1.1 商務數據概述

在大數據時代，數據已經滲透到各個行業的業務職能領域，成為人們生活和工作中不可缺少的重要組成部分。

1.1.1 商務數據的定義

電子商務的發展日新月異，極大地改變了人們的生活。電商運營的過程中會積累大量的數據，對這些數據進行采集、存儲和分析是電商經營和發展的首要問題。“大數據”概念的提出，使數據處理的理論和方法都得到了較大的提高。既然說到數據，那我們首先就要弄清楚數據、信息和大數據的含義。

● 數據：數據是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是構成信息或知識的原始材料。數據并不是單純的各種Excel表格或數據庫，圖書、圖片及視頻等都屬于數據的范疇。由此可見，數據不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母和數字符號的組合。當然，不同行業、不同企業在數據的獲取途徑、分析目的和分析方法上都有所不同。其中，商務數據主要是指記載商業、經濟等活動領域的數據符號。

● 信息：信息與數據既有區別，又有聯系。數據本身并沒有什么價值，有價值的是我們從數據中提取出來的信息。數據是信息的表達和載體，而信息則是數據的內涵，數據與信息是不可分離的，它們之間的關系如圖1-1所示。

● 大數據：近年來，大數據在互聯網和信息行業的發展引起了廣泛關注。相對于數據而言，大數據究竟大在哪里？首先，大數據的“大”主要體現在數據量；其次，體現在數據的范圍大，大數據不僅包括機構內部的數據，還包括機構外部的數據；最后，大數據不僅涉及結構化的數據，還涉及非結構化的數據。通過大數據的分析，提取的信息內容會更加精準。

1.1.2 商務數據的作用

無論是傳統企業還是新型的互聯網企業，在其發展的不同階段，數據都起著重要作用。尤其是在電商行業中，數據的井噴式增長從未停歇，這些龐大的數據意味著我們已經進入了大數據的時代。大數據在電子商務應用中的作用主要體現在以下5個方面，如圖1-2所示。

下面分別對這5個方面進行介紹。

● 關聯營銷：通過大數據挖掘技術，保證數據之間得到有效的關聯性，更好地激發用戶的潛在需求。例如，在產品詳情頁加上一些其他主打產品的圖片或鏈接，通過關聯營銷不僅可以展現更多的產品給消費者，提高產品的曝光率，還可以達到推廣店鋪的效果，從而提高產品和店鋪的訪問量，促進銷售額的增加。

● 地理營銷：利用大數據的技術優勢，可充分對交易數據進行有效的分析。例如，根據某一特定區域人們的不同喜好，可以有針對性地開展不同類型的營銷策略活動。

● 推薦營銷：在市場實際的分析過程中，滿足消費者的個性化需求顯得越來越重要。根據大數據環境的發展特點，電商企業應該根據消費者的個性化需求來進行產品的推薦活動及產品分類等。同時，還可以采用贈送購物券等方式邀請用戶關注感興趣的產品，后續還可以進行個性化信息的添加和推薦。

● 分析營銷：分析營銷主要是分析消費者的歷史記錄和購買行為，這樣就能有效獲得消費者的消費習慣。例如，消費者的心理、行為軌跡可以通過瀏覽網頁時停留在具體頁面上的時間進行判斷，有利于發現潛在的客戶，從而進行具有針對性的產品廣告投放，增加廣告轉化率。

● 網絡營銷：當前，社會網絡營銷的傳播速度正在飛速發展，電商企業，應該充分利用好大數據分析的優勢，把握好社會化網絡傳播媒介對于消費者偏好的分析，并在相關的社交媒介上積極開展分享活動，擴大傳播范圍，有效提高營銷效率。

1.1.3 商務數據的采集

大數據迅速發展，目前已經滲透到電商、金融、交通旅游和零售業等多個領域。但是，大數據在哪里獲取？又該如何進行數據采集呢？下面以商務數據為例，介紹商務數據的具體采集流程和方法。

1．商務數據的采集流程

在進行數據采集之前，首先應該弄清楚自己需要采集什么樣的數據和采集數據的目的是什么，保證數據采集和分析工作更具針對性。下面具體講解數據采集的流程，包括明確采集要求、明確分析對象和按需求采集數據3個步驟。

（1）明確采集要求

明確采集要求是確保數據分析過程有效性的首要條件。它可以讓數據的采集更有針對性和目的性，使執行效率更高。對于電商企業而言，網店的主要業務是銷售商品，通過數據分析來提升銷售額是首要目標。因此，采集數據的要求十分明確，即采集與銷售額相關的數據，如訪問量、導購率、轉化率和客單價等。

（2）明確分析對象

商家在采集數據前需要明確其目標用戶有哪些，目標用戶的特征是什么，目標用戶的關注點和痛點是什么。通過明確目標用戶，從而確定分析對象。分析對象可從以下幾點進行。

● 人口屬性：可以從性別、年齡、職業、愛好、地區以國家等方面的具體指標進行衡量。

● 設備屬性：可以從平臺類型、瀏覽器類型、設備品牌、設備型號及屏幕方向等屬性進行衡量。

● 流量屬性：可以從訪客來源、廣告來源、搜索詞及頁面來源等方面進行衡量。

● 行為屬性：用戶活躍度可以從用戶是否注冊、用戶是否下單及用戶是否支付等行為進行衡量。

（3）按需求采集數據

明確分析對象后，接下來就開始進行數據的采集工作。首先由數據專員整理出需求指標和分析維度，然后由技術人員根據明確的需求和分析目標去采集數據，這樣既避免了數據冗余帶來的采集困難，也避免了不知道如何分析數據的尷尬。

2．商務數據的采集方法

隨著信息化時代的來臨，大數據越來越被重視，數據采集的挑戰變得尤為突出。一般企業采集數據的主要途徑是采用網絡爬蟲技術或人工解決。數據主要包括定性數據和定量數據。其中，定性數據主要采用問卷調查和用戶訪談的方式獲取，而定量數據則是確定的數據內容，它分為內部數據和外部數據兩部分，各種數據采集方法如圖1-3所示。

下面對常見的6種數據采集方法進行介紹。

● 問卷調查：問卷調查是一項有目的的研究實踐活動，其調研的信息一般是不確定性的用戶信息或無法通過后臺數據獲取的信息。此外，問卷調查需要用有限的問題來獲取有價值的信息，因此，在進行問卷調查時首先應考慮樣本的容量，然后再設計內容，最后按照確定目標進行問卷投放、收集匯總和結果分析等工作。

● 用戶訪談：在訪談之前，運營人員首先要確定訪談目標；其次設計訪談提綱，并選擇訪談對象；最后對訪談結果進行記錄和分析。在分析訪談結果時，一般采取關鍵詞提煉法，即對每位用戶、每個問題的反饋進行關鍵詞提煉，然后對所有訪談對象反饋的共性關鍵詞進行匯總分析。

● 第三方平臺統計：第三方數據統計分析平臺有很多，如CNZZ（友盟）、百度統計和神策數據等。前兩個平臺是免費的，主要采集前端數據，其優點是操作簡單，缺點是采集的數據比較粗糙；最后一個平臺是收費的，可采集前后端數據，其優點是采集的數據更精準，缺點是操作比較復雜。

● 網絡爬蟲：網絡爬蟲（Web crawler）是一種按照一定的規則自動抓取互聯網信息的程序或腳本。它們可以自動采集所有能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。

● 網站日志：網站日志是網站的用戶點擊信息和其他訪問信息的匯總。通過網站日志可以清楚得知用戶在何時、用何種操作系統和瀏覽器訪問網站的哪一個頁面。其優點是保證用戶的使用行為可以被查詢，同時針對用戶的一些誤操作還可以通過日志文件進行恢復。

● 業務數據庫：一般的互聯網平臺后端都有業務數據庫，里面存儲了訂單詳情、用戶注冊信息等數據。通過此種方式獲得的數據都是實時、準確的，可以直接用于衡量網站的績效和目標。但由于數據表單數量過多，增加了分析難度，會導致數據的使用價值變低。

1.1.4 將商務數據導入Excel

通過不同的方法成功采集數據后，接下來就需要利用相應的數據分析工具，如常見的Excel軟件，對采集的數據信息進行分析和總結，以便為企業的戰略、投資和營銷等決策提供支持。

Excel不僅可以存儲和處理本機的數據，還可以導入外部數據信息。Excel可以導入的數據類型很多，如Access數據、網站數據和文本內容等。下面將介紹利用Excel導入來自網站數據的方法，其具體操作如下。

（1）啟動Excel 2010后，在新建的空白工作簿中單擊“數據”選項卡，然后在“獲取外部數據”組中單擊“自網站”按鈕，如圖1-4所示。

（2）打開“新建Web查詢”頁面，在“地址”欄中輸入需要導入數據的網站地址，然后單擊“轉到”按鈕，如圖1-5所示。

（3）稍后將進入需要導入數據的頁面，此時，便可以在整個頁面中選擇要導入的數據。這里單擊要導入的表格左上角的右箭頭按鈕，當其變為綠色后，單擊“導入”按鈕，如圖1-6所示。

（4）打開“導入數據”對話框，在“Sheet1”工作表中選擇A1單元格，然后單擊“確定”按鈕，如圖1-7所示，設置導入數據的放置位置為A1單元格。

（5）稍后，網站中的數據被導入“Sheet1”工作表中，效果如圖1-8所示。