企業數據分析議題有哪些

Ⅰ 通常企業數據分析的內容是什麼

企業數據分析的內容都是和業務相關的，比如企業投入產出比、轉化率、客戶重復購買率、產品評價、品牌輿情、活動效果分析等等，所有和業務相關的，需要藉助數據做決策和優化的。這其中又分三個層次：
1、企業高層：高層一般需要做戰略決策，需要你提供相應的產品與品牌分析及規劃；
2、管理層：這個層面更多的是需要，各類產出比，經營效果和業績分析，以便他們對上報告，對下下達任務；
3、執行層：企業的這個層面員工，需要你提供市場情況的實時反饋，如客單價、評價、老 客戶、推廣等方面的數據分析，指導他們執行，同時也反饋優化建議給他們。
所以，企業的各個層面都需要數據進行支持，所以數據分析人員在企業的配比，一般有兩種情況，一種是數據中心，就是專門的數據部門，為各個部門和層級提供數據支持。另一種是針對不同的業務部門，分別配備數據分析人員，直接接觸業務。

Ⅱ 企業統計分析有哪些主要內容

答案:統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是繼統計設計、統計調查、統計整理之後的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。

運用統計方法、定量與定性的結合是統計分析的重要特徵。隨著統計方法的普及，不僅統計工作者可以搞統計分析，各行各業的工作者都可以運用統計方法進行統計分析。只將統計工作者參與的分析活動稱為統計分析的說法嚴格說來是不正確的。提供高質量、准確而又及時的統計數據和高層次、有一定深度、廣度的統計分析報告是統計分析的產品。從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品。

Ⅲ 數據分析在企業中的應用有哪些

1、管理工作簡單化

復雜的運營管理過程用科學思維分析，聚焦數據的主要矛盾點，配以簡潔的數據呈現，且盡可能地簡化概念來解決，不僅加速了決策效率，也往往還會收到柳暗花明的效果。一個簡要的匯總不亞於面面俱到陳列，一組KPI呈現也比數十頁的PPT效果要強很多。

2、優化運營管理流程

通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化;是訪問流量的變化還是轉換率的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

3、創造更大的價值效益

商業價值的創新來源於數據價值的有效轉換，價值可以通過數據呈現。生產中，當NPI導入量產後，每多久需對ERP系統損耗系數進行調整?哪些製程、哪些料號需要調整?需要通過對生產過程數據進行分析來決定。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數的關鍵才能提升直通率，降低物料成本的同時才能創造更大的收益。

4、拓展新業務新商機

數據分析可以避免思維的盲點。有人把數據分析過程是比喻成醫生把脈看病的過程。除了不僅要提供體檢數據，更得要提供疾病醫治與預防的方案。一份新備貨方案，一條新的流水線的布局，一個新的客戶導入或一個新業務模式的開發，均離不開數據預測、分析與推演。

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Ⅳ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

Ⅳ 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

Ⅵ 企業分析包括哪些方面

企業能力主要指的是企業配置資源，發揮其生產和競爭作用的能力，企業的能力主要源自於企業管理者對於企業的有形資源，無形資源以及組織資源的整合而體現出來的能力，那麼企業分析包括哪些方面？

1、 首先，企業的研發能力。隨著經濟日益快速發展，市場經濟競爭的激烈化，企業的研發能力成為了企業保持其競爭力的關鍵性因素，研發能力越強企業更新其產品的能力越強，是企業能力的一個重要體現。

2、 其次，企業的營銷能力。企業的影響能力就是企業將其產品或者服務引導消費者消費，以佔有市場份額，獲得企業利潤的能力，這是分析企業能力的重要方面，需要分析者予以分析。

3、 再次，企業的財務能力。企業的財務能力包括企業籌集資金，保持資金鏈不斷裂的能力，也包括企業運用和管理資金的能力，這是分析企業能力的一個關鍵性因素。

4、 同時，企業的組織管理能力。主要是指企業的組織機構，管理層次和管理范圍，崗位職責以及職能管理體系和相關的制度等，這是企業能夠有管理制度可依的重要線條，是分析企業能力的體現之一。

5、 另外，企業的銷售活動能力。企業的銷售活的能力是包括企業的銷售隊伍，銷售績效，銷售的渠道，銷售的計劃等方面的能力，是企業將其生產的產品或者提供的服務推廣出去的能力。

6、 企業的產品或服務的競爭能力。企業的產品或服務是企業生存發展的根基，可以從企業的產品或者服務的市場地位，收益性，成長性方面來分析企業的競爭能力，從而規避其鋒芒，擊其薄弱環節。

7、 最後，企業的市場決策能力。企業的市場決策能力是基於企業的產品競爭能力和銷售活動能力為基礎的能力，企業的管理者需要基於此進行相應的市場決策，使得企業向著更好的方向發展。

關於企業分析包括哪些方面內容的介紹就到這了。

Ⅶ 商業數據分析的內容有哪些

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

Ⅷ 數據分析幫助企業解決哪些問題

1、幫助企業了解自身

告訴你企業現階段的整體運營情況，通過各個經營指標的完成情況來衡量企業的運營狀態，企業各項業務的構成，讓你了解企業各項業務的發展及變動情況，對企業經營狀況有更深入的了解。

2、幫助企業發現問題

通過對企業現狀的了解，可以發現企業現在經營的問題所在，知道運營情況具體好在哪裡，差在哪裡，是什麼原因引起的。

3、幫助企業提高收益

通過數據分析已經知道企業經營的問題所在，就可以制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。

4、幫助企業識別機會

企業很多決策是建立在對自身和對市場的深度了解下展開的，數據分析不僅可以幫助企業更加全面的了解自身的情況，還可以通過數據分析了解市場過去和現在的情況，以幫助企業識別機會發展壯大自身。

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Ⅸ 銷售數據分析的內容一般有哪些

銷售數據分析一般包括：

1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析

2、銷售收入對比分析

3、成本費用分析

4、利潤分析

5、凈資產收益率分析

銷售數據分析，主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系，它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。

(9)企業數據分析議題有哪些擴展閱讀：

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。

針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。

銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。