电商数据分析怎么做？(电商数据分析方法)

阅读量： 31 发布日期： 2022-11-08 18:52:15

1、电商数据逻辑分析

数据分析的逻辑结构就是对数据进行的整理、归纳、分类，逻辑结构是将实际问题抽象为逻辑框架，使其清晰化、条理化、系统化。数据分析的逻辑结构与商业问题有许多共性，主要有4种，即逻辑关系、分类、相关、聚合与同谋。逻辑结构有4种，即逻辑关系、分类、相关、聚合与同谋。在电商中，商家和客户之间的关系就基本处于上述4种关系中。在分析过程中，使用逻辑结构来分析问题，以达到快速准确的解决问题的目的。

2、PEST分析法

PEST分析法是一种与被研究对象相关的态势分析方法，是将与研究目的相关的问题或者因素从其作用范围、影响对象、水平等方面进行系统的分析，从而根据问题或者因素的总体情况及其变化来判定被研究对象的优劣、强弱、轻重，并进行相应的评价。PEST分析法的基本步骤如下：首先确定要分析的问题或因素的类型。然后根据分析目的，选定适当的分析对象、指标体系和问卷类型。根据调研数据，建立PEST分析模型，在模型中列出要分析的因素或问题的测量指标，并计算出其对应的权重。对模型进行检验。如果模型的拟和度符合要求，则说明该因素或问题没有问题。如果模型的拟和度不符合要求，则说明该因素或问题存在问题。

3、多维度拆解法

电商数据分析逻辑树分析法：分析对象：电商数据分析的核心数据和要素。分析方法：将电商运营中的各种业务数据进行分类整理，并对其进行深入分析。分析方法举例：将电商运营中的各种业务数据进行分类整理，并对其进行深入分析。分析对象：电商运营中的各种业务数据。分析方法举例：将电商运营中的各种业务数据进行拆分，对不同的数据进行分析。

4、对比分析法

电商数据分析除了关注数据本身，还需要对数据进行科学分析。PEST分析法、多维度拆解法和对比分析法是电商数据分析常用的三大分析方法。

1) PEST分析法。电商数据分析中，PEST分析法通常用来进行指标的选取和数据的整合。对于数据而言，通常是根据需求进行选取，然后对数据进行整合。

2) 多维度拆解法。电商数据分析中，多维度拆解法是用来分析指标的具体内涵的。

3) 对比分析法。电商数据分析中，对比分析法是用来分析结果的。

5、假设检验分析法

电商数据分析可以采用逻辑树分析、多维度拆解和对比分析三种方法。首先是逻辑树分析，电商数据分析的逻辑树分析法是指电商数据分析人员根据数据分析的目的和内容，采用树状图来展示分析结果。逻辑树分析法能够直观地表现出电商数据的整体结构，让用户一目了然地了解电商数据的变化规律。比如电商AB客数据分析，从整体上看，买家需求比较活跃、需求变动趋势比较平稳、价格区间比较宽泛。这是最基本的电商数据分析。其次是多维度拆解，电商数据分析的多维度拆解法是指电商数据分析人员把电商数据拆分成几个比较独立的子数据，然后从这些子数据中寻找相同或相似的信息来表达整个电商数据的分布形态。这样做有利于电商数据分析人员找到数据的重点、找到最可能的变化趋势。再比如，通过电商AB客电商运营数据分析可以了解到订单的分布情况、促销方式的变化、销售额的分布等。最后是对比分析，电商数据分析中的对比分析法是指对比电商AB客和竞争对手的电商AB客在相同或相似的情况下，分析电商AB客的变化情况。

电商数据如何分析?

1、数据取值和处理

要正确取值和处理数据，首先要了解数据的分布。在数据分析中，数据是呈正态分布的，即数据是按照数据的平均值进行排序的。这是因为在实际数据中，数据的个数是不确定的，其平均值是一个固定的数值。比如在本书中使用的是2018年1月1日的数据，对于2018年1月1日之前的数据，按照2018年1月1日的数据来取值。

2、数据分析过程

首先，建立一个合适的数据模型。对于电商数据分析来说，数据模型主要是用来解决数据取值和处理的问题，对数据进行标准化和标准化处理后，就可以方便地计算和分析。数据模型的建立可以分为三步：一是根据电商业务数据构建基础模型；二是根据需要将数据分割到特征模型中，形成统一的分析目标；三是根据需要对数据进行降维处理。在实际应用中，常把使用数据模型中的特征作为建立数据模型的基本出发点。在实际工作中，往往会根据具体情况对数据特征进行修改，但万变不离其宗，基本的思路和原理是不变的。

3、明确分析目标

电商数据分析的目标就是对数据进行分析和解读，从中发现问题，为电商决策提供帮助。电商数据分析的目标可以分为以下几个层次。

1.电商发展与竞争分析

2.电商销售与促销分析

3.电商采购与供应分析

4.电商成本与利润分析

4、清楚分析的节点

数据是电商的血液，只有实时、精准地采集到有效数据，才能确保电商健康运行。因此，电商数据分析需要遵循“实时数据采集—实时数据处理—实时数据分析”的工作流程。电商数据分析的实时数据采集是为了了解当日的实时数据值、实时的交易数据值、当日的用户数据值以及相关的属性值等。为了实时监测各数据的变化情况，需要使用专门的工具对数据进行快速采集、处理。在采集数据的过程中，为了保证数据的真实性，可以使用RsPeter Pro进行实时数据采集。而在数据处理中，为了实时分析出数据的变化情况，可以使用LoadRunner Premier 、FineSight等工具。在进行数据分析之前，需要先对实时数据进行处理。首先，对数据进行预处理，去除无用的数据，过滤掉不相关的数据；然后对数据进行标准化处理，根据不同的业务需求，对数据进行切分，可以保证数据的准确性；最后，对实时数据进行集成处理。

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