企业数据分析议题有哪些

Ⅰ 通常企业数据分析的内容是什么

企业数据分析的内容都是和业务相关的，比如企业投入产出比、转化率、客户重复购买率、产品评价、品牌舆情、活动效果分析等等，所有和业务相关的，需要借助数据做决策和优化的。这其中又分三个层次：
1、企业高层：高层一般需要做战略决策，需要你提供相应的产品与品牌分析及规划；
2、管理层：这个层面更多的是需要，各类产出比，经营效果和业绩分析，以便他们对上报告，对下下达任务；
3、执行层：企业的这个层面员工，需要你提供市场情况的实时反馈，如客单价、评价、老 客户、推广等方面的数据分析，指导他们执行，同时也反馈优化建议给他们。
所以，企业的各个层面都需要数据进行支持，所以数据分析人员在企业的配比，一般有两种情况，一种是数据中心，就是专门的数据部门，为各个部门和层级提供数据支持。另一种是针对不同的业务部门，分别配备数据分析人员，直接接触业务。

Ⅱ 企业统计分析有哪些主要内容

答案:统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。

运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。

Ⅲ 数据分析在企业中的应用有哪些

1、管理工作简单化

复杂的运营管理过程用科学思维分析，聚焦数据的主要矛盾点，配以简洁的数据呈现，且尽可能地简化概念来解决，不仅加速了决策效率，也往往还会收到柳暗花明的效果。一个简要的汇总不亚于面面俱到陈列，一组KPI呈现也比数十页的PPT效果要强很多。

2、优化运营管理流程

通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化;是访问流量的变化还是转换率的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

3、创造更大的价值效益

商业价值的创新来源于数据价值的有效转换，价值可以通过数据呈现。生产中，当NPI导入量产后，每多久需对ERP系统损耗系数进行调整?哪些制程、哪些料号需要调整?需要通过对生产过程数据进行分析来决定。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数的关键才能提升直通率，降低物料成本的同时才能创造更大的收益。

4、拓展新业务新商机

数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据，更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案，一条新的流水线的布局，一个新的客户导入或一个新业务模式的开发，均离不开数据预测、分析与推演。

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Ⅳ 数据分析包括哪些内容

1.数据获取

数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2.数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。

3.分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.数据呈现

可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

Ⅳ 数据分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(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。

2. Data Mining Algorithms(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。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，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。

4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道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。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。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。

Ⅵ 企业分析包括哪些方面

企业能力主要指的是企业配置资源，发挥其生产和竞争作用的能力，企业的能力主要源自于企业管理者对于企业的有形资源，无形资源以及组织资源的整合而体现出来的能力，那么企业分析包括哪些方面？

1、 首先，企业的研发能力。随着经济日益快速发展，市场经济竞争的激烈化，企业的研发能力成为了企业保持其竞争力的关键性因素，研发能力越强企业更新其产品的能力越强，是企业能力的一个重要体现。

2、 其次，企业的营销能力。企业的影响能力就是企业将其产品或者服务引导消费者消费，以占有市场份额，获得企业利润的能力，这是分析企业能力的重要方面，需要分析者予以分析。

3、 再次，企业的财务能力。企业的财务能力包括企业筹集资金，保持资金链不断裂的能力，也包括企业运用和管理资金的能力，这是分析企业能力的一个关键性因素。

4、 同时，企业的组织管理能力。主要是指企业的组织机构，管理层次和管理范围，岗位职责以及职能管理体系和相关的制度等，这是企业能够有管理制度可依的重要线条，是分析企业能力的体现之一。

5、 另外，企业的销售活动能力。企业的销售活的能力是包括企业的销售队伍，销售绩效，销售的渠道，销售的计划等方面的能力，是企业将其生产的产品或者提供的服务推广出去的能力。

6、 企业的产品或服务的竞争能力。企业的产品或服务是企业生存发展的根基，可以从企业的产品或者服务的市场地位，收益性，成长性方面来分析企业的竞争能力，从而规避其锋芒，击其薄弱环节。

7、 最后，企业的市场决策能力。企业的市场决策能力是基于企业的产品竞争能力和销售活动能力为基础的能力，企业的管理者需要基于此进行相应的市场决策，使得企业向着更好的方向发展。

关于企业分析包括哪些方面内容的介绍就到这了。

Ⅶ 商业数据分析的内容有哪些

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

Ⅷ 数据分析帮助企业解决哪些问题

1、帮助企业了解自身

告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

2、帮助企业发现问题

通过对企业现状的了解，可以发现企业现在经营的问题所在，知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。

3、帮助企业提高收益

通过数据分析已经知道企业经营的问题所在，就可以制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。

4、帮助企业识别机会

企业很多决策是建立在对自身和对市场的深度了解下展开的，数据分析不仅可以帮助企业更加全面的了解自身的情况，还可以通过数据分析了解市场过去和现在的情况，以帮助企业识别机会发展壮大自身。

关于数据分析帮助企业解决哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、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。

Ⅸ 销售数据分析的内容一般有哪些

销售数据分析一般包括：

1、营运资金周转期分析销售收入结构分析

2、销售收入对比分析

3、成本费用分析

4、利润分析

5、净资产收益率分析

销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。

(9)企业数据分析议题有哪些扩展阅读：

针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。

针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。

微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。

销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。

销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。