本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

转载请注明出自：葡萄城控件

关于葡萄城

葡萄城是全球控件行业领导者，世界领先的企业应用定制工具、企业报表和商业智能解决方案提供商，为超过75%的全球财富500强企业提供服务。

2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。

人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。

预测分析

很多企业利用“历史上的”大数据分析来预测未来的行为。，在进行此类预测时，对当前最新数据的分析更有价值。俗话说，“过去的成绩不能保证以后的成功”，这也适用于商业智能领域。预测分析为用户提供了一个优势，能够实时“了解客户”，具有不可思议的创收潜力。（规范性分析还处于初期阶段，今后几年内可能还不会成为一股强劲的趋势。）

2018年的物联网

物联网将继续扩张。如何利用来自物联网设备的信息，则完全是另一个问题。

改善零售

2018年，消费者和企业主将受益于越来越多的传感器和来自各种消费类设备的数据。物联网能收集信息，使企业可以更有效地把产品推销给潜在客户。懂技术的公司已经开始投资基于传感器的数据分析，这将使他们可以追踪其商店内人流量最大的区域。

重塑医疗

现在，大数据被用来制定医疗方案，但或许也将重塑人们就医和支付医疗费用的方式。新的可穿戴技术能追踪用户的健康状况，使医院和诊所得以改善医疗质量。

改变网络安全挑战

新的网络安全挑战将在2018年成为一个棘手的问题。可以预见，心怀叵测的黑客将想方设法入侵物联网。2016年10月，黑客利用物联网发动攻击，使网络大面积瘫痪。

随着物联网继续扩张，全球网络基础设施的薄弱环节也将继续增多。人工智能和机器学习提供了解决之道，它们将变得越来越普及。由于设备彼此之间的联系更加紧密，安全专家必须学会利用人工智能和机器学习程序。

2018年的机器学习

机器学习是计算机的训练过程，现在被企业用于各种各样的商业行为，比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。但在2018年，机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。

Advertisement公司的商务拓展总监罗纳德·范龙（Ronald Van Loon）说：

“机器学习技术正在迅速发展，你的数字业务需要转向自动化。机器学习算法从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习，可用于从医疗系统、电子游戏到自动驾驶汽车的所有领域，拥有无限广阔的应用前景，为机器打开了一个新的维度。”

教育

近期已经出现了利用机器学习来改善教学的事例。例如，加利福尼亚州立大学要求教职员工寻找和使用免费或低成本的教学材料。为了简化这一过程，Intellus Learning提供了一个解决方案：把4500多万个在线资源编入索引，并教会（利用机器学习技术）程序/算法作出推荐。老师可以把免费或低成本的材料上传至课程材料管理系统，供学生使用。

2018年的人工智能

人工智能研究目前致力于开发使人机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。目标是用自然的人类语言来回答复杂的提问。人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能，这些工作包括如下技能： 阅读手写材料、 识别面部表情、 学习、认知能力，比如规划和利用部分信息进行推理。Gartner Research公司副总裁大卫·瑟尔利（David Cearly）说：“人工智能技术正在迅速发展，企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资，以便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。投资领域包括数据准备、数据整合、算法和训练方法选择，以及模型建立。包括数据科学家、开发人员和业务流程所有者在内的多方必须展开合作。”

人工智能和网络安全

《哈佛商业评论》写道：“讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用来防御和攻击网络设施，还可以扩大黑客的攻击面，也就是让黑客拥有更多的攻击手段。企业领导得到的建议，是要了解人工智能安全研究的最新进展。”

随着企业认识到开发网络安全程序的重要性，人工智能将变得更加流行。精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会各种攻击和防御策略。它能设定正常用户行为的基准，然后搜索异常行为，速度比人类要快得多。这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团队要省钱得多。人工智能也可以用来制定防御策略。在2018年，人工智能与网络安全的关系将变得更加紧密。

我们正处在互联网高速发展的阶段，快节奏的今天，越来越多企业需要的是能够为其带来直接价值的东西，往往会忽略数据和报告给企业带来的实际价值。事实上一份有效的大数据分析报告能够对企业产生很大的价值。

大数据分析报告的价值

1. 了解客户

大数据可以把我们的触角深入到某个社区、某类人群、某种具体的产品，来了解他们的真实情况；

2. 了解自身

大数据不仅是面向客户，同样也能面向企业自己。自身的产品生产流程、产品特点的定位、产品布局，这些都可以借助大数据进行更好地调整。也许只是将两个步骤调换顺序，可最后的效果却是天翻地覆。

3. 做好运营

大数据在广告运营方面有着十分强大的作用。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

4. 开展服务

企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。

那么大数据报告怎么做？

1. 要有一个好的框架

跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

2. 数据获取

有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。好的分析一定要基于可靠的数据源。在正确的数据基础上做分析，才能找到正确的结论。

其次，就是对数据采集的对象、过程和处理方法进行评估，看数据是否具有时效性、代表性。

3. 数据预处理

现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

4. 数据分析

在数据分析前，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

5. 分析报告

这时候展现出了数据分析师的表达能力，如何深入浅出的讲述自己的报表，是自己数据分析是否落地的核心。

在企业中，数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞。

如何成为一名数据分析师？

上海数据分析网当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证。通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《数据分析师证书》，此证书是申请成立数据分析事务所的必备条件之一。

CPDA至今已走过14个年头，目前，全国已培养两万多名持证人员，分别在专业事务所以及数据分析相关行业工作，待遇丰厚，前景明朗。

数据分析师课程架构

课程特色

线上-线下相结合的教学方式

CPDA数据分析师培训采用面授课程加远程学习相结合的方式。面授课程主要侧重于实际应用，集中利用每周六、日上课，共计8天48课时，采用案例教学、互动教学、头脑风暴、深度讨论相结合和方式全面讲解数据分析知识。

远程学习为一年期的网络辅助教学，包括课前知识准备、课堂学习课件、模拟考题、在线答疑及案例实解等内容。

强大师资团队

作为由中国商业联合会数据分析专业委员会、工业和信息化部教育与考试中心在上海唯一的授权管理中心，秉承着对每一位学员负责的态度，我们聘请了专业的数据分析教师团队，带你挖掘数据深处的秘密，大数据大有可为！

最权威的认证

一年四次认证考试，通过后颁发双项认证：

1、中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《数据分析师证书》，是将来进入数据分析师事务所工作的前提，唯一的行业从业证书。

2、工业和信息化部教育与考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》，在工信部官网可直接查询。

课程体系

第七次课改后采用全新教材，课程内容涉及到数据分析基础、市场营销、战略管理及供应链管理等多方面知识。为此，我们推出了新型课程体系！

文:土拨鼠跟我走

销售数据分析报告，是销售工作的必备动作。

不会做销售数据分析报告的销售人员，就是只会打仗，不会算账！最会都是糊涂账！

我们经常说，销售数据分析报告，是基于业务客观事实的数字游戏！

销售数据分析报告：是由统计的数据和销售人员对数据的分析共同组成。也就是说，没有科学分析的数据，仅是数字，不是销售数据分析报告！

做销售数据分析报告的时候，会有以下声音：

1. 不就是数据统计吗？然后整理汇总下，多简单的事呀。2. 再不济，把进销存数据，整理下，这种可以了。3. 你们说的都太麻烦，就告诉领导，任务是否完成了吗？给结果，多省事！...

销售数据分析报告，对你什么好处

1. 用数据说话，是销售人员发言权的前提，这是职业素养！

2. 分析数据报告，就是对自己工作的销售总结，让你更清晰、更宏观的看待一个市场的脉络，然后自己的短板，查漏补缺。等于给自己辖区的市场，做一次例行“体检”。

然后，帮助销售人员对销售情况的深度熟悉，帮助分析市场动态变化，提升销售人员对经营的意识和掌控力，培养对市场的预测。

3. 销售数据分析是“收拾客户”的的方法之一，白纸黑字，有口难辩，凸显你的专业性，赢得信服。

为什么销售人员，不重视销售数据分析

1. 公司没有具体的销售报告分析的要求和标准，即使有要求，也是领导丢一句话：“你把市场给我分析下”，然后没了。

接着，销售人员一头雾水，开始抓耳挠腮，东拼西凑。最后领导一看，分析的“驴头不对马嘴”，丢句“你给我重新做去”！你一脸的懵逼。

2. 公司有销售分析报告的标准，但是，这个标准太繁琐太复杂。

巴不得做成“地表最全数据库”，搞得一线耗时耗力，不花几天功夫，根本做不完，销售人员内心排斥，开始做出“假冒高仿”的数据，执行的结果可想而知。

然后领导们拿出“假冒高仿”的数据，层层向上汇报，你们公司的战略决策，不跑偏才怪呢！这样的事情，身边还少吗？

3. 公司对销售分析报告缺乏宣导。销售人员对销售分析报告，缺乏关注意识，不晓得这个报告对他什么好处，管理者要身教言传。

销售分析报告的内容，要与时俱进，千万不能99年政策不变。当然，我也不是让你经常来回折腾，朝令夕改！

企业要有一个“引导体系”，而不是丢一句话，一个通知、一个邮件，就万事大吉，管理工作没那么简单！

对手机销售行业来说，销售数据分析的常用方法

一般来说，分为两个维度展开分析：

1. 产品。每个产品的重点关注，包含销售、价格、库存、促销、占有率等。找出问题点和问题客户。

2. 客户。以客户为主，或结合区域的分析，哪些客户业绩异常，找出真实原因，提升点在哪里，才能做好目标管理。

01 销量分析

一般，最简单、最粗超的数据，就是：销售任务是否完成，完成率多少？当然，还不止如此。

业绩达成情况

当天数据：当日销售存在的问题，你要做个分析。当日数据仅供参考。基础数据：月累计销售完成进度，与时间进度对比。发货数据：这个数据一般厂家很容易忽视。从发货的数据，能分析出物流、库存、周转率的问题。所以，务必搞清楚，发货客户的数量和发货次数，摸清客户发货量降低的原因，同时综合优化物流成本，这个数据可以每月或每季度分析。

对比分析法

不得不说“同比和环比”。

同比，是指在相近时段中的某个相同时间点的数据，进行比较。比如，17年3月和16年3月是相近时段，都是3月，这两个时段进行数据对比，就是同比。

环比，是指相近时间段的对比。比如，17年5月和17年4月是相近时间段，这两个时间段的数据对比，就是环比；

一般在手机销售中，同比是最常用的，但是，同比的有时也会蒙蔽事实，为什么呢？

比如：16年3月份销售1000部手机，17年3月销售1200部手机，同比增加200部，提升率20%。

但是，行业市场整体同比提升30%，你觉得差距在哪里？

所以说，同比，务必和行业市场的数据项对比，不然就是孤芳自赏！

环比的用法

实话说，环比不太常用，因为销售和季节性有很大关系，都会存在波峰波谷，说销售不分淡季旺季的人，纯属忽悠洗脑！你就是卖钢筋煤炭，国家还有宏观调控呢！

以手机销售行业为例，一般来说，8月份的销量比9月份高，为什么？

因为8月份属于暑期学生购机潮，再加上9月份想买手机的人，都持币等着十月一促销呢？对吧！

你拿9月和8月环比，有多大意义呢？所以，只有同比，才有参考意义。

讲到这里，并不是说环比没用处，月环比的季节因素太大，那干脆，你做周环比，不就行了嘛。

周与周的环比，有一定的参考性，前提是周与周之间，不能存在节假日。比如，十月一黄金周，和十月第二周做环比，也是不合适的。

和竞争对手的对比分析

这个比较，我不说，大家也比我懂。

但是，很多人，搞不清楚，谁是你的竞争对手！

原则上来说，只要与你同行的品牌，都是你的竞争对手！

但，这是书上写的，现实可不能这样玩，不然大家都是你的敌人，你再搞“世界大战”吗？

不能聚焦的目标，是梦想，不是目标！永远记住这句话，销售铁律。

你的竞争对手是谁？

我给你说个简单的方法：找眼前的竞争品牌，能伸手抓得住的竞争品牌，且销售大于你30%的品牌，你就盯着这个品牌去爆破！

千万不要，找绝对大于你N倍的“大象”去挑战，你可以把“大象”当成梦想和愿景，但你先把“活在当下”的事情做好！不然，你就是好高骛远，眼高手低。

找到竞争对手了，对比什么呢？

原则上，你所有的销售数据，旁边都要有竞争对手的对比。只有这样，才能知己知彼百战百胜!

这就考验你数据统计的“情报能力”了。

说不用关注竞争对手，就能做好销售的人，都是有失偏颇。

我想说的是，前提是你负责多大规模的销售体量，如果是一亩三分地，那你可以完全“只读圣贤书、不闻场外事”。

产品销售的结构分析

比如：从价位分析、库存调整、来了解重点产品销售情况。

同时，对于公司重点产品进行分析，找出存在问题，提供建议。（最好不要提产品本身的问题，如：屏幕小、内存小等等。不然销售人员以后销售不佳，抱怨厂家和产品本身问题。）

务必给销售人员指明：

公司的拳头产品哪些（正面打击对手，大力水手吃菠菜）。公司的馒头产品是哪些（要靠这个吃饱肚子）。公司的窝窝头产品是哪些（垫吧垫吧就行了）。

02 费用分析

这个费用分析，一般不对基层销售人员开展，大部分需要区域经理多关注！我多说一句：区域经理要把“基础财务”当成重要的课程来学习。

投入与产出比，简称ROI（return on investment）。投入产出比 = 产出总收入/总成本× 100%。

投入与产出比的概念，务必烙印在区域经理大脑里，不然会乱成一锅粥，你的上司会成为你的”背锅侠“。

拿手机销售行业举例。厂家做主推的ROI、促销活动的ROI、市场推广的ROI、人均产出的ROI...都是可以计算得出的。

费用多少合适？这个是基于你们公司的实际情况，但是，费用永远是不够的。

我认同节约的销售，但讨厌小气的销售。节约就是，不该花的钱不花，小气就是，该花的钱不花。

作为管理者，抓费用要：

1. 抓大放小，不要挫败大家的工作积极性。

2. 权限分解、不能一人说了算，一言堂的费用肯定有问题，不信你去查查！

3. 秋后算账，任何费用都要有这个环节，不能变成“糊涂账”！

销售人员不能因为销售费用少，就原谅自己销售目标未完成。

03 渠道分析

每个渠道的供货价、毛利和利润分析，这个分析，务必和竞争对手对比

对每个渠道分层分级，然后匹配不同的销售资源（分销、库存、物流），渠道遇到的问题，需要数字支撑，都要写出来。

每个渠道的库存重点关注。尤其库存的周转天数。周转天数=当前库存数量/当前日平均销售数量

以手机行业为例，卖的都是科技电子产品，没有大致的保质期，不像卖吃卖喝的食品，但是，科技电子产品的更新迭代比食品快多了，摩尔定律大家都晓得吧。

依据库存周转天数，来判断产品是否畅销，是有时偏颇的。

比如，在销量不变的情况下，库存大，随之周转天数也会变大，同理，库存小了，周转天数也会短的。所以，不要光看周转天数，只有结合库存，才能判断正确。

举个栗子，某款手机平均每天销售5部，当前库存为20，周转的天数为20/5=4。但，你压货把库存加到40部，周转天数为40/5=8。所以，你部能说产品不畅销，只能说库存过大。

要对库存组成分析，同时，保持电脑数据和实际库存保持一致，不能指望电脑数据就做出判断，你需要定期盘点库存，及时发现问题，只要这样才能把握每个SKU的销售情况。

重点关注哪些区域与渠道的表现，分析发展走势和销售特点。

对于增长或下滑明显的区域给予重点关注和分析，以免存在潜在的威胁，警惕竞争对手趁虚而入，混水摸鱼，要做多维度的分析。

04 人员分析

新增员工的数量（累计本年度），离职员工的数量（累计本年度）、每个员工承担业绩的数量、人员薪资成本、日常工作的分析（分销、拜访等）

在销售分析报告中，避免存在以下问题：

1. 大多数人汇报工作，避实就虚，该说的问题兜圈子，报喜不报忧。最笨的员工就是，认为“你的上司和老板是笨蛋”。

2. 谎报军情，不重要说的严重，重要的避而不谈。这招，销售老油子用的驴火纯情！套取公司资源，谋取利益。我强烈建议，汇报具体没有分析，只讲事实给上级，领导千万不要拍板，因为这种情况，很容易做出错误决策。

3. 只注重前线打仗，忽视团队内部提升，造成内外资源匹配不到位，这样的销售，容易昙花一现。这样的人，是个做狙击手，不适合做管理者。

4. 没有经过分析就制定计划，总是拍脑袋，凭感觉去做事，这是很多管理容易走的弯路，销售分析报告是走过场。

好的销售分析报告，要具备：

1. 首先数据要真实性、完整性、详细的呈现出来。数据从哪里来？每个数据的背后含义是什么？

2. 数据的分析必须站在客观的角度，不能带有主观因素，避免报告有失偏颇

在淘宝开店了以后，想要运营好店铺，是少不了数据分析的，淘宝店铺在进行店铺数据分析的时候，会使用到淘宝大数据分析平台，因为这些平台可以准确的帮您分析出数据，我们来看看淘宝怎么看商品的数据分析吧。

分析平台有以下4种：

1、生意参谋专业版：可以了解所属类目什么宝贝最好卖，了解热卖店铺和热销宝贝，关键词成交分析，宝贝取名等。

2、淘问卷：操作界面简单明了，有问题模板，帮助店主进行营销决策。

3、生意参谋市场行情：查询热卖宝贝行情，比较同类宝贝的价格和销量。

4、生意参谋店铺统计：店铺流量统计分析，店铺计数器等增值服务。

主要分析哪些方面：

总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。

1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、营运可控费用分析：营运可控费用分析就是指的每个月每个项目的费用明细分析，还会和去年的项目进行对比，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等)。

4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。

感谢大家的耐心观看，在以上的内容中，小编为大家介绍了4种淘宝大数据分析平台，这四种平台一般都是最常用的，大家可以去试试看。

近年来，随着女性社会、经济地位的不断提升以及消费需求和消费能力的日益旺盛，“她经济”正在引导一系列新的消费趋势，成为经济发展的新增长点和新动能。

38节来临，作为国内第一大电商平台，天猫发布了一份关于女性购物的数据，大家快来看看，你们的女朋友，或者老婆一年都把钱用到了哪？

从天猫平台发布的权威数据来看，在过去一年女性的成就感和满足感从男人的身上几乎完全解放出来了，转而变成对自我价值的追求，报告显示，女性正在成为购买消费力的重要决策者，在各个层级消费中的主导地位日趋凸显。

现代的女性显然更加独立、自由、放松，更加关注自我的提升与修养，总结来说就是更加“精致”。

要颜值，也要身材、品味

天猫权威发布，根据大数据挖掘显示，在运动装备方面，女性消费大幅度增长。近一年购买“跑步全套装备”的女性用户增长1389%，购买“随身健身装备”人次达580万，现代女性对于自身要求也在逐渐提升，兴趣爱好更加广泛，不再追求单一式的运动方式。

现代社会已经不单单是看脸，身材、品味的好坏也成为一项能否在社会上如鱼得水的指标。袁姗姗的“马甲线”，杨幂的“A4腰”，李菲儿的“柯基臀”，给女性们做起了良好示范，带动了一波健身热潮。女性对健身的关注，不仅是对健康的重视，更是一种对自身的高标准要求与自律性的体现。

同时也说明越来越多的女性对自己的时间支配更加自由，留时间给自己做自己想做的事。

此外，女性对自己外在仪容的投入也呈增长态势。

盛传“包”治百病，可以说包包之于女人就如手表之于男人，不仅仅是一种配饰，更是一种身份和地位的象征。天猫权威数据显示，近一年购买12只包包以上的女性用户超35万。花大价钱背上一款名牌包包不仅是女性虚荣心的满足，更是对自我努力创造的价值的一种肯定。

购物、美容、休闲依然是女性的天性，自由舒适的生活和追求健康美丽的生活方式方式俨然变成了大多女性用户的挚爱。此外，一些新颖的玩法，如驴妈妈根据不同季节和主题推出的极地之旅、观鲸之旅、美国公路自驾之旅等，也吸引了不少年轻女性前去探索。

除了包包之外，女性最愿意收集的就是“口红”，在这方面是欲求不满的。

数据显示近一年购买5支以上口红数量的女性用户超300万。女性愿意收集口红主要是因为其不同颜色带来自己容貌的焕然一新，一支新的口红分分钟让自己觉得换了一张脸。

女人买到一支难买的色号就和男人买到限量版球鞋一样，会瞬间成就感爆棚，在女生圈子里也特别值得骄傲。

重内在，也重外在

女性不仅兼顾“买买买”和“美美美”的特性，还从内在提升自我，实现自我价值等出发提升女性内涵。

过去一年五金工具箱数量提升355万件，由此数据可以看书，女生也可以有“男友力”，“女汉子”

这也体现女性更愿意通过自己的努力解决问题，独立性更强。自己买工具，装完还能享受带来的成就感顺便晒个朋友圈，何乐而不为？

随着“她经济”的崛起，数据还显示，女性用户女性用户近一年购买花胶的90后女生用户增1034%，多项保养品数据显示，养生食物越来越受到女性消费者的青睐。

无论是用来养孩子的“遥控机器人玩具”、宝宝出行相关商品在女性用户的消费中的惊人数额还是养宠物的“宠物智能穿戴”、宠物漱口水这样的新奇小物的消费的大幅增长，反映出女性在养育上更加轻松，从而为自己提供了更多的时间，这也是一种解放。

俗话说的好：女为悦己者容。现在她们为悦自己容。

要兼顾多方，也要放松自己

过去说男人是一家的顶梁柱，因为“男主外，女主内”，男人要赚钱养家。在现在这个男女平等的社会，这样明确的分工已经日渐减少。

而现代女性，既忙自己的事业，又不失女性传统的美德。开放的外部世界和激励的生存竞争，给女性提出了更高的要求，现代女性几千年旧思想的茧壳中破茧而出，自信自强。在工作中，现代女性不断地完善自己，充实自己，不断地为思想"充电"，做一个有智慧、有思想的“职业女性”同时，也要具备女性传统的美德——很好地经营自己的生活，不失温柔贤慧，在生活中，懂得怎么体贴男人，懂得怎么教育子女，懂得怎么烹调。

而“擦窗机器人”、“智能洗碗机”为越来越多的已婚女性解决了不少问题。智能机器人的存在价值,就是把用户从繁琐的生活中解放出来。嘉世达机器人公司就是这样一家企业，山西嘉世达机器人技术有限公司成立于2012年8月，公司总部位于太原高新产业园区，是一家以智能家用机器人为主的高新技术企业。目前，嘉世达机器人主营业务包括智能服务机器人研发、销售、展厅建设、自媒体运营、粉丝服务等。

常说女人一定要先学会关爱自己，在马上来临的天猫三八女王节，一个专属于女性自己的节日，请尽情放肆“活出你的女子力”，任何人都不该以性别为由，扼杀你人生的可能性。不仅要活得足够霸气漂亮，更要能独立自主，主宰自己的生活方向。爆棚吧，女子力！认真的女人不会输！

这样一个女人，你还认为她败家么？

百度竞价的主要数据指标我们已经明确，但如何从公司经营的角度去分析这些数据呢？比如老总说，这个月市场费用没少花，营收下降这么严重，到底怎么回事？要回答这类问题，就需要充分发挥利用数据分析找出问题所在的能力了。

1、分析对比环比数据

首先我们需要分析两个月的业务数据，“这个月市场费用没少花，营收下降这么严重”这是一个典型的投入产出比的问题。事实上，老总们总是关注这个问题，且这句话中很明显地，老总对比的是环比的数据，即这个月和上个月有差距。

因此，我们首先要分别计算出上个月和这个月的ROI值。

2、以ROI为核心进行数据拆解

通过之前的分析我们已经知道百度竞价的数据之间存在着一定的数理关系，其中最为重要的ROI指标可以做如下拆解。

因为 ROI=总营收/总消费；

总营收=业务成交数×产品均价

总消费=点击均价×总点击=n1×p1+n2×p2+…nn×pn

(注：n1是关键词1的点击量，p1是关键词1的价格，以此类推)

所以，ROI=(业务成交数×产品均价)/(点击均价×总点击)

又因为：业务成交数=客户名片数×销售转化率

客户名片数=总点击×网页转化率

总点击=总展现×点击率

推出 ROI=（总展现×点击率×网页转化率×销售转化率×产品均价）/∑（n1×p1+n2×p2+…nn×pn）

很显然，以上这个公式基本上把我们之前所分析到的核心数据都纳入进来了，事实上如果有必要的话还可以对它做进一步细分。比如我们在线上邀请留了联系方式的客户进行线下交易，客户应邀到达公司现场的比例我们可以定义为“邀约到访率”，所有到达现场的客户最终完成交易的比例我们可以定义为“到访交易率”，而邀约到访率×到访交易率=销售转化率，这样我们就可以多做一步拆解，数据拆解的环节数量和公司业务的环节数量密切相关，这里我们就不继续展开了。

3、分析非竞价因素

把ROI拆解之后，这时候我们就可以通过对比这个月和上个月各个指标的数据去分析究竟是哪些环节出了问题，比如如果其他的数据几乎没有变化，但是本月的销售转化率下降了或者产品单价下降了或者网页转化率下降了，如果销售团队或者产品定价或页面管理不归竞价人员管理的话，那严格说来，公司效益不好就不应该归咎于竞价人员的工作。

4、分析竞价因素

但是如果其他指标没变而竞价因素比如点击率发生了重大下降呢？这时候我们知道，点击率下降，会导致总点击下降，继而导致在线对话数下降，接着导致访客名片数下降，最后导致总成交人数下降，总成交人数下降，总营收就下降，ROI指标自然就不理想了，所以点击率就是影响营收减少的主要原因。

那接着我们分析，影响点击率的主要是哪些因素呢，之前我们已经说过了，影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价等，没办法了，只能有规模有组织地逐个排查，根据关键词分类，从重点计划重点单元重点关键词开始，系统排查！不要觉得麻烦，这是竞价人员的职业精神所在，也是竞价人员的价值所在。

1、销售指标分析

主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。

2、毛利分析

主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、营运可控费用分析

主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。

这里的各项费用是指：员工成本、能耗、及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用，通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。

4、坪效

主要是本月坪效情况，与去年同期对比“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。

5、人均劳效

主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额÷本月员工人数。

6、盘点损耗率分析

主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在货品进、销、存各个环节存在的问题。

7、门店商品库存分析

主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。

8、员工工作效率分析

从某种程度上来说，员工的工作态度直接决定了店里营业额的多少。

如果员工长时间工作激情不高，管理者就要思考其中的原因了，是绩效考核不实用还是竞升机制不健全还是管理者对待员工的态度问题等，要深度分析并总结，做出解决方案。

每天三章，更多精彩案例，请看下回分解。。。

连锁盈利天下，锁定未来。生命不息，战斗不止，连锁14年，只为中国连锁企业走向全球而动奋斗终生！

运营人员:蒋老师~hx52013143399

得益于大数据的蓬勃发展，数据分析师已成为当下企业招聘中最热门的职位。在不久前小编参加的《探秘数据可视化》沙龙活动上，有不少大学毕业生甚至是博士后，表示未来想从事数据分析方面的工作。

在这之前，如果你想提高自己的专业能力，不妨去考取一些高含金量的认证证书，这对于未来的求职将有很大帮助，以下是我们整理的一些国内外普遍受到认可的数据分析认证，仅供参考。

分析认证资质：大数据优化

这是一套本科课程，主要面向企业业务人员、市场营销、数据分析师、金融行业人员以及中小企业领导层。该套课程涵盖了数据统计、数据分析和沟通技巧等内容，包括各类大数据分析工具介绍、数据导入、探索式分析、构建分析模型等等。想要学习这套课程，最好有一些统计学知识背景。

课程来源：特拉华大学

课程价格：2895美刀，约合2万元人民币

大数据分析与优化工程卓越认证（CPEE）

该证书由印度国际工程学院颁布，其在海得拉巴和班加罗尔都有校区。想要取得该证书，学员需要在18周内完成10项课程，包括使用Hadoop和R语言处理大数据、统计建模、数据分析、机器学习、数据挖掘和优化等。学员在此期间可以接触到世界顶尖项目以及一系列的测试评估。

课程来源：国际工程学院（INSOFE）

课程价格：3000卢比申请费，325000卢比课程费+15%服务税，约合4万元人民币

数据科学专业成就认证

该项认证主要面对具备基础数据科学技能的人群，主要包括四项课程：数据科学算法（CS/IEOR）、概率统计（STATS）、数据科学机器学习（CS）以及探索式分析和可视化（STATS）。

课程来源：哥伦比亚大学

课程价格：每学分1936美元（至少完成12学分，其中包括四门必修课程），约合15万元人民币

认证分析专家（CAP）

认证分析专家（CAP）是国际上广为流行的一种数据分析资质认证，该项认证主要考核学员对于整个数据分析流程的认知和理解。目前，在全球一百多个国家都可以进行CAP报名和考试。

课程来源：INFORMS

课程价格：INFORMS会员价格495美元，非会员695美元，约合3500元人民币

CCA数据分析师

想要考取CCA数据分析师，你需要掌握一些SQL语言知识。相比于其他认证，CCA的技术门槛更高，它主要面向SQL开发人员、数据分析师、商业智能专家、发人员、系统架构师和数据库管理员。

课程来源：Cloudera

课程价格：295美元，约合2000元人民币

EMC数据科学家助理（EMCDSA）

这是EMC提供的一套培训教程，主要介绍如何利用大数据和数据分析解决现有业务所面临的挑战，具体包括数据分析生命周期、分析工具、统计建模、数据可视化等。

课程来源：戴尔EMC教育服务

课程价格：在线学习，600美元/每节课；讲师指导，5000美元

CPDA数据分析师

CPDA是国内较为知名的数据分析认证之一，其官网介绍，CPDA数据分析师是中国数据分析行业唯一认可的职业证书。该课程包括为期8天的面授，以及远程培训，具体课程包括数据采集、清洗、数据挖掘、数据分析、可视化展示、实际应用等。

课程来源：中国商业联合会数据分析专业委员会

课程价格：8800人民币/人，费用包括八天课程面授及远程中心一年使用期，全套教材（四本）、讲义（一套）、考试费、证书费。

CDA数据分析员

CDA数据分析员是一个入门级的认证，它主要面向想从事数据分析工作的大学毕业生。CDA数据分析员采用远程授课方式，课程也比较简单，主要包括数据源、数据处理、数据分析方法以及可视化展现。

课程来源：中国商业联合会数据分析专业委员会

课程价格：1500人民币/人，包含培训费，教材费，考试费，证书费

CDA数据分析师

CDA数据分析师一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为Level I（业务分析师）、Level II（建模分析师）、Level II（大数据分析师）、Level III（数据科学家）四个等级，涉及金融、电商、医药、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能。

课程来源：经管之家CDA数据分析研究院

课程价格：Level I 1000人民币；Level II 1500人民币；Level III 1800人民币

看了这么多，最后希望大家可以根据自己的知识结构和经济能力合理选择，期待你早日成为数据科学家！

大数据分析师是因为大数据发展而出现的一个新的职业，发展前景比较好，而且薪资待遇也不错，所以有很多的人想要参加大数据分析培训，来进入大数据行业发展。但是很多人不清楚大数据培训要多少钱，害怕费用太贵。今天就给大家详细介绍下大数据分析培训要多少钱。

大数据分析培训的费用取决于以下几点：

1.课程内容

不同的课程，学习的内容是不同的，那么学习效果也是不同的，专业的课程都会不断的研发更新，来保障课程与企业接轨，在课程研发这块，大型的大数据分析培训机构，投入的成本是很高的，所以在学费这块也是略高的，大概在两万左右。

2.学习班型

目前大数据分析培训班分为脱产学习班和周末班，一般来说，脱产班的学习是针对零基础的学员的，学习时间较长，同时提供就业服务，所以费用较高，一般要一万大几到两万之间，而周末班针对的是在职人群，他们只是想提升转型，并不需要就业，学习周期也比较短，所以学费上也要低一点。

3.是否有就业保障

培训机构为了保障就业，需要开拓的合作企业资源，这块是需要投入的，同时还举办专场招聘会，所以为了保障就业，投入的成本高，所以费用在两万左右也是合理的。

从以上三点来看，目前主流的大数据分析培训费用大概在两万左右，大家在选择大数据分析培训机构时候，可以以此作为参考。