基于excel的商业数据分析

基于excel的商业数据分析康美药业股份有限公司孙璐2014.51版权所有@康美药业股份有限公司目录1.大数据背景下的商业数据分析2.数据的收集与预处理3.数据分析方法与结果展示4.电子商务中的数据分析基于excel商业数据分析2版权所有@康美药业股份有限公司大数据背景下的商业数据分析大数据时代已经来临，大数据价值的实现在于挖掘和应用其内在的信息，数据分析实现将数据转化为知识。3版权所有@康美药业股份有限公司大数据背景下的商业数据分析康美大数据模型中药材资源企业信息系统中药材资源管理系统ERP、SCM、CRM资源地图、价格指数、e药谷康美中药网康美之恋健康网中药产品溯源平台中药材市场管理系统商户数据、品种数据中药材资源中药材贸易中药饮片中成药经典处方供应链用户消费行为病友档案医院药店专家4版权所有@康美药业股份有限公司大数据背景下的商业数据分析不管对象是大数据还是小数据，数据分析在企业的经营管理中发挥重要作用，被誉为企业贤内助5版权所有@康美药业股份有限公司大数据背景下的商业数据分析商业智能（BI）应运而生，负责将企业数据转化为知识，帮助企业做出明智经营决策BI的3个层次但数据分析并不是BI专利，所有员工特别是相关业务人员应具备一定的数据分析能力数据分析数据挖掘数据报表数据仓库6版权所有@康美药业股份有限公司大数据背景下的商业数据分析工欲善其事，必先利其器——主流数据分析工具没有最好的，只有最适合自己的入门级业余级专业级大数据级7版权所有@康美药业股份有限公司大数据背景下的商业数据分析1.大数据背景下的商业数据分析2.数据的收集与预处理3.数据分析方法与结果展示4.电子商务中的数据分析基于excel商业数据分析8版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理数据来源主动获取：1.需求分析2.制定方案3.执行方案4.获得数据数据源被动获得：企业运营过程产生的数据，如：财务数据采购销售数据信息系统数据9版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理数据导入excel：直接打开或者导入数据Excel菜单栏—数据—获取外部数据10版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理日志或者文本文件可以通过分列得到标准数据格式Excel菜单栏—数据—分列Excel菜单栏—开始—查找和选择(Ctrl+F)11版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理Excel字段和记录的基本操作选中要操作的部分-右弹出菜单栏（1）内容选取（shiift）（2）复制（3）剪切（4）粘贴（5）转置（6）隐藏（7）设置单元格格式12版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理两个表数据的横向合并与纵向合并（1）若共同行或者共同列完全相同排序—复制—粘贴（2）若不同可采用VLOOKUP与HLOOKUP查找函数VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)如：=VLOOKUP($C1,亳州!$B:$CL,2,0)13版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理简单检错（1）数值型和取值较多的字符型、日期型字段通过排序最前和最后几行数据，数值型还作散点图（2）离散型或者取值较少的字符型、日期型字段通过筛选菜单，检错是否存在异常取值。（3）重复值检测开始-条件格式-突出显示单元格规则14版权所有@康美药业股份有限公司数据的收集与预处理EXCEL中常用的快捷键Ctrl+A全选单元格区域;F4/Ctrl+Y重复上一操作;Ctrl+Z撤消操作;Ctrl+B加粗单元格文字；Ctrl+I是单元格字体为斜体；Ctrl+U给单元格文本加下划线；Ctrl+C复制单元格内容；Ctrl+X剪切单元格内容；Ctrl+V粘贴单元格内容；Ctrl+；插入当前日期；Shift+F11插入新工作表；Ctrl+S保存工作薄15版权所有@康美药业股份有限公司目录1.大数据背景下的商业数据分析2.数据的收集与预处理3.数据分析方法与结果展示4.电子商务中的数据分析基于excel商业数据分析16版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示Excel中单元格和区域引用引用的作用在于标识工作表上的单元格或单元格区域17版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示相对引用、绝对引用与混合引用相对引用：例如A1，会随着公式所在单元格位置改变而相应变化；绝对引用：例如$A$1，总是引用指定位置单元格；混合引用：例如$A1，只锁定列，又如A$1只锁定行。18版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示Excel公式与函数公式是对数据进行分析与计算的等式，所有的公式必须以符号“=”或“+”开始。一个公式是由运算符和参与计算的元素(操作数)组成函数可以理解为是一种excel已定义好的复杂公式，可以单独使用，也可以在公式中调用函数。函数的结构为：函数名（参数1，参数2，参数3，……）19版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示连续型字段/记录的简单统计描述（1）求和：=sum(XX:XX)（2）求均值：=average（xx:xx）（3）求方差：=var（xx:xx）（4）最大值：=max（xx:xx）（5）最小值：=min（xx:xx）作图：散点图、分布图20版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示分类字段/记录的简单统计描述（1）选中目标数据（2）数据——筛选——高级——将筛选结果复制到其他位置（3）勾选“选择不重复的记录”（4）输入公式：=countif(xx:xx,xx)（5）鼠标放在H2的右下角，呈小十字架时。下拉复制公式上述结果也可以用透视表的方法完成作图：直方图、饼图21版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示透视表数据透视表是交互式报表,可快速进行求和与计数等汇总计算（1）打开数据透视表：插入—数据透视表（2）选择透视数据区域和新表位置（3）为行/列/数据区域选择合适字段22版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示Excel数据分析结果展示“文不如表,表不如图“，数据分析结果最好能以简洁的图表来展示。23版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示Excel表格制作excel本身就是表格，只需少量操作即可绘制出目标表格（1）边框（2）合并单元格（3）填充颜色（4）冻结窗格24版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示柱形图用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况（1）数据准备（2）插入柱形图（3）格式调整频数分布图频数图实际上就是柱形图，前期需做好频数表；频数图也可通过加载“数据分析”工具后直接做直方图：工具-加载宏-加载“分析数据库”-工具-数据分析-直方图25版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示折线图非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势（1）准备数据（2）插入折线图（3）格式调整饼图、散点图饼图显示数据系列中各项大小与各项总和的比例散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势26版权所有@康美药业股份有限公司数据分析方法与结果展示Excel优缺点总结优点：简单、直观、上手快，适合小数据简单处理缺点：（1）不能处理复杂数据，或者效率低；（2）多字段之间相互关系挖掘、数据建模方面存在不足；（3）无法处理较大数据27版权所有@康美药业股份有限公司目录1.大数据背景下的商业数据分析2.数据的收集与预处理3.数据分析方法与结果展示4.电子商务中的数据分析基于excel商业数据分析28版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析数据分析在企业中应用（1）运营支撑①绩效考核②财务报表③精准营销…………（2）决策支持基于运营数据、行业数据实时预测和分析，为企业管理人员提供决策支持和风险控制。29版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析数据分析在电子商务行业显得尤为重要电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进，基于数据分析的每一点点改变，就是赚钱能力一点点的提升。电商龙头阿里巴巴非常重视数据分析，马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。30版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析电商企业运营数据分析电商公司与其他企业一样在运营过程中，会产生大量数据如：财务数据，采购销售数据，对这些的数据的分析，有利于企业优化运营方式，节约运营成本。31版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析网站数据分析访问量、浏览量、点击流及站内搜索等的数据分析，提升用户体验，减少流失，提升流量、转化率，提提高企业利润。32版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析客户数据分析（1）用户行为分析：针对用户行为，进行精准营销。挽留高价值客户、挖掘低价值客户潜力。33版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析（2）客户生命周期分析客户对企业而言是有类似生命一样，客户生命周期，指的就是客户从访问、注册、消费成长、消费稳定、消费下降，最后离网的过程。34版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析电子商务分析中的常用数据挖掘模型数据挖掘：深层次挖掘多字段之间的内在关系，将数据分析获得初步结果量化为具体数据，指导实践，产生效益。（1）回归分析:线性、logistic、cox回归等（2）决策树：C5.0、CHAID、CART模型等（3）时间序列：指数平滑模型、ARMA模型（4）关联分析：Apriori、GRI、序列关联（5）聚类分析：K-means、两步聚类35版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析线性回归、logistic回归、决策树广泛用于用户是否购买，交易额、交易量等关键数据的建模；cox回归在生命周期分析中用于客户流失的研究；时间序列用于预测各经营指标随时间延续的具体变化情况；关联分析用户行为之间关联情况分析，如经典的啤酒与尿布案例；聚类分析在用户行为分析中用于根据用户价值，或特征的分类，为个性化营销提供依据。36版权所有@康美药业股份有限公司电子商务中的数据分析思考（1）如何发挥公司现有数据的作用（2）在未来的工作中如何有计划的收集更多有用数据37