Analyse approfondie: L'analyse commerciale est un pont qui relie étroitement les entreprises et les technologies de l'information d'entreprise. Ce n'est pas seulement un simple traitement des données, mais aussi une perspective stratégique. Grâce à la collecte complète des données, à un tri rigoureux et à une analyse approfondie, il réduit avec précision les informations cachées derrière les données, fournissant une base solide et fiable pour la prise de décision à tous les niveaux de l'entreprise, et promouvant ainsi l'entreprise pour atteindre efficacement les objectifs stratégiques.

Comparative et différenciation: par rapport à l'analyse traditionnelle des données, l'analyse commerciale se concentre davantage sur l'intégration des scénarios commerciaux et vise à résoudre des problèmes commerciaux réels, tandis que l'analyse traditionnelle des données se concentre davantage sur la description statistique des données.

Informations sur le marché: Aide les entreprises à capturer vivement la dynamique du marché, à comprendre les tendances changeantes de la demande des consommateurs, à prendre des dispositions à l'avance et à saisir les opportunités de marché.

Optimisation opérationnelle: analyse approfondie des processus de fonctionnement interne de l'entreprise, découvrez les points d'amélioration de l'efficacité potentiels et les économies de coûts et améliore l'efficacité opérationnelle.

Améliorer la compétitivité: grâce à l'analyse des concurrents, nous pouvons trouver nos propres avantages et lacunes, formuler des stratégies concurrentielles différenciées et améliorer la compétitivité des entreprises sur le marché.

Compétences en communication: Utilisez des compétences en communication efficaces pour mener une communication approfondie avec les parties prenantes dans différents départements de l'entreprise, y compris les entretiens en face à face, les questionnaires, le brainstorming, etc., pour assurer une compréhension complète des problèmes commerciaux.

Objectif clair: Transformer les problèmes commerciaux flous en objectifs analytiques spécifiques, mesurables, réalisables, très pertinents, liés au temps (intelligents), et clarifier la portée et la mise au point de l'analyse.

Canaux internes: obtenir des données à partir de systèmes internes tels que le système de gestion des relations clients de l'entreprise (CRM), le système de planification des ressources d'entreprise (ERP) et les systèmes financiers, couvrant les informations clients, les données de vente, les états financiers, etc.

Canaux externes: collecter des données via des canaux externes tels que les sociétés d'études de marché, les rapports de l'industrie, les données publiques du gouvernement, les données sur les réseaux sociaux, etc. pour comprendre les tendances du marché, la dynamique des concurrents, l'environnement macroéconomique et d'autres informations.

Nettoyage des données: identifier et traiter les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les valeurs en double dans les données pour assurer la précision et l'exhaustivité des données.

Technologie analytique: moyens d'utilisation, médiane, calculs d'écart type dans l'analyse statistique, analyse des cluster, l'exploration de règles d'association dans l'exploration de données, l'analyse de régression, l'algorithme de classification et d'autres technologies dans l'apprentissage automatique pour effectuer une analyse approfondie des données.

Construction du modèle: En fonction des objectifs d'analyse et des caractéristiques des données, sélectionnez les modèles d'analyse des données appropriés, tels que les modèles de séries chronologiques pour prédire les tendances de vente et les modèles d'arbre de décision à utiliser pour la segmentation du client.

Outils de visualisation: Utilisez des graphiques communs tels que des graphiques à barres, des graphiques de ligne, des graphiques circulaires, des graphiques de dispersion et des outils de visualisation de données professionnelles pour convertir des données complexes en graphiques intuitifs et faciles à comprendre.

Rédaction du rapport: rédiger un rapport d'analyse détaillé, y compris les antécédents analytiques, les objectifs, les méthodes, les résultats, les conclusions et les suggestions, pour s'assurer que le rapport est clair et concis dans la langue.

Traitement des données: utilisez une table de pivot pour résumer et analyser rapidement de grandes quantités de données et utiliser des formules de fonction pour calculer et convertir les données.

Analyse statistique: utiliser des outils d'analyse statistique descriptifs pour calculer les indicateurs statistiques tels que la moyenne et l'écart-type, et utiliser des outils d'analyse de régression pour effectuer une analyse simple des données.

Production du graphique: Créez une variété de graphiques tels que des graphiques à barres, des graphiques de ligne, des graphiques circulaires, etc. pour afficher intuitivement les caractéristiques et les tendances des données.

Requête de données: utilisez l'instruction SELECT pour interroger les données requises de la base de données et effectuer un filtrage conditionnel via la clause WHERE.

Mise à jour des données: utilisez des instructions d'insertion, de mise à jour et de suppression pour insérer, mettre à jour et supprimer les données dans la base de données.

Connexion de données: activez l'association des données et l'intégration entre plusieurs tables de données via l'opération de jointure.

Traitement des données: utilisez la bibliothèque Pandas de Python ou le package DPLYR de R pour la lecture des données, le nettoyage, la conversion et le remodelage.

Analyse des données: utilisez la bibliothèque Numpy de Python pour les calculs numériques et utilisez la fonction statistique de base de R pour l'analyse des données.

Apprentissage automatique: Utilisez la bibliothèque Scikit-Lease de Python ou le package Caret de R pour construire, former et évaluer les modèles d'apprentissage automatique.

Tableau: Créez des rapports interactifs et des tableaux de bord avec des opérations de glisser-déposer simples, en prenant en charge les connexions de données en temps réel et l'analyse des mégadonnées.

PowerBI: s'intègre étroitement au logiciel Office de Microsoft, utilise des capacités de visualisation pour créer des rapports riches et prend en charge les requêtes en langage naturel.

Explication détaillée du principe: en résumant les données et en calculant les indicateurs statistiques de base, tels que la moyenne, la médiane, le mode, la variance, etc., nous pouvons décrire intuitivement la tendance centralisée, le degré de dispersion et les caractéristiques de distribution des données, aidant les entreprises à comprendre rapidement la situation actuelle et la situation de base de l'entreprise.

Manifestation de la valeur: fournit une base pour une analyse approfondie ultérieure, afin que les entreprises puissent avoir une compréhension complète et préliminaire des données commerciales.

Analyse des performances des ventes: calculer les indicateurs tels que les ventes mensuelles, le volume des ventes trimestriel, le prix unitaire des clients annuels, etc., évaluer les performances des ventes dans différentes périodes et comprendre le niveau global de vente.

Analyse du comportement du client: comptez la fréquence d'achat du client, le montant d'achat moyen, la distribution régionale et d'autres informations et décrivent le portrait de comportement de base du client.

Logique d'analyse: en creusant profondément dans la corrélation interne entre les données, en utilisant l'analyse de corrélation, l'analyse causale et d'autres méthodes, nous pouvons trouver les facteurs clés affectant les résultats commerciaux et diagnostiquer les causes profondes des problèmes commerciaux.

Orientation des objectifs: Fournir une base pour les entreprises pour formuler des solutions ciblées pour aider les entreprises à résoudre fondamentalement des problèmes commerciaux.

Analyse de la baisse des performances des ventes: Analyser les changements de ventes de différents produits de la dimension du produit, la part de marché de l'étude et la dynamique des concurrents de la dimension du marché, examiner le désabonnement du client à partir de la dimension du client et juger de manière approfondie les raisons de la baisse des performances.

Analyse de la baisse de la satisfaction du client: analysez la relation entre des facteurs tels que la qualité du produit, le niveau de service, la stratégie de prix et la satisfaction du client, et découvrez les facteurs clés qui conduisent à une baisse de la satisfaction.

Principe technique: Sur la base des données historiques, utilisez une analyse chronologique, une analyse de régression, des algorithmes de prédiction dans l'apprentissage automatique et d'autres technologies pour établir des modèles de prédiction et prédire les tendances commerciales futures.

Aide à la décision: aider les entreprises à planifier l'allocation des ressources à l'avance, à formuler des plans de production, à optimiser les stratégies de marketing et à réduire les risques provoqués par l'incertitude.

Prévisions des ventes: Sur la base des données sur les ventes historiques, des tendances du marché, des activités promotionnelles et d'autres facteurs, prédire les ventes de produits à l'avenir, en fournissant une référence à la production et à la gestion des stocks.

Prévisions de la demande du marché: combinant les données macroéconomiques, les tendances du développement de l'industrie, la recherche sur les consommateurs et d'autres informations, nous prédisons la demande du marché de nouveaux produits ou services.

Processus de prise de décision: Sur la base d'une analyse descriptive, diagnostique et prédictive, des algorithmes d'optimisation, une analyse de simulation et d'autres méthodes sont utilisés pour fournir des suggestions d'action spécifiques pour les entreprises et aider les entreprises à choisir les meilleures décisions parmi plusieurs solutions possibles.

Création de valeur: grâce à un soutien à la prise de décision scientifique, améliorer l'efficacité de la prise de décision et la qualité de l'entreprise et maximiser la valeur de l'entreprise.

Les décisions sur le marché des nouveaux produits: considérez de manière approfondie des facteurs tels que la demande du marché, la situation de concurrence, la rentabilité, etc., et formulent les stratégies de tarification de nouveaux produits, le temps de marketing, les canaux de promotion et d'autres plans.

Prise de décision d'investissement: Analyser les risques et les rendements de différents projets d'investissement et les indicateurs d'utilisation tels que la valeur actuelle nette (VAN), le taux de rendement interne (IRR) pour fournir une base aux décisions d'investissement de l'entreprise.

Optimisation du portefeuille de produits: analysez les données de vente de différents produits, utilisez des algorithmes d'exploration de règles de corrélation pour trouver la combinaison de produits les plus vendus et de produits invendus et d'optimiser les plans d'affichage et d'approvisionnement des produits.

Ajustement de la stratégie de prix: en analysant l'élasticité des prix, en comprenant l'impact des changements de prix sur le volume des ventes, en formulant une stratégie de prix raisonnable et en augmentant les ventes et les bénéfices.

Évaluation de l'efficacité promotionnelle: comparer les données de vente avant et après la promotion, évaluer l'efficacité de la promotion, optimiser le plan de promotion et améliorer le retour sur investissement de la promotion.

Prévision de la demande: utilisez l'analyse des séries chronologiques et les algorithmes d'apprentissage automatique, combinés avec des données de vente historiques, des facteurs saisonniers, des tendances du marché, etc. pour prédire la demande de marchandises et organiser raisonnablement des niveaux d'inventaire.

Optimisation des stocks: utiliser le modèle de quantité de quantité de commande économique (EOQ), la méthode de classification ABC et d'autres méthodes pour optimiser la structure des stocks, réduire les coûts des stocks et augmenter le chiffre d'affaires des stocks.

Construction du portrait client: intégrer les informations de base des clients, le comportement d'achat, les préférences et d'autres données pour créer des portraits clients et obtenir une segmentation précise des clients.

Marketing précis: poussez les informations marketing personnalisées à différents groupes de clients en fonction des portraits clients pour améliorer l'efficacité marketing et la fidélité des clients.

Évaluation des risques de crédit: utilisez le modèle de notation du crédit pour analyser les antécédents de crédit, le niveau de revenu, les passifs et d'autres facteurs du client, évaluer les risques de crédit du client et formuler des politiques de crédit raisonnables.

Évaluation des risques du marché: grâce à l'analyse des données sur le marché financier, telles que les cours des actions, les taux d'intérêt, les taux de change, etc., utilisent des modèles de valeur de risque (VAR), des tests de contrainte et d'autres méthodes pour évaluer les risques du marché et formuler des stratégies de gestion des risques.

Évaluation de la valeur du client: calculer la valeur à vie du client (LTV), analyser la taille des actifs du client, la fréquence des transactions, la rentabilité et d'autres facteurs et superposer la valeur du client.

Service personnalisé: fournir des produits et services financiers personnalisés à différents clients en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et d'autres caractéristiques.

Analyse de l'industrie: Analyser la tendance de développement de l'industrie, le paysage concurrentiel, l'environnement politique et d'autres facteurs pour filtrer les industries avec un potentiel d'investissement.

Optimisation du portefeuille: Utilisez la théorie du portefeuille moderne (MPT) pour combiner les rendements, les risques et la corrélation attendus des actifs pour construire un portefeuille optimal pour réaliser la diversification des risques et maximiser les rendements.

Analyse du chemin de l'utilisateur: en analysant la navigation des utilisateurs, le clic, l'achat et d'autres données de comportement sur le site Web ou l'application, le dessin d'une carte de chemin utilisateur, l'optimisation de l'interface du produit et de la disposition fonctionnelle et de l'amélioration de l'expérience utilisateur.

Analyse de la rétention des utilisateurs: Utilisez la méthode d'analyse de cohorte pour analyser les taux de rétention des utilisateurs obtenus à différentes périodes, découvrez les facteurs clés affectant la rétention des utilisateurs et formulez des stratégies de rétention des utilisateurs ciblées.

Évaluation des effets du canal: analyser le trafic, le taux de conversion, le coût et d'autres données de différents canaux de marketing, évaluer les effets marketing de chaque canal et optimiser la combinaison de canaux de marketing.

Évaluation des effets de l'activité: Comparez des indicateurs tels que la croissance des utilisateurs, l'activité et les taux de paiement avant et après la campagne de marketing, évaluer l'efficacité de la campagne de marketing, résumer l'expérience et les leçons et optimiser les plans d'activités ultérieurs.

Comparaison des fonctions: analyser les caractéristiques fonctionnelles, les avantages et les lacunes des produits concurrents, trouver des points de concurrence différenciés et optimiser les fonctions de vos propres produits.

Analyse des parts de marché: grâce à des études de marché et à l'analyse des données, nous pouvons comprendre la part de marché des concurrents, les groupes d'utilisateurs, les stratégies de marketing et d'autres informations, et formuler des stratégies concurrentielles correspondantes.

Profil de l'entreprise: introduire des informations de base telles que le statut de l'industrie de l'entreprise, la portée des entreprises, la structure organisationnelle, etc.

Explication du problème: Décrivez en détail les problèmes commerciaux spécifiques rencontrés par la Société, tels que la baisse de la part de marché, les coûts excessifs et la perte des utilisateurs, et analyser les antécédents et les raisons des problèmes.

Collecte et organisation des données: expliquez la source de données, la méthode de collecte et le processus d'organisation, y compris le nettoyage des données, la conversion des données et d'autres opérations.

Méthodes et outils d'analyse: introduire les méthodes d'analyse commerciale utilisées, telles que l'analyse prédictive, l'analyse de diagnostic, etc., ainsi que les outils d'analyse utilisés, tels que Python, Excel, Tableau, etc.

Construction et vérification du modèle: Affichez les modèles d'analyse des données construits, tels que les modèles de régression, les modèles de clustering, etc., expliquez le processus de formation et de vérification du modèle, et évaluer la précision et la fiabilité du modèle.

Résultats de l'amélioration des entreprises: Expliquez les améliorations spécifiques des entreprises apportées à l'entreprise grâce à l'analyse commerciale, telles que la croissance des ventes, la réduction des coûts et l'amélioration de la satisfaction du client.

Résumé de l'expérience: Résumez l'expérience de référence dans des cas réussis, y compris les idées analytiques, l'application de méthode, la collaboration d'équipe, etc., pour fournir une référence aux autres sociétés.

Problèmes de qualité des données: L'impact des données d'analyse inexactes, incomplètes et incohérentes sur les résultats de l'analyse, telles que les données manquantes, conduit à des écarts de modèle, les données erronées conduisent à des erreurs de prise de décision, etc.

Méthode d'analyse incorrecte: Discuter de la méthode d'analyse sélectionnée ne convient pas aux problèmes commerciaux, des hypothèses de modèle déraisonnables, telles que l'utilisation d'un modèle de régression linéaire simple pour analyser les relations non linéaires complexes.

Mauvaise communication et collaboration: mauvaise communication entre l'équipe d'analyse et les services commerciaux, l'asymétrie d'information et d'autres problèmes, ce qui a permis de l'incapacité à appliquer efficacement les résultats de l'analyse aux décisions commerciales.

Gestion de la qualité des données: établir un système de gestion de la qualité des données, renforcer le contrôle de la qualité dans la collecte, le stockage, le traitement et les autres liens des données et assurer la précision et l'exhaustivité des données.

Optimisation de la sélection des méthodes: sélectionnez les méthodes et modèles d'analyse appropriés en fonction des caractéristiques des problèmes commerciaux et des caractéristiques des données et effectuez une vérification et une évaluation suffisantes du modèle.

Optimisation de la communication et de la collaboration: renforcer la communication et la collaboration entre l'équipe d'analyse et les services commerciaux, établir des mécanismes de communication réguliers et s'assurer que les résultats de l'analyse peuvent être efficacement convertis en actions commerciales.

Maîtrise des outils: compétente dans l'utilisation d'outils d'analyse des données tels que Excel, SQL, Python / R et BI outils professionnels, et être en mesure de sélectionner les bons outils pour le traitement et l'analyse des données en fonction des besoins de l'entreprise.

Application technique: Comprendre profondément les principes et les scénarios d'application des technologies d'analyse des données tels que l'analyse statistique, l'exploration de données et l'apprentissage automatique, et être en mesure d'utiliser ces technologies pour résoudre des problèmes commerciaux pratiques.

Connaissances de l'industrie: comprendre les tendances de développement, les tendances du marché, les paysages concurrentiels et d'autres connaissances de l'industrie et saisir la direction de développement de l'industrie.

Processus métier: familiarisé avec les processus commerciaux internes de l'entreprise, y compris l'approvisionnement, la production, les ventes, les finances et d'autres liens, et être en mesure de proposer des problèmes analytiques et des solutions du point de vue de l'entreprise.

Communication interne: communication efficace avec le personnel de différents départements de l'entreprise, y compris les services commerciaux, les services techniques, la gestion, etc., pour transmettre avec précision les résultats et les suggestions d'analyse.

Communication externe: Communiquez avec les parties prenantes externes telles que les fournisseurs, les clients, les partenaires, etc., comprendre la demande du marché et les informations de l'industrie et fournir une référence à la prise de décision des entreprises.

Contenu de travail: responsable de la collecte de données de base, du tri et de l'analyse simple des données, telles que la fabrication de rapports de données, la réalisation d'une analyse statistique descriptive, etc.

Amélioration des compétences: apprendre les outils et méthodes d'analyse des données, accumuler des connaissances commerciales et améliorer les capacités de traitement et d'analyse des données.

Contenu au travail: Projets analytiques complexes complexes indépendamment, tels que les prévisions de vente, la segmentation de la clientèle, etc., pour fournir un soutien solide aux décisions commerciales.

Expansion des capacités: technologie d'analyse des données en profondeur, améliorer la compréhension des entreprises, être en mesure de travailler avec des équipes transfartiles pour promouvoir l'application des résultats de l'analyse.

Contenu au travail: Participer à la planification stratégique de l'entreprise, fournir des suggestions basées sur les données pour les décisions de haut niveau de l'entreprise, conduire l'équipe à effectuer des travaux d'analyse et guider la croissance des analystes juniors et intermédiaires.

Pensée stratégique: Avoir une capacité de pensée stratégique, être en mesure d'analyser l'orientation de développement de l'entreprise et la disposition commerciale d'un point de vue macro et de créer une plus grande valeur pour l'entreprise.