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零售业数据分析在线播放_数据分析报告ppt范文(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

零售业数据分析

用数据思维提升企业绩效的三本书推荐用数据思维提升企业绩效，这不仅仅是数据分析师的职责，更是每个企业和个人都需要掌握的技能。以下三本书籍，将带你从不同角度深入了解如何用数据思维来提升企业绩效。《统计学思维：如何利用数据分析提高企业绩效》 𐟓Š 这本书分为四章，分别从经营战略、人力资源、市场营销和业务运营四个方面，阐述了如何用统计学思维进行数据分析，从而提高企业绩效。第一章主要讲述经营战略，决定企业收益的关键因素。第二章和第三章介绍相关基础理论及先行研究，同时详述数据分析和数据应用的具体流程。第四章则介绍如何改善业务运营流程。这本书不仅提供了数据分析的知识，还提供了一个基础的调研设计模板，帮助你顺利展开数据分析，洞察海量数据中的规律和商机。《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》 𐟛 ️ 这本书为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法。内容来自作者长期从业经验的总结，涵盖了多个行业，包括生产制造业、零售服务业、电商行业等。主要内容包括企业中的大数据介绍、数据分析的目的、数据分析的思路、对比与对标、分类、聚类、逻辑关系、预测、结构、各职能部门的具体数据分析、常用的数据分析工具介绍。这本书适合企业的管理者与数据分析人员，以及对大数据感兴趣的读者，还可以作为企业内部的数据分析培训教材。《数据型思维》 𐟓ˆ 这本书从一个新颖的角度入手，介绍企业和个人应该如何用数据思维来优化自身业绩。通过对数据进行运算、推理、图像化、定性分析和比较等，可以让我们深刻地理解各项经营数据、工作指标，并大幅度提升说服力、影响力，成为高效率、高产出的企业和个人。这三本书籍从不同角度和深度探讨了数据思维在企业绩效提升中的重要作用，无论你是数据分析师、企业管理者还是个人，都值得一读。

零售业数据分析三大模型详解 𐟓Š 零售行业的销售数据分析可以运用三个经典模型：帕累托模型、波士顿矩阵模型和购物篮模型。以下是这些模型的详细解释： 1️⃣ 帕累托模型（二八法则）这个模型告诉我们，80%的业绩通常来自20%的客户或产品。公式为：累计占比 = 产品累计销售收入 / 总销售收入。将所有产品分为三类：A、B、C，例如A+B+C=100%。柱形图显示产品收入排序，并用不同颜色区分三类产品。 2️⃣ 波士顿矩阵模型这个模型将产品分为四个象限，横轴为相对市场份额，纵轴为市场增长率。散点图显示了具体应用场景中的产品分布。 3️⃣ 购物篮模型（产品关联分析）这个模型通过分析客户购买行为，了解产品之间的关联性。经典案例是啤酒与尿布的关联分析，有趣且实用。需要熟记三个指标：支持度：A和B两个商品同时购买的概率置信度：在购买A商品的条件下，购买B的概率提升度：购买A商品后，购买B的概率与随机购买B的比率通过这些模型，可以深入了解零售业务中的销售数据，为企业决策提供有力支持。

14个行业必备数据指标全解析 𐟌Ÿ1. 保险行业分析指标体系资金运用类指标盈利能力类指标风险管控类指标业务发展类指标成本费用类指标 𐟌Ÿ2. 电商行业数据指标客户价值指标商品类指标市场营销活动指标风控类指标市场竞争指标总体运营指标网站流量指标销售转化指标 𐟌Ÿ3. 财务管理指标维度利润中心指标财务综合指标销售应收应付指标 𐟌Ÿ4. 餐饮行业指标体系会员分析服务分析营业额分析门店分析品项分析库存分析 𐟌Ÿ5. 人力资源指标体系人力资本人力资源运作人力资源效率 𐟌Ÿ6. 广告分析指标广告分析广告跟踪分析广告广告要素广告分类广告效果 𐟌Ÿ7. 零售业分析指标体系人、场、货、电、商 𐟌Ÿ8. 渠道指标体系渠道分析渠道管理商圈分析零售选址 𐟌Ÿ9. 互联网行业指标体系转化指标类拉新指标类活跃指标类传播指标类留存指标类 𐟌Ÿ10. 物流行业指标体系物流成本费用客户服务水平附录EIQ分析业务流程水平 𐟌Ÿ11. 银行业数据分析指标资产负债比指标经营状况类指标业务发展效率指标业务发展质量指标业务发展效益指标 𐟌Ÿ12. 在线教育指标体系活跃/续费实时数据分析用户分析获客付费/营收 𐟌Ÿ13. 制造业数据指标体系采购类指标销售类指标财务类指标人力资源类指标库存类指标

‌[微笑]AI智能在服务行业的应用非常广泛，涵盖了多个领域和具体应用场景。‌ 智能客服 AI智能在客户服务方面的应用非常广泛，例如在电商平台和酒店行业中，智能客服系统能够24小时在线解答客户问题，提供个性化服务，大大提升了客户满意度和效率‌。智能客服系统通过自然语言处理技术，能够理解客户需求并提供准确的解决方案，降低了企业成本‌。智能酒店管理在酒店业，AI智能的应用包括客房智能管理、数据分析优化客房配置等。例如，某国际连锁酒店集团通过面部识别自动开门、智能语音助手提供客房服务，以及数据分析优化客房配置，极大地提升了住宿体验。此外，AI还能通过分析客人行为、入住记录等数据，提供定制化的服务，如发送定制邮件、收集反馈等，提高客人忠诚度和满意度‌。数据分析 AI智能在服务业中还广泛应用于数据分析，帮助企业挖掘客户表现模式，优化服务策略。例如，零售业通过分析消费者购买记录实现精准营销；餐饮业通过分析顾客口味偏好提供个性化菜单‌。这些应用不仅提升了服务质量，还增加了客户粘性。自动化运营 AI智能在服务业的自动化运营方面也有显著应用。例如，物流行业利用无人机、自动驾驶等技术实现运输、配送的自动化，增强了物流效率‌2。此外，AI还能通过大数据分析预测市场需求和供应趋势，优化采购计划和库存策略，提高供应链的透明度和协同效率‌。其他应用场景除了上述应用，AI智能还在其他服务行业中发挥着重要作用。例如，在零售业中，AI智能客服机器人能够自动回答用户关于商品信息、订单状态等问题，提供24小时不间断服务‌1。在金融服务业，AI智能用于风险评估与信用评级、客户服务等，提高了服务效率和客户满意度‌1。在教育领域，AI智能用于个性化教学和智能辅导，根据学生的学习进度和能力水平提供定制化的教学方案‌。 #动态连更挑战#

2024年数字化采购趋势分析根据亿邦智库的最新数据，2023年全国企业物资采购总额达到了175.4万亿元，同比增长了1.1%。这个数字包括了工业生产、建筑业生产和零售批发业等多个领域。其中，工业生产采购额为96.7万亿元，虽然同比下降了6.8%，但依然占据了市场的主导地位。亿邦智库分析认为，这可能与全球经济放缓、市场需求变化、供应链问题、政策调整、库存调整以及竞争加剧等多种因素有关。零售批发业的采购额为69.2万亿元，同比增长了7.2%，占据了企业物资采购总额的39.5%。从采购品类的角度来看，2023年生产性物资采购额为97.3万亿元，而非生产性物资采购额为78.1万亿元。在非生产性物资中，工业品MRO采购额为8.9万亿元，同比下降了2.2%。亿邦智库指出，MRO采购额的增长与工业企业的表现紧密相关。随着2023年工业生产采购额的下降，MRO采购额也呈现出相应的下降趋势。然而，随着大数据分析和机器学习技术的应用，企业能够更准确地预测MRO工业品的需求，从而更科学地进行采购，有效减少库存，提高运营效率。此外，数字化采购作为供应链的重要组成部分，受益于供应链数字化的推进，采购效率得到了显著提升。2023年，我国数字化采购总额约为17.2万亿元，同比增长了15.2%，数字化采购渗透率达到9.8%，比2022年提升了1.2个百分点。总的来说，数字化采购的发展不仅得益于政府对电子商务、数字商务和数字化采购的支持政策，还受益于数字技术在供应链中的广泛应用。数字化采购的兴起将为企业带来更多的机遇和挑战，值得进一步关注和研究。

数据分析师职业全解析：市场需求与技能提升 1. 市场需求 𐟓ˆ 高需求：数据分析师在各行各业的需求都极高，尤其在金融、医疗、零售、科技和制造等行业。多样化职位：除了传统的数据分析师，还有数据科学家、数据工程师、商业智能分析师、数据产品经理等多个相关职位。薪资待遇 𐟒𐊩똨–ꥲ—位：数据分析师的薪资通常较高。在美国，平均年薪约为70,000至100,000美元；在一线城市如北京、上海，平均月薪可达15,000至30,000元人民币。晋升机会：随着经验的积累，数据分析师可以晋升为高级分析师、数据科学家或数据产品经理，薪资也会相应提高。职业发展 𐟚€ 初级到高级：初级数据分析师：主要负责数据收集、清洗和基本分析，编写简单的报告。中级数据分析师：能够独立完成复杂的分析任务，提供深入的业务洞察，支持决策制定。高级数据分析师：负责领导项目团队，制定数据分析策略，优化数据分析流程，指导初级和中级分析师。跨领域发展：数据科学家：进一步深入研究和开发高级数据分析方法。数据产品经理：结合业务需求和技术能力，设计和开发数据产品，推动数据驱动的业务创新。数据工程师：专注于数据基础设施的建设和维护，确保数据的高效存储和处理。技能提升 𐟓š 持续学习：数据科学和分析领域不断发展，新技术和工具层出不穷。认证和资格：获取专业认证，如CAP等可以提升职业竞争力。行业应用 𐟌 金融科技：金融机构利用数据分析来评估风险、优化投资组合和提高客户服务质量。医疗健康：医疗行业通过数据分析来改善患者护理、优化资源分配和研发新药。电子商务：电商平台利用数据分析来优化供应链管理、个性化推荐和市场营销策略。智能制造：制造业通过数据分析来提高生产效率、降低能耗和优化产品质量。国际视野 𐟌 全球机会：数据分析师的技能在全球范围内都受到认可，有机会在跨国公司或国际项目中工作。文化交流：在国际环境中工作，可以拓展视野。创业机会 𐟚€ 自主创业：有经验的数据分析师可以创办自己的数据分析咨询公司，为企业提供专业的数据解决方案。创新项目：参与或发起数据驱动的创新项目，解决实际问题，创造社会价值。随着数据量的不断增长和数据分析技术的不断进步，这一领域的职业机会将会越来越多。

数据科学与大数据技术专业全解析 𐟎“ 大学专业推荐：数据科学与大数据技术 𐟔 专业代码：080910T 𐟚€ 专业背景：随着信息技术和互联网的快速发展，数据科学与大数据技术专业应运而生。这个专业旨在培养具备扎实数学、统计学和计算机科学基础的高素质复合型人才。 𐟓š 专业简介：数据科学与大数据技术专业旨在培养具备大数据采集、存储、处理、分析和应用等技术能力的人才。毕业生能够解决复杂实际问题，在互联网、金融、咨询、科研等领域从事数据分析、数据挖掘、数据管理等相关工作。 𐟑袀𐟎“ 相近专业：计算机科学与技术、软件工程、统计学、人工智能 𐟤” 谁更适合：具备逻辑思维和抽象思维能力、对数学和统计学有兴趣、对大数据、人工智能、机器学习等前沿技术感兴趣的学生。 𐟒𜠦œꦝ娡Œ业：信息技术与互联网行业：数据科学家、大数据工程师、机器学习工程师、数据分析师、云计算工程师（大数据方向）、数据产品经理金融与保险行业：风险分析师、信用评分模型分析师、金融数据工程师、投资策略分析师、保险数据分析员零售与电子商务：用户行为分析师、商品推荐系统工程师、客户数据分析经理、供应链数据分析师、价格优化分析师制造业：生产优化分析师、质量控制数据分析师、设备维护预测分析师、供应链优化工程师政府与公共服务：公共数据分析师、社会科学研究分析师、数据治理专家媒体与娱乐：客户数据分析专家、内容推荐算法工程师、广告效果分析师物流与供应链管理：供应链数据分析师、物流优化工程师、库存管理分析师 𐟌Ÿ 选科推荐：物理+化学/物理+化学+生物 𐟒ᠦ示：选择这个专业，你需要对数学和统计学有浓厚的兴趣，并且对大数据、人工智能等前沿技术充满好奇心。

还记得南京邮电大学吗？那从这所学校出来能做什么呢？ 1. 可以进入信息传输、软件和信息技术服务业，比如当通信工程师，负责通信系统相关工作；当软件工程师，参与软件项目开发；当网络工程师，进行网络系统的规划与维护。 2. 能在制造业发挥作用，像电子工程师从事电子设备设计，自动化工程师推动生产自动化。 3. 教育领域也是不错的选择，高校教师可教授专业课程和开展科研，中小学信息技术教师能培养学生信息素养。 4. 在金融业，金融科技工程师可开发金融科技应用，数据分析师能处理分析金融数据。 5. 批发和零售业也有岗位，如电子商务专员运营电商平台，物流管理专员负责物流配送规划。

#动态连更挑战#物流工程好就业吗？ 1️⃣ 物流工程专业的就业形势总体来看是乐观且充满机遇的。随着全球化和电子商务的快速发展，物流行业的需求持续增长，为物流工程专业的毕业生提供了广阔的就业空间。物流工程不仅涵盖了传统的运输、仓储管理，还涉及供应链管理、物流系统设计与优化、物流信息系统开发等多个领域，使得毕业生在就业市场上具有高度的灵活性和竞争力。 2️⃣ 物流工程专业的毕业生在就业方向上有着多样化的选择。他们可以在制造业、零售业等企业中从事供应链的设计与管理工作，优化内部货物转移和外部货物运输的流程。此外，他们还可以在快递公司从事运营管理、物流规划、仓储管理等岗位，涉及冷链、同城配送、跨境物流等多个细分领域。同时，物流工程专业的毕业生也有机会进入高校从事物流工程相关的教学与研究工作，或成为行政人员。此外，互联网行业对于物流工程人才的需求也在不断增加，特别是在数据分析、平台运营等与供应链管理相关的岗位上。 3️⃣ 然而，值得注意的是，虽然物流工程专业的就业前景广阔，但具体就业情况还需根据个人能力和市场需求来考虑。物流行业对于人才的需求不仅仅是学历，更重要的是能力和经验。因此，物流工程专业的毕业生在提升专业知识的同时，也应注重实践能力的培养，以更好地适应市场需求，实现个人职业发展。总结：物流工程专业的就业形势总体乐观，就业方向多样化，但具体就业情况需结合个人能力和市场需求。毕业生应注重实践能力的培养，以在物流行业中脱颖而出。

数据分析师：月入过万的新职业选择 𐟤”还在为那些替代性强的文职工作挤破脑袋吗？ 𐟘“专业不好，几年努力可能赶不上别人的起薪。 𐟑‰别担心，掌握一门技术才是出路！ 𐟌Ÿ今天给大家推荐一个前景很好的技术方向——数据分析。朝九晚六、双休，基本上不加班，节假日也有，真的是很香了！ 𐟔𙤸𚤻€么选择数据分析？ 1️⃣行业前景好，现在各行业都和数据挂钩，不仅可以进入互联网IT公司，还能去金融、零售、新能源、旅游、交通运输业等地方。 2️⃣薪资待遇高，入行就有8k，1-2年工作经验的月薪都在1.3w+，没有年龄焦虑，越老越吃香。 3️⃣循序渐进：证书分为1~3级，分等级是为了降低难度，让初学者不会一次性花太多时间精力，先考1级，然后再慢慢的2级、3级提升自我。证书线下机考，中英文双认证，具有认可和含金量。对于转行找工作有帮助。 𐟔𙥦‚何报考？考试时间：1~2级随时预约考试，3级全国统考考试内容： 1级（EXCEL、SQL、BI、数据分析概述、数据结构、业务数据分析等） 2级（EXCEL、SQL、python、数据采集处理、数据模型、标签与用户画像等） 3级（R语言、pytorch、tensorflow、高级数据处理、机器学习算法）考试难度：一般备考学习2个月即可 𐟔𙥦‚何备考？ 𐟔𙅸cel 某站：戴师兄-《Excel 2.0版》技能：数据存储、处理、分析、呈现 𐟔𙓑L 某站：《3小时掌握MySQL》技能：数据库基础知识、数据查询、分析 𐟔𙂉 某站：《孙兴华POWERBI基础》技能：数据可视化 𐟔𙔡bleau 某站：《 tableau零基础教程》《戴师兄数据分析课》技能：基础图形绘制、数据可视化 𐟔𙐹thon 某站：孙兴华-《python分析三部曲》技能：pandas、numpy、sk-learn 𐟔𙒨ﭨ耊某站：《R语言入门与数据分析》《R语言基础课程6讲》技能：R语言基础 𐟑‰掌握这些技能，转行数据分析师不是梦！

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