《商务数据分析与应用》课后习题 参考答案
第1章
1.
（1） 挖掘营销：通过大数据挖掘技术保证数据之间得到有效的关联性，这样在具体运
用过程中才能保证在有效分析原有数据的基础上建立起相关的数据联系；
（2） 社会网络营销：当前社会化媒体的高度发展己经使海量的人群得到覆盖，并且社
会网络营销的传播速度正在呈现飞速的发展，人们利用大数据可以对社会化网络的传播进行 充分的了解，能更好地进行类似于社会网络营销活动的开展；
（3） 地理营销：利用大数据的技术优势能够充分地对网站的交易数据进行有效的分析,
在进行商品的地理营销时，能够根据特定区域中人们的不同喜好有效地开展不同类型的营销 策略活动；
（4） 用户行为分析营销：主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为，这样就能
获得用户的消费习惯，有效地开展用户行为分析营销活动；
（5） 个性化推荐营销：在实际市场分析过程中，满足消费者的个性化要求显得越来越
重要。根据大数据环境的发展特点，电子商务企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的 推荐活动。
2. （1）定性数据：问卷调查和用户访谈；（2）定量数据：网站日志、业务数据库、网 络爬虫、第三方统计平台C
3. （1）流量分析；（2）用户分群；（3）多维分解；（4）细查路径；（5）转化漏斗；（6） 留存分析；（7） A/B测试；（8）优化建模；（9）热图。
4. 略。
第2章
1. Excel具有强大的数据统计功能，使用Excel公式与函数能够快速统计各种复杂的商
务数据。
Excel描述单变量数据的方式主要有以下三种。 （1） 描述统计：指针对某一组数据，算出该组数据的平均值、标准误差、中位数、众 数、方差、标准差等指标，并通过这些指标发现该组数据的分布状态、数字特征等内在规律;
（2） 直方图：主要用于快速地对一组数据中每个分段的数据的量进行统计，然后将统
计结果绘制成相应的柱形图，以便用户更加简单、直观地分析数据组中数据的频数分布情况;
（3） 排位与百分比排位：利用Excel的排位与百分比排位功能可以生成--个数据表，
表中包含了数据中各个数值的顺序排位与百分比排位，用来分析数据中各数值间的相对位置 关系。
2.
（1） 财务，包括财务业绩、收入和盈利率、资本支出管理、费用管理等；
（2） 市场营销，包括市场活动分析、Web和社交分析、电子邮件分析、市场占有率等; （3） 销售，包括定额管理、趋势、销售业绩、渠道报表等； （4） 人力资源，包括合规性训练、员工人数摘要等； （5） IT,包括IT支出、技术支持、安全性和合规性等； （6） 操作，包括生产、商店业绩、申报额分析等。
2. 爬虫就是从网站上的某个页而（通常是网站首页，也可以是指定的网页地址）开始 爬取网页上的信息，并找到网页中的其他链接，通过这些链接访问到下一个网页，这样一直 循环下去，直到把这个网站上能够访问到的页面爬取完为止，并且爬取网页的数量和链接深 度还可以进行自定义设置。
3. 略。
第3章
1. 商务数据可视化分为以下四步。 （1） 明确数据可视化的需求，寻找数据背后的故事； （2） 为数据选择正确的可视化类型； （3） 确定最关键的信息指标并给予场景联系； （4） 为内容而设计，优化展现形式。
2. 要想呈现出良好的商务数据可视化视觉效果，可以在以下几个方面进行提升。
（1）色彩：图标建议不要使用超过5种颜色，色彩使用要收敛，仅仅用于突出关键信息; （2） 字体：所有文字必须字体清晰、大小合适，适于用户快速选择信息； （3） 版式：要提供符合逻辑的层级，引导用户进行信息阅读，尽可能让图表元素保持 对齐，从而保证视觉一致；
（4） 标注：谨慎使用标注，仅用于标注关键信息； （5） 留白：要保持足够的留白空间（如果信息量太大，整体会看起来很杂乱）； （6） 插图：插图必须符合主题基调，能够提高内容传达效率，否则没有插图的必要； （7） 图标：简约、易憧旦具有普遍性，其作用主要是为了便于内容理解； （8） 数据：一组数据对应一份图表就足够了，不要画蛇添足； （9） 比例：确保数据可视化设计中的组成元素比例得当，以便于用户快速阅读； （10） 简约：避免不必要的设计，如文本的3D效果、装饰性的插图和毫无关联的元素等。
3. 商务数据可视化的种类如下。 （1） 反映发展趋势的可视化图表，比如柱形图、折线图和面积图等；
（2） 反映比例关系的可视化图表，比如饼图、旭日图、瀑布图等； （3） 反映相关性的可视化图表，比如散点图、气泡图、热力图、词云图等； （4） 反映差异化的可视化图表，比如雷达图；
（5） 反映空间关系的可视化图表，比如全球地图、中国地图、省市地图、街道地图、
地理热力图等；
（6） 反映工作流程的可视化图表，比如漏斗图。
第4章
1. 用户画像的构建流程可以分为3步：首先是基础数据收集，包括用户数据信息分类、
静态用户数据收集和动态用户数据收集等；其次是分析建模，包括用户数据分析建模和构建 用户画像等；最后是用户画像呈现，包括用户画像输入展现和用户画像输出展现等。
2. 根据用户数据获取和研究方法的不同，可以将用户细分的方法归结为以下3种。 （1） 定性细分：通过定性访谈的方式来获取用户数据，从而对用户进行细分； （2） 定性细分+定量验证：在定性细分的基础之上，进一步用定量的数据来进行验证 和
细分；
（3） 定量细分（聚类细分）：通过定量研究的方式来获取用户数据，再通过聚类分析的
方法进行细分。
3. 细分用户群的具体操作如下。 （1） 用定性数据细分用户群：分别为按用户目标划分、按用户行为划分等。 （2） 用定量数据验证细分：已经根据定性的数据得出一个细分的假设后，就需要用定 量的数据来检验这个假设。简单的方法是利用Excel数据透视表来分析假设的关键细分变量 对其他变量的影响c严谨的方法是利用ANOVA （方差）分析目标不同的用户，并分析在其 他关键属性上是否存在统计学方而的显著差异。
（3） 用定量数据细分用户群（聚类分析）：把所有可以用来作为细分选项的变量放进统 计分析工具中，通过聚类分析得出一系列备选的细分方式。但这些细分方式不一定合适，所 以仍然需要通过多次迭代来寻找不同的变量组合。
4. 略。
第5章
1. 要进行产品类目数据分析，首先要登录“生意参谋”。在卖家中心单击“营销中心” 或“数据中心”下的“生意参谋”超链接或在浏览器中直接输入网址进行登录。登录“生意 参谋”后，单击页而顶端的“市场”选项卡，即可进行产品类目分析。
在分析产品类目数据时，要分析以下项目。 （1） 分析行业大盘，进行行业大盘分析的相应的数量指标有访客数、收藏人数、加购 人数、卖家数等；
（2） 子行业交易数据分析，子行业交易排行榜中使用的三个指标分别是支付金额较父 类目占比、支付金额较上一周期增长率和卖家数占比。
2. 品牌数据的分析方法主要包括以下儿个方而。 （1） 品牌概况和变化趋势； （2） 类目构成; （3） 支付价格构成； （4） 买家特征； （5） 买家购买次数； （6） 热销商品榜和热销店铺榜。
3. 竞争店铺数据的分析方法主要涉及以下几个方面。 （1） 竞店选择； （2） 竞店关键指标对比； （3） 竞品入店来源对比； （4） 竞品详情页对比。
4. 在淘宝网的生意参谋中，搜索词的数据来源主要有以下三个方面。 （1） 时间维度：按日、周、月、年等进行统计累计值； （2） 类目维度：按照一级、二级和三级类目进行统计； （3） 终端维度：按照PC端、移动端进行统计，两者之和称为“所有终端， 5. 略。
第6章
1. 店铺流量单品数据分析的主要内容如下。
（1）商品概况总览：当日销售额，是否有其他商家同行业的竞争者在打击本店曝光产
《商务数据分析与应用》-习题答案.doc
