第1章绪论

第1章绪论：包含通过数据分析工具、技术和方法，对企业运营过程中各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。等等

第1章绪论

• 数据化运营概述
  • 概念
    • 通过数据分析工具、技术和方法，对企业运营过程中各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。
  • 作用
    • 监控
    • 预警
    • 支撑
    • 找出问题症结点
  • 意义
    • 最大化销售业绩和生产效率
    • 节约企业成本
    • 组织管理、部门协调的工具
    • 提高企业管理者的决策速度和准确性
  • 要求
    • 需掌握的技能
      • Excel数据处理与绘图
      • SQL类语言
      • Python语言
      • PPT制作能力
      • 业务理解能力
    • 岗位职责
      • 数据治理
        • 负责数据系统的架构规划、数据的标准和规范化作业、数据的权限管理，保证数据的安全性和可用性，定义各业务口径的数据标准，构建数据集市和底层数据加价购，输出支持分析人员应用的数据字典。
      • 数据分析与挖掘
        • 对业务活动进行效果评估以及异常分析；收集整理各业务部门的数据需求，搭建数据指标体系，定期向业务部门提交数据报表；数据价值挖掘；对问题进行定位，输出可行性建议，辅助管理层进行决策。
      • 数据商品
        • 负责梳理各部门对数据商品的需求，规划报表并优化报表，协调数据仓库的开发资源，保证项目按时上线。将数据分析部门建立的挖掘模型、用户画像等数据模型做成可视化商品输出。
  • 电子商务与电子商务数据化运营
    • 电子商务
      • 概念
        • 是指以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；也可理解为在互联网、企业内部网和增值网上以电子交易方式进行交易的活动。
      • 特征
        • 交易虚拟化
        • 交易成本低
        • 交易透明化
    • 电子商务数据化运营
      • 通过数据分析工具、技术和方法，对企业运营过程中各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。
• 数据化运营的流程
  • 需求分析
    • 包括收集需求、分析需求、明确需求三个部分。这一步骤主要明确“5w2h”
  • 数据采集
    • 流程
      • 采集
      • 存储
      • 清洗
    • 方法
      • 借助代码或网页源码进行手动数据采集，如Python、PowerBI等
      • 利用第三方公司开发的数据采集工具，如八爪鱼、火车头、后裔采集器等
  • 数据清洗
    • 是指对获取到的数据进行预处理，使之变成可供进一步分析的标准格式的过程。
  • 数据分析
    • 理论模型
      • 4P营销理论
      • PEST分析方法
      • SWOT分析法
      • 拆分法
      • 杜邦分析法
      • 金字塔原理
    • 方法与运用场景
      • 多维分析（时、日、周、月、季、年等）
      • 趋势分析（基于时间对比、基于趋势线）
      • 综合评价法
      • 数据挖掘方法
        • 回归分析
        • 决策树分类
        • 逻辑回归
  • 数据可视化
    • 将分析结果用简单且视觉效果好的方式展先处理啊，一般运用文字、表格、图标和信息图等方式进行展示。
  • 数据分析报告
    • 要有重点，聚集在关键业务以及受众的关注重点上
    • 要有论点、论据、论证，清晰明了，不能冗余。
    • 要有逻辑性
    • 要有很强的可读性，尽量图表化
    • 务必注明数据来源、数据单位、特殊指标的计量方法
    • 尽量少用或不用专业性强的术语。
  • 应用
    • 将数据分析过程中发现的问题、机会等分解到各业务单元，并通过数据监控、关键指标预警、对趋势进行合理判断等手段来指导各部门。
• 电子商务数据化运营的指标与体系
  • 指标
  • 体系