一、电商行业可以利用BI商业智能做些什么?
商业智能在电子商务中的合理应用 , 将促使电子商务为公司战略和实际利益的实现提供支持 , 为商业决策者提供更好的管理环境和决策支持 , 为公司创造更大的价值 。
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二、适合电商行业的BI商业智能解决方案?
FineBI商业智能平台整合了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术 , 为电商企业提供商业客户分类分析、产品关联分析、客户细分分析、促销效果分析、成本收益分析、物流优化分析、客户退货投诉分析、客户行为轨迹分析等有价值的信息 , 以支持决策 。
三、BIdashboard是什么 , 谁能解释一下?
1.百度百科解释:dashboard是商业智能dashboard(BIdashboard)的简称 , 是通用商业智能所拥有的实现数据可视化的模块 , 是向企业展示度量信息和关键业务指标(KPI)的数据虚拟化工具 。2.BI中的功能1)数据可视化:为了配合BI更好地展示企业的各种业务指标等数据 , dashboard一般有图表、仪表盘、地图到记分卡、迷你图、状态指标等数据可视化形式 。2)图形可视化:BI的基础是OLAP , 仪表盘还必须具备基于OLAP技术的图形上的数据分析功能 。比如对图形的一些交互操作 , 以及一般的平均、求和、趋势和预测等 。3.在BI工具BDP业务数据平台中的实际展示:仪表盘由若干按照一定业务逻辑排列的图表组成 , 形成具有一定业务逻辑的数据板 , 如下图所示:(网站访问数据)(近期竞价推广数据分析)(电子商务常用数据指标分析)以上黑白主题的仪表盘均来自BDP , 数据仪表盘用于直观展示数据 , 帮助我们更好的发现数据背后的业务逻辑~ ~ ~
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四、智能商业系统应用行业有哪些?
行业:电信公司可以在一个管理驾驶舱内同时查看各类业务分析、竞争分析、营销监控、收入分析 , 获得决策支持;通过用户行为分析提升服务质量 , 同时预警欠费和欺诈;通过套餐服务分析、成本分析、促销分析进行精准营销 , 降低成本;通过人工成本分析、人员绩效评估分析、人工成本投入与回报分析等 , 优化内部人力资源管理 。行业:商业智能平台能够科学分析经济与税收的综合数据(税收宏观分析、税收收入分析、税收征管分析、出口退税分析、专用发票分析、纳税人分析、纳税人稽核分析) , 研究经济与税收增长弹性、发展平衡的数量关系 , 揭示税收收入、税负等主要指标的长期增长趋势、波动规律、发展速度、地区分布、行业分布、所有制分布及月度时间序列 。运用比较分析的方法 , 揭示事物之间的联系、强弱、平衡;税收收入、出口和出口退税等主要税收指标的准确监测和科学预测;根据纳税人的生产经营情况和纳税情况 , 对其申报的真实性进行定量评价和科学分类 。行业:通过商业智能平台的部署 , 房地产公司可以整合多个地区多个系统的房地产信息 , 进行多维度的销售分析(销售、付款、应收账款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划) , 及时发现销售过程中的问题(哪里的房地产销量低 , 哪里的房地产付款率低.) , 并及时调整销售计划和策略;可以综合分析人口分布、住房状况、交通状况、土地利用率等 。在一个或多个地区 , 协助企业因地制宜合理发展 。行业:通过商业智能平台的部署 , 制造企业可以整合分析分散在ERP、CRM、SCM中的大量数据 , 挖掘其潜在价值:通过销售分析、库存分析 , 促进销售 , 减少库存积压;通过生产成本分析(多角度成本分析、量本利分析、比例分析、对比分析、利润分析) , 监控库存管理和生产过程中发生的费用 , 加强成本控制 , 完成资源的合理配置 。行业:商业智能平台可以将客户、产品、供应商、采购、运营、店铺业绩、库存、供应链等实时数据整合成有价值的信息 。通过这一点 , 零售商可以发现顾客需求和预测产品趋势 , 做出有利的采购决策 , 并在最好的时间、最合适的价格和门店推广合适的产品 。同时也可以加强客户与供应商的忠诚关系 , 最终实现利益最大化 , 在千变万化的市场中脱颖而出 。电子商务:商业智能平台集成了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术 , 为电子商务公司提供商业客户分类分析、产品关联分析、客户细分分析、促销效果分析、成本收益分析、物流优化分析、客户退货投诉分析、客户行为轨迹分析等有价值的信息 , 以支持决策 。商业智能在电子商务中的合理应用 , 将促使电子商务为公司战略和实际利益的实现提供支持 , 为商业决策者提供更好的管理环境和决策支持 , 为公司创造更大的价值 。汽车行业:部署商业智能平台 , 汽车经销商可以将多次建立的ERP、CRM、DMS、BOM等多个独立业务系统的数据互联 , 建立企业级全局分析(整车生产、销售、零配件生产销售等 。)来支持决策;构建新的客户管理分析 , 更好的开发、跟进和维护客户 , 带来更大的售后增值利润;进行市场竞争分析(如全国汽车批发数据、零售数据、新车交易价格
、二手车成交价、消费者行为数据等)从而把握当季市场动向行情 , 及时调整价格及营销策略,开发新产品 。银行行业:商业智能系统的部署应用可以帮助银行充分利用积累的数据中蕴含的价值信息;可以让决策者多维度分析业务情况的影响因素;可以辅助市场针对客户分析结果(贡献度分析 , 信用等级分析 , 理财产品使用分析) , 针对不同的客户群特点喜好开展营销活动;可以通过人力综合成本预算分析、人员绩效考核等分析加强内部员工的绩效考核管理 。以上行业应用我都是从FineBI商业智能官网摘录的片段 , 对这个感兴趣的话可以到他们官网看看 。希望可以帮助到你
五、大数据能做什么大数据能做如下:一、对信息的理解 。你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告 , 这些都是信息 , 你对这个信息的理解是大数据重要的领域 。二、用户的理解 。每个人的基本特征 , 你的潜在的特征 , 每个用户上网的习惯等等 , 这些都是对用户的理解 。三、关系 。关系才是我们的核心 , 信息与信息之间的关系 , 一条微博和另外一条微博之间的关系 , 一个广告和另外一个广告的关系 。一条微博和一个视频之间的关系 , 这些在我们肉眼去看的时候是相对简单的 。大数据专业术语:1、Apache软件基金会(ASF)提供了许多大数据的开源项目 , 目前有350多个项目 。是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织 。在它所支持的Apache项目与子项目中 , 所发行的软件产品都遵循Apache许可证 。2、ApacheMahoutMahout提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库 , 也是创建更多算法的环境 。换句话说 , 是一个机器学习的天堂环境3、ApacheOozie在任何编程环境中 , 需要一些工作流程系统来以预定义的方式和定义的依赖关系来安排和运行工作 。Oozie提供的大数据工作以Apachepig , MapRece和Hive等语言编写 。
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六、数据分析师日常工作是什么?数据分析有什么用?从工作流程的角度看 , 至少有5类分析经常做:工作开始前策划型分析:要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析:预测一下目前走势 , 预计效果工作中的监控型分析:监控指标走势 , 发现问题工作中的原因型分析:分析问题原因 , 找到对策工作后的复盘型分析:积累经验 , 总结教训请点击输入图片描述那数据分析是什么的?数据分析大体上分3步:1:获取数据 。通过埋点获取用户行为数据 , 通过数据同步 , 打通内部各系统数据 。以及做数仓建设 , 存储数据 。2:计算数据 。根据分析要求 , 提取所需要的数据 , 计算数据 , 做表 。3:解释数据 。解读数据含义 , 推导出一些对业务有用的结论 。那么数据分析师主要做以上三点的工作吗?并不全是 , 这个在不同企业 , 情况不一样 。如果公司规模大的话 , 获取数据经常是数据开发组完成的 , 他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师” 。解释数据则是运营自己写ppt做解读 , 留给“数据分析师”的 , 其实就是中间的计算数据的一步 。有些公司(一般是做电商的) , 数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的 , 然后基于这些数据做分析 。有些公司(一般是传统企业) , 数据是直接用的大型的BI产品 , 然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小 , 就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了 。请点击输入图片描述请点击输入图片描述
【如何做bi 电商bi商业智能做什么,bi商业智能包括哪些】
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