行业分析的数据分析(行业分析的数据分析方法)
一、行业分析数据来源?
不同行业,数据来源不同,举例如下:
1、银行业:银监会、银行业协会2、证券行业:证监会、证券业协会、深圳交易所、上海交易所、wind金融终端3、保险业:保监会、保险业协会4、关于国计民生的数据:统计局、年鉴因此,可以根据你的行业,从不同的途径获取。
二、大数据行业前景分析?
大数据分析行业简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
互联网最热职位人才报告指出,产品研发工程师、产品经理,人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。
三、行业数据分析的意义?
行业的数据分析可以让人们更直观的了解公众的需求,更好的服务
四、什么是行业数据分析?
数据分析,顾名思义就是对数据做分析。分析数据的人有很多不同的职位名称:数据分析师、业务专家、算法工程师、数据挖掘工程师、顾问、精算师……这些都属于数据分析的行业范畴。
数据分析有什么可学习的
每个人日常生活中都会分析各种数据,比如自己每天花了多少钱、吃了多少东西。学习工作中,很多简单数据的分析也是只需要笔纸就够了,最多加上一个计算器。做分析的时候也往往只是简单看看,脑子随便想想就得出一个结论
五、从事数据分析行业的好处?
可以提升业务能力 为什么说数据分析可以提升业务能力呢?因此懂业务才能更好的进行数据分析,所谓懂业务就是需要了解产品的一系列发展模式。
更好的进行用户分析 数据就是数值,而数值又由数字组成,是我们进行观察计算出的结果。
有利于增长 通过数据分析可以了解到用户的需求从而精准的进行用户定位,继而进行产品的设计理论。
总结 通过以上内容了解了数据分析的重要性以及做好数据分析的好处,而做好数据分析。
六、零售行业数据分析从哪些维度分析?
我认为零售行业数据分析可从人、场、货三个纬度分析。
人又分为用户跟员工:
员工常见的指标有:新老员工占比、完成率、成交率、投诉率、员工流失率等
用户常见的指标有:新增用户数、客单价、留存率、回购率、流失率等
场:
场常见的指标有:坪效、完成率、同比增长率等
货:
货常见的指标有:订单执行率、库存周转率、库龄、动销率,折扣率、销售占比等
七、数据分析师和行业分析师区别?
一、专业要求不同
商业分析师:
专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计(整体更倾向商科)
数据分析师:
专业偏向数学、统计、计算机(整体更倾向理科)
二、工作内容不同
商业分析师:
1、负责某个独立项目的信息收集、分析,提出有针对性的方案和建议;
2、就具体业务专题,构建商业分析框架,进行全维度的商业分析(如竞对信息、行业市场、上下游关系),完成分析报告面向CXO进行汇报;
3、依据国家有关方针、政策、法令,运用科学方法,及时对公司提出切实可行的战略改善方案。
(以上包括但不限于)
数据分析师:
1、负责日常数据分析及监控,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析;
2、为各类业务部门(产品、运营、市场、广告)提供数据支撑;
3. 探究用户行为习惯特征,优化公司产品收益。驱动业务增长;
(以上包括但不限于)
三、掌握技能的不同
商业分析师:
一般来说,商业分析师都需要有一定的MBA背景,对市场、上下游、商业有强烈的洞察力,具备系统的资料收集、市场研究、整理能力,及良好的文字处理能力,具备较强的逻辑思维能力,敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告,站在整个行业的角度,去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。
需要懂得各类的策略模型与方法论:如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
数据分析师:
数据分析师更偏向针对某个公司产品,进行分析建模,驱动增长。
需要有较强的落地能力,与各业务部门的配合的沟通能力。
需要懂得统计学相关知识,寻找大数据中隐藏的用户行为规律,掌握基本统计模型及统计学知识:回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计,贝叶斯等,如果在互联网研究产品的话需要了解:漏斗分析、产品转化等
以上掌握的模型,商业分析师和数据分析师都会交叉使用,只是侧重点较为不同。
总结:
a.商业分析师站的高度会比数据分析师高,因为处于战略模块,放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力,具体帮助业务某个产品得到增长;
b.商业分析师的汇报对象的都是CEO,CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导;
c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高,需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。
企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高;
d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析,还需要做信息类的分析,如市场研究、国家政策、行业形势等;而数据分析师更偏向针对某一产品的分析,业务落地性比较强;
当然这两者边界现在也越来越模糊,很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题,而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。
e.最后讲到大家最想了解的薪资问题,一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高,商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问,大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。
当然数据分析师驱动业务增长,可获得奖金就会比较多,只要业务产生增长,加薪也会比较快。
两者来说都有很好的方向,我较为客观地讲述这两者的差异。
八、服装销售行业分析的数据都有哪些?
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。
扩展资料:
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 。
九、公交行业数据分析职责?
1.负责提供平台数据运营服务,包括制定数据运营方案,参与落实数据运营各事项;
2.负责平台数据分析指标的制定和挖掘,熟悉各业务关键指标的内在关联;
3.负责对接运营业务和产品设计需求,使用大数据平台和BI分析工具对指标进行提取并拆分,输出数据分析报告;
4.负责实时监控关键数据指标,主动对运营业务问题进行深度分析,并给出可行性建议。
十、零食行业数据分析?
休闲零食是快消品的一类,是人们在闲暇、休息时所吃的食品,休闲零食逐渐成为人们日常消费的一部分。随着我国国民经济持续稳健快速增长,居民可支配收入持续提升,为休闲零食消费奠定了经济基础。伴随着消费需求的增加,我国休闲零食行业市场规模将进一步扩大。
从2010-2021年中国休闲零食行业规模及预测数据来看,2010年中国休闲零食行业市场规模为4100亿元;2020年中国休闲零食行业市场规模为11200亿元;十年发展,休闲零食行业规模增长7100亿元;据预测,2021年将达到11562亿元。