电商怎么做数据分析的简单介绍
本篇文章给大家谈谈电商怎么做数据分析，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析
无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据，所以进行大数据分析，很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的，采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行系统化的处理分析，提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤：
1、数据采集
明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。
2、文本清洗和预处理
文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。
3、分词
在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。
4、词频和关键词
词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。
5、语义网络分析
语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数字化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。
6、情感分析
情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。
7、数据可视化展现
通过可视化展现形式，可直观呈现多维度数据表现，用于总结、汇报等。
想要快速进行大数据分析，可通过新浪舆情通实现，系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务，针对各行业还提供定制化大数据解决方案。
电商运营如何做数据分析？
电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：
1、网站整体运营情况；
2、销售数据（订单数据）；
订单模板分享：
3、用户行为数据；
用户模板分享：
4、商品数据；
5、客户咨询数据；
咨询模板分享：
6、售后服务数据；
7、推广投放数据；
投放模板分享：
8、营销活动数据；
9、财务数据：盈利、成本等
-- 基本指标篇 --
1、销售数据
商品方面：
1、总销售额，总销量
2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）
3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）
还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：
4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。
——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。
5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。
——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？
客户方面
总访客、新访客、新注册用户、客单价
用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、百度推广、券妈妈之类的……）
活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）
2、运营数据
客户行为数据
1、每日uv、pv等等……
2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）
3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）
推广数据
1、推广总费用，总收入，ROI
2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）
-- 工具篇 --
说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。
原始数据辣眼睛～
做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～
传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。
在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？
等ppt做好了黄花菜都凉了。
看看要是数据直接成这样了会不会很好看？
就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！
然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，
只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！
分析工具就是 运营|整合分散的运营数据，实时分析、精准洞察
追踪客户行为的工具可以用： GrowingIO 官网－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品
线上表单工具： 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台
项目协作工具： Team Collaboration Solutions
电商怎么做数据分析
1、列表法
将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。
图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。
电商怎么分析数据
电商分析数据的方法如下：
1、对比分析我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。
2、转化分析，这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。
（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。
（3）用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来购买。
3、留存分析我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。
4、产品比价。这个时候就需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。
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