存用戶，留存用戶占當時新增用戶的比例就是留存率客單價每一個用戶平均購買商品的金額，即成交金額與成交用戶數的比值客單件每一個用戶平均購買商品的數量消費頻率用戶在一定期間內在店鋪內產生交易行為的次數最近一次購買時間用戶最近一次在店鋪內產生交易行為的時間距離現在的時間差消費金額用戶在最近一段時間內交易的金額重復購買率一段時間內用戶對該品牌商品或者服務的重復購買次數指標類型常用指標說明商品類指標庫存量單位（StockKeepingUnit，SKU）庫存進出計量的基本單元，是不可分割的最小存貨單位。簡單來說，就是商品的最小識別性屬性。一款商品有多種顏色、多個型號，則對應有多個SKU，且各個SKU的編碼也不相同。例如，對于一款連衣裙來說，粉紅色、S碼就是一個SKU，粉紅色、L碼也是一個SKU，兩者有不同的SKU編碼標準化商品單元（StandardProductUnit，SPU）商品信息聚合的最小單位，它是一組可復用、易檢索的標準化信息的集合，該集合描述了一個商品的特性。簡單來說，屬性值、特性相同的商品就可以稱為一個SPU，例如，華為Mate30手機就是一個SPU在線SPU在線商品的SPU數量獨家商品收入比重獨家銷售的商品所產生的收入占總銷售收入的比例品牌數店鋪內商品的品牌總數量在線品牌數在線商品的品牌總數量上架商品SKU數店鋪內上架商品的SKU數量上架商品SPU數店鋪內上架商品的SPU數量首次上架商品數第一次在店鋪內上架的商品的數量訂單執行率訂單執行率＝能夠執行的訂單數量÷訂單總數量×100%商品搜索指數商品搜索指數并不等于搜索次數，它反映了搜索趨勢，體現了用戶對某款商品的關注度指標類型常用指標說明商品類指標商品交易指數根據商品在交易過程中的指標，如訂單數、買家數、支付件數、支付金額等，進行綜合計算得出的數值。它不等同于交易金額，其數值越大，說明商品的交易熱度越高采購金額在一定時間內采購商品的總金額采購數量在一定時間內采購商品的總數量庫存金額倉庫中保管的商品對應的總金額庫存數量在一定時間內存放在倉庫中暫時沒有出售的商品數量庫存天數商品在倉庫中存放的天數，商品庫存時間越長，所產生的庫存成本就越大庫存周轉率在某一時間段內庫存商品周轉的次數，它是反映庫存周轉快慢程度的指標。周轉率越大，表明店鋪的銷售情況越好。庫存周轉率的計算公式為庫存周轉率＝時間段天數÷庫存周轉天數。其中，庫存周轉天數＝時間段天數×1/2×（期初庫存數量+期末庫存數量）÷時間段銷售量售罄率一定時間內某款商品的銷售量占其庫存總量或采購總量的比例，其計算公式為售罄率＝銷售量÷庫存總量（或采購總量）×100%指標類型常用指標說明市場營銷

活動指標新增訪問數某推廣活動所帶來的新訪客的數量活動下單轉化率某推廣活動所帶來的下單的次數與訪問該活動的次數的比值投資回報率（ReturnOnInvestment，ROI）某一推廣活動期間產生的交易金額與該活動投資成本的比值風控類指標買家評價率某段時間參與評價的買家與該時間段內買家數量的比值。該指標反映了買家的評價參與度買家好評率某段時間內賣家收到的好評數量與該時間段內賣家收到的評價總數量的比值買家差評率某段時間內賣家收到的差評數量與該時間段內賣家收到的評價總數量的比值投訴率發起投訴的買家數量占買家總數量的比值市場競爭類指標市場占有率店鋪內某一商品（或品類）的銷售量（或銷售額）在市場同類商品（或品類）中所占的比值市場增長率店鋪內某一商品（或品類）的市場銷售量或銷售額在比較期內的增長比率1.1.5商務數據分析的維度與指標010203選擇數據

分析指標

的原則店鋪所處階段不同，關注重點不同新店鋪已經運營一段時間的店鋪已經有一定規模的店鋪周期不同，側重點不同按天、按時間段來追蹤以“周”為單位來進行分析目的不同，指標不同分析店鋪的銷售業績分析營銷活動的效果分析店鋪運營員工的工作業績分析店鋪推廣人員的工作業績1.1.6商務數據分析的基本流程規劃設計數據收集數據處理數據分析數據展示撰寫數據分析報告Part/

02數據分析師人才素養數據分析師是專門從事數據收集、整理與分析工作，從數據中挖掘有價值的信息，并運用數據制作數據分析報告的人員。在大數據時代，越來越多的運營者開始重視數據中蘊含的價值，也對數據分析師這類人才提出需求。1.2.1數據分析師的能力要求01熟知企業業務