大数据企业经营数据分析

Ⅰ 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据，语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
数据挖掘算法：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值，这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据，无遗漏搜集整理归档，并且支持各种图文分析报告；针对微博或网站或微信，活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档，统计分析精准预测制造新数据；针对某个论坛版块数据精准采集，数据归类，出分析报告，准确定位最新市场动态；针对某个网站监测用户的操作爱好，评定最受欢迎功能；针对部分网站，做实时数据抽取，预警支持关注信息的最新扩散情况；针对全网数据支持定向采集，设置关键词搜集数据，也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论，归类成文档，支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展，主要看是想要利用数据做什么了

Ⅱ 企业如何通过大数据分析，提高营销效率

企业通过大数据分析可以收集、存储、处理和分析消费者的海量数据，从而挖掘出潜在的商业价值庆腔和市场机会。以下是企业如何通过大数据分析，提高营誉纤衫销效率的几种途径：

• 精准的客户画像：通过大数据分析，企业可以收集客户的各种数据，包括消费习惯、兴趣爱好、地理位置等，从而生成精准的客户画像，在营销活动中对不同客户进行个性化的推送和定位，提高营销效率。

• 消费者行为分析：通竖液过大数据分析，企业可以对消费者进行行为分析，包括购物行为、搜索行为、社交媒体行为等，从而了解消费者的需求和偏好，为营销活动提供数据支持和指导。

• 营销效果评估：通过大数据分析，企业可以对营销活动的效果进行评估和优化，包括广告投放效果、销售转化率、客户满意度等，从而不断优化营销策略和活动，提高营销效率。

• 实时营销决策：通过大数据分析，企业可以实时监测市场和客户的变化，及时采取营销决策，包括价格调整、促销活动等，从而实现营销的灵活性和时效性。
  总之，企业通过大数据分析可以深入了解客户需求、掌握市场动态、提高营销效率，从而实现精准营销和增加销售业绩。

Ⅲ 企业如何进行大数据分析

1、数据存储和管理

MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。

DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。

2、数据清理类

EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

3、数据分析挖掘

豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。

4.数据可视化类

亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 分享｜大数据分析对企业经营的作用和意义

大体上大数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用:

(1)现状分析第一，体现企业现阶段的整体运营情况,通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是好是坏。第二隐禅，体现企业各项业务的构成，经营者了解企业各项业务的发展以及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。

(2)原因分析告诉经营者某一现状为什么发生。经过现状分析，让经营者对企业的运营情况有灶铅尘了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里、差在哪里、是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定收入下降的具体原因，对运营策略做出调整与优化。

(3)预测分析告诉经营者将来会发生什么。在了解企业运营现状后,有时还需要对企业未来发展趋势做出预测，为制订企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制订企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

为企业的经营管理提供数据和理论支持除了对企业自身运作大数据的分析和管理外，企业客户大数据的研究和分析也为企业的运营策略提供了参考意见。而随着信息技术的不断发展和提高，大数据分析技术也得到了长足的发展。

于此基础上，企业可以通过对用户大数据资料的充分挖掘和研究，结合企业的运营管理策略，对企业的发展进行全面的统筹决策，最后做到既满足用户需激拆求又满足企业的发展要求。大数据分析为企业提供了洞察市场规律的条件，也为企业做好营销策略，充分把握市场上转瞬即逝的发展机会，提高其经营管理效率创造了良好的环境。

在进行新产品的开发时，根据对用户信息的反馈以及市场数据的分析结果，在营销方面选择了合理的产品代言人，在口味上也尽量偏年轻和个性化，准确地把握住了年轻用户的消费特点，就能取得成功。

而借助互联网的渠道，现代的企业可以更好地实现与用户的沟通交流，用户可以利用互联网享受到更多的设备资源，并通过及时反馈其体验得到更好的服务。与此同时，大数据分析水平的不断提高，使得动态数据的收集、管理、分析、研究有了更重要的意义。

一方面，它保证了企业运营管理的有效性；另一方面也为用户体验的管理和用户消费的预测提供了有力的保障。企业通过与用户的信息交互，为其提供并推荐相关的互联网资源，在保证用户体验的情况下，促进了企业资源的优化以及合理分配，也推进了企业的智能化运营进程。

在实践管理中初见成效利用大数据读取功能将库存、财务成本、合同管理、人力成本、销售统计等诸多要素指标进行统计汇总分析，使各类经营指标真正进入量化的管理阶段，为企业及时提供数字化的客观性的决策依据，从而避免了日常管理中主观影响、模糊印象等不利因素，使得决策有效指导经营方向。

Ⅳ “企业经营情况分析”包括哪些方面

一、基本概况，包括公司类型（是否有限公司）、经济性质（国有或民营）、员工人数、注册资金、主营产品、经营方式（批发或零售）。

二、生产经营，包括资产规模（资产总计）、主营业务、市场区域、近几年平均销售收入、盈利或亏损。

三、发展方向，包括下一步的营销管理机制不断完善情况、产品创新情况、开拓市场情况。

经营理念

日益激烈的市场竞争进一步强化了企业的客户意识，计算机、信息与网络技术、柔性生产技术为企业提供了增进客户利益的手段。客户利益的目标导向具体表现为以下三个方面。

（1）市场营销的理念从4P转向4C。自从20世纪中叶尤金·麦卡锡提出市场营销的4P组合即产品、价格、渠道、促销（Proct，Place， Price，Promotion）以来，主导了全球商业活动几十年。20世纪末，市场营销理念发生根本变化，由4P转向4C即客户需要、客户成本、客户便利和客户沟通（Consumer，Cost，Convenient，Communication），企业经营彻底由生产者导向转变为消费者导向。

（2）深度为客户服务。为了满足不同顾客的需要，企业广泛采用柔性生产系统，企业生产策略由以往提供大批量标准化产品转向发展个性化服务。在计算机领域，戴尔公司开了个性化服务先河，目前国内海尔集团已经在电冰箱等产品方面开始按顾客要求定制；

（3）企业不断增加投入以满足客户需要。近年来企业不惜投资建立客户关系管理系统CRM，及时了解客户的需求；实施流程再造，降低成本，缩短供货周期，对客户要求立即做出反应；据CSC Index公司1994年对621家北美与欧洲大公司调查，流程再造在欧美企业已得到迅速推广，北美497家的69％，欧洲124家的75％已经进行了一个或多个再造项目，余下的公司有一半也在考虑这样的项目。

(5)大数据企业经营数据分析扩展阅读

企业经营状况

企业经营状况是指企业的产品在商品市场上进行销售、服务的发展现状。

企业经营状况对财务管理模式的影响主要表现在:经营规模的大小,对财务管理模式复杂程度的要求有所不相同;企业的采购环境、生产环境和销售环境对财务管理目标的实现有很大、影响,好的环境有利于财务管理目标的实现,反之,阻碍目标的实现。

Ⅵ 如何使用大数据分析的方法对财务指标进行数据分析

1、垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。

第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。

2、水平分析：主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。

水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。

6、比较分析：包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。

Ⅶ 企业如何应用大数据分析

企业应用大数据分析就要借助一些数据分析工具，比如商业智能软件FineBI，有了工具就专等于完成了一属半。一般数据分析工作可分为以下三个步骤：
1、明确业务需求
按业务驱动的角度，了解业务部门需要解决什么样的问题，业务范围是什么，所要达成的效果又是怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。
2、数据结合与关联
由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式，需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力，能够实时有效的与已有数据结合，产生精确的行动方向。
此外，企业数据的价值最终体现在客户的消费上，因此，对于能直接产生价值的数据要和客户关系和交易数据进行结合和关联，从而做出直接导向效益的决策。
3、培养数据分析人才
企业的数据分析，商业智能系统的部署是关键，但业务人员数据分析水平也同样重要。这就要求人员在信息过程管理当中要逐渐培养科学化管理数据的意识，企业上下也要统一共识，从而形成对企业数据的综合管理。