6.1项目6 跨境数据分析 任务一数据分析的认知

Cross border data analysis 项目6 跨境数据分析 知识目标 掌握数据分析的内涵 了解数据分析的关键技术 掌握跨境电商数据分析的核心指标 了解跨境电商数据分析的工具 技能目标 能够运用各类工具采集数据 能够根据需求进行跨境电商数据采集与分析 能够根据数据分析结果进行店铺及产品运营调整 素质目标 培养精益求精的工匠精神 强化数字素养，提升数字技能 培养数据思维和创新思维 学习目标 CONTENTS 目录介绍 数据分析的认知 01 02 跨境电商数据分析的认知 跨境电商主流平台店铺数据分析 03 01 数据分析的认知 Cognition of Data Analysis 知识目标 了解数据分析的内涵 了解数据分析的价值 技能目标 能够掌握数据分析的流程 能够熟悉数据分析的主要内容 素质目标 培养数据思维和创新思维 数据分析的认知 数据分析的内涵 数据分析的方法 数据分析关键技术 学习目标 进入了数据时代，互联网公司，无一例外地强调自己的数据驱动决策；传统企业，现在最重要的战略就是数字化转型。 数据在我们的工作和生活中，已经成了空气和水一样的存在。数据思维或者数据分析能力已经成为这个时代的必须，不是可选。 中国互联网已经进入到一个获取流量成本很高的时代，企业并没有那么多容错机会给到大家不断尝试试错。 要提高决策准确性，主要依赖数据分析。 任务背景 1.数据分析的内涵 数据的定义 数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。 数据分析定义 数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值并实现价值的过程。对于数据分析而言，很多人会把实现价值的过程忽略，认为数据分析是发现有价值的内容就已经结束的。但是能把事情落地并且实际产生了效益才是数据分析真正价值的体现。 数据基础概念认识 【课堂案例】 “小明的身高很高！”这句话就是一个数据分析结论，那是怎么得出这个结论呢？小明的身高是175CM，那如何来判断小明的身高高不高呢?首先需要判断下小明的性别，男生和女生的判断标准可是大不相同的。其次是年龄，10岁的小明、30岁的小明、90岁的小明身高的标准也不一致。第三是地区，北方和南方的差异也是比较大。除此之外，比如是否有什么疾病等等，明确判断标准后才能对小明的身高做出合理的判断。 生活中的数据分析案例 这个就是生活的一个数据分析的例子，里面蕴含的就是数据分析的最常见也是最核心的思想。 数据基础概念认识 数据获取 数据清洗 数据处理 统计建模 分析结构呈现 业务价值发现 业务价值落地 Step 01 Step 03 Step 02 Step 04 Step 06 Step 05 Step 07 1.数据分析的内涵 数据分析流程 2.数据分析的方法 周期性分析法 结构分析法 2.数据分析的方法 销售编号 单人业绩 平均值倍数 分层 A1 650 6.5 第1级 A2 320 3.2 第2级 A3 160 1.6 第3级 A4 105 1.1 第3级 A5 80 0.8 第4级 A6 75 0.8 第4级 A7 70 0.7 第4级 A8 65 0.7 第4级 A9 64 0.6 第4级 A10 55 0.6 第4级 A11 54 0.5 第5级 A12 42 0.42 第5级 A13 41 0.41 第5级 A14 40 0.40 第5级 A15 35 0.35 第5级 A16 35 0.35 第5级 A17 30 0.30 第5级 A18 28 0.28 第5级 A19 26 0.26 第5级 A20 25 0.25 第5级 2.数据分析的方法 分层分析法 2.数据分析的方法 矩阵分析法 2.数据分析的方法 漏斗分析法 销售金额 注册用户数 有消费比例 客单价 上月 1,500,000 100,000 15% 100 本月 1,200,000 120,000 10% 100 差异 -300,000 20,000 -5% 0 2.数据分析的方法 指标拆解法 广告投入 销售额 2019年Q1 12.5 148 2019年Q2 3.7 5.5 2019年Q3 21.6 338 2019年Q4 60 994 2020年Q1 37.6 541 2020年Q2 6.1 89 2020年Q3 16.8 12.6 2020年Q4 41.2 379 2.数据分析的方法 相关分析法 明确要分析的影响因素:下雨 把影响因素制作成标签:下雨/非下雨 明确要分析的指标:8月门店日均业绩 对比不同标签下，指标差异:如右图 得出分析结论:下雨没啥大影响(-4.9%) 2.数据分析的方法 标签分析法 2.数据分析的方法 MECE法 9.MECE法