『壹』 大數據的考察維度有哪些
第一、描述思維
也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准,在大數據思維的過程中,涉及了很多人為的因素,這些也是可以進行數據分析的,舉一個例子就是消費者行為的研究,消費者行為可以是定量的,也可以是不定量的,描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集,了解客戶的消費情況以及分布的情況,消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務,並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場,大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。
第二、相關性思維
就是對於數據之間相關性的研究,對於消費者行為或者用戶行為的研究方面,這些行為在一定程度上,大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的,大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型,可以用來預測消費者的偏好和行為,相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維,例如在現代物流行業,可以根據消費者的購買行為或者購買習慣,路線以及評價等預測下次的購買行為,現將一些貨物進行分倉的存儲,在消費者網路下訂單之後,可以第一時間就配送到位,大大提升了用戶的體驗度。以及電商的一個重要的商品推薦功能,也是和大數據的相關性思維密不可分,我們在瀏覽頁面或者是購物完成之後經常會受到類似的推薦功能,雖然說並不是百分之百都會購買,但是推薦還是有效果的。
第三、攻略思維
在大數據繼續預測以及分析之後,企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整,這才是大數據營銷的主要目的,從描述到預測,最後到攻略,這也是大數據思維的一個完整的過程。
『貳』 從哪些維度進行客戶數據分析是有意義的
拿京東為例,我們都知道京東是不公布銷量數據的,那我們只能從評論數里去計算相關信息,以下是一份數據整理後的幾個維度,單品熱賣,品牌top,市場份額環比分析
提示:數據僅供參考
『叄』 招聘數據分析有哪些維度
招聘可以從這四個維度去分析:關鍵績效、招聘過程、渠道效果和招聘成本。每一個維度都會有相應的計算方法和展現形式,企業不同,取值方式不同,展現形式也不完全相同。
從分析用人部門需求到最終候選人入職,每個環節都可能影響到招聘的結果和狀態。
對於HR來說,如果想要把業務做得更加專業,對招聘流程更有控制,那HR就需要用數據分析的思維去指導招聘工作,學會用數據指導招聘。
『肆』 產品數據分析要關注哪些維度或指標
(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一,大部分的指標都依附商品來做明細的記錄,同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象,包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看:洲---國家---區;從國家視角看:區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村,一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度,分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中, 公歷角度:年——季度——月——日——時段(每2小時為一個段);星期、公歷節假日。農歷角度:年——節氣——日——時刻;農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額-成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額-去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比,也簡稱為毛利率,其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=(毛利/實際銷售額)×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=(銷售吊牌額/庫存金額)×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的,也有微觀概念上的。宏觀上,是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數,或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數;微觀層面上,是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長,表示經營效率越低或存貨管理越差;周轉天數越短,表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額(一段時間);用於描述經營效率或存貨管理情況的指標,與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/(本期銷售牌價額/銷售天數*30)
(只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。)
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU(深度與寬度)
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU,定義為保存庫存控制的最小可用單位,例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格,顏色,款式),即貨號,例:AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨,一般指期貨合約,就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率,一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積(不包含倉庫面積)。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品,其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品,開店促銷,普通促銷貨(特價),不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。
『伍』 人力資源數據分析應該包括哪些維度
人力資源數據分析的維度可以有不同的區分:
1、數量維度;
2、部門維度;
3、職位維度··