电商网站如何做数据分析
你可以试试淘宝的魔镜直通车，或者把自己的收集的数据使用大数据魔镜进行可视化的分析，这两个是不一样的产品，魔镜的直通车是淘宝用的，大数据魔镜是阿里出来的团队做的，的大数据可视化分析工具，后者包含免费的云平台版，同样免费的离线安装的基础企业版，收费的标准企业版，高级企业版，支持大数据分析处理的hadoop版。两个工具根据你的不同的需求选择。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。
电商企业如何做大数据_电商大数据方案
电商企业如何做大数据_电商大数据方案
大数据在电商行业有哪些应用
大数据在电商行业的应用如下：
1、创新服务。将大数据分析出的结果应用于电商销售的各个环节，根据消费者消费过程提供的数据进行分析，研发更加适合消费群体的个性化电商服务模式。
2、优化资源配置。反推前端对其影响较重要的因子，对这个因子的提升也会相应后端交易量的提升。（如点击量与交易量的关系，点击量是前端，交易量是后端）。
一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析
觉得团队要想做好数据分析，要做到这些：
1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起，所有数据都很分散，每天都要花很多去各个看数据，浪费时间，要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态，快速响应，及时调整策略。
2、所有的历史数据都能集中存储，因为数据是很宝贵的。
3、处理、分析数据的速度要快，要是每天花一堆时间在处理、分析数据上，那你还有什么时间去调整业绩呢。
但是个人的力量是有限的，把这些工作外包除去，比如创因科技，可以帮你管理电商类的大数据。
电商如何利用大数据变现？
你好，我是一个电商资深从业者，国内电商和跨境电商都有接触，如果大家有需要，可以加入我的跨境电商和国内电商圈子，大家一起赚钱发财。
关于电商如何利用大数据变现这个问题？我将他分成了四步来进行。
首先你的知道所谓大数据是什么？
其次你需要分析你需要的数据，
再次才是抽出你适合的数据利用
是利用你的数据进行变现。
那么我们先说一下所谓大数据是什么？
其实作为电商从业者，大家都经常会说大数据这个词，并且好像在这几年这个都是一个和热词，但是所谓大数据，给人的概括是太广泛了，反而让人落入了一个概念化和很抽象的一个感觉，变的很虚，好像有用，其实也没用。
其实大家搞电商，大家把大数据放在自己需要和需求的数据，不要盲目去追求过多过广泛的数据，因为很多数据出来是对你来说只是参考作用，或者根本没用，没必要花那么多时间在这些数据中，更应该把数据做精做准，
所以，我认为的大数据，就是行业上和销售是我们需要的一些数据就可以。
其次你需要分析你需要的数据
好了，我们知道了自己需要的数据后，那么我们怎么去收集和分析这些数据呢？那要看你的职位和领域了，如果你是一个销售人员你必须收集客户的点击数据和收集够卖数据，还有跳出率，客户的年龄段，那些是卖的，什么价格段卖，销售的季节性，销售的流量高峰期，广告推广的数据等等。这些都需要你去分析和每天必须要处理的数据。
而还有一些数据也需要做，比如你竞争对手的销售数据，爆款数据，单价数据，这些都是要到处收集的，当然还有很多很多。这些数据都需要长期的积累下来的。
再次才是抽出你适合的数据利用
这个就是重点了，其实这里就是把收集回来的数据，就是整理分析。要不你收集回来的数据，其实根本都是一盘散沙，不成系统。而这些整理，需要你有专业的角度，利用不同的工具例如EXE，或者软件去整理出来。针对性的得出一些趋势，销售动向，行业发展，价格销售优先，或者潜在的发展空间等等资料，这些资料就是反过来给你一些新的启发。
是利用你的数据进行变现。
这是数据利用的一步，那么怎么变现呢？变现的方法有很多种，比如你拿到了销售数据，你可以针对客户的经常买的价格，经常买的产品，经常什么时候登录，经常利用什么折扣购买，还有就是新产品客户更需求一些什么样的东西，而客户期待需要什么东西，为什么东西会愿意付多少钱。
拿着这些数据，针对性的去执行你的产品和销售，并且尽快的落实下去，在落实的其中再次收集数据，这样就会用新的循环了。
当然由于电商行业太广太大，我也是举例而已，大家有更好的可以评论区留言，互相探讨一下。
小型电商如何进行大数据分析？
看你要分析哪些数据，又想得到怎样的运营效果。比如说你要提升网店的流量，提升转化率，那么你就要去分析从用户点击网页到终下单购买，甚至签收（不退换货）每个环节的有效转化率；你要分析用户从不同终端进来的数据，分析不同平台广告投放的效果等。如果要看实际的电商大数据可视化分析，也可以去奥威软件的BI报表体验中心看看，那里有用虚拟数据制作的电商大数据可视化分析报表。或者你可以去了解下奥威软件的BI电商解决方案。
"大数据"时代到来，电商行业企业该如何应对？
电子商务大数据伴随着消费者和企业的行为实时产生，广泛分布在电子商务平台、社交媒体、智能终端、企业内部系统和其它第三方服务平台上。电子商务数据类型多种多样，既包含消费者交易信息、消费者基本信息、企业的产品信息与交易信息，也包括消费者评论信息、行为信息、社交信息和地理位置信息等。
想要将各个渠道来源的数据进行整合，就必须要深度分析和挖掘，形成智能化和快速化的数据化运营体系！
然而对于中小企业来说，数据化运营困难重重：
1、海量数据处理难：电子商务系统产生了海量数据且数据增长速度越来越快，导致数据查询及报表生成速度变慢，使用率也不高。
2、管理人员认知难：大多数传统ERP系统，订单系统，运维系统，供应链系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性，交互性低，管理者难以对全院数据有很好的认知。
3、管理决策难：不能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，只能通过运营部门、订单部门，供应链部门的统计报表及各个离散系统中的统计报表进行管理决策。
数据类型及来源的多样性、数据产生与分析的实时性、数据的低价值密度等复杂特征日益显著，使用敏捷BI来协同运作成为了电商行业从业者无法避开的难题。
不过对于很多有潜力发展壮大但目前预算还不足以支撑购买企业级BI产品的电子商务公司来说，依然有不少可以选择的产品，这里比较：Yonghong Desktop
桌面智能数据分析工具Yonghong Desktop
之所以永洪BI不仅仅是因为它是国内完成全场景闭环的免费BI产品，更是因为永洪科技即将推出的同样免费的服务端产品，这两款产品完成了整个数据处理、分析与分享的闭环。
对于管理层和决策层来说，数据分析平台能够洞察全企业的状况。
对于业务部门来说，数据分析平台能满足实时探索的分析需求。
对于个体工作者来说，数据分析平台能做到秒级响应，基于明细数据能够帮助个体提高工作效率。
懂行的业务大神或者数据分析师可能已经在使用各个品牌BI产品了，作为电子商务企业，顺应数据化转型进程是企业能够保持生命力的重要动力。从产品本身来说，目前的业内市场主要比拼的是业态和服务，对于企业用户来讲，尤其是电子商务企业来讲，关键点在于如何能够完成使用场景的适配，让数据化成为企业运营的习惯性动作。
全球数据量正呈现出前所未有的爆发式增长态势，“大数据”时代下掌控数据才能带领企业不断前进，与君共勉。
大数据在电子商务中应用体现在哪些方面
1、通过大数据进行市场营销
通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。
通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。
实现电子商务平台或是企业营销的高效化。
在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。
2、实现导购服务的个性化
对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些和导购服务。
通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。
针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的和导购服务。
大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。
针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。
对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。
这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。
3、为商家提供数据服务
大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。
这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。
扩展资料：
大数据的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。