電商經(jīng)濟(jì)背景下大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及實(shí)用案例課件

電商經(jīng)濟(jì)形態(tài)背景下的數(shù)據(jù)挖掘、

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及實(shí)用案例

電商經(jīng)濟(jì)形態(tài)背景下的數(shù)據(jù)挖掘、引言2隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興服務(wù)的興起，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式到來。數(shù)據(jù)從簡(jiǎn)單的處理對(duì)象開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性資源，如何更好地管理和利用數(shù)據(jù)，從已有的數(shù)據(jù)資源中挖掘出更大的價(jià)值已經(jīng)成為普遍關(guān)注的話題。本課程從數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析講起，結(jié)合大數(shù)據(jù)背景時(shí)代行業(yè)特點(diǎn)與現(xiàn)狀，希望能對(duì)如何利用當(dāng)前數(shù)據(jù)資源開展數(shù)據(jù)挖掘工作及有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)收益分析做一些有益的探討。引言2隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興服務(wù)的興起，人類第一篇思維模式篇要想上戰(zhàn)場(chǎng)殺敵，你首先得讓自己成為一個(gè)士兵！第一篇思維模式篇要想上戰(zhàn)場(chǎng)殺敵，你首先得讓自己成為一個(gè)士兵找準(zhǔn)定位精準(zhǔn)定位視角責(zé)權(quán)渠道效果4找準(zhǔn)定位精準(zhǔn)定位視角責(zé)權(quán)渠道效果4視角視角視角視角視角視角889企業(yè)的決策結(jié)構(gòu)相當(dāng)于中樞神經(jīng)系統(tǒng)，情報(bào)系統(tǒng)相當(dāng)于神經(jīng)系統(tǒng)，資金管理相當(dāng)于血液，知識(shí)管理（方法、工具）相當(dāng)于骨架，人力資源（能力）相當(dāng)于肌肉。傳導(dǎo)≠動(dòng)作反應(yīng)信息情報(bào)≠管理決策如何理解信息情報(bào)的功能性——責(zé)權(quán)9企業(yè)的決策結(jié)構(gòu)相當(dāng)于中樞神經(jīng)系統(tǒng)，情報(bào)系統(tǒng)相當(dāng)于神經(jīng)系統(tǒng)，情報(bào)的多渠道來源——不同渠道的情報(bào)內(nèi)容不同DevelopWrapAdjustReviewDevelopWrapAdjustReviewDevelopWrapAdjustReview時(shí)效收集提煉分析梳理甄別篩選同行合作伙伴網(wǎng)絡(luò)朋友人力資源分支技術(shù)來源分支經(jīng)濟(jì)來源分支情報(bào)圈國(guó)家經(jīng)濟(jì)指標(biāo)房地產(chǎn)消費(fèi)水平股市資訊公司分支分析報(bào)表、CEOS銷售人員

廣告宣傳活動(dòng)客戶競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手技術(shù)來源分支信息收集信息分析情報(bào)儲(chǔ)存信息情報(bào)傳遞渠道情報(bào)的多渠道來源——不同渠道的情報(bào)內(nèi)容不同DevelopWr11內(nèi)部信息公司戰(zhàn)略營(yíng)銷政策產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表市場(chǎng)分析報(bào)告銷售人員業(yè)績(jī)外部信息媒體新聞行業(yè)統(tǒng)計(jì)股市資訊同行網(wǎng)站分銷商報(bào)表渠道11內(nèi)部信息外部信息渠道信息情報(bào)來源真實(shí)性評(píng)估據(jù)美國(guó)308家公司的調(diào)查結(jié)果顯示：銷售人員

96%顧客 92%行業(yè)期刊

89%公司的促銷材料 84%營(yíng)銷研究人員

83%對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品的分析 81%公司的年度報(bào)告 77%會(huì)議、貿(mào)易展會(huì) 74%分銷商 70%供應(yīng)商 65%渠道信息情報(bào)來源真實(shí)性評(píng)估據(jù)美國(guó)308家公司的調(diào)查結(jié)果顯示：渠如何應(yīng)用情報(bào)的？——13誰在用？

為什么用？誰沒有用情報(bào)？為什么？在什么情況下用？通過什么方式？使用者是如何獲得情報(bào)的？他們獲得情報(bào)的意愿如何？效果如何應(yīng)用情報(bào)的？——13誰在用？效果情報(bào)工作中可能出現(xiàn)的問題——14工作重點(diǎn)不明確：最佳分配5%

10%30%15%20%20%實(shí)際使用5%

5%

20%50%5%25%確定需求搜集情報(bào)識(shí)別篩選研究整理提供傳播溝通說服效果情報(bào)工作中可能出現(xiàn)的問題——14工作重點(diǎn)不明確：確定搜集識(shí)別15報(bào)告種類描述戰(zhàn)略價(jià)值水平目標(biāo)客戶報(bào)告的頻率新聞公告包括來源于內(nèi)部和外部的戰(zhàn)略及戰(zhàn)術(shù)方面的信息。包括：已印刷出版或未印刷出版的信息低一線銷售人員市場(chǎng)推廣/銷售管理人員其他管理人員每月一次或每周一次競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手簡(jiǎn)介包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的基本情況，通常是放在一個(gè)文件夾或可供隨時(shí)檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，并可經(jīng)常進(jìn)行更新低市場(chǎng)推廣/銷售管理人員前線銷售人員其他管理人員按要求而定戰(zhàn)略影響工作表和新聞公告近似，但會(huì)確認(rèn)對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)有影響的事件中市場(chǎng)推廣/銷售管理人員其他管理人員每月一次每月情報(bào)簡(jiǎn)報(bào)包括主要的戰(zhàn)略新聞和影響因素，以高度濃縮的形式報(bào)告中高級(jí)管理人員其他管理人員每月一次形勢(shì)分析匯總主要的戰(zhàn)略問題，并包括支持匯總的詳盡分析中-高高級(jí)管理人員其他管理人員按要求而定特別情報(bào)匯總關(guān)于某一確認(rèn)情況或問題的一到兩頁(yè)長(zhǎng)度的報(bào)告。匯總主要的支持性分析，并提供相應(yīng)行動(dòng)的建議高高級(jí)管理人員按要求而定效果15報(bào)告種類描述戰(zhàn)略價(jià)值水平目標(biāo)客戶報(bào)告的頻率新聞公告包括來16第二篇行動(dòng)實(shí)踐篇

我們應(yīng)如該何操作？16第二篇行動(dòng)實(shí)踐篇我Contents目錄17數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念數(shù)據(jù)挖掘與分析的流程及方法數(shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)Contents目錄17數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念數(shù)據(jù)挖掘與分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念定義歷史特點(diǎn)功能重要性18第一部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念定義18第一部分19我們身邊的數(shù)據(jù)挖掘與分析如今，網(wǎng)上購(gòu)物已成為大部分人的消費(fèi)趨勢(shì)與習(xí)慣，而大家在網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，經(jīng)常會(huì)收到系統(tǒng)做出的個(gè)性化推薦。比如：亞馬遜會(huì)推薦你可能會(huì)喜歡看的圖書，淘寶會(huì)根據(jù)你的購(gòu)物和瀏覽記錄推薦你可能感興趣的商品。所有這些推薦結(jié)果都來自于各式各樣的推薦系統(tǒng)，它們依靠計(jì)算機(jī)算法運(yùn)行，根據(jù)顧客的瀏覽、搜索、下單和喜好，為顧客選擇他們可能會(huì)喜歡、有可能會(huì)購(gòu)買的商品，從而增加潛在的銷售。19我們身邊的數(shù)據(jù)挖掘與分析如今，網(wǎng)上購(gòu)物已成為大部分人的消定義——數(shù)據(jù)挖掘分析是什么？20技術(shù)層面：探查和分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則的過程。商業(yè)層面：是一種商業(yè)信息處理技術(shù)，特點(diǎn)是對(duì)大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，轉(zhuǎn)換，分析和建模處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘定義——數(shù)據(jù)挖掘分析是什么？20技術(shù)層面：探查和分析大量21電子郵件階段從上世紀(jì)70年開始，平均的通訊量以每年幾倍的速度增長(zhǎng)。信息發(fā)布階段從1995年起，以WEB技術(shù)為代表的信息發(fā)布系統(tǒng)，爆炸式地成長(zhǎng)起來，成為目前Internet的主要應(yīng)用。電子商務(wù)階段1997年底召開的APEC會(huì)議中提出各國(guó)共同促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展的議案，引起全球的關(guān)注。1998年被稱為電子商務(wù)年。全程電子商務(wù)階段隨著SaaS(Softwareasaservice)軟件服務(wù)模式的出現(xiàn)，延長(zhǎng)了電子商務(wù)鏈條，形成了當(dāng)下最新的“全程電子商務(wù)”概念模式。數(shù)據(jù)挖掘分析的發(fā)展歷史21電子郵件階段從上世紀(jì)70年開始，平均的通訊量以每年幾倍的22數(shù)據(jù)挖掘與分析的重要性：電信：客戶流失銀行：客戶細(xì)分；交叉銷售百貨公司/超市：購(gòu)物籃分析保險(xiǎn)公司：客戶細(xì)分；流失信用卡：欺詐探測(cè)；客戶細(xì)分稅務(wù)部門：偷稅漏稅行為探測(cè)醫(yī)學(xué)：醫(yī)療保健電子商務(wù)：網(wǎng)站日志分析物流行業(yè)：貨物追蹤在銀行、保險(xiǎn)、電信、零售等行業(yè)，激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析的作用尤為重要，并已開始廣泛應(yīng)用。通過挖掘出的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型分析，使公司對(duì)客戶了解更精細(xì)化，從而改善其市場(chǎng)、銷售和客戶支持運(yùn)作。典型的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域包括：市場(chǎng)營(yíng)銷，交叉銷售與交叉營(yíng)銷，客戶關(guān)系管理，個(gè)性化推薦與服務(wù)，風(fēng)險(xiǎn)分析與控制，欺詐行為檢測(cè)和異常模式的發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈庫(kù)存管理，以及人力資源管理等。22數(shù)據(jù)挖掘與分析的重要性：電信：客戶流失在銀行、保險(xiǎn)、電信23自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息；例如市場(chǎng)預(yù)測(cè)問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報(bào)最大的用戶，其它可預(yù)測(cè)的問題包括預(yù)報(bào)破產(chǎn)以及認(rèn)定對(duì)指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)；若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)；找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。聚類數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強(qiáng)了人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。概念描述對(duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對(duì)象的有關(guān)特征。分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對(duì)象的共同特征，后者描述不同類對(duì)象之間的區(qū)別。偏差檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。數(shù)據(jù)挖掘與分析的功能23自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息；例如市場(chǎng)24美國(guó)梅隆銀行（BankofNewYorkMellon）梅隆銀行設(shè)定爭(zhēng)取20萬新戶頭的目標(biāo)，為此計(jì)劃向1000萬可能得顧客郵寄邀請(qǐng)函。利用數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生了3000個(gè)最可能得顧客模式，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析后再加以精選，產(chǎn)生了更小的數(shù)目。而這個(gè)更小的數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生12%的回報(bào)率。結(jié)果表明，該銀行只需發(fā)出200萬份邀請(qǐng)函即可獲得20萬名新用戶。數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)瞄準(zhǔn)了那些最適合梅隆銀行服務(wù)項(xiàng)目的顧客，不僅削減成本，還提高了每位新開戶顧客的平均利潤(rùn)率，其利潤(rùn)要比通常高3倍。24美國(guó)梅隆銀行（BankofNewYorkMello25Pop-Tarts和颶風(fēng)分析人員發(fā)現(xiàn)，每次颶風(fēng)來臨，一種袋裝小食品“Pop-Tarts”的銷售量都會(huì)明顯上升。手電筒、電池、水，這些商品的銷量會(huì)隨著颶風(fēng)的到來而上升，很容易理解，但“Pop-Tarts”的上升是不是必然的呢？研究人員后來發(fā)現(xiàn)，這也是一個(gè)有用的規(guī)律：Pop-Tarts的銷量上升，一是因?yàn)槊绹?guó)人喜歡甜食，二是因?yàn)樗谕ｋ姇r(shí)吃起來非常方便。此后，颶風(fēng)來襲之前，沃爾瑪也會(huì)提高“Pop-Tarts”的倉(cāng)儲(chǔ)量，以防脫銷，并把它和水捆綁起來銷售。如果沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，“Pop-Tarts”和颶風(fēng)的微妙關(guān)系就難以被發(fā)現(xiàn)。25Pop-Tarts和颶風(fēng)分析人員發(fā)現(xiàn)，每次颶風(fēng)來臨，一種數(shù)據(jù)挖掘與分析方法目的流程方法26第二部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析方法目的26第二部分2727在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，我們常常遇到類似的苦惱，數(shù)據(jù)庫(kù)越來越大，數(shù)據(jù)爆炸，不能制定合適的決策，那么我們?nèi)绾胃玫睦猛诰虺龅臄?shù)據(jù)，通過分析獲取到有價(jià)值的數(shù)據(jù)成為非常重要的課題。數(shù)據(jù)挖掘與分析目的：用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量資料、數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成分析結(jié)論，把隱沒在一大批看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中，萃取和提煉出來，以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律；對(duì)數(shù)據(jù)、資料等加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程，幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，我們常常遇到類似的苦惱，數(shù)據(jù)庫(kù)越來越大，數(shù)29數(shù)據(jù)挖掘與分析流程數(shù)據(jù)是企業(yè)核心業(yè)務(wù)處理的中心內(nèi)容，決定著企業(yè)的未來發(fā)展。但是在面對(duì)這些海量數(shù)據(jù)時(shí)，需要通過一個(gè)系統(tǒng)的流程來處理。成功的數(shù)據(jù)挖掘是讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，而不是簡(jiǎn)單運(yùn)營(yíng)特別算法或工具。根據(jù)1999年由歐盟機(jī)構(gòu)聯(lián)合起草的“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)”CRISP-DM，一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期可以分為商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評(píng)估及模型發(fā)布6個(gè)階段。29數(shù)據(jù)挖掘與分析流程數(shù)據(jù)是企業(yè)核心業(yè)務(wù)處理的中心內(nèi)容，決定30歐盟“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)挖掘的第一個(gè)階段；理解項(xiàng)目的目標(biāo)和從業(yè)務(wù)的角度理解需求，并將這個(gè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘的定義和完成目標(biāo)的初期計(jì)劃。熟悉數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性，識(shí)別潛在的特征,檢查數(shù)據(jù)是否完整、正確，是否存在缺失值等等將模型輸出的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，從而進(jìn)一步評(píng)估模型準(zhǔn)確性。合理性、簡(jiǎn)單性、穩(wěn)定性、預(yù)測(cè)能力為了特定的數(shù)據(jù)挖掘目的作出假設(shè)，運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘工具建立模型；利用模型解釋特定的現(xiàn)象和預(yù)測(cè)對(duì)象的未來狀況。構(gòu)建模型不是項(xiàng)目的終點(diǎn)。在模型建立并驗(yàn)證之后，還需要一個(gè)“部署—監(jiān)控—更新”的過程，以使模型的作用最大化。將原始數(shù)據(jù)處理成最終建模需要的數(shù)據(jù)。該過程可能多次執(zhí)行，且非常耗時(shí)。商業(yè)理解數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備建立模型模型評(píng)估模型發(fā)布30歐盟“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)挖掘的第一個(gè)階段；熟悉31如何構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘與分析模型把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)問題選擇合適的數(shù)據(jù)構(gòu)建模型評(píng)估模型適用性結(jié)論31如何構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘與分析模型把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)32把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘問題把廣泛的目標(biāo)具體化，細(xì)化，深入觀察客戶行為可能變成具體的目標(biāo)；取決于對(duì)要解決的業(yè)務(wù)問題的理解程度。沒有正確的理解業(yè)務(wù)問題就沒辦法把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為挖掘任務(wù)。例如：主動(dòng)向高風(fēng)險(xiǎn)或高價(jià)值的客戶提供一個(gè)優(yōu)惠，挽留他們研究渠道方式，以利于那些能帶來最忠實(shí)客戶的渠道如果停止某類產(chǎn)品，列出處于銷售風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)品根據(jù)當(dāng)前市場(chǎng)營(yíng)銷策略，預(yù)測(cè)未來三年的客戶數(shù)量數(shù)據(jù)挖掘分析后，會(huì)產(chǎn)生幾個(gè)不同類型的交付形式?？赡苁且粋€(gè)報(bào)表或充滿圖標(biāo)和圖形的簡(jiǎn)報(bào)。例如：當(dāng)我們的目的是提醒銷售驚雷時(shí)，產(chǎn)生一個(gè)營(yíng)銷測(cè)試的客戶列表是不夠的。如何使用結(jié)果如何交付結(jié)果32把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘問題把廣泛的目標(biāo)具體化，細(xì)化，深33選擇合適的數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的探索的前期工作判斷字段，含義，是否有用，是否缺失，是否有問題等一系列問題什么數(shù)據(jù)可以用多少數(shù)據(jù)才足夠分析需要多久的時(shí)間數(shù)據(jù)必須包含什么33選擇合適的數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的探索的前期工作什構(gòu)建分析模型數(shù)據(jù)分析模型（方法論）：主要是用來指導(dǎo)分析人員進(jìn)行一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析，更多是指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析的思路。如：主要從哪幾方面開展分析？各方面包含什么內(nèi)容或者指標(biāo)之類？常用分析模型水平比較分析趨勢(shì)分析定標(biāo)比超九宮圖分析法SWOT分析波士頓矩陣競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)矩陣競(jìng)爭(zhēng)者分析競(jìng)爭(zhēng)者標(biāo)桿核心競(jìng)爭(zhēng)力分析差距分析麥肯錫7S框架組織和個(gè)性評(píng)估組合分析產(chǎn)業(yè)/行業(yè)分析價(jià)值鏈組合管理和調(diào)整戰(zhàn)略波特一般競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略波特價(jià)值鏈波特——產(chǎn)業(yè)五種力量分析產(chǎn)品生命周期經(jīng)驗(yàn)曲線營(yíng)銷技術(shù)矩陣比率分析國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)分析分銷戰(zhàn)略分析研發(fā)、產(chǎn)品和制造分析方向政策矩陣戰(zhàn)略設(shè)想和聯(lián)盟分析曲線分析持續(xù)增長(zhǎng)率分析商業(yè)篩選宏觀環(huán)境分析……34構(gòu)建分析模型常用分析模型水平比較分析麥肯錫7S框架營(yíng)銷技術(shù)矩?cái)?shù)據(jù)分析常用表現(xiàn)形式列表將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。作圖作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系；從圖線上還可以簡(jiǎn)便求出需要的某些結(jié)果，顯示出沒有進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)或在一定條件下從圖線的延伸部分預(yù)測(cè)范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)?？梢园涯承?fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。35數(shù)據(jù)分析常用表現(xiàn)形式列表將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出36應(yīng)用案例：啤酒和尿布——沃爾瑪?shù)馁?gòu)物籃分析分析啤酒與尿布之間的銷售關(guān)系啤酒和尿布是顧客群完全不同的商品。沃爾瑪通過一年數(shù)據(jù)挖掘與分析兩種產(chǎn)品的情況，結(jié)果顯示尿布賣得好的店面啤酒也賣得很好。原因很簡(jiǎn)單，一般太太讓先生下樓買尿布的時(shí)候，先生們一般都會(huì)犒勞自己兩聽啤酒。因此啤酒和尿布一起購(gòu)買的機(jī)會(huì)是最多的。36應(yīng)用案例：啤酒和尿布分析啤酒與尿布之間的銷售關(guān)系37新加坡樟宜國(guó)際機(jī)場(chǎng)通過整合各種渠道和后端數(shù)據(jù)源，為其旅客提供卓越的服務(wù)。通過云端大數(shù)據(jù)，整合了來自各種消費(fèi)者接觸點(diǎn)的信息，將收集到的反饋數(shù)據(jù)信息分門別類地發(fā)送至機(jī)場(chǎng)各相關(guān)部門進(jìn)行匯總處理，進(jìn)一步了解客戶消費(fèi)習(xí)慣，便于跨業(yè)務(wù)部門的溝通和為旅客提供無縫隙服務(wù)。業(yè)內(nèi)先進(jìn)公司的應(yīng)用案例-新加坡樟宜國(guó)際機(jī)場(chǎng)提高了客戶的滿意度和忠誠(chéng)度；提高行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力并找到新的收入增長(zhǎng)源。37新加坡樟宜國(guó)際機(jī)場(chǎng)通過整合各種渠道和后端數(shù)據(jù)源，為其旅客1、探索性數(shù)據(jù)分析當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能會(huì)雜亂無章，看不出規(guī)律，但通過有目的性的作圖、制表、用各種形式的方程擬合，計(jì)算出某些特征量，探索其規(guī)律性；往什么方向分析、用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。2、模型選定在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進(jìn)一步的分析從中挑選一定的分析模型。3、推斷結(jié)論通過使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或評(píng)估的可靠程度及精確程度作出推斷對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析水平比較分析趨勢(shì)分析定標(biāo)比超波士頓矩陣……381、探索性數(shù)據(jù)分析當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能會(huì)雜亂無章，看不出規(guī)律水平比較分析39水平比較分析39水平比較法：通過對(duì)各類相關(guān)數(shù)字資料，將兩期或多期連續(xù)的相同指標(biāo)或比率進(jìn)行定基對(duì)比和環(huán)比對(duì)比，得出它們的增減變動(dòng)方向、數(shù)額和幅度，是揭示企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)情況和現(xiàn)金流量變化趨勢(shì)的一種分析方法。指標(biāo)比較將相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較報(bào)表比較會(huì)計(jì)報(bào)表金額并列起來，比較其相同指標(biāo)增減變動(dòng)金額和幅度項(xiàng)目比較比較組成項(xiàng)目占該總體指標(biāo)的百分比的增減變動(dòng)，判斷變化趨勢(shì)比較方式分類40水平比較法：指標(biāo)比較將相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較報(bào)表比較會(huì)計(jì)報(bào)表指標(biāo)比較將相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較，直接觀察其增減變動(dòng)情況及變動(dòng)幅度，考察其發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)其發(fā)展前景。這種方式在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱之為動(dòng)態(tài)分析。定基動(dòng)態(tài)比率即用某一時(shí)期的數(shù)值作為固定的基期指標(biāo)數(shù)值，將其他的各期數(shù)值與其對(duì)比來分析。環(huán)比動(dòng)態(tài)比率它是以每一分析期的前期數(shù)值為基期數(shù)值而計(jì)算出來的動(dòng)態(tài)比率。指標(biāo)比較方法41指標(biāo)比較定基動(dòng)態(tài)比率即用某一時(shí)期的數(shù)值作為固定的基期指標(biāo)數(shù)值報(bào)表比較將連續(xù)數(shù)期的報(bào)表金額并列起來，比較其相同指標(biāo)的增減變動(dòng)金額和幅度，據(jù)以判斷企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果發(fā)展變化的一種方法。運(yùn)用該方法進(jìn)行比較分析時(shí)，最好是既計(jì)算有關(guān)指標(biāo)增減變動(dòng)的絕對(duì)值，又計(jì)算其增減變動(dòng)的相對(duì)值，這樣可以有效地避免分析結(jié)果的片面性。例如：某企業(yè)利潤(rùn)表中反映2010年的凈利潤(rùn)為100萬元，2011年的凈利潤(rùn)為150萬元，2012年的凈利潤(rùn)為210萬元。通過絕對(duì)值分析：通過相對(duì)值分析：2011年與2010年相比：凈利潤(rùn)增長(zhǎng)了150-100=50（萬元）；2012年與2011年相比：凈利潤(rùn)增長(zhǎng)了210-150=60（萬元）；說明2012年的效益增長(zhǎng)好于2011年。2011年較2010年同比凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為：（150-100）/150=33%；2012年較2011年相比凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為：（210-150）/210=28%。說明2012年的效益增長(zhǎng)明顯不及2011年。42報(bào)表比較例如：某企業(yè)利潤(rùn)表中反映2010年的凈利潤(rùn)為100萬趨勢(shì)分析法43趨勢(shì)分析法43趨勢(shì)分析法：通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊計(jì)量，分析預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間段的變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)公司未來發(fā)展趨勢(shì)，從中發(fā)現(xiàn)相應(yīng)時(shí)間或區(qū)間的拐點(diǎn)，是以連續(xù)時(shí)間序列為支柱的分析方法和預(yù)測(cè)工具，具有較高的準(zhǔn)確率和可操作性?？v向分析橫向分析標(biāo)準(zhǔn)分析綜合分析作用：確定公司財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的發(fā)展趨勢(shì)對(duì)投資者是否有利；通過趨勢(shì)分析可以知道企業(yè)經(jīng)營(yíng)的變化情況，為預(yù)測(cè)未來發(fā)展方向提供幫助。預(yù)測(cè)法的主要優(yōu)點(diǎn)是考慮時(shí)間序列發(fā)展趨勢(shì)，使預(yù)測(cè)結(jié)果能更好地符合實(shí)際。趨勢(shì)分析方式44趨勢(shì)分析法：縱向分析橫向分析標(biāo)準(zhǔn)分析綜合分析作用：趨勢(shì)分析方趨勢(shì)預(yù)測(cè)應(yīng)用銷售趨勢(shì)收益趨勢(shì)凈資產(chǎn)變動(dòng)趨勢(shì)營(yíng)運(yùn)資本變動(dòng)趨勢(shì)財(cái)務(wù)比率的變動(dòng)趨勢(shì)銷售趨勢(shì)說明企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，通過企業(yè)之間銷售趨勢(shì)的比較，獲得更多的有用信息。在銷售趨勢(shì)出現(xiàn)異常的情況下，要仔細(xì)判斷形成這種趨勢(shì)的原因。此外，銷售額的增加不一定與銷售數(shù)量直接相關(guān)，要考慮市場(chǎng)價(jià)格的影響。收益趨勢(shì)對(duì)收益趨勢(shì)要做企業(yè)間和行業(yè)間的數(shù)據(jù)比較；收益趨勢(shì)與銷售趨勢(shì)具有可比性；需要將銷售趨勢(shì)和收益趨勢(shì)結(jié)合分析。例如：如果成本穩(wěn)定，企業(yè)的盈利將與銷售額同步增長(zhǎng)，但在成本快速增加或者各項(xiàng)費(fèi)用的增加超出銷售額同步增長(zhǎng)的時(shí)候，銷售額的增長(zhǎng)并不意味著利潤(rùn)的增加，如果銷售量的增加是由于大幅度降價(jià)換來的，企業(yè)也會(huì)損失大量的利潤(rùn)，所以兩者趨勢(shì)需相結(jié)合分析。45趨勢(shì)預(yù)測(cè)應(yīng)用銷售趨勢(shì)收益趨勢(shì)凈資產(chǎn)變動(dòng)趨勢(shì)營(yíng)運(yùn)資本變動(dòng)趨勢(shì)財(cái)趨勢(shì)線所謂趨勢(shì)線，是用劃線的方法將低點(diǎn)或高點(diǎn)相連，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)上下變動(dòng)的趨勢(shì)所畫出的線路。正確地劃出趨勢(shì)線，人們就可以大致了解未來發(fā)展方向，可依其脈絡(luò)尋找出恰當(dāng)收益調(diào)節(jié)點(diǎn)，也可推測(cè)后期大致走向的一種圖形分析方法。趨勢(shì)線可分為上升趨勢(shì)線，下降趨勢(shì)線與橫向整理趨勢(shì)線（若右圖所示）。46趨勢(shì)線46定標(biāo)比超法47定標(biāo)比超法47定標(biāo)比超法就是將本企業(yè)各項(xiàng)活動(dòng)與目標(biāo)值進(jìn)行比較，從而提出行動(dòng)方法，發(fā)現(xiàn)不足并彌補(bǔ)自身的不足，改進(jìn)經(jīng)營(yíng)并達(dá)到最佳效果的一種有效手段。是將本企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各方面狀況和環(huán)節(jié)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或行業(yè)內(nèi)外一流的企業(yè)進(jìn)行對(duì)照分析的過程，是一種評(píng)價(jià)自身企業(yè)和研究其他組織的手段，是將外部企業(yè)的持久業(yè)績(jī)作為自身企業(yè)的內(nèi)部發(fā)展目標(biāo)并將外界的最佳做法移植到本企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)中去的一種方法。作用：1、有助于確定和比較競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的組成要素，在此過程中能獲得許多對(duì)評(píng)價(jià)整個(gè)競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)價(jià)值很大的信息。2、對(duì)一流企業(yè)所做的定標(biāo)比超可以將從任何產(chǎn)業(yè)中最佳企業(yè)那里得到的信息用于改進(jìn)本企業(yè)的內(nèi)部經(jīng)營(yíng)，建立相應(yīng)的趕超目標(biāo)。3、作跨行業(yè)的技術(shù)性定標(biāo)比超還有助于技術(shù)的跨行業(yè)滲透。4、通過對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定標(biāo)比超，與其對(duì)客戶要求的了解作對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)本公司在這方面的不足，可以將市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)力和目標(biāo)的設(shè)定結(jié)合在一起。48定標(biāo)比超法作用：48比超的重點(diǎn)分產(chǎn)品定標(biāo)比超過程定標(biāo)比超管理定標(biāo)比超戰(zhàn)略定標(biāo)比超比超的對(duì)象分內(nèi)部定標(biāo)比超競(jìng)爭(zhēng)定標(biāo)比超功能定標(biāo)比超通用定標(biāo)比超定標(biāo)比超的類型運(yùn)行過程、管理方法、訣竅等，學(xué)習(xí)模仿、改進(jìn)融合使企業(yè)在該領(lǐng)域趕上或超過競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定標(biāo)比超。對(duì)領(lǐng)先企業(yè)的管理系統(tǒng)、管理績(jī)效進(jìn)行對(duì)比衡量某種產(chǎn)品作為基準(zhǔn)，進(jìn)行對(duì)比比較的是本企業(yè)與對(duì)標(biāo)企業(yè)的戰(zhàn)略意圖，分析確定成功的關(guān)鍵戰(zhàn)略要素以及戰(zhàn)略管理的成功經(jīng)驗(yàn)組織內(nèi)部的績(jī)效評(píng)估活動(dòng)，其目的是找出組織內(nèi)部的最佳作業(yè)典范認(rèn)定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手對(duì)比。其目的是找出競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和特長(zhǎng)，發(fā)現(xiàn)自己與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間的差距并努力縮短這種差距。跨行業(yè)比超，不同行業(yè)，但具有相同或類似運(yùn)作環(huán)節(jié)的企業(yè)間的定標(biāo)比超將來自不同行業(yè)的創(chuàng)新實(shí)踐移入本企業(yè)，這對(duì)整個(gè)企業(yè)來說是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槠髽I(yè)可能因此需要重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程。49比超的重點(diǎn)分產(chǎn)品定標(biāo)比超過程定標(biāo)比超管理定標(biāo)比超戰(zhàn)略定標(biāo)比超確定內(nèi)容確定要進(jìn)行定標(biāo)比超的具體項(xiàng)目；（比什么？）選擇目標(biāo)選擇具體的定標(biāo)比超對(duì)象。通常競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)是定標(biāo)比超的首選對(duì)象；（跟誰比？）收集分析數(shù)據(jù)包括本企業(yè)和被定標(biāo)比超企業(yè)的數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)必須主要是針對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)過程和活動(dòng)，而不僅僅是針對(duì)經(jīng)營(yíng)結(jié)果；確定行動(dòng)目標(biāo)找到差距后，確定縮短差距的行動(dòng)目標(biāo)和應(yīng)采取的行動(dòng)措施，這些目標(biāo)和措施必須融合到企業(yè)的經(jīng)營(yíng)計(jì)劃中；實(shí)施計(jì)劃和跟蹤結(jié)果定期衡量評(píng)估達(dá)到目標(biāo)的程度。如果沒有達(dá)到目標(biāo)，就需修正行動(dòng)措施。主要實(shí)施步驟：50確定內(nèi)容確定要進(jìn)行定標(biāo)比超的具體項(xiàng)目；（比什么？）選擇目標(biāo)選波士頓矩陣51波士頓矩陣51明星業(yè)務(wù)它是指處于高增長(zhǎng)率、高市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群，這類產(chǎn)品增長(zhǎng)率很快，市場(chǎng)占有率也很高，得到的利潤(rùn)較好，就像明星一樣，發(fā)展前途很好，這類業(yè)務(wù)處于迅速增長(zhǎng)的市場(chǎng)，具有很大的市場(chǎng)份額?！懊餍菢I(yè)務(wù)”在增長(zhǎng)和獲利上有著極好的長(zhǎng)期機(jī)會(huì)，但它們是企業(yè)資源的主要消費(fèi)者，需要大量的投資，為保護(hù)或擴(kuò)展“明星業(yè)務(wù)”在增長(zhǎng)的市場(chǎng)中占主導(dǎo)地位，一般應(yīng)對(duì)此類業(yè)務(wù)進(jìn)行保護(hù)，在短期內(nèi)優(yōu)先供給它們所需的資源，支持它們繼續(xù)發(fā)展。波士頓矩陣一共有四種業(yè)務(wù)類型，按照市場(chǎng)增長(zhǎng)率和相對(duì)市場(chǎng)占有率來劃分可分為：明星業(yè)務(wù)、金牛業(yè)務(wù)、幼童業(yè)務(wù)、瘦狗業(yè)務(wù)；市場(chǎng)增長(zhǎng)率以10%為基準(zhǔn)點(diǎn)，市場(chǎng)占有率以1.0X為基準(zhǔn)點(diǎn)。四種業(yè)務(wù)分析如下：金牛業(yè)務(wù)又稱厚利產(chǎn)品。它是指處于低增長(zhǎng)率、高市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群，已進(jìn)入成熟期。像奶牛一樣，吃的是草，產(chǎn)出的是高質(zhì)量的牛奶；這類業(yè)務(wù)處于成熟的低速增長(zhǎng)的市場(chǎng)之中，市場(chǎng)地位有利，盈利率高，本身不需要投資，反而能為企業(yè)提供大量資金，用以支持其他業(yè)務(wù)的發(fā)展，企業(yè)的任何業(yè)務(wù)都是朝著這種業(yè)務(wù)發(fā)展的。52明星業(yè)務(wù)它是指處于高增長(zhǎng)率、高市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群，這類它是處于高增長(zhǎng)率、低市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群。前者說明市場(chǎng)機(jī)會(huì)大，前景好，指增長(zhǎng)率很快，而后者則說明在市場(chǎng)營(yíng)銷上占有率不高，得到的利潤(rùn)有限，利潤(rùn)率較低。企業(yè)對(duì)于該類業(yè)務(wù)需進(jìn)一步進(jìn)行分析，判斷使其轉(zhuǎn)移到“明星業(yè)務(wù)”所需要的投資量分析其未來盈利，研究是否值得投資等問題，對(duì)其產(chǎn)品的改進(jìn)與扶持方案一般均列入企業(yè)長(zhǎng)期計(jì)劃中。要是無法投資的，應(yīng)該放棄該類業(yè)務(wù)了。幼童業(yè)務(wù)瘦狗業(yè)務(wù)也稱衰退類產(chǎn)品。它是處在低增長(zhǎng)率、低市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群。像瘦狗一樣，要吃飯，但是自身卻沒有什么價(jià)值，其財(cái)務(wù)特點(diǎn)是利潤(rùn)率低、處于保本或虧損狀態(tài)，負(fù)債比率高，無法為企業(yè)帶來收益。這類業(yè)務(wù)處于飽和的市場(chǎng)當(dāng)中，競(jìng)爭(zhēng)激烈，可獲利潤(rùn)很低，不能成為企業(yè)資金的來源。如果這類經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)還能自我維持，則應(yīng)該縮小經(jīng)營(yíng)范圍，加強(qiáng)內(nèi)部管理。如果這類業(yè)務(wù)已經(jīng)徹底失敗，企業(yè)應(yīng)及早采取措施，清理業(yè)務(wù)或退出經(jīng)營(yíng)。53它是處于高增長(zhǎng)率、低市場(chǎng)占有率象限內(nèi)的產(chǎn)品群。前者說明市場(chǎng)機(jī)發(fā)展每個(gè)企業(yè)都會(huì)有上述的四種業(yè)務(wù)，只是每樣業(yè)務(wù)的多少不一定而已，在分析過程中，須明確各項(xiàng)業(yè)務(wù)在公司中的不同地位，從而進(jìn)一步明確其戰(zhàn)略目標(biāo)。通常有四種戰(zhàn)略目標(biāo)分別適用于不同的業(yè)務(wù)。以提高經(jīng)營(yíng)單位的相對(duì)市場(chǎng)占有率為目標(biāo)．甚至不惜放棄短期收益。要是“幼童”類業(yè)務(wù)想盡快成為“明星”，就要增加資金投入。投資維持現(xiàn)狀，目標(biāo)是保持業(yè)務(wù)單位現(xiàn)有的市場(chǎng)份額、對(duì)于較大的“金?！笨梢源藶槟繕?biāo)，以使它們產(chǎn)生更多的收益。這種戰(zhàn)略主要是為了獲得短期收益，目標(biāo)是在短期內(nèi)盡可能地得到最大限度的現(xiàn)金收入。對(duì)處境不佳的“金牛”類業(yè)務(wù)及沒有發(fā)展前途的“幼童”類業(yè)務(wù)和“瘦狗”類業(yè)務(wù)應(yīng)視具體情況采取這種策略。目標(biāo)在于清理和撤銷某些業(yè)務(wù)，減輕負(fù)擔(dān)，以便將有限的資源用于效益較高的業(yè)務(wù)。這種目標(biāo)適用于無利可圖的“瘦狗”類和“幼童”類業(yè)務(wù)。一個(gè)公司必須對(duì)其業(yè)務(wù)加以調(diào)整，以使其投資組合趨于合理。保持放棄收割54發(fā)展每個(gè)企業(yè)都會(huì)有上述的四種業(yè)務(wù)，只是每樣業(yè)務(wù)的多少不一定而案例：為了直觀的表現(xiàn)各地產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的情況，我們引進(jìn)波士頓矩陣分析模型，對(duì)我司與競(jìng)爭(zhēng)者共有的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)分析，其中產(chǎn)投差=銷量增幅-產(chǎn)能增幅；

橫坐標(biāo)：相對(duì)產(chǎn)投差=我司產(chǎn)投差-競(jìng)爭(zhēng)者產(chǎn)投差，表示的是相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)關(guān)系；

縱坐標(biāo)：產(chǎn)投比=銷售份額÷產(chǎn)能份額，表示的是絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)關(guān)系。第二象限：絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)者，但相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)劣于競(jìng)爭(zhēng)者，俗稱金牛類航線。第三象限：絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)與相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)均劣于競(jìng)爭(zhēng)者，俗稱瘦狗類航線。第四象限：絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)劣于競(jìng)爭(zhēng)者，但相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)者，俗稱幼童類航線。第一象限：絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)與相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)均優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)者，俗稱明星類航線。產(chǎn)投比相對(duì)產(chǎn)投差55案例：第二象限：絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)者，但相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)劣于競(jìng)瘦狗類金牛類明星類幼童類一站式了解地區(qū)整體經(jīng)營(yíng)情況金牛類：自身投產(chǎn)超過1，競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)保持相對(duì)優(yōu)勢(shì)的城市，但產(chǎn)投差相對(duì)增長(zhǎng)低于競(jìng)爭(zhēng)者；明星類：各項(xiàng)指標(biāo)較好，產(chǎn)出大于投入，且相比去年產(chǎn)投差增長(zhǎng)高于競(jìng)爭(zhēng)者；瘦狗類：載運(yùn)率低，產(chǎn)投比不足1，且產(chǎn)投差增長(zhǎng)也不及競(jìng)爭(zhēng)者（如：TSN）；幼童類：產(chǎn)投比未達(dá)1，但其產(chǎn)投增長(zhǎng)高于競(jìng)爭(zhēng)者（如：INC）。波士頓矩陣案例56瘦狗類金牛類明星類幼童類一站式了解地區(qū)整體經(jīng)營(yíng)情況波士頓矩陣57競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析國(guó)家政策、政治風(fēng)險(xiǎn)分析環(huán)境、情境分析成本預(yù)算分析競(jìng)爭(zhēng)問題分析利益相關(guān)者分析其他相關(guān)性分析課堂練習(xí)：某煙草公司計(jì)劃在某市某區(qū)的新華街設(shè)立門市，如果你是該公司此項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，請(qǐng)擬定出一份簡(jiǎn)要的可行性報(bào)告綱要。57競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析國(guó)家政策、政治風(fēng)險(xiǎn)分析課堂練習(xí)：數(shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)庫(kù)資源功能設(shè)計(jì)關(guān)鍵KPI指標(biāo)系統(tǒng)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)58第三部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)58第三部分信息情報(bào)管理系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)網(wǎng)絡(luò)化決策化集成化智能化系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)信息情報(bào)管理系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)網(wǎng)絡(luò)化決策化集成化智能化系統(tǒng)框架設(shè)企業(yè)情報(bào)信息系統(tǒng)建立后的數(shù)據(jù)庫(kù)資源60決策參考部分研究部分知識(shí)管理部分一般商業(yè)情報(bào)部分公司的知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)，或是說情報(bào)知識(shí)庫(kù)，實(shí)際上是一個(gè)通過企業(yè)內(nèi)聯(lián)網(wǎng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和市場(chǎng)進(jìn)行深層次分析的知識(shí)管理系統(tǒng)。

這一系統(tǒng)具體囊括了對(duì)許多內(nèi)容的分析：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的主品和服務(wù)、優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)、市場(chǎng)焦點(diǎn)、銷售渠道以及戰(zhàn)術(shù)。公司任何部門和決策機(jī)構(gòu)可以在制定競(jìng)爭(zhēng)情景規(guī)劃時(shí)參考以上內(nèi)容。系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)企業(yè)情報(bào)信息系統(tǒng)建立后的數(shù)據(jù)庫(kù)資源60決策參考部分研究部分知情報(bào)信息系統(tǒng)的基本功能設(shè)計(jì)市場(chǎng)預(yù)警環(huán)境監(jiān)控策略制定信息跟蹤信息安全競(jìng)爭(zhēng)分析情報(bào)信息管理系統(tǒng)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)情報(bào)信息系統(tǒng)的基本功能設(shè)計(jì)市場(chǎng)預(yù)警環(huán)境監(jiān)控策略制定信息跟蹤信62系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)效益類KPI競(jìng)爭(zhēng)力KPI資本性KPI

市場(chǎng)占有率

產(chǎn)投比/收投比

收投差

競(jìng)爭(zhēng)質(zhì)量控制線及跟蹤管理

收益率指標(biāo)群

價(jià)格管理

效益指標(biāo)縱向趨勢(shì)

矩陣及散點(diǎn)分析

階段性生產(chǎn)能力

資源組織分配能力

產(chǎn)銷銜接周轉(zhuǎn)速度

分銷渠道容量及能力信息情報(bào)系統(tǒng)設(shè)置考慮的關(guān)鍵KPI指標(biāo)系統(tǒng)62系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)效益類KPI競(jìng)爭(zhēng)力KPI資本性KPI市場(chǎng)占63第三篇大數(shù)據(jù)應(yīng)用及思維模式

63第三篇大數(shù)據(jù)應(yīng)用及思維模式Contents目錄64關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念及發(fā)展形態(tài)大數(shù)據(jù)理念在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的實(shí)戰(zhàn)案例大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的落地及應(yīng)用Contents目錄64關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念及發(fā)展形態(tài)大數(shù)據(jù)理念65第五次信息技術(shù)革命第五次信息革命是以計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)（對(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、檢索、加工、變換和傳輸）與新一代通信技術(shù)（移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)如3G）的有機(jī)結(jié)合為開端的。第五次信息技術(shù)領(lǐng)域的重大技術(shù)革命：個(gè)人計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、體感交互。

PS:云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式。通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需求提供給計(jì)算機(jī)和其他設(shè)備。云技術(shù)中的“云”，是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。

PS:體感交互技術(shù)屬于前沿科技之一，從Kinect開始逐步向各個(gè)領(lǐng)域、各個(gè)國(guó)家延伸和發(fā)展。它可以用手勢(shì)或者身體動(dòng)作來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的遙控器操作各種軟件和游戲，為軟件的應(yīng)用帶來了重要的影響。65第五次信息技術(shù)革命第五次信息革命是以計(jì)算66什么是大數(shù)據(jù)“大數(shù)據(jù)”是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，是基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過數(shù)據(jù)的整合共享，交叉復(fù)用,形成的智力資本和知識(shí)服務(wù)能力。66什么是大數(shù)據(jù)“大數(shù)據(jù)”是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多數(shù)674G時(shí)代大數(shù)據(jù)理念1G語(yǔ)音服務(wù)語(yǔ)音通話2G語(yǔ)音和低速率數(shù)據(jù)服務(wù)電話、短信、彩信3G語(yǔ)音和相對(duì)快速的數(shù)據(jù)服務(wù)電話、數(shù)據(jù)流量4G更快素的數(shù)據(jù)服務(wù)高清視頻傳輸、云端游戲等4G將使大數(shù)據(jù)在采集、傳輸和應(yīng)用端發(fā)生重大變化4G最大數(shù)據(jù)傳輸速率超過移動(dòng)電話數(shù)據(jù)傳輸速率的1萬倍信息過載壓力增大的同時(shí)也催生了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上的商機(jī)674G時(shí)代大數(shù)據(jù)理念1G語(yǔ)音服務(wù)語(yǔ)音通話2G語(yǔ)音和低速率數(shù)68facebook社交網(wǎng)絡(luò)…淘寶、

ebuy微博、

Apps…

移動(dòng)互聯(lián)電子商務(wù)

…什么是大數(shù)據(jù)TBPBEBZB

GB1PB

=

2^50字節(jié)1EB

=

2^60字節(jié)1ZB

=

2^70字節(jié)實(shí)時(shí)處理的要求,是區(qū)別大數(shù)據(jù)引用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一68facebook社交網(wǎng)絡(luò)…淘寶、微博、…電子商務(wù)什么是大69為什么今天才談大數(shù)據(jù)facebook…淘寶、

ebuy價(jià)格低廉的存儲(chǔ)價(jià)格低廉的計(jì)算設(shè)備爆炸社交網(wǎng)絡(luò)無處不在的連接傳感器網(wǎng)絡(luò)69為什么今天才談大數(shù)據(jù)facebook…淘寶、價(jià)格低廉的存70為什么今天才談大數(shù)據(jù)美國(guó)醫(yī)療行業(yè)的年度大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)值－

相當(dāng)于西班牙年度醫(yī)療行業(yè)總體投資的兩倍。歐洲公共事業(yè)的年度大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)－

超過希臘的GDP產(chǎn)值全球個(gè)人消費(fèi)者使用地理信息數(shù)據(jù)獲取的商業(yè)價(jià)值零售商借助大數(shù)據(jù)技術(shù)增加的利潤(rùn)增加的數(shù)據(jù)深度分析的工作崗位在美國(guó)，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)從事數(shù)據(jù)相關(guān)的經(jīng)理工作崗位大數(shù)據(jù)價(jià)值70為什么今天才談大數(shù)據(jù)美國(guó)醫(yī)療行業(yè)的年度大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)值歐71理解大數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)處理理念的轉(zhuǎn)變大轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)價(jià)值鏈三大轉(zhuǎn)變大數(shù)據(jù)所有權(quán)

大數(shù)據(jù)技術(shù)能力

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新思維重要性

上升重要性

上升重要性

下降數(shù)據(jù)處理理念的三大轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)

處理理念隨機(jī)采樣精確性因果關(guān)系

大數(shù)據(jù)

處理理念所有數(shù)據(jù)效率相關(guān)關(guān)系71理解大數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)處理理念的轉(zhuǎn)變大轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)價(jià)值鏈三大轉(zhuǎn)變大72理解大數(shù)據(jù)—不僅應(yīng)用于營(yíng)銷領(lǐng)域應(yīng)用

－

通過對(duì)大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、挖掘與分析，大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷、企業(yè)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與情報(bào)分析等領(lǐng)域大有作為行業(yè)

－

大數(shù)據(jù)一方面可以應(yīng)用于客戶服務(wù)水平提升及營(yíng)銷方式的改進(jìn)，另一方面可以助力行業(yè)內(nèi)企業(yè)降低成本，提升運(yùn)營(yíng)效益，同時(shí)還能幫助企業(yè)進(jìn)行商業(yè)模式的創(chuàng)新及發(fā)現(xiàn)新的市場(chǎng)商機(jī)社會(huì)

－

大數(shù)據(jù)在智慧城市、智慧交通及災(zāi)難預(yù)警等方面都有巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。專業(yè)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益豐富，大數(shù)據(jù)未來發(fā)展前景將更為廣闊

領(lǐng)域大數(shù)據(jù)社會(huì)行業(yè)72理解大數(shù)據(jù)—不僅應(yīng)用于營(yíng)銷領(lǐng)域應(yīng)用－通過對(duì)大數(shù)73大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景—政府

政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推動(dòng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。政府職能變革交通優(yōu)化自然災(zāi)害預(yù)防研究改進(jìn)物流規(guī)劃環(huán)境監(jiān)控就業(yè)分析社交網(wǎng)絡(luò)意識(shí)熱點(diǎn)跟蹤經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)欺詐檢測(cè)73大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景—政府政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推74職業(yè)乞丐腦袋里的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之汽車制造

74大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例75大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景—

智慧城市75大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景—智慧城市76大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景—智慧醫(yī)療面臨挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（病歷），非結(jié)構(gòu)化（PACS影像)標(biāo)準(zhǔn)難制定,或不斷變化中型城市（1000萬人口）存放50年會(huì)達(dá)到10PB信息共享提升效率醫(yī)療信息區(qū)域內(nèi)準(zhǔn)實(shí)時(shí)共享，醫(yī)生可快速調(diào)閱病人信息

個(gè)性化醫(yī)療基于病史的自動(dòng)醫(yī)療、飲食等建議；針對(duì)病史和病癥的OTC藥物參考等疾病自動(dòng)分類和診斷計(jì)算機(jī)輔助診斷趨勢(shì)分析：例如，流行病擴(kuò)展情況分析、癌癥的歷年趨勢(shì)、藥物效果分析決策輔助系統(tǒng)區(qū)域醫(yī)療健康檔案系統(tǒng)解決問題解決方案特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)居民電子病歷存儲(chǔ)、查詢HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存放健康檔案和PACS影像數(shù)據(jù)高速數(shù)據(jù)導(dǎo)入；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢；關(guān)鍵字搜索；

分布式統(tǒng)計(jì)

76大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景—智慧醫(yī)療面臨挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（77國(guó)外大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)在歐美已有多年的投資應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)美國(guó)國(guó)務(wù)院采用大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)新的美國(guó)護(hù)照系統(tǒng)。美國(guó)IT公司開始意識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)楣緞?chuàng)造價(jià)值；IBM宣布投資1億美元用于大數(shù)據(jù)研究；

大數(shù)據(jù)公司引入汽車行業(yè)高管人員擴(kuò)展?fàn)I銷業(yè)務(wù)；77國(guó)外大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)在歐美已有多年的投資應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)美國(guó)78大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例——營(yíng)銷之客戶行為分析1、“猜你喜歡”2、塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷。3、沃爾瑪保潔專柜和沃爾瑪搜索。4、專業(yè)時(shí)裝零售商希望向客戶提供差異化服務(wù)。

78大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例——營(yíng)銷之客戶行為分析1、“猜你喜歡”

79國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)落地面臨的困難數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)為全球各行業(yè)均帶來了管理上的問題。?

對(duì)于企業(yè)用戶來說，大數(shù)據(jù)增加了他們所需承擔(dān)的責(zé)任以及成本。滿足這些龐大數(shù)據(jù)量在存儲(chǔ)方面的需求需要采購(gòu)和維護(hù)所需的硬件設(shè)備，并且還要不斷的進(jìn)行監(jiān)督與管理。大數(shù)據(jù)能夠真正發(fā)揮作用，深層次看，還要改善我們的管理模式，需要管理方式和架構(gòu)的與大數(shù)據(jù)技術(shù)工具相適配。大數(shù)據(jù)不夠豐富和開放.?我國(guó)數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，每年新增數(shù)據(jù)量?jī)H為美國(guó)的7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國(guó)外。我國(guó)政府、企業(yè)和行業(yè)信息化系統(tǒng)建設(shè)往往缺少統(tǒng)一規(guī)劃和科學(xué)論證，系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，而且受行政壟斷和商業(yè)利益所限，數(shù)據(jù)開放程度較低。

現(xiàn)今的分析僅局限在企業(yè)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)還不夠，還需要保持?jǐn)?shù)據(jù)與當(dāng)前社會(huì)乃至全球的相關(guān)性。這意味著企業(yè)需要從社交媒體、地理位置、CRM系統(tǒng)、政府的公開數(shù)據(jù)、手機(jī)信息等非專有的渠道獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行額外的分析。對(duì)于實(shí)時(shí)分析來說，當(dāng)前的移動(dòng)應(yīng)用潛力也才剛剛開始出現(xiàn)，其移動(dòng)分析或?qū)⒈阮A(yù)期的影響更加深遠(yuǎn)。79國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)落地面臨的困難數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)為全球各行業(yè)均帶大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的七大誤區(qū)80盲目跟風(fēng)無明確目標(biāo)盲目采購(gòu)、采用產(chǎn)品思路僵化放羊式管理在數(shù)據(jù)捕獲、提煉中缺乏新方法新思路不善借鑒不關(guān)注同行數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)盲目創(chuàng)新“噱頭”意識(shí)不重視大數(shù)據(jù)的實(shí)際價(jià)值數(shù)據(jù)浪費(fèi)（0.5%決策）過度夸大成果過度承諾刺激銷量盲從數(shù)據(jù)結(jié)果幻想獲得所有數(shù)據(jù)我們所能獲得的只是表層數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值是在使用中滾雪球的軟件萬能全面依賴系統(tǒng)放棄人為干預(yù)分析效果取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的七大誤區(qū)80盲目跟風(fēng)無明確目標(biāo)盲目采購(gòu)、采用產(chǎn)品81大數(shù)據(jù)項(xiàng)目落地前需要解決的幾個(gè)問題成本問題帶寬能力儲(chǔ)存技術(shù)容量問題數(shù)據(jù)平臺(tái)延遲問題個(gè)人隱私商業(yè)智能81大數(shù)據(jù)項(xiàng)目落地前需要解決的幾個(gè)問題成本問題帶寬能力儲(chǔ)存技82大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的具體推進(jìn)步驟數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)選擇預(yù)處理數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果表示結(jié)果表達(dá)和解釋數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)模式知識(shí)82大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的具體推進(jìn)步驟數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)選擇預(yù)處理數(shù)831、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選出用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析做準(zhǔn)備，并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類型將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成分析模型，這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的。建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵831、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)搜索所有與業(yè)務(wù)842、數(shù)據(jù)挖掘過程建模評(píng)估部署可以選擇和使用不同的模型技術(shù)，將模型參數(shù)調(diào)整到最佳數(shù)值。需要注意的是，有些技術(shù)在數(shù)據(jù)形成上有特殊要求，有可能需要重復(fù)操作。數(shù)據(jù)模型已經(jīng)建立，檢查構(gòu)造模型的步驟，確保模型可以完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。該階段結(jié)束后，必須打成一個(gè)使用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的決定。模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到知識(shí)并投入使用?？梢孕纬梢粋€(gè)簡(jiǎn)單的報(bào)告，或者實(shí)現(xiàn)一個(gè)較復(fù)雜、可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過程。842、數(shù)據(jù)挖掘過程建模評(píng)估部署可以選擇和使用不同的模型技術(shù)853、結(jié)果表示階段結(jié)果分析知識(shí)同化解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)視數(shù)據(jù)挖掘操作而定，用常會(huì)用到可視化技術(shù)將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。853、結(jié)果表示階段結(jié)果分析知識(shí)同化解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用之——移動(dòng)BI項(xiàng)目移動(dòng)BI產(chǎn)品Roambi用戶可以通過智能手機(jī)實(shí)時(shí)連接企業(yè)數(shù)據(jù)中心，獲取分析數(shù)據(jù)?？梢噪S時(shí)訪問企業(yè)BI應(yīng)用；實(shí)時(shí)鉆取，主題分析；信息定制推送服務(wù)；及時(shí)提醒，監(jiān)控與預(yù)警服務(wù)；隨需定制，個(gè)性化開發(fā)。Roambi是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，需要其他BI服務(wù)器的支持，比如BO，Cognos等。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用之——移動(dòng)BI項(xiàng)目移動(dòng)BI產(chǎn)品RoambiThankyou！Thankyou！電商經(jīng)濟(jì)形態(tài)背景下的數(shù)據(jù)挖掘、

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及實(shí)用案例

電商經(jīng)濟(jì)形態(tài)背景下的數(shù)據(jù)挖掘、引言89隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興服務(wù)的興起，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式到來。數(shù)據(jù)從簡(jiǎn)單的處理對(duì)象開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性資源，如何更好地管理和利用數(shù)據(jù)，從已有的數(shù)據(jù)資源中挖掘出更大的價(jià)值已經(jīng)成為普遍關(guān)注的話題。本課程從數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析講起，結(jié)合大數(shù)據(jù)背景時(shí)代行業(yè)特點(diǎn)與現(xiàn)狀，希望能對(duì)如何利用當(dāng)前數(shù)據(jù)資源開展數(shù)據(jù)挖掘工作及有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)收益分析做一些有益的探討。引言2隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興服務(wù)的興起，人類第一篇思維模式篇要想上戰(zhàn)場(chǎng)殺敵，你首先得讓自己成為一個(gè)士兵！第一篇思維模式篇要想上戰(zhàn)場(chǎng)殺敵，你首先得讓自己成為一個(gè)士兵找準(zhǔn)定位精準(zhǔn)定位視角責(zé)權(quán)渠道效果91找準(zhǔn)定位精準(zhǔn)定位視角責(zé)權(quán)渠道效果4視角視角視角視角視角視角95896企業(yè)的決策結(jié)構(gòu)相當(dāng)于中樞神經(jīng)系統(tǒng)，情報(bào)系統(tǒng)相當(dāng)于神經(jīng)系統(tǒng)，資金管理相當(dāng)于血液，知識(shí)管理（方法、工具）相當(dāng)于骨架，人力資源（能力）相當(dāng)于肌肉。傳導(dǎo)≠動(dòng)作反應(yīng)信息情報(bào)≠管理決策如何理解信息情報(bào)的功能性——責(zé)權(quán)9企業(yè)的決策結(jié)構(gòu)相當(dāng)于中樞神經(jīng)系統(tǒng)，情報(bào)系統(tǒng)相當(dāng)于神經(jīng)系統(tǒng)，情報(bào)的多渠道來源——不同渠道的情報(bào)內(nèi)容不同DevelopWrapAdjustReviewDevelopWrapAdjustReviewDevelopWrapAdjustReview時(shí)效收集提煉分析梳理甄別篩選同行合作伙伴網(wǎng)絡(luò)朋友人力資源分支技術(shù)來源分支經(jīng)濟(jì)來源分支情報(bào)圈國(guó)家經(jīng)濟(jì)指標(biāo)房地產(chǎn)消費(fèi)水平股市資訊公司分支分析報(bào)表、CEOS銷售人員

廣告宣傳活動(dòng)客戶競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手技術(shù)來源分支信息收集信息分析情報(bào)儲(chǔ)存信息情報(bào)傳遞渠道情報(bào)的多渠道來源——不同渠道的情報(bào)內(nèi)容不同DevelopWr98內(nèi)部信息公司戰(zhàn)略營(yíng)銷政策產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表市場(chǎng)分析報(bào)告銷售人員業(yè)績(jī)外部信息媒體新聞行業(yè)統(tǒng)計(jì)股市資訊同行網(wǎng)站分銷商報(bào)表渠道11內(nèi)部信息外部信息渠道信息情報(bào)來源真實(shí)性評(píng)估據(jù)美國(guó)308家公司的調(diào)查結(jié)果顯示：銷售人員

96%顧客 92%行業(yè)期刊

89%公司的促銷材料 84%營(yíng)銷研究人員

83%對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品的分析 81%公司的年度報(bào)告 77%會(huì)議、貿(mào)易展會(huì) 74%分銷商 70%供應(yīng)商 65%渠道信息情報(bào)來源真實(shí)性評(píng)估據(jù)美國(guó)308家公司的調(diào)查結(jié)果顯示：渠如何應(yīng)用情報(bào)的？——100誰在用？

為什么用？誰沒有用情報(bào)？為什么？在什么情況下用？通過什么方式？使用者是如何獲得情報(bào)的？他們獲得情報(bào)的意愿如何？效果如何應(yīng)用情報(bào)的？——13誰在用？效果情報(bào)工作中可能出現(xiàn)的問題——101工作重點(diǎn)不明確：最佳分配5%

10%30%15%20%20%實(shí)際使用5%

5%

20%50%5%25%確定需求搜集情報(bào)識(shí)別篩選研究整理提供傳播溝通說服效果情報(bào)工作中可能出現(xiàn)的問題——14工作重點(diǎn)不明確：確定搜集識(shí)別102報(bào)告種類描述戰(zhàn)略價(jià)值水平目標(biāo)客戶報(bào)告的頻率新聞公告包括來源于內(nèi)部和外部的戰(zhàn)略及戰(zhàn)術(shù)方面的信息。包括：已印刷出版或未印刷出版的信息低一線銷售人員市場(chǎng)推廣/銷售管理人員其他管理人員每月一次或每周一次競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手簡(jiǎn)介包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的基本情況，通常是放在一個(gè)文件夾或可供隨時(shí)檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，并可經(jīng)常進(jìn)行更新低市場(chǎng)推廣/銷售管理人員前線銷售人員其他管理人員按要求而定戰(zhàn)略影響工作表和新聞公告近似，但會(huì)確認(rèn)對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)有影響的事件中市場(chǎng)推廣/銷售管理人員其他管理人員每月一次每月情報(bào)簡(jiǎn)報(bào)包括主要的戰(zhàn)略新聞和影響因素，以高度濃縮的形式報(bào)告中高級(jí)管理人員其他管理人員每月一次形勢(shì)分析匯總主要的戰(zhàn)略問題，并包括支持匯總的詳盡分析中-高高級(jí)管理人員其他管理人員按要求而定特別情報(bào)匯總關(guān)于某一確認(rèn)情況或問題的一到兩頁(yè)長(zhǎng)度的報(bào)告。匯總主要的支持性分析，并提供相應(yīng)行動(dòng)的建議高高級(jí)管理人員按要求而定效果15報(bào)告種類描述戰(zhàn)略價(jià)值水平目標(biāo)客戶報(bào)告的頻率新聞公告包括來103第二篇行動(dòng)實(shí)踐篇

我們應(yīng)如該何操作？16第二篇行動(dòng)實(shí)踐篇我Contents目錄104數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念數(shù)據(jù)挖掘與分析的流程及方法數(shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)框架的設(shè)計(jì)Contents目錄17數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念數(shù)據(jù)挖掘與分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念定義歷史特點(diǎn)功能重要性105第一部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念定義18第一部分106我們身邊的數(shù)據(jù)挖掘與分析如今，網(wǎng)上購(gòu)物已成為大部分人的消費(fèi)趨勢(shì)與習(xí)慣，而大家在網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，經(jīng)常會(huì)收到系統(tǒng)做出的個(gè)性化推薦。比如：亞馬遜會(huì)推薦你可能會(huì)喜歡看的圖書，淘寶會(huì)根據(jù)你的購(gòu)物和瀏覽記錄推薦你可能感興趣的商品。所有這些推薦結(jié)果都來自于各式各樣的推薦系統(tǒng)，它們依靠計(jì)算機(jī)算法運(yùn)行，根據(jù)顧客的瀏覽、搜索、下單和喜好，為顧客選擇他們可能會(huì)喜歡、有可能會(huì)購(gòu)買的商品，從而增加潛在的銷售。19我們身邊的數(shù)據(jù)挖掘與分析如今，網(wǎng)上購(gòu)物已成為大部分人的消定義——數(shù)據(jù)挖掘分析是什么？107技術(shù)層面：探查和分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則的過程。商業(yè)層面：是一種商業(yè)信息處理技術(shù)，特點(diǎn)是對(duì)大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，轉(zhuǎn)換，分析和建模處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘定義——數(shù)據(jù)挖掘分析是什么？20技術(shù)層面：探查和分析大量108電子郵件階段從上世紀(jì)70年開始，平均的通訊量以每年幾倍的速度增長(zhǎng)。信息發(fā)布階段從1995年起，以WEB技術(shù)為代表的信息發(fā)布系統(tǒng)，爆炸式地成長(zhǎng)起來，成為目前Internet的主要應(yīng)用。電子商務(wù)階段1997年底召開的APEC會(huì)議中提出各國(guó)共同促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展的議案，引起全球的關(guān)注。1998年被稱為電子商務(wù)年。全程電子商務(wù)階段隨著SaaS(Softwareasaservice)軟件服務(wù)模式的出現(xiàn)，延長(zhǎng)了電子商務(wù)鏈條，形成了當(dāng)下最新的“全程電子商務(wù)”概念模式。數(shù)據(jù)挖掘分析的發(fā)展歷史21電子郵件階段從上世紀(jì)70年開始，平均的通訊量以每年幾倍的109數(shù)據(jù)挖掘與分析的重要性：電信：客戶流失銀行：客戶細(xì)分；交叉銷售百貨公司/超市：購(gòu)物籃分析保險(xiǎn)公司：客戶細(xì)分；流失信用卡：欺詐探測(cè)；客戶細(xì)分稅務(wù)部門：偷稅漏稅行為探測(cè)醫(yī)學(xué)：醫(yī)療保健電子商務(wù)：網(wǎng)站日志分析物流行業(yè)：貨物追蹤在銀行、保險(xiǎn)、電信、零售等行業(yè)，激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析的作用尤為重要，并已開始廣泛應(yīng)用。通過挖掘出的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型分析，使公司對(duì)客戶了解更精細(xì)化，從而改善其市場(chǎng)、銷售和客戶支持運(yùn)作。典型的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域包括：市場(chǎng)營(yíng)銷，交叉銷售與交叉營(yíng)銷，客戶關(guān)系管理，個(gè)性化推薦與服務(wù)，風(fēng)險(xiǎn)分析與控制，欺詐行為檢測(cè)和異常模式的發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈庫(kù)存管理，以及人力資源管理等。22數(shù)據(jù)挖掘與分析的重要性：電信：客戶流失在銀行、保險(xiǎn)、電信110自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息；例如市場(chǎng)預(yù)測(cè)問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報(bào)最大的用戶，其它可預(yù)測(cè)的問題包括預(yù)報(bào)破產(chǎn)以及認(rèn)定對(duì)指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)；若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)；找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。聚類數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強(qiáng)了人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。概念描述對(duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對(duì)象的有關(guān)特征。分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對(duì)象的共同特征，后者描述不同類對(duì)象之間的區(qū)別。偏差檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。數(shù)據(jù)挖掘與分析的功能23自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息；例如市場(chǎng)111美國(guó)梅隆銀行（BankofNewYorkMellon）梅隆銀行設(shè)定爭(zhēng)取20萬新戶頭的目標(biāo)，為此計(jì)劃向1000萬可能得顧客郵寄邀請(qǐng)函。利用數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生了3000個(gè)最可能得顧客模式，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析后再加以精選，產(chǎn)生了更小的數(shù)目。而這個(gè)更小的數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生12%的回報(bào)率。結(jié)果表明，該銀行只需發(fā)出200萬份邀請(qǐng)函即可獲得20萬名新用戶。數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)瞄準(zhǔn)了那些最適合梅隆銀行服務(wù)項(xiàng)目的顧客，不僅削減成本，還提高了每位新開戶顧客的平均利潤(rùn)率，其利潤(rùn)要比通常高3倍。24美國(guó)梅隆銀行（BankofNewYorkMello112Pop-Tarts和颶風(fēng)分析人員發(fā)現(xiàn)，每次颶風(fēng)來臨，一種袋裝小食品“Pop-Tarts”的銷售量都會(huì)明顯上升。手電筒、電池、水，這些商品的銷量會(huì)隨著颶風(fēng)的到來而上升，很容易理解，但“Pop-Tarts”的上升是不是必然的呢？研究人員后來發(fā)現(xiàn)，這也是一個(gè)有用的規(guī)律：Pop-Tarts的銷量上升，一是因?yàn)槊绹?guó)人喜歡甜食，二是因?yàn)樗谕ｋ姇r(shí)吃起來非常方便。此后，颶風(fēng)來襲之前，沃爾瑪也會(huì)提高“Pop-Tarts”的倉(cāng)儲(chǔ)量，以防脫銷，并把它和水捆綁起來銷售。如果沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，“Pop-Tarts”和颶風(fēng)的微妙關(guān)系就難以被發(fā)現(xiàn)。25Pop-Tarts和颶風(fēng)分析人員發(fā)現(xiàn)，每次颶風(fēng)來臨，一種數(shù)據(jù)挖掘與分析方法目的流程方法113第二部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與分析方法目的26第二部分11427在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，我們常常遇到類似的苦惱，數(shù)據(jù)庫(kù)越來越大，數(shù)據(jù)爆炸，不能制定合適的決策，那么我們?nèi)绾胃玫睦猛诰虺龅臄?shù)據(jù)，通過分析獲取到有價(jià)值的數(shù)據(jù)成為非常重要的課題。數(shù)據(jù)挖掘與分析目的：用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量資料、數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成分析結(jié)論，把隱沒在一大批看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中，萃取和提煉出來，以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律；對(duì)數(shù)據(jù)、資料等加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程，幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，我們常常遇到類似的苦惱，數(shù)據(jù)庫(kù)越來越大，數(shù)116數(shù)據(jù)挖掘與分析流程數(shù)據(jù)是企業(yè)核心業(yè)務(wù)處理的中心內(nèi)容，決定著企業(yè)的未來發(fā)展。但是在面對(duì)這些海量數(shù)據(jù)時(shí)，需要通過一個(gè)系統(tǒng)的流程來處理。成功的數(shù)據(jù)挖掘是讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，而不是簡(jiǎn)單運(yùn)營(yíng)特別算法或工具。根據(jù)1999年由歐盟機(jī)構(gòu)聯(lián)合起草的“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)”CRISP-DM，一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期可以分為商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評(píng)估及模型發(fā)布6個(gè)階段。29數(shù)據(jù)挖掘與分析流程數(shù)據(jù)是企業(yè)核心業(yè)務(wù)處理的中心內(nèi)容，決定117歐盟“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)挖掘的第一個(gè)階段；理解項(xiàng)目的目標(biāo)和從業(yè)務(wù)的角度理解需求，并將這個(gè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘的定義和完成目標(biāo)的初期計(jì)劃。熟悉數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性，識(shí)別潛在的特征,檢查數(shù)據(jù)是否完整、正確，是否存在缺失值等等將模型輸出的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，從而進(jìn)一步評(píng)估模型準(zhǔn)確性。合理性、簡(jiǎn)單性、穩(wěn)定性、預(yù)測(cè)能力為了特定的數(shù)據(jù)挖掘目的作出假設(shè)，運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘工具建立模型；利用模型解釋特定的現(xiàn)象和預(yù)測(cè)對(duì)象的未來狀況。構(gòu)建模型不是項(xiàng)目的終點(diǎn)。在模型建立并驗(yàn)證之后，還需要一個(gè)“部署—監(jiān)控—更新”的過程，以使模型的作用最大化。將原始數(shù)據(jù)處理成最終建模需要的數(shù)據(jù)。該過程可能多次執(zhí)行，且非常耗時(shí)。商業(yè)理解數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備建立模型模型評(píng)估模型發(fā)布30歐盟“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)挖掘的第一個(gè)階段；熟悉118如何構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘與分析模型把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)問題選擇合適的數(shù)據(jù)構(gòu)建模型評(píng)估模型適用性結(jié)論31如何構(gòu)建一個(gè)有指導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘與分析模型把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)119把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘問題把廣泛的目標(biāo)具體化，細(xì)化，深入觀察客戶行為可能變成具體的目標(biāo)；取決于對(duì)要解決的業(yè)務(wù)問題的理解程度。沒有正確的理解業(yè)務(wù)問題就沒辦法把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為挖掘任務(wù)。例如：主動(dòng)向高風(fēng)險(xiǎn)或高價(jià)值的客戶提供一個(gè)優(yōu)惠，挽留他們研究渠道方式，以利于那些能帶來最忠實(shí)客戶的渠道如果停止某類產(chǎn)品，列出處于銷售風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)品根據(jù)當(dāng)前市場(chǎng)營(yíng)銷策略，預(yù)測(cè)未來三年的客戶數(shù)量數(shù)據(jù)挖掘分析后，會(huì)產(chǎn)生幾個(gè)不同類型的交付形式?？赡苁且粋€(gè)報(bào)表或充滿圖標(biāo)和圖形的簡(jiǎn)報(bào)。例如：當(dāng)我們的目的是提醒銷售驚雷時(shí)，產(chǎn)生一個(gè)營(yíng)銷測(cè)試的客戶列表是不夠的。如何使用結(jié)果如何交付結(jié)果32把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘問題把廣泛的目標(biāo)具體化，細(xì)化，深120選擇合適的數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的探索的前期工作判斷字段，含義，是否有用，是否缺失，是否有問題等一系列問題什么數(shù)據(jù)可以用多少數(shù)據(jù)才足夠分析需要多久的時(shí)間數(shù)據(jù)必須包含什么33選擇合適的數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的探索的前期工作什構(gòu)建分析模型數(shù)據(jù)分析模型（方法論）：主要是用來指導(dǎo)分析人員進(jìn)行一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析，更多是指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析的思路。如：主要從哪幾方面開展分析？各方面包含什么內(nèi)容或者指標(biāo)之類？常用分析模型水平比較分析趨勢(shì)分析定標(biāo)比超九宮圖分析法SWOT分析波士頓矩陣競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)矩陣競(jìng)爭(zhēng)者分析競(jìng)爭(zhēng)者標(biāo)桿核心競(jìng)爭(zhēng)力分析差距分析麥肯錫7S框架組織和個(gè)性評(píng)估組合分析產(chǎn)業(yè)/行業(yè)分析價(jià)值鏈組合管理和調(diào)整戰(zhàn)略波特一般競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略波特價(jià)值鏈波特——產(chǎn)業(yè)五種力量分析產(chǎn)品生命周期經(jīng)驗(yàn)曲線營(yíng)銷技術(shù)矩陣比率分析國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)分析分銷戰(zhàn)略分析研發(fā)、產(chǎn)品和制造分析方向政策矩陣戰(zhàn)略設(shè)想和聯(lián)盟分析曲線分析持續(xù)增長(zhǎng)率分析商業(yè)篩選宏觀環(huán)境分析……121構(gòu)建分析模型常用分析模型水平比較分析麥肯錫7S框架營(yíng)銷技術(shù)矩?cái)?shù)據(jù)分析常用表現(xiàn)形式列表將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。作圖作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系；從圖線上還可以簡(jiǎn)便求出需要的某些結(jié)果，顯示出沒有進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)或在一定條件下從圖線的延伸部分預(yù)測(cè)范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)?？梢园涯承?fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。122數(shù)據(jù)分析常用表現(xiàn)形式列表將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出123應(yīng)用案例：啤酒和尿布——沃爾瑪?shù)馁?gòu)物籃分析分析啤酒與尿布之間的銷售關(guān)系啤酒和尿布是顧客群完全不同的商品。沃爾瑪通過一年數(shù)據(jù)挖掘與分析兩種產(chǎn)品的情況，結(jié)果顯示尿布賣得好的店面啤酒也賣得很好。原因很簡(jiǎn)單，一般太太讓先生下樓買尿布的時(shí)候，先生們一般都會(huì)犒勞自己兩聽啤酒。因此啤酒和尿布一起購(gòu)買的機(jī)會(huì)是最多的。36應(yīng)用案例：啤酒和尿布分析啤酒與尿布之間的銷售關(guān)系124新加坡樟宜國(guó)際機(jī)場(chǎng)通過整合各種渠道和后端數(shù)據(jù)源，為其旅客提供卓越的服務(wù)。通過云端大數(shù)據(jù)，整合了來自各種消費(fèi)者接觸點(diǎn)的信息，將收集到的反饋數(shù)據(jù)信息分門別類地發(fā)送至機(jī)場(chǎng)各相關(guān)部門進(jìn)行匯總處理，進(jìn)一步了解客戶消費(fèi)習(xí)慣，便于跨業(yè)務(wù)部門的溝通和為旅客提供無縫隙服務(wù)。業(yè)內(nèi)先進(jìn)公司的應(yīng)用案例-新加坡樟宜國(guó)際機(jī)場(chǎng)提高了客戶的滿意度和忠誠(chéng)度；提高行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力并找到新的收入增長(zhǎng)源。37新加坡樟宜國(guó)際機(jī)場(chǎng)通過整合各種渠道和后端數(shù)據(jù)源，為其旅客1、探索性數(shù)據(jù)分析當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能會(huì)雜亂無章，看不出規(guī)律，但通過有目的性的作圖、制表、用各種形式的方程擬合，計(jì)算出某些特征量，探索其規(guī)律性；往什么方向分析、用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。2、模型選定在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進(jìn)一步的分析從中挑選一定的分析模型。3、推斷結(jié)論通過使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或評(píng)估的可靠程度及精確程度作出推斷對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析水平比較分析趨勢(shì)分析定標(biāo)比超波士頓矩陣……1251、探索性數(shù)據(jù)分析當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能會(huì)雜亂無章，看不出規(guī)律水平比較分析126水平比較分析39水平比較法：通過對(duì)各類相關(guān)數(shù)字資料，將兩期或多期連續(xù)的相同指標(biāo)或比率進(jìn)行定基對(duì)比和環(huán)比對(duì)比，得出它們的增減變動(dòng)方向、數(shù)額和幅度，是揭示企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)情況和現(xiàn)金流量變化趨勢(shì)的一種分析方法。指標(biāo)比較將相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較報(bào)表比較會(huì)計(jì)報(bào)表金額并列起來，比較其相同指標(biāo)增減變動(dòng)金額和幅度項(xiàng)目比較比較組成項(xiàng)目占該總體指標(biāo)的百分比的增減變動(dòng)，判斷變化趨勢(shì)比較方式分類127水平比較法：指標(biāo)比較將相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較報(bào)表比較會(huì)計(jì)報(bào)表指標(biāo)比較將相同指標(biāo)或比率進(jìn)行比較，直接觀察其增減變動(dòng)情況及變動(dòng)幅度，考察其發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)其發(fā)展前景。這種方式在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱之為動(dòng)態(tài)分析。定基動(dòng)態(tài)比率即用某一時(shí)期的數(shù)值作為固定的基期指標(biāo)數(shù)值，將其他的各期數(shù)值與其對(duì)比來分析。環(huán)比動(dòng)態(tài)比率它是以每一分析期的前期數(shù)值為基期數(shù)值而計(jì)算出來的動(dòng)態(tài)比率。指標(biāo)比較方法128指標(biāo)比較定基動(dòng)態(tài)比率即用某一時(shí)期的數(shù)值作為固定的基期指標(biāo)數(shù)值報(bào)表比較將連續(xù)數(shù)期的報(bào)表金額并列起來，比較其相同指標(biāo)的增減變動(dòng)金額和幅度，據(jù)以判斷企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果發(fā)展變化的一種方法。運(yùn)用該方法進(jìn)行比較分析時(shí)，最好是既計(jì)算有關(guān)指標(biāo)增減變動(dòng)的絕對(duì)值，又計(jì)算其增減變動(dòng)的相對(duì)值，這樣可以有效地避免分析結(jié)果的片面性。例如：某企業(yè)利潤(rùn)表中反映2010年的凈利潤(rùn)為100萬元，2011年的凈利潤(rùn)為150萬元，2012年的凈利潤(rùn)為210萬元。通過絕對(duì)值分析：通過相對(duì)值分析：2011年與2010年相比：凈利潤(rùn)增長(zhǎng)了150-100=50（萬元）；2012年與2011年相比：凈利潤(rùn)增長(zhǎng)了210-150=60（萬元）；說明2012年的效益增長(zhǎng)好于2011年。2011年較2010年同比凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為：（150-100）/150=33%；2012年較2011年相比凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為：（210-150）/210=28%。說明2012年的效益增長(zhǎng)明顯不及2011年。129報(bào)表比較例如：某企業(yè)利潤(rùn)表中反映2010年的凈利潤(rùn)為100萬趨勢(shì)分析法130趨勢(shì)分析法43趨勢(shì)分析法：通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊計(jì)量，分析預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間段的變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)公司未來發(fā)展趨勢(shì)，從中發(fā)現(xiàn)相應(yīng)時(shí)間或區(qū)間的拐點(diǎn)，是以連續(xù)時(shí)間序列為支柱的分析方法和預(yù)測(cè)工具，具有較高的準(zhǔn)確率和可操作性?？v向分析橫向分析標(biāo)準(zhǔn)分析綜合分析作用：確定公司財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的發(fā)展趨勢(shì)對(duì)投資者是否有利；通過趨勢(shì)分析可以知道企業(yè)經(jīng)營(yíng)的變化情況，為預(yù)測(cè)未來發(fā)展方向提供幫助。預(yù)測(cè)法的主要優(yōu)點(diǎn)是考慮時(shí)間序列發(fā)展趨勢(shì)，使預(yù)測(cè)結(jié)果能更好地符合實(shí)際。趨勢(shì)分析方式131趨勢(shì)分析法：縱向分析橫向分析標(biāo)準(zhǔn)分析綜合分析作用：趨勢(shì)分析方趨勢(shì)預(yù)測(cè)應(yīng)用銷售趨勢(shì)收益趨勢(shì)凈資產(chǎn)變動(dòng)趨勢(shì)營(yíng)運(yùn)資本變動(dòng)趨勢(shì)財(cái)務(wù)比率的變動(dòng)趨勢(shì)銷售趨勢(shì)說明企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，通過企業(yè)之間銷售趨勢(shì)的比較，獲得更多的有用信息。在銷售趨勢(shì)出現(xiàn)異常的情況下，要仔細(xì)判斷形成這種趨勢(shì)的原因。此外，銷售額的增加不一定與銷售數(shù)量直接相關(guān)，要考慮市場(chǎng)價(jià)格的影響。收益趨勢(shì)對(duì)收益趨勢(shì)要做企業(yè)間和行業(yè)間的數(shù)據(jù)比較；收益趨勢(shì)與銷售趨勢(shì)具有可比性；需要將銷售趨勢(shì)和收益趨勢(shì)結(jié)合分析。例如：如果成本穩(wěn)定，企業(yè)的盈利將與銷售額同步增長(zhǎng)，但在成本快速增加或者各項(xiàng)費(fèi)用的增加超出銷售額同步增長(zhǎng)的時(shí)候，銷售額的增長(zhǎng)并不意味著利潤(rùn)的增加，如果銷售量的增加是由于大幅度降價(jià)換來的，企業(yè)也會(huì)損失大量的利潤(rùn)，所以兩者趨勢(shì)需相結(jié)合分析。132趨勢(shì)預(yù)測(cè)應(yīng)用銷售趨勢(shì)收益趨勢(shì)凈資產(chǎn)變動(dòng)趨勢(shì)營(yíng)運(yùn)資本變動(dòng)趨勢(shì)財(cái)趨勢(shì)線所謂趨勢(shì)線，是用劃線的方法將低點(diǎn)或高點(diǎn)相連，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)上下變動(dòng)的趨勢(shì)所畫出的線路。正確地劃出趨勢(shì)線，人們就可以大致了解未來發(fā)展方