电商数据分析报告【热选4篇】

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电商数据分析报告【第一篇】

我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：

首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；

第二，每个分析都有结论，而且结论必须要明确，如果没有明确的'结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；

第三，分析结论不要太多要精，如果能够的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就到达目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者理解，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；

第四、分析结论必须要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自我都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；

第五，好的分析要有很强的可读性，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必站在读者的角度去写分析邮件；

第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替超多堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；

第七、好的分析报告必须要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人理解；

第八、好的分析必须是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身必须要十分了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！

第九、好的分析必须要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；

第十、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的老板也肯定不期望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；

十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题带给决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个xxx的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；

十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；

十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮忙的人（如果分析的是你自我负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

电商数据分析报告【第二篇】

中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx年中国14～35岁人口有亿，占总人口的。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时(截至20xx年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。

青少年人口状况指标

1.青少年人口总数及比重

20xx年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的。其中男性158，338，086 人，女性152，879，837人，分别占总人口的和，性别比为。14～35岁青少年共有465，259，674 人，占总人口的。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的和，性别比为 。

2.青少年人口性别年龄构成

分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。20xx年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我xxx人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。

3.青少年人口分布状况

人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量＜＞。20xx年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在～区间范围内，广东省比重最高，达，最低的为江苏省，占 。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。

20xx年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817万人，占青少年人口的，居住在镇的有4718万人，占 ，居住在乡的有18，587万人，占。14～29岁青少年人口城镇化水平略低于我国的城镇化水平。 14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的。，居住在镇的有7234万人，占，居住在乡的有27，127万人，占。14～35岁青少年人口城镇化水平又略高于全国平均水平。

4.青少年人口的迁移

20xx年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。

5.青少年人口的受教育状况

随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点 ()，但仍以初中教育程度为主，分别占和。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。

6.青年人口的婚姻状况

青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占，有配偶占，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占，有配偶占。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为和。

7.青年人口生育状况

青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为‰，总和生育率为‰，29岁组累计生育率为‰，35岁组累计生育率为‰。

8.青少年人口死亡状况

青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在～‰的小区间范围内波动增长。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为‰，14～35岁的死亡率为‰。

9.青年人口的民族状况

我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有为汉族， 为少数民族；14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为，少数民族占 。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占以上。

电商数据分析报告【第三篇】

第一章 项目概述

此章 包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。

第二章 项目市场研究分析

此章 包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章 项目数据的采集分析

此章 包括数据采集的资料、程序等。第四章 项目数据分析采用的方法

此章 包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章 资产结构分析

此章 包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章 负债及所有者权益结构分析

此章 包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章 利润结构预测分析

此章 包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。

第八章 成本费用结构预测分析

此章 包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章 偿债潜力分析此章 包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章 公司运作潜力分析此章 包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。

第十一章 盈利潜力分析

此章 包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。

第十二章 发展潜力分析

此章 包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章 投资数据分析

此章 包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章 财务与敏感性分析

此章 包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章 现金流量估算分析

此章 包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章 经营风险分析

此章 包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

第十七章 项目数据分析结论与推荐

第十八章 财务报表

第十九章 附件

大致包括这些资料，能够根据实际要求增减

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怎样写好一份数据分析报告？

分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

电商数据分析报告【第四篇】

关键词大数据 电信运营商 商业模式

中图分类号：F626 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2013）-05-0064-04

1 引言

所谓的“大数据”，是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合（麦肯锡，2011）。随着数据挖掘、云计算、物联网等相关技术的迅速发展，人类处理EB、PB级数据的能力迅速提升，人类社会逐渐步入大数据时代。尤其是在2012年3月22日，美国奥巴马政府宣布启动“大数据研究与开发计划”，项目涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局和美国地质勘探局等6个联邦政府部门，推动相关数据的收集、组织和分析，更是揭开了大数据时代的崭新一页。

正是在政府等组织的积极推动下，大量公司（互联网公司、移动互联网公司、电子商务公司等）开始了大数据化的进程，寻找自己在大数据时代的新定位，并从中逐渐摸索相关经验和业务模式。这其中，Amazon、Facebook、Google、阿里巴巴等都是其中的佼佼者，它们依托自己的数据优势，采取灵活而深入的分析方式进行基于大数据的挖掘，形成了崭新的商业模式。

对于电信运营商，其传统业务是为电信消费者提供网络服务，承担了数据传送者的重要职责。在完成传统业务的同时，电信运营商在大数据产业链中处于数据传递和交换中心的地位，天然具有丰富的数据资源，具有进行基于大数据的业务的独特优势。例如，电信运营商在获取用户行为方面具有突出优势。电信消费者随时都在向电信运营商发送碎片化的行为数据（如基站接入数据、上网流量数据），这些数据在电信运营商的系统中，反映为各种日志数据、基站数据和流量数据等。对这些数据进行挖掘和分析，可以得到基于消费者群体和个体的数据，进而得到消费者心理和行为特征的知识。通过对这些知识的合理运用，电信运营商可以改进现有的商业模式和创造出新的商业模式。

2 电信运营商大数据应用案例

一些国外电信运营商已经注意到了大数据对于电信运营行业的机遇与挑战。西班牙数字业务部门首席商务官Stephen Shurrock认为[1]：“大数据是数字经济的重要基石，通过智能和可靠的手段，大数据有改变商业和社会方方面面的潜力。”美国Sprint公司技术发展和战略主管Von McConnell则指出[2]：“即使电信运营商沦为哑管道，依靠数据分析也能生存下去。”Ovum的报告则指出，大数据可以帮助电信运营商优化网络部署，洞察消费者意图并提前行动，从而提升企业的运营效率[3]。

一些先进的电信运营商已经开始积极准备和部署基于大数据的业务模式，并且取得了一定的成果。其中，最具有代表性的是Telefonica和美国的Verizon。Telefonica在Telefonica Digital下设立了Telefonica Dynamic Insights部门，专门进行基于大数据的业务模式创新和探索。目前，Telefonica与市场研究机构GfK进行合作，在英国、巴西推出了基于Telefonica数据的SmartStep业务。这一业务面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据。具体的内容包括：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据，使得数据使用者可以更好地了解消费者和潜在消费者的行为与特质。例如，SmartStep已成功应用与帮助新零售店铺进行选址，因为基于这一服务，零售商可以更好地评估潜在地点的人员状况（年龄、收入、行动特征），以此提升地址选择、产品种类搭配、店铺定位等决策的准确性。

Verizon也提出了自己的大数据业务，命名为Precision Marketing。此服务主要基于电信运营商收集的地点数据（Geographic Location）、APP下载数据（Apps Downloaded），以及网站接入数据（Website Accessed），提供包括精准营销洞察（Precision Market Insights）、精准营销（Precision Marketing）和移动商务（Mobile Commerce）的服务。主要业务形态为基于数据的用户分析，以及广告投放和评价等服务。典型案例如足球俱乐部、零售商店、品牌商等。

3 电信运营商大数据业务模式分析

总体来看，电信运营商基于大数据的业务模式，可以有多种分析角度：一是可以从服务对象角度划分，界定为个体消费者、家庭、一般企业、政府、独立第三方机构，以及电信运营商自身等；二是可以从业务内容角度划分，界定为业务优化类、业务创新类、效率提升类等模式；三是依据业务实时性要求进行划分，界定为实时性业务模式和非实时行业务模式。本文将主要从业务内容角度进行阐述。

业务优化类模式

正如上文述，电信运营商具有天然的数据优势，不但拥有消费者的人口特征数据（如性别、年龄），而且具有详细的消费者行为数据（位置、业务使用）。以这些数据为依据，电信运营商可以极大改进自身的业务流程，进行精细化运营和管理。

对于个体消费者而言，电信运营商可以以消费者运动行为和业务使用特征数据为依据，同时结合身份数据，形成完整的消费者描述，据此提供更具个性化的服务。如图1所示，以WLAN流量包营销为例，通过对消费者使用习惯和业务特征进行分析，可以得到消费者兴趣爱好、行为习惯范畴的知识；通过对消费者套餐选择、资费调整频率数据的分析，可以得到消费者价格敏感度等心理范畴的知识；将这些知识与消费者注册时的个人信息数据相结合，可以得到完整的消费者描述。进一步，将此描述与消费者的位置移动数据进行匹配，分析消费者使用过程中WLAN网络的覆盖程度，从而挑选出网络侧覆盖良好、同时具有较强业务使用倾向的消费者（如价格敏感度高、新业务尤其是大流量业务接受程度高的双高用户）作为营销对象，提升营销的准确度，做到精确深度营销。

业务创新类模式

业务创新类模式，主要针对非个人用户开展，主要的业务对象包括家庭、一般企业、政府及第三方。

对于家庭用户，主要开展基于位置的服务，利用电信运营商的网络数据和GPS数据相结合，提供针对特殊群体的定位服务。例如，开展针对老年人的定位服务，事先依据老人的活动范围确定好相应的基站边界，如果老人的手机信号接入基站超出了边界范围，则其手机向已绑定手机（如其子女的手机）发送短信，并且主动提升超出边界范围的老人手机的接入优先级，保证子女可以在第一时间联系上老人，有效避免老人走失等老龄化问题。

这种基于电信运营商的业务模式相较基于APP的模式的最大优势在于：首先，大部分老人使用的均为较低端的功能手机，这种服务可以最大限度减少更换成本，降低服务提供门槛；第二，运营商提供的服务主要基于基站数据，为用户主动传送数据，保证了数据的稳定性和连续性。

对于企业用户，基于大数据的模式创新主要有两种方式：一是将运营商的数据单独使用，提供相应的咨询服务。这种方式以国外运营商Telefonica和Verizon为典型，即通过与合作伙伴合作或者单独运作的模式，为特定企业提供相应的咨询服务（如特定地点的消费者人口统计学特征，潜在消费者范围调查等），以此提升数据资产带来的价值。

二是电信运营商将数据与自身的信息传送能力相结合，使数据与电信业务相互促进。例如，电信运营商选择距离广告牌较近的基站开展特定广告的调研和推送业务。电信运营商可以收集相关广告牌附近消费者的信息（包括消费者年龄、性别等人口统计数据，消费者使用业务数据，消费者资费数据等），同时为广告主提供相应广告链接推送服务（广告主可以购买相应的API接口）。电信运营商提供经过广告牌的消费者未来一段时间内对于网络广告主网站的访问情况报告，以此作为广告主评价广告效果的依据。同时，对于已经访问广告主网站但是未完成交易的消费者，电信运营商可以进一步提供更高等级的链接推送服务，或者提供由广告主付费的定向流量包，进而形成一个闭环，既提升了电信消费，拓宽了自身收费渠道和对象（后向收费）；又可以帮助广告主进行更加精准和持续的营销，对于营销效果也可以做到评价。

对于政府和第三方，主要提供基于位置的信息服务和基于业务类型的统计服务。一方面，电信运营商可以积极与政府部门就智能交通、智能城市等内容进行合作，提供基于SIM卡的路况信息服务，对于拥堵路段提供高优先级的提醒服务；同时与政府共享人员位置流动等数据，帮助政府进行道路规划，优化基础设施建设，提升效率。另一方面，电信运营商可以在新的网络监测技术部署的基础上（DPI、PCC等），通过对信令数据的分析（URL解析）等，帮助政府进行舆情监测，对不同业务使用者特征进行统计和报告，以此帮助政府和第三方部门更好地了解市场，为增强政策的准确性提供帮助和支撑。

效率提升类模式

电信运营商的核心资产是电信网络，每时每秒这些网络中都会产生大量的信令数据，基于这些信令数据，电信运营商可以进行网络的优化。一方面，这些数据中包含了大量的网络信息（如SGSN IP、GGSN IP、Node B位置、小区名称和位置移动等）；另一方面，包含了大量用户使用业务和终端的数据（如IMSI、用户号码、业务类型和访问网站等）。这些数据打通了网络建设与业务发展之间的藩篱，电信运营商可以依据业务使用的情况规划和部署网络，进行网络优化，同时依据不同网络的特点进行业务的分流（例如通过在大量使用流量业务的定点地区部署WLAN分流低价值移动流量）来达到提升网络效率、提升收益的目的。

4 总结

本文在详细回顾了国外电信运营商大数据业务开展历程和发展模式的基础上，以业务内容为划分角度，分别分析了大数据时代业务优化、业务创新、效率提升共三类电信运营商业务模式。其中，对于业务优化类模式，主要围绕电信运营商现有业务优化展开，前期的切入角度主要是精确营销；对于业务创新类模式，主要针对家庭、企业、政府及第三方分别展开，最大程度将运营商具有的大数据资源与自身的通信能力有效结合，从而开发出更加新颖且满足各参与主体真实需求的业务模式；对于效率提升类模式，主要是打通了网络建设与业务发展之间的藩篱，形成了业务与网络建设的有机结合和互动机制，从而最大程度提升了电信运营商的效率。

总之，电信运营商在大数据产业链中处于数据传递和交换中心的地位，天然具有丰富的数据资源和独特优势，因此大数据时代是电信运营商的重大机遇。电信运营商应该积极调整思路和部署，制定出针对性战略，在未来的发展中占据产业制高点。

参考文献：

[1] 宋杰。 挖掘数据信息商业潜力——西班牙电信和Verizon成立大数据部门[J]. 通信世界周刊， 2012（43）.

[2] 晓镜。 Sprint：运营商仅靠大数据就能生存[N]. 中国邮电报， 2012-11-21（5）.

[3] Emeka Obiodu. Readying for Big Data： Telefonica and Verizon show the way[R]. America： OVUM， 2012.