電商數(shù)據(jù)分析怎么做？(電商數(shù)據(jù)分析方法)

閱讀量： 31 發(fā)布日期： 2022-11-08 18:52:15

1、電商數(shù)據(jù)邏輯分析

數(shù)據(jù)分析的邏輯結(jié)構(gòu)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的整理、歸納、分類，邏輯結(jié)構(gòu)是將實(shí)際問題抽象為邏輯框架，使其清晰化、條理化、系統(tǒng)化。數(shù)據(jù)分析的邏輯結(jié)構(gòu)與商業(yè)問題有許多共性，主要有4種，即邏輯關(guān)系、分類、相關(guān)、聚合與同謀。邏輯結(jié)構(gòu)有4種，即邏輯關(guān)系、分類、相關(guān)、聚合與同謀。在電商中，商家和客戶之間的關(guān)系就基本處于上述4種關(guān)系中。在分析過程中，使用邏輯結(jié)構(gòu)來分析問題，以達(dá)到快速準(zhǔn)確的解決問題的目的。

2、PEST分析法

PEST分析法是一種與被研究對(duì)象相關(guān)的態(tài)勢(shì)分析方法，是將與研究目的相關(guān)的問題或者因素從其作用范圍、影響對(duì)象、水平等方面進(jìn)行系統(tǒng)的分析，從而根據(jù)問題或者因素的總體情況及其變化來判定被研究對(duì)象的優(yōu)劣、強(qiáng)弱、輕重，并進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)價(jià)。PEST分析法的基本步驟如下：首先確定要分析的問題或因素的類型。然后根據(jù)分析目的，選定適當(dāng)?shù)姆治鰧?duì)象、指標(biāo)體系和問卷類型。根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，建立PEST分析模型，在模型中列出要分析的因素或問題的測(cè)量指標(biāo)，并計(jì)算出其對(duì)應(yīng)的權(quán)重。對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。如果模型的擬和度符合要求，則說明該因素或問題沒有問題。如果模型的擬和度不符合要求，則說明該因素或問題存在問題。

3、多維度拆解法

電商數(shù)據(jù)分析邏輯樹分析法：分析對(duì)象：電商數(shù)據(jù)分析的核心數(shù)據(jù)和要素。分析方法：將電商運(yùn)營(yíng)中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，并對(duì)其進(jìn)行深入分析。分析方法舉例：將電商運(yùn)營(yíng)中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，并對(duì)其進(jìn)行深入分析。分析對(duì)象：電商運(yùn)營(yíng)中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。分析方法舉例：將電商運(yùn)營(yíng)中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，對(duì)不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

4、對(duì)比分析法

電商數(shù)據(jù)分析除了關(guān)注數(shù)據(jù)本身，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析。PEST分析法、多維度拆解法和對(duì)比分析法是電商數(shù)據(jù)分析常用的三大分析方法。

1) PEST分析法。電商數(shù)據(jù)分析中，PEST分析法通常用來進(jìn)行指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)的整合。對(duì)于數(shù)據(jù)而言，通常是根據(jù)需求進(jìn)行選取，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。

2) 多維度拆解法。電商數(shù)據(jù)分析中，多維度拆解法是用來分析指標(biāo)的具體內(nèi)涵的。

3) 對(duì)比分析法。電商數(shù)據(jù)分析中，對(duì)比分析法是用來分析結(jié)果的。

5、假設(shè)檢驗(yàn)分析法

電商數(shù)據(jù)分析可以采用邏輯樹分析、多維度拆解和對(duì)比分析三種方法。首先是邏輯樹分析，電商數(shù)據(jù)分析的邏輯樹分析法是指電商數(shù)據(jù)分析人員根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的和內(nèi)容，采用樹狀圖來展示分析結(jié)果。邏輯樹分析法能夠直觀地表現(xiàn)出電商數(shù)據(jù)的整體結(jié)構(gòu)，讓用戶一目了然地了解電商數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。比如電商AB客數(shù)據(jù)分析，從整體上看，買家需求比較活躍、需求變動(dòng)趨勢(shì)比較平穩(wěn)、價(jià)格區(qū)間比較寬泛。這是最基本的電商數(shù)據(jù)分析。其次是多維度拆解，電商數(shù)據(jù)分析的多維度拆解法是指電商數(shù)據(jù)分析人員把電商數(shù)據(jù)拆分成幾個(gè)比較獨(dú)立的子數(shù)據(jù)，然后從這些子數(shù)據(jù)中尋找相同或相似的信息來表達(dá)整個(gè)電商數(shù)據(jù)的分布形態(tài)。這樣做有利于電商數(shù)據(jù)分析人員找到數(shù)據(jù)的重點(diǎn)、找到最可能的變化趨勢(shì)。再比如，通過電商AB客電商運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析可以了解到訂單的分布情況、促銷方式的變化、銷售額的分布等。最后是對(duì)比分析，電商數(shù)據(jù)分析中的對(duì)比分析法是指對(duì)比電商AB客和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的電商AB客在相同或相似的情況下，分析電商AB客的變化情況。

電商數(shù)據(jù)如何分析?

1、數(shù)據(jù)取值和處理

要正確取值和處理數(shù)據(jù)，首先要了解數(shù)據(jù)的分布。在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)是呈正態(tài)分布的，即數(shù)據(jù)是按照數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行排序的。這是因?yàn)樵趯?shí)際數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)是不確定的，其平均值是一個(gè)固定的數(shù)值。比如在本書中使用的是2018年1月1日的數(shù)據(jù)，對(duì)于2018年1月1日之前的數(shù)據(jù)，按照2018年1月1日的數(shù)據(jù)來取值。

2、數(shù)據(jù)分析過程

首先，建立一個(gè)合適的數(shù)據(jù)模型。對(duì)于電商數(shù)據(jù)分析來說，數(shù)據(jù)模型主要是用來解決數(shù)據(jù)取值和處理的問題，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)準(zhǔn)化處理后，就可以方便地計(jì)算和分析。數(shù)據(jù)模型的建立可以分為三步：一是根據(jù)電商業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎(chǔ)模型；二是根據(jù)需要將數(shù)據(jù)分割到特征模型中，形成統(tǒng)一的分析目標(biāo)；三是根據(jù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。在實(shí)際應(yīng)用中，常把使用數(shù)據(jù)模型中的特征作為建立數(shù)據(jù)模型的基本出發(fā)點(diǎn)。在實(shí)際工作中，往往會(huì)根據(jù)具體情況對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行修改，但萬(wàn)變不離其宗，基本的思路和原理是不變的。

3、明確分析目標(biāo)

電商數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解讀，從中發(fā)現(xiàn)問題，為電商決策提供幫助。電商數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)可以分為以下幾個(gè)層次。

1.電商發(fā)展與競(jìng)爭(zhēng)分析

2.電商銷售與促銷分析

3.電商采購(gòu)與供應(yīng)分析

4.電商成本與利潤(rùn)分析

4、清楚分析的節(jié)點(diǎn)

數(shù)據(jù)是電商的血液，只有實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)地采集到有效數(shù)據(jù)，才能確保電商健康運(yùn)行。因此，電商數(shù)據(jù)分析需要遵循“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集—實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理—實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析”的工作流程。電商數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集是為了了解當(dāng)日的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)值、實(shí)時(shí)的交易數(shù)據(jù)值、當(dāng)日的用戶數(shù)據(jù)值以及相關(guān)的屬性值等。為了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各數(shù)據(jù)的變化情況，需要使用專門的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速采集、處理。在采集數(shù)據(jù)的過程中，為了保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性，可以使用RsPeter Pro進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。而在數(shù)據(jù)處理中，為了實(shí)時(shí)分析出數(shù)據(jù)的變化情況，可以使用LoadRunner Premier 、FineSight等工具。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要先對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除無(wú)用的數(shù)據(jù)，過濾掉不相關(guān)的數(shù)據(jù)；然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，可以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；最后，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成處理。

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