数据分析课程标准(新)

《应用数据分析》课程标准

【适用专业】：工商管理系

【开设学期】：第五学期

【学时数】：64

【课程编码】：020474

一、课程描述

本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel 在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。

二、培养目标

1、方法能力目标：

为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。

2、社会能力目标：

数据分析师

3、专业能力目标：

培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。

三、与前后课程的联系

1、与前续课程的联系

为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。

2、与后续课程的关系

为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。

四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：

五、学习资源的选用：

1、教材选取的原则：

高职高职优秀教材或自编教材

2、推荐教材：

《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社

3、参考的教学资料

《Excel与数据分析》电子工业出版社

4、学习的网站：

http:/

六、教师要求:

1、理论课教师的要求

具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。

2、实训指导师要求

具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。

七、学习场地、设施要求

场地：计算机机房

设备：计算机、EXCEL、SQL

八、考核方式与标准

要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。

项目公共考核评价标准

九、学习情境设计

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

零售店铺十四大数据分析指标

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；

新课标十大核心概念之 “数据分析观念 ”解读

新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读 在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。 那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。 （一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。 在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。 (二)为什么要学数据分析的观念？ 数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。 （三）培养数据分析观念的要求： 一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息 二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法 三是体验性要求：通过数据分析体验随机性 (四)怎样培养学生数据分析的观念？ 1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。 建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。 2、鼓励学生掌握数据分析方法，根据问题的背景选择合适的方法。 得到一组数据我们要分析什么： ①、数据有什么特点？ ②、数据怎样变化？ ③、可以推测哪些情况？ 3、通过数据分析，让学生感受数据的随机性。 史宁中教授说：“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

《数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1、1课程的性质与作用 本课程就是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析与数据分析报告的撰写方法与思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要就是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习与掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其她专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1、2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别就是创新能力与实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质与能力为教学内容;在基本理论与基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性与实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理与分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力与方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1、3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系与教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养与职业素养养成,突出课程的应用性与操作性。数据分析工作就是一个有序开展的工作,顺序性与过程性很强,课程设计的思路正就是依据工作任务的顺序与过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导与复杂计算分析,把数据资料的收集特别就是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授与训练,适应社会经济与科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识与团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德与敬业精神。

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

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？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。

数据分析课程标准

数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意

服装店铺报表与数据分析

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。

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：

五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。

超市数据分析系统运用介绍

关于超市数据分析系统的运用介绍 一、基本概述： 此系统为了实现超市数据的信息化管理，提高超市在运作中的效率，减少人力的消耗，提高管理质量，将超市信息管理环节简单化。此系统主要部分是在现有POS系统上数据的基础上进行数据分析与挖掘，可以使超市管理者进行业务分析以统计，管理者可以及时的对超市的上架商品进行调整,使企业可以有效的实现利润最大化。 二、建设内容 业务需求分析 超市数据分析系统的设计的服务对象主要有超市的老板和管理人员。 它涉及的面广、数据量大，如果对整个系统不能很好的设计，将会给超市的效益带来巨大压力，那么如何能在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模，使自己能够不被淘汰是超市所要考虑和面对的。那么我们所设计的超市分析系统可以帮助超市分析现有那些商品可以让超市最大化获利。据统计超市的盈利手段有改善服务质量、充足的商品供给、有效的管理机制、及时和正确的决策以及地理的选择和其他因素。如下图显示了各个成分的比例关系。其中好的销售系统包括商品供给和正确的决策。 超市盈利比例饼状图 系统功能描述 采用流程图的方式将此系统功能概述清晰的呈现出来。

系统模块： 销售数据分析 此部分主要基于数据挖掘技术，找出原始的数据中可以产生对管理者有用的信息。假如管理者发现这个季度的营销额比上一个季度减少了很多，那么他就可以通过此系统进行分析，找出这个季度滞销的商品或者上一个季度畅销而这个季度下滑的商品。当然系统具有面向客户的可视化窗口，管理者只需要输入便可以得到想要的结果。 销售额内涵分析

1、销售指标分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 消费者数据分析 消费者分析是客流量、客单价分析，针对消费者的行为进行数据挖掘。主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。 准确的找到消费者的消费特征，对于超市管理者来说是非常重要的。消费者的消费时间可以让管理者实时的了解什么商品需要大量采购，什么商品需要减少采购量。 客单内涵分析：

运营技巧运营完整的店铺诊断数据分析报告

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

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