本文目录一览：

• 1、顺丰速运与外资快递巨头的分析 边个可以帮我啊。
• 2、金融危机下B2C电子商务的SWOT分析（优势劣势机遇威胁）
• 3、传统物流怎么向现代物流的转化
• 4、数据分析需要掌握哪些知识?

顺丰速运与外资快递巨头的分析 边个可以帮我啊。

首先你懂不懂快递是什么东西，如果你都不知道快递搞的是个神马玩意，那一切都是浮云了

所以建议你自己可以是试着去寄几个快递，有体验才能出报告。不想花钱的话就去淘宝买东西的时候顺便走你想要体验的公司也是方法之一。

可以给个框架给你，内容你自己填。

一，顺丰及各外资快递在中国的发展简介。

二，各快递公司的产品及相互比较，

（1）价格（2）速度（3）安全性（4）网点（5）其他增值服务等等

这些在各公司官网都可以查询

三，重点分析一下你想要说明的那个公司的SWOT，就是优势劣势机会和挑战等等

四，总结一下未来的发展趋势。

大概这样就可以交了。

金融危机下B2C电子商务的SWOT分析（优势劣势机遇威胁）

你好，以下SWOT分析为个人观点，仅供参考！

S（strengths）优势：

对消费者

1.价格便宜

2.货物量集中

3.参考对比度高

4.相对方便，只需在家就能购物

5.俭省大量时间

对于企业

1.减少中间代理层级环节，降低成本

2.客户集中度强，不必要遍地开分店来提高销售额！而可以做到一店全国统销

3.无须货物量，不必要向实体店那样占用大量货物摆设空间，节省开支，降低成本

4.由于金融危机的爆发，人们收入的减少，而实体店因为环节步骤烦琐，步步都要开支，导致累积成本过高，而本来没有发生金融危机的时候，因为人们相对收入稳定，而宁愿去实体点，因为实体点风险小，质量有保证！虽然价格高，但是也没关系，但是金融危机的爆发，收入的减少，使得人们喜欢网上购物！企业可以利用这点开展电子商务模式！

W（weaknesses）劣势：

1.因为网上品牌多，导致可能本品牌会淹没大海！销量提不上去！

2.因为现在中国的B2C的发展，还在起步阶段，一些重要的服务模式并未完善，比如说送货，也就是电子商务物流模式的担忧！

3.客户信任度问题！如何提高客户对电子商务的产品的信任度，是关键！

4.因为网上货物的集中度强，参考对比度强，导致企业的竞争力加大！如意触发价格战，对彼此都不利！

5.开设成本低，不像实体店扩张需要付出大量资金！

O（opportunities）机遇

1.金融危机下，电子商务受到大众喜爱，企业可以趁此背景开展企业专门的电子商务网站，或者加盟专业的高人气的电子商务网，设立专柜进行销售！这样是一举四得！

第一可以在金融危机下，销量下降，定单减少的情况下，提高公司额外销售网点！

第二，在金融危机下，高人群关注电子商务的情况下，发展电子商务，对公司以后在电子商务领域有一席之地！

第三，能够在电子商务实践中得出经验，如何更好的建设企业的电子商务销售模式

第四，长期以往，拉拢客户，建立知名企业形象！

T（threats）威胁

1.电子商务的开设，需要投资，如果在金融危机下，开设没有像预期那样成功，可能面临投资失败，投资资金浪费等因素

2.开设电子商务，可能会给已有的实店经销商代理商一打击，减少他们的销售额，导致他们对本公司失去进货信心，失去老客户！

3.容易对本公司的实体店的价格产生冲击，因为网上价格毕竟比较优惠，会导致实体店客户流失！导致公司旗下产品价格不稳定！

传统物流怎么向现代物流的转化

提高企业本身以及与客户之间的信息共享，物流资源利用率，要让自己的公司往现代化道路上走，必须swot分析自己，整合自身企业各环节的流通，努力提高物流企业内部的信息流通度，以及提升与客户；战略合作者的信息共享，除此之外，还要招纳贤才，还要做好现代企业管理，最后提醒一下可以学习行业的领先者。比如供应链上的出色企业宝供；wal-mark;国内社会物流如嘉里物流，中远，德邦，快递如顺丰，UPS,DHL,FEDEX，就这样了

数据分析需要掌握哪些知识?

数据分析定义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

数据分析分类

数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析常用方法

1、PEST分析：

是利用环境扫描分析总体环境中的政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）与科技（Technological）等四种因素的一种模型。这也是在作市场研究时，外部分析的一部分，能给予公司一个针对总体环境中不同因素的概述。这个策略工具也能有效的了解市场的成长或衰退、企业所处的情况、潜力与营运方向。一般用于宏观分析。

2、SWOT分析：

又称优劣分析法或道斯矩阵，是一种企业竞争态势分析方法，是市场营销的基础分析方法之一，通过评价自身的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、外部竞争上的机会（Opportunities）和威胁（Threats），用以在制定发展战略前对自身进行深入全面的分析以及竞争优势的定位。而此方法是Albert Humphrey所提。

3、5W2H分析：

用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目具体：

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？

（3）WHO——谁？由谁来做？

（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？

（5）WHERE——何处？在哪里做？

（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？

（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

4、7C罗盘模型：

7C模型包括

（C1）企业很重要。也就是说，Competitor：竞争对手，Organization：执行市场营销或是经营管理的组织，Stakeholder：利益相关者也应该被考虑进来。

（C2）商品在拉丁语中是共同方便共同幸福的意思，是从消费者的角度考虑问题。这也和从消费者开始考虑问题的整合营销传播是一致的，能体现出与消费者相互作用进而开发出值得信赖的商品或服务的一种哲学。经过完整步骤创造出的商品可以称之为商品化。

（C3）成本不仅有价格的意思，还有生产成本、销售成本、社会成本等很多方面。

（C4）流通渠道表达商品在流动的含义。创造出一个进货商、制造商、物流和消费者共生的商业模式。作为流通渠道来说，网络销售也能算在内。

（C5）交流

（C6）消费者

N = 需求（Needs）：生活必需品，像水、衣服、鞋。

W = 想法（Wants）：想得到的东西，像运动饮料、旅游鞋。

S = 安全（Security）：安全性，像核电、车、食品等物品的安全。

E = 教育（Education）：对消费者进行教育，为了能够让消费者也和企业一样对商品非常了解，企业应该提供给消费者相应的知识信息。

（C7）环境

N = 国内和国际：国内的政治、法律和伦理环境及国际环境，国际关系。

W = 天气：气象、自然环境，重大灾害时经营环境会放生变化，适应自然的经营活动是必要的。像便利店或是部分超市就正在实行。

S = 社会和文化：网络时代的社会、福利及文化环境理所当然应该成为考虑因素。

E = 经济：经济环境是对经营影响最大的，以此理所当然应该成为考虑因素。7C罗盘模型是一个合作市场营销的工具。

5、海盗指标法AARRR:是互联网常用的“用户增长模型”，黑客增长模型：

Acquisition：获取用户

Activation：提高活跃度

Retention：提高留存率

Revenue：获取收入

Refer：自传播

数据分析常用工具

日常数据分析用的最多的还是办公软件尤其excel、word、ppt，数据存储处理可能用到一些数据库结合access用，另外目前一般公司小型关系数据库用mysql的还是比较多免费、轻量级，还有较多的也在用pg。

其次分析师是用一些专业的分析软件spss，sas，自助分析用的BI软件平台如：finebi、tableau等。

finebi

其实想强调的是分析师40%-60%的时间可能会花在数据的获取、处理和准备上，所以最好能会点sql，个人觉得对于分析师与其去了解数据库，不如好好去学下sql，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型数据库包括一些开源的数据库甚至各公司内部的数据平台都对它有良好的支持。最后对于第三方的一些数据收集或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析可以用finebi。

数据分析流程

有了 这些基础的理论和分析方法后，接下来具体的分析流程可参考：

1.提出问题（需求） 2.结论/假设 3.数据准备 4.数据分析 5.报告生成 结论验证。

我们按照如上的分析步骤来个示例：

XX产品首销，哪些用户最有可能来购买？应该给哪些用户进行营销？

第一步首先是提出了问题，有了需求。

第二步分析问题，提出方案，这一步非常重要，正如上面提到的第二三类的数据分析本身就是一个假设检验的过程，如果这一步不能很好的假设，后续的检验也就无从谈起。主要需要思考下从哪些方面来分析这个问题。

可以从三个方面：（PS：这里对于一些常规的属性比如：性别、年龄、地区分布了这些基本，老大早已心中有数，就不再看了）

1.曾经购买过跟XX产品相似产品的用户，且当前使用机型是XX产品上一或几代产品，有换机意愿需求的。

2.用户的关注程度用户是否浏览了新品产品站，是否搜索过新品相关的信息，是否参加了新品的活动。

3.用户的消费能力历史消费金额、历史购机数量、本年度购机金额、本年度购机数量、最近一次购机时间及金额等。

第三步准备数据：

创建分析表，搜集数据 这一步基本是最花时间的，这时候就是考量你的数据平台、数据仓库的时候了，仓库集成的好，平台易用的话时间应该不用太长。

第四步数据分析：笔者是把数据导入到finebi进行分析的，也可以用python，其实用excel也非常好，只是笔者对excel的有些处理不是很擅长。

第五步就是图表呈现，报告的表达了，最后我们验证得到的一个结论就是：购买过同类产品，关注度越高，复购周期越近的用户越最容易再次复购。

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