商业分析如何搜索数据

① 商业数据分析怎么做

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。Allen通常把数据分为二大类。第一类是直接能获取的数据，通常都是内部数据。无非就是从网站后台或者是自己家的数据库里面导。第二类就是外部数据，需要经过加工整理后得到的数据。

2. 数据清洗

清洗数据(筛选、清除、补充、纠正)的目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据，为后面做数据分析减少分析障碍。

3. 数据对比

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。

横向对比，与行业平均数据，与竞争对手的数据进行比对。举个粟子，比如你家的APP用户留存率是60%，而行业平均留存是70%或竞争对手的用户留存率是70%，那就说明你家的产品在留存率方面有待加强!

纵向对比，与自家产品的历史数据进行对比，围绕着时间轴来对比。

4. 数据细分

数据对比发现了异常，我们当然想知道是什么原因导致的。这里就要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。

5.数据溯源

通常情况下，通过数据细分就能分析出大多数问题的原因并推导出结论了。但也有特殊的情况，即使具体到粒度了也得不出有说服力的结论。

② 在跨境电子商务数据分析中,搜索相关数据的渠道主要有哪几个

三个。
电子商务数据来源渠道确认进行电子商务数据分析与采集时常用的数据来源渠道有电子商务网站、店铺后台或平台提供的数据工具、政府部门、机构协会、媒。
数据来源渠道确认进行电子商务数据分析与采集时常用的数据来源渠道有电子商务网站、店铺后台或平台提供的数据工具、政府部门、机构协会、媒体等。

③ 写商业计划书市场分析怎么写，很多数据都不知道上哪找

国家信息统计网站：国家统计局、公安局、交通部、水利局等；
国内知名的行业研究机构:艾瑞网、前瞻产业研究院、艾媒网、阿里研究院等；
以及券商研报、企业年报、招股书等。

④ 哪里找最新商业项目分析和数据

现在一般都是找专门的行业网站或者就是专门的一些app。

⑤ 如何去找企业数据写论文

一、国家统计局

国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。

⑥ 如何着手商业数据分析

商业分析的流程一般分为5个步骤

明确问题-拆解问题-安排工作任务-推进工作任务-输出分析报告

1、明确问题

首先在解决问题前，我们一定要知道问题到底是什么？这样我们就知道了后期工作的方向，避免了以后出现的没必要的争论。对于如何明确问题，可以用SMART法则来说明

S——Specific 具体明确的，不能将问题说得太抽象

比如小米手机想要卖的好，就不能简单的说成小米手机要做成让每个人都喜欢的产品，而是应该说成小米手机的出货量要达到去年的150%

M——Measurable 可衡量的，不管是问题的本身还是目标要量化出来

还是小米的例子，出货量达到到去年的150%，那么150%就是可以量化的标准

A——Action-oriented 行动导向 就是说明问题时，必须要有解决的方向

比如小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力这三种方式使出货量要达到去年的150%。

R——Relevant 相关联的，行动与问题存在相关性

小米通过销售改进、加大市场推广、增强产品研发能力对提升出货量是有相关性的，不能说小米通过进入笔记本电脑领域的方式去增加手机的出货量，开发笔记本电脑这个产品线这个行动跟提升手机出货量没有任何关联

T——Time-bound 时间限制

计划使出货量增加到去年的150%，可能过了两年手机的出货量也没有提升到150%，所以明确时间尤其重要 ，比如我计划用8个月的时间使手机出货量达到去年的150%。当然，时间的限定一定要从实际情况出发，要具备一定的合理性

2、拆分问题

拆分问题需要用到逻辑树模型

逻辑树分析模型顾名思义，就是把一个已知明确的问题作为树干，分析哪些问题跟这个问题有关，把相关的问题作为树枝加入到树干当中，由此不断向下拓展，就会将问题拓展成一个逻辑树

使用逻辑树模型的优点：

● 保证了解决问题的完整性

● 理清了所有的思路

● 避免了重复和无关的思考

除此之外，还有2个法则能更好的帮你理清思路，分别是MECE分析法和二八法则

MECE分析法即把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法

它主要有两条原则：

完整性

分解工作的过程中不要漏掉某项，要保证完整性

比如市场推广和提升产品研发能力就是2个不同的解决问题方向，漏掉某一项都会使解决问题的方向不完整

独立性

每项工作之间要独立，每项工作之间不要有交叉重叠

比如小米手机想要增加出货量可以提升产品研发能力和把手机设计得更好看，那么这2个子问题就重合了，因为产品研发能力包含了手机设计能力

二八法则，通俗理解就是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的

逻辑树分析模型中也是一样，要时刻关注重点问题，对于一些非重点的问题舍弃掉，减少工作量的同时集中力量解决重点问题

3、安排工作任务

将相互关系紧密的问题作为一个独立项目-确定项目负责人和工作推进计划表；特别是重要节点-负责人不时检查工作，按计划推进工作

4、推进执行任务

既然是商业分析，那么我们就要知道从哪几个维度去分析，以及如何获取有用的信息。明确这两个问题，我们就能很好的推进执行任务

3个分析维度

市场分析-竞争者分析-用户分析

以小米案例说明：

首先我们要了解整个手机市场的概况，对于手机市场的规模多大，供应链上下游的情况一一了解清楚，根据手机市场的环境来预测未来手机市场的发展趋势，做到快人一步

对于竞争者分析，我们要知道整个手机市场的几个大的玩家，以及他们的市场占有率是多少，还要具体分析每个竞争对手的概况和优劣势，包括渠道、供应链、产品等等方面。对于手机行业来说，苹果、华为、OPPO、vivo这几个大玩家是一定要仔细研究

最后是用户分析，要从用户属性、购买产品的决策等等因素上精准定位粉丝，了解用户需求，抓住用户痛点，帮助公司获取和留存用户。手机行业，OPPO和vivo因为渠道优势，对于目标人群的需求抓得非常精准

3种获取信息的方式

案头研究-用户调研-实地考察

案头研究，互联网时代，我们可以从网络获得相关新闻和一些专业的数据库，但是由于信息量极大，我们也要注意筛选出可靠准确的目标信息

用户调查可以分为线上调查和线下调查，线上我们可以通过网络/电话的形式调研，能得到大量的一手信息，但是不一定能得到你想要的全部信息。线下我们可以通过拜访的形式交流调研，线下调查能直接触达用户，了解到你想要的全部信息，但是时间经济成本太高

实地调研一般会和用户调查相结合，能得到一些隐藏但是非常重要的信息，当然，时间经济成本也是非常高

5、输出分析报告

这一步是整个商业分析过程的复盘总结，决定着你的分析结果是否能给企业做出正确的决策

一般来说，输出分析报告可以分为4个步骤

总体概要-整个商业分析的主要内容，包公整体的框架和逻辑

填充整理PPT信息-将信息填充到每个独立的项目，清楚解决问题的细节

沟通优化-内部沟通保证报告的完整性，用户沟通包含用户想要的信息

定稿汇报-对报告内容做到了然于胸，根据不同受众，报告称显得内容和形式不同。

⑦ 写论文怎么找公司数据

1、官网网站，既然你要写某个公司，自然他是一个代表，说明也算是大型，典型企业，所以正规的官网总有的吧。如果是上市股份企业，自然他的财务报表经营情况网上也是公开能查到的。
2、中经网，会有相应的统计数据
3、数据库，比如维普，除了查论文，数据也是可以整理到的。
4、国家统计局之类的，当然都是宏观层面的，写论文也是很好的材料。

⑧ 怎么做商业数据分析

商业数据分析一般分为5个步骤：收集、清洗、对比、细分、溯源。

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。Allen通常把数据分为二大类。第一类是直接能获取的数据，通常都是内部数据。无非就是从网站后台或者是自己家的数据库里面导。第二类就是外部数据，需要经过加工整理后得到的数据。

典型的数据来源有：网络指数、阿里指数、梅花网、cnzz等。

2. 数据清洗

清洗数据（筛选、清除、补充、纠正）的目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据，为后面做数据分析减少分析障碍。

3. 数据对比

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。通常情况下我们从二个点去切入进行数据对比分析：1.横向对比 2.纵向对比

横向对比，与行业平均数据，与竞争对手的数据进行比对。举个粟子，比如你家的APP用户留存率是60%，而行业平均留存是70%或竞争对手的用户留存率是70%，那就说明你家的产品在留存率方面有待加强！

纵向对比，与自家产品的历史数据进行对比，围绕着时间轴来对比。还是用用户留存率来进行举粟子吧，比如，APP改版前30天，新用户留存率是70%的，而新版APP发布后，新用户留存率降了10%或者升了5%，这就产生了问题，到底是那些因素导致数据产生了异常呢？

4. 数据细分

数据对比发现了异常，我们当然想知道是什么原因导致的。这里就要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。

何谓为纬度？按时间分类就是时间纬度，按地区分类就是地域纬度，按来路分类就是来源纬度，按受访页面分类就是受访纬度。今天APP访问量涨了5%，咋回事不知道，你细分一看，大部分网页都没涨，某个频道某个活动页涨了300%，这就清楚了，这就是细分最简单的范例，其实很多领域都通用。

粒度是什么？你时间纬度，是按照天，还是按照小时？这就是粒度差异，你来路纬度，是来路的网站，还是来路的url，这就是粒度的差异；纬度结合粒度进行细分，就可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更容易地寻找出发生问题的原因了。

5.数据溯源

通常情况下，通过数据细分就能分析出大多数问题的原因并推导出结论了。但也有特殊的情况，即使具体到粒度了也得不出有说服力的结论。

这时候我们再进一步，通过数据溯源就能找出问题的原因。依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的源日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有惊人的发现。

⑨ 商业数据分析有哪些步骤

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。

⑩ 如何对商务信息数据进行收集和分析

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网络商务信息是指存储于网络并在网络上传播的与商务活动有关的各种信息的集合，是各种网上 商务活动之间相互联系、相互作用的描述和反映，是对用户有用的网络信息，网络是其依附载体 。在商务活动中，信息通常指的是商业消息、情报、数据、密码、知识等。网络商务信 息限定了商务信息传递的媒体和途径。只有通过计算机网络传递的商务信息，包括文字、数据、表 格、图形、影像、声音以及内容能够被人或计算机察知的符号系统，才属于网络商务信息的范畴。 信息在网络空间的传递称为网络通信，在网络上停留时称为存储。