商务数据分析与应用,商务数据分析与应用是干什么的
来源:择校网 时间:2025-01-08 12:26:40
一、商务数据分析与应用专业是什么
1、商务数据分析与应用专业是中国普通高等学校专科专业,属电子商务类专业,基本修业年限为三年。
2、商务数据分析与应用是通过对一切商务活动产生的数据进行收集、整理、分析,从而对商务数据活动产生支持的一门应用型学科,主要研究数据分析与网络贸易两方面的知识,要求学生掌握商务数据分析的基本知识和现代信息技术技能,能够根据数据分析结论提出针对性建议。
3、商务数据分析与应用专业主修课程包括《管理学》、《市场调查与预测》、《电子商务》、《数据可视化》、《商务数据采编》、《营销决策》、《网络营销》、《商务谈判与沟通技巧》、《管理信息系统》、《大数据应用技术》。
4、商务数据分析与应用专业毕业生适合在电子商务或其他企事业单位从事商务数据搜集、整理、分析与应用、数据化运营与管理等工作,就业岗位为数据采集员、客户数据管理专员、平台运营专员、数据分析师、数据分析经理、电子商务主管、运营主管、电子商务经理等。
二、想问一下商务数据分析与应用和电子商务有什么区别
1、商务数据分析与应用专业的毕业生往往会集中在数据分析岗位(电子商务运营等商务数据分析该专业主要学习
2、商务数据分析与应用专业通常是以电子商务专业为基础进行打造的,也可以说是电子商务专业为了适应大数据时代而打造的新型专业,课程内容涉及到统计学、计算机和电子商务三大块内容,也会涉及到一些管理类课程。在就业岗位方面,该专业依然以电子商务领域的相关岗位为主,但是加强了数据分析能力。电子商务领域在大数据时代会释放出一些基于数据分析的岗位,而这些岗位往往就是商务数据分析专业毕业生比较适合的岗位。
3、电子商务专业搜集与整理、电商平台网店运营与管理、网络营销数据分析与应用等知识与技能。培养能够在企业电子商务活动中从事网站或平台店铺基本数据分析、网络营销流量分析工作的高级技术应用型专门人才。
三、商务数据与应用学什么
包括云计算、大数据基本知识,统计调查与分析方法知识,统计与分析软件性能知识,电子商务网站运营知识、网络营销知识等。
本专业毕业生适合在电子商务或其他企事业单位从事商务数据搜集、整理、分析与应用、数据化运营与管理及自主创业等工作。
初始就业岗位主要包括:数据分析专员、数据分析师、平台运营专员、电商运营助理等。经过3-5年工作经验积累后,可向具有管理职能和综合业务职能的岗位发展,主要包括:数据分析经理、运营主管、电子商务主管、电子商务经理等。
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析人员的分析观点,使分析结果一目了然。
采用校企联合模式,校企双方发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。
四、商务数据分析与应用是干什么的
商业数据分析以大数据为背景,以商务经济管理活动中的问题为对象,综合运用统计学、应用数学、管理科学(运筹学)、计算机软件应用和编程、数据挖掘、机器学习等学科知识,对商务经济管理活动中的数据进行处理,以实现数量化认知、预测分析和优化决策的目的。
2.数据分析对商业价值体现主要分为以下四个方面:
客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。模拟现实环境,发掘新的需求同时提高资的回报率。加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
五、商务数据分析与应用就业方向
商务数据分析与应用是一个非常热门的领域,有着广泛的就业机会和职业发展前景。以下是一些可能的就业方向:
1.数据分析师:这个角色涉及收集、处理和解释大量数据来提供商业洞察力。数据分析师通常需要具备统计学、编程和数据库管理技能。
2.业务智能开发人员:这个角色涉及使用商务智能工具(如Tableau或Power BI)设计、构建和维护报告和仪表板。该职位通常需要对SQL查询语言以及ETL(提取、转换、加载)过程有深入了解。
3.数据工程师:这个角色涉及设计、构建和维护数据基础架构,包括数据库、数据仓库和ETL过程。该职位通常需要深入了解大型分布式系统、云计算和编程技能。
4.业务分析师:这个角色涉及使用数据来理解商业问题,并提供战略建议。业务分析师通常需要具备商业洞察力、统计学知识和沟通技巧。
5.机器学习工程师:这个角色涉及开发机器学习模型来自动化决策或预测未来趋势。
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