電商如何做數據分析？直接開門見山，不說廢話，都是幹貨。首先，糾正大傢的一個想法：數據分析並不是要對工具有太多的要求，會基本的Excel數據透視表，圖表可視化等基本操作即可，至於高端點的spss，Python，r語言等統計和BI工具來說是進階的水平，這個下面再說。一、電商的數據分析應該圍繞什麼展開？總結一下，就是3個：人、貨、場。人：用戶數據，比如用戶屬性，用戶質量貨：商品數據，庫存，銷量，售後數據，評價數據等場：這個包含的東西比較多，凡是不屬於人和貨的，你都可以把它定義為場，不能局限於某一部分。二、數據獲取這裡說一個點，做數據分析是不能隻看一天的數據的，沒有意義，需要關註長期和整體。電商的數據更是這樣，這裡我給個建議，兩個時期：促銷期和日常期，分析這兩個階段的數據就可以瞭。促銷期：618，雙11，雙12，年底大促，年中大促等平常期：這個就隨便取瞭如果樣本數據不夠，完全可以擴大樣本數量，不然會存在數據不準確而帶來的誤差。三、數據分析方法我有個做電商數據分析的朋友，剛剛進公司的時候負責報表數據，當時才入行，做的分析數據就隻有銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎的數據，然後用這些數據作出一些圖表來。但現在這種不行瞭，現在稍微大一點的公司都有自己的數據倉庫，裡面的數據維度是多維的，不掌握方法是搞不定的，具體有哪些常用的？1、RFM模型數據分析初學者必備！10分鐘搭建RFM客戶價值模型，一學就會2、關聯分析數據分析｜如何利用BI工具，探索各商品的潛在關聯價值3、聚類分析聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎，做好聚類分析，對企業將有很大的益處。上面的3個方法，一定要好好看看，掌握瞭就可以入門電商數據分析瞭。進階可以看：大專畢業小夥月入30萬，靠的就是這套電商分析流程 建議收藏！6個維度，解讀電商網站的數據分析應該怎麼做 超全的電商數據指標體系分享，年底數據分析用得上 數據分析項目精講！電商平臺人、貨、場分析實戰，附數據源 四、數據分析過程1、整體數據看一下活動期和平常期的流量對比：2、細分數據以某寶的一個部分為例，我來分析一下流量的來源：首頁模塊、詳情頁、固定頁、結果頁、日活玩法。附上我曾經的分析過程：3、頻道數據所謂分析頻道，就是要分析單品坑位的流量分發，那就要考慮坑位的曝光，點擊，次數等；進一步考慮坑位的價值，就要涉及到客單價，轉化率等，結合起來即可。同樣，附上我的分析過程：五、數據分析工具Excel：vlookup，數據透視表，數組，sumifs，等常用的公式SQL：增刪改查、聯合Python：進行數據清洗，數據抽取等FineBI：進行數據圖表，可視化，數據報告部分，簡單的數據清洗也可以做到不過電商運營，基本上隻需要會Excel和FineBI就行瞭，中間的兩個是專業的數據分析師要學的，隻能起到錦上添花的作用。真正雪中送炭的，還是Excel和FineBI工具。Excel我就不說瞭，數據量不大都可以用到，FineBI是一個比Excel更方便的數據分析工具，還能結合起來用，直接把Excel一鍵導入FineBI就行。做數據分析，Excel有時候會涉及到代碼，FineBI就不會，采用的拖拽數據字段，自動出圖的操作方式，將我從可視化的泥潭中解放出來，這樣我才有更多的時間和精力去做更有意義的事情。生成可視化的過程如下：上圖均為FineBI所作，不到20分鐘就ok瞭。電商數據分析的難度還是比較高的，按照上面的方法+工具的邏輯慢慢學，入門到進階不會有什麼問題。
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