贸易公司交易榜单找不到怎么办?

狭义的商务数据是指在互联网和大数据时代，狭义上讲，商务数据是指通过互联网技术和其他技术搜集到的与商务运营和应用相关的大数据。根据查询相关公开信息：商务数据可以分为两大类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据是指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据。而后端商业数据更侧重商业数据。

不属于。因为商业数据，是指一个产业，其价值链上各个重要环节的历史信息和即时信息的集合，其内容包括商业企业内部数据、分销渠道数据、消费市场数据等。而财经数据是财会经济管理类，主要以财经日历和经济报告的形式呈现，所以商业数据不属于财经数据。

商务数据不是主要包括电子商务数据和传统商务数据商务数据可以分为两大类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据是指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据；而后端商业数据更侧重商业数据，如交易量、投资回报率及全生命周期管理等。

属于业数据。属于商务数据的是：流量数据、会员数据、行业数据、营销数据。在电子商务领域，商务数据可以分为两大类：前端行为数据和后端商业数据。

商业数据分析师前景很好。商业数据分析通过分析主要电商平台海量评论数据，提取物流，服务，产品等评论要点进行分析。为品牌商和卖家提供销售决策，优化产品，渠道管理和评价管理。商业数据分析专业目前是很好就业的专业之一，就业行业覆盖金融、银行、审计、市场营销、互联网、医疗等几乎各领域。

数据分析师和商业数据分析师的区别如下。1、数据分析师负责处理数据集和数据流，分析数据结构及内容，利用数据建模识别出模式，关系以及未来发展趋势，开发可视化工具，帮助商业洞察数据。2、商业数据分析师负责通过研究数据，提出有效的分析思路，使用数据发现帮助企业实施有效的决策和行动，改善企业的绩效。

1、找一个自己比较认可的培训机构。2、报名学数据分析的相关课程，在课程学结束后，就可以参加培训机构与认证单位(一般类似行业协会等组织)组织的考试。3、考试通过后，就可以获得相应的证书了。

微软CEO纳德拉将要在亚特兰大召开的集中会议上发表讲话，谈论商业数据如何被用来为普通用户服务问题。本次会议定于美国东部时间3月16日8点30分至10点30分召开。首席执行官萨提亚·纳德拉和企业解决方案执行副总裁KirillTatarino将会发表演讲。其中，纳德拉重点关注怎样帮助组织机构利用商业数据来深入了解用户需求，以及对于用户需求和忠诚度趋势的预测。从目前得到的消息来看，微软本次会议旨在帮助组织机构加强对用户需求的了解，想用户之所想，更加有针对性的满足用户所需，让用户满意。

1.数据收集当我们在做数据分析时，第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。数据收集的渠道主要分为内部收集和外部收集。2.数据清洗清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中，筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。3.数据对比数据对比是数据分析的切入点。因为如果没参照物，数据就没有一个定量的评估标准。通常我们采用的对比方法为横向对比和纵向对比。4.数据细分数据对比中如果发现问题，为了从数据中寻找出问题，就需要对数据进行细分处理。5.数据溯源发现问题，解决问题，数据溯源就是为了从根本上解决问题，找出问题的原因，得到最终的解决方案。

这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析，将是未来全球的趋势，而商业数据分析也将应运而生。“商业分析”是一门新兴的学科。它基于数据，通过更复杂的编程工具和算法挖掘数据背后的业务价值，解决业务问题。它也是近年来美国等发达的国家，发展最快的行业。这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析，将是未来全球的趋势，而商业数据分析也将应运而生。商业数据分析有许多应用，如监控异常数据(如信用欺诈)、建模和预测(如产品分析)、关键变量分析和预测(如领先分析)以及预测分析(如客户流失预测)。当然，商业数据分析，并不局限于基于用户的搜索关键词进行推送，而是基于用户的购买习惯、点击产品偏好等多方面的数据综合分析，推断出用户的审美、需求等多方面的偏好，进而为用户服务，提供购买的最佳答案。阿里巴巴邀请了几十位来自国内外相关领域的教授，比如斯坦福的。百度还将谷歌Brain的创始人之一——Andrew Ng挖走了。新加坡和澳大利亚政府直接资助了开设business analytics部门的公司。商业数据分析的好处如此之大，几乎无法计算。

数据分析师。商业数据分析师比力资源分析师更有用，因为数据分析师不管是就业前景还是证书含金量上看。近些年，商业数据分析行业得到国家的大力支持和资金投入，行业发展很快。

这个简单，直接用三方平台就行，建议选择臻量这种大型的有实力的平台，毕竟分析城市商业数据，有些平台覆盖城市少，数据库不全即使用了也帮助不大，臻量单城市图谱这一功能数据就覆盖了全国12城900+超甲级及甲级办公楼，以及全国17城近5000+购物中心，建模分析很方便的 百度上面有这方面的信息。

【导读】商业数据分析师，连接数据世界与商业世界的桥梁，既要懂业务有需要懂数据，把思维和观点传递给业务从而实现更好的商业化。那么，作为一名数据分析师，一般都会分析哪些数据呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!用户分析用户的特征和用户的需求，一般是将用户分为新老用户来进行分析，其次是使用FRM模型识别优质客户，最后就是需要将人货场串联起来做一个分析，为CRM系统提供一个依据。商品的分析商品的销售情况，当前热销滞销商品。物流地图对于当前用户的分布以及物流方面的成本考虑。ABC分类监控对于商品的一种默认分类方法，ABC管理就是把物品分为三类，例如把占总数10%左右的高价值的货物定位A类;占总数70%左右的价格低的物品定为C类;A、C之间的20%则为B类。在库存管理中应区别对待各类物品，A类物品应在不发生缺货条件下尽可能减少库存，试行小批量订货，每月盘点;C类则可能定制安全库存水平，进行一般管理，订货批量大，年终盘点;B类则在两者之间，半年盘点一次。预售情况的分析预售下单与预售支付之间的对比。以上就是小编今天给大家整理分享关于“商业数据分析师一般分析哪些数据?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

1）IBM公司IBM（国际商业机器）公司，总部位于纽约州阿蒙克市，1911年由托马斯·沃森创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。根据Wikibon发布的报告，作为2013年大数据业务营收成绩最好的公司，IBM公司2013年从大数据相关产品及服务中获得了13.68亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。在IBM公司围绕大数据开发出的产品中，DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。IBM同时也为Hadoop开源数据分析平台提供支持。

商业数据分析的应用领域很广泛，接下来为您介绍几个应用比较广泛的领域。客户需求，客户服务预测企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。2. 业务流程优化可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。3. 生活服务改善大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。。我们可以利用穿戴的装备（如智能手表或者智能手环）生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。4. 提高医疗和研发大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA.并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。5. 提高体育成绩现在很多运动员在训练的时候应用大数据分析技术了。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术（例如篮球或高尔夫俱乐部）让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。6. 优化机器和设备性能大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。7. 改善安全和执法大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。8. 改善我们的城市大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。9. 金融交易大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易（HFT）是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

不难考。有统计学基础，学习数据分析领域的知识会比较容易上手，毕竟数据分析师需要学习统计学方面的知识。考取证书的话，不同的机构设置的证书也不大一样。

数据共享形式可分为：开放数据共享形式、学术研究数据共享形式、商业数据共享形式、社区数据共享形式、分布式数据共享形式。1、开放数据共享形式：开放数据共享是指将数据向公众或特定利益相关者免费或有偿提供的形式。这种形式的数据共享鼓励广泛的数据访问和使用，旨在推动数据的再利用和创新。开放数据共享通常通过开放数据门户、API接口等方式进行，以方便用户查找、下载和利用数据。2、学术研究数据共享形式：学术研究数据共享是指研究机构或学者将其研究数据与其他研究者共享的形式。这种形式的数据共享有助于促进科学研究的透明度和可重复性，并提供新的研究机会和合作可能性。学术研究数据共享通常通过学术期刊、在线数据存储库等途径进行。3、商业数据共享形式：商业数据共享是指企业和组织之间进行数据共享的形式。这种形式的数据共享可以促进跨组织之间的合作和合作创新，共同开发新产品、服务和解决方案。商业数据共享通常通过数据交换平台、合作协议等方式进行。4、社区数据共享形式：社区数据共享是指在特定社区范围内将数据共享给社区成员或相关利益相关者的形式。这种形式的数据共享可以帮助社区成员了解和解决社区问题，以及促进社区参与和治理。社区数据共享通常通过社区平台、数字化社区基础设施等途径进行。5、分布式数据共享形式：分布式数据共享是指在不同地点或不同组织之间共享数据的形式。这种形式的数据共享可以解决数据存储和访问的限制，提高数据集成和分析的效率。分布式数据共享通常通过数据共享协议和技术来实现，比如区块链、联邦学习等。数据共享的好处促进创新和发展，数据共享可以促进创新和发展，尤其是在科学研究、商业领域和社会发展中。通过共享数据，可以为创新提供更全面的基础和更广泛的资源，推动新的发现、发明和解决问题的能力。优化决策过程，数据共享可以为决策提供更准确、全面的信息基础。共享数据可以帮助政府、组织和企业做出更明智的决策，从而提高效率、降低风险、优化资源利用。加强合作和协作，数据共享可以促进跨组织、跨领域的合作和协作。通过共享数据，不同组织和个人可以共同开展研究、开发产品或解决问题，汇集不同的专业知识和资源，实现合作创新，推动整个社会和经济的发展。提高效率和服务质量，数据共享有助于提高工作效率和服务质量。共享数据消除了重复数据收集和处理的冗余工作，提高了数据的利用效率。

【导读】商业数据分析师是目前数据分析当中相对高阶的职位，它要求从业者具有数据分析能力的同时，还要具有商业思维。那么，商业数据分析师如何思考问题呢?今天就跟随小编一起来具体了解下吧!不被表面现象蒙蔽初级数据分析师很容易看到一部分数据就下结论，资深分析师往往会再往下多问几个问题，来探索是否还有其它更深层次的数据原因，所以，避免被表面现象蒙蔽最好的方法就是数据下钻把数据拆分到更加精细的颗粒度。利用前人经验 避免重复劳动很多的分析维度，市场上或者公司同事都已经做过了，在不同的项目中都可以直接复用，这样让自己的精力更加集中在对未知的探索方面，避免重复劳动，我之后分享的案例，对于绝大多数行业来说都是可以直接用的。避免千篇一律也就是在前人的基础上，要挖掘出属于自己的东西，这样你才能对公司产生额外的价值，这也是数据分析师避免成为【取数工具】的途径之一。确保方案适合客户数据分析师作为业务部门的指导者，提出的方案一定要适合业务方，你在这边天马行空的一顿乱吹，结果业务方实现不了，那前期所有的工作都是白费的。关于商业数据分析师如何思考问题，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。

通过查询可知，阿里巴巴认证的商业数据分析师是真的，而且这个证书具有一定的含金量。初级数据分析师的报考条件为1、具有大专以上学历，或从事统计工作。2、通过初级笔试、上机考试、报告考核且成绩全部合格。

商业银行业务活动表外化、金融产品多样化、盈利结构综合化已成为现代商业银行的重要标志。上世纪 $" 年代以来，中间业务以其盈利性高、对资本要求低的特点，成为西方国家商业银行业务发展的一个重点，地位日趋重要。目前，我国商业银行中间业务的发展规模较小，业务品种较为单一。如今，我国商业银行要缩短与西方发达国家银行的差距，就必须发展技术 含量高的资信调查、资产评估、期货期权及衍生工具类的中间业务。但是，中间业务也给商业银行带来一定的风险。 一、我国商业银行中间业务风险的特点 （一）隐蔽性强。 在现代科技支持下，银行信用卡、电子转账系统、 23S 机、网上银行等创新手段和创新业务不断涌现， 同时，也加大了中间业务的风险。同时，中间业务中的 大部分业务不反映在资产负债表上，这使得许多业务 的开展不能在财务报表上得到真实反映，其结果是在 相当程度上影响了管理人员对中间业务潜在的风险做出正确的认识和分析，也使得金融监管当局无法对 银行的中间业务活动进行有效的监督与管理。 （二）多样化。 一般来说，商业银行中间业务风险较资产负债业 务的风险低，但由于中间业务的品种繁多，个性差异 大，业务风险也有多样化的特点。包括市场风险，即由 市场供求关系引起的风险；信用风险，指订立合约的 一方不能遵照合约按时足额履行约定而引起的风险； 管理风险，管理疏漏或银行内部人员职业道德缺乏所 引发的风险；投资风险，商业银行投资或者买卖动产、 不动产时，由于市场价值的波动而蒙受损失的风险； 法律风险，由于对法律法规条文的歧义、变迁、误解、执行不力等导致无法执行双边合约，造成银行损失的风险；利率、汇率风险，由于市场利率、汇率的变动，导致商业银行在中间业务中蒙受损失的风险，在互换交易、期权交易及远期利率协议等衍生金融工具中，利率、汇率发生于银行不利的变动，都会使银行面临这种风险，等等。 （三）估算难度高。 对于大量的不断出现的创新金融工具，单笔业务 量相对较小但种类繁多，要运用传统的风险识别、评 价及决策方法来准确衡量这些业务的风险程度是非 常困难的。而且，中间业务的交易，尤其是衍生金融工 具，主要集中在银行和证券商手中，有交易集中化的 趋势，这种集中化的趋势和中间业务的高杠杆率联系 在一起，使得从事衍生金融工具的交易既存在较大盈 利的可能，同时也必然潜伏着巨大损失的可能。 二、我国商业银行中间业务风险的原因分析 （一）中间业务内控机制不健全 部分商业银行在中间业务运作中" 时常不遵循严 格的业务程序" 存在管理不严、操作透明度不高的问 题。票据诈骗活动屡屡得逞的主要原因在于内控和约 束机制不健全。有些商业银行的分支机构对承兑和贴 现的票据审查不严"擅自放宽业务条件"对不具有贸易 基础的商业汇票办理承兑和贴现" 甚至银行内部人员 与犯罪分子内外勾结"弄虚作假"违规办理票据的承兑 和贴现"给银行造成损失。 （二）中间业务风险披露机制不健全 商业银行的现行财务报表特别是在中间业务信 息方面的披露具有较大的局限性，现行财务报表主要 是披露历史信息，无法较好地满足信息使用者对未来 状况的预计；对整个经营可能有重要影响的项目如衍 生金融工具、或有事项等在财务报表中无法予以反 映；财务报表信息是采用一定的会计政策所形成的结 果，每一经济实体可以根据自身的具体情况选择最适 合自己的会计政策，但不同的会计政策会使财务报表 显示出不同的财务状况和经营成果，同一经济实体的 财务状况和经营成果也会因会计政策的改变而出现 相应的变动；财务报表只能反映特定会计期间的经济 事项，而对于实体在报表截止日之后、报表报送日之 间发生的重大的、足以影响或改变报表使用者决策的 非调整事项和中间业务事项，就不可能及时披露。 （三）商业银行监管部门的监管不严 由于我国商业银行中间业务的大规模发展还刚 刚起步" 它在发展中所存在的问题并没有引起金融监 管部门的重视" 对中间业务的监管还不是金融日常监 管的一项重要内容" 而且也没有出台严格的监管法律 法规。 三、加大监管力度，控制中间业务风险 （一）完善信息披露机制 强化商业银行中间业务的监管和规范银行中间 业务信息的披露，对于规范银行中间业务的经营和防 范金融风险都有重要的作用：中间业务信息的披露可 以扩充财务报告所提供信息的容量，增强财务报告信 息的相关性和可比性；对中间业务信息的规范披露和 对重要的表外项目进行详细解释和说明，能够促使表 内业务和表外业务的各种信息之间建立有机的联系， 有助于提升商业银行财务报表的可理解性。其信息披 露应当遵循以下基本原则：（&）表外业务信息的披露 必须是表内业务信息无法披露的信息，凡是能够或应 该在表内业务信息披露的内容均应该采用表内业务 信息披露的方法，而不能代之以（业务）信息披露。（!） 中间业务信息的披露应该是对表内业务信息的进一 步揭示和补充，而不能用来更正表内业务的信息。（%） 中间业务信息的披露必须是与信息使用者决策相关 的，并且是真实揭示所反映的经济事项。（(）中间业务 信息的披露必须是重要的，能够足以改变或影响信息 使用者的决策，它所带来的效用必须符合成本效益原 则。（#）必须加强对表外业务信息的审计或检查，对于 有法规、制度规定必须强制披露的表外业务信息，应 当由注册会计师进行审计，而银行自主披露的表外业 务信息，应当在可能的条件下进行适当的检查。 （二）建立管理型金融会计新体系 目前我国银行业的许多风险与损失在很大程度 上与违规经营和账外经营有关，这在一定程度上暴露 出了金融会计管理不统一的弊端，使得正常的会计信 息难以及时获得，不仅不能及时发现问题，还容易掩 盖问题，延误分散与化解风险的时机。银行中间业务 具有自由度大、连续性弱、透明度差、风险性强等特 点。因此，要恰当揭示中间业务所带来的各种风险，完 善金融会计信息揭示制度，可以考虑要求银行编制一 张“中间业务情况表”，列出中间业务的经营情况，以 全面反映中间业务的潜在风险。同时，银行应借助先 进的计算机与网络技术，将每一个借款企业的情况， 包括企业的会计报表及补充会计信息、担保抵押和信 用度及开户状况等录入计算机，建立完整和连续的银 行信贷信息数据库，从而实现银行对企业的经营管 理、财务状况的完整、连续、动态的监控，以便及时发 现企业异常，防止企业重复抵押、连环担保、多头贷款 等不规范行为和高负债经营现象的发生，保证信贷资 产的安全。另外，只有尽快实现金融机构内部统一的 会计管理体制，才能有效地遏制违规和账外经营，从 而有效地防范和化解金融会计风险。建立集中统一管 理与分级授权核算相结合的会计核算体系，全面整顿 会计工作秩序，加强会计的基础工作，积极治理假凭 证、假账簿、假报表等“三假”现象，切实提高会计核算 质量。 （三）加快商业银行内部风险控制的制度创新 要建设好四个机制：一是建立风险识别机制，对 中间业务创新中的风险进行定性分析。二是建立风险 衡量机制，对风险的大小进行评估，进行定量分析。三 是通过先进的电子化手段，建立风险预警机制，报告 风险的性质和风险的大小等情况，提请有关部门注 意，提高金融预测及化解风险的能力。四是建立风险 控制机制，对风险预警部门的警示进行跟踪调查，做 好检查、督促和反馈工作"防止技术风险的发生，确保 中间业务创新的成功。并且，改革现行的会计核算制 度，促使商业银行积极审慎地拓展中间业务。中间业 务的收入，不仅仅体现在利差上，有时候其收益并非 机械计算就能得出，大部分中间业务目前都记入表外 科目，使用单式记账法，不能全面反映中间业务增减 变化的具体情况。因此，应适应中间业务发展及其收 入所占比例提高的需要，全面核算各种中间收入的形 成过程，使用详细和复杂的方法进行处理，根据业务 发展的需要，适当增设相关会计科目，核算反映中间 业务的开展、成本及效益情况，便于统计分析，提高决 策的准确性。同时，借鉴国外商业银行的一些现行的 对中间业务发生、终结的会计账目处理方法，对中间 业务的整个过程进行管理、监督和分析。 （四）中央银行应加大对于商业银行中间业务的 监管力度 中央银行应将商业银行的中间业务包括在衡量 资本充足率的指标中。《巴塞尔协议》将所有中间业务 都包括在衡量资本充足率的指标中，而且把表外业务 分成八类，并规定了不同业务转换为表内资产的风险 程度的指标——信用转换系数。通过这个系数把各类 中间业务折算成资产负债表内业务金额，然后按表内 同等性质的项目确定风险权数，用这些权数将折算出 的金额进行加权，汇总到风险资产总额中，最后按标 准资本充足比率对这些表外业务数值分配资本。这使 中间业务与资本比率要求挂起钩来，以此来约束商业银行表外业务的扩张，促使其积极审慎地开展中间业 务。 而且，中央银行应要求商业银行在报送的报表中 增加表外项目，将商业银行对外担保纳入外债管理， 对于融资性对外担保必须报经外汇管理局批准，其他 非融资性担保也必须事后向外汇局登记备案。对外授 权应当确立在分行一级办理，要求商业银行禁止开立 无贸易背景的信用证和承兑汇票，限制远期信用证开 证规模，并且规定商业银行总行和分行单笔开立远期 信用证的最高权限，视不同期限采取不同的控制措 施。央行应建立中间业务三方人员的联系制度，即加 强与提供方商业银行和享受方第三人的联系，在充分 保护商业银行和享受中间业务服务者的合法利益条 件下，加强三方人员的沟通和协商，杜绝恶性竞争、垄 断市场的不正当竞争行为，建立一个繁荣、公平、有序 竞争的中间业务市场。第三，加大对商业银行中间业 务“窗口指导”和“道义劝说”的力度，为中间业务的创 新提供必要的环境和政策导向。 （五）建立完备的中间业务监管法规 随着金融创新活动的增加，使得金融机构之间的 业务区分日益模糊，业务交叉逐步增多，这就对金融 监管体制提出了新的要求。为了保证商业银行中间业 务的平稳发展，需要建立更加完善的中间业务法规， 如：《商业银行中间业务暂行规定实施细则》等，增强 基层央行监管的可操作性，加大现行分业监管的协调 力度，统一有关政策法规要求，促进银行业、证券业、 保险业的共同发展，充分发挥金融业的整体功能，完 善金融监管政策，保证金融业稳健运行，促进国民经 济健康发展。参考资料：我国商业银行中间业务风险探析 段贵昌; 金融理论与实践

1、业务统计人员理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。2、数据挖掘人员进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。3、大数据分析人员处理海量异构数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。4、业务支持创建业务报表或进行业务分析。5、报表制作人员撰写SQL程序进行查询并生成报表。6、数据管理人员为需求人员提供便捷的数据访问服务。7、数据架构人员流处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法;平台架构人员：负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护。

根据商业数据的类型、保密等级以及你所要告诉的人的身份来定。每天电视新闻里都有商业数据，这些数据本就是公开的，当然可以传播。若商业数据属于公司机密，那么泄露给竞争对手而被发现则会依据公司规定处罚，严重的会走法律程序。若你是国家机关的工作人员，并且商业数据属于国家机密，若泄露，肯定会被法律严办的。

集聚营销的含义集聚营销，即集聚经济集聚经济（Agglomerative economies），经济学认为，集聚经济是指各种产业和经济活动在空间上集中产生的经济效果以及吸引经济活动向一定地区靠近的向心力，是导致城市形成和不断扩大的基本因素。经济地理学认为集聚效果产生经济集聚，集聚效果是指在社会经济活动中，有关生产和服务职能在地域上集中产生的经济和社会效果。都强调规模经济以及外部经济是实现的基本途径。集聚经济或集聚效果通过规模经济与外部经济产生了集聚，过度集聚产生集聚不经济导致扩散。这固然是正确的，但是对于集聚与扩散空间过程的机理，以及由此产生的空间(过程)类型及其对区域(城市)发展的意义，集聚经济与集聚不经济的关系等缺乏相应的研究。所以集聚经济包括企业规模经济、产业规模扩大以及地方规模的形成。必须考察与此紧密相关的规模经济、范围经济和外部经济。

数据分析的证书有CDA数据分析师、CPDA项目数据分析师、BDA商业数据分析师、Professional in Business Analys（PBA）。1、CDA数据分析师证书概述：全称为Certified Data Analyst，CDA证书面向商业职场数据分析，共分为三个等级，由经管之家（原人大经济论坛）主办。颁证机构：美国CDA数据分析师协会。2、CPDA项目数据分析师证书概述：CPDA由中国商业联合会数据分析专业委员会评定认证。颁证机构：中国商业联合会。3、BDA商业数据分析师证书概述：BDA数据分析师由国家统计局与教育部主办的调查分析师升级拓展而来，具有国家工信部认证。BDA数据分析师证书级别分为初级、中级、高级。颁证机构：中国商业统计学会。4、Professional in Business Analys（PBA）证书概述：PBA是美国项目管理协会PMI推出的项目管理领域商业分析（需求分析）专业人士认证。PMI于2016年6月在中国大陆区正式启动商业分析专业人士（PMI-PBA）认证考试。颁证机构：国际项目管理协会（PMI）。

你想问的是商业在线数据库是丰富的获取来源吗，答案：是。数据库是研究人员重要的数据来源之一，主要代表为Oracle，SQLServer，DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库。商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。

大数据与商务数据的区别不只是是数据量大小要求不一样，还有其他区别。商业数据一般指BI商业智慧或商务智能，用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。用于帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。其核心作用是对获取数据的多维度分析，通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库，对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据侧重于解决某一类问题的方法，比如全网用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。二者的使用用途的目的就完全不同。

阿里商业数据分析师证书有用。阿里云大数据分析师认证（AlibabaCloudCertifiedProfessional-DataAnalyst，ACP）是阿里云大数据行业认证体系中的职业认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。肯定有用的，毕竟阿里的认可度很高的，以后从事的岗位肯定是认可这个的。阿里商业数据分析师证书有用吗？非常有用，这一职业随“以消费者为中心的数字化运营”应运而生。生意参谋、品牌数据银行、策略中心等平台数据产品以及品牌全域数据中台解决方案都在加速落地和实践，品牌和商家们越来越拥抱数字化，对商业数据分析师的需求也越来越迫切。

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泄露公司内部商业数据是非常恶劣的事情影响会非常的大，是需要负刑事责任的。

应该是金融数学与统计专业更好，也更有前途，商业数据分析这种专业，就业面比较窄，也不太好找工作，前途是有但是不一定好，金融是未来科技发展的必然结果。

银行可选择：1.开源数据库，应用开发商/集成商喜欢做，因为可以吃掉数据库的预算。但客户面临长期的发展问题，维护问题。产品稳定性、性能问题。2.国产数据库，产品功能、性能、稳定性不及开源数据库，但有技术支持保障，可用在一些边缘系统。3.GBase 8t，引进国外先进产品，满足国产资质，Informix本身在银行有较多应用，而且在核心系统长期运行，已验证。可以直接升级到GBase 8t。 同时南大通用可以提供本地化原厂技术服务。技术支持团队规模较大，同时与IBM有L3服务合作，短期内可保证源码级技术支持能力。

商务数据分析与应用期末试卷商务数据分析与应用期末试卷一、填空题 (共10题，每空1分，共20分)1．在电子商务领域，商务数据可以分为两大类：___________和_____________。2．场景营销是基于_________、_________、__________等三大场景之一的一种新营销理念。3．电商的基础数据主要有_________、_________、会员数据、___________和____________。4．一般平台商都不支持_______个月以上的交易数据下载。第 1 页5．电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括________、________和___________能力。6．_________是电商营运的核心指标。7．通常我们提到的转化率是_________。8．数据清洗和转换的主要对象包括__________、_________和__________等。9．__________是指为了达到某个目标进行多个方案并行测试，每个方案仅有一个变量不同，最后以某种规则选择最优的方案。10．_________用高亮颜色展示用户的访问偏好，对用户的体验数据进行可视化展示。

随着互联网的专业化和国际化，数据分析作为网站运营的基础性工作已经显得越发重要。特别是随着互联网的发展，数据成为衡量一个网站的各项指标，有据可查的科学评估资料。靠传统商业模式中所谓的品牌、人脉已经不在具有说服力。 一切以数据说话，成为当今或者未来互联网发展的趋势。但是数据分析人才的匮乏或者传统商业模式的现代化转换制约着数据分析的快速发展。现在的网站数据监测系统已经提供了非常标准和精准的原始数据统计和分析。网站数据分析师，核心不是数据统计，而是分析。从基本的运营数据，比如访问量来源，用户停留时间，页面访问数，等等各项指标的综合分析得出一个科学的具有参考价值和执行力的分析报告，从而对网站的运营进行科学的指导和参考。 优秀的个人站长一般都有非常不错的数据分析能力，其实他们往往比一些专业的“数据分析”专业人才更有价值，更能为网站运营提供更有参考价值的信息和方案。 数据分析的作用有：1、对产品的运营状况进行评估分析参考指导。2、对网站的运营状况进行评估分析参考指。3、对网站广告的评估分析参考指导。 数据分析可以细化到一个页面，一个用户；宏观到可以为网站的未来发展及网站的运营提供科学的数据参考和指导。

1、首先找一个自己比较认可的培训机构。2、其次报名学习商业数据分析师的相关课程，在课程学习结束后，就可以参加培训机构与认证单位（一般类似行业协会等组织）组织的考试。3、最后通过考试获得证书即可。

这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析，将是未来全球的趋势，而商业数据分析也将应运而生。“商业分析”是一门新兴的学科。它基于数据，通过更复杂的编程工具和算法挖掘数据背后的业务价值，解决业务问题。它也是近年来美国等发达的国家，发展最快的行业。这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析，将是未来全球的趋势，而商业数据分析也将应运而生。商业数据分析有许多应用，如监控异常数据(如信用欺诈)、建模和预测(如产品分析)、关键变量分析和预测(如领先分析)以及预测分析(如客户流失预测)。当然，商业数据分析，并不局限于基于用户的搜索关键词进行推送，而是基于用户的购买习惯、点击产品偏好等多方面的数据综合分析，推断出用户的审美、需求等多方面的偏好，进而为用户服务，提供购买的最佳答案。阿里巴巴邀请了几十位来自国内外相关领域的教授，比如斯坦福的。百度还将谷歌Brain的创始人之一——Andrew Ng挖走了。新加坡和澳大利亚政府直接资助了开设business analytics部门的公司。商业数据分析的好处如此之大，几乎无法计算。

1、现状分析简单来说就是告诉你当前的状况。具体体现在，第一，告诉你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，以说明企业整天运营是好了还是坏了，好的程度如何，坏的程度又到哪里。第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展以及变动情况，对企业运营有更深入的了解。2、原因分析简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，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，以进一步确定业务变动的具体原因。例如2018年2月运营收入下降5%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。这就需要我们开展原因分析，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、预测分析简单来说就是告诉你将来会发生什么。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。

用户分析用户的特征和用户的需求，一般是将用户分为新老用户来进行分析，其次是使用FRM模型识别优质客户，最后就是需要将人货场串联起来做一个分析，为CRM系统提供一个依据。商品的分析商品的销售情况，当前热销滞销商品。物流地图对于当前用户的分布以及物流方面的成本考虑。ABC分类监控对于商品的一种默认分类方法，ABC管理就是把物品分为三类，例如把占总数10%左右的高价值的货物定位A类;占总数70%左右的价格低的物品定为C类;A、C之间的20%则为B类。在库存管理中应区别对待各类物品，A类物品应在不发生缺货条件下尽可能减少库存，试行小批量订货，每月盘点;C类则可能定制安全库存水平，进行一般管理，订货批量大，年终盘点;B类则在两者之间，半年盘点一次。预售情况的分析预售下单与预售支付之间的对比。关于商业数据分析师一般分析哪些数据，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。

一新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；二产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

数据共享形式可分为：开放数据共享形式、学术研究数据共享形式、商业数据共享形式、社区数据共享形式、分布式数据共享形式。1、开放数据共享形式：开放数据共享是指将数据向公众或特定利益相关者免费或有偿提供的形式。这种形式的数据共享鼓励广泛的数据访问和使用，旨在推动数据的再利用和创新。开放数据共享通常通过开放数据门户、API接口等方式进行，以方便用户查找、下载和利用数据。2、学术研究数据共享形式：学术研究数据共享是指研究机构或学者将其研究数据与其他研究者共享的形式。这种形式的数据共享有助于促进科学研究的透明度和可重复性，并提供新的研究机会和合作可能性。学术研究数据共享通常通过学术期刊、在线数据存储库等途径进行。3、商业数据共享形式：商业数据共享是指企业和组织之间进行数据共享的形式。这种形式的数据共享可以促进跨组织之间的合作和合作创新，共同开发新产品、服务和解决方案。商业数据共享通常通过数据交换平台、合作协议等方式进行。4、社区数据共享形式：社区数据共享是指在特定社区范围内将数据共享给社区成员或相关利益相关者的形式。这种形式的数据共享可以帮助社区成员了解和解决社区问题，以及促进社区参与和治理。社区数据共享通常通过社区平台、数字化社区基础设施等途径进行。5、分布式数据共享形式：分布式数据共享是指在不同地点或不同组织之间共享数据的形式。这种形式的数据共享可以解决数据存储和访问的限制，提高数据集成和分析的效率。分布式数据共享通常通过数据共享协议和技术来实现，比如区块链、联邦学习等。数据共享的好处促进创新和发展，数据共享可以促进创新和发展，尤其是在科学研究、商业领域和社会发展中。通过共享数据，可以为创新提供更全面的基础和更广泛的资源，推动新的发现、发明和解决问题的能力。优化决策过程，数据共享可以为决策提供更准确、全面的信息基础。共享数据可以帮助政府、组织和企业做出更明智的决策，从而提高效率、降低风险、优化资源利用。加强合作和协作，数据共享可以促进跨组织、跨领域的合作和协作。通过共享数据，不同组织和个人可以共同开展研究、开发产品或解决问题，汇集不同的专业知识和资源，实现合作创新，推动整个社会和经济的发展。提高效率和服务质量，数据共享有助于提高工作效率和服务质量。共享数据消除了重复数据收集和处理的冗余工作，提高了数据的利用效率。

真的。通过查询可知，阿里巴巴认证的商业数据分析师是真的，而且这个证书具有一定的含金量。初级数据分析师的报考条件为1、具有大专以上学历，或从事统计工作。2、通过初级笔试、上机考试、报告考核且成绩全部合格。

数据共享形式可分为：开放数据共享形式、学术研究数据共享形式、商业数据共享形式、社区数据共享形式、分布式数据共享形式。1、开放数据共享形式：开放数据共享是指将数据向公众或特定利益相关者免费或有偿提供的形式。这种形式的数据共享鼓励广泛的数据访问和使用，旨在推动数据的再利用和创新。开放数据共享通常通过开放数据门户、API接口等方式进行，以方便用户查找、下载和利用数据。2、学术研究数据共享形式：学术研究数据共享是指研究机构或学者将其研究数据与其他研究者共享的形式。这种形式的数据共享有助于促进科学研究的透明度和可重复性，并提供新的研究机会和合作可能性。学术研究数据共享通常通过学术期刊、在线数据存储库等途径进行。3、商业数据共享形式：商业数据共享是指企业和组织之间进行数据共享的形式。这种形式的数据共享可以促进跨组织之间的合作和合作创新，共同开发新产品、服务和解决方案。商业数据共享通常通过数据交换平台、合作协议等方式进行。4、社区数据共享形式：社区数据共享是指在特定社区范围内将数据共享给社区成员或相关利益相关者的形式。这种形式的数据共享可以帮助社区成员了解和解决社区问题，以及促进社区参与和治理。社区数据共享通常通过社区平台、数字化社区基础设施等途径进行。5、分布式数据共享形式：分布式数据共享是指在不同地点或不同组织之间共享数据的形式。这种形式的数据共享可以解决数据存储和访问的限制，提高数据集成和分析的效率。分布式数据共享通常通过数据共享协议和技术来实现，比如区块链、联邦学习等。数据共享的好处促进创新和发展，数据共享可以促进创新和发展，尤其是在科学研究、商业领域和社会发展中。通过共享数据，可以为创新提供更全面的基础和更广泛的资源，推动新的发现、发明和解决问题的能力。优化决策过程，数据共享可以为决策提供更准确、全面的信息基础。共享数据可以帮助政府、组织和企业做出更明智的决策，从而提高效率、降低风险、优化资源利用。加强合作和协作，数据共享可以促进跨组织、跨领域的合作和协作。通过共享数据，不同组织和个人可以共同开展研究、开发产品或解决问题，汇集不同的专业知识和资源，实现合作创新，推动整个社会和经济的发展。提高效率和服务质量，数据共享有助于提高工作效率和服务质量。共享数据消除了重复数据收集和处理的冗余工作，提高了数据的利用效率。

留学选校或者选专业定位可以参考留学志愿参考系统http://wap.liuxue315.edu.cn/agenc?ozs=43651-2709，输入GPA、专业等信息，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业，也可以按照留学目标来查询，看看你的目标院校和专业都哪些背景（语言成绩多少分、学校背景如何、什么专业、GPA多少等）的学生申请了，也从而对比自身情况，制定大致的目标和方向。

美国研究生的商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics） 主要是，将大量复杂数据，经过定量方法和应用分析转换为合理清晰，便于管理的信息，从而做出合理的商业决策。学生会接触到先进的决策分析工具和技术，应用 这些工具和技术在实际的商业领域中给予合理的解决方案。课程中涉及商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等，并整合一些商科基础 课程，如商业沟通技巧，领导力，市场营销，供应链管理等。值得注目的是，许多美国院校的MS in Business Analytics是属于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）专业，如德州奥斯丁大学，本特利大学，康涅狄格大学等。STEM专业的留学生毕业后可获得29个月的OPT（Optional Practical Training，毕业后的实习期），而一般的商科专业只有12个月的OPT。这无疑为将来有志于留美工作的学生提供了更多获取工作签证的机会。如果打算申请商科方向，又觉得12个月的OPT时间太短的同学们可以考虑一下申请商业分析这个专业。就业方向商业分析的就业方向主要有在跨国公司，外资商社，中外合资企业等各类涉外商务机构或者外经贸部门中担任商务管理，项目管理分析，商业分析师，系统分析员等职位。申请特点MS in Business Analytics对学生本科背景无过多要求，一般要求学生有修过微积分，概率论和数理统计等数学课程就可。大多数学校对申请者也没有工作背景的要求。根据学校项目不同，一般1年半~2年可读完。

EDI超纯水设备近几水处理行业发展非迅速，并解EDI超纯水设备小编为您介绍：EDI超纯水设备中的EDI又称电去离子技术，它是将点渗析和离子交换两项技术有机结合起来的一种深度脱盐技术，即在电渗析的淡水室隔板中填充离子交换树脂，即保留了电渗析可连续脱盐及离子交换树脂可深度脱盐的优点，同时又克服了电渗析浓差极化所造成的不良影响及离子交换树脂所需要的酸碱再生过程，既简化了处理工艺又避免了环境污染。

数据共享形式可分为：开放数据共享形式、学术研究数据共享形式、商业数据共享形式、社区数据共享形式、分布式数据共享形式。1、开放数据共享形式：开放数据共享是指将数据向公众或特定利益相关者免费或有偿提供的形式。这种形式的数据共享鼓励广泛的数据访问和使用，旨在推动数据的再利用和创新。开放数据共享通常通过开放数据门户、API接口等方式进行，以方便用户查找、下载和利用数据。2、学术研究数据共享形式：学术研究数据共享是指研究机构或学者将其研究数据与其他研究者共享的形式。这种形式的数据共享有助于促进科学研究的透明度和可重复性，并提供新的研究机会和合作可能性。学术研究数据共享通常通过学术期刊、在线数据存储库等途径进行。3、商业数据共享形式：商业数据共享是指企业和组织之间进行数据共享的形式。这种形式的数据共享可以促进跨组织之间的合作和合作创新，共同开发新产品、服务和解决方案。商业数据共享通常通过数据交换平台、合作协议等方式进行。4、社区数据共享形式：社区数据共享是指在特定社区范围内将数据共享给社区成员或相关利益相关者的形式。这种形式的数据共享可以帮助社区成员了解和解决社区问题，以及促进社区参与和治理。社区数据共享通常通过社区平台、数字化社区基础设施等途径进行。5、分布式数据共享形式：分布式数据共享是指在不同地点或不同组织之间共享数据的形式。这种形式的数据共享可以解决数据存储和访问的限制，提高数据集成和分析的效率。分布式数据共享通常通过数据共享协议和技术来实现，比如区块链、联邦学习等。数据共享的好处促进创新和发展，数据共享可以促进创新和发展，尤其是在科学研究、商业领域和社会发展中。通过共享数据，可以为创新提供更全面的基础和更广泛的资源，推动新的发现、发明和解决问题的能力。优化决策过程，数据共享可以为决策提供更准确、全面的信息基础。共享数据可以帮助政府、组织和企业做出更明智的决策，从而提高效率、降低风险、优化资源利用。加强合作和协作，数据共享可以促进跨组织、跨领域的合作和协作。通过共享数据，不同组织和个人可以共同开展研究、开发产品或解决问题，汇集不同的专业知识和资源，实现合作创新，推动整个社会和经济的发展。提高效率和服务质量，数据共享有助于提高工作效率和服务质量。共享数据消除了重复数据收集和处理的冗余工作，提高了数据的利用效率。

《Power BI商业数据分析项目实战》是一本针对Power BI工具的商业数据分析实战指南。以下是对这本书的评价：实用性强：本书通过实战项目的方式，从数据准备、数据建模、数据可视化等方面详细介绍了如何使用Power BI进行商业数据分析。书中提供了大量实际案例和示例，读者可以通过跟随书中的实战项目，快速掌握Power BI的使用技巧。全面而深入：本书内容涵盖了Power BI的各个方面，包括数据源的连接、数据建模、报表和仪表盘的设计、数据分析和演示等。对于初学者来说，这本书可以作为一本全面的入门指南；对于已经有一定经验的用户来说，这本书也提供了更深入的技术和应用。实例丰富：书中通过多个实际案例来演示Power BI的使用，从而帮助读者理解如何应用Power BI解决实际的商业数据分析问题。这些实例包括销售分析、客户分析、财务分析等，涵盖了不同行业和应用场景，使读者能够更好地将书中的知识应用到实际工作中。渐进式教学：本书从基础到高级，循序渐进地介绍了Power BI的各个功能和应用。对于初学者来说，可以通过按部就班地跟随书中的教学步骤，逐步掌握Power BI的使用；对于有经验的用户来说，可以通过跳过一些基础内容，直接学习高级技术和应用。实践与理论结合：本书在介绍Power BI的功能和应用的同时，也对其背后的理论和原理进行了解释和讲解。这有助于读者更好地理解Power BI的工作原理，从而更灵活地应用其功能进行实际的商业数据分析。总的来说，《Power BI商业数据分析项目实战》是一本实用性强、全面而深入、实例丰富、渐进式教学、实践与理论结合的优秀书籍，适合初学者和有经验的用户学习和应用Power BI进行商业数据分析。

SQL软件。商业数据分析是指基于商业理论，依赖统计工具，洞悉数据背后的规律，从而为企业创造最大价值。而SQL软件是一种数据库语言，不是商业收入数据分析的工具，商业收入数据分析的工具有EXCEL、BI、R或者Python等。

一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。数据分析师职位要求。1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历。2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL。3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作。4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳。5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神。6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

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、电商网站转化率是关键，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Return On Investment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，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。　　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。7、电子商务数据分析需注重实战经验以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素，笔者个人感觉倒是有点套路，电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。

一、1.数据移动 从这里抽取数据移动到那里，2.数据分析统计 join count sum group by 之类的3.数据报表:报表显示统计分析数据—部署二、1.etl和数据挖掘,展现三、1.能完成我们日常的商业数据提取，分析，展现的工作就是BI四、1.BI就是对业务系统积累下来的数据进行分析和挖掘，BI有专门的技术（比如多维数据库），可以方便快速的显示聚合过的数据，能在更高的层面上展现信息。BI的数据挖掘就是从大量业务数据中发现未知的有用信息或者联系。五、商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、 OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。目前，商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。应具有的功能目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上，该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要，因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题，BI系统就不能发挥出应有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖，来介绍BI系统。D系统是一个面向终端使用者，直接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据，及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统。D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。读取数据D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 (对应ODBC)中的数据。在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：连接文本 把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key），将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便，但无须用户编程即可实现。设置项目类型 作为数据的项目类型，除按钮(button)（文字项目）、数值项目以外，还可以设置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目。期间设置 日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新??下午或时间带等组合后生成新的时间项目。设置等级 对于数值项目，可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮。例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮。分析功能关联/限定 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈现，并显示其构成比，还可以改变数值项目数据的排列顺序等。选择按钮后，动态显示不断发生变化。这样能够获得直观的数据比较效果，并能够凸显差异，便于深入分析现象背后的本质。监视功能 预先设置条件，使符合条件的按钮显示报警（红）、注意（黄）信号，使问题所在一目了然。比如说：上季度营业额少于100万元的店警告（黄色标出），少于50万元的报警（红色标出）。执行后，D系统就把以店名命名的按钮用相应的颜色表示出来。按钮增值功能 可将多个按钮组合，形成新的按钮。比如：把【4月】、【5月】、【6月】三个按钮组合后得到新的按钮【第2季度】。记录选择功能 从大量数据中选择按钮，取出必要的数据。挑出来的数据可重新构成同样的操作环境。这样用户可以把精力集中在所关心的数据上。多媒体情报表示功能 由数码相机拍摄的照片或影像文件、通过扫描仪输入的图形等多媒体文件、文字处理或者电子表格软件做成的报告书、HTML等标准形式保存的文件等，可以通过按钮进行查找。分割按钮功能 在分割特定按钮类的情况下，只需切换被分割的个别按钮，便可连接不断实行已登录过的定型处理。程序调用功能 把通过按钮查找抽取出的数据，传给其他的软件或用户原有的程序，并执行这些程序。查找按钮名称功能 通过按钮名查找按钮，可以指定精确和模糊两种查找方法。另外，其他的按钮类也可以对查找结果相关的数据进行限定。