大数据行业年度述职报告（精选十四篇）

随着现代信息技术的飞速发展，大数据的浪潮正以一种强大而不可抗拒的趋势向我们袭来。近三年来，全球对大数据的认识空前提高。“大数据”将成为“改变世界的第一科学技术”，必将推动世界经济的发展。

事实上，大数据时代的快速发展对统计和**统计具有划时代的意义。对统计学而言，大数据将突破通过样本推断总体的传统方法，直接对总体进行相关分析，并更加注重结论的相关性和实时性；对**统计工作而言，大数据是采用多种数据收集方式、整合多种数据**的数据，是采用现代信息技术和架构高速处理及挖掘、具有高度应用价值和决策支持功能的数据、方法及其技术集成。

因此，大数据时代的到来，不仅为官方统计迎来了重要的战略发展机遇期，也使其面临前所未有的重大挑战。

一方面，计算机技术、网络技术和空间信息技术的巨大进步为提高统计生产率提供了广阔的空间。海量的非结构化电子数据极大地丰富了统计数据的**；另一方面，统计调查主体的多元化发展趋势和电子商务、电子政务、搜索引擎等领域的飞速发展，也对官方统计形成了新的挑战。

在一定程度上，这些挑战将对世界统计和各国官方统计产生深远影响！

中国统计学家清楚地认识到，如果中国的统计能够抓住机遇，顺应潮流，求变求变，那么我们将永远树立高峰，再创辉煌；而因循守旧、故步自封，则会让我们错失良机、走向式微。因此，积极制定大数据长远发展战略是中国统计的必然选择！

从此，在“拥抱大数据时代”这一大旗的指引下，中国统计人直面挑战，以时不我待的紧迫感不断变革思想和理念，不断迸发出新活力、开拓出大数据时代统计工作的新局面。

那么，作为与数据打交道、用数据说话的前线统计工作者，如何应对大数据时代的种种挑战？对比《大数据》，结合统计工作实际，本人认为最少应该认真思考和解决好三个问题：

一是提供什么样的数据？在中国，统计部门提供的数据是**各级部门和群众了解国家社会经济发展和人民生活状况的主要渠道。只有可靠的统计数据，才能使中国共产党的决策有针对性，让人民了解国民经济和人民生活的真实情况。

如果统计不实，就会误导**和人民，使**对人民不诚实。因此，必须抓住数据质量控制的生命线，确保为国家和人民提供准确、真实、可靠、无差错的数据。

二是如何高效有序地收集数据？面对信息大**时代海量数据，必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足**和人民群众越来越广泛的信息需求。为此，我们需要建立完善数据收集网络，包括部门内部的纵向数据收集网络和部门之间的横向数据收集网络，通过这种纵横结合的网络数据收集系统，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，为大数据发展提供基础。

需要运用互联网、电子计算机等现代技术手段，加快数据收集、加工数据的速度，确保**和人民及时得到所需数据。

三是如何加强数据分析利用能力？数据收集的目的是利用数据进行分析。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高**管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。

因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。

● 大数据行业年度述职报告

丝路国际教育创新港“智慧园”项目

企业情况：国家信息中心自成立以来，在国家发展和改革委员会的直接领导下，以开发信息资源、服务科学决策为使命，面向政府和社会，积极提供决策支持服务、信息技术服务和信息内容服务。

在决策支持服务方面，多年来国家信息中心形成了定性与定量分析相结合的特色，在经济模型研制和应用中一直处于国内领先地位，所构建的模型分析系统在国家年度计划、中长期规划、重大政策的测算、模拟、论证中发挥了重要作用。进入新世纪以来，为了适应国家信息化加速发展的新形势新要求，国家信息中心加大了信息化决策咨询服务力度。先后参加了国家信息化领导机构关于电子政务、信息资源开发、信息安全等方面的文件起草和编制工作，承担了信息化、电子政务、电子商务和信息安全等专项规划的研究和起草工作。

在信息技术服务方面，国家信息中心和国家信息系统参与完成了一大批电子政务重点工程建设任务，为国家信息化建设提供了强有力的技术支撑，较好地发挥了信息化建设主力军作用。特别是2002年以来，国家信息中心先后策划、设计或参与建设了国家电子政务外网平台、宏观经济管理信息系统（“金宏”工程）、自然资源和空间地理基础信息库、政党外交信息系统等一批重大电子政务工程，并圆满完成了国家863重点项目——国家电子政务试点示范工程国家发改委子项建设任务。其中，国家电子政务外网平台建设是我国首个跨部门、跨地区实现政务网络互联互通的公共平台，具有探索与先行特点的跨部门、跨地区的电子政务应用重大工程。依托此平台陆续部署国家社会信用信息数据交换平台、全国企业投资项目在线审批监管平台、国家发展改革委互联网大数据分析云平台等。根据国务院办公厅印发的[2014]66号文件要求，牵头推进国家电子政务外网网络平台和安全体系建设，加快推动地方部门接入网络平台，加强外网应用建设，促进外网信息资源整合利用和数据共享。

在信息内容服务方面，国家信息中心紧紧围绕国民经济和社会发展的实际需要，以服务政府、服务社会为宗旨，大力加强信息资源开发利用工作，成为我国信息内容服务领域的重要力量。汽车、房地产、金融等领域的信息咨询服务逐步形成国内有影响的业务品牌。1996年，利用自主开发的专网平台和互联网平台建成的中国经济信息网正式开通，为政府部门、金融机构、高等院校、企业集团、研究机构及海内外投资者提供了全方位、及时权威的宏观经济、行业经济、区域经济、法律法规等方面的动态信息、统计数据和研究报告，已经成为国内一流的信息服务机构。

国家信息中心始终重视开展国际合作，学习和引进世界先进信息技术和信息化建设经验。三十年来，通过开展合作研究、智力引进、培训交流等形式，与世界主要国际组织、主要国家经济和信息化主管部门、知名学术机构、IT厂商等建立了广泛联系，在经济预测、信息化研究、信息技术合作等领域开展了深入合作，培养了一大批具有国际视野的高水平人才，扩大了中心国际影响，有力地推动了各项事业发展。

一、 主要业务：国家信息中心主要工作职责包括：

（一）负责国家发展改革委政务信息化建设及技术支持，承担“智慧发改”建设实施管理和国家发展改革委政务大厅日常运转工作。

（二）负责国家电子政务外网建设、运维及相关管理工作，为国家政务信息系统整合共享工作提供技术支撑。

（三）承担宏观经济监测预测与国民经济和社会发展重大问题研究，开展定量分析模型开发和宏观政策仿真模拟。

（四）研究国民经济和社会发展战略及中长期趋势，为国家和各级政府部门制定中长期规划和区域发展战略提供决策支持和政策咨询。

（五）开展信息化战略规划、顶层设计与制造业等产业的决策咨询，主要包括数字经济、共享经济、智慧城市、战略性新兴产业、汽车产业等领域的战略规划和咨询服务。

（六）开展大数据决策支持服务，研究大数据发展战略与总体规划，推动数据共享、开放与应用。开展大数据领域关键共性技术、核心算法模型等基础研究。

（七）承担信息安全政策咨询、安全风险评估和等级保护、信息安全监测以及数据安全服务等，开展信息系统和网络安全相关理论和应用研究。

（八）协调指导全国经济信息系统和国家电子政务外网系统相关业务发展。

（九）开发建设“中国经济信息网”、承担“信用中国”网站、中国“一带一路”官网运行维护和技术支持工作。

二、 项目名称:丝路国际教育创新港“智慧园”

合作单位：国家信息中心 京ICP备05063309号

项目投资：国家信息中心专项基金

平安银行

承建单位：陕西建工第十二建设有限公司

成立时间：1987年成立

公司地址:北京市西城区三里河路58号

现有规模:事业单位

三、项目内容

总投资:45亿。

总用地:150亩。

建设内容:双子超高层200米高， 26.6万平方，55层，专家住宅楼15万平方。

建设周期:五年。

预计产值:年产值20亿。

预计利税:年利税5亿。

带动就业:3万人

四． 项目需求

(1) 需要50亩商业用地。

(2) 需要100亩配套住宅用地（专家住宅楼）。

(3) 商业用地容积率8专家楼容积率2.2。

(4) 应享受到政府地方税费减免政策。

(5) 应享受到集中供暖，制冷。

(6) 应享受到技术成果转化奖励。

四． 项目介绍：丝路国际教育创新港“智慧园”

项目结构简介

【摘要】随着丝路国际经济发展速度不断增长，大西安丝路国际智慧园这一概念也愈来愈受到丝路沿线国家和地区各界的关注。本项目以规划了“智慧园区”定位较为完善的项目架构为标准,随着智慧园区建设发展及引进中国国家级大数据管理及数据处理中心，构建和引进全球智慧产业成果,使智慧园区建设具有重要的国际服务功能,并针对丝绸之路经济带发展的需求提出科学合理的对策,以期提高智慧园区建设水平,在落实国家发改委及国家信息化发展战略的基础上,拉动丝绸之路经济带核心区的经济发展。

（1）国际智慧教育管理国家信息中心大数据库系统建设；

（2）国际教育认证中心；

（3）国际智慧教育科技创新平台；

（4）引进全球千位国际知名教授科技成果转化项目管理中心（智慧科技产业发展中心-超高层建筑）；

国家信息中心主要工作职责包括：

（一）负责国家发展改革委政务信息化建设技术支持，承担“智慧发改”建设实施管理和国家发展改革委政务大厅日常运转工作。

（二）负责国家电子政务外网建设、运维及相关管理工作，为国家政务信息系统整合共享工作提供技术支撑。

（三）承担宏观经济监测预测与国民经济和社会发展重大问题研究，开展定量分析模型开发和宏观政策仿真模拟。

（四）研究国民经济和社会发展战略及中长期趋势，为国家和各级政府部门制定中长期规划和区域发展战略提供决策支持和政策咨询。

（五）开展信息化战略规划、顶层设计与制造业等产业的决策咨询，主要包括数字经济、共享经济、智慧城市、战略性新兴产业、汽车产业等领域的战略规划和咨询服务。

（六）开展大数据决策支持服务，研究大数据发展战略与总体规划，推动数据共享、开放与应用。开展大数据领域关键共性技术、核心算法模型等基础研究。

（七）承担信息安全政策咨询、安全风险评估和等级保护、信息安全监测以及数据安全服务等，开展信息系统和网络安全相关理论和应用研究。

（八）协调指导全国经济信息系统和国家电子政务外网系统相关业务发展。

（九）开发建设及“中国经济信息网”、承担“信用中国”网站、中国“一带一路”官网运行维护和技术支持工作。

丝路国际教育创新港“智慧园”将成为全球最大人才中心之一，交大创新港不断升级改造实现华丽蜕变。从最早期的国际人才交流创新港平台和高等教育高科园规划，到全球最大的智慧教育信息产业园、国际化的高校科技城，再到国际智慧教育金融区，如今规划的丝路国际教育创新港“智慧园”，已经会成为全球高端人才的聚宝盆。

这座“双子塔”打造城市地标。围绕双子塔中心配有专为全球高端智慧教育人士打造的殿堂：从未来集聚发展的精准医疗中心、全球智慧教育中心、全球教育人才居住区、包括新零售消费在内的所有领先型产业结构布局等，其中引进的住建部推广应用的会呼吸的专家公寓填补了全球高端教育科技人员的高品位的住宅稀缺的现状，将为西咸新区国际教育创新港规划建设出了一个宜居宜业的现代化城市水系连通的森林式覆盖率最高的达到品质教育新城增添了不少光彩，让这里成为这座国家级中心城市的摩登都市的最具有生活品质要求的地方。

精益求精，匠心品质，是该项目的底色和基石。

入住可得隐逸，出门可得繁华，让使用者极为便捷。在这里，智慧教育创新谷、水脉智城，重点引进发展全球智慧人才和产业、从科技创新、金融服务、科教智慧等功能，打造最具有国际竞争力的国际创新走廊，让创新港成为藏风聚气的生机盎然的中心区，同时也可以成为养智生智开智之地。居于此，可展现出人和自然的完美结合，择一处心灵栖居之地。静谧之处，在水系与森林之间，悦心不倦，园观不厌，人财两旺，风生水起，健康长寿，生生不息，成为世界人才培养基地的永居之首选。

● 大数据行业年度述职报告

近日，360搜索联合中国平安健康险发布国内首份《中国“癌症焦虑”大数据报告》(以下简称“报告”)，统计了不同年龄、性别、星座的受众对癌症的焦虑程度和种类，以及致癌原因，抗癌就医等其他方面信息。

不同于人们认为年纪大的人更容易对疾病产生焦虑心理的惯性思维，报告数据显示，25到34岁的年轻人更容易癌症焦虑，占比高达49%。

伴随着经济的飞速发展，中国转型步入压力社会，25到34岁的年轻人需要应对来自房价、工作、赡养父母的多重压力，难免会对各种疾病产生畏惧心理。另一方面，癌症早期各种身体不适的症状类似食欲减退、头疼乏力等病理反应，也年轻人焦虑患癌的一个重要因素。

报告显示，不同性别的人焦虑的癌症种类并不尽相同。男性最焦虑的十大癌症中，肺癌、直肠癌所占比例较高。而由于生理构造的不同，女性更怕患上乳腺癌、宫颈癌等。

尽管如此，人们对“肺癌、胃癌”的焦虑却是惊人的一致。睡眠严重不足、饮食几无规律、工作和心理压力过大，以及对胃部不适或胃部感染幽门螺杆菌不以为然，都是越来越多中青年人患胃癌的主要因素。青年人最近几年胃癌的发生情况经常在我们身边看到，胃癌不再是老年人专利，我们认为胃癌是越来越年轻化了，青少年胃癌的患病率一直高速上涨。一项最新发布的数据显示，近5年来，19至35岁的青年人胃癌发病率比30年前翻了一番，可见大家对癌症的关注度、焦虑度都如此之高并不无道理。

三鹿奶粉中三聚氰胺含量超标事件余威不减，报告中显示33%的参与者都将三聚氰胺列为危险等级的第一级。可见，人们对饮食安全的关注度正在逐渐增加。

除此之外，人们对空气污染致癌的焦虑也占较高比例。研究显示，拥有大量人口、正处在快速工业化进程中的国家出现了空气污染加剧的`情况，亚洲地区是空气污染较为严重的地区，其中包括中国，随着暴露在颗粒物和空气污染中程度的增加，罹患肺癌的风险也相应增加。

74%的人在癌症焦虑产生之后，会选择搜索调整饮食结构、注意饮食习惯等方式的相关信息，以改善自身状况避免患病。43%的调查参与者愿意购买保险以降低癌症在经济上带来的危害，而在购买保险时，保险理赔、保险种类是用户重点关注的两大因素。

除了上述方面，报告还对患癌焦虑者海外就医区域分布、焦虑人群收入分布、学历分布等其他方面做了调查研究。方便用户更多元化、全方位的了解患癌焦虑，并对癌症处理方式等提供了一定参考价值。

● 大数据行业年度述职报告

2017年春运大数据报告揭晓

近日，同程旅游发布了《2017年“春运”大数据报告》(下称《报告》)，《报告》提供的调查数据显示，2017年春节期间居民的跨市出行需求旺盛，其中回家探亲是最大的需求类型，占比高达56.6%。

同程旅游交通票务大数据预测显示，民航国内航线和公路客运将在1月22日(农历腊月二十五)迎来节前客流峰值，铁路将在元旦前后迎来节前首个客流高峰，一年一度的火车票“抢票大战”将于12月28日前后全面启动。

交通工具的选择方面，火车仍然是大家的首选交通工具，占比43.2%，其次是飞机，占比17.2%，选择交通工具组合的长途出行用户占比30%左右，选择自驾车出行的占比8.5%。细分人群的交通工具偏好方面，18岁以下和50岁以上两个群体相对更加偏好飞机出行，而30至50岁人群相对更加偏好自驾车出行。

火车客运

根据最新火车票预售政策，2017年春节黄金周的车票将从2016年12月28日后全面开售，一年一度的火车票“抢票大战”也将在此时达到高峰。火车票的网络抢票参与人数将在12月28日开始进入快速上升通道，而随着节后返程车票的开售，网络抢票的最高峰预计将在2017年1月9日前后到来。

《报告》分析认为，随着各大旅游预订平台、微信等网络购票通道的普及，各家推出的预约抢票服务受到消费者的欢迎，因此，网络“抢票大战”的实际启动时间可能会大大提前。

《报告》根据同程旅游春运火车票预约数据发布的客流分布情况显示，铁路客流将在元旦前后迎来春运正式启动前的客流峰值，随后开始逐日上升，前期客流结构主要以大中专院校学生和民工群体为主。节后返程客流相对较为集中，从1月29日开始快速上升，在2月2日达到客流峰值，随后直至2月16日将保持在高位运行，2月17日之后客流开始快速下降。

公路客运

近年来，汽车票网购快速普及，同程旅游等平台的汽车票业务正在快速覆盖全国主要城市的长途客运站点。

《报告》根据同程旅游汽车票大数据分析提供的公路客运客流走势表明，从1月13日开始，全国主要城市的长途客运站点的客流量将逐渐上升，到1月22日(农历腊月二十六)达到节前的.客流峰值，此后开始逐渐回落。公路客运节后返程客流高峰主要出现在1月31日至2月2日三天，从2月3日开始急剧下降。

公路客运节前最热门的出发城市主要有苏州、上海、广州、北京、深圳、南京、无锡等，客流主要集中在长三角和珠三角地区。

《报告》分析认为，随着“互联网+客运”模式的发展，定制巴士等新兴客运模式的出现等，极大地缓解了春节前后的公路客运购票难问题。同程旅游等汽车票预订平台针对旅客春节期间的不同出行需求推出的机场、热门旅游景区等的接驳巴士有效缓解了特定人群的春节出行难问题，手机客户端和微信等多平台购票模式不仅满足了用户随时随地购票的需求，免取票进站上车功能还免去了用户春运期间车站排队取票的烦恼。

交通工具的选择方面，火车仍然是大家的首选交通工具，占比43.2%，其次是飞机，占比17.2%，选择交通工具组合的长途出行用户占比30%左右，选择自驾车出行的占比8.5%。细分人群的交通工具偏好方面，18岁以下和50岁以上两个群体相对更加偏好飞机出行，而30至50岁人群相对更加偏好自驾车出行。

民航客运

民航国内航线客流将在1月22日迎来节前客流峰值，大年初一为整个春运期间的客流低谷。节后的客流峰值预计将出现在2月7日。

机票价格走势方面，节前机票平均价格的峰值预计将出现在1月21日，机票均价为955.81元，节后机票平均价格的峰值预计出现在2月2日(正月初七)，机票均价为1048.59元，春节当天票价最低，均价仅为710.59元。节后客流较节前更加集中，机票价格也会更高。

热门出发地和目的地方面，春节前一周民航国内航线前十名热门出发城市依次为：上海、北京、广州、深圳、西安、重庆、成都、昆明、杭州、海口。春节前一周热门到达城市前十名依次为：北京、重庆、成都、上海、广州、西安、深圳、昆明、杭州、长沙。

● 大数据行业年度述职报告

11月11日，国内知名第三方导购软件惠惠购物助手发布《双十一网购大数据报告》。报告显示，截至双十一当天12时，天猫、网易考拉、京东、苏宁易购、唯品会等主流电商流量较前一天增幅明显，其中天猫流量增加了三倍，网易考拉紧随其后;此外，服装鞋帽依然是消费者最为关注的品类，而在消费者关注的所有品类中，历史最低价商品占比都超过一半。

据惠惠购物助手数据显示，截至双十一当天12时，天猫流量较前一天同时刻增幅高达363%，居所有电商之首;紧随其后的网易考拉增幅也达到了349%，成为今年双十一最大黑马。而其他电商的表现也同样突出，京东、苏宁易购、唯品会、1号店增幅均超一倍。

主场作战的`天猫优势依然明显，而网易考拉的突围，则得益于跨境电商近两年的迅猛发展。

从品类来看，惠惠购物助手数据报告显示，服装鞋帽依然是传统的消费大类，消费者关注度也最高，占比41.2%;而随着跑步、健身等全民运动的兴起，今年的户外运动也颇受消费者欢迎，受关注度排第二，占比19.8%;其次是家居用品，因其需求量大、频次高、价格低的特点，也广受消费者关注，位居第三，占比10.8%。

价格方面，根据惠惠购物助手数据报告显示，今年在天猫上，消费者关注的商品均有较大幅度的降价，且所有品类的历史最低价的商品占比都超过了50%，图书音像更是达到了70%。而消费者最关注的服装鞋帽，历史最低价商品占比也达到了63%，总体来看，价格还是相对优惠。

惠惠购物助手数据分析师表示，在整个社会消费升级的背景下，消费者购买欲望依然强烈，但不少消费者已经从“买得便宜”转换成“买得精”，注重商品品质、理性消费也逐渐成为一种新的趋势。

● 大数据行业年度述职报告

【摘要】首先梳理了大数据时代发展的历程，表明目前已经进入到数据3.0时代，接着解析数据3.0时代是消费者成为主宰的时代，更是企业精准营销的时代，最后以京东为例，窥探了大数据在企业中的运用并给出新时代发展策略，以期给现有中小企业转型提供参考依据。

【关键词】大数据 大数据营销 京东

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。

参考文献

[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[J].IT经理世界，20xx，17.

[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[J].青年记者，20xx，26.

[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.

● 大数据行业年度述职报告

尊敬的各位领导、同志们：

大数据局党建述职报告

大数据局党委自成立以来，始终坚持党的全面领导，牢记党的宗旨，以提升我局党建工作水平，推动大数据产业发展为己任。在过去一年的工作中，我们坚持问题导向，紧密结合大数据发展所需，扎实推进党建工作取得了显著成效。在此，向各位领导和同志们汇报一下我局党建工作的相关情况。

一、加强思想政治建设，提高党员素质

思想政治建设是党建工作的基础，也是党建工作的核心。我们按照党委的要求，坚持把政治教育摆在首位，持续加强党员的思想理论学习和政治觉悟。通过组织开展理论学习班、读书班、座谈会等形式，引导党员深入学习XXX新时代中国特色社会主义思想，加强对党的路线、方针、政策的学习，增强政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识。同时，加强对党章党规的教育，引导党员注重修养，时刻保持党员的先进性和纯洁性。通过这些努力，我局党员的政治素质得到明显提高，党员发挥的先锋模范作用也得到进一步发挥。

二、推进党风廉政建设，营造风清气正的政治生态

党风廉政建设是党建工作的重要任务。我们深入贯彻中央党风廉政建设和反腐败工作的决策部署，坚决执行党风廉政建设的各项要求，促进党员干部廉洁自律，营造风清气正的政治生态。我们加强党风廉政建设宣传教育，通过通报曝光典型案例和党风廉政警示教育等形式，提高党员、干部的廉洁自律意识。同时，强化党员干部日常监督管理，建立健全党员干部考核和问责机制，对违纪违法行为坚决予以查处。通过这些举措，我局的党风廉政建设水平明显提高，党员干部的廉洁作风得到明显加强。

三、加强基层组织建设，推进党组织创新发展

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党组织是党建工作的战斗堡垒，也是党建工作的重要载体。我们积极推进基层党组织建设，注重党组织的基础性作用和战斗堡垒作用，加强组织建设和制度建设。在基层党组织建设方面，我们注重加强组织的组织性，健全了党支部委员会、支部党员大会等组织形式，提升了党组织的凝聚力和战斗力。在制度建设方面，我们着重健全了党员发展管理制度、党员工作台账管理制度等，提高了党员的组织性和纪律性。通过这些努力，基层党组织的组织力和凝聚力得到明显增强。

四、加强党群工作，服务大数据产业发展

党建工作旨在为大数据产业发展服务，推动我局工作向纵深发展。我们注重加强党群工作，充分发挥党员干部的模范表率作用，引导职工充分发挥主观能动性，积极推动大数据产业创新发展。我们建立了党员干部联系职工的工作机制，加强党群联系，及时了解职工的思想动态、需求和困难，为职工排忧解难，提供帮助和引导。同时，我们注重开展理论宣讲、职工培训、文化活动等形式，丰富职工的业余生活，提高职工的整体素质。通过这些努力，大数据产业的发展得到了有力的支持。

总结回顾过去一年的党建工作，我局党委认为，在各级党组织的正确领导下，党建工作取得了明显成效。但同时我们也清醒地认识到，党建工作还存在一些问题和不足之处，亟待我们进一步加强工作。我局党委将进一步坚定信心，紧密联系实际，深入总结经验，努力改进工作，确保党建工作纵深推进，为大数据产业发展提供坚强保证。

最后，对过去一年以来对党建工作给予关心和支持的各位领导和同志们表示衷心的感谢，对我局党委全体同志表示崇高的敬意！同时，也对我局党建工作中存在的问题和不足向大家表示诚恳的谢罪。我局党委将始终保持对党建工作的高度重视，坚持始终党的全面领导，全面加强和改进党建工作，为推动大数据产业发展和全面建设社会主义现代化强国作出新的更大贡献！

谢谢大家！

● 大数据行业年度述职报告

1月12日消息，财新传媒、滴滴出行主办的“知道· 大数据智慧城市论坛”今日在京举行，论坛上，滴滴出行联合第一财经商业数据中心发布了《2016智能出行大数据报告》(以下简称“《报告》”)。

《报告》覆盖全国重点城市，基于滴滴(含优步)平台全量数据解读中国城市出行，并通过智能出行情况反映城市交通、居民生活、热点事件及分享出行所带来的意义，具有极高的参考借鉴及深度分析价值。

拥堵是大家对交通最直接的感受之一，无论是“影响中国互联网发展30年”的后厂村路，还是“堵点网红”北京大山子路口，堵车总能引起人们的共鸣和吐槽。2016年，一线城市平均车速略有上升，三四线城市平均车速下降明显，从的26.2km/h降至2016年的25.3km/h。这一年中，平均车速增幅较大的前三个城市为大连、常州和青岛，而下降幅度最大的城市为丽江、嘉兴、三亚等。

根据高峰期拥堵延时指数，西安成为2016年堵城冠军，延时指数为1.79。20的拥堵冠军重庆今年位列第2位，而去年的亚军青岛2016年治堵效果显著，今年排名第9。受极寒天气、冰雪路面、市政建设等影响，哈尔滨也上榜十大堵城，位列第8位。

在此值得一提的是，尽管北京位列堵城第4名，但因“社会平均工资”较高，所以成了拥堵造成损失最高的城市，北京人每年损失8717元;在全国最堵的西安，人均拥堵成本为6960元，排名全国第3。

在加班“重灾区”的互联网公司中，京东超越去年冠军奇虎360成为今年的“加班之王”，平均下班时间最晚，随后为360和阿里巴巴，看来这一年互联网行业中最拼命的还是电商公司。从年货节、美妆节、母婴节、双11到双12，节假日不够，电商造节来补，购物狂欢的背后也是无数员工加班加点的辛勤努力。在榜单前10名中，新浪、网易老牌门户网站也上榜，而今年的“网红公司”乐视位居第10，加班起来也很拼。

不仅加班多，互联网人群平均工作时间也偏长。相较于金融、传媒以及房地产等行业，互联网人群平均工作时间更长，每天超10小时，尤其是深圳码农，工作几乎占据了其一半的时间。而且码农们生活节奏更为固定，公司与家两点一线偏多。

媒体人异地奔波苦 金融从业者“朝七晚五”

《报告》中，有一部分内容对当下关注度较高的传媒业、金融业、教师等几个职业群体做了分析，通过出行连接着生活的方方面面，通勤、餐饮、购物等各种出行场景，出行大数据进一步可以关照现实，看生活的潮起潮落。

《报告》发现“隔行如隔山”，每个行业出行差异较大。传媒人工作随机性较大，处于随时待命状态，出行峰值曲线较为平缓;同时他们的出差相比最为频繁，往返机场火车站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差节奏使得他们一般直接从家出发奔赴外地。

金融从业者上班早下班也早，“朝七晚五”是他们的工作特点，同时他们应酬多夜生活也丰富，20%的人下班后直接奔向餐饮娱乐场所，夜晚餐饮订单也超出平均水平40%。同时，他们偏爱高档购物中心，北京的三里屯太古里、上海的`国金中心、正大广场都是“金领一族”经常光顾的地方。

《报告》还基于滴滴出行大数据平台的指数测算体系，发布D-Index榜单，从不同维度窥见不同城市的性格特点。

根据滴滴顺风车免单占比，十大最温情城市为绵阳、南宁、金华、昆明、湖州等地，上榜的多为三四线城市。小城故事多，充满喜和乐，顺风车把陌生人连接在一起，共走一程路，惊喜和温情的故事总在路上发生着。

从目的地为健身场馆的数据来看，山西太原城市最爱健身的城市，其次为福州、佛山，一线城市中只有广州上榜;十大最爱读书之城长沙位列榜首，其次为青岛，温州;最休闲也就是去往休闲娱乐场所占比最高的城市为，南宁、太原、大连等;最小资的城市为大连、绍兴和上海，那里的人去往咖啡厅、酒吧、电影院占比最高;《报告》同时显示，天津位列十大海鲜之城冠军，重庆居于十大火锅之城榜首。

作为世界领先的移动出行平台，滴滴出行基于大数据的机器学习技术, 在中国超过400个城市为近4亿用户提供包括出租车、专快车、顺风车、公交、小巴、代驾、试驾、租车、企业级等多种出行服务。

从智能渗透率来看，一二线城市依然整体优势明显，杭州继续位居榜首。珠三角地区总体渗透率较高，在用户渗透率排名前10的城市中占据4席，分别是深圳、广州和东莞、珠海。

在各级城市月人均出行次数上，三四线城市与一二线城市相比仍有较大差距。月人均出行次数排名前五的城市依次是天津、青岛、北京、杭州、宁波。

根据智能渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标测算的智能出行发展指数，杭州北京广州深圳成都排名前五，一线城市和省会城市明显更高。排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。而潜力城市(二、三、四线城市)多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，西部城市贵阳排名第7，前景可期。

● 大数据行业年度述职报告

日前，首份基于第三方平台的《保险理赔大数据报告》出炉。报告显示，在细分险种上，境内旅游保险、普通门诊保险、境外旅游保险、出国留学保险以及申根签证保险等排名出险率前五，而自住型家财险的出险率是最低的。从年龄层观察，25~29岁区间的被保人出险率最高，其次是18~24岁。

报告发现，男性在旅行、意外保险等险种上出险率明显高于女性，“全身心”投入去“玩”的男性更喜欢冒险;相反，女性对自己身体显得更加“自爱”，她们定期体检和就医频率远高于男性，因而在早期重疾发生时更容易被察觉。

从慧择网接到的理赔报案分析，在细分险种上，境内旅游保险、普通门诊保险、境外旅游保险、出国留学保险以及申根签证保险等排名出险率前五，而自住型家财险的出险率是最低的。从年龄层观察，25-29岁区间的被保人出险率最高，其次是18-24岁。

梳理理赔人群整体画像，“男女有别”的特征最值得玩味，这区别不仅体现在生理特征、思维方式上，甚至在衣食住行上风险的发生率都有差异。数据显示，男性整体出险率(4.35‰)显著高于女性(2.86‰)。尤其体现在境内外旅行保险中，男性的出险率是女性的2倍，其中较大的.差异体现在旅行理赔案中，男性因医疗和意外赔付案件占比较高。

慧择的风控分析师认为，这与男性的性格特征和出行习惯上有很大的关联，男性出游喜欢挑战、爱尝试新鲜事物，尤其是户外运动、长途自驾游、海岛旅游。他们出游真的是放开“全身心”投入去“玩”，而相反，女性则更多的是“享受”美景和购物的乐趣，更关注自身的安全。

不仅在旅行出险率上男性风险高于女性，在人身意外保险上，20男性的出险率也比女性高达3倍。2016年慧择网人身意外赔案中，男性客户占比高达75.54%，女性客户占比为24.46%。

近年来重大疾病发病率日趋年轻化。慧择网理赔统计显示，31-50岁是重大疾病赔付集中的年龄段，占比超过六成。恶性肿瘤是重大疾病赔付的主要原因，约有八成的重大理赔是是因为罹患恶性肿瘤导致，紧跟其后的分别是急性心肌梗塞等心血管疾病和脑中风。

值得注意的是，女性相较于男性更重视身体健康，会定期规律体检，或就医频率远高于男性，伴随现代医疗水平的提高，女性一些较为早期的重疾更易被察觉并且出险，尤其集中在一线城市。慧择大数据显示，甲状腺癌的发病率近年明显上升，其中约有三成的恶性肿瘤赔付均是甲状腺癌导致，而25-40岁女性成了这个高发癌最青睐的对象。有分析指出，体内雌激素水平越高，越有助于甲状腺疾病的发生。女性到25岁-45岁时，雌激素水平处于一个高位，尤其是40岁左右女性为高发群体。再加上年轻女性情绪不稳定、精神压力大、晚育等情况，导致内分泌紊乱，更容易受到癌细胞的侵袭。

不过，从重疾理赔金额来看，55.56%的重疾案件理赔金额在5万元以下，理赔金额在15万以上的占比不到10%。

随着各种意外因素增加，我国游客保险意识提升，2016年旅游意外险投保的游客人数创历史新高。慧择网大数据显示，“深圳—上海”是国内商务旅行客人理赔发生率最高的航线，深沪两地均为枢纽型机场，航班量很大，且经常遇到台风、雷暴雨等不正常天气，多变的气候容易发生延误，此外频繁的航空管制也是造成延误高发的重要因素。

出境游中，从出险率看，排名前列的国家从高到低依次是泰国、菲律宾、马尔代夫、美国、尼泊尔、澳大利亚、法国、西班牙、俄罗斯和南非。境外理赔案件类型最多的是旅程延误，海岛类目的地延误情况最严重，第二是旅程变更，其次是医疗、行李延误，还有签证拒签、财务损失等。

法、意、西班牙等欧洲国家旅行的随身财物盗抢的理赔人数比例远超东南亚，很多人认为欧洲人素质很高，但事实是法国政府曾因为小偷泛滥而关闭埃菲尔铁塔。数据显示，日本连续多年名列亚太最安全的旅行之地。另外，美国、加拿大、澳大利亚是医疗费最高的境外游目的地，日均医疗费用为1980美元。

另外，通过梳理2016年理赔案件几大常见拒赔原因，“属于保单责任免除、既往病史出险、不属于保单列明责任、出险不在保单有效期内、出险事故原因无保障责任、就诊医院不符合条款规定的医院等级”等拒赔原因是消费者在理赔时应该注意避免踩到的“地雷”。

其中，“出险原因不属于保单责任”是消费者常常误认为“保险是忽悠人”的主要原因，必须提醒的是投保人在购买保险时需要了解产品保障什么样的事故，事故是否有特定条件的约束，避免出险事故和保障责任名称一致，但不符合事故的特定约束条件，最终无法赔付。比如，意外险看似简单，但理赔时保险公司的拒赔决定往往会让消费者觉得意外。意外险有界定的保障范围，“高风险运动、过劳猝死、手术意外、因病摔伤”等多种情况就属于免赔范围。

● 大数据行业年度述职报告

数据分析报告顾名思义肯定是要有数据来说话的，这是资料站为您准备的销售数据分析报告，希望你喜欢！销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。

要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。

ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如下：

其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C；

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20%—90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，对ABC理论进行了一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。

比较分析，也称为对比分析，就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。

环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。

从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下几种类型：

1、同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。

2、同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

3、同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。

20—80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则，意思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。

在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析；从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）；商品（按销售额或者毛利进行分析）；供应商（按销售额或毛利进行分析）；客户（按销售额或毛利进行分析）。

排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。一般排序分析应用在以下几种情况：

1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如某一商品在一个月销售额排序情况；

2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如小类中所有商品在今天的销售额排序；

3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况（由主次排序因素组成），比如商品先按销售额排序、再按毛利排序；

4、分组排序分析，如按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。

动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。

动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的，包括增长量、发展速度和增长速度等。

发展趋势分析方法是基于动态分析中的一种，分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。

图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：

通过用图形表现出数据之间的比较关系；

一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。

用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。一般来说，图形分析是与其他分析结合起来进行分析的，使读者更加清晰、易懂。

相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓广。其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形，通过衡量两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。 在零售业中，相关分析可以应用于以下几种情况：

1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；

2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；

3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；

回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的的复杂的、不确定的关系变得简单化、有规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。

回归分析作为相关分析的研究方法，同样，在零售业可以对以下情况进行分析：

1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；

2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；

3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；

一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状，造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

零售业中一般应用的指标包括：

损益平衡点=门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。

比率若小于1，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于1，表示有亏损，比率越大，亏损越多。

因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有以下三种：

本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额；

通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价；

对于某一经济现象的影响是由于其总体内部的各个组成部分（或构成因素）变动影响的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额++门店n销售额；

结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。其公式是：

结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。通过结构分析可以认识总体构成的特征。如，在某超市销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。还可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如，某某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。也可以揭示现象之间的依存关系，如研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可将各商品销售额分组计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明商家企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，那么就可以通过这三者的组建建立销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型：我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：

1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合；

比如选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析；按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型；

2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；

比如纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析；按照这种方法，可以组建的X*X*Y*Z个数据分析模型；

通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。

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