如何做电商数据分析
目前我也从事数据分析，主要用到的是数据表；主要是提供一些报表供参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。
如何评测电商搜索结果分析_电商搜索算法
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据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。
电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：
1. 建立完整的数据体系
2. 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题
3. 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进
一、首先建立数据体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：
1. 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据
2. 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据
3. 社交媒体：社交媒体后台数据
4. 展示类广告投放 广告投放平台数据 等
从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题
三、提出解决方案
根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。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。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；
市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；
经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；
经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）
洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台
如何做电商数据分析
电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：
建立完整的数据体系
对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题
针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进 一、首先建立数据体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：
搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据
搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据
社交媒体：社交媒体后台数据
展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析
从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题
三、提出解决方案
根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。
电商怎么做数据分析
电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；度拆解法；对比分析法；设检验分析法。
1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。
2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过Politics，经济Economy，Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。
3、度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的异。
4、对比分析法：通过对比找异，从而业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。
5、设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出设，收集证据，得出结论。
如何做电商数据分析
电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：
建立完整的数据体系
对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题
针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进 一、首先建立数据体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：
搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据
搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据
社交媒体：社交媒体后台数据
展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析
从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题
三、提出解决方案
根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。
目前我也从事数据分析，主要用到的是数据表；主要是提供一些报表供参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。
据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。
电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。
电商数据分析是指针对我们再电子商务过程中获取的数据进行数据分析来指导自己做出政策的决策。如何做电商数据分析首先是你得知道自己想做数据分析的目的是什么，然后在针对完成该目的需要哪些方面的数据，再对这些方面的数据进行分析，从而发现存在的问题，然后解决问题，达到完成目的。
也是学徒级别，学习中！
如何进行电商网站数据分析?
一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。
其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。
后，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。
电商数据分析有哪些方法?
1、市场分析 有市场需求的产品，即使产品品质很好也是没有前(钱)途的。虽然目前淘系电商推广渠道多样化了，但是到目前为止绝大多数客户仍然是通过搜索找到需要的产品。所以如果你产品相关的在淘宝上搜索量过少，至少说明当下是不太适合在淘宝上销售。
2、同行分析 做生意是一定要研究对手数据的，可以这么说，在当下电商运营中，同行的信息应该是有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在和分析同行的店铺。
3、分析自己店铺 数据是店铺问题诊断的基础，当我们的店铺出现问题，比如说流量下滑、转化率下滑，这肯定是有原因的，绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概，我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析，如果不经过这一步，你只是主观上分析的话，很容易出错。
如何对电子商务数据进行分析？
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6.市场营销活动指标，主要某次活动给电商网站带来的效果，以及广告的投放指标。
7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。