做电商要看哪些数据？
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
电商销售相关数据 电商销售数据表
电商销售相关数据 电商销售数据表
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。
电商销售数据分析案例(Oracle)
数据来源于Kaggle的电商数据集 The UCI Machine Learning Reitory ，英国在线零售商在2010年12月1日到2011年12月9日的在线销售数据，该电商公司主要以销售各类礼品为主，多数客户都是批发商。
使用Oracle 对数据进行处理与清洗，通过RFM模型、复购率、消费生命周期等对用户维度进行分析，利用ABC分类、退货率等维度展开剖析，结合Excel图表进行可视化展示，为精准营销与个性化服务提供支持。
根据分析目的选择字段，数据集共8个字段，如果表格字段较多，视情根据分析目的的需要选择合适的字段。
创建备用表new_ecommerce，将旧表的数据去重添加进备用表。原有数据541909条， 去重后数据536641条，删除重复值5268条。
检查缺失值
CustomerID存在缺失值135037条，Description出现缺失值1454条。数据都很大，不可能全部删除。Description产品描述不是项目分析，不用处理。
在实际工作中，像CustomerID客户ID缺失，首先找业务部门或者数据来源部门确认信息并且补上。本项目只有单一数据，无法找到相关人员确认，暂且把NULL值替换为0。
5.1检查日期是否在范围内（2010年12月1日到2011年12月9日）
交易成功，销量不可能为负值或零值。如果销量为零或者负值情况，那么需要和业务/数据来源部门确认具体的原因。这里设出现负值是客户退货情况。
检查发现交易销量小于0的编号大都是"C”开头的，有部分异常销量小于0但不是以"C"开头，这里做删除处理。
检查发现有单价为0的免费单，共计1174。暂且不分析免费单，直接删除免费单的数据。
检查发现两笔坏账，单价都是负值，故把它删除。
根据分析目的，我们处理InvoDate日期数据。这里只做日期分析，不分析小时分钟，故转换为日期格式。
根据分析目的，本次分析将采用RFM模型
在RFM模式中：
R：近一次消费时间（近一次消费到参考时间的间隔）
F：消费的频率(消费了多少次）
M：消费的金额 （总消费金额）
一般的分析型RFM强调以客户的行为来区分客户。
根据近一次消费与客户数的分析结果显示长的天数是373天，短0天；80%的客户在200天内都有交易记录，说明客户忠诚度不错。
分析显示，10次交易记录以内的客户占绝大部分，说明客户是很认可产品和服务。
在2010年12月1日到2011年12月9日期间，交易金额主要集中在 1000英镑以内和1000-3000英镑这两个范围内。
分析发现，该电商平台总交易客户数4372位。交易客户中，一般发展客户（可以说是新客户）多，占总数的34%，其次是一般挽留客户(流失客户)29%，重要发展客户22%，重要价值客户10%，重要挽留客户5%和重要挽回客户0.16%。
每月新客数量及其占比
每月的新老客户的销售数量与销售金额
用户生命周期 = 近一次购买时间 - 次购买时间
商品退货分析
结合ABC分类进行分析，选取退货率大于均值且为A级的商品（主要是综合上文提及的ABC分类和退货率计算，通过创建view的形式进行联结后筛选，创建退货率视图为view_return_rate，ABC分类视图为view_class），这里筛选出64个商品。
各省电子商务销售额
各省电子商务销售额是指各个省份在电子商务领域内的销售额统计数据，随着电商行业的不断发展，电商销售额占比也越来越高。据新数据显示，我国电子商务市场规模持续快速增长，年销售额已达到17.9万亿元。其中，江苏、广东、上海、山东、浙江等省份的电子商务发展为活跃，电商销售额占比，尤其是以广东省为代表的南方城市，电子商务市场销售额一直保持着国内领先地位。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
电商市占率排名
2021年国内电商平台市场份额来了！京东3.2万亿，占20%阿里8.5万亿，占53%拼多多2.4万亿，占15%电商8000亿，占5%快手电商6800亿，占4%得物800亿，占0.5%唯品会1900亿，占1.2%苏宁易购0亿，占1.6%可以近日，相关机构披露了2021年电商零售平台市场份额，市场占比前五名的分别为：淘宝—51%、京东—20%、拼多多—15%、电商—5%、快手电商—4%,剩下不到5%的市场
2021电商市场占有率
据报告数据显示，2021年，全国电子商务交易额达到42.3万亿元，同比增长19.6%，其中商品类交易额31.3万亿元，服务类交易达到11万亿元。商报记者从现场获悉，今年全国网上零售额达2021年国内电商平台市场份额来了！京东icon3.2万亿，占20%阿里8.5万亿，占53%拼多多2.4万亿，占15%电商8000亿，占5%快手电商6800亿，占4%得物800亿，占0.5%唯品会1900亿，占1.2%
2021年电商平台市场份额
据报告显示，2021年度全国电子商务交易额达42.3万亿元，同比增速19.6%，其中商品类交易额31.3万亿元，服务类交易额11万亿元；全国网上零售额13.09万亿元，同比据eMarKeter(市场研究机构)数据，2021年全球网络零售交易额为4.938万亿美元，同比增长16.3%,比全球零售交易总额增速高出6.6个百分点。其中，在线销售额达到2.5
2021年电商市场规模
近日，相关机构披露了2021年电商零售平台市场份额，市场占比前五名的分别为：淘宝-51% 、京东-20%、拼多多-15%、电商-5%、快手电商-4%，剩下不到5%的市场份额由苏宁易购、唯品2021年国内电商平台市场份额数据来了——京东3.2万亿，占20%阿里8.5万亿，占53%拼多多2.4万亿，占15%电商8000亿，占5%快手电商6800亿，占4%得物800亿，占0.5%唯