物流分析的原始数据有哪些？

一、物流分析的原始数据有哪些？

物流分析原始数据主要包括:运输车辆数量及单车车号、本期计划运输业务量、本期实际运输完成量、计划任务完成百分比；本期各车辆运输收入金额，完成计划百分比；本期运输运往外地承运量、本地承运量；本期运输成本金额、各车辆运输成本；本期经营利润等

二、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

三、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

四、做crm前要分析哪些数据？

刚好在做这个，简单交流一下：

我理解的CRM包括系统框架，接触层，业务层，数据层，挖掘层。

接触层：销售渠道（实体店，工厂，分销，B2C，天猫，JD，一号店等），辅助渠道（短信平台，邮件平台，呼叫中心，官网，体验区），社交渠道（微信，微博，QQ空间，论坛等）

业务层：会员政策（会员等级、权益），会员营销（组织架构，营销计划，预算，人群细分，营销评估等），会员服务（会员招募，激励，资料查询，变更，绑定，投诉，建议，评价，咨询等），会员关怀（体验，关怀），会员数据挖掘（会员标签定义，维度分析，计算，更新，数据收集，清洗，模型搭建，校验，评估，调整等）

数据层：主数据（基础信息，身份信息，地址，兴趣，行为，偏好），渠道信息（各个渠道ID，会员标号ID），交易数据（购买时间，次数，金额，商品明细，支付，物流，评价等），权益数据（等级，积分，行为，互动，卡券等），服务数据（咨询，建议，投诉，表扬，评价等），互动数据（短信/邮件/微信，渠道接触点，网页浏览和页面搜索记录，其他社交数据），营销数据（营销计划，活动参与，营销事件等）

挖掘层：基于以上进行的数据收集，清洗，标签定义，数据建模，数据校验，模型评估等

我本身是零售行业的，但考虑题主说的是天猫，说一些我个人理解，建议进行会员全流程全触点与行为事件管理，比如客户访问→客户注册→客户登录→客户浏览→客户收藏→客户咨询→加购物车→客户下单→订单支付→订单审核→物流发货→订单签收→收货确认→订单评价→退款/货处理→下次购买预测→会员营销→营销评估→会员忠诚培养→会员流失预警→会员全生命周期管理

暂时说这些先。

五、数据分析是什么？怎么做数据分析？

数据分析还是不错的职业发展方向的

1)简单点评：

数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，被视为我国21世纪的黄金职业。目前，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，处于极度紧缺状态，是最热门职业之一。

数据分析师是全科型破题人才，具备数据认知能力、数据处理能力、数据化思维能力、数据呈现能力、数据决策能力、计算机及数据分析信息技术、企业实战能力，通过大数据思维从宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等诸多方面为企业带来价值。而AI、BI仅是全过程中的某一部分技能。

2） 数据分析师亮点：

1. 人才缺口非常大

大数据/AI时代，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析。

猎聘2019年大数据人才就业趋势报告显示：中国大数据人才缺口高达150万，其中绝大部分是数据分析岗。数据化强国战略促使数据分析职位需求量井喷，据IDC与数联寻英等机构统计2018年比2014年增加4倍，未来三至五年人才缺口将达150万。而目前的中国大数据人才仅有30万左右！至2025年中国大数据人才缺口达到200万。

2. 简单易学发展好

相比大数据工程师、AI工程师而言，数据分析学习难度要低，从数据分析入行未来向大数据、AI发展也比较容易。

3. 就业不愁薪资高

51job等主流招聘网站数据分析岗位是Java三到五倍左右，就业不愁。以大数据思维为企业提供数据化解决方案的人才紧缺。2018年行业起薪突破20万/年，高出行业平均薪酬水平30%以上！因为稀缺，所以高薪，初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态，而20k-30k的薪资占比已超过50%。

4. 行业适应普遍强

据分析是绝大部分岗位都需要的职场必备技能。所有行业都需要数据分析技能，金融、电商类数据分析人员是需求最大的行业。

5. 职业寿命非常长

数据分析师是不会失业、越老越香的少数职业之一。

马云曾表示：“未来三十年数据将取代石油，成为最强大的能源。”目前近50%的岗位需要具备数据分析能力，像互联网公司的产品经理、新媒体运营、活动策划、用户研究等岗位也给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。掌握数据分析能力=多50%岗位机会！

6.高校专业适应广

计算机、信息、数学、统计、电商、经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等专业的在校学生以及应届毕业生都可以从事数据分析职业。

2） 行业定位与应用：

1.政府、事业机构：

负责项目审核、审批和招商引资、项目评估决策等工作的政府机构领导者及相关从业者。

2.金融机构： 金融机构、管理咨询公司中风险投资、金融产品研发、信贷等相关项目管理的工作人员。

3.企业单位： 招商引资、扩大再生产、财务审计、市场分析、数据挖掘等相关岗位的工作人员

4.事务所： 数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所人员

5.高校、职业技术学院： 计算机、数学统计、经济学、财务、统计、投资、金融和管理等专业的学生。

6.其他： 创业以及希望在投资金融、资本运营、房地产和企业管理行业发展的有志之士。

3） 数据分析师工作内容

1. 通过数据分析支持产品改进及新模式的探索；

2. 构建数据评估体系,构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标；

3. 负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整；

4 .负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持；

5. 构建产品/运营/活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品/运营/市场提出建议；

6. 通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。

4） 数据分析职业发展方向

6）薪酬分析：

六、药店数据分析需要哪些数据？

进行药店数据分析时，可以考虑收集以下几类数据：

1. 销售数据：这是药店最基本的数据，包括每种药品的销售数量、销售额、销售时间等信息。这些数据可以帮助分析药店的销售趋势、热门产品和销售季节性变化。

2. 库存数据：了解药店的库存情况对经营管理很重要。包括每种药品的进货量、剩余库存、库存周转率等信息。这些数据可以帮助判断药品的销售速度、库存周期和优化采购策略。

3. 顾客数据：收集关于顾客的相关数据，如顾客的年龄、性别、购买历史、购买频率等。这可以帮助了解顾客的消费习惯和偏好，有助于推广和定位目标客户群。

4. 区域数据：如果药店有多家分店，可以收集每个分店的位置、销售数据和区域人口统计信息。这有助于了解不同区域的销售状况，制定不同的运营策略。

5. 市场竞争数据：了解竞争对手的信息，包括附近其他药店的位置、产品定价、促销活动等。这可以帮助评估竞争力和制定差异化策略。

6. 药品价格数据：收集药品的供应商价格信息，有助于掌握成本情况、价格波动以及决策定价策略等。

7. 客户满意度数据：收集顾客的反馈和评价数据，包括客户调查、投诉记录等。这种数据可以用于了解客户对药店服务和产品的满意程度，从而改进和优化服务。

以上仅是一些示例数据，具体需要收集的数据可能还根据药店的特定需求和分析目标而有所不同。在进行数据收集时，请确保遵守相关法律法规，保护客户隐私和数据安全。

七、物流数据包括哪些？

物流分析原始数据主要包括:运输车辆数量及单车车号、本期计划运输业务量、本期实际运输完成量、计划任务完成百分比；本期各车辆运输收入金额，完成计划百分比；本期运输运往外地承运量、本地承运量；本期运输成本金额、各车辆运输成本；本期经营利润等

八、分析型数据有哪些？

.描述性剖析2.猜测剖析3诊断剖析4标准剖析

九、销售财务分析哪些数据？

企业财务分析销售方面的数据一般围绕销售对企业目标利润的影响来进行的，主要将销售量，销售价格，单位产品销售成本与年度计划进行对比分析，计算各因素变化对目标利润的影响，以便巩固已取得的经营成果，找出影响目标利润实现的薄弱环节，采取措施，保证完成和超额完成目标利润。

十、信度分析需要哪些数据？

信度分析是问卷研究中最为基本的一种方法，其用于测量‘量表题’数据的可靠性，简单来说就是测量样本有没有真实的回答问题。特别提示，如果是使用统计分析方法进行信度测量，那么一般都是针对量表题，这在SPSSAU手册中有特别重要的提示和说明。

1 信度测量

信度分析的目的就在于说明数据可信可靠，真实可信。其测量或者描述信度的方法一般有如下5种。

Cronbach信度分析是最为常见，使用最为广泛的一种测量方法，直接使用一个指标即Cronbach信度系数值来描述信度水平情况。如果说Cronbach信度系数值大于0.6，一般就说明信度可以接受，信度系数值越大越好。

除Cronbach信度，还有一种信度叫折半信度，其原理是将分析项‘拆分’成两部分，然后查看折半系数值，如果折半系数值大于0.6以上则说明可以接受，越大越好。

除此之外，还可以使用相关分析进行信度测量，比如重测信度就可以通过相关分析进行测量，先测量一次数据，隔一段时间再测量一次数据，将两次的数据进行相关分析，相关系数越高，说明重测信度越好。

如果是实验研究或者评价者数据，一般在医学研究中，还可能会使用到ICC组内相关系数，其目的在于研究数据的相似程度，或者一致性，有时候重复测量数据，或者评价打分数据等也会使用ICC组内相关系数用于信度的测量，如果说ICC值大于0.6，一般说明数据一致性程度可接受，ICC值越大越好。

如果说数据并不适合进行统计分析，即使用分析方法，使用某个指标来测量信度水平。那么用文字进行描述，证明数据可靠可信也可以。比如说数据进行过异常值处理，针对数据进行过无效样本设置处理等，余下的数据可靠真实。除此之外，详细描述数据的收集和处理过程，也是证明数据可靠真实可信的办法。

总而言之，只要能证明数据可靠真实的手段（包括分析方法，文字描述等），均可用于论证数据的信度水平。

2 SPSSAU信度操作

关于信度的操作上，以SPSSAU软件为例，操作分别如下，如果是使用Cronbach信度或者折半信度，其操作如下：

如果是使用相关分析研究信度水平情况，SPSSAU里面的操作如下：

SPSSAU组内相关系数测量数据一致性或可重复性（信度），操作如下：

如果说需要描述数据处理的过程，比如使用了数据处理里面的异常值功能，或者无效样本功能，目的在于使用文字描述数据真实可靠。SPSSAU里面的操作地方为：数据处理-〉无效样本或者异常值。

3 信度不达标如何办？

其实信度的测量和SPSSAU软件操作都是非常简单的，SPSSAU上‘拖拽点一下’就得到智能分析结果，指标值如何，是否达标等都直接分析出来了。但当出问题时，SPSSAU也只是告诉结果不达标，关键在于如何让信度达标，因为如果说数据不达标，意味着数据不可靠不真实，那后续根本无法继续分析下去。

接下来从8个角度去剖析数据不达标的处理，前4点是寻找原理，后4点是不达标的处理。

第1点：是否量表数据？

如果做信度分析（一般是Cronbach信度分析），那么首先需要满足其前提条件。一般是量表数据才能做Cronbach信度分析，如果不是量表题，那么正常情况下都不会达标的，而且最关键的是非量表数据不能进行Cronbach信度分析。

那不是量表题如何办呢？可以使用文字描述，详细描述数据收集的过程，比如如何发放和收集数据等。同时详细描述数据处理的过程，比如使用SPSSAU的无效样本处理功能，删除掉无效样本数据等。如果做过数据预测试，可以讲述预测数据的过程等。只要可以证明数据真实可靠可信的描述都可以。一般情况下希望是希望分析指标进行信度测量，所以需要提前知晓此点。

第2点：样本量是否足够？

从Cronbach信度分析的公式上可知，信度分析指标Cronbach值与样本量有着密切的关系。同时其还与分析项的个数有着密切的关系。

一般情况下，样本量希望是量表题的5倍，严格最好是10倍以上。比如有20个量表题，那么至少需要100个样本以上。否则很难得到较好的信度结果。

如果是样本量不足，除了加大样本量收集，其实反过来思维，也可以考虑减少量表题分析数量。但实际研究中通常量表是固定的，因此加大样本量是首要之选。同时提前做好心理准备，并不是题越多越好，题越多时样本量要求也会越高，做到适合最重要。

第3点：无效样本处理

很多时候我们都容易忽略掉无效样本这一处理过程，每次收集的数据都很难满足样本真实认真的回答，因此无效样本处理是重要的一个步骤，把无效样本处理掉后，通常会让信度指标提升。SPSSAU进行无效样本操作如下：

一般来说，如果相同数字过多，默认是70%以上，那么肯定说明某个样本是乱填写，因为70%以上的答案都完全一致。以及如果是缺失比例过高，比如有超过70%以上都是空着的，那这种也属于无效样本。

无效样本的设置标准并不统一，也没有固定的要求，SPSSAU默认以70%作为常见标准。现实研究中，可能需要对比多次尝试，如果样本很多，那可以设置更高的要求（即更低的百分比），反之如果样本较少，那么就设置更低的要求（即更低的百分比）。

无论如何，针对数据的一些基本处理，无效样本，也或者异常值，这种处理过程本身就为了保障数据的真实可靠，因此使用文字描述清楚数据的处理过程也是一种论证信度的有效方式。

第4点：反向题

如果出现信度不达标，尤其是当信度系数值小于0时，很可能是由于反向题导致。此时只需要使用SPSSAU数据处理>数据编码功能反向处理即可。

第5点：指标为单位进行

在第2点中有提及样本量会影响信度。其实分析项的个数也会影响到信度。样本量越少，那么Cronbach信度分析通常会越低。同时，如果分析项个数越多，此时Cronbach信度分析也会越高。比如2个分析项放入分析时，很容易出现信度系数值小于0.6，一般放入分析框内的分析项个数在4~7个之间较好。

因此，如果出现信度不达标即Cronbach信度分析系数小于0.6时，可考虑将指标进行‘合并’，即将同属一个更高指标的所有项放入分析框进行信度分析。当然此种操作会涉及到专业知识上的考虑，如果专业知识上允许这样操作那就可以。

第6点：删除不合理项

在进行Cronbach信度分析时，有时候SPSSAU智能分析会提示建议删除某分析项。有可能某个分析项对信度是负作用，那么可考虑将该指标移除出去，相当于直接删除掉某个分析项。这也是常用的信度处理方式。

第7点：提前预测试

其实当信度出现问题时，首先需要找到原因，比如非量表题不能做信度而应该用文字描述说明，比如针对反向题需要提前处理，也或者数据质量差一般需要提前做无效样本处理。真正可使用的其它技巧性解决办法只包括以更高的指标为单位进行，删除不合理项等几种。

如果还是不达标，那么说明数据确实不可靠。这种情况是比较糟糕的，因为数据收集回来不可靠意味着完全没用。因此提前做好预防是一种更科学的做法，提前收集小量数据，比如50个数据做下预测试，提前发现问题然后进行处理，这样才能保证正式数据不会出现任何问题。

除此之外，还有一些需要注意的点，比如样本量需要是量表题的5倍以上，同时分析信度时的分析项个数最好在4~7个等。

第8点：文字描述

从上述描述可知，文字描述是一种万能的信度分析手段，包括说明数据预测试的过程，数据收集过程，正式数据回收后的数据处理，包括无效样本处理或者异常数据处理等。尤其是针对非量表数据，但又需要进行信度说明时，文字描述这种分析手段更为重要，建议从3个角度进行说明，分别是预测试情况，数据如何收集，回收正式数据后的数据处理方式。充分证明数据真实可靠。