销售数据分析报告范文

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第1篇

如何能制作出一份成功的简历，以增加在简历筛选中的胜算?如何能在不降低成功率的前提下提高简历筛选的效率?以下是小编整理的简历表格的格式参考，以供大家阅读。

简历表格的格式一：姓名：性别：女年龄：21 岁身高：163cm婚姻状况：未婚户籍所在：现居住地：工作经验：3-5年联系电话：邮箱：最高学历：大专专业：建筑装潢设计求职意向最近工作过的职位：导购期望岗位性质：全职期望工作地：信阳市期望月薪：2900期望从事的岗位：客服专员/助理(非技术)期望从事的行业：互联网/电子商务技能特长技能特长：接受新生事物快，勤奋好学，具有2年多的电子产品销售经验。教育经历中国计算机函授学院(大专)起止年月：2007年9月至0年0月学校名称：中国计算机函授学院专业名称：建筑装潢设计获得学历：大专工作经历XX电脑城- 导购起止日期：2009年10月至0年0月企业名称：弘运电脑城从事职位：导购业绩表现：主要销售主装机，数码周边配件等　简历表格的格式二：姓名

性别

女

出生日期

1985.11.21

民族

汉族

血型

O型

婚姻状况

已婚

教育程度

本科

工作年限

4年

政治面貌

群众

现有职称

无

户口所在地

山东省青岛市

现居住地

青岛市

联系方式

电子邮箱

求职意向

期望从事职位：数据分析师

期望工作地点：青岛市

自我评价

1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；

2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件；

3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件；

4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。

工作经历

2010年7月-2012年7月

山东****网络有限公司

单位性质：合资

所任职位：数据分析师

工作地点：青岛市

职责描述：

1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告；

2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持；

3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值；

4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月

****公司

单位性质：国企

所任职位：数据分析助理

工作地点：青岛市

职责描述：

1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告；

2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议；

3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论；

4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。

项目经验

2011年5月*****项目

项目职责：

1、收集用户使用行为数据；

2、完成行为数据的分析；

3、制定模型与产品运营间的联动接口。

教育背景

2004年9月-2008年6月

山东**大学

统计学专业

本科

主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。

掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。

培训经历

2010年3月-2010年10月

数据分析与SAS培训

主要课程：SAS体系内容、ETL技术、SAS分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。

通过本次数据分析培训，全面掌握了SAS的内容，如逻辑库及操作符与SAS的表达式等，能够完成复杂数据步的控制，数据集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了数据的分析能力。

专业技能

熟悉数据分析模型的建立，能独立完成数据分析并针对结果给出一定的建议。

简历表格的格式三：姓 名性 别男出生日期1990-10-9户口地广州住宅电话*****手 机EMAIL个人主页****联系地址广东省xxxx毕业院校工作经历时间所在公司职位相关说明20xx年1月2日——

20xx年10月15日广州无限信息传播有限责任公司网页制作工程师/WEB美工/项目经理毕业以后找的第一份工作，主要职责是网页设计、FLASH制作以及平面设计。由于能力突出，后期在做大型项目中国校园商务网时任项目经理20xx年10月——

20xx年3月馨蓝数码工作室设计师第一份工作辞职以后与几个朋友自行开发制作馨蓝游戏网20xx年3月——

20xx年9月31日广州高安软件有限公司美工监理，设计师馨蓝游戏网与该公司签署合作协议，正式合并到该公司，自己也加入该公司参与网站建设工作，为寻求个人更大发展而离开该公司主要作品（建议上我的求职主页查看详细*******）网页作品FLASH作品精益眼睛眼镜店网站导入FLASH

NEC网站导入FLASH

红宝石电子网站导入FLASH

妇女维权网站导入FLASH

第2篇

随着数据的爆炸式增长，“大数据”一词受到了越来越多的关注，很多领域已经开始应用大数据。大数据技术不仅能应用于数字出版中，在传统的纸质出版中也有应用前景。本文拟以医学出版为例，探讨大数据时代下，医学出版选题策划的思路转变，以及面临的问题与挑战。

一、大数据时代素描

“大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面，这些数据蕴藏着巨大的潜在价值，人们迫切需要更先进的技术，对其进行实时处理；另一方面，技术的进步，包括云计算、分布式计算等方法的应用，极大地提升了信息处理能力，提供了广阔的研究空间，使大数据分析成为可能。

很多人认为“大数据”就是指数据量大，这是一个误区。大数据的本质是发现和理解了信息与信息之间的关系，是思维的变革，而这种变革主要表现在以下三方面。首先，大数据强调的不是随机样本，而是全体数据。为了实现“全体数据”，需要我们尽可能多地搜集、保存与行业相关的各类数据和信息。其次，大数据时代，人们不再一味追求精确，而是承认混杂性。因此，人们需要对于非结构化数据给予更多的关注。也就是说，我们不仅要关注图书销量、读者群构成、直接反馈；也要关注鼠标点击、驻留在一本书的时间，后续购买、关联购买情况，购买地点等。这些看似杂乱的信息，可能蕴藏着巨大的商机和价值。再次，大数据不再追求因果关系，而是关注事物之间的相关性。例如，沃尔玛通过数据分析发现，在飓风来临的季节，不仅手电筒的销量增加了，某一种牌子的蛋挞的销量也增加了，因此，沃尔玛在飓风季节来临时，将库存的蛋挞摆放在靠近手电的位置，以增加销量。在医学出版中，我们也可以通过数据分析，找出与读者的购买行为或阅读需求相关的要素。

二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景

1. 教材出版

各个出版社都很重视教材出版。不管是新编教材还是修订教材，调研都是启动编写的基础。教材调研，需要先搜集开设本专业学校的名单，逐个寄出调研函。学校的名单主要来源于相关学会、教职委、行职委提供的资料，但需结合前一版教材或相关书籍发货的省市分布数据，有些时候这两者有较大出入。例如，提供的名单中，河南省没有学校招生，但出版社前三年的发货资料中，河南省每年的教材发货数很大。另外调研函发出后，回收也存在一定困难，通常只能做到部分回收。正因为学校的名单很难搜集齐全，调研函也不能全部回收，这种传统方式上的调研，虽然力求全面，但仍是一种抽样调查，很难涵盖整个行业的样本量和全部信息。

在大数据时代，一切都可以被数据化，大数据强调的不是抽样样本，而是全体数据，因此将数据分析引入教材调研，可以对互联网上有关专业的开设省份、招生学校、招生人数等信息进行分析，得出更全面的数据分析报告。在教材修订、搜集反馈意见时，也可以通过搜集论坛、网购机构的销售记录、读者评论等，分析需要增加、删减及修改的内容。在遴选主编、副主编及编者时，编辑同样可以通过分析网站上的会议情况、会议日程、发言频率和题目、各领域专家的专业特长，确定其学术影响，以及在教材中适合担任的角色，并将这些信息形成分析报告，供决策者参考。

2. 学术专著

在传统出版模式下，学术专著的选题方式属于经验型，由策划编辑提出选题，报出版社选题会讨论。选题委员会由社领导、经验丰富的老编审、生产及销售部门负责人等组成。选题会上讨论的依据主要是以往选题的销售情况及市场反馈，当前市场同类书的情况，以及其他出版社类似图书的销售情况。这种选题论证方式所参考的数据，只是整个出版市场数据的一部分。而利用大数据，人们可以获得整个医学图书市场的书目信息、销售情况，并进行分析。通过数据分析得出的报告，可以形象地理解成一批有无限经验的策划编辑、生产人员和销售人员讨论后得出的结论。理论上，这种论证模式更客观、更有说服力。

现有的医学相关网络社区、数据库的资源已经十分丰富，通过对诸如丁香园医学论坛、中国期刊网（CNKI）、PubMed等的搜索记录、浏览记录、用户留言，以及对亚马逊、当当网的专业图书购买记录的分析，可以筛选出各个专业领域的热点，并对相关用户的地理位置、年龄、职称等信息进行分析，准确定位读者人群，并预测市场容量，为图书选题提供参考。

3. 应急出版

应急出版对于医学出版社来说是一个很重要的部分，在遇到较大的公共卫生事件或异常天气时，公众很需要专业出版社出版的相关预防书籍普及防范知识，医师也需要专业书籍补充相关知识，专业出版社有义务为他们提供高质量的出版物。例如人民卫生出版社在2003年“非典”暴发时紧急出版的SARS诊治、防范等方面的图书，以及在2013年出版的《实面“霾”伏――“雾霾”中的生活与健康》。如果等到公共事件或异常天气已经暴发再组织编写，出版时间容易滞后。

大数据分析在应急出版方面将会有明显的优势。例如，谷歌公司通过对检索词条的分析，提前几周时间预测甲型H1N1流感爆发。这个案例对于应急出版是一个很好的启示。编辑可以通过类似的数据预测方式，如在流感暴发前，即组织编写流感预防及治疗相关的书籍。再如，如果能够通过网络的搜索词条，或者同诸如中央气象台等单位合作，共享数据库，提前预测会有严重雾霾天气出现，就能提前组织专家编写，为书籍出版赢得宝贵的时间。同时，可以通过搜索频率预测印刷册数，避免过多的库存。

三、医学编辑应对大数据时代的策略

1. 医学编辑应做好基础工作

一是立足自身，做好医学编辑出版的大数据基础工程建设。例如进一步实现网络化、电子化和标准化，为实现大数据的应用打好基础。只有将出版物网络化、电子化，才能使与出版相关的信息和数据成为可以搜集的资源；大数据技术可以分析杂乱的数据，数据的标准化可以为数据分析提供更多便利。

二是学习借鉴，建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台，通过这种地图将数据可视化，由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台，将销售数据可视化，就能为选题策划工作提供更多的服务。

三是寻求协作，引接信息产业界力量。例如一些新兴的提供数据分析技术服务的公司，同它们积极合作开展大数据分析研究工作，推动研发基于大数据的智能选题策划系统。

第3篇

在大数据概念不断升温、数据分析技术不断成熟的今天，我们已经不再对数据分析、数据报表陌生。而我也不例外，我的数据分析团队每天都会呈现出不同的数据报表和数据分析模型。

销售量的同比环比，成本利润对比；

决议民意调查统计结果分析表；

年度销售情况总结分析报告；

顾客购物行为分析报告；

工作效率统计表，经营管理仪表盘等等。

因为有了智能BI系统作支撑，展现的报表是完美的，华丽的。而在企业中面对这些主题的数据分析，我们也会毫不犹豫地利用各种数据分析工具和方法，对某个特定主题进行ETL，建立分析模型。可是我们往往忘记分析的目的和根本问题，经常性地沉迷于技术分析、报表展示。所以我们想挖掘企业管理和经营问题实质的时候，量化分析就变得尤为重要了。以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述。让数据分析从根本意义上服务于业务管理，这才是分析的终极目标。

“外家功”与“内功心法”

说到量化分析，它是一种方法，如果说数据挖掘是“外家功”，那么量化分析就是“内功心法”。虽然量化分析不能解决任何计算机语言逻辑错误，没有具体计算机语言表达规则，不能建立如关联分析、回归分析等具体清晰的统计分析方法。

但是量化分析通过数据收集，指标确定，信息的整理对结果不仅仅是展示，而是做全面的、完整的描述，全面解答根本问题。我们经常在总结汇报会议上看这样的场景：“在本次活动中，销售比去年同期增长了30%，其中某品牌中A型号和B型号对比，A型号比B型号销量高出50%。”如果这样陈述再配上图表展示，看起来好像就是一个很好的数据分析总结汇报了。可是问题来了，为什么A型号要比B型号销量好，我们是停止B型号的采购，还是加大A型号的引进。从这个分析当中我仍然不知道如何处理，似乎困惑的问题和想要的答案都没有反映出来。那我们为什么要收集这些数据，为什么要设定这些指标，又为什么要分析这些信息？显然这是一个没结尾的故事，即使有华丽的过程，却没有揭示实质的问题。

建立量化分析体系

有了量化分析，目的是建立量化分析体系，而在企业要建立量化体系，首先必须学会找出根本问题，要用类似“五个为什么”的方法揭示根本问题。建立企业量化体系不是单枪匹马就可以完成的，我们需要更多的人给我们提出“为什么”，让企业更多的人参与到规划量化体系蓝图的“艺术创作”中去。让我们的企业问题蓝图更加完整。其次对于建立的问题，要不断地检查和分析，看看我们揭示的问题是否考虑了需要的信息、指标和数据。揭示的问题是否有效、问题是否符合量化逻辑等等。我们要在企业的管理和运营中不断检查自己的量化体系蓝图。最后有了完成有效的量化蓝图，就需要我们进行确定指标，明确信息，采集数据了，这时候再也不会在数据的海洋里迷失了航程。确定指标使得量化体系有了方向，明确信息和采集数据是量化体系的技术手段。量化体系是分析的目标，数据分析是揭示问题的工具和资源。

第4篇

二年以上工作经验|男|24岁（1990年8月28日）

居住地：北京

电　话：133********（手机）

E-mail：

最近工作 [ 1年5月]

公　司：XXX咨询公司

行　业：商务咨询

职　位：咨询员

最高学历

学　历：本科

专　业：计算机软件

学 校：蓝翔技校

自我评价

本人性格开朗，思想正直，诚信，稳重。工作认真踏实，责任心强，善于独立思考，分析问题，解决问题。具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件；有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：商务咨询

目标地点：北京

期望月薪：面议/月

目标职能：咨询员

工作经验

2013 /7—至今：XXX咨询公司[1年5个月]

所属行业： 商务咨询

咨询部咨询员

1. 与客户进行电话沟通，详细介绍调研项目和调研流程并回答客户疑问，曾一天接打客户电话100余个;

2. 筛选分析调研数据，使用Excel处理超过2万个样本数据，具有丰富的数据处理经验;

3. 翻译2007年翰威特全面薪酬评估研究对85个部门超过1000个职位的工作描述，中文译文达10万字;

4. 参与相干公司北京分公司、天宇客货运输服务有限公司(日本通运株式会社在中国的合资公司)的人力资源咨询项目，与客户公司20余名高级管理人员面对面进行访谈。

2012 /7—2013 /7：XXX网络有限公司[1年]

所属行业： 数据分析

数据部数据分析师

1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告；

2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持；

3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值；

4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。

教育经历

2007/9—2011 /6 蓝翔技校 计算机软件 本科

证 书

2009/6 大学英语六级

2008/6 大学英语四级

第5篇

大数据比任何时候都谈论的多，因此公司的管理层比以往任何时间都希望通过数据分析得到他们感兴趣的东西，因此都会为此组建一支网站分析团队去发现其中的价值。对于数据分析团队人员来说，把数据导入到网站软件分析占据在工作量小于10%，而把剩下的90%的时间用在发现数据中的价值，形成自己的观点从而驱动公司作为改变，这才是数据分析师的价值。

那么，数据分析师们如何实现从数字到观点，以下是我的五点建议：

1、不仅要对比差异，而且要对比趋势

网站分析软件让分析师去对比连续的数据，例如：按月、按年来比较变成很容易，但是对于一些逻辑上的比较，例如：工作日每天，当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而，最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中，通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标，均值、方差、均方差；

2、在形成结论前请深入分析数据的异常

对于一个网站分析师来说，没有什么出现那种“狼来了”更悲剧的事情。曾经有一个同事对于一次网站的活动表现非常忧虑，因为自从这个活动上线后，指标连续8周下降。后面分析发现这是一个针对返校的活动(国外大部分大学每学年为三个学期，开学时间分别是8月、1月、5月)，但那个时间正赶上感思节(感恩节是在每年11月的第四个星期四)。

对于之前讨论的情况，计算方差是一个很好的评估你的数据变化是不是在统计学上显著，是否你的变化的数据落到二个方差之外。(译者备注：如果一个变量符合正态分布，则其95%的值会落到均值左右二个方差内。这也许就是为什么时候你会听到一个分析师说，这个变化超过5%了吗？超过应该给予足够的关注。)

3、细分是更深入的分析的基础

发现影响数据变化的关键因素(显著变化的驱动力)可能需要花费你超过90%的时间与精力。有时间，导致数据明显变化的原因可以很容易被发现。有的时候为了回答一个数据的变化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通过对数据细分(数据行业有一句话：无细分，吾宁死)，您可以快速找到影响的未来趋势变化共享行为特征。

4、在报告中与对商业的影响联系在一起

你在报告中必须向听众这样一个问题：为什么我需要关心？常规中，分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如，针对季节性的促销活动，网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是，需要多快去实现这些改变，这些改变对于整体的影响，是不可以实现设定的销售目标。

5、让观点可执行

第6篇

继LinkedIn、Facebook、Twitter等硅谷互联网公司依靠数据分析实现闪电式扩张后，国内互联网行业也开始反思烧流量、大规模地推、补贴等粗放式增长模式是否可以持续。

许多互联网公司纷纷开始了数据驱动业务增长的尝试，希望借助技术手段和数据分析，以最低成本甚至零预算获取客户和收入的指数级增长，成为和上述明星公司一样的“增长黑客”。

GrowingIO是一家商业数据分析公司，成立于2015年5月，其实时商业数据分析产品GrowingIO V1.0同时适用于Web页面、HTML5页面以及iOS/Android客户端的数据分析。创始人兼CEO张溪梦曾任LinkedIn美国商业分析部高级总监，创建了LinkedIn近百人的商业数据分析和数据科学团队。GrowingIO创始团队主要来自LinkedIn、eBay等互联网和数据公司。

张溪梦认为：“无论全球还是中国范围内，移动互联网的增长红利窗口正在逐渐消失，粗放商业模式带来的利润和利润率已越来越低。我们希望能帮助企业用商业数据分析这种直接有效的方式实现运营效率、用户数和收入的指数级提升。”

采集数据需手动埋点成企业痛点

普华永道2015年度CEO调查分析报告显示，受访的绝大多数CEO在这一年里更加关注企业的运营效率、数据分析和用户体验。与此同时，利用实时分析数据，可以带动企业高速增长。

然而，数据处理周期长、大量数据没有有效收集、不能灵活满足需求等因素导致企业对数据的使用效率实际上非常低。采集数据要手动埋点，是很多企业转向数据驱动业务的核心挑战之一。从Tag Management的研究报告来看，从需求沟通到完成代码预埋，平均用时是3周。

GrowingIO主要针对此前数据分析产品需手动埋点、数据采集不全、核心业务数据无法保留、工程量繁重、可视化图表制作耗时漫长、业务人员无法自主按需分析、无法对用户行为进行实时深层分析等痛点，首次实现了无埋点数据采集、全面收集实时数据、一键出图、实时数据分析等功能，还可为企业提供高级定制分析解决方案。

GrowingIO V1.0只需加载一次JavaScript代码或SDK即可使用，极大缩减了安装和调试的时间。用户加载完成几分钟后就可以实时采集到页面任一元素的用户交互数据，实时地看到所有的历史数据趋势，而不用提前定义需要采集的事件和功能。

这种无埋点技术不需要工程人员在任一元素上单独设置代码就可以收集数据，极大降低了工程量，让数据分析流程从传统的数天、数周缩短到了几小时，甚至几分钟。

张溪梦告诉《创业邦》：“我们开发的是普适化产品而非定制化服务，所以这个方案是全自动化完成。我们希望让企业内部的每一个人都能做到数据驱动决策，用商业数据分析推动用户和营收的增长。”

支持多维度自定义指标深层次分析

张溪梦说，GrowingIO V1.0的优势在于，“除了基本DAU、PV、停留时长和留存率等基础指标之外，能进行在任意多维度下自行定义指标，对用户行为进行深层分析，如追踪转化率、观察用户行为趋势、预测流失用户等，进一步辅助提出产品优化建议”。

此外，GrowingIO还能为企业提供高级定制分析解决方案，帮助客户实现拉新、留存和激活，最终实现用户、营收和利润的指数级增长。

第7篇

――某零售商老总感言

“我要求主管定期做经营分析。可是我发现他们平常太忙，根本不能按时提交报告；更头疼的是，即使报告交给我了，各部门的数据却核对不上，不但不能给经营决策提供依据，反而给我造成困扰!”

――某大型连锁企业总裁感言以上言谈代表了相当一部分中国零售商的现状。

一方面，混乱的运营使他们明白了：定期、持续的全面经营分析和业务管理稽核，是非常必要的，也是非常重要的；但另一方面，零售业固有的繁、杂、累，使得上至老总，下至主管和员工，整天都忙得不可开交，不知不觉中，逐渐忽视了这项工作。

零售商不能永远这么忙下去!只陷在一堆琐事中，对企业的稳健运行十分不利，从中远期看更是致命的!企业必须进行精细化管理，其重要标志就是数据化管理，从报表中找问题。

那么，《企业经营分析报告》都应该有哪些内容呢?它是由哪些数据报表汇总而成的呢?让我们择其主要的作个说明，从中可以看到，优秀零售商使用的有效工具并不复杂。

原始销售数据报表

销售数据是所有经营分析报告的基础，针对商品分类的最小单位“单品”进行报告(见表1)。

该数据一般以月度提交最适合。如果有电脑系统，或门店单品数量不多，提交很简单。

基于单品的销售数据分析是良好运营的根本。如果细致考察门店销售高手的本事，无外乎熟悉各个单品的特性和销售情况，然后把主要精力放在好销的商品上，迅速汰换滞销商品。

同时，销售高手也会定期分析单品销售趋势的性质：这个单品销得好，为什么好?有什么促动原因?哪些原因在下一个销售期还能利用?如果销得不好，又是什么原因?是不是不符合当地顾客需求?……

计划指标数掘

这是评估现有商品销售现状的依据之一，以商品分类中的“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表2)。

这个表一般在年初由领导层制定并确定下来。中小型零售商定到“商品部类”即可，中大型零售商定到“商品品类”，并指定专门的采购或销售人员负责该数据。该表定的品类范围越小，表明这一年中的管理深度越深，但也预示其管理投入将增大。

计划指标数据其实是“目标管理”的有机组成部门。优秀零售商的高层会在该数据基础上做两件事：一是与执行者讨论每年的计划增长额，二是帮助执行者制订月度计划甚至星期计划。之所以这样做，是为了让执行者自己认同这个目标数据，产生完成计划的动力。

另外，要让执行者按月、甚至按星期找出影响完成计划额的难点，便于高层有针对性地研究解决――这就是和目标管理相结合的过程管理。很多零售商有计划，但没人指导一线人员去完成，让他们感觉到是在孤零零作战，工作兴趣缺缺。

去年实际销售数据

这是纵向比较分析目前销售状况的依据。它也是以“商品部类”或“商品品类”为统计单位(见表3)。

有些销售问题，单凭本年度的数据难以发现。比如某个品类或部门的销售额近几个星期也在增长，但增长率却低于去年同期的增长率。这必须与上年数据对比才能发现。毛利率、营业外收入、损耗、库存额等同样如此。

营业外收入、库存等数据的同期对比，还可以帮助高层发现采购人员的腐败问题或其他运营流程问题。

门店实际损益数据

这是由门店店长主持制定，并由企业老总审核通过的计划性数据。它可以用来制定门店的实际运营标准，还是衡量店长经营水平的重要参考指标(见表4)。

门店损益预算数据相当于店长所立的“军令状”。它还能帮助总部发现优秀的门店管理人才。

这是由门店财务部门出具，并由上一级财务审核部门审计并确认的实际数据，是对门店实际运营现状的准确反映，应提供的主要数据信息与损益预算表相同，报表格式也一样。

有了以上基本数据报表，就可以提升和转换处理数据了。比如，可以进行门店销售和毛利走势、门店的销售业绩排名、门店异常数据的筛选和原因分析、门店销售业绩的计划与实际对比、现状与去年同期水平的纵向比较、门店零销售商品的现状分析、重点品类业绩分析等等。

应有的经营数据都有了，最后一步，也是最重要的一步，就是编制《企业的经营分析报告》。

第8篇

前几年在某大型跨国公司管理团队时，我意识到“大数据”在HR管理中的作用。在管理团队薪酬时，IT系统不仅处理薪酬流程，还提供对标数据支持决策：调薪周期开始时，公司把调薪预算从上到下分解到各级经理，经理会具体分析每个下属员工应该分配多少预算。一般会考虑：一、员工当期绩效表现，二、目前在公司内同类工作岗位中所处薪酬水平？三、与同行和竞争对手的同类岗位相比处于什么水平？经理根据业务需要确定是否要努力保留一位员工，通过预算分配使员工处于合理的薪酬水平。这个系统不仅提供了公司内按职位角色细分的薪酬分布曲线，同时提供了行业薪酬分布曲线，使管理人员能直观看到员工调薪前后在公司内及市场上的薪酬“分位值”。

公司如果有规范的职位职务体系基础容易统计内部薪酬分布，行业的数据一般来自大型HR咨询公司的薪酬数据库。做跨公司的职位职务对应匹配却是件有挑战性的事情――你怎么知道A公司的八级软件工程师相当于B公司的十级咨询顾问呢？传统上，我服务的那家公司是定向的对标指定，即人工对应到具体同类型公司的同类型岗位。随着技术的发展，现在时髦的基于文本分析的“大数据分析”能够解决更广泛的职位匹配问题，再结合薪酬数据库，能够提供更准确做薪酬对标。可以预计，这种对标方法会成为一种更加普及的应用。

HR咨询公司薪酬数据库的客观性和准确性往往存有争议，大企业做对标时一般会购买几家咨询公司的数据，相互参照使用。然而，现在互联网上各种“晒工资”网站越来越多，例如，基于互联网的大数据分析可能颠覆传统的薪酬数据库服务，企业能够更加实时、准确地做职位薪酬对标，提升人才管理水平。

HR部门的价值从后台服务职能，发展到帮助业务部门挖掘、培养、发展人才，成为企业业务的驱动者，人才相关数据的分析为这样的工作方式转型提供了可能性。不仅是薪酬数据分析，从下图所示的HR相关数据可以产生很多分析机会。

例如某些专业岗位招聘如何选择候选细分人群，需要在用人成本、人才质量、使用风险以及细分人群供应量等不同因素中平衡，可以通过数据挖掘方法，根据不同人才寻源策略确定相应的候选人细分对象；又如雇主品牌建设，通常员工敬业度调研结果中薪酬是一个抱怨因素，可是，实际薪酬水平以及期望薪酬水平与员工的敬业度、员工绩效之间有多深的关联？不同的薪酬或者奖金结构方式会对敬业度产生什么影响？再例如提高招聘质量，国外某保险公司对数百例初级销售人员聘用后的实际业绩分析发现，应聘人资质与业绩相关度较高的因素有：简历文本质量（语法准确、表述清楚）、教育经历完整性、高端产品销售的经验、过去类似工作的成功、不确定环境下工作的能力等，并有意思地发现大学档次、大学成绩、推荐人资质等因素与业绩相关度不高。除此之外，在员工保留因素、销售人员绩效、出勤率预测、继任计划、人才管道计划、高潜力人才挖掘等人力资源管理领域，数据分析都有广泛的应用。

第9篇

无论是政治，还是经济形势，任何政府、企业、个人，面对未来进行投融资等项目决策，不经过数据分析论证就简单的决定会带来巨大的危害，已经渐渐的被人们认同。所以，只要参与社会政治、经济等活动，进行投融资，期望带来一定的经济效益，或者社会效益，就必须加强数据分析工作，对投融资意向进行评估，为决策提供科学的依据。

（一）项目数据分析

1、什么是项目数据分析工作

项目数据分析就是研究将经济学理论用数学模型表示，并应用于项目投资分析的方法论。项目数据分析过程是：提出项目（研究机会）、初步可行性研究（市场、技术、资源、环境研究、效益、风险分析评价）、测算经济效益、评估和决策、可行性研究（市场、技术、资源、环境研究、效益、风险分析评价）、评估和决策、项目实施。

2、项目数据分析工作的内容、特点

（1）项目分析工作的内容

一般来说，项目数据分析的内容包括项目的经济效益评价、项目的风险分析和项目的比较选择。

项目的经济效益评价主要是在假设项目没有风险情况下的经济效益，主要针对非贴现指标（会计收益率和投资回收期）和贴现指标（净现值、内部收益率、获利指数和动态投资回收期）。

项目的风险分析，主要是进行盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析。

项目的比较选择，主要是独立方案、互斥方案和不完全互斥方案的设计、评估等选择。

（2）项目分析工作的特点

项目数据分析工作是一门边缘科学，其特点是以定量分析为主要分析手段，通过分析翔实的数据进行项目的论证得出定性结论，并以定量数据进行说明。显然，项目数据分析，必须通过建立数学模型的方法进行分析涉及经济学、数学、统计学和预测学。

（二）什么是投融资

1、项目投融资的概念。

投资是指 “为了在获得预期的收益而作出的确定的垫支或牺牲的各种经济行为” 。因此，投资并不局限于与基础建设相关的经济活动，还包括证劵投资、信贷投资和信托投资。

2、项目投资的特点

项目投资的特点是现在投入资金进行经济效益的博弈，通过对该项目的管理进行长期或者未来的收益，不仅具有时间性，而且具有较强的风险性，其本质就是获得预期的收益。

一些大型的投资项目，通常都由一家专业的财务顾问公司担任其项目的财务顾问，财务顾问公司做为资本市场中介于筹资者与投资者之间的中介机构凭借其对市场的了解以及专门的财务分析人才优势，为项目制定严格的，科学的，技术的财务计划以及形成最小的资本结构，并在资产的规划和投入过程中做出理性的投资决策。

（三）项目数据分析工作对投融资具有重要的意义

1、数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。

2、越来越多的企业将选择拥有中国项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把中国项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把中国项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把中国项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

二、从事项目数据分析工作的感受

（一）从数据分析师的角度，项目数据工作需要做到以下几个方面的服务，才可以为被服务对象提供优质的有价值的投融资报告。

1、真诚服务

所谓真诚服务，主要是因为投融资报告的价值来自于数据分析师精湛的业务能力，细致的数据搜集能力、阅读能力、分析能力和预测能力。无论是竞争性项目、还是基础性项目，由于数据分析工作时一门边缘科学，需要对真实和翔实的数据进行定量或者是定性分析，需要对国家或者国际政策进行审读，需要对经济形势进行判断，需要对项目所属的行业进行科学的宏观把握，因此，项目数据分析师在搜集相关数据，在分析相关数据时，在阅读国家或者国及政策时，在斟酌行业趋势时，都需要真诚的付出，否则，闭门造车或者移花接木式的投融资报告，只能是危害客户，只能给客户带来更大的风险，而不是丰厚的收益。

2、真心服务

所谓真心服务，主要是指项目数据分析师在服务客户时，需要站在客户的角度思考问题。由于项目数据分析师，是从属于某公司，因此从公司利益出发，需要为公司赚取一定的利润，这部分利润就来自于数据分析师所服务的客户。从客户角度思考，实际上客户委托数据分析师针对企业的项目意向而进行的数据分析，实际是希望数据分析师提供的项目方案，不仅是可行的，能够为公司获得预期利益，而且是风险较小的，可以操作实施的投融资报告。

3、真实服务

所谓真实服务，就是指数据分析师在进行项目数据分析，通过建立数学模型的方法进行分析并提出具有科学性的、前瞻性的、科学性的、可操作性的投融资项目预测报告时，需要是真实服务。一般来说，客户在提出项目设想时，是充满了憧憬，也具有天真的幻想，那么数据分析师提出的可行性报告如果是刻意逢迎客户的主张，那么对客户来说将是灾难性的打击。

4、真情服务

所谓真情服务，主要侧重于项目付诸于实践中，项目数据分析师跟踪调查项目实施的禁毒，以及修正项目风险分析和比较选择。

（二）从数据分析师所服务的客户角度来看，客户也需要做到以下几个方面的工作：

1、信赖数据分析师的服务

对数据分析师服务的企业来说，信赖数据分析师是必要的。一方面，投融资项目报告，制定严格，具有科学性，是理性的投资决策；另一方面，

2、忠诚数据分析师的服务

3、诚挚和数据分析师的合作

数据分析师在进行投融资项目分析时，一方面，客户的意项是否描述清晰、完整、完全，是非常重要的，它决定了投融资项目报告的起点和方向；另一方面，企业的真实经营状况，也对项目报告具有决定性的意义。因此，企业需要同数据分析师进行诚挚的、真诚的合作，否则，项目数据报告就存在不可预知的、本可避免的巨大风险。

三、为项目方和投资方案例分析

支持创新 不忘避险—“倍爱康”生物科技项目作为股东类项目，“中投信保”为“倍爱康”提供4笔贷款担保，累计担保余额1900万元，实现保费收入28.5万元。

“倍爱康”是由冶金自动化研究院投资兴办的高新技术企业，主营磁分离酶联免疫检测系统等医疗器械和试剂的购销与制造。企业贷款用途为引进加拿大的磁酶免系统。但贷款后对该产品的市场推广未见成效，研发费用又较高，在销售无法取得突破的情况下，使得公司的净利水平偏低。同时，下游各地方医院压款情况严重。虽引入的国外先进技术不如预期般成功，企业仍按时还贷，该项目顺利完结。

第10篇

财务分析就是指企业以财务会计核算结果以及报表等相关资料作为基础数据，通过采用专门的分析方法，对企业经营管理过程中的筹资、投资、经营活动进行的分析，重点明确企业的盈利、偿债以及营运能力，作为企业管理者、投资者、债权人评价分析企业、预测企业发展状况以及做出管理决策的依据。

1.为企业内部经营管理提供依据

通过系统全面的财务分析，企业经营管理部门可以准确的认识到企业经营管理过程中所存在的一系列问题，将财务分析结果作为依据，对企业的经营管理方法与决策进行调整优化，提高企业的经营管理水平。

2.为企业投资者提供参考

企业的投资者对于企业的规模扩大与战略经营发展的预测，主要是透过财务分析结果进行判断。通过财务分析，企业的投资者可以清楚的了解企业的整体运营状况、盈利能力，并分析投资企业存在的风险，进而作出投资决策。

3.为债权人提供相关信息

对企业的财务状况进行分析，并出具相关的分析报告说明，可以让企业的债权人对企业的偿债能力、资金周转情况进行整体的判断与把握，并对债务资金数额、偿还期限进行决策，这在一定程度上也有助于企业的筹资活动开展。

4.为其他相关群体提供财务数据

企业的主管部门、供应商、客户出于管理或者是自身利益的需求，同样需要准确的了解企业的财务状况，财务分析则是这些群体获取企业财务状况数据信息的主要渠道。

二、当前企业在财务分析方面存在的问题

1.财务分析指标的运用不合理

当前一些企业在财务分析管理上存在的突出问题就是财务分析指标体系不合理，主要是以资产负债表以及利润表作为重点对财务状况以及成果进行评价，但如果没有相应的现金流量分析信息，在财务分析过程中就容易出现利润虚增、虚减以及操纵经营业绩等违规行为，也难以准确的反映企业的财务状况与经营成果。

2.财务分析对于企业经营发展服务能力不足

进行企业财务分析的重要目的之一就是通过财务分析作为基础与导向，对企业的权衡收益风险、实施战略发展规划提供决策支持。但是，现阶段我国部分企业未能有效的利用财务分析成果，这一方面与企业管理部门对于财务分析管理应用重视不足有关，另一方面则是由于财务分析报告中主要侧重于对过去经营状况的反映，对于财务预算、决策分析以及财务资源配置的重视不足，导致财务分析报告对于企业经营管理规划与控制的信息支持不足。

3.财务分析的信息化水平相对较低

当前企业在财务管理工作中虽然基本上已经实现了信息的管理，但是财务分析方面的信息化应用水平却相对较低，数据库的整合不全面、数据挖掘、分析能力不足，造成了财务分析信息化的实施困难。将财务分析流程整体信息化，提高企业的财务数据分析能力，已经成为企业财务分析工作改革完善的重要方面。

三、企业财务分析应用完善策略

1.建立科学合理的财务分析指标体系

对于企业的财务分析指标体系的选取，应该重点在选择能全面反映企业的偿债能力、盈利能力、营运管理能力以及发展能力财务分析指标。对于短期偿债能力指标，应该主要采用流动比率、速动比率和现金流动负债率作为评价指标。对于长期偿债能力则应该采用资产负债率、产权比率和有形净值债务率进行分析。对于盈利能力分析，则应该尽可能的选择销售毛利率、销售净利率、资产净利率、资产收益率等进行分析。对于企业的资金周转情况，则可以通过应收账款周转率、存货周转率以及总资产周转率进行分析。

2.提高财务报表分析水平，强化对于财务分析报表的应用

首先应该解决财务报表中数据高度综合性与信息明晰性不强的问题，除了选取常规的财务分析指标外，还应该将财务报表附注作为重要内容。通过在附注中采取增设非财务指标，解决资产负债表、利润表以及现金流量表等信息反映不全面的问题。在财务分析中，还应通过提供企业的公允价值、披露企业未来信息以及增加人力资源报告评价等作为附注，并增加对于企业的行业因素、资产并购、债务担保等重大事项的分析结果，依据对财务数据与附注的统筹分析，为企业的经营管理部门以及财务分析数据使用者提供准确、全面的财务分析数据，确保管理决策的科学合理。

3.提高信息化技术在财务分析中的应用

财务分析应引入信息化技术，结合企业的财务业务一体化信息化系统的建设，不断完善企业内部各个部门的业务模块数据库，重点完善财务信息数据归集、数据查询、数据库挖掘、数据模型建立等几方面的应用，通过采用信息系统中的数据分析技术，在企业的盈利分析、投资、融资、管理决策以及客户分析等方面，形成准确全面的财务分析报告，提高财务分析报告的时效性与准确性。

4.强化财务分析体系中的对于风险的分析防范能力

财务风险问题贯穿于企业经营管理的全过程，在财务分析体系中运用相应的指标进行财务风险预警，可以有效提高企业的财务风险防范控制能力。重点是偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标、现金流量指标等内容。此外，还应该对企业财务报表附注中的重大事项进行预警分析，依靠关键的预警指标、严格的管控标准，提高企业的财务风险分析预警能力。

四、结语

第11篇

财务分析就是指企业以财务会计核算结果以及报表等相关资料作为基础数据，通过采用专门的分析方法，对企业经营管理过程中的筹资、投资、经营活动进行的分析，重点明确企业的盈利、偿债以及营运能力，作为企业管理者、投资者、债权人评价分析企业、预测企业发展状况以及做出管理决策的依据。

1.为企业内部经营管理提供依据

通过系统全面的财务分析，企业经营管理部门可以准确的认识到企业经营管理过程中所存在的一系列问题，将财务分析结果作为依据，对企业的经营管理方法与决策进行调整优化，提高企业的经营管理水平。

2.为企业投资者提供参考

企业的投资者对于企业的规模扩大与战略经营发展的预测，主要是透过财务分析结果进行判断。通过财务分析，企业的投资者可以清楚的了解企业的整体运营状况、盈利能力，并分析投资企业存在的风险，进而作出投资决策。

3.为债权人提供相关信息

对企业的财务状况进行分析，并出具相关的分析报告说明，可以让企业的债权人对企业的偿债能力、资金周转情况进行整体的判断与把握，并对债务资金数额、偿还期限进行决策，这在一定程度上也有助于企业的筹资活动开展。

4.为其他相关群体提供财务数据

企业的主管部门、供应商、客户出于管理或者是自身利益的需求，同样需要准确的了解企业的财务状况，财务分析则是这些群体获取企业财务状况数据信息的主要渠道。

二、当前企业在财务分析方面存在的问题

1.财务分析指标的运用不合理

当前一些企业在财务分析管理上存在的突出问题就是财务分析指标体系不合理，主要是以资产负债表以及利润表作为重点对财务状况以及成果进行评价，但如果没有相应的现金流量分析信息，在财务分析过程中就容易出现利润虚增、虚减以及操纵经营业绩等违规行为，也难以准确的反映企业的财务状况与经营成果。

2.财务分析对于企业经营发展服务能力不足

进行企业财务分析的重要目的之一就是通过财务分析作为基础与导向，对企业的权衡收益风险、实施战略发展规划提供决策支持。但是，现阶段我国部分企业未能有效的利用财务分析成果，这一方面与企业管理部门对于财务分析管理应用重视不足有关，另一方面则是由于财务分析报告中主要侧重于对过去经营状况的反映，对于财务预算、决策分析以及财务资源配置的重视不足，导致财务分析报告对于企业经营管理规划与控制的信息支持不足。

3.财务分析的信息化水平相对较低

当前企业在财务管理工作中虽然基本上已经实现了信息的管理，但是财务分析方面的信息化应用水平却相对较低，数据库的整合不全面、数据挖掘、分析能力不足，造成了财务分析信息化的实施困难。将财务分析流程整体信息化，提高企业的财务数据分析能力，已经成为企业财务分析工作改革完善的重要方面。

三、企业财务分析应用完善策略

1.建立科学合理的财务分析指标体系

对于企业的财务分析指标体系的选取，应该重点在选择能全面反映企业的偿债能力、盈利能力、营运管理能力以及发展能力财务分析指标。对于短期偿债能力指标，应该主要采用流动比率、速动比率和现金流动负债率作为评价指标。对于长期偿债能力则应该采用资产负债率、产权比率和有形净值债务率进行分析。对于盈利能力分析，则应该尽可能的选择销售毛利率、销售净利率、资产净利率、资产收益率等进行分析。对于企业的资金周转情况，则可以通过应收账款周转率、存货周转率以及总资产周转率进行分析。

2.提高财务报表分析水平，强化对于财务分析报表的应用

首先应该解决财务报表中数据高度综合性与信息明晰性不强的问题，除了选取常规的财务分析指标外，还应该将财务报表附注作为重要内容。通过在附注中采取增设非财务指标，解决资产负债表、利润表以及现金流量表等信息反映不全面的问题。在财务分析中，还应通过提供企业的公允价值、披露企业未来信息以及增加人力资源报告评价等作为附注，并增加对于企业的行业因素、资产并购、债务担保等重大事项的分析结果，依据对财务数据与附注的统筹分析，为企业的经营管理部门以及财务分析数据使用者提供准确、全面的财务分析数据，确保管理决策的科学合理。

3.提高信息化技术在财务分析中的应用

财务分析应引入信息化技术，结合企业的财务业务一体化信息化系统的建设，不断完善企业内部各个部门的业务模块数据库，重点完善财务信息数据归集、数据查询、数据库挖掘、数据模型建立等几方面的应用，通过采用信息系统中的数据分析技术，在企业的盈利分析、投资、融资、管理决策以及客户分析等方面，形成准确全面的财务分析报告，提高财务分析报告的时效性与准确性。

4.强化财务分析体系中的对于风险的分析防范能力

财务风险问题贯穿于企业经营管理的全过程，在财务分析体系中运用相应的指标进行财务风险预警，可以有效提高企业的财务风险防范控制能力。重点是偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标、现金流量指标等内容。此外，还应该对企业财务报表附注中的重大事项进行预警分析，依靠关键的预警指标、严格的管控标准，提高企业的财务风险分析预警能力。

四、结语

第12篇

世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。

一、数据分析的重要性

首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。

1、阿里巴巴

2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。

目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。

2、各行业巨头

事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。

电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。

从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。

二、电子商务数据分析的七个重要因素

1、电子商务数据分析需要商业敏感

今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。

一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都增长，也还是有问题。

再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。

当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。

2、电子商务的网站转化率是关键，ROI是最终的目标

电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。

其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%

投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响，分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。

投资回报率(ROI)往往具有时效性--回报通常是基于某些特定年份。

3、电子商务数据分析衡量指标的设定

指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，现在的PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。

电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。

目前有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。

4、某些指标异常变化的原因分析

网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。

例如2011年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站--世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目--全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。

有一天，linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?

5、利用数据分析用户的行为习惯

再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。

装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!

6、客户的购买行为分析

当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。

客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。

第13篇

有意思的是，赵宇辰曾经供职于LinkedIn，要知道，数据科学家的概念最早就是由LinkedIn提出的。

定位为新型移动CRM软件的销售易为什么会需要人工智能？是未雨绸缪？还是赶时髦？

AI在企业级业务中扮演什么角色？

在今年的全国两会上，人工智能首次被写入政府工作报告，这意味着，人工智能技术已经上升为国家战略。

一般大家会认为，AI就是个高端的机器人，或者是个会下棋的AlphaGo。其实，这只是人工智能在应用层面很小的一部分。

我们在淘宝、在亚马逊上买东西，总会收到各种推荐，而这些推荐总是正中下怀；甚至托福、GRE在线模拟考试中，作文可以“电脑自动判分”；还有跟春天的花一样灿烂，在朋友圈频频刷屏的“微软识花”……所有这些，都是AI的应用点。“神经网络也好，分类器也罢，大家并不会觉得后面是什么算法在驱动。”赵宇辰说。

以上的这些，也只是人工智能在消费级领域的一些应用。

在美国，企业级市场对于数据挖掘、机器学习的研究早已如火如荼，正在从BI（商业智能）向AI方向发展，美国企业级服务巨头们也正在开发各类基于AI的企业应用。

IDC最新研究报告显示，到2018年，55%的企业以及ISV开发者都将在产品中嵌入至少一个认知AI或机器学习的功能，在商业分析工具领域，这一比例将会更高。

对此，销售易创始人兼CEO史彦泽表示：“新的技术趋势也给CRM企业带来新的机遇和挑战。未来的CRM不仅仅是帮企业定义一些工作流或者实现销售自动化，而且是要往智能化方向发展，真正为企业带来帮助和产生价值。一套承载了公司最核心数据的智能化CRM管理系统，对未来企业智能化运营、精准决策和高效管理有着巨大的意义。”

传统的客户服务和客户管理方式都是透过单向客户信息来进行互动来往的，比如通过知道客户的联系方式，利用邮件、通讯软件、电话与客户沟通，但如果之后的商务往来中需更多的使用协助与效率增进就变得更为困难，这正人工智能在商业协作领域的商机所在。

AI能否重构CRM？

Gartner2016年的CRM市场分析报告通过对Salesforce、SAP、Oracle、Microsoft、Adobe 等 CRM 供应商进行数据分析，得出了“分析、机器学习和人工智能是CRM未来发展方向”的结论，认为这将在未来3年内彻底改变CRM。

CRM的本质是客户关系管理，最大特点是连接内外。过去，传统CRM定义销售、市场、客服、自动化，其实是销售记录管理。“传统CRM是将内部打通，而在数字化时代，更重要的是如何把外部的合作伙伴、经销的合作伙伴，以及合作伙伴服务的合作伙伴，甚至把最终用户给连接起来。”史彦泽补充道，“当内外部全盘联通起来以后，这中间就产生了非常大的化学反应和变化。”

据史彦泽透露，销售易会在今年内陆续几条重要的产品线，从而完成人工智能和大数据重构CRM的布局。

销售易在年初宣布完成2.8亿元D论融资时，史彦泽表示，该轮融资资金将用于加强产品和技术方面的能力提升。时隔2个月，赵宇辰的加入可谓是销售易在这一方向深耕的标志性动作，

第14篇

两年以上工作经验 |男| 25岁（1986年1月2日）

居住地：上海

电　话：139********（手机）

E-mail：

最近工作 [ 1年4个月]

公　司：XX零售批发有限公司

行　业：零售批发/国企

职　位：销售经理

最高学历

学　历：本科

专　业：管理科学

学　校：河海大学

自我评价

有较强的市场管理理论水平和实际操作能力，对市场动向敏感并具判断力及较强的开拓能力，富于创新。管理能力和团队精神与凝聚力强，有大局意识，一切从团队目标出发。性格开朗，人际关系良好，善于与人沟通，并且待人真诚。对工作认真、细心，责任心强，能吃苦耐劳。

求职意向

到岗时间： 一周之内

工作性质： 全职

希望行业： 零售批发/国企

目标地点： 上海

期望月薪： 面议/月

目标职能： 销售经理

工作经验

2011/4—至今：XX零售批发有限公司 [ 1年4个月]

所属行业： 零售批发 / 国企

销售部 销售经理

1、负责货品采购及销售流程操作，进销存数据管理；

2、负责定期回访客户，了解客户营运情况，反馈公司；

3、负责每日出具销售报表，每月出具分公司销售报告；

4、负责与北京总部进行沟通，保证信息、政策及时、执行。

---------------------------------------------------------------------

2010/3—2011/3：XX人力资源中心 [ 1年]

所属行业： 专业服务(咨询、人力资源、财会)

IT咨询 顾问助理

1、IT数据整理：负责整理归类1.2G的商业银行系统的Excel数据；

2、IT数据分析：负责分析商业银行系统的利用率与需求的关系；

3、计量经济模型：探索并研究如何利用计量经济的模型去应用在现实数据中；

4、撰写分析报告：根据所研究的结果写成2万字的英文报告，并取得“优秀”。

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2008/7--2010 /2：XX人才市场 [ 1年8个月]

所属行业： 专业服务(咨询、人力资源、财会)

人力资源部 人事行政专员

1、负责人事档案、劳动合同的管理，参与编制人事制度，及时跟进人事动态，进行招聘与薪酬管理；

2、熟知国家及当地劳动、社会保险法规、行政规章制度。进行社会保险的缴纳和有关事宜的办理；

3、协调部门之间关系及业务联系；

4、协助总经理日常管理及交付的其他工作。

教育经历

2004/9 --2008 /7 河海大学 管理科学 本科

证 书

2006/12 大学英语六级

2005/12 大学英语四级

第15篇

阿里巴巴创始人马云无人不知，但电商行业还有个与前述马云没有任何关系的小马云鲜有人知。他毕业于清华，是中国内地首批大学生创业者。他在互联网行业打拼18年，创办了“妈妈说”、“麦乐购”等知名网站。

2017年3月21日，麦乐购（香港）有限公司创始人&CEO马云告诉《中国经济信息》记者，“母婴行业只是看上去很美，任何花俏的商业模式都无法逾越安全红线。只有电商、消费升级和大数据才是核心竞争力，而安全是根本。”

轻公司别做跨境母婴

在名为“爱他美”的会议室，马云说，“母婴行业要保障食品安全，就要笨一点、慢一点，轻公司做不来。”

2016年，母婴电商行业规模已达1000亿元，但在飞速发展中，“价格战”、“以次充好”等乱象也不断显现。马云说：“用低价吸引来的用户是对价格很敏感的用户，很难沉淀。电商们终究要回归本质，不可能永远依靠低价。”

自麦乐购上线以来，一直围绕食品安全进行布局，马云说：“我们出售的婴幼儿食品都是直接和品牌方或者当地的经销商、商合作，并进行大批集装箱采购，保证产品出现问题，厂商会负责。”

据马云介绍，大批集装箱采购的两个好处：首先能拿到最好的价格；其次是一个集装箱的全部奶粉生产批次是一样的。关于货品检查，公司要求十分严格：首先是厂家首先提供生产报告；其次是委托当地第三方抽样检验；最后在中国入海关还要检验检疫。

“奶粉上都有二维码，实现了流通过程的全称可追溯。消费者可以随时了解到产品的生产时间和出厂时间、进入了什么地区的仓库、什么时候进入保税区、何时配送等信息。”马云说。

马云觉得，海淘、代购等买手制可能更适合服装鞋帽等时尚品。因其很难确保母婴用品在物流过程中不被二次污染。

据介绍，截止目前，公司已有6万平米库房，虽然积压大量资金，但却做到了全部商品的安全可控。在新西兰、美国开设了分公司，在欧洲和日本也有员工常驻，主要负责拓展当地品牌。

马云常说：“我做事情要不就不干，要干就想把它做好。”而走上母婴跨境电商这条路与2008年“三聚氰胺”事件有关。

“当时，浙江有位母亲在‘妈妈说’上记录了自己有关遭遇。这件事极大地触动了我们，我就想一定还能做点什么。”马云说。2009年麦乐购正式上线，目标就是为妈妈们提供安全的食品。“在电商里我们只做跨境，在跨境里我们只做儿童食品、健康相关产品。”他说。

“8年来没出现一起安全事故，但资金投入巨大。”马云说，这也注定了我们不可能是一家轻公司。

从“赚差价”到消费升级

作为一家“重”型“小”电商，除了保障食品安全这条红线，马云还清晰地意识到，跨境母婴电商的商业模式绝不仅仅是“买和卖”这么简单，锁定消费升级、提供营销服务和向上游拓展才是利润增长点。

在千亿元母婴电商市场份额中，天猫和京东占比约80%，“而我们去年的销售额只有约10亿元，量不如人决定了我们的商业模式无法依赖‘赚差价’。”马云如是说。

而他对盈利模式的思考是贯穿于创业始终的。

1999年，北京“清华园”，马云等五位大学生停学创业，成立校园门户“易得方舟”，该网站一度成为教育网内最大的个人网站，并迅速拿到百万美元投资，风光无限。但由于商业模式不清晰，问题也迅速显现。2000年6月，互联网泡沫破裂、资金链断裂，“易得方舟”迅速归零。

马云回忆道：“我们从一家所有人都说好的公司，变成了发不出工资、人去楼空的公司。这让我意识到自己的幼稚，做公司商业模式必须清晰。”

自公司成立以来，已完成两轮共5000万美元融资，但马云宁愿步子小些也要先确定商业模式。在电商们大打价格战时，公司已开始另辟蹊径。

古籍《管子》说：“士农工商四民者。”马云的理解是，当市场越来越成熟和透明时，“商”居于最次，利润最低，必须向其他方向拓展。他首先瞄准了“工”，同时立志成为连接全球各种品牌和中国8000万个有0-6岁婴幼儿家庭的桥梁，即所谓消费升级。

就在《中国经济信息》记者采访马云前，他正在跟美国几家品牌商跨洋视频。“孩子吃的维生素，有机防蚊液，美国监测孩子饥饱的智能硬件等，很多品牌都想进入中国。”他说。在一般贸易方式下，国外商品很难进入中国，但商品只要符合原产国标准并满足一系列条件，跨境电商就可以销售。

“我们帮助这些企业进中国，赚营销服务费，2017年希望可以达到利润一半。”目前，公司已与国外上百家企业签订了总协议，今年还将与国际营养保健品集团荷兰皇家帝斯曼集团达成协议，共同出资设立合资公司进行生产。

电商的人口红利已逝，如何挖掘用户潜力是当务之急。垂直电商的优势恰在于提供优质、全面和多样性的服务。

健康数据挖掘必由路

仅靠食品安全、注资进入上游生产领域、服务国外品牌就可以高枕无忧了吗？马云的回答是“No”！他对母婴市场的理解很另类。作为清华的学霸，他早就将目标锁定于大数据和AI（人工智能）。为保障数据安全，早在2013年，就组建了一支专司儿童健康大数据分析的百人团队。

马云表示，公司在过去8年里已积累了上千万用户的消费记录，这些信息都来自于官网。“我们对一些产品的销售组合非常清楚。例如购买这个配方奶粉的用户会购买怎样的辅食或者营养品，都可以做数据挖掘。”他说。

马云还说，公司将来还将继续收集孩子的年龄、身高、体重、智力差异等信息，然后通过大数据分析为每个孩子画像，个性化地向其推荐特定的配方奶粉、辅食、需要补充钙和维生素的剂量，并制作其在同龄孩子中的身体素质情况报告。

为了搜集更多稻荩公司还将触角下沉，进入二三线城市的母婴门店。“现在母婴用品门店只能销售国产奶粉，而国外品牌奶粉又只能在线上销售，这就形成了互补。”马云说，“我们将销售终端置于这些门店，消费者扫描二维码即可购买。”

据了解，以这样的方式与其合作的店铺已达约2000家。马云说：“不仅帮助线下实体店扩充进口品类，还可以完善最后一公里。更重要的是，还有助于大数据分析。”

为了能科学地对海量儿童健康数据进行分析和整理。公司还与清华大学、美国伯克利大学成立了联合实验室，并将这些数据和用户的购买行为关联。