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    商務數據分析報告精選(九篇)

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    商務數據分析報告

    第1篇:商務數據分析報告范文

    世界工廠分析認為,現在不是缺數據,而是數據太多。據統計,在今天的互聯網上,每秒會產生上萬個微博信息、幾百萬次的搜索、Facebook上的幾十萬次內容。稍大的電子商務公司,都會采集一些行為數據(比如IP流量、瀏覽量),但是這些行為數據與商業數據(比如交易量)有什么關系?今天絕大多數公司,甚至包括凡客誠品這樣著名的電子商務公司,曾經都不知道如何利用成千上萬的零散數據。

    一、數據分析的重要性

    首先,我們要來了解一下數據分析對于一個網站的重要性。筆者并不從理論方面來論證數據分析的重要性,而是從各方對這一方面的動向來了解。

    1、阿里巴巴

    2011年5月25日,阿里巴巴宣布推出數據門戶,并正式啟用新域名,新推出的數據門戶根據4500萬中小企業用戶的搜索、詢單、交易等電子商務行為進行數據分析和挖掘,為中小企業以及電子商務從業人士等第三方提供綜合數據服務。馬云曾表示“數據”將是阿里巴巴未來十年發展的戰略核心。

    目前正式開放的部分為面向全體用戶的宏觀行業研究模塊,由行業搜索動態趨勢圖、專業化行業分析報告、細分行業和地區的內貿分析和針對行業各級產品的熱點分析,以及實時行業熱點資訊等部分構成,并且為免費提供。到2011年底阿里巴巴還將適時陸續推出數據門戶其他部分應用。

    2、各行業巨頭

    事實上,近年來全球各大行業巨頭都表示進駐“開放數據”藍海。以沃爾瑪為例,該公司已經擁有兩千多萬億字節數據,相當于200多個美國國會圖書館的藏書總量。這其中,很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析,企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存,并擴大銷量,數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。

    電商平臺也很注重這方面的數據分析,例如世界工廠網,就設有排名榜的數據分析,通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄,免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶,作為行業門戶網站的裝備制造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能,從網站的介紹中可以看到:每月企業網站專業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向,都昭示這一個特點:企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平臺等擁有企業數據優勢,而且集合整行業信息,并有分析整合數據的能力,才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。

    從各方對待一個事物的態度與投資動向,我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度,從以上的事例可以看出,數據分析對于各行各業都非常的重要,尤其是對于電子商務平臺。

    二、電子商務數據分析的七個重要因素

    1、電子商務數據分析需要商業敏感

    今天電子商務公司的數據分析師,有些像老板的軍師,必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如,具有商業意識的數據分析師發現,網站上的嬰兒車的銷售增加了,那么,他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如,網站上的產品發揮的作用并不一樣,有的產品是為了賺錢,有的產品是為了促銷,有的產品是為了吸引流量,不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。

    一個商業敏感的數據分析師,是懂得用什么樣的數據實現公司的目標。比如,樂酷天與淘寶競爭,它們重點看的不是交易量,而是流量:每天有多少新的賣家進來,賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣,而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西,只有老賣家的交易量在增長,即使最后每天的交易量都增長,也還是有問題。

    再比如,一家剛踏入市場的B2B公司和已經占領大部分市場的B2B公司,它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣,后者對流量不怎么看重,而是看重交易轉化率及回頭率。

    當下的數據分析師多是學統計學出身的,一堆數據放在那里,大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識,不知道這些數據對業務意味著什么,看不見一堆數據中彼此的關系,也就不知道該用什么樣的邏輯分析,也就無法充當老板的眼睛了。

    2、電子商務的網站轉化率是關鍵,ROI是最終的目標

    電子商務B2B網站平臺的宗旨就是為企業服務,讓買家與賣家的市場銷售成本降低,降低交易成本,提高訂單利潤。因此,電子商務的網站轉化率是關鍵,這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是ReturnOnInvestment的簡寫,是指通過投資而應返回的價值,它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關,因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。

    其計算公式為:投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%

    投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素,不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響,分子、分母計算口徑的可比性較差,無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大于或等于無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。

    投資回報率(ROI)往往具有時效性--回報通常是基于某些特定年份。

    3、電子商務數據分析衡量指標的設定

    指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況,現在的PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析采用的指標可能有各種各樣的,根據網站的目標和網站的客戶的不同,可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標,內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標,商業指標是指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。

    電子商務的數據可分為兩類:前端行為數據和后端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而后端數據更側重商業數據,比如交易量、投資回報率,以及全生命周期管理等。

    目前有些人關心前端行為數據,也有些人關心后端商業數據,但是沒有幾家網站把前端行為數據和后端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得“走火入魔”的人會明白,每個數據,就像散布在黑夜里的星星,它們之間布滿了關系網,只要輕輕按一下其中一個數據,就會驅動另外一個數據的變化。

    4、某些指標異常變化的原因分析

    網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應,網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常),那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。

    例如2011年的上半年,曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論,而在那幾天,另一個B2B網站--世界工廠網的會員注冊量批量上升,每天超過千個以上的注冊量。當然這只是一部分的猜測,在兩個B2B巨頭不穩定之時,企業會選擇第三方的平臺,這是符合常理推斷的。不過就此以后,世界工廠的注冊量一直是穩中有升的,難道這是會員發現一個免費“新大陸”的口碑宣傳嗎?事后發現,是因為世界工廠網的一個新項目--全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞,注冊量猛然提升的。對于一些數據的異常增加或減少,一定要分析其產生的原因與市場時機,這對平臺以后的發展及政策導向非常有借鑒意義。

    有一天,linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來,但是并沒有深究原因。第二天,雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月,筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線,這也是相同的道理。試想,如果linkin針對某家上市公司分析某些數據,是不是很有商業價值?

    5、利用數據分析用戶的行為習慣

    再次說,得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣,最真實的是讓用戶告訴你,需要什么,這些可以利用投票調查及問題提交等來實現,當然利用數據整合分析也是必然的,然后做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善,和一些基本的產品定位及活動。

    裝備制造負責人認為,網站數據分析應該兩個層次:第一,網站數據分析,是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉,做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。第二、研究客戶的訪問焦點,挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站,就是要研究如何高效的促成交易,是否能出現聯單!

    6、客戶的購買行為分析

    當用戶在電子商務網站上有了購買行為之后,就從潛在客戶變成了網站的價值客戶,電子商務網站一般都會將用戶的交易信息,包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里面,所以對于這些用戶,我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行文進行分析,以估計每位用戶的價值,及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。

    客戶的購買行為分析,如傳統的RFM模型,會員聚類,會員的生命周期分析,活躍度分析,這些都精準的運營都是非常重要的。

    第2篇:商務數據分析報告范文

    關鍵詞:ERP;BI;商務智能;水晶易表

    中圖分類號:TP315 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9599 (2012) 11-0000-02

    一、引言

    Enterprise Resource Planning(即企業資源計劃,以下簡稱ERP)是一套支撐企業日常經營管理業務的信息系統,其貫徹于企業日常經營的主要環節,現在已成為現代企業管理的重要手段之一。SAP公司ERP軟件是全球市場占有率最高的ERP軟件產品。截至目前,中國石化下屬的二級企業已全部推廣應用了SAP公司的ERP系統。從功能上來講,ERP實現了企業資源的共享,但是沒有把信息資源進行更加有效的分析和處理,企業的信息價值沒有得到更多的體現。

    “商務智能”是一種綜合運用了數據倉庫、聯機分析(OLAP)和數據挖掘技術來處理和分析數據的嶄新技術,可以提供使企業迅速分析數據的技術和方法,包括收集、管理和分析數據,將這些數據轉化為有用的信息。ERP系統引入“商務智能”后,可建立ERP數據倉庫,結合0LAP及數據挖掘技術,增強ERP系統對所積累的歷史數據的挖掘和分析處理能力,滿足企業對市場變化做出及時響應的需求。

    BusinessObjects公司是全球領先的商務智能產品供應商,成立于1990年,致力于為各種類型的企業提供商務智能解決方案,幫助這些企業建立可以信賴的信息平臺,優化企業的績效管理,并提高企業的決策水平。BusinessObjects公司已經于2007年12月被SAP收購。Business Intelligence(簡稱BI)為目前SAP BusinessObjects的主要產品,主要提供商務智能解決方案,這也是全世界應用最廣泛的一種解決方案,主要幫助企業進行業務數據的查詢、分析和挖掘,將潛藏在數據中的信息轉化成知識,以便更好的掌握企業的業務動態,做出更好的決策。

    二、BI系列產品構成

    BI商務智能系列產品主要包括BusinessObjects Enterprise(簡稱BOE)、Xcelsius(中文名為“水晶易表”)、Web Intelligence(簡稱WebI)、Crystal Reports(中文名為“水晶報表”)等。

    (一)BOE

    BOE是一種商務智能平臺產品,通常安裝在企業的服務器中,可以看作為信息共享服務器,使用Crystal Report、Web Intelligence、Xcelsius等各種工具生成的數據分析報告,最終統一并存儲到BOE上,由BOE進行集中管理和分發,企業的最終用戶從這個單一的平臺上獲取有關企業的一切數據信息。

    BOE設計為在各種各樣的用戶和部署方案中提供出色的性能。例如,專業化的平臺服務可以根據時間和事件來處理數據的按需訪問及報表生成,或報表計劃。可以將占用大量處理器資源的計劃和處理任務卸載到專用的服務器上進行,以改善性能。此體系結構旨在滿足幾乎任何 BI 部署的需求,而且非常靈活,可以從使用單個工具的幾位用戶發展到使用多個工具和接口的數萬位用戶。

    (二)水晶易表

    Xcelsius(水晶易表)是一款世界領先的數據可視化工具,在數據分析和可視化表示之間架起了一座橋梁,使各種水平的用戶都能夠以可視化方式創建很好的交互式報告和應用程序。水晶易表將目前普及和廣泛使用的Excel和Flash技術完美結合,提供一個可視化的設計界面,通過簡單的拖拽,就可以將Excel中枯燥乏味的數據以動態交互式的形式展現出來,支持統計圖、儀表盤、地圖等多種展現形式,展現的結果可以導出為Word、Powerpoint、PDF、SWF等各種文件。

    使用水晶易表,用戶可以通過一種清晰并且功能強大的樣式來傳遞數據,更能夠吸引大腦和眼球。水晶易表的底層技術是Microsoft Excel,它使生成報告和應用程序的過程非常有趣,不要求用戶了解晦澀難懂的編程語言,只須基本了解 Excel 的工作原理,就可以在報告中創建震撼的視覺效果,不必進行任何其他培訓。

    (三)WebI

    第3篇:商務數據分析報告范文

    大數據并不是一蹴而就、空穴來風的概念,在它的背后有很多趨勢在推動這個概念的到來。簡單地說有幾個方面推動大數據的到來:

    第一是數據化。我們現在有了更多的傳感器去記錄數據。大家最能理解和最常見的傳感器就是手機。有了手機,我們就能通過技術監測知道你生活在哪個地方,有沒有網絡購物等個人信息。正是有了越來越多的記錄數據的傳感器,使得我們獲得的數據一直在增長。

    第二大變化是數據形態發生了變化 。我們現在有了各種各樣的數據,既包括傳統的結構化數據,例如門店的銷售數據、后臺數據等也包括互聯網的各種數據。

    在大數據時代,互聯網用戶通常作為同一個對象使用多個網絡平臺。我們通過對特別對象或人物的網絡(性格、社交圈等)和行為(購物、評論等)的特征進行分析和挖掘,打破了孤立的個人數據特征,成功建立了以人為對象的跨越多個網絡和數據平臺的關系數據群,實現個人跨平臺數據的打通。

    正是在這樣的大背景下,2011年5月,麥肯錫麥肯錫全球研究院(MGI)了一份報告――《大數據:創新、競爭和生產力的下一個新領域》,推動了工業界和學術界對大數據的關注,同年11月IBM公司在產品會上推出大數據概念。

    大數據有四個特點:規模巨大;產生數據的速度非常快,我們處理它的速度也非常快;數據庫的多樣性;數據中潛藏價值。

    我們認為大數據不是技術的變化,而是全方位理念的變化,它是基于多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式以及生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和。

    大數據的創新

    整個大數據在商業中的創新體現在數據的外部化。也就是我們如何把自己的業務數據拿出去給別人用或者怎么樣把別人的數據拿進來自己用?

    一個門店、一個品牌的生存都不能僅僅依靠自己的數據。當下基于互聯網基礎的社交媒體、論壇、電子商務及移動電子商務數據給我們提供了很多可能的資源。我從不同角度,簡單闡釋一下這個問題。

    如果從大的角度來談化妝品行業的整體發展趨勢及哪些品類會成為消費者期盼的商品,互聯網就給了我們很好的答案。

    在10年前,中國還沒有男士護膚的概念和市場,但是到今天男士護膚品已經是一個很大的市場。如果我們回溯到十年前,互聯網的論壇討論就是男士護膚市場起步的端倪。因為有一些消費者由于和歐美國家的接觸,他們比化妝品市場從業人員更敏感,他們首先發現了男士護膚市場的商機與需求。所以通過大數據的檢測你可能會遇到行業可能的機會。

    從小的角度來看,大數據的運用,我在一個城市開店,我只想知道什么樣的東西受消費者的喜愛,未來的市場變化趨勢是怎樣的?這個時候電子商務和移動電子商務的數據就給了我們很好的答案。

    我們可以通過分布式網絡爬蟲技術,直接爬取互聯網數據。當你覆蓋足夠多的電子商務平臺,你就很容易知道哪類產品、哪類品牌甚至某個單品在哪個城市的銷售狀況。我甚至可以通過精準的計算技術,更好的了解我們商業合作與競爭的利益。

    如果再深一層,面對一個個體,我應該給哪些人推送精準營銷或者說一個產品面世后它在互聯網的美譽度是怎么樣的,有沒有可能出現重大安全問題,需要產品方做怎樣的調整,這些東西都不是我們自身的數據能解決的而是需要外部的數據輔助我們做決策。

    舉幾個非化妝品行業的例子。搜索網站谷歌通過人們在網上的搜索記錄完成流感的預測。谷歌每天都會收到來自全球超過30億條的各種搜索指令,如此龐大的數據資源足以支撐和幫助它預測流感的傳染程度。

    我們要注意到大數據運用的創新之處。谷歌不是通過疾控中心和醫院的數據來預測傳染病,它是通過搜索指令的數據資源來預測傳染病的流行程度。也就是說谷歌在用自身業務產生的數據,拿出去解決其他地方的重大問題。

    再舉一個非常典型的例子,告訴大家我們的數據要流動起來,才能發揮更大的價值。

    國家電網每年會兩個指數一個是重工業用電指數,一個是輕工業用電指數,這兩個指數是整個中國工業制造業的晴雨表。如果將國家電網的數據和用水的數據結合起來,這些數據產生更大的價值。如果把用水和用電的數據結合運用到個人住戶,則可以給公安部門維護社會穩定起到積極作用。

    公安部門可以通過異常的用水及用電數據判斷哪些住宅是傳銷聚集地。因為傳銷三、四十個人擠在一個小房子里,用水量是超過正常范圍的。

    同時,用水用電數據為國家安全委員會維護穩定和反恐有重大意義。我們國家有一些被列入黑名單的,這些人一旦發生了不正常的移動或者居住地用水用電發生異常,公安部門需要第一時間實地走訪,掌握情況。

    此外,用水用電的數據是所有銀行為中小企業發放貸款的重要依據。眾所周知,中小企業的財報數據都不太真實,銀行在為他們做風險評估的時候,基本不看財報,而是看企業的用水用電數據以及交管委的攝像頭記錄的貨車進出數據,判斷企業的整體規模及信貸風險。

    所以,我再次強調大數據創新的核心是怎么樣把自己的數據拿出去支持其他行業以及如何用其他行業的數據支持自己做決策。

    大數據的商業實踐

    將大數據用于品牌商業分析的時候,有三點和以前不一樣:

    第一,我們所有的分析都是全樣的數據而不是抽樣的數據。從某種意義上講,世界上沒有全樣數據,我們所能掌握的都只是部分,但從另一個意義上講,我們團隊能夠監控到大量的電子商務及手機移動終端的數據。這些數據不再與以前做數據分析時,到某幾家店,通過某幾個產品的試用和觀察得出的數據一樣。因此大數據時代的數據分析報告,比以前更細、更高速、更高準確率

    第二,大數據的分析包括很多非結構化的數據。做移動電子商務的人會知道, 我們除了關注日常銷售、生產等結構化的數據之外,還會非常看重商品在社交媒體上的影響力如何,品牌的粉絲影響力如何。所以每一件商品的美譽度如何以及在論壇上遭遇的輿情危機等都可以通過非結構化的數據分析獲得認識。

    第三,我們所有的數據都是關聯的數據。我們要打通一個用戶、 一款產品在不同社交媒體上的購買行為、瀏覽行為及被收藏被評價行為,從而獲得更全面的認知,同時發現產品從A平臺到B平臺的商業機會。

    我建議有條件的品牌商及經營者要實現外部數據的戰略儲備。我們團隊的數據其實來自兩方面:一個是自有數據的積累,二是公開數據的爬取。現在的這些數據對于我們將來做擴展包括趨勢分析、競爭品牌的分析及了解用戶做精準營銷等意義重大。

    在了解用戶的時候,我們需要進行全面了解。我們不僅要了解他的購買瀏覽記錄,還要了解他的時間和空間軌跡等。我們給很多品牌商做過服務,你對同一個對象在不同時間點給他推送廣告的打開率可以相差10幾倍。此外,了解一個用戶的行為軌跡,也能讓你做到精準的廣告投放和店鋪選址。

    很多人在運用大數據營銷的時候,會步入邏輯結構的誤區。一般我們理解的大數據營銷是產品經理會通過思考去想像,我的產品適合什么層次的消費者,而企業的老總會思考我的產品選擇哪個明星做代言。有了這些想法之后,品牌才會根據媒體、銷售渠道及電子商務數據找到它們想要的的代言人。這樣的大數據營銷在邏輯上是不正確的,因為他太強烈的依賴于產品經理對產品的定位。

    而正確的大數據營銷是首先找到自己產品和競爭產品的已有用戶以及對這些產品表達過興趣、發表過評價的幾萬人甚至是幾十萬人。然后在通過分析這幾十萬人從事的職業、感興趣的電視節目、關注的明星、日常瀏覽哪些論壇的數據結論,選擇與品牌形象及消費定位匹配的代言人,進行點對點的精準營銷。

    在這樣的設計流程中, 產品經理和企業決策者的重要性體現在他們憑借敏銳的直覺,,將適合消費者使用的產品設計出來。一件產品問世,就像一個小孩出生,他已經是活生生的生命個體,父母已經無法再改變他。在這種情況下,父母對他的理解, 都比不上他在成長過程中自身生命力的勃發。許多父母會希望小孩子做各種事情,為小孩貼上標簽。但真正成功的父母,總是會從小孩的成長過程中看到驚喜。 同樣的每一件產品有了自己的生命力,它在面對市場的時候會遇到各種評價,我們利用這些大數據的分析能比產品經理更多知道一件產品它真正的目標用戶在哪里,它他真正需要的廣告投放在哪里。

    在這么一套新的邏輯框架支持下,給大家舉一個化妝品行業的例子。歐萊雅集團有一款價值千余元的超聲波潔面儀。當時這一款產品的產品經理找到我們,給我們提出的是針對20歲至40歲的白領女性的產品定位。超聲波潔面儀的產品在電子商務渠道上有很多同類型的品牌,我們通過數據分析得出二三線城市的中小學老師的職業群體是被他們忽略掉的群體。

    中小學老師每天接觸大量的粉筆灰塵,因此她們對潔面儀器的關注最活躍、使用頻次也最高。當我們把這個現象告訴歐萊雅的產品經理時,他們一下子就明白了這個道理。

    第4篇:商務數據分析報告范文

    一是醫藥經營企業散、小、多、亂的情況仍然存在,大多數藥品經營企業物流信息化水平處于較為落后的階段。二是第三方醫藥物流資源缺乏有效的統籌,難以支撐醫藥產業的飛速發展。在第三方醫藥物流資源遲遲不能融入醫藥流通行業的前提下,醫藥流通成本居高不下,行業凈利潤僅為1%左右。三是缺乏與醫藥流通市場需求相匹配的軟硬件及物流供應商。以醫院的院內物流為例,在醫藥分家大形勢的推動下,醫院藥房將逐漸從利潤中心轉變為成本中心,醫院物流外包的模式將逐漸盛行。在大型公立醫院動輒需要上千萬的資金投入的情況下,卻很難找到與市場需求相匹配的軟件、設備等相關服務供應商。

    因此,為促進醫藥流通行業向規模化、集約化、現代化方向發展,提高行業整體信息化水平,實現醫藥流通行業相關資源的優化配置。本文將積極通過對醫藥智能物流平臺的分析,探索基于醫藥全流程電子商務的醫藥智能物流平臺建設。

    1 平臺業務

    1.1平臺市場定位

    廣義的智能物流平臺將面向巨大的社會物流需求,按照服務的范圍可以分為全國性、區域性和園區性,按照貨物的種類可以分為消費品、大宗商品和危險品等,按照服務類型可以劃分為倉儲類、公路運輸類、港口服務等,不同的類別將對應不同的市場需求,解決不同的實際問題。然而一味追求大而全,不僅浪費平臺資源,也容易使平臺缺乏自身的特色。因此,醫藥智能物流平臺將明確的定位于服務醫藥流通的行業型物流服務平臺,提供從生產廠家到終端消費者的整個醫藥銷售流通環節的物流信息服務。平臺并不提供實體的倉儲、運輸等服務,而是以第三方的身份,以醫藥流通行業的專業背景和行業資源,通過智能化、信息化手段來整合物流資源,提升行業效率,降低流通成本。因此,與線下實體物流服務不同,智能物流平臺將為他們提供服務,而不是搶奪市場份額。

    1.2 平臺服務對象

    醫藥智能物流平臺參與主體包括業務主體、監管主體、運營主體。其中業務主體包括醫療機構、醫藥生產企業、醫藥經營企業、第三方物流企業、運輸企業、物流設備企業等。監管主體包括衛計委、藥監、社保、藥交所、交通、海關、稅務等。

    1.3 平臺服務內容

    醫藥智能物流信息服務平臺將主要提供六類的服務。一是醫藥物流行業相關信息的整理和,涉及醫藥物流供需信息、企業信息、物流績效評價信息、醫藥行業動態信息等。二是基于全流程醫藥電子商務平臺的業務協同服務,通過建立統一的編碼標準和數據交互標準,實現平臺上各用戶之間信息系統的對接和數據交換和業務協同,涉及從醫藥生產企業到醫藥流通企業、醫療機構間的訂單交互、發票交互等。三是醫藥流通監管溯源服務,涉及為行業監管部門提供藥品流向的明細、報表,確保藥品流通信息的動態監管與事后追溯。四是數據服務,從醫藥電子商務平臺及智能物流平臺的海量數據中挖掘價值信息,幫助企業發現問題和優化物流過程,提高醫藥產品流通效率。五是以物流資源為商品的在線交易撮合服務,從而整合醫藥行業物流資源,達到降低成本的目的。六是增值與延伸服務,涉及企業信息化系統開發、供應鏈金融支撐、移動客戶端應用、數據分析報告等服務于醫藥物流過程的定制化服務。

    2 平臺架構

    2.1平臺應用架構

    平臺采用4+1的應用架構,建設包括物流公共信息平臺、業務協同平臺、物流信息撮合平臺和數據分析平臺共計四個業務子平臺,以及一個政府職能部門使用的監管溯源子平臺。平臺建設一個統一門戶,并通過手機、平板、大屏幕等多種終端展示給最終用戶。平臺應用架構如圖1所示。

    (1)物流公共信息子平臺

    公共信息平臺是一個為用戶提供物流信息的展示、查詢、交換的信息管理服務平臺,是整個智能物流平臺的前臺門戶。該平臺通過網絡廣泛連接到物流企業系統、監管部門系統、醫療機構系統和智能物流其他4個子平臺,實現對運單、貨物、運力、倉儲、GIS、信用、供需、監管、統計等信息的統一管理和調度。從而達到系統互聯互通、信息規范透明、資源優化調配、監管安全高效的應用效果,滿足用戶的實際需求。

    (2)業務協同子平臺

    業務協同子平臺,以基礎數據標準和數據交互標準為基礎,以數據交換系統為核心,以云端服務為技術手段,為實現外部系統(ERP、WMS、HIS系統)與藥交所核心業務平臺(交易、結算平臺)互聯互通,生產、配送、醫療機構、藥交所三方平臺、政府監管部門間業務協同,而建設的技術支撐平臺。

    (3)物流信息撮合子平臺

    物流信息撮合平臺,通過對運力資源(航空、海運、公路、鐵路、冷鏈運輸等)、醫藥類倉儲資源(含冷鏈)、第三方醫藥物流資源、醫藥物流相關軟硬件等的資源整合,以數據分析平臺為后臺支撐,通過整體解決方案為供需雙方提供物流相關資源的信息撮合、交易服務和在線金融服務,包含撮合管理、評價管理、結算管理、在線融資等功能模塊.

    (4)數據分析子平臺

    通過數據管理后臺為用戶提供數據存儲、清洗、備份、統計、挖掘、可視化管理功能;基于智能物流各子平臺數據,通過適當的統計分析方法提供如訂單分析、庫存分析、價格分析、路徑分析等數據分析應用。為客戶提高倉儲、運輸資源的有效利用率、加強采購監管、提高庫房管理提供數據支持。

    (5)監管溯源子平臺

    監管溯源子平臺,以醫藥電子商務平臺藥品器械交易數據、智能物流平臺物流數據為基礎,以數據分析平臺為支撐,服務于三醫聯動,為食藥監局、衛計委、醫保等行業主管部門提供監管輔助服務。

    2.2平臺數據架構

    平臺數據架構分為5個數據域:交換數據、基礎數據、業務數據、管理數據、分析數據。它們之間通過搜索服務器、消息服務器交換數據,通過數據挖掘、數據分析生成數據,通過數據庫管理系統管理數據。

    (1)交換數據:包含中間庫、FTP文件、WEB服務數據,為平臺提供數據源以及數據交換。

    (2)基礎數據:包含目錄數據、支撐資源數據、元數據,提供數據標準、交換協議、基礎數據等內容。

    (3)業務數據:包含公共信息、信息撮合數據、監管溯源數據,作為平臺的基礎應用數據服務于應用子平臺。

    (4)管理數據:包含門戶管理、數據管理、平臺監控數據,提供詳盡的業務、內容、分析、交換、日志等管理方面的數據。

    (5)分析數據:包含業務分析、綜合分析、應用模型,提供詳盡的業務分析、智能分析、信用評價、監管預警數據。

    2.3平臺技術路線

    2.3.1體系架構

    平臺體系架構采用SOA(面向服務的體系結構),整體分為四個層次,分別是系統總線、服務總線、應用系統和門戶。通過將系統的不同功能模塊包裝成服務,并建立良好的接口與契約,以系統總線為統一調度,將功能有機的聯系起來,構成可直接面向用戶的應用程序。

    2.3.2開發涉及的相關技術

    (1)開發平臺及應用服務器:平臺開發延續使用當前主流的JAVA和C#平臺,依托底層應用服務器Apache Tomcat、Apache Zookeeper、.Net Framework、Nginx分布式服務。

    (2)操作系統:使用Windows 7以及Windows 10。

    (3)數據庫技術:使用Oracle 11g數據庫管理系統。

    (4)開發工具:JAVA平臺使用Eclipse作為開發工具,C#平臺使用微軟Visual Studio2010或以上。

    (5)后端開發框架:應用框架Spring、WEB框架SpringMVC、數據持久層框架Mybatis。

    (6)代碼管理及版本控制:選用SVN作為版本控制服務器,使用Maven作為JAVA平臺代碼管理工具。

    第5篇:商務數據分析報告范文

    關鍵詞:農餐對接;電子商務;模式;物流體系

    中圖分類號:F323.7;F719.3;F724.6 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2016)02-0057-02

    引言

    農業作為我國的第一產業,在保障人民生活方面發揮著不可替代的作用,農業是其他產業產生和發展的前提條件 [1] 。農產品通過傳統渠道進入餐飲企業,一般要經過農戶―區域批發市場―農貿市場零售―餐飲企業―消費者等一條或多條冗長的供應鏈,使得農產品存在流通環節過多,流通成本過高的情況。據統計,中國現有餐飲企業近500萬家。餐飲行業是一個龐大的傳統產業,但針對餐飲企業的電子商務應用還是相對薄弱的一個環節。農副產品“小生產”與餐飲企業“大市場”之間的矛盾嚴重阻礙著我國農業現代化步伐和餐飲行業持續健康發展,而“農餐對接”這一新型的農產品流通模式有利于解決這一矛盾 [2] 。

    “農餐對接”作為一種新型農產品流通方式,廣受國內外學者關注,相關研究提出了“農戶“專業化農業企業+餐飲企業”、“農戶+農民專業合作社+餐飲企業”、“農戶+農場+餐飲企業”等多種類型的“農餐對接”模式。本文基于相關學者的研究成果,構建了基于電子商務平臺的“農餐對接”模式理論模型,并提出了相應的發展對策建議。

    一、基于商務的“農餐對接”發展模式研究

    傳統農產品流通要經過農產品生產基地、產地批發市場、銷地批發市場、農貿市場、餐飲企業等環節,農產品的新鮮度受到嚴重影響,同時也增加了中間過程造成的流通費用和倉儲費用,增加了餐飲企業的原料成本。

    “農餐對接”是餐飲企業根據自身情況,采取各種形式直接從農產品生產基地采購農產品,減少中間商的參與,降低成本,實現餐飲企業與農產品生產者之間直接合作的形式 [3] 。

    (一)基于電子商務的“農餐對接”理論模型

    基于電商服務平臺的“農餐對接”模型,建立了從農產品生產基地到餐飲企業的整個生態產業鏈。通過電子商務平臺中的訂購系統、物流系統、數據分析系統等一系列功能實現生產基地與餐飲企業之間的快速、高效對接。其理論模式如圖所示。

    基于電商服務平臺的“農餐對接”理論模型圖

    餐飲企業通過電子商務訂購平臺了解農產品信息并訂購所需農產品,企業將訂單統一分析處理,確定農產品采購種類和數量,向農產品生產基地采購,在倉庫進行農產品暫時儲存和粗加工,再由物流配送部門進行包裝后配送。此基于電子商務的“農餐對接”運營系統包括:產業鏈后臺管理系統、網上訂購系統、物流配送系統、智能數據挖掘與服務系統、金融支付后臺管理系統。

    1.產業鏈后臺管理系統

    此管理系統包括農產品管理、訂單管理、會員管理、促銷管理、頁面管理、統計報表、基礎設施管理等,同時對其他系統進行監督和控制,使系統與系統之間分工合作、互補互動、協調進行。

    2.網上訂購系統

    網上訂購系統包含著大量農產品信息,餐飲企業通過網上訂購系統了解農產品信息,對服務企業下達訂購指令,將自己所需農產品的種類、數量、初加工形式、到貨期限、送貨地點等通過網上訂購系統完整反映給服務企業。

    3.物流配送系統

    物流配送系統是農產品電子商務的核心環節和支撐,對“農餐對接”具有重要作用,通過合理規劃物流作業流程,選擇物流服務方式(第三方物流或自營物流)、物流信息化等手段,為餐飲企業的供求環節打造一個實用、高效的物流配送體系。

    4.智能數據挖掘與服務系統

    智能數據挖掘與服務指利用數據倉庫、數據挖掘技術對客戶數據進行系統地儲存和管理,并通過各種數據統計分析工具對客戶數據進行分析,提供各種分析報告。通過這些數據的合理分析和運用可以使企業不斷改進發展。而長時間的數據分析可以進行下一段時間的銷售預測和對農戶生產農產品的數量、種類進行指導等。

    5.金融支付后臺管理系統

    系統與銀行、物流、短信、CA等實現相應接口,具有結算管理、交易管理、交收管理和交易中心內部管理一體化特點,功能模塊劃分細致,緊密相連。系統還具有嚴格預警和提示功能,保證交易的安全。

    (二)基于電子商務的“農餐對接”模式特征

    基于電子商務的“農餐對接”是指餐飲企業通過電子商務平臺,向農產品生產基地采購農產品的方式。基于電子商務的“農餐對接”是農產品流通體系的一種創新,是一種全新的農產品流通模型,實現了餐飲企業與農戶的對接、小生產和大市場的對接、銷售數據分析與生產指導的對接。單純的餐飲企業與農戶對接,存在著服務系統不完善的問題,這個問題制約餐飲企業與農戶的對接,阻礙著“農餐對接”的推廣和發展。

    基于電子商務的“農餐對接”服務為農戶和餐飲企業創造了一個更好的對接平臺和發展環境,使餐飲企業與農產品生產基地緊密聯系,真正實現農戶與餐飲企業間的“農餐對接”。基于電子商務的“農餐對接”服務具有以下特征。

    1.訂單式生產

    企業以往常食材的銷售量以及餐飲企業食材的需求量做大數據分析后,為農戶提供需求分析,從而有預見性地進行生產,避免了生產的盲目性。服務企業具有強大的信息處理分析系統,結合銷售數據和市場反饋信息,能對農產品需求量進行有效性預見分析,而這種預見分析正是農戶所欠缺的,每年都有大量農戶由于盲目生產造成了巨大損失。農戶為企業提供生產的農產品,為了避免出現農產品供應量不足問題,企業為農戶提供分析數據,使服務企業和農戶實現了雙贏。

    2.擴大市場份額

    網上交易平臺積累了穩定的客戶源,餐館企業可以在平臺上集中消費,系統的“集市”效應給農戶帶來了無空間限制的客戶源。網上交易平臺使農戶生產的農產品直接面向各餐飲企業,避免了農產品經過批發市場,使農產品的新鮮度得到了保障,而農戶的銷售對象從小型賣菜戶變成各地區餐飲企業,銷售對象的改變擴大了銷售量,同時減少了銷售時間。網上交易平臺經過經營推廣,可以獲得穩定的客戶源,農戶也就獲得了穩定的客戶。

    3.減少流通環節

    企業可以幫助農產品生產基地將產品直接對接到餐飲企業,減少了批發市場和農貿市場的流通環節。傳統的農產品流通一般要經過生產基地、產地批發市場、農貿市場、餐飲企業這些環節,過多的流通環節不僅造成農產品流通費用提高和農產品新鮮度受損,還會使農產品的銷售價格被一壓再壓,這種情況使餐飲企業沒有“物美價廉 ”的農產品原材料,農戶銷售的農產品價格提不上去。電商服務平臺直接取代了農戶到餐飲企業的中間過程,從農戶手中直接把農產品送到餐飲企業,使農產品新鮮度和價格能夠得到保障。

    二、基于電子商務的“農餐對接”模式推廣及發展建議

    (一)加大對“農餐對接”電子商務的政策扶持力度

    一是加大對“農餐對接”電子商務的政策扶持力度。降低“農餐對接”電子商務服務企業集團的注資門檻,綜合運用金融和財政政策手段,鼓勵這些企業的發展;建立“農餐對接”電子商務服務示范園區、示范企業,評選優秀示范企業,建立“農餐對接”示范企業專項資金,對企業自建的電子商務平臺給予一定比例的資助;在稅收方面,對“農餐對接”電子商務服務企業實行減免政策,推動“農餐對接”電子商務的發展。二是搭建和發展“農餐對接”平臺。政府支持引進國外先進技術和管理人才,搭建“農餐對接”平臺,規劃整合已有電子商務平臺。加強針對“農餐對接”電子商務平臺的配套服務建設,不斷完善農產品物流配送系統和信用與認證服務體系。

    (二)加強“農餐對接”電子商務基礎能力建設

    一是完善農餐對接信息平臺建設。基于電子商務的“農餐對接”建設重點在于建設“農餐對接”信息平臺,實現農戶、“農餐對接”服務企業、餐飲企業之間及時準確的信息對接。二是培育參與主體的電商意識。定期對農戶和餐飲企業進行“農餐對接”電子商務意識培養和技術培訓,重點面向大型農場經營者、合作社帶頭人、大型餐飲企業領導者,讓他們真正了解“農餐對接”在現代社會中具有的優勢和發展前景,提高他們的“農餐對接”電子商務意識,動員他們開展“農餐對接”工作,加快“農餐對接”發展進程。

    (三)加快發展農產品冷鏈物流

    “農餐對接”模式的推廣,物流改造是必不可少的。發展農產品冷鏈物流,暢通綠色通道,積極培育冷鏈物流龍頭企業。不斷提高聯運基礎設施和硬件建設水平,加強生產、儲存、加工、運輸、銷售各節點技術改造與升級,構建專業的冷鏈物流運作體系[4]。政府要加大對鮮活農產品流通基礎設施的建設支持力度,改善農產品運輸條件和運輸工具,鼓勵物流企業冷鏈運輸技術改造和自建冷庫、購買先進冷藏設備,保證農產品質量安全和“農餐對接”順利進行。政府也可以在農產品生產基地周圍支持建設冷庫和冷鏈加工中心,引進國外先進電子商務管理技術,促進農產品電子商務大力發展。

    (四)培育和發展新型農業經營主體

    建設新型農業經營主體是建設現代農業的重要抓手,更是發展“農餐對接”的關鍵。目前“農餐對接”模型推廣還存在諸多問題,其中,戶生產規模小和專業技術不足是制約“農餐對接”推廣的重要因素。農業的規模化與專業化經營可以為餐飲企業提供穩定的、安全的食材來源,進而促進 “農餐對接”模式的推廣。為此,應根據新型農業經營主體的特征和屬性,大力發展農民合作社、家庭農場、農業龍頭企業等不同類型的新型農業經營主體。由此,不僅提高農戶的市場談判地位,增加農民收入,還可以帶動餐飲企業的發展,從實質上真正實現“農餐對接”。

    參考文獻:

    [1] 胡碧晴.新型農產品流通模式的探究――基于“農餐對接”模式探討[J].現代經濟信息,2015,(12):352.

    [2] 王鵬飛,陳春霞,黃漫宇.“農餐對接”流通模式:發展動因及其推廣[J].理論探索,2013,(1):56-64.

    第6篇:商務數據分析報告范文

    調動數據語言,展示“分析”含量

    例1:

    有研究表明,跨國公司、企業總部的進駐,是世界城市的重要標志之一,特別是“世界500強”企業總部的進駐數量。城市發展新區在北京打造世界城市過程中,擦亮環境名片,營建“總部新居”,應該是首當其選的作為。請您參看如下數據:

    上面兩組數據顯示:“世界500強”企業總部和跨國公司總部,目前還沒有進駐到城市發展新區。未來數年,總部、“大戶”擁有數量,將是觀測城市發展新區作為的重要參照,總部、“大戶”數量越多,證明該區域的發展環境越優,產業層級越高、經濟質量越好。我們依據第二次全國經濟普查法人單位記錄和2009年GDP總量數據,試作如下觀察(數據表格略)。

    上表傳遞出來的信息是:大型企業、總部數量多,經濟總量必然就多。當然,總部、“大戶”的數量僅是一個直觀的參照值,同為“大型企業”,但規模程度不同,對經濟總量的貢獻必然不同。第二次全國經濟普查時,昌平盡管擁有“總部”屬性標識的企業92家,但達到“大戶”規模的卻不多:大型企業僅一家占1%;中型企業16家,占17%。

    欲營建“總部新居”,就要擦亮環境名片,也就是“美化”投資環境,建議采取如下措施:

    優化基礎設施(略)。

    提高服務質量(略)。

    發展“配套”行業(略)。

    例2:

    要充分利用本地悠久的歷史文化遺產,豐富的自然生態資源,通過宣傳旅游資源和發展優勢,結合區政府開展的一系列活動,如溫泉節、蘋果節等,促進招商引資及現代服務業的發展,從而帶動消費品市場快速、穩定、健康發展。

    本地區長期以來呈現低價位、低成本的競爭模式。隨著全區經濟的不斷發展,人口的不斷增長,住宿餐飲業的競爭愈發激烈。這需要企業必須加快住宿餐飲經營模式和管理水平的提升,要圍繞企業品牌做大做強,發展連鎖經營;要充分發展特色餐飲,做精做優,培育特色企業文化。要不斷創新,針對不同的消費群體,挖掘不同的消費熱點,實現差異化經營。

    技法提示:引證量化統計圖像,數據支撐建議觀點。從“技法”的角度把握,在組織“建議”文字的時候,既要思路清晰、觀點明確、措施具體、指向精準,還要有理有據、根牢基實。欲做到這一點,就要如前邊所敘,把“說理寓于建議當中”,而量化的分析語言和直觀的數據圖像,則是最好的“建議”依據。

    例1的分析主題是“北京打造世界城市,昌平應該有何作為”。建議指向是:擦亮環境名片,營建“總部新居”。在這部分建議文字中,作者引證了“世界500強”企業總部和跨國公司總部在北京區縣的落戶數據、城市發展新區范圍的第二次全國經濟普查法人單位記錄和2009年GDP總量數據,作為“大型企業、總部數量多,經濟總量必然就多”的說理依據,和擦亮環境名片,營建“總部新居”的建議支撐。使“建議”有理可信、有據可依。

    例2的建議指向為擴大商業銷售成果,第一部分提出要挖掘本地資源、依托相關活動。第二部分提出要改變低價位、低成本的競爭模式,挖掘消費熱點。說理思路較明確,但沒有數據分析來支撐建議觀點,就顯得立論根基不實了。如:本地資源和相關活動可提供多少“賣點”?若開發得當可收獲多少銷售成果?有什么數據證明本地“長期以來呈現低價位、低成本的競爭模式”?“不同的消費群體”分組數據是多少?“不同的消費熱點”如何用數據描述?

    設問細節內容,浸透思考含量

    例3:

    商務花園城市,目標非常清晰;七項支撐工程,措施非常明確。只要全區上下抓住重點把握節奏,打造商務花園城市的工程一定會有序推進。如何加快打造速度?本文試提如下淺見:

    1.提高規劃精度,統籌“花園”布局

    商務花園群落,是形成商務花園城市的剛性標志。若加快打造速度,就需提高規劃精度,統籌花園布局。在昌平轄區范圍,可以形成花園群落的面積有多少?在哪個地域確定什么形態的花園群落?具體的地域標識(范圍)、發展領域、空間布局、建筑風格、綠化方案、土地利用、招商進度、建設節奏等均應有一個圖像清晰、落點準確、節奏鮮明、操作性強的規劃方案。任何一個責任部門和操作主體,均可在各個花園群落的規劃方案上,找到自己的工作位置,看到自己的“工程項目”,從而提高實施質量,加快實施進度。

    2.細化相關措施,明確實施步驟

    打造商務花園城市,是一個系統工作,是一項長期任務,越是這樣一個目標特征,越需要細化相關措施,明確實施步驟。以“七項支撐工程”為例,每一項工程的具體工作內容是什么?任務標準是什么?任務時段有多長?責任頭緒有多少?哪個部門來承擔?具體措施是什么?不同時段的進度標準是什么?唯如此,才能使目標實施頭緒明確,責任線條清晰、實施節奏鮮明。試舉兩例(略)。

    3.加大研究力度,講求工作實效

    商務花園城市,是一個全新的目標,是一個發展的體系,若加快打造速度,就必須概念清晰、形態具體,量值準確,“抓手”到位。從這個意義上說,圍繞商務花園城市的核心要素和相關領域,還須加大研究力度,力避重概念表述,輕操作環節的現象,使任何一個目標環節都有實實在在的落腳點。試舉一例:

    構筑首都人才新高地

    人才的范圍如何界定?人才的標準如何量化?高端人才的特征和標識怎樣明確?人才的底數如何采集?人才的分布如何摸清?高端人才達到什么數量可稱之為形成了“高地”?只有上述信息準確清晰地掌握了,才有可能實施引進、培養人才的相關措施。

    除上例之外,“打造‘金十字’高科技產業走廊”、“構建產學研一體化區域創新體系”、“營造高尚城市文化”等均須加大研究力度,力求把研究成果轉化為打造商務花園城市的決策成果和建設成果。

    技法提示:深剖細問相關細節,“建議”顯示思考含量。“建議”貴在具體、貴在操作、貴在針對。在籌劃“對策建議”思路、組織“對策建議”語言的時候,一定要體現深思細慮的思考含量,思考得越深越細,“建議”越具操作效果和參考價值。有的時候,針對建議細節設計問句,是體現思考含量的最好載體。請您注意,設問不是拼湊文字,更不是故弄玄虛,而是“建議”的另外一種形式,設問雖不是答案,但卻是“建議”的具體落點。

    第7篇:商務數據分析報告范文

    關鍵詞后危機時期 中歐經貿 貿易救濟

    文章編號1008-5807(2011)05-003-01

    一、后危機時期中歐雙邊經貿關系的問題

    (一)歐盟在后危機時期對華發動貿易救濟調查次數增多

    根據商務部數據, 2010年歐盟對中國出口產品發起貿易救濟調查11起,同比增長60%。與此同時,歐盟貿易救濟的范圍也在擴大。2009年,歐盟對華7起貿易救濟調查均屬于反傾銷調查;在2010年,歐盟對華貿易救濟調查手段涉及雙反、保障措施和反規避調查。

    (二)中歐雙方在貿易政策上的分歧增多

    金融危機之后,中歐之間提交WTO爭端解決機構的糾紛增加4起,爭議集中于歐盟對華貿易救濟措施和中國的原材料出口。中國認為歐盟密集使用貿易救濟措施調查是濫用貿易救濟措施的行為;歐盟認為中國出口產品有給歐盟區相同或類似產業造成重大損害或重大損害的威脅,不滿意中國控制原材料出口的貿易政策。

    (三)中歐雙方在與貿易有關的知識產權方面也存在問題

    據商務部產業損害調查局信息,2010年7月22日,歐盟海關了《2009年扣押侵犯知識產權商品分析報告》。中國連續7年成為歐盟侵權商品的主要來源國,且位居歐盟扣押首位的產品類別眾多。《報告》指出,2009 年,歐盟海關扣押的侵犯知識產權商品的64.4%來自中國。

    二、后危機時期中歐雙邊經貿關系的對策

    (一)積極對待歐盟貿易救濟調查問題

    對于歐盟密集采取貿易救濟措施,商務部可以建立一種信息跟蹤的常設機制,以斷定歐盟的貿易救濟措施是否正當或濫用。例如對于歐盟已經根據本地域企業或行業協會的請求開展對中國某些企業出口產品的雙反一保以及反規避調查,中國商務部可以同時允許中國涉案企業和行業協會提供數據,并據此判斷歐盟貿易救濟措施是否屬于濫用,而后在中歐貿易政策中采取不同對策。其次,中國商務部應當對中國涉案企業正當貿易行為的積極應訴提供鼓勵和資源上的幫助。對于中國企業而言,由于積極應訴的費用過于昂貴,在遭受歐盟貿易救濟措施之后,往往是在歐盟委員會裁定的征稅期退出歐盟市場,只有少數企業在受到不公正的貿易救濟調查之后去聘請律師和評估師進行應訴。這種狀況在近10年來尚未得到根本改善。另外,由于歐盟尚未承認中國的市場經濟地位,在某些企業要求裁定單獨稅率時,就必須去企業實地考察并采用第三國標準或結構價值作為定案依據,這對中國企業是非常不利的。因此如果條件允許,可以設立一個中國企業應訴的專項基金,由商務部和行業協會共同維持,對于符合條件的企業,可以獲得基金支持或貸款,以避免對企業正常的生產銷售的資金鏈造成影響。

    (二)加強溝通,妥善處理中歐貿易政策的分歧

    中歐貿易政策在WTO體系中存在透明度和貿易政策評審的要求,應當繼續在WTO體系內謀求解決。中國可以在互利的基礎上,請求歐盟進一步增強貿易救濟措施的透明度,并且在上述建設完善中國企業和行業協會數據上報的基礎上,將中國是否存在補貼、中國企業出口的數據分析及其正當性告知歐盟,以便其在制定有關貿易救濟措施的政策和標準時對中歐相關行業的現狀做出客觀的評估。對于已經提交WTO爭端解決機制的反傾銷爭訟案件,中歐雙方應當共同努力,在磋商階段解決爭端,或至少在專家組階段解決爭端,保障中歐經貿關系不會因為貿易摩擦而受到較大的負面影響。

    (三)在增強知識產權保護力度的同時,維護我國企業的合法權益

    保護知識產權是我國接受包括TRIPS協定在內的“一攬子”協議中做出的承諾,針對歐盟海關扣押的中國侵權產品,我國首先應當自查,如果屬于侵權產品并原產自國內,則應從源頭上進行控制,履行作出的保護知識產權的義務。由于中歐知識產權保護的標準并不相同,難免會有認定是否侵權的分歧,雙方應當就具體標準問題進行溝通。例如有些藥品屬于“通常藥品”,其專利權已經喪失,各國均能進行仿制。但歐盟成員國海關對此控制的標準非常嚴。2009年至2010年,荷蘭和德國海關扣押印度運往巴西的仿制藥品,目前該糾紛已經提交WTO解決。我國也有類似仿制藥品出口非洲,在仿制藥品上,中歐之間應當吸取印度、巴西仿制藥品扣押事件的教訓,互相通報仿制藥品的標準并謀求共識,避免這些藥品在通關時給我國企業造成不利影響。

    三、結語

    中歐關系以堅實的共同利益為基礎,并有一些基本價值觀為保證。金融危機之后,中國和歐盟在經貿關系上出現回暖的趨勢,但也出現了特定的問題。努力擴大中歐雙邊共同利益,正確而妥善地處理后危機時期中歐經貿之間的分歧,才能推動中歐經貿關系向著穩健的方向發展。

    參考文獻:

    [1]涉及案件分別為:DS397 緊固件反傾銷案、 DS405鞋類反傾銷案、DS395 原材料出口案和 DS407 歐盟緊固件臨時措施案.

    第8篇:商務數據分析報告范文

    如果說網絡流量的高低決定了網站的當前價值,那么網絡流量統計分析的準確度則可能決定網站的未來潛力。因為通過對某網站的網絡流量進行統計和分析可以得到非常豐富的信息,比如,網站的訪問者來自哪里、他們遵循什么樣的訪問路線、哪個網頁最受歡迎等,這些對于一個網站的設計和優化都是非常重要的,當然,其前提是統計和分析是準確和科學的。

    由于網絡流量統計分析事關網站的生存和發展大計,所以,網站管理者對于網絡流量分析越來越重視。有需求就會有市場,隨著互聯網的繁榮,一個圍繞網絡流量統計分析的市場就此形成,并逐步形成了一個產業,這些公司不僅提供流量統計以及相應的分析報告,還能提供更為專業和全面的數據分析,比如為特點網站提供網站優化的咨詢服務、提供網站內廣告效果分析服務等。

    “互聯網流量統計分析是一種新興的業務,盡管已經存在一段時間了,但是直到最近一兩年才逐漸為人們所熟知。從事這項服務的公司大多數也是新興的公司。” 聯網時代(北京)科技有限公司(以下簡稱CNZZ)執行總裁張志強告訴記者。這些公司中比較活躍的有來自中國的CNZZ、好耶,和來自國外的WebTrend等。

    據張志強介紹,這項業務的需求首先來自于中小網站。因為網站需要了解來訪者是來自友情鏈接還是搜索引擎、來訪者點擊哪個網頁最多、能停留多長時間等,這些對于優化網站的布置、是否投放廣告以及如何投放廣告都非常重要。然而中小網站通常不具有開發此類功能的能力,所以會使用這種流量統計服務。 另外,也有一些大公司出于成本上的考慮愿意把這些工作交給更專業的公司。

    由獨立的第三方提供流量統計服務,還有一個好處是可以比較公正地網站的流量信息,幫助廣告客戶決定廣告的投放。在有“眼球”經濟之稱的互聯網上,流量可能決定一個網站的生死,獨立第三方的數據可以為廣告主提供一個相對客觀的評判標準。

    實際上,網絡流量統計不僅可以用來指導網站的設計和規劃,它還可以提供更為豐富的其他信息。比如,從CNZZ提供的一個網絡流量統計分析結果,就可以感受到眼下這場金融風暴的威力: 汽車類奢侈品網站的點擊率呈明顯下降,而電子商務和游戲網站的點擊率上升勢頭明顯,C2C網上購物類網站的訪問量上升最為顯著。

    采訪中張志強坦言,盡管在流量統計分析市場,已經有Google以31億美元現金收購DoubleClick,和國內的網絡廣告提供商好耶被分眾傳媒以7000萬美元現金和價值1.55億美元的分眾傳媒普通股的代價收購等成功案例,但作為一個新興市場,大多數公司的業務模式還處于探索過程中。

    第9篇:商務數據分析報告范文

    關鍵詞:商業智能;數據倉庫;聯機分析處理;數據挖掘

    中圖分類號:F272文獻標識碼:A文章編號:1672-3198(2008)02-0138-02

    1 商業智能概述

    商業智能(Business Intelligence,簡稱BI)是為提高企業運營性能和提高企業決策能力而采用的一系列方法、技術和軟件的集合。其主要目標是將企業所掌握的信息轉換成競爭優勢,提高企業決策能力、決策效率、決策準確性。

    BI的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中,提取出有用的數據,進行清理以保證數據的正確性,然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合并到一個企業級的數據倉庫里,從而得到企業數據的一個全局視圖,在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識),最后將知識呈現給管理者,為管理者的決策過程提供支持。商業智能的這個基本過程如圖1所示。

    2 商業智能核心技術

    商業智能的核心技術包括數據倉庫(Data Warehousing)、聯機分析處理(On-line Analytical Processing,OLAP)、數據挖掘(Data Mining)在內的用于統計和分析商務數據的先進的信息技術。

    2.1 數據倉庫

    數據倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失的、主要用于決策支持的數據的集合。利用數據倉庫技術可以動態將異構系統中的數據抽取集成到一起,按照單一的模式進行存儲,并通常將這些信息駐留在單個站點。其通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入處理之后加載到數據倉庫中,通過定期數據刷新來構造其內容。為用戶提供一個統一的干凈的數據視圖,為數據分析提供一個高質量的數據源。數據倉庫收集了整個企業的主題信息,因此它是企業范圍的數據存儲。對于數據倉庫中的數據,可以使用一些增強的查詢和報表工具進行復雜的查詢和即時的報表制作,可以利用聯機分析處理(OLAP)技術從多種角度對業務數據進行多方面的匯總統計計算,還可以利用數據挖掘技術發現其中的有用信息。

    2.2 聯機分析處理

    聯機分析處理(Online Analytical Processing,簡稱OLAP)是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種角度對從原始數據中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映企業維度特性的信息進行快速、一致、交互地存取,從而獲得對數據的更深入了解的一類軟件技術。它的技術核心是“維”這個概念,因此OLAP也可以說是多維數據分析工具的集合。數據倉庫建立之后,即可以利用OLAP復雜的查詢能力、數據對比、數據抽取和報表來進行探測式數據分析了。用戶在選擇相關數據后,通過切片、切塊、上鉆、下鉆、旋轉等操作,可以在不同的粒度上對數據進行分析嘗試,得到不同形式的知識和結果。OLAP側重于與用戶的交互、快速的響應速度及提供數據的多維視圖。

    2.3 數據挖掘

    數據挖掘(Data Mining)又稱知識發現(Knowledge Discovery in Database,簡稱KDD),是從大量數據中抽取有意義的、隱含的、以前未知的并有潛在使用價值的知識的過程。

    在數據挖掘技術中常用的數據模型有:①分類模型,是根據商業數據的屬性將數據分派到不同的組中;

    ②關聯模型,主要描述一組數據項目的密切度和關系;

    ③順序模型,主要用于分析數據倉庫中的某類同時間相關的數據,并發現某一時間段內數據的相關處理模型;

    ④聚簇模型,當要分析的數據缺乏描述信息,或者是無法組織成任何分類模式時,可以采用聚簇模型。聚簇模型是按照某種相近程度度量方法將用戶數據分成互不相同的一些分組。組中的數據相近,組之間的數據相差較大。

    數據挖掘注重自動發現隱藏在數據中的模式和有用信息,盡管允許用戶指導這一過程。OLAP的分析結果可以給數據挖掘提供分析信息作為挖掘的依據,數據挖掘可以拓展OLAP分析的深度,可以發現OLAP所不能發現的更為復雜、細致的信息。

    3 商業智能的典型應用

    商業智能作為一種企業信息集成解決方案,為企業不同的應用系統。如企業資源規劃(ERP)、客戶關系管理(CRM)、供應鏈管理(SCM)、辦公自動化(OA)、電子商務(E-Commerce)以及外部環境掃描(Environmental Scanning)等系統之間架起了互通的橋梁。同時,這些信息化系統也為商業智能提供了數據源。商業智能的典型應用包括經營分析,戰略決策支持,績效管理, 異常處理等。

    3.1 經營分析

    經營分析包括經營指標分析、經營業績分析和財務分析三部分。經營指標分析是指對企業不同的業務流程和業務環節的指標(利潤率、銷售率、庫存量、單品銷售情況及所占營業比例、風險采購和庫存評價指標等)進行搜集和分析。利用商業智能管理技術可以對這些指標進行科學的組織和分析,形成一個能反映企業整體情況的數學模型。這樣通過觀察總指標并設置告警,能獲得整個企業的經營狀況。

    經營業績分析是指對各部門的營業額、銷售量等進行統計,在此基礎上進行同期比較分析、應收分析、盈虧分析、各種商品的風險度分析等。經營業績分析有利于企業實時掌握自身的發展和經營情況,有利于企業及時調整經營業務、化解經營風險。

    財務分析是指對企業財務數據中的利潤、費用支出、資金占用及其他具體經濟指標進行有效分析。通過財務分析,可以及時掌握企業在資金使用方面的實際情況,為及時調整和降低企業成本提供數據依據。

    3.2 戰略決策支持

    在經營分析的基礎上,將各類數據、信息進行高度的概括和總結,然后形成供高級決策者進行戰略決策時參考的企業經營狀況分析報告是商業智能的優勢所在。商業智能對戰略決策的支持,表現在以下幾個方面:

    ①在公司戰略決策支持層面上,可以根據公司各戰略業務單元的經營業績和經營定位,選擇一種合理的投資組合戰略;

    ②在業務戰略決策支持層面上,由于商業智能系統中集成了更多的外部數據,如外部環境和行業信息,各戰略業務單元可據此分別制定自身的競爭戰略;

    ③在職能戰略決策支持層面上,由于來自于企業內部的各種信息,源源不斷地輸入進來,相應地可以提供營銷、生產、財務、人力資源等決策支持。

    3.3 績效管理

    商業智能技術能夠從企業各種應用系統中提取出各種基礎績效指標與關鍵績效指標(KPI, Key Performance Indicator)。為了考核員工的績效,企業可以先將希望員工要做的工作進行量化,然后借助商業智能工具,管理人員可以追蹤、衡量和評價員工的工作績效,引導員工的思想方向和行動與企業的整體目標保持一致。

    3.4 異常處理

    它是商業智能數據挖掘應用的典型事例,通過發展曲線企業及時發現市場和顧客異常情況,快速采取措施,降低企業風險提高企業收益。如信用卡分析,銀行、保險等行業的欺詐監測等。

    4 商業智能的發展趨勢

    隨著商業智能市場的日益成熟,2007年商業智能領域,仍然是上升的趨勢。在所有發展中有三個發展趨勢將對未來技術產生巨大的影響。

    4.1 BI公司的合并

    目前,人們不得不面對商業智能市場的劇烈震蕩,每個商業智能公司都狼吞虎咽般的收購小公司,這些收購可以分為三類:

    ①數據質量廠商被收購。②企業信息集成廠商也被收購或者成為其它BI供應商的戰略聯盟。③小廠商在出名前已經被收購。

    這些收購使得BI廠商鞏固了商業智能解決方案,讓實施變得更簡單。一個廠商的界面讓人更容易接受。這是毫無疑問的“一站式”方案。

    4.2 從戰略型的BI到操作型或者實時型的BI

    目前,企業日益要求減少從發現問題到采取行動的反應延遲,這大大推動了BI分析應用的發展。根據決策專家的觀點,這種反應的延遲有三個組成部分。數據準備的延遲(獲取要分析的數據的時間),分析延遲(通過分析得到結果的時間),決策延遲(理解分析結果并且采取行動的時間)。對于操作型的BI這三種延遲幾乎可以減少到忽略不計,是非常有意義的。

    為了減少數據準備的延遲,可以采用EII技術開發虛擬BI組件,包括虛擬操作數據存儲(ODS)和數據集市。

    為了減少分析的延遲,操作型分析引擎中的企業活動監控(BAM)能及時的讓業務人員看到分析結果,并且超出值域時發出報警。

    關鍵績效指標(KPI),每隔幾個小時或者更頻繁的發送給業務人員,整理當前的操作型結果并且在企業門戶以儀表盤的形勢展現出來,給業務人員深入分析關鍵事件的機會。

    分析和展現操作型數據是非常有意義的,但是商業智能中不是所有數據都要包括。所以應該非常仔細的評估實時分析的數據。完全理解業務需求,才能找出海量數據中真正需要的那一小部分。

    4.3 更成熟的數據分析和展現技術

    起初,BI只有簡單的報表和查詢,然后有了多維分析。現在有了更復雜的方向,那就是使用數據挖掘進行深入分析,支持自定義查詢的統計方法和技術,不規則的查詢。

    這些技術提升了預測分析和決策能力,并且可以嵌入到操作流程中。目前有些公司能夠實施操作型或者實時BI,給前臺人員訪問分析結果的能力,他們的日常業務都可以與數據的分析相結合。

    但是值得我們注意的是,在實施過程中應該采取企業級的BI架構和技術,否則一定會遇到混亂。操作型的BI也需要徹底的理解業務流程以及變化,離開了這些需求,BI實施就不可能深入到最有價值的地方。

    參考文獻

    [1]李澤海,孫吉貴,趙君.商業智能技術與應用分析[J].吉林大學學報,2003.

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